జనరేటివ్ AI యొక్క సామర్థ్యాలను ప్రోగ్రామ్‌లలో పొందుపరచడం ద్వారా, మనం సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామ్‌లతో గతంలో సాధించలేని విధానాలను సృష్టించవచ్చు.
ఇంకా, జనరేటివ్ AI స్వయంచాలకంగా ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించగలిగే సామర్థ్యాన్ని పొందినందున, మనం మన ఆలోచనల ఆధారంగా ప్రోగ్రామ్‌లను స్వేచ్ఛగా మరియు సులభంగా సృష్టించగలము మరియు అమలు చేయగలము.
ఇప్పటివరకు, నేను నా బ్లాగ్ కథనాలను ఆంగ్లంలోకి అనువదించి ఆంగ్ల బ్లాగులలో పోస్ట్ చేయగల, ప్రెజెంటేషన్ వీడియోల నుండి వివరణాత్మక వీడియోలను సృష్టించి YouTubeలో అప్‌లోడ్ చేయగల, మరియు సూచికలు, వర్గాలు మరియు ట్యాగ్‌లతో నా స్వంత బ్లాగ్ సైట్‌లను రూపొందించి ప్రచురించగల సిస్టమ్‌లను సృష్టించాను.
ఈ విధంగా, అసలు కంటెంట్‌ను ముడి పదార్థంగా ఉపయోగించుకుని, జనరేటివ్ AI ఫీచర్‌లను కలిపి వివిధ ఉత్పన్న కంటెంట్‌లను ఉత్పత్తి చేసే సిస్టమ్‌ను మేధో కర్మాగారం అని పిలవవచ్చు.
ఈ మేధో కర్మాగారాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు దాని స్థితిని నిర్వహించడానికి నేను ఒక వెబ్ అప్లికేషన్‌ను కూడా అభివృద్ధి చేశాను, ఇది PCలు మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్‌లలో అందుబాటులో ఉంది. అంతేకాకుండా, సంఘటనల ద్వారా ప్రేరేపించబడిన స్వయంచాలక ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహించే భాగాలు బ్యాకెండ్‌లో బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సిద్ధం చేయబడిన వర్చువల్ మెషీన్‌లలో అమలు చేయబడతాయి.
ఇలా, నేను జనరేటివ్ AI మద్దతుతో PC మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్ ఫ్రంటెండ్‌లను, వెబ్ సర్వర్ బ్యాకెండ్‌ను, వర్చువల్ మెషీన్‌లలో బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్‌ను, మరియు వీటికి సంబంధించిన మౌలిక సదుపాయాలను ఒంటరిగా అభివృద్ధి చేశాను.
ఇది కేవలం ఫుల్-స్టాక్ ఇంజినీరింగ్ కాదు; ఇది సిస్టమ్ యొక్క వివిధ అంశాలను సమగ్రంగా అభివృద్ధి చేయడాన్ని కలిగి ఉన్నందున, దీనిని సర్వతోముఖ ఇంజినీరింగ్ అని పిలవవచ్చు.
అంతేకాకుండా, అభివృద్ధి చేసిన వెబ్ అప్లికేషన్ యొక్క వినియోగాన్ని మెరుగుపరచడానికి లేదా కొత్త ఫీచర్‌లను జోడించడానికి, నేను ప్రోగ్రామింగ్‌ను జనరేటివ్ AIకి అప్పగించగలను, తద్వారా దానిని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు సులభంగా మెరుగుదలలు చేయగలను.
ఇది సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ కంటే మరింత సౌకర్యవంతంగా మరియు ద్రవంగా మారుస్తుంది, నా వినియోగ విధానాలకు సంపూర్ణంగా సరిపోయేదాన్ని సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. దీనిని నేను "లిక్విడ్‌వేర్" అని పిలుస్తాను.
నేను వీటిని వాస్తవంగా అభివృద్ధి చేసాను మరియు ప్రస్తుతం ఉపయోగిస్తున్నాను. ఇవి కేవలం భావనలు మాత్రమే కావు, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఇప్పటికే వాస్తవం.
నేను ఇంకా అభివృద్ధి చేయనప్పటికీ, వ్యాపార వ్యవస్థల రంగంలో "వ్యాపార ప్రక్రియ-ఆధారిత అభివృద్ధి" అని పిలువబడే అభివృద్ధి పద్ధతి వాస్తవంగా మారుతుందని నేను అంచనా వేస్తున్నాను.
ఇది ప్రోగ్రామ్‌ల యొక్క మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్ లక్ష్యంగా పెట్టుకోని విధానం, ఇది సిస్టమ్‌లను సంక్లిష్టంగా చేస్తుంది, కానీ వ్యక్తిగత వ్యాపార ప్రక్రియల ద్వారా సాఫ్ట్‌వేర్ మాడ్యూల్స్‌ను విభజిస్తుంది.
వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ యొక్క ప్రాథమిక ఫ్రేమ్‌వర్క్ నిర్వచనం, వినియోగదారు అనుమతి నిర్వహణ, మరియు వ్యాపార ప్రక్రియల మధ్య భాగస్వామ్యం చేయాల్సిన డేటా మోడల్‌లు మాత్రమే వ్యాపార వ్యవస్థ యొక్క బాహ్య ఫ్రేమ్‌వర్క్‌గా భాగస్వామ్యం చేయబడతాయి.
ఇతర అంతర్గత సిస్టమ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు తాత్కాలిక డేటా వ్యాపార ప్రక్రియ స్థాయిలో నిర్వహించబడతాయి.
ఇందులో రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వ్యాపార ప్రక్రియల ద్వారా భాగస్వామ్యం చేయగల విధులు మరియు డేటా నిర్మాణాలు ఉండవచ్చు. అయితే, వీటిని భాగస్వామ్య మాడ్యూల్స్‌గా లేదా అనుకూల లైబ్రరీలుగా చేస్తే, కోడ్ మరియు నాణ్యత పునర్వినియోగత మెరుగుపడినప్పటికీ, సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్మాణం సంక్లిష్టంగా మారుతుంది మరియు మార్పులు ఇతర వ్యాపార ప్రక్రియలపై ప్రభావాలను నిరంతరం పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
జనరేటివ్ AI స్వయంచాలకంగా ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించే పరిస్థితులలో, రెండో ప్రతికూలత మొదటి ప్రయోజనం కంటే ఎక్కువ ఉంటుంది. కాబట్టి, మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్ కాకుండా వ్యక్తిగత ఆప్టిమైజేషన్‌కు ప్రాధాన్యత ఇచ్చే వ్యాపార ప్రక్రియ-ఆధారిత విధానం హేతుబద్ధంగా మారుతుంది.
అదనంగా, "కొత్త ఉద్యోగి ప్రాథమిక సమాచారాన్ని నమోదు చేయడం," "ఉద్యోగి ప్రాథమిక సమాచారాన్ని నవీకరించడం," మరియు "పేరు ద్వారా ఉద్యోగులను శోధించడం" వంటి యూనిట్‌లను వ్యక్తిగత వ్యాపార ప్రక్రియలుగా ఊహించుకోండి.
సాంప్రదాయ అభివృద్ధి పద్ధతులలో, వాటి సంబంధిత వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్‌లు, ఫ్రంటెండ్ ప్రాసెస్‌లు, బ్యాకెండ్ ప్రాసెస్‌లు, మరియు బ్యాచ్ ప్రాసెస్‌లు వేర్వేరు డైరెక్టరీలలోని వేర్వేరు ఫైల్‌లలో వేరు చేయబడతాయి. అంతేకాకుండా, ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు ఇంజనీర్లచే అభివృద్ధి చేయబడుతుంది.
అయితే, ఒకే ఇంజనీర్ జనరేటివ్ AIని ప్రోగ్రామింగ్ చేయనిస్తూ సర్వతోముఖ ఇంజినీరింగ్ చేసినప్పుడు, ఒక వ్యాపార ప్రక్రియకు అవసరమైన కోడ్‌ను ఒకే ఫైల్‌గా లేదా ఫోల్డర్‌గా ఏకీకృతం చేయడం మరింత అర్ధవంతంగా ఉంటుంది.
అదనంగా, అవసరాల విశ్లేషణ ఫలితాలు, పరీక్షా లక్షణాలు, పరీక్షా ఫలితాలు మరియు సమీక్షా రికార్డులు కూడా అదే ప్రదేశంలో ఏకీకృతం చేయబడతాయి.
ఇది సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్ యొక్క అన్ని డెలివరబుల్స్‌ను ప్రతి వ్యాపార ప్రక్రియకు నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. మరియు మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకోవలసిన అవసరం లేనందున, మెరుగుదలలు ఆ వ్యాపార ప్రక్రియ లోపల దృష్టి పెట్టవచ్చు, మరియు కొత్త వ్యాపార ప్రక్రియలను వ్యాపార వ్యవస్థకు సులభంగా జోడించవచ్చు.
ఈ విధంగా, ప్రోగ్రామ్ అభివృద్ధి మరియు ప్రోగ్రామ్‌లతో ఏమి అభివృద్ధి చేయవచ్చు అనేది జనరేటివ్ AI కారణంగా గణనీయంగా మారుతోంది. ఇది భవిష్యత్తు అవకాశం కాదు; ఇది ఇప్పటికే ప్రస్తుత వాస్తవం, మరియు సమీప భవిష్యత్తులో, దాని పరిపూర్ణత మాత్రమే పెరుగుతుంది, మరియు తదుపరి దశ దానికంటే ముందుకు సాగాలి.
సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్
ప్రోగ్రామ్‌ల ద్వారా సాకారం చేయగలవి ఇక్కడ పేర్కొన్న వ్యాపార వ్యవస్థలు మరియు మేధో కర్మాగారాలకు మాత్రమే పరిమితం కావు.
నేను ప్రస్తావించని మిగిలిన ప్రాంతాలను స్థూలంగా సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్‌గా వర్గీకరించవచ్చు.
ఒక సరళ భౌతిక సమీకరణాన్ని ఒకే విశ్లేషణాత్మక ఫార్ములాతో పరిష్కరించినా లేదా సంక్లిష్ట భౌతిక దృగ్విషయాలను పునరావృత ప్రోగ్రామ్‌లతో లెక్కించినా, రెండింటినీ సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్ అని పిలవవచ్చు.
అంతేకాకుండా, సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్‌ను భౌతిక శాస్త్రంలోనే కాకుండా రసాయన శాస్త్రం, జీవశాస్త్రం, లేదా సామాజిక శాస్త్రం మరియు ఆర్థిక శాస్త్రంలో కూడా ఉపయోగించవచ్చు. అంతేకాకుండా, సిమ్యులేషన్స్ అకడమియాలో మాత్రమే కాకుండా ఇంజనీరింగ్, వైద్యం, సంస్థాగత రూపకల్పన మరియు వ్యాపార నిర్వహణ వంటి రంగాలలో కూడా వర్తింపజేయబడతాయి.
ఆటలు కూడా ఒక రకమైన సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్. ఏ ఆటలోనైనా, ఆ ఆట ప్రపంచంలో భౌతిక శాస్త్రం, సమాజం, నియమాలు మొదలైనవి అనుకరణ చేయబడుతున్నాయని చెప్పవచ్చు.
అంతేకాకుండా, మన జీవితాలను, ప్రయాణాలను, లేదా మన పాకెట్ మనీని ఎలా ఖర్చు చేయాలని ప్లాన్ చేసుకునేటప్పుడు కూడా మనం ఒక రకమైన సిమ్యులేషన్ చేస్తాము.
ఈ సిమ్యులేషన్స్ వివిధ మార్గాల్లో నిర్వహించబడ్డాయి: ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టించి అమలు చేయడం ద్వారా, కాగితంపై సమీకరణాలను రూపొందించి లెక్కించడం ద్వారా, తల లోపల ఆలోచించడం ద్వారా, వైట్‌బోర్డుపై వచనం మరియు బాణాలతో ఆలోచనలను నిర్వహించడం ద్వారా, లేదా ఎక్సెల్‌లో గ్రాఫ్‌లను గీయడం ద్వారా.
ఒక నిర్దిష్ట సమస్య కోసం సిమ్యులేషన్ ప్రోగ్రామ్‌ను అభివృద్ధి చేయడం విశ్లేషణాత్మక సమీకరణాల కంటే సంక్లిష్ట సిమ్యులేషన్స్‌ను అనుమతిస్తుంది. అయితే, దీనికి ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలు, కృషి మరియు సమయం అవసరం.
అలాగే, సిమ్యులేషన్ మోడల్‌ను స్పష్టంగా నిర్వచించాల్సిన అవసరం ఉంది, దీనికి నైపుణ్యాలు, కృషి మరియు పరిశీలన కోసం సమయం అవసరం.
అదనంగా, సిమ్యులేషన్స్‌ను ప్రోగ్రామ్‌ల ద్వారా వ్యక్తీకరించగలిగే మార్గాల్లో మాత్రమే నిర్వహించగలిగారు, మరియు ఇప్పటివరకు, గణన ద్వారా వ్యక్తీకరించదగినవి మాత్రమే అనుకరణ చేయబడ్డాయి.
జనరేటివ్ AI ఈ పరిస్థితిని గణనీయంగా మారుస్తుంది.
