Вбудовуючи функції генеративного ШІ в програми, ми можемо створювати механізми, які раніше були недосяжними за допомогою звичайного програмування.
Більше того, оскільки генеративний ШІ стає здатним до автоматичної генерації програм, ми зможемо вільно та легко створювати та запускати програми, як тільки їх задумаємо.
Досі я створював системи, які перекладають мої статті з блогу англійською мовою та публікують їх в англомовному блозі, створюють пояснювальні відео з презентаційних відео та завантажують їх на YouTube, а також генерують і публікують мій власний блог-сайт з індексами, категоріями та тегами.
Таким чином, механізм, який використовує оригінальний контент як сировину та включає функції генеративного ШІ для виробництва різноманітного похідного контенту, можна назвати Інтелектуальною фабрикою.
Крім того, я створив веб-додаток для керування цією Інтелектуальною фабрикою та її станом, зробивши його доступним як на ПК, так і на смартфонах. Додатково, частини, що обробляють автоматичну обробку, спричинену подіями, виконуються на віртуальних машинах, підготовлених для пакетної обробки за межами бекенду.
Таким чином, я самостійно розробив інтерфейси ПК та смартфонів, бекенд веб-сервера, пакетну обробку на віртуальних машинах та інфраструктуру для них, за підтримки генеративного ШІ.
Це не просто повний стек інженерії, а Всебічна інженерія, яка комплексно розробляє різні аспекти системи.
Крім того, при вдосконаленні аспектів розробленого веб-додатка, які незручні у використанні, або додаванні нових функцій, я можу доручити програмування генеративному ШІ, що дозволяє легко вносити вдосконалення під час використання.
Це ще гнучкіше та динамічніше, ніж звичайне програмне забезпечення, дозволяючи мені створювати щось, що ідеально відповідає моїм потребам. Я називаю це рідким програмним забезпеченням (Liquidware).
Я особисто розробив і використовую це. Це не просто концепція; це вже реальність розробки програмного забезпечення.
Хоча ще не розроблена, у сфері бізнес-систем я передбачаю, що методологія розробки, орієнтована на бізнес-процеси, стане реальністю.
Це підхід, який не прагне до загальної оптимізації програм, що ускладнює системи, а замість цього розділяє програмні модулі на окремі Бізнес-процеси.
Лише базове визначення фреймворку користувацького інтерфейсу, управління привілеями користувачів та моделі даних, які необхідно спільно використовувати між Бізнес-процесами, є спільними як зовнішній фреймворк бізнес-системи.
Інші внутрішні системні обробки та тимчасові дані керуються на рівні Бізнес-процесу.
У них можуть бути функції або структури даних, які можуть бути спільними для двох або більше Бізнес-процесів. Однак, якщо їх перетворити на спільні модулі або власні бібліотеки, то, хоча повторне використання коду та якість покращуються, структура програмного забезпечення ускладнюється, і зміни вимагають постійного розгляду їх впливу на інші Бізнес-процеси.
У ситуації, коли генеративний ШІ автоматично генерує програми, недоліки останнього переважають переваги першого. Тому підхід, орієнтований на бізнес-процеси, який наголошує на Індивідуальній оптимізації, а не на загальній оптимізації, стає раціональним.
Крім того, уявіть собі такі одиниці, як «введення основної інформації про нового співробітника», «оновлення основної інформації про співробітника» або «пошук співробітників за іменем» як окремі Бізнес-процеси.
У традиційних методологіях розробки кожен користувацький інтерфейс, фронтенд-процес, бекенд-процес та пакетний процес були б розділені на різні файли в різних каталогах. Крім того, кожен з них розроблявся б різним інженером.
Однак, коли один інженер виконує Всебічне інженерне проектування, доручаючи програмування генеративному ШІ, більш доцільно об'єднати код, необхідний для одного Бізнес-процесу, в єдиний файл або папку.
Крім того, результати аналізу вимог, специфікації тестів, результати тестів та записи оглядів також можуть бути консолідовані в одному місці.
Це дозволяє керувати всіма артефактами програмної інженерії на рівні одного Бізнес-процесу. І оскільки немає потреби розглядати загальну оптимізацію, вдосконалення можуть бути зосереджені всередині цього Бізнес-процесу, а нові Бізнес-процеси можуть бути легко додані до бізнес-системи.
Таким чином, розробка програм та те, що може бути розроблено за допомогою програм, зазнають значних змін завдяки генеративному ШІ. Це не сценарій майбутнього; це вже сьогодення, і в найближчому майбутньому його вдосконалення може лише продовжувати прогресувати, а наступний етап неминуче має рухатися далі.
Системи симуляції
Те, що може бути реалізовано за допомогою програм, не обмежується згаданими тут бізнес-системами та інтелектуальними фабриками.
Інші області, які я не згадував, можна в цілому класифікувати як системи симуляції.
Незалежно від того, чи вирішуються прості фізичні рівняння за допомогою однієї аналітичної формули, чи обчислюються складні фізичні явища за допомогою ітераційних програм, обидва можуть вважатися системами симуляції.
Крім того, системи симуляції можуть бути використані не тільки у фізиці, але й у хімії, біології, соціології, економіці та інших галузях. Крім академічних кіл, симуляції також застосовуються в інженерії, медицині, інституційних операціях та управлінні бізнесом.
Ігри також є різновидом системи симуляції. У будь-якій грі фізика, суспільство, правила та інші аспекти в межах Світу цієї гри, по суті, симулюються.
Крім того, ми також виконуємо своєрідну симуляцію, коли плануємо своє життя, подорожі або як витрачати кишенькові гроші.
Ці симуляції проводилися різними способами: шляхом створення та запуску програм, обчислення рівнянь на папері, мислення в наших головах, упорядкування думок за допомогою тексту та стрілок на дошці або малювання графіків у Excel.
Розробка програми симуляції для конкретної проблеми дозволяє здійснювати більш складні симуляції, ніж аналітичні рівняння. Однак це вимагає навичок розробки програм, зусиль та часу.
Це також вимагає уточнення симуляційної моделі, що, у свою чергу, вимагає навичок, зусиль на розгляд та часу.
Крім того, симуляції були обмежені тим, що може бути виражено у програмній формі, і раніше симулювати можна було лише те, що могло бути виражено обчислювально.
Генеративний ШІ значно змінює цю ситуацію.
Генеративний ШІ може не тільки легко розробляти програми систем симуляції, але й, інтегруючи генеративний ШІ в системи симуляції, також можна симулювати елементи, які не можуть бути виражені математично. Це дозволяє симулювати неоднозначні якісні елементи та симуляції, що включають інтелектуальних агентів, схожих на людину.
Більше того, ці симуляційні моделі можуть бути виражені не тільки математично, а й природною мовою та інтерпретовані генеративним ШІ.
Це дозволить легко перетворити різноманітні симуляції, які ми виконували в багатьох ситуаціях, на системи симуляції.
В результаті ми зможемо отримувати більш точні, ефективні та дієві результати симуляції, зі зменшеною ймовірністю пропуску деталей або внесення упереджень.
Крім того, при розгляді або обговоренні складних проблем ми зможемо використовувати систему симуляції для розгляду та обговорення, а не покладатися на індивідуальні ментальні симуляції.
Це підвищує точність розгляду та робить дискусії більш конструктивними. Замість того, щоб вказувати на інтелект або помилки інших у мисленні, дискусії можуть зосереджуватися на чітких моментах, таких як базові моделі симуляції, будь-які упущення або відсутні елементи, як оцінюються частини з високою невизначеністю, і які метрики серед результатів є пріоритетними.
Оскільки системи симуляції стануть легко створюваними, наш спосіб мислення перейде від лінійного мислення, яке зосереджується на інтуїції, припущеннях та зловмисності чи помилках інших, до Симуляційного мислення.
Це схоже на пошук в Інтернеті на смартфоні під час обговорення, щоб перевірити джерела новин, Вікіпедію або першоджерела. Не буде потреби в нескінченних суперечках, що покладаються виключно на пам'ять один одного.
Під час обговорення генеративний ШІ організовуватиме симуляційну модель, правила симуляції та попередні умови з вмісту обговорення.
Учасникам дискусії потрібно лише додати або виправити інформацію та передумови в цій моделі та правилах, а потім перевірити результати симуляції. Так само, як і при пошуку достовірного джерела новин, ці результати симуляції можуть служити спільною основою для поглиблення дискусії.
Це означає, що люди, які слухають дискусію, більше не житимуть в епоху, коли їм потрібно розмірковувати, хто правий чи кому можна довіряти. І вони не втратять суті, намагаючись зрозуміти таємні технічні терміни та поняття, які з'являються в обговоренні.
Їм потрібно буде розглядати лише дуже прості речі: як оцінити невизначеність і які цінності пріоритезувати.