ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਨਾ

ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੁਝ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹੋਵੋਗੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਅਸੰਭਵ ਸਮਝਦੇ ਹੋ।

“ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ” ਨਹੀਂ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰ ਲਵੋ। ਅਗਲੇ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ।

ਮੈਂ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੀਆਂ ਟਿਪਸ ਜਾਂ AI ਪ੍ਰੌਮਪਟਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਮੈਂ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਅਜ਼ਮਾ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਆਇਆ। ਇਹ ਉਹ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮਾਹਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਹਿਣਗੇ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਹਿਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਓ ਪਤਾ ਕਰੀਏ।

ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਦੂਸਰੇ ਅਸੰਭਵ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਦੇ-ਕਦੇ ਨਹੀਂ। ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ’ਤੇ, ਜਿਵੇਂ ਮੈਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।

ਸਬੂਤ? ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਦ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋ।

ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਅਜ਼ਮਾਓ। (ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫ਼ਤ ਨਮੂਨਾ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਬੂਤ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।) ਕੋਈ ਅਸਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹੋ। ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੱਲ ਤੁਸੀਂ ਅਜ਼ਮਾ ਲਏ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਆਏ।

ਆਪਣਾ AI ਸਹਾਇਕ ਖੋਲ੍ਹੋ (ChatGPT, Claude, ਜਾਂ ਕੋਈ ਸਮਾਨ)। ਇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਦਿਓ:

ਮੈਂ The Wizard’s Lens ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਭਿਆਸ ਅਜ਼ਮਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਲੇਖਕ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਅਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਵਾਂਗਾ।

ਇਹ ਹੈ ਮੇਰੀ ਅਸੰਭਵ ਸਮੱਸਿਆ: [ਆਪਣੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਅਜ਼ਮਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਆਇਆ।]

ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਵੀ ਹੱਲ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਜਿਹੇ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ, ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਝਾਏ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।

45 ਮਿੰਟਾਂ ਦਾ ਟਾਈਮਰ ਲਗਾਓ। ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਭਾਓ। ਸਿਰਫ਼ AI ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ ਨਾ: ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ। ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਆਪਣੀ ਗੱਲ ’ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ, ਸਵਾਲ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਸਮਝ ਨਾ ਆਵੇ ਤਾਂ “ਕਿਉਂ” ਪੁੱਛੋ। ਜਿਵੇਂ ਵਿਚਾਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਉਹ ਆਉਣਗੇ), ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਅਣਕਿਆਸੇ ਹੱਲਾਂ ਵੱਲ ਵਧਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਗੱਲਬਾਤ ਪਟੜੀ ਤੋਂ ਉੱਤਰਨ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਯਾਦ ਕਰਾਓ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪਟੜੀ ’ਤੇ ਲਿਆਓ।

AI ਦੀ “ਭੁੱਲਣ-ਸ਼ਕਤੀ” ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ AI ਸਹਿਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵਧੀਆ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਸਹਿਯੋਗ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਆਮ ਬੇਨਤੀ/ਜਵਾਬ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਿਖਾਵਾਂਗਾ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤਾ, ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਸਰਸਰੀ ਨਿਗਾਹ ਨਾਲ ਦੇਖ ਕੇ ਲੰਘ ਨਹੀਂ ਗਏ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਕੁਝ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇਗਾ। (ਜੇ ਕੁਝ ਵੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਰਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਤਾ ਲਗਾ ਲਓਗੇ ਕਿ ਕਿਉਂ।)

ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ AI-ਦੁਆਰਾ-ਬਣਾਏ ਸੁਝਾਵ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚਿਆ। AI ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰਾਇਆ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜਾਣਦੇ ਸੀ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕੀਤਾ। ਗੱਲਬਾਤ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਗਈ ਜਿਸ ਦੀ ਸ�਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਦੇਖੋ ਚਿੱਤਰ 1, “ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ।”

ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਨਾ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਖੁਦ ਕੀਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਦੇਖਿਆ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ AI ਵਿਚਾਲੇ ਦੀ ਸਰਹੱਦ ’ਤੇ ਉਭਰਿਆ। ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ AI ਦੋਵੇਂ ਮਿਲ ਕੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਨੂੰ ਲਿਖਦੇ ਸਮੇਂ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ। ਮੈਂ ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਫ਼ੇ ਲਿਖੇ। ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਰਵੱਈਏ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ। Claude ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਲੰਬੀ ਗੱਲਬਾਤ ਹੋਈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਛਾਣਿਆ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹਿੱਸਾ ਹੁਨਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਵੱਈਏ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੀ। ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਇਹ ਆਦਤ ਕਿਵੇਂ ਬਿਆਨ ਕਰਾਂ ਕਿ ਮੈਂ ਅੜਚਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪਾਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕਦੇ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ?

Claude ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕਿਸੇ ਅਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ। ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਮੇਰੇ ਪਾਠਕ ਕਿਸ ਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦੋਹਾਂ ਨੇ ਮਿਲ ਕੇ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਅਭਿਆਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।

ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਿਤਾਬ ਹੈ, Nobody but Us: A History of Cray Research’s Software and the Building of the World’s Fastest Supercomputer। ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਸੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਉਂ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ। ਮੈਂ ਗੁੰਡਿਆਂ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਲੜਾਈਆਂ ਬਾਰੇ ਲਿਖਿਆ। (ਸਮੁੰਦਰੀ ਲੜਾਈਆਂ ਅਤੇ ਗੁੰਡੇ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵੱਲ ਸਿੱਧਾ ਰਾਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ!)

ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਕੁਝ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ:

• ਦੂਜੀ ਕਿਤਾਬ Nobody but Us ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ Cray Research ਵਿੱਚ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਬਿਆਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਇਹ ਕਿਤਾਬ The Wizard’s Lens ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ, ਅਜਿਹੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

“ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ” ਵਿੱਚ ਗਿਆਨਾਤਮਕ (ਸੋਚਣ ਦੇ) ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ, ਜਿਸ ਦੀ ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪਰ ਕਲਾਉਡ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਗਿਆਨਾਤਮਕ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਮਹਾਰਤ ਵੱਲ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਦਾ ਰਾਹ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥ ਰਿਹਾ। ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਪਤਾ ਲਾਇਆ ਕਿ ਮੈਂ 2025 ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ ਉਹੀ ਹੁਨਰ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਇਹ ਹੁਨਰ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਪਛਾਣੇ ਕਿ ਮੈਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਲਿਖੀ ਨਹੀਂ ਗਈ ਸੀ।

ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਮੂਲ ਵਾਅਦੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

1952 ਵਿੱਚ, ਸ਼ੀਤ ਯੁੱਧ ਦੇ ਸਿਖਰ ’ਤੇ, ਆਰਮਡ ਫੋਰਸਿਜ਼ ਸਿਕਿਓਰਿਟੀ ਏਜੰਸੀ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਕੋਡ-ਤੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ:¹

ਏ. ਮਜ਼ਦੂਰੀ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ।

ਬੀ. ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜੋ ਉਹ ਹਮਲੇ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਕੀਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ।

ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫ�਼ਰਕ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਆਨ ਕੀਤਾ:

ਜੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਹਮਲੇ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਅੰਸ਼ਿਕ ਤੌਰ ’ਤੇ ਵੀ, ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਖਾਲੀ ਬੈਠਣ ਜਾਂ ਮਜ਼ਦੂਰੀ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇਈਏ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਿਸ਼ਨ ਨਾਲ ਅਣਗਹਿਲੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵਾਂਗੇ।

ਜੇ ਇਸ ਕੋਲ ਮਜ਼ਦੂਰੀ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਮਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਉਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਿਸ ਪਲ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੋਈ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਸੋਚਣ ਲੱਗ ਜਾਣ।

ਮਜ਼ਦੂਰੀ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਕੇਵਲ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਵਧੀਆ AFSA-02¹ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੈ; ਪਰ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਦਰਜੇ ਦੀ ਖੋਜੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ।

ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਪਹਿਲੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਪਹੁੰਚ ਹੈ “ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?”; ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ “ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?”

ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਮਜ਼ਦੂਰੀ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਨਹੀਂ, ਯਾਨੀ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਜਾਂ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣਾ। ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਕਰਨਾ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੁਝ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।

ਇਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਜ਼ਰੀਏ ਦਾ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ:

• ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਈਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬਾਧਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਿਚਕਾਰ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਹਟਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਹਾਰ ਮੰਨ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਟੀਚਾ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
• ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਮੌਕਿਆਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਦੇ ਕੰਢੇ ’ਤੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਹਾਲੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
• ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ “ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ”, ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ “ਇਹ ਹੋ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ”, ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ। ਇਹ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਸੱਦੇ ਹਨ।

ਮਾਰਗਰੇਟ ਲੌਫਟਸ ਨੇ Cray Research ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ। ਇੱਕਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਜੋਂ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੌਰਾਨ, ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਸੌਂਪਿਆ ਜਿਸ ’ਤੇ ਉਸਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਸਨ, ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ “ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੋਗੇ।” ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ FORTRAN ਕੰਪਾਈਲਰ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਨ।

ਮਾਰਗਰੇਟ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁੱਸੇ ਨਾਲ ਘੁੰਮਦੀ ਰਹੀ। ਫਿਰ ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਿਹਾ, “ਮਾਰਗਰੇਟ, ਤੂੰ ਪਿਛਲੀ ਨੌਕਰੀ ਇਸ ਲਈ ਛੱਡੀ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਤੂੰ ਬੋਰ ਹੋ ਰਹੀ ਸੀ। ਤੂੰ ਇੱਥੇ ਬੋਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਂਗੀ!”²

ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ, 120 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਸਨੇ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਸਮਝਾਈ: “ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੀ ਸੀ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਤਾਂ ਉਹ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।”

ਇਹ ਹੈ ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਜੋ ਸਮਝਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੀਤ ਯੁੱਧ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ: ਅਸੰਭਵ ਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਓ।

ਇਹੀ ਉਹ ਰਵੱਈਆ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਮੂਰਤ ਦਰਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤੇ ਹੁਨਰ ਵਜੋਂ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਦ ਤੱਕ ਮੈਂ ਉਸਨੂੰ ਦਿਖਾ ਨਾ ਸਕਾਂ। ਪਰ ਜੇ ਮੈਂ ਉਸਨੂੰ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਉਸਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਇਸ ਰਵੱਈਏ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ “ਹੁਣੇ ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ” ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ, ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹੋਗੇ ਹੀ ਨਹੀਂ; ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ। ਇਹੀ ਰਾਹ ਹੈ ਖੁਦ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਨ ਦਾ।

ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ:

ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:

• ਅਧਿਆਇ 1-4 ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ (ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਢਾਂਚਾ)
• ਅਧਿਆਇ 5-8 ਸਰਸਰੀ ਨਜ਼ਰ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ (ਸਹਾਇਕ ਸਬੂਤ)
• ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਜ਼ਮਾਓ
• ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਚਾਹੋ ਤਾਂ ਭਾਗ II-VI ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਆਓ

ਅੰਕੜੇ:

• ਸਮੇਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼: 3-4 ਘੰਟੇ
• ਨਤੀਜਾ: ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮਝ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂਕਰਨ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਸਤਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ:

• ਭਾਗ I, “AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ” ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ (ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ)
• ਭਾਗ II, “AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ” (ਮੇਰਾ ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ) ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੋ
• ਭਾਗ III, “ਅਸੰਭਵ ਨੂੰ ਸਾਧਣਾ” (ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ) ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ
• ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ

ਅੰਕੜੇ:

• ਸਮੇਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼: 7-8 ਘੰਟੇ
• ਨਤੀਜਾ: ਸੀਮਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ/ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:

• ਸਭ ਕੁਝ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹੋ
• ਸਾਰੀਆਂ ਮਿਸਾਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ
• ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਮੇਂ ਹੋ ਰਹੇ ਜਾਲ਼-ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ
• ਸੱਤ ਮਹਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
• ਪਾਠ, “ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਾਰਤ” (ਆਪਣਾ ਜਾਲ਼ ਬਣਾਉਣਾ) ਅਤੇ ਪਾਠ, “ਜਾਦੂਗਰ ਦਾ ਸ਼ੀਸ਼ਾ” (ਮਹਾਰਤ ਦਾ ਉਭਾਰ) ਵੱਲ ਖਾਸ ਧਿਆਨ ਦਿਓ

ਅੰਕੜੇ:

• ਸਮੇਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼: 13+ ਘੰਟੇ (ਨਾਲ ਹੀ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ)
• ਨਤੀਜਾ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢਾਂਚਾ

ਜੀਨ ਕਿਮ ਦੀ The Phoenix Project ਅਤੇ ਏਲੀ ਗੋਲਡਰੈਟ ਦੀ The Goal ਵਾਂਗ, ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੁਦ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਬਣਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਅਟੱਲ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮੱਗਰੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਇੱਥੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਫਿੱਟ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਪਰ ਇਹ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ।

ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਖੁੰਝਾਓ। ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜਦ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਗੈਰ-ਰਵਾਇਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖੋ:

• ਵਾਈਲਡਰਨੈੱਸ ਅਧਿਆਇ (ਪਾਠ) ਵਿਸ਼ੇ ਤੋਂ ਭਟਕਾਅ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਲ਼-ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਕਾਰਜਾਤਮਕ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਹਾਰਤ ਦੇ ਗਠਨ ਬਾਰੇ ਮੁੱਖ ਸੂਝ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾ ਲਵੋਗੇ।
• ਇਤਿਹਾਸਕ ਮਿਸਾਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਪਾਰ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਵਿਸ ਐਡਵੈਂਚਰ (1986) ਆਧੁਨਿਕ LLM ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਇਸਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ewbarnard.com ’ਤੇ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਖੇਡਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦੇਖੋ ਚਿੱਤਰ 2। ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ (1970 ਤੋਂ 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ) ਨੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਸੋਚ ਦਿਖਾਈ। ਦੂਜੇ ਵਿਸ਼ਵ ਯੁੱਧ ਦੇ ਕੋਡਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਨੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦਿਖਾਈ।
• ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਉਹੀ ਪੈਟਰਨ ਫੋਲੋ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ: ਜੰਗਲ ਅਤੇ ਦਰੱਖਤਾਂ, ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿਚਕਾਰ ਜ਼ੂਮ ਕਰਨਾ।
• ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਮੇਂ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਜਾਲ਼ ਬਣਾਓਗੇ। ਇਹ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਹੈ। ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਲ਼-ਨਿਰਮਾਣ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਨਹੀਂ ਰਹੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਵੱਡੇ-ਵੱਡੇ ਦਾਅਵੇ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। Cray Research ਵਿੱਚ, ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ “ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦੇ ਹੱਕ” ਬਣਾਉਂਦੇ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਵੀ ਕਰਦੇ ਸੀ। ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਵੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਯਾਨੀ, ਇੱਕ ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨਾਈਜ਼ਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਹੋਰ ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨਾਈਜ਼ਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕੋ। ਇੱਥੇ ਹਰ ਗੱਲ ਅਸਲੀ ਹੈ।

ਖੁਦ Claude ਵੀ ਜੰਗਲੀ ਅਧਿਆਇਆਂ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਿਆ। ਮੈਂ ਇਹ ਗੱਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਈ:

ਇੱਕ ਅਲੰਕਾਰਿਕ ਸਵਾਲ ਹੈ: “ਮੈਸ਼” ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੁਏਜ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀ ਸਥਿਰ ਸਮੱਗਰੀ?

ਹੁਣ, ਅਸਲੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਇਨਸਾਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਹੀ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਭਾਗ IV ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮੈਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਸਾਨ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਤਜਰਬੇ ਹੀ ਮੈਸ਼ ਹਨ। ਮੈਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੂਝ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਗਣਿਤ ਜਾਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।

ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣੀ ਪਵੇਗੀ ਕਿ ਜਦੋਂ Claude ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Claude ਬਹੁਤ ਬੋਲਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ, ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ “ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣੀ ਪਵੇਗੀ” ਇਹ ਗੱਲ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਸੂਝ ਤੋਂ ਆਈ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਕੱਢ ਸਕਿਆ ਕਿ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਬੋਲਣਾ ਇੱਕੋ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

“ਬਹੁਤ ਬੋਲਣਾ” ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਹ ਇਸ਼ਾਰਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਾਇਦ Claude ਰਾਹ ਤੋਂ ਭਟਕ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਬੋਲਣਾ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ “ਤਰਕ” ਮੋਡ ਤੋਂ “ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ” ਮੋਡ ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਹੁਨਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਸੰਬੰਧ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਿਆ ਜਾਵੇ। ਹਰ ਗੱਲਬਾਤ AI ਦੇ ਕੌਂਟੈਕਸਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਉਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮੋਡ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨਾਈਜ਼ਰ ਸੋਚ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਹੈ ਪਾਠ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ Claude ਦਾ ਅਸਲੀ ਜਵਾਬ:

ਇਨਸਾਨ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, Claude ਨੂੰ ਗੱਲ ਸਮਝ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖਣ ਦਾ ਮੇਰਾ ਅੰਤਿਮ ਟੀਚਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨਾਈਜ਼ਰ ਬਣਨਾ ਸਿਖਾਵਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਇਹ ਚੁਣੋ। ਮੈਂ Cray Research ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਅਜਿਹਾ ਬੰਦਾ ਬਣ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸੇ ਕਾਰਨ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਬਣਨ ਦਾ ਰਾਹ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਰਾਹ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਕਿਸੇ ਨੇ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਉਹ ਹਨ ਮੇਰੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ, ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਸੋਚ ਦਾ ਰਵੱਈਆ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਮਿਲ ਕੇ ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨਾਈਜ਼ਰ ਸੋਚ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੈਂ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਜਾਦੂਗਰ ਬਣਨ ਦਾ ਹੱਕ ਮੇਰਾ ਹੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ “ਜਾਦੂਗਰ” ਬਣਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਵੀ। ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੈਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਂ ਜਾਦੂਗਰ ਦਾ ਲੈਂਸ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਦੂਗਰ ਦੇ ਲੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋਗੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚਣਾ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ AI ਸੋਚਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੱਥ ਮੇਰੇ ਲਈ ਸਬੂਤ ਬਣੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਸਦੀਵੀ ਹਨ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖ਼ਾਸ ਯੁੱਗ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਪਾਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਵਾਂਗ ਸੋਚਣਾ ਸਿੱਖ ਲਵੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਾਦੂਗਰ ਦਾ ਲੈਂਸ ਹੋਵੇਗਾ।

ਪਾਠ, “ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ,” ਪਿੰਗ ਪੌਂਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਮੇਰਾ Claude ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ “ਅਸੰਭਵ” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਢਾਂਚਾ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਅਸਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇਖੋਗੇ, ਸਮਝੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕਾਰਗਰ ਰਹੀ, ਅਤੇ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪਾਠ, “ਇੱਕੋ ਹੁਨਰ, ਵੱਖਰਾ ਸੰਦਰਭ,” ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕਿਉਂ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ AI ਦੀ ਸੋਚ ਵਿਚਕਾਰ ਸੀਮਾ ਵਰਤਾਰੇ ਉਹ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਧਿਰ ਇਕੱਲੀ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।

ਪਾਠ, “ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ,” ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅਸੰਭਵ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਉੱਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪਰ ਇਹ ਗੱਲ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਨੂੰ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੀ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾ ਵੀ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਹਰ ਅਧਿਆਏ ਦਾ ਢਾਂਚਾ, ਹਰ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਚੋਣ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਹਰ ਤਬਦੀਲੀ, ਸਭ ਉਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਸੋਚ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਰਹੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਪਾਠ, “ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਾਰਤ,” ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ-ਪਹੁੰਚਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਹਿਚਾਣ ਲਓਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹੀ ਆਪਣਾ ਮਾਹਰਤਾ ਜਾਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਸੀ। ਪਾਠ, “ਜਾਦੂਗਰ ਦਾ ਸ਼ੀਸ਼ਾ, ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝ ਜਾਓਗੇ ਕਿ ਉਸ ਜਾਲ ਤੋਂ ਕੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਮਾਹਰਤਾ ਦੇ ਗੁਣ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ AI ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਹਨ।

ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ। “ਕੀ ਮੈਂ AI ਵਾਂਗ ਸੋਚਣਾ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ AI ਨੇ ਮੇਰੇ ਵਾਂਗ ਸੋਚਣਾ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ?” ਜਵਾਬ ਹੈ “ਹਾਂ।”

ਪੈਟਰਨ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕ ਹਨ। ਆਧਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਵਿਧੀ ਇੱਕੋ ਹੈ।

ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।