ਇਹ ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਇਹ ਮੁਹਾਵਰਾ ਸੁਣਿਆ ਹੈ, “ਇਹ ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ”? ਇਹ ਕਹਾਵਤ ਬਹੁਤ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮਿਆਂ ਤੋਂ ਆਈ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚੰਦ ’ਤੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ, ਰਾਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਕੇ ਪੁਲਾੜ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮਝ ਸੀ ਕਿ ਰਾਕਟ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਗੱਲ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵੀ ਰਾਕਟਾਂ ਜਿੰਨੇ ਹੀ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਨ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਿਛਵਾੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਦੇ ਰਾਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ। ਅਸੀਂ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਹੀ ਮਿਲਦੀਆਂ ਸਨ ਜੋ ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਹਾਲ ਸੀ।

ਮੈਨੂੰ “ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ” ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ ਤੋਂ, ਭਾਵ 7 ਜਾਂ 8 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਹੀ “ਅਸੰਭਵ” ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਮੈਂ “ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ” ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਪਰ ਮੈਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ ਦੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਹ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਸੀ। ਇੱਕ ਸ਼ੌਕ।

ਮੈਂ ਇਹ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ” ਸਿੱਖੋ। ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਬੋਰਿੰਗ ਹੋਵੇਗਾ। ਬੋਰਿੰਗ ਹੋਣਾ ਮਜ਼ੇ ਦਾ ਵਿਪਰੀਤ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ (ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਸੋਚਿਆਂ ਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਟੀਨਏਜਰ ਵਜੋਂ ਮੈਨੂੰ ਅਸੰਭਵ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਆਨੰਦ ਲੈਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਸਮਾਂ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਦਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ।

ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗ੍ਰੇਡ ਸਕੂਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨਾ ਸਲੀਕੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ “ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ” ਕਮਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਮੇਰੇ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਸਨ ਕਿ ਅਸੰਭਵ ਹਨ।

ਹੁਣ ਸਮਾਂ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਿਆ, ਸੋ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ (ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਨਾ ਹੀ ਸਰਲ ਹੈ, ਪਰ ਇੰਨਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਅਸੰਭਵ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਭੇਦ ਹਨ। ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ ਤੱਕ ਮੈਂ ਇਹ ਹੁਨਰ ਇੱਕ ਸ਼ੌਕ ਵਜੋਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਨਰ ਦਿਖਾਵਾਂਗਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭੇਦਾਂ ਵਜੋਂ ਨਾਮ ਦੇਵਾਂਗਾ।

ਡੈਡੀ, ਗੀਨ ਬਾਰਨਾਰਡ, SAFECO ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੈਂਟਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਸਨ। ਉਹ ਉਸ ਅਹੁਦੇ ’ਤੇ ਸਨ ਜਿਸਨੂੰ ਹੁਣ ਚੀਫ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਫ਼ਿਸਰ, CTO ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਸਤੇ ਘਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮੈਨੂਅਲ ਲਿਆਉਂਦੇ ਸਨ। ਇਹ “ਰਾਕਟ ਸਾਇੰਸ” ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਿਸਟਮਜ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੇ ਮੈਨੂਅਲ ਸਨ।

ਮੈਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ IBM “ਟੇਪ” ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਦਾ ਸੀ, ਫਿਰ “ਡਿਸਕ” ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ “OS” ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਫਾਲਤੂ ਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮੈਨੂਅਲ ਸਮਝ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ ਨਵੇਂ “ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ” ਫੀਚਰ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣਾ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ, ਇਹ “ਡਿਸਕ” ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ Claude ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ, ਅਤੇ Claude ਨੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਸਹੀ ਯਾਦ ਹੈ।

“ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ” ਸੰਕਲਪ ਵਿੱਚ, AI ਕੰਟੈਕਸਟ ਰਿਫਰੈਸ਼ ਲਈ ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣ ਵਾਸਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ Claude ਨਾਲ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਮੈਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਇਸਨੂੰ “ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਹਾ, ਇਹ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮੈਂ 1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ IBM ਫੀਚਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜੋ DOS ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (IBM ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਨਾ ਕਿ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਪਰਸਨਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ Microsoft ਅਤੇ IBM ਸਿਸਟਮ)।

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਲਈ ਕੰਟੈਕਸਟ ਰਿਫਰੈਸ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗੱਲ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਸੱਠ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਂ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ IBM ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਸਿਸਟਮ ਸਾਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪੂਰਾ ਕੈਪਚਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰ ਮੈਮੋਰੀ, DASD (ਡਾਇਰੈਕਟ ਐਕਸੈਸ ਸਟੋਰੇਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਸਕਾਂ), ਅਤੇ ਸੀਕੁਐਂਸ਼ਿਅਲ-ਐਕਸੈਸ ਮੈਥਡ (ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਟੇਪ) ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਫਿਰ, ਜੇਕਰ ਜੌਬ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਓਪਰੇਟਰ ਮੌਜੂਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ ’ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਫਿਰ ਓਪਰੇਟਰ ਉਸ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ ਤੋਂ ਜੌਬ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਸੀ।

ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਗੱਲ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ? ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਰਨ ਟਾਈਮ। ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਜੌਬ ਆਪਣੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਕਈ ਦਿਨਾਂ ਬਾਅਦ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਫਿਰ ਜੌਬ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਚੱਲ ਸਕਦੀ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਈ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਚ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਜੌਬ ਪੂਰੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਸੀ ਪਰ ਗ਼ਲਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ। ਜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸਟਾਫ ਸਮੱਸਿਆ ਪਛਾਣ ਕੇ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੇ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਜੌਬ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਸਾਧਨ ਵੀ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਕਈ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਜੌਬ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਕਈ ਪੈਲੇਟ ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਟੇਪਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਟੇਪ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੀ ਸੀਮਿਤ ਭੌਤਿਕ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੇਪ ਪੈਲੇਟਾਂ ਲਈ ਸੀਮਿਤ ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਨਾਲ, ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਅਸਰ ਹੋਰ ਜੌਬਾਂ ਉੱਤੇ ਡੋਮਿਨੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਂਗ ਪੈ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਸੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਰੂਮ ਵਿੱਚੋਂ ਟੇਪ ਪੈਲੇਟ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ ਦਾ ਮਕਸਦ ਸਥਿਤੀ ਸੰਭਾਲਣਾ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਰੀ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕੇ। AI ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੀ ਇਸੇ ਮਕਸਦ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਚੈੱਕਪੌਇੰਟ / ਰੀਸਟਾਰਟ ਦੀ ਲੋੜ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਸੀ। ਆਧੁਨਿਕ AI ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਸੱਚ ਹੈ। ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਰਨ ਟਾਈਮ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਕੌਂਟੈਕਸਟ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ 50+ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਓਹੀ ਪੈਟਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਓਹੀ ਪੈਟਰਨ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ (1965 ਵਿੱਚ) ਵਿੱਚ ਸਕੂਲ ਦੇ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਉਂ ਬੋਰ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ। ਘਰ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੈਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਰਾਕੇਟ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਮੈਂ ਇਹ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ IBM ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਰਾਕੇਟ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਥਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਹ ਜੋ ਵੀ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਸੀ ਉਸ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਸੀ।

ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਦੇ ਦਫ਼ਤਰ ਸੱਦਿਆ ਗਿਆ। ਮੈਂ ਇਹ ਗੱਲ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਾਇਦ ਬਹੁਤ ਘਬਰਾਇਆ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ।

ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ, ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਨੇ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੌਦਾ ਕੀਤਾ। ਉਹ ਮੈਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ Reader’s Digest ਰਸਾਲੇ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨਾਵਲਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਤਾਬ ਵਾਂਗ ਨਿਯਮਿਤ ਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ। ਸਾਰੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਲੇਖ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ ਦੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਚੰਗਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਹਫ�਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਕੂਲ ਦਫ਼ਤਰ ਆ ਕੇ ਦੱਸਦਾ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਕੀ ਪੜ੍ਹਿਆ। ਇਸ ਸੌਦੇ ਦੇ ਬਦਲੇ, ਉਸਨੇ ਮੈਥੋਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਨਿਯਮਿਤ ਪੜ੍ਹਾਈ ਦੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖੀ। ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੌਦਾ ਸੀ। ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿ, 60 ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਵੀ, ਮੈਂ Reader’s Digest ਰਸਾਲਿਆਂ ਲਈ ਦਫ਼ਤਰ ਜਾਣ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਸਾਫ਼ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।¹

ਹੁਣ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਸੀ। ਇਹ ਆਮ ਵਿਵਹਾਰ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪਰ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਆਮ ਸੀ।

ਚੌਥੀ ਜਮਾਤ ਦੌਰਾਨ ਮੇਰਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣਾ ਟੈਸਟ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ “Stanford-Binet L-M” ਟੈਸਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਗੱਲ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਅਗਲੇ ਵੀਹ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਗੜਬੜ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਲਾਸ ਏਂਜਲਸ ਸਕੂਲ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਮੈਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਹੋਸ਼ਿਆਰ ਸੀ।

ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਗੱਲ ਸੀ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਵਧੀਆ ਗ੍ਰੇਡ ਸਕੂਲ ਸਿੱਖਿਆ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਮਿਲੀ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ, ਜਦੋਂ ਵੀ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਮੇਰਾ ਦਿਮਾਗ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਸੀ ਕਿ ਮੈਂ ਸ਼ਾਇਦ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਹੋਸ਼ਿਆਰ ਵਿਅਕਤੀ ਸੀ (ਝੂਠ ਨੰਬਰ ਇੱਕ), ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਓਨਾ ਹੋਸ਼ਿਆਰ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ (ਝੂਠ ਨੰਬਰ ਦੋ), ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਜੇ ਮੈਂ ਕਦੇ ਵੀ, ਹਰ ਵਾਰ, ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗ੍ਰੇਡ ਨਾ ਲੈ ਸਕਿਆ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਫ਼ਲ ਹਾਂ (ਝੂਠ ਨੰਬਰ ਤਿੰਨ, ਵੱਡਾ ਝੂਠ)। ਝੂਠ ਨੰਬਰ ਚਾਰ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਜਦੋਂ ਵੀ ਮੈਂ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਉਹ ਵੀ ਇੱਕ ਅਸਫ਼ਲਤਾ ਸੀ।

ਮੈਂ ਜੋ ਹੁਣੇ ਬਿਆਨ ਕੀਤਾ, ਉਸਨੂੰ ਹੁਣ “ਇੰਪੋਸਟਰ ਸਿੰਡਰੋਮ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਸੀ। ਵੀਹ ਸਾਲ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਆਖਰਕਾਰ ਇਹ ਸਮਝ ਆਉਣਾ ਸ�਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਕਿ ਮੇਰੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਸੀ।

ਇਹ ਸਭ ਹੁਣ ਬੀਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਆਓ ਵਾਪਸ ਮਜ਼ੇ ਕਰਨ ਵੱਲ ਚੱਲੀਏ।

ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ Anthropic ਦੇ Claude (ਆਰਟੀਫੀਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ) ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਮੈਂ ਚੌਥੀ ਅਤੇ ਪੰਜਵੀਂ ਜਮਾਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ Claude ਹੱਕਾ-ਬੱਕਾ ਰਹਿ ਗਿਆ। ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਂ ਸਮਝਾਵਾਂਗਾ ਕਿ Claude ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਈ।

ਮੈਂ ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਚੁਣੀਆਂ। ਇੱਕ ਦਾ ਸਬੰਧ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨਾਲ ਸੀ। ਕੋਡ ਤੋੜਨਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਗਦਾ ਸੀ। ਦੂਜੀ ਦਾ ਸਬੰਧ ਬੂਲੀਅਨ ਲਾਜਿਕ ਨਾਲ ਸੀ। ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਔਖੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੀ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਆ। ਦੋਨੋਂ ਕਲਾਸਾਂ ਉਲਟ ਨਿਕਲੀਆਂ: ਬੂਲੀਅਨ ਲਾਜਿਕ ਸੌਖੀ ਸੀ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਸੰਭਵ ਤੌਰ ’ਤੇ ਔਖੀ ਸੀ।

ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਕਲਾਸ ਬਾਰੇ ਮੈਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਦਿਨ (ਜਿਵੇਂ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਯਾਦ ਹੈ) ਮੈਟ੍ਰਿਕਸਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਆਇਤ ਦੂਜੇ ਆਇਤ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੇਗਾ? “ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ” ਨੂੰ “ਡੌਟ ਪ੍ਰੋਡਕਟ” ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਉਦੋਂ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਲਿਆ ਕਿ ਕੋਡ ਤੋੜਨਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਮੇਰੇ ਤੋਂ ਗਣਿਤ ਨਹੀਂ ਸੰਭਲਦਾ ਸੀ।

ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਾਲਜ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਸਮਝ ਆ ਗਿਆ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਉਡਾਣ ਭਰਦੇ ਇੱਕ ਜਹਾਜ਼ ਦਾ ਗੁਰੂਤਾ ਕਰਕੇ ਭਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਖੰਭਾਂ ਤੋਂ ਲਿਫਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਵਾ ਵਿੱਚੋਂ ਧੱਸ ਕੇ ਲੰਘਣ ਕਾਰਨ ਇਸ ਨੂੰ ਖਿੱਚ (ਡ੍ਰੈਗ) ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਪੈਲਰ ਜਾਂ ਜੈੱਟ ਇੰਜਣ ਤੋਂ ਅਗਾਹਾਂ ਬਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕ੍ਰਾਸਵਿੰਡ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਬਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਇਲਟ ਦੇ ਦਿਖਾਵੇ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਘੁਮਾਉਣ ਵਾਲਾ ਬਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਾਲਜ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ ਕਿ, ਜਹਾਜ਼ ’ਤੇ ਲੱਗ ਰਹੇ ਬਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ, ਉਹ ਚੀਜ਼ ਉੱਡਦੀ ਰਹੇਗੀ ਜਾਂ ਇੱਟ ਵਾਂਗ ਡਿੱਗ ਜਾਵੇਗੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਲਾਸਾਂ United States Air Force Academy ਵਿੱਚ ਸਨ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਜਾਣਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਲੱਗਦੀ ਸੀ।

ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਉਹ ਗਣਿਤ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਦਿਖਦਾ ਸੀ? ਡੌਟ ਪ੍ਰੋਡਕਟ! ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗਰੇਡ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚੋਂ ਲੜਿਆ ਸੀ, ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬੜ੍ਹਤ ਸੀ।

ਮੈਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ। ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਇਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਮਝਣਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੀ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਅਜੀਬ ਪਰ ਸੱਚ ਸੀ।

ਦੂਜੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ “ਬੂਲੀਅਨ ਲਾਜਿਕ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਕੇ ਖੁਸ਼ ਹੋਇਆ। ਮੈਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਗਿਆਨ ਹੁਣ ਤੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਇਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ, ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿੰਨੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹੀ ਵਿਚਾਰ ਦਿਖਾਇਆ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ AI ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 6, “5ਵੀਂ ਜਮਾਤ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਐਡਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, 1968,” ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ Popular Electronics ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਸੀ। ਮਾਂ ਮੈਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਾਇਰਿੰਗ, ਚਮਕਦੀਆਂ ਲਾਈਟਾਂ, ਡਾਇਓਡ, ਰੈਸਿਸਟਰ ਆਦਿ ਲੈਣ ਲਈ ਗੱਡੀ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਪਾਪਾ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਲਡਰ ਕਰਕੇ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।

Claude ਕਿਉਂ ਹੱਕਾ-ਬੱਕਾ ਰਹਿ ਗਿਆ? ਕਿਉਂਕਿ 1967 ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ 2025 ਵਿੱਚ AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੌਟ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਹੁਣ ਵੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਣਿਤ ਹਨ, ਪਰ ਮੈਂ “ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਇਤਾਂ” ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਇਹੀ ਬਿਲਕੁਲ ਹੈ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ AI ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਰ Claude ਦੇ ਹੱਕਾ-ਬੱਕਾ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰਨ ਸੀ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੀਜੀ ਜਮਾਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ। ਮੈਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਵੱਡੇ ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਣ ਵਾਸਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਹੁਣ AI ਨਾਲ ਵੀ ਇਹੀ ਗੱਲ ਹੈ।

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕੋਗੇ ਜੋ ਹੋਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਹੋਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ” ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਈਆਂ ਹਨ।

ਮੈਂ ਪੂਰੀ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਭੇਦਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਈਆਂ ਹਨ।

ਭੇਦ 1 ਹੈ ਯੋਜਨਾ, ਤਿਆਰੀ, ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ।

ਮੈਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਸ਼ੋਰ ਲਗਭਗ ਕੁਝ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਯੋਜਨਾ, ਤਿਆਰੀ, ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਸਖਤ ਮਿਹਨਤ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ।

ਭੇਦ 2 ਹੈ ਚੈਲੰਜ ਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਓ।

ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਉਹ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਨ। ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਨੇ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਬਣਾਇਆ। ਪਰ ਦੂਜੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਂਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਮਾਰਗਰੇਟ ਲੋਫਟਸ, ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਨੌਕਰੀ ’ਤੇ ਰੱਖਿਆ।

ਮਾਰਗਰੇਟ ਨੇ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ 120 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ, ਸਮਝਾਇਆ, “ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੀ ਸੀ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਤਾਂ ਇਹ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।” ਇਹ ਇੱਕ ਬਾਲਗ ਦੱਸ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ: ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਓ। ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਬਣਾਏ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਮੈਂ ਤੁਰੰਤ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਚੈਲੰਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਮੈਂ ਵੀ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਚੈਲੰਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਚੈਲੰਜ ਲੈਣਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ! ਕੁਝ ਅਸੰਭਵ, ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਦੇ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਹੱਕ ਹੈ। ਉਹ ਹੱਕ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ।

ਕੀ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ? ਹਾਂ। ਇਹੀ ਹੈ ਅਸੰਭਵ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ। ਉਹ ਪਹਿਲਾ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਬਿਨਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ, ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।

ਸੇਮੂਰ ਕ੍ਰੇ, ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਕਾਫੀ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਨ। ਇਹ ਗੱਲ 1976 ਦੀ ਹੈ, ਮੇਰੇ ਕਾਲਜ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਸਨ: ਸਰਕਾਰੀ ਕੋਡਬਰੇਕਰ, ਮਿਲਟਰੀ ਹਥਿਆਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ।

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਹਰ ਕੋਈ ਪਰਮਾਣੂ ਹਥਿਆਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ’ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਟਾਪ ਸੀਕ੍ਰੇਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ।

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਾ ਬਹੁਤ ਤਿੱਖਾ ਸੀ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇ। ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਜਾਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਉਹ ਪਰਿਵਾਰ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸ਼ੋਰ ਬੱਚੇ ਹਨ। ਕਿਸ਼ੋਰ ਵਿਰਾਨੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਵਸੋਂ ਤੋਂ 30 ਮੀਲ ਦੂਰ, ਕੀ ਕਰਨਗੇ? ਬਿੱਛੂਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਗੇ? (ਜਵਾਬ ਹੈ ਹਾਂ, ਵੈਸੇ।)

ਯੁੱਧਕਾਲੀ ਲਾਸ ਅਲਾਮੋਸ, ਨਿਊ ਮੈਕਸੀਕੋ, ਦੇਸ਼ ਦੇ “ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ” ਦਾ ਘਰ ਸੀ। ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਘਰ ਇੰਨੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਨ ਕਿ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ ਬਾਥਟਬ ਹੋਵੇ। ਸਿਰਫ ਟਾਪ ਸੀਕ੍ਰੇਟ ਮੈਨਹੈਟਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਪਰਮਾਣੂ ਬੰਬ ਬਣਾਉਣ) ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਘਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸੀ। ਉਹ ਗਲੀ “ਬਾਥਟਬ ਰੋਅ” ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਣ ਲੱਗੀ। ਚਿੱਤਰ 7, “Bathtub Row at Los Alamos (National Park Service photo),” ਅੱਜ ਦੇ ਮੈਨਹੈਟਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੈਸ਼ਨਲ ਹਿਸਟੋਰੀਕਲ ਪਾਰਕ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਿਨੀਸੋਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਇਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਰੋਚੈਸਟਰ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ਹੂਰ ਮੇਯੋ ਕਲੀਨਿਕ। ਉਹ ਇੰਨੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਿਤ ਹਨ ਕਿ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਲਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੇਯੋ ਕਲੀਨਿਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਰੋਚੈਸਟਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਿਨੀਸੋਟਾ ਦੀ ਠੰਢੀਆਂ ਸਰਦੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਹੈ। ਮੇਯੋ ਕਲੀਨਿਕ ਨੇ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ਹਿਰ ਰੋਚੈਸਟਰ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਲਈ ਰਹਿਣ ਵਾਸਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸਦਾ ਕਾਰਨ ਮੇਯੋ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸੀ।²

ਪਰ ਰੇਗਿਸਤਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠੀਆਂ ਸਰਕਾਰੀ ਲੈਬਾਂ ਕੋਲ ਉਹ ਸੁਖ-ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤੀ ਲੱਭੀ: ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣ ਕੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਿਮਾਗਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਮਾਨ ਰੱਖੋ। ਜਿਸ ਲੈਬ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਸੀ, ਉਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ’ਤੇ ਰੱਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਸੀ। “ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ” ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੁਲੀਨ ਅਦਾਰੇ ਲਈ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਇੱਕ ਜਿਊਂਦੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਹੁਨਰ ਸੀ, ਤੇ ਅੱਜ ਵੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 8, “ਲਾਰੈਂਸ ਲਿਵਰਮੋਰ ਲੈਬਾਰਟਰੀ, 1952,” 2 ਸਤੰਬਰ, 1952 ਨੂੰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ਼ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਲੈਬਾਰਟਰੀ, ਲਿਵਰਮੋਰ ਬ੍ਰਾਂਚ ਦੇ ਤੌਰ ’ਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੀ। ਉਸ ਦਿਨ ਲਿਵਰਮੋਰ ਵਿੱਚ ਤਾਪਮਾਨ 111 ਡਿਗਰੀ ਸੀ। ਪਹਿਲੀ ਟੈਲੀਫੋਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ 75 ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਨਾਂ ਸੀ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਰਿਵਾਰ ਉੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਸਨ। ਮੇਰੇ ਲਈ, ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਰਹਿਣ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਖਿੱਚ ਵਾਲੀ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੀ।

ਇਸੇ ਕਾਰਨ ਮੈਂ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ “ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ” ਕੋਈ ਬੁਰੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨਾ ਬੁਰੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਇਹ ਮਰੀਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਰੀਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਕਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ।

ਸਰਕਾਰੀ ਲੈਬਾਂ ਲਈ, ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪਹਿਲਾ (ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ, ਇੱਕੋ-ਇੱਕ) ਹੋਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਸੀ। ਲਾਰੈਂਸ ਲਿਵਰਮੋਰ (ਉੱਤਰੀ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ) ਅਤੇ ਲੌਸ ਅਲਾਮੋਸ (ਨਿਊ ਮੈਕਸੀਕੋ) ਦੋਵੇਂ “ਸੀਰੀਅਲ ਨੰਬਰ 1” ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਲੈਬਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਲਈ ਜਾਂਦੀ, ਦੂਸਰੀ ਲੈਬ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਵਾ ਦਿੰਦੀ।

ਪਰ ਕ੍ਰੇ ਰਿਸਰਚ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ। ਹਾਲਾਤ ