జనరేటివ్ AI ఫంక్షన్‌లను ప్రోగ్రామ్‌లలో పొందుపరచడం ద్వారా, సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్‌తో ఇదివరకు సాధించలేని యంత్రాంగాలను మనం సృష్టించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AI స్వయంచాలక ప్రోగ్రామ్ ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని పొందినప్పుడు, మనం అనుకున్న విధంగా ప్రోగ్రామ్‌లను స్వేచ్ఛగా మరియు సులభంగా సృష్టించి అమలు చేయగలుగుతాము.
నేను ఇప్పటివరకు, నా బ్లాగు కథనాలను ఆంగ్లంలోకి అనువదించి ఆంగ్ల బ్లాగులో పోస్ట్ చేయడానికి, ప్రెజెంటేషన్ వీడియోల నుండి వివరణాత్మక వీడియోలను సృష్టించి YouTube లో అప్‌లోడ్ చేయడానికి, మరియు ఇండెక్స్‌లు, కేటగిరీలు మరియు ట్యాగ్‌లతో నా స్వంత బ్లాగు సైట్‌ను రూపొందించి ప్రచురించడానికి ఉపయోగపడే వ్యవస్థలను నిర్మించాను.
ఈ విధంగా, అసలు కంటెంట్‌ను ముడి పదార్థంగా ఉపయోగించి, జనరేటివ్ AI ఫంక్షన్‌లను చేర్చుకుని వివిధ ఉత్పన్న కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేసే విధానాన్ని ఒక మేధో కర్మాగారం అని పిలవవచ్చు.
అంతేకాకుండా, ఈ మేధో కర్మాగారాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు దాని స్థితిని నిర్వహించడానికి నేను ఒక వెబ్ అప్లికేషన్‌ను సృష్టించాను, ఇది PCలు మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు రెండింటిలోనూ అందుబాటులో ఉంటుంది. అదనంగా, ఈవెంట్‌ల ద్వారా ట్రిగ్గర్ చేయబడిన స్వయంచాలక ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహించే భాగాలు బ్యాకెండ్ తర్వాత బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సిద్ధం చేయబడిన వర్చువల్ మెషీన్‌లలో అమలు చేయబడతాయి.
ఇలా, నేను జనరేటివ్ AI మద్దతుతో PC మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్ ఫ్రంటెండ్‌లు, వెబ్ సర్వర్ బ్యాకెండ్, వర్చువల్ మెషీన్‌లలో బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్, మరియు ఈ మౌలిక సదుపాయాలను నా స్వంతంగా అభివృద్ధి చేశాను.
ఇది కేవలం ఫుల్-స్టాక్ ఇంజనీరింగ్ మాత్రమే కాదు, ఒక సిస్టమ్ యొక్క వివిధ అంశాలను సమగ్రంగా అభివృద్ధి చేసే ఓమ్నిడైరెక్షనల్ ఇంజనీరింగ్ అని పిలవవచ్చు.
మరింతగా, అభివృద్ధి చేసిన వెబ్ అప్లికేషన్‌లో అసౌకర్యంగా ఉండే అంశాలను మెరుగుపరిచేటప్పుడు లేదా కొత్త ఫీచర్‌లను జోడించేటప్పుడు, నేను ప్రోగ్రామింగ్‌ను జనరేటివ్ AIకి అప్పగించగలను, తద్వారా ఉపయోగంలో ఉన్నప్పుడు సులభంగా మెరుగుదలలు చేసుకోవచ్చు.
ఇది సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ కంటే మరింత సౌకర్యవంతంగా మరియు ద్రవంగా ఉంటుంది, నా ఉపయోగ విధానానికి ఖచ్చితంగా సరిపోయేదాన్ని సృష్టించడానికి నాకు వీలు కల్పిస్తుంది. నేను దీనిని లిక్విడ్‌వేర్ అని పిలుస్తాను.
నేను వీటిని వ్యక్తిగతంగా అభివృద్ధి చేశాను మరియు వాస్తవానికి ఉపయోగిస్తున్నాను. ఇది కేవలం ఒక భావన కాదు; ఇది ఇప్పటికే సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి యొక్క వాస్తవం.
ఇంకా అభివృద్ధి చేయబడనప్పటికీ, వ్యాపార వ్యవస్థల రంగంలో, వ్యాపార ప్రక్రియ-ఆధారిత అభివృద్ధి పద్ధతి వాస్తవంగా మారుతుందని నేను అంచనా వేస్తున్నాను.
ఇది సిస్టమ్‌లను సంక్లిష్టం చేసే ప్రోగ్రామ్‌ల మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకోని విధానం, బదులుగా సాఫ్ట్‌వేర్ మాడ్యూల్స్‌ను వ్యక్తిగత వ్యాపార ప్రక్రియలుగా విభజిస్తుంది.
వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ యొక్క ప్రాథమిక ఫ్రేమ్‌వర్క్ నిర్వచనం, వినియోగదారు అధికార నిర్వహణ మరియు వ్యాపార ప్రక్రియల మధ్య భాగస్వామ్యం చేయవలసిన డేటా మోడల్‌లు మాత్రమే వ్యాపార వ్యవస్థ యొక్క బాహ్య ఫ్రేమ్‌వర్క్‌గా భాగస్వామ్యం చేయబడతాయి.
ఇతర అంతర్గత సిస్టమ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు తాత్కాలిక డేటా వ్యాపార ప్రక్రియ యూనిట్ వద్ద నిర్వహించబడతాయి.
రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వ్యాపార ప్రక్రియల ద్వారా భాగస్వామ్యం చేయగల విధులు లేదా డేటా నిర్మాణాలు వీటిలో ఉండవచ్చు. అయితే, వాటిని భాగస్వామ్య మాడ్యూల్స్ లేదా కస్టమ్ లైబ్రరీలుగా చేస్తే, కోడ్ మరియు నాణ్యత పునర్వినియోగం మెరుగుపడినప్పటికీ, సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్మాణం సంక్లిష్టంగా మారుతుంది, మరియు మార్పులు ఇతర వ్యాపార ప్రక్రియలపై వాటి ప్రభావాన్ని నిరంతరం పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
జనరేటివ్ AI స్వయంచాలకంగా ప్రోగ్రామ్‌లను ఉత్పత్తి చేసే పరిస్థితుల్లో, రెండవ దాని ప్రతికూలతలు మొదటి దాని ప్రయోజనాలను అధిగమిస్తాయి. అందువల్ల, మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్ కంటే వ్యక్తిగత ఆప్టిమైజేషన్‌ను నొక్కి చెప్పే వ్యాపార ప్రక్రియ-ఆధారిత విధానం తార్కికమైనదిగా మారుతుంది.
అదనంగా, "కొత్త ఉద్యోగి ప్రాథమిక సమాచారాన్ని నమోదు చేయడం," "ఉద్యోగి ప్రాథమిక సమాచారాన్ని నవీకరించడం," లేదా "పేరు ద్వారా ఉద్యోగుల కోసం శోధించడం" వంటి యూనిట్లను వ్యక్తిగత వ్యాపార ప్రక్రియలుగా ఊహించుకోండి.
సాంప్రదాయ అభివృద్ధి పద్ధతుల్లో, ప్రతి వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్, ఫ్రంటెండ్ ప్రక్రియ, బ్యాకెండ్ ప్రక్రియ మరియు బ్యాచ్ ప్రక్రియ వేర్వేరు డైరెక్టరీలలో వేర్వేరు ఫైల్‌లలో వేరు చేయబడతాయి. అంతేకాకుండా, ప్రతి దానిని వేర్వేరు ఇంజనీర్లు అభివృద్ధి చేస్తారు.
అయితే, జనరేటివ్ AIని ప్రోగ్రామింగ్ చేయడానికి ఉపయోగించి ఒకే ఇంజనీర్ ఓమ్నిడైరెక్షనల్ ఇంజనీరింగ్ చేసినప్పుడు, ఒక వ్యాపార ప్రక్రియకు అవసరమైన కోడ్‌ను ఒకే ఫైల్ లేదా ఫోల్డర్‌లోకి ఏకీకృతం చేయడం మరింత సముచితం.
అదనంగా, అవసరాల విశ్లేషణ ఫలితాలు, పరీక్షా వివరణలు, పరీక్షా ఫలితాలు మరియు సమీక్ష రికార్డులు కూడా ఒకే స్థలంలో ఏకీకృతం చేయబడతాయి.
ఇది ఒకే వ్యాపార ప్రక్రియ యూనిట్ వద్ద అన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ ఆర్టిఫాక్ట్‌ల నిర్వహణను అనుమతిస్తుంది. మరియు, మొత్తం ఆప్టిమైజేషన్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకోవాల్సిన అవసరం లేనందున, ఆ వ్యాపార ప్రక్రియ లోపల మెరుగుదలలపై దృష్టి పెట్టవచ్చు మరియు వ్యాపార వ్యవస్థకు కొత్త వ్యాపార ప్రక్రియలను సులభంగా జోడించవచ్చు.
ఈ విధంగా, జనరేటివ్ AI కారణంగా ప్రోగ్రామ్ అభివృద్ధి మరియు ప్రోగ్రామ్‌లతో అభివృద్ధి చేయగల వాటిలో గణనీయమైన మార్పులు జరుగుతున్నాయి. ఇది భవిష్యత్తు దృశ్యం కాదు; ఇది ఇప్పటికే వర్తమానం, మరియు సమీప భవిష్యత్తులో, దాని అధునాతనత మరింత అభివృద్ధి చెందడానికి మాత్రమే సాధ్యమవుతుంది, మరియు తదుపరి దశ తప్పనిసరిగా దానిని మించిపోవాలి.
అనుకరణ వ్యవస్థలు
ప్రోగ్రామ్‌ల ద్వారా సాధించగలవి ఇక్కడ పేర్కొన్న వ్యాపార వ్యవస్థలు మరియు మేధో కర్మాగారాలకు మాత్రమే పరిమితం కావు.
నేను ప్రస్తావించని మిగిలిన రంగాలను స్థూలంగా అనుకరణ వ్యవస్థలుగా వర్గీకరించవచ్చు.
సాధారణ భౌతిక సమీకరణాలను ఒకే విశ్లేషణాత్మక ఫార్ములాతో పరిష్కరించినా లేదా సంక్లిష్ట భౌతిక దృగ్విషయాలను పునరావృత ప్రోగ్రామ్‌లతో లెక్కించినా, రెండింటినీ అనుకరణ వ్యవస్థలుగా పరిగణించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, అనుకరణ వ్యవస్థలను భౌతిక శాస్త్రంలోనే కాకుండా, రసాయన శాస్త్రం, జీవశాస్త్రం, సామాజిక శాస్త్రం, ఆర్థిక శాస్త్రం మరియు ఇతర రంగాలలో కూడా ఉపయోగించుకోవచ్చు. విద్యా రంగం దాటి, ఇంజనీరింగ్, వైద్యం, సంస్థాగత కార్యకలాపాలు మరియు వ్యాపార నిర్వహణలో కూడా అనుకరణలు వర్తింపజేయబడతాయి.
గేమ్‌లు కూడా ఒక రకమైన అనుకరణ వ్యవస్థలే. ఏదైనా గేమ్‌లో, ఆ గేమ్ ప్రపంచంలో ఉన్న భౌతిక శాస్త్రం, సమాజం, నియమాలు మరియు ఇతర అంశాలు ఒక రకంగా అనుకరించబడతాయి.
అంతకు మించి, మన జీవిత ప్రణాళికలు, ప్రయాణ ప్రణాళికలు లేదా మన పాకెట్ మనీని ఎలా ఖర్చు చేయాలి అని ఆలోచించేటప్పుడు కూడా మనం ఒక రకమైన అనుకరణను చేస్తాము.
ఈ అనుకరణలు వివిధ మార్గాల్లో నిర్వహించబడ్డాయి: ప్రోగ్రామ్‌లను సృష్టించి అమలు చేయడం ద్వారా, కాగితంపై సమీకరణాలను లెక్కించడం ద్వారా, మన తలలో ఆలోచించడం ద్వారా, వైట్‌బోర్డుపై వచనం మరియు బాణాలను ఉపయోగించి ఆలోచనలను నిర్వహించడం ద్వారా, లేదా ఎక్సెల్‌లో గ్రాఫ్‌లను గీయడం ద్వారా.
ఒక నిర్దిష్ట సమస్య కోసం అనుకరణ ప్రోగ్రామ్‌ను అభివృద్ధి చేయడం విశ్లేషణాత్మక సమీకరణాల కంటే సంక్లిష్టమైన అనుకరణలను అనుమతిస్తుంది. అయితే, దీనికి ప్రోగ్రామింగ్ అభివృద్ధి నైపుణ్యాలు, కృషి మరియు సమయం అవసరం.
ఇది అనుకరణ మోడల్‌ను స్పష్టం చేయవలసి ఉంటుంది, దీనికి నైపుణ్యాలు, పరిశీలన కృషి మరియు సమయం కూడా అవసరం.
అదనంగా, అనుకరణలు ప్రోగ్రామ్‌ల రూపంలో వ్యక్తీకరించగల వాటికి మాత్రమే పరిమితం చేయబడ్డాయి, మరియు గతంలో గణన ద్వారా వ్యక్తీకరించగలవి మాత్రమే అనుకరించబడ్డాయి.
జనరేటివ్ AI ఈ పరిస్థితిని గణనీయంగా మారుస్తోంది.
జనరేటివ్ AI అనుకరణ వ్యవస్థ ప్రోగ్రామ్‌లను సులభంగా అభివృద్ధి చేయగలదు అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AIని అనుకరణ వ్యవస్థలలో చేర్చడం ద్వారా, గణితశాస్త్రపరంగా వ్యక్తీకరించలేని అంశాలను కూడా అనుకరించవచ్చు. ఇది అస్పష్టమైన గుణాత్మక అనుకరణ అంశాలను మరియు మానవ-వంటి తెలివైన ఏజెంట్‌లతో కూడిన అనుకరణలను సాధ్యం చేస్తుంది.
అంతేకాకుండా, ఈ అనుకరణ నమూనాలను గణితశాస్త్రపరంగానే కాకుండా సహజ భాషలో కూడా వ్యక్తీకరించవచ్చు మరియు జనరేటివ్ AI ద్వారా వ్యాఖ్యానించవచ్చు.
ఇది మనం అనేక పరిస్థితులలో చేసిన వివిధ అనుకరణలను అనుకరణ వ్యవస్థలుగా మార్చడం సులభతరం చేస్తుంది.
ఫలితంగా, వివరాలను విస్మరించే లేదా పక్షపాతాలను ప్రవేశపెట్టే అవకాశం తగ్గుతుంది, తద్వారా మరింత ఖచ్చితమైన, సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన అనుకరణ ఫలితాలను మనం పొందగలుగుతాము.
అంతేకాకుండా, సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిశీలించేటప్పుడు లేదా చర్చించేటప్పుడు, వ్యక్తిగత మానసిక అనుకరణలపై ఆధారపడటానికి బదులుగా, పరిశీలన మరియు చర్చ కోసం అనుకరణ వ్యవస్థను ఉపయోగించగలుగుతాము.
ఇది పరిశీలన యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది మరియు చర్చలను మరింత నిర్మాణాత్మకంగా చేస్తుంది. ఒకరి మేధస్సు లేదా ఆలోచనలలోని లోపాలను ఎత్తిచూపడానికి బదులుగా, చర్చలు అనుకరణ యొక్క అంతర్లీన నమూనాలు, ఏవైనా లోపాలు లేదా తప్పిపోయిన అంశాలు, అత్యంత అనిశ్చిత భాగాలను ఎలా అంచనా వేస్తారు మరియు ఫలితాలలో ఏ కొలమానాలకు ప్రాధాన్యత ఇస్తారు వంటి స్పష్టమైన అంశాలపై దృష్టి పెట్టవచ్చు.
అనుకరణ వ్యవస్థలు సులభంగా సృష్టించబడటంతో, మన ఆలోచనా విధానం సరళ ఆలోచన నుండి – అది అంతర్దృష్టి, అంచనాలు మరియు ఇతరుల దురాలోచన లేదా తప్పులపై దృష్టి సారించేది – అనుకరణ ఆలోచనకు మారుతుంది.
ఇది చర్చ సమయంలో వార్తా మూలాలు, వికీపీడియా లేదా ప్రాథమిక మూలాలను ధృవీకరించడానికి స్మార్ట్‌ఫోన్‌లో ఇంటర్నెట్‌లో శోధించినట్లు ఉంటుంది. ఒకరి జ్ఞాపకాలపై మాత్రమే ఆధారపడి అంతులేని వాదనలు చేయవలసిన అవసరం ఉండదు.
చర్చ జరుగుతున్నప్పుడు, జనరేటివ్ AI చర్చలోని అంశాల నుండి అనుకరణ నమూనా, అనుకరణ నియమాలు మరియు ముందస్తు షరతులను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది.
చర్చలో పాల్గొనేవారు ఆ నమూనా మరియు నియమాలలో సమాచారం మరియు ప్రాంగణాలను జోడించడమో లేదా సరిదిద్దడమో చేసి, ఆపై అనుకరణ ఫలితాలను తనిఖీ చేస్తే సరిపోతుంది. విశ్వసనీయ వార్తా మూలాన్ని కనుగొన్నట్లే, ఈ అనుకరణ ఫలితాలు చర్చను మరింత లోతుగా చేయడానికి సాధారణ ఆధారంగా ఉపయోగపడతాయి.
దీని అర్థం, చర్చను వినేవారు ఎవరు సరైనవారు లేదా ఎవరు విశ్వసనీయులు అని ఆలోచించాల్సిన యుగంలో ఇకపై ఉండరు. చర్చలో కనిపించే గంభీరమైన సాంకేతిక పదాలను మరియు భావనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించి సారాంశాన్ని కోల్పోరు.
అనిశ్చితిని ఎలా అంచనా వేయాలి మరియు ఏ విలువలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి వంటి చాలా సరళమైన విషయాలను మాత్రమే వారు పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.