Üretken yapay zeka işlevlerini programlara yerleştirerek, daha önce geleneksel programlamayla elde edilemeyen mekanizmalar oluşturabiliriz.
Dahası, üretken yapay zeka otomatik program üretme yeteneği kazandıkça, programları tasarladığımız gibi özgürce ve kolayca oluşturup çalıştırabileceğiz.
Şimdiye kadar, blog yazılarımı İngilizceye çevirip İngilizce bir blogda yayınlayan, sunum videolarından açıklayıcı videolar oluşturup YouTube'a yükleyen ve dizinler, kategoriler ve etiketlerle kendi blog sitemi oluşturup yayınlayan sistemler kurdum.
Bu şekilde, orijinal içeriği hammadde olarak kullanan ve üretken yapay zeka işlevlerini birleştirerek çeşitli türev içerikler üreten bir mekanizmaya Entelektüel Fabrika diyebiliriz.
Ayrıca, bu Entelektüel Fabrika'yı işletmek ve durumunu yönetmek için bir web uygulaması oluşturdum ve hem PC'lerde hem de akıllı telefonlarda erişilebilir hale getirdim. Ek olarak, olaylar tarafından tetiklenen otomatik işlemleri ele alan kısımlar, arka ucun ötesinde toplu işleme için hazırlanmış sanal makinelerde yürütülür.
Böylece, PC ve akıllı telefon ön uçlarını, web sunucusu arka ucunu, sanal makinelerdeki toplu işlemeyi ve bunların altyapısını, üretken yapay zeka desteğiyle tek başıma geliştirdim.
Bu sadece tam yığın mühendisliği değil, bir sistemin çeşitli yönlerini kapsamlı bir şekilde geliştiren Çok Yönlü Mühendislik olarak adlandırılabilir.
Dahası, geliştirilen web uygulamasının kullanışlı olmayan yönlerini iyileştirirken veya yeni özellikler eklerken, programlamayı üretken yapay zekaya emanet edebilirim, bu da kullanım sırasında kolay iyileştirmeler yapılmasına olanak tanır.
Bu, geleneksel yazılımlardan bile daha esnek ve akışkan olup, kullanım amacıma mükemmel şekilde uyan bir şey yaratmamı sağlar. Buna Likidware adını veriyorum.
Bunları kişisel olarak geliştirdim ve şu anda kullanıyorum. Bu sadece bir konsept değil; zaten yazılım geliştirmenin gerçeğidir.
Henüz geliştirilmemiş olsa da, iş sistemleri alanında, İş Süreci Odaklı geliştirme metodolojisinin bir gerçeklik haline geleceğini tahmin ediyorum.
Bu, sistemleri karmaşıklaştıran programların genel optimizasyonunu hedeflemeyen, bunun yerine yazılım modüllerini bireysel İş Süreçlerine bölen bir yaklaşımdır.
Kullanıcı arayüzünün temel çerçeve tanımı, kullanıcı ayrıcalık yönetimi ve İş Süreçleri arasında paylaşılması gereken veri modelleri, iş sisteminin dış çerçevesi olarak paylaşılır.
Diğer dahili sistem işleme ve geçici veriler, İş Süreci birimi düzeyinde yönetilir.
Bunların içinde iki veya daha fazla İş Süreci tarafından paylaşılabilecek işlevler veya veri yapıları olabilir. Ancak, bunlar paylaşılan modüller veya özel kütüphaneler haline getirilirse, kod ve kalite yeniden kullanılabilirliği artsa da, yazılım yapısı karmaşıklaşır ve değişiklikler diğer İş Süreçleri üzerindeki etkilerinin sürekli olarak dikkate alınmasını gerektirir.
Üretken yapay zekanın programları otomatik olarak ürettiği bir durumda, ikincisinin dezavantajları, birincisinin avantajlarından ağır basar. Bu nedenle, genel optimizasyondan ziyade Bireysel Optimizasyonu vurgulayan İş Süreci Odaklı yaklaşım rasyonel hale gelir.
Ek olarak, "yeni çalışan temel bilgilerini girme", "çalışan temel bilgilerini güncelleme" veya "çalışanları isme göre arama" gibi birimleri bireysel İş Süreçleri olarak hayal edin.
Geleneksel geliştirme metodolojilerinde, her kullanıcı arayüzü, ön uç süreci, arka uç süreci ve toplu işlem süreci, farklı dizinlerdeki farklı dosyalara ayrılırdı. Dahası, her biri farklı bir mühendis tarafından geliştirilirdi.
Ancak, tek bir mühendis, üretken yapay zekanın programlamayı yapmasını sağlayarak Çok Yönlü Mühendislik gerçekleştirdiğinde, tek bir İş Süreci için gereken kodu tek bir dosya veya klasörde birleştirmek daha mantıklı olur.
Ayrıca, gereksinim analizi sonuçları, test spesifikasyonları, test sonuçları ve inceleme kayıtları da aynı konumda birleştirilebilir.
Bu, tüm yazılım mühendisliği eserlerinin tek bir İş Süreci birimi düzeyinde yönetilmesini sağlar. Ve genel optimizasyonu düşünmeye gerek kalmadığı için, iyileştirmeler o İş Süreci içinde odaklanabilir ve iş sistemine yeni İş Süreçleri kolayca eklenebilir.
Bu şekilde, program geliştirme ve programlarla geliştirilebilecekler, üretken yapay zeka sayesinde önemli değişiklikler geçirmektedir. Bu bir gelecek senaryosu değil; zaten şimdiki zamandır ve yakın gelecekte, gelişmişliği ancak ilerlemeye devam edebilir ve bir sonraki aşama kaçınılmaz olarak bunun ötesine geçmek zorundadır.
Simülasyon Sistemleri
Programlar aracılığıyla gerçekleştirilebilecekler, burada bahsedilen iş sistemleri ve entelektüel fabrikalarla sınırlı değildir.
Bahsetmediğim diğer alanlar genel olarak simülasyon sistemleri olarak sınıflandırılabilir.
Basit fizik denklemlerini tek bir analitik formülle çözmek veya karmaşık fiziksel olayları yinelemeli programlarla hesaplamak, her ikisi de simülasyon sistemi olarak kabul edilebilir.
Ayrıca, simülasyon sistemleri sadece fizikte değil, kimya, biyoloji, sosyoloji, ekonomi ve diğer alanlarda da kullanılabilir. Akademik alanların ötesinde, simülasyonlar mühendislik, tıp, kurumsal operasyonlar ve işletme yönetiminde de uygulanır.
Oyunlar da bir tür simülasyon sistemidir. Herhangi bir oyunda, o oyunun Dünya'sındaki fizik, toplum, kurallar ve diğer yönler bir anlamda simüle edilmektedir.
Bunun ötesinde, hayatımızı, seyahatimizi veya harçlığımızı nasıl harcayacağımızı planlarken de bir tür simülasyon yaparız.
Bu simülasyonlar çeşitli yollarla yapılmıştır: programlar oluşturup çalıştırarak, kağıt üzerinde denklemler hesaplayarak, zihnimizde düşünerek, bir beyaz tahtada metin ve oklarla düşünceleri düzenleyerek veya Excel'de grafikler çizerek.
Belirli bir sorun için bir simülasyon programı geliştirmek, analitik denklemlerden daha karmaşık simülasyonlara olanak tanır. Ancak, programlama geliştirme becerileri, çaba ve zaman gerektirir.
Ayrıca, simülasyon modelini netleştirmek gerekir ki bu da beceri, değerlendirme çabası ve zaman ister.
Ek olarak, simülasyonlar programatik bir biçimde ifade edilebilenlerle sınırlıydı ve daha önce sadece hesaplama yoluyla ifade edilebilenler simüle edilebiliyordu.
Üretken yapay zeka bu durumu önemli ölçüde değiştiriyor.
Üretken yapay zeka yalnızca simülasyon sistemi programlarını kolayca geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda üretken yapay zekayı simülasyon sistemlerine dahil ederek, matematiksel olarak ifade edilemeyen unsurların da simüle edilmesini sağlar. Bu, belirsiz niteliksel simülasyon unsurlarını ve insan benzeri zeki ajanları içeren simülasyonları mümkün kılar.
Dahası, bu simülasyon modelleri sadece matematiksel olarak değil, doğal dilde de ifade edilebilir ve üretken yapay zeka tarafından yorumlanabilir.
Bu, birçok durumda gerçekleştirdiğimiz çeşitli simülasyonları kolayca simülasyon sistemlerine dönüştürmemizi sağlayacaktır.
Sonuç olarak, daha doğru, verimli ve etkili simülasyon sonuçları elde edebileceğiz, detayları gözden kaçırma veya önyargı ekleme olasılığını azaltarak.
Ayrıca, karmaşık sorunları değerlendirirken veya tartışırken, bireysel zihinsel simülasyonlara güvenmek yerine, değerlendirme ve tartışma için bir simülasyon sistemi kullanabileceğiz.
Bu, değerlendirmenin hassasiyetini artırır ve tartışmaları daha yapıcı hale getirir. Birbirimizin zekasını veya düşünce hatalarını işaret etmek yerine, tartışmalar simülasyonun temelindeki modeller, herhangi bir eksiklik veya eksik elemanlar, yüksek belirsizliğe sahip kısımların nasıl tahmin edildiği ve sonuçlar arasındaki hangi ölçütlerin önceliklendirildiği gibi net noktalara odaklanabilir.
Simülasyon sistemlerinin kolayca oluşturulabilmesi sayesinde, düşünme biçimimiz — sezgiye, varsayımlara ve başkalarının kötü niyetine veya hatalarına odaklanan doğrusal düşünmeden — Simülasyon Düşüncesi'ne geçiş yapacaktır.
Bu, bir tartışma sırasında akıllı telefonda internette haber kaynaklarını, Wikipedia'yı veya birincil kaynakları doğrulamak gibidir. Artık sadece birbirlerinin anılarına dayanarak bitmek bilmeyen tartışmalara gerek kalmayacak.
Bir tartışma sırasında, üretken yapay zeka, tartışmanın içeriğinden simülasyon modelini, simülasyon kurallarını ve ön koşullarını düzenleyecektir.
Tartışmaya katılanların sadece o model ve kurallardaki bilgileri ve önermeleri eklemesi veya düzeltmesi ve ardından simülasyon sonuçlarını kontrol etmesi yeterlidir. Güvenilir bir haber kaynağı bulduğumuz gibi, bu simülasyon sonuçları tartışmayı derinleştirmek için ortak bir zemin görevi görebilir.
Bu, tartışmayı dinleyen insanların kimin haklı olduğunu veya kimin güvenilir olduğunu düşünmek zorunda kalmayacağı bir çağda yaşayacakları anlamına gelir. Ne de tartışmada yer alan esrarengiz teknik terimleri ve kavramları anlamaya çalışarak esas noktayı gözden kaçıracaklardır.
Sadece çok basit şeyleri düşünmeleri gerekecek: belirsizliği nasıl değerlendireceklerini ve hangi değerlere öncelik vereceklerini.