జనరేటివ్ AI సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్ ప్రోగ్రామ్‌ల సులభమైన అభివృద్ధిని అనుమతించడమే కాకుండా, సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్‌లో జనరేటివ్ AIని పొందుపరచడం ద్వారా, గణిత సూత్రాల ద్వారా వ్యక్తీకరించలేని అంశాలను కూడా అనుకరించవచ్చు. ఇది అస్పష్టమైన గుణాత్మక సిమ్యులేషన్ అంశాలను మరియు మానవ-వంటి తెలివైన ఏజెంట్‌లతో కూడిన సిమ్యులేషన్స్‌ను అనుమతిస్తుంది.
అదనంగా, అలాంటి సిమ్యులేషన్ మోడల్‌లను గణిత సూత్రాలలోనే కాకుండా సహజ భాషలో కూడా వ్యక్తీకరించవచ్చు మరియు జనరేటివ్ AI ద్వారా వివరించవచ్చు.
ఇది మనం వివిధ పరిస్థితులలో నిర్వహించిన వివిధ సిమ్యులేషన్స్‌ను సిస్టమైజ్ చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
ఇది మరింత ఖచ్చితమైన, సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన సిమ్యులేషన్ ఫలితాలను పొందడానికి మనకు వీలు కల్పిస్తుంది, పర్యవేక్షణ మరియు పక్షపాత అంచనాల అవకాశాన్ని తగ్గిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, సంక్లిష్ట సమస్యలను చర్చించేటప్పుడు లేదా పరిశీలించేటప్పుడు, వ్యక్తిగత మానసిక సిమ్యులేషన్స్‌పై ఆధారపడకుండా, చర్చ మరియు పరిశీలన కోసం సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్‌ను ఉపయోగించడం సాధ్యమవుతుంది.
ఇది చర్చ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది మరియు చర్చలను మరింత నిర్మాణాత్మకంగా చేస్తుంది. ఎందుకంటే ఒకరి తెలివితేటలను లేదా ఆలోచనలోని పొరపాట్లను చూపించడం కాకుండా, సిమ్యులేషన్ యొక్క అంతర్లీన మోడల్, ఏదైనా లోపాలు లేదా లేని అంశాలు, అత్యంత అనిశ్చిత భాగాలను ఎలా అంచనా వేస్తారు, మరియు ఫలితాలలో ఏ సూచికలు నొక్కి చెప్పబడతాయి వంటి స్పష్టమైన అంశాలపై చర్చలు దృష్టి పెట్టగలవు.
సిమ్యులేషన్ సిస్టమ్స్‌ను సులభంగా సృష్టించగలిగేటప్పుడు, మనం ఆలోచించే విధానం సహజత్వం, అంచనాలు మరియు ఇతరుల చెడు ఉద్దేశాలు లేదా పొరపాట్లపై దృష్టి సారించే సరళ ఆలోచన నుండి సిమ్యులేషన్ ఆలోచనకు మారుతుంది.
ఇది సంభాషణ సమయంలో మీ స్మార్ట్‌ఫోన్‌లో ఇంటర్నెట్‌లో శోధించి వార్తా మూలాలు, వికీపీడియా లేదా ప్రాథమిక మూలాలను తనిఖీ చేసినట్లుగా ఉంటుంది. ఒకరి జ్ఞాపకాలపై మాత్రమే ఆధారపడి అనంతమైన వాదనలు చేయాల్సిన అవసరం లేదు.
ఒక చర్చ సమయంలో, జనరేటివ్ AI చర్చ యొక్క కంటెంట్ నుండి సిమ్యులేషన్ మోడల్, సిమ్యులేషన్ నియమాలు మరియు ముందస్తు షరతులను నిర్వహిస్తుంది.
చర్చించే వ్యక్తులు ఆ మోడల్ మరియు నియమాలకు సమాచారం మరియు ప్రమేయాలను జోడించడం లేదా సరిదిద్దడం, ఆపై సిమ్యులేషన్ ఫలితాలను ధృవీకరించడం మాత్రమే చేయాలి. నమ్మకమైన వార్తా మూలం దొరికినట్లే, ఆ సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు లోతైన చర్చకు సాధారణ మైదానంగా ఉపయోగపడతాయి.
ఇది శ్రోతలను ఎవరు సరైనవారు లేదా ఎవరు నమ్మదగినవారు అని ఆశ్చర్యపోయే యుగం నుండి విముక్తి చేస్తుంది. చర్చలలో కనిపించే అస్పష్టమైన పరిభాష మరియు భావనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు వారు సారాంశాన్ని కూడా కోల్పోరు.
వారు చాలా సరళమైన విషయాలను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి: అనిశ్చితిని ఎలా అంచనా వేయాలి మరియు ఏ విలువలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి.