Üretken yapay zekanın yeteneklerini programlara yerleştirerek, daha önce geleneksel programlarla ulaşılamayan mekanizmalar oluşturabiliriz.
Ayrıca, üretken yapay zeka programları otomatik olarak üretebildiği için, fikirlerimize dayalı programları özgürce ve kolayca oluşturabilecek ve çalıştırabileceğiz.
Şimdiye kadar, blog yazılarımı İngilizce'ye çevirip İngilizce bloglarda yayınlayabilen, sunum videolarından açıklayıcı videolar oluşturup YouTube'a yükleyebilen ve dizinler, kategoriler ve etiketlerle kendi blog sitelerimi oluşturup yayınlayabilen sistemler kurdum.
Bu şekilde, orijinal içeriği hammadde olarak kullanan ve çeşitli türev içerikler üretmek için üretken yapay zeka özelliklerini birleştiren bir sisteme "fikri fabrika" denebilir.
Bu fikri fabrikayı işletmek ve durumunu yönetmek için bir web uygulaması da geliştirdim ve bu uygulamayı hem PC'lerde hem de akıllı telefonlarda kullanılabilir hale getirdim. Dahası, olaylar tarafından tetiklenen otomatik işlem yapan kısımlar, arka uçta toplu işlem için hazırlanan sanal makinelerde yürütülür.
Böylece, PC ve akıllı telefon ön uçlarını, web sunucusu arka ucunu, sanal makinelerdeki toplu işlemi ve bunların altyapısını, tamamen üretken yapay zeka desteğiyle tek başıma geliştirdim.
Bu sadece tam yığın mühendislik değil; sistemin çeşitli yönlerini kapsamlı bir şekilde geliştirmeyi içerdiği için "çok yönlü mühendislik" olarak adlandırılabilir.
Ayrıca, geliştirilen web uygulamasının kullanılabilirliğini iyileştirirken veya yeni özellikler eklerken, programlamayı üretken yapay zekaya devredebilirim, bu da kullanırken kolay iyileştirmeler yapmamı sağlar.
Bu, yazılımı geleneksel yazılımlardan daha esnek ve akışkan hale getirir, kullanım kalıplarıma mükemmel şekilde uyan bir şeyler yaratmamı sağlar. Buna "likit yazılım" diyorum.
Bunları fiilen geliştirdim ve şu anda kullanıyorum. Bunlar sadece kavramlar değil, yazılım geliştirmede zaten bir gerçekliktir.
Henüz geliştirmemiş olsam da, iş sistemleri alanında "iş süreci odaklı geliştirme" olarak bilinen geliştirme metodolojisinin bir gerçeklik haline geleceğini tahmin ediyorum.
Bu, sistemleri karmaşıklaştıran programların genel optimizasyonunu hedeflemeyen, bunun yerine yazılım modüllerini bireysel iş süreçlerine göre segmentlere ayıran bir yaklaşımdır.
Yalnızca kullanıcı arayüzünün temel çerçeve tanımı, kullanıcı izin yönetimi ve iş süreçleri arasında paylaşılması gereken veri modelleri, iş sisteminin dış çerçevesi olarak paylaşılır.
Diğer dahili sistem işleme ve geçici veriler, iş süreci düzeyinde yönetilir.
Bu, iki veya daha fazla iş süreci tarafından paylaşılabilecek işlevler ve veri yapıları içerebilir. Ancak, bunlar paylaşılan modüller veya özel kütüphaneler haline getirilirse, kod ve kalite yeniden kullanılabilirliği artsa da, yazılım yapısı karmaşıklaşır ve değişiklikler diğer iş süreçleri üzerindeki etkilerin sürekli olarak dikkate alınmasını gerektirir.
Üretken yapay zekanın programları otomatik olarak ürettiği bir durumda, ikinci dezavantaj birinci avantajdan daha ağır basar. Bu nedenle, genel optimizasyon yerine bireysel optimizasyonu vurgulayan iş süreci odaklı yaklaşım rasyonel hale gelir.
Ek olarak, "yeni çalışan temel bilgilerini girme," "çalışan temel bilgilerini güncelleme" ve "çalışanları isme göre arama" gibi birimleri bireysel iş süreçleri olarak düşünün.
Geleneksel geliştirme metodolojilerinde, ilgili kullanıcı arayüzleri, ön uç süreçleri, arka uç süreçleri ve toplu işlemler farklı dizinlerdeki farklı dosyalara ayrılır. Ayrıca, her biri farklı mühendisler tarafından geliştirilir.
Ancak, tek bir mühendis, üretken yapay zekanın programlamayı yapmasına izin verirken çok yönlü mühendislik gerçekleştirdiğinde, bir iş süreci için gereken kodu tek bir dosya veya klasörde birleştirmek daha mantıklıdır.
Ek olarak, gereksinim analizi sonuçları, test spesifikasyonları, test sonuçları ve inceleme kayıtları da aynı yerde birleştirilebilir.
Bu, yazılım mühendisliğinin tüm çıktılarını iş süreci başına yönetmeyi sağlar. Ve genel optimizasyonu düşünmeye gerek olmadığı için, iyileştirmeler o iş süreci içinde odaklanabilir ve iş sistemine kolayca yeni iş süreçleri eklenebilir.
Bu şekilde, program geliştirme ve programlarla geliştirilebilecek şeyler, üretken yapay zeka sayesinde önemli ölçüde değişmektedir. Bu, gelecekteki bir olasılık değil; zaten mevcut bir gerçekliktir ve yakın gelecekte, tamamlanmışlığı yalnızca artabilir ve bir sonraki aşama bunun ötesine geçmelidir.
Simülasyon Sistemleri
Programlar aracılığıyla gerçekleştirilebilecekler, burada bahsedilen iş sistemleri ve entelektüel fabrikalarla sınırlı değildir.
Bahsetmediğim diğer alanlar geniş bir şekilde simülasyon sistemleri olarak sınıflandırılabilir.
Basit bir fizik denklemini tek bir analitik formülle çözmek veya karmaşık fiziksel fenomenleri yinelemeli programlarla hesaplamak olsun, her ikisi de simülasyon sistemleri olarak adlandırılabilir.
Dahası, simülasyon sistemleri sadece fizikte değil, kimya, biyoloji, hatta sosyoloji ve ekonomide de kullanılabilir. Ayrıca, simülasyonlar sadece akademide değil, mühendislik, tıp, kurumsal tasarım ve iş yönetimi gibi alanlarda da uygulanır.
Oyunlar da bir tür simülasyon sistemidir. Herhangi bir oyunda, o oyunun dünyasındaki fizik, toplum, kurallar vb. tabiri caizse simüle edilmektedir.
Bunun ötesinde, hayatımızı, seyahatlerimizi veya harçlığımızı nasıl harcayacağımızı planlarken de bir tür simülasyon yaparız.
Bu simülasyonlar çeşitli yollarla yapılmıştır: programlar oluşturup çalıştırmakla, kağıt üzerinde denklemler formüle edip hesaplamakla, zihinde düşünmekle, bir beyaz tahta üzerinde metin ve oklarla fikirleri düzenlemekle veya Excel'de grafikler çizmekle.
Belirli bir sorun için bir simülasyon programı geliştirmek, analitik denklemlerden daha karmaşık simülasyonlara olanak tanır. Ancak, programlama becerileri, çaba ve zaman gerektirir.
Ayrıca, simülasyon modelinin açıkça tanımlanması gerekir, bu da düşünmek için beceri, çaba ve zaman gerektirir.
Ek olarak, simülasyonlar yalnızca programlarla ifade edilebilecek şekillerde yapılabiliyordu ve şimdiye kadar yalnızca hesaplama yoluyla ifade edilebilenler simüle edilebiliyordu.
Üretken yapay zeka bu durumu önemli ölçüde değiştirecektir.
Üretken yapay zeka sadece simülasyon sistem programlarının kolayca geliştirilmesine olanak tanımakla kalmaz, aynı zamanda üretken yapay zekayı simülasyon sistemlerine gömerek matematiksel formüllerle ifade edilemeyen unsurlar da simüle edilebilir. Bu, belirsiz nitel simülasyon unsurlarını ve insan benzeri akıllı ajanları içeren simülasyonları mümkün kılar.
Ek olarak, bu tür simülasyon modelleri sadece matematiksel formüllerle değil, doğal dilde de ifade edilebilir ve üretken yapay zeka tarafından yorumlanabilir.
Bu, çeşitli durumlarda gerçekleştirdiğimiz çeşitli simülasyonları sistemleştirmeyi kolaylaştıracaktır.
Bu, daha doğru, verimli ve etkili simülasyon sonuçları elde etmemizi sağlayarak gözden kaçırma ve taraflı varsayımlar olasılığını azaltacaktır.
Ayrıca, karmaşık sorunları tartışırken veya değerlendirirken, bireysel zihinsel simülasyonlara güvenmek yerine simülasyon sistemlerini tartışma ve değerlendirme için kullanmak mümkün olacaktır.
Bu, müzakerenin hassasiyetini artırır ve tartışmaları daha yapıcı hale getirir. Çünkü birbirlerinin zekasını veya düşünce hatalarını işaret etmek yerine, tartışmalar simülasyonun temel modeli, herhangi bir eksiklik veya eksik eleman, yüksek belirsizliğe sahip kısımların nasıl tahmin edildiği ve sonuçlar arasındaki hangi göstergelerin vurgulandığı gibi açık noktalara odaklanabilir.
Simülasyon sistemleri oluşturmak kolaylaştıkça, düşünme biçimimiz, sezgiye, varsayımlara ve başkalarının kötülüğüne veya hatalarına odaklanan doğrusal düşünmeden, simülasyon düşüncesine doğru kayacaktır.
Bu, bir konuşma sırasında haber kaynaklarını, Wikipedia'yı veya birincil kaynakları kontrol etmek için akıllı telefonunuzda internette arama yapmak gibidir. Artık sadece birbirlerinin anılarına dayalı sonsuz tartışmalara gerek kalmayacak.
Bir tartışma sırasında, üretken yapay zeka, tartışmanın içeriğinden simülasyon modelini, simülasyon kurallarını ve ön koşulları organize edecektir.
Tartışan kişilerin sadece bu modele ve kurallara bilgi ve önermeler eklemesi veya düzeltmesi ve ardından simülasyon sonuçlarını doğrulaması yeterlidir. Güvenilir bir haber kaynağı bulunduğunda olduğu gibi, bu simülasyon sonuçları daha derin bir tartışma için ortak bir zemin görevi görebilir.
Bu, dinleyicileri kimin haklı veya kimin güvenilir olduğunu merak etme çağından kurtaracaktır. Ayrıca, tartışmalarda ortaya çıkan belirsiz jargon ve kavramları anlamaya çalışırken özü kaybetmeyeceklerdir.
Yalnızca çok basit şeyleri düşünmeleri gerekecek: belirsizliği nasıl değerlendirecekleri ve hangi değerlere öncelik verecekleri.