Вбудовуючи можливості генеративного ШІ в програми, ми можемо створювати механізми, які раніше були недосяжними за допомогою звичайних програм.
Крім того, оскільки генеративний ШІ стає здатним автоматично генерувати програми, ми зможемо вільно та легко створювати та запускати програми на основі наших ідей.
Дотепер я створював системи, які можуть перекладати мої статті в блозі англійською мовою та публікувати їх в англійських блогах, створювати пояснювальні відео з презентаційних відео та завантажувати їх на YouTube, а також генерувати та публікувати мої власні блог-сайти з індексами, категоріями та тегами.
Таким чином, систему, яка використовує оригінальний контент як сировину та включає функції генеративного ШІ для виробництва різноманітного похідного контенту, можна назвати інтелектуальною фабрикою.
Я також розробив веб-додаток для керування цією інтелектуальною фабрикою та її статусом, зробивши його доступним як на ПК, так і на смартфонах. Більше того, частини, які виконують автоматизовану обробку, що запускається подіями, виконуються на віртуальних машинах, підготовлених для пакетної обробки на бекенді.
Таким чином, я самотужки розробив фронтенди для ПК та смартфонів, бекенд веб-сервера, пакетну обробку на віртуальних машинах та інфраструктуру для них, все за підтримки генеративного ШІ.
Це не просто повноцінна інженерія; це можна назвати всебічною інженерією, оскільки вона передбачає комплексний розвиток різних аспектів системи.
Крім того, при покращенні зручності використання розробленого веб-додатку або додаванні нових функцій я можу делегувати програмування генеративному ШІ, що дозволяє легко вносити покращення під час його використання.
Це робить програмне забезпечення ще більш гнучким і адаптивним, ніж традиційне програмне забезпечення, дозволяючи мені створювати щось, що ідеально відповідає моїм шаблонам використання. Я називаю це "рідким програмним забезпеченням".
Я фактично розробив і наразі використовую це. Це не просто концепції, а вже реальність у розробці програмного забезпечення.
Хоча я ще не розробив це, я передбачаю, що в галузі бізнес-систем методологія розробки, відома як "розробка, орієнтована на бізнес-процеси", стане реальністю.
Це підхід, який не має на меті загальну оптимізацію програм, що ускладнює системи, а швидше сегментує програмні модулі за окремими бізнес-процесами.
Тільки базова تعريف каркаса інтерфейсу користувача, управління дозволами користувачів та моделі даних, які необхідно розділяти між бізнес-процесами, розділяються як зовнішній каркас бізнес-системи.
Інша внутрішня системна обробка та тимчасові дані керуються на рівні бізнес-процесу.
Це може включати функції та структури даних, які можуть бути спільними для двох або більше бізнес-процесів. Однак, якщо їх зробити спільними модулями або користувацькими бібліотеками, хоча повторне використання коду та якості покращується, структура програмного забезпечення ускладнюється, а зміни вимагають постійного розгляду впливу на інші бізнес-процеси.
У ситуації, коли генеративний ШІ автоматично генерує програми, останній недолік переважає над першою перевагою. Тому підхід, орієнтований на бізнес-процеси, який наголошує на індивідуальній оптимізації, а не на загальній оптимізації, стає раціональним.
Крім того, уявіть такі одиниці, як "введення основної інформації про нового співробітника", "оновлення основної інформації про співробітника" та "пошук співробітників за іменем" як окремі бізнес-процеси.
У традиційних методологіях розробки їхні відповідні інтерфейси користувача, фронтенд-процеси, бекенд-процеси та пакетні процеси розділяються на різні файли в різних каталогах. Крім того, кожен з них розробляється різними інженерами.
Однак, коли один інженер виконує всебічну інженерію, дозволяючи генеративному ШІ виконувати програмування, має більше сенсу консолідувати код, необхідний для одного бізнес-процесу, в один файл або папку.
Крім того, результати аналізу вимог, специфікації тестів, результати тестів та записи перевірок також можуть бути консолідовані в одному місці.
Це дозволяє керувати всіма результатами програмної інженерії за бізнес-процесом. А оскільки немає потреби розглядати загальну оптимізацію, покращення можуть бути зосереджені в рамках цього бізнес-процесу, і нові бізнес-процеси можуть бути легко додані до бізнес-системи.
Таким чином, розробка програм та те, що може бути розроблено за допомогою програм, значно змінюється завдяки генеративному ШІ. Це не майбутня можливість; це вже поточна реальність, і в найближчому майбутньому її завершеність може лише зрости, а наступний етап повинен вийти за її межі.
Системи симуляції
Те, що може бути реалізовано за допомогою програм, не обмежується згаданими тут бізнес-системами та інтелектуальними фабриками.
Інші сфери, які я не згадав, можна умовно класифікувати як симуляційні системи.
Незалежно від того, чи вирішується просте фізичне рівняння за допомогою єдиної аналітичної формули, чи обчислюються складні фізичні явища за допомогою ітераційних програм, обидва випадки можна назвати симуляційними системами.
Крім того, симуляційні системи можуть використовуватися не лише у фізиці, а й у хімії, біології, або навіть у соціології та економіці. Більше того, симуляції застосовуються не лише в академічних колах, а й у таких галузях, як інженерія, медицина, інституційний дизайн та управління бізнесом.
Ігри також є одним із типів симуляційних систем. У будь-якій грі можна сказати, що фізика, суспільство, правила тощо в цьому ігровому світі, так би мовити, симулюються.
Крім того, ми також виконуємо своєрідну симуляцію, коли плануємо своє життя, подорожі або те, як витратити кишенькові гроші.
Ці симуляції проводилися різними способами: шляхом створення та запуску програм, шляхом формулювання та обчислення рівнянь на папері, шляхом обдумування в голові, шляхом упорядкування ідей за допомогою тексту та стрілок на дошці або шляхом побудови графіків у Excel.
Розробка симуляційної програми для конкретної проблеми дозволяє виконувати складніші симуляції, ніж аналітичні рівняння. Однак це вимагає навичок програмування, зусиль та часу.
Також, модель симуляції повинна бути чітко визначена, що вимагає навичок, зусиль та часу для обмірковування.
Крім того, симуляції могли виконуватися лише способами, які могли бути виражені програмами, і дотепер симулювати можна було лише те, що можна було виразити обчислювально.
Генеративний ШІ значно змінить цю ситуацію.
Генеративний ШІ не тільки дозволяє легко розробляти програми симуляційних систем, але й, шляхом вбудовування генеративного ШІ в симуляційні системи, елементи, які не можуть бути виражені математичними формулами, також можуть бути симульовані. Це дозволяє використовувати неоднозначні якісні елементи симуляції та симуляції, що включають інтелектуальних агентів, схожих на людину.
Крім того, такі симуляційні моделі можуть бути виражені не тільки математичними формулами, але й природною мовою та інтерпретовані генеративним ШІ.
Це полегшить систематизацію різноманітних симуляцій, які ми виконували в різних ситуаціях.
Це дозволить нам отримувати більш точні, ефективні та дієві результати симуляції, зменшуючи ймовірність помилок та упереджених припущень.
Більше того, при обговоренні чи розгляді складних проблем можна буде використовувати симуляційні системи для обговорення та розгляду, замість того, щоб покладатися на індивідуальні ментальні симуляції.
Це підвищує точність обговорень і робить дискусії більш конструктивними. Це тому, що замість того, щоб вказувати на інтелект одне одного або помилки в мисленні, дискусії можуть зосереджуватися на чітких моментах, таких як базова модель симуляції, будь-які пропуски або відсутні елементи, як оцінюються дуже невизначені частини, і які показники серед результатів підкреслюються.
Оскільки симуляційні системи стають легкими у створенні, спосіб нашого мислення зміниться з лінійного мислення, яке зосереджується на інтуїції, припущеннях та зловмисності чи помилках інших, на симуляційне мислення.
Це схоже на пошук в Інтернеті на своєму смартфоні під час розмови, щоб перевірити джерела новин, Вікіпедію або першоджерела. Більше немає потреби у нескінченних суперечках, заснованих лише на спогадах одне одного.
Під час обговорення генеративний ШІ організує модель симуляції, правила симуляції та передумови з вмісту обговорення.
Люди, які обговорюють, просто повинні додати або виправити інформацію та передумови до цієї моделі та правил, а потім підтвердити результати симуляції. Так само, як і при знаходженні надійного джерела новин, ці результати симуляції можуть слугувати спільною основою для більш глибокого обговорення.
Це звільнить слухачів від епохи роздумів про те, хто правий або кому можна довіряти. Вони також більше не втрачатимуть суті, намагаючись зрозуміти незрозумілий жаргон і поняття, які з'являються в дискусіях.
Їм потрібно буде розглядати лише дуже прості речі: як оцінити невизначеність і яким цінностям віддавати перевагу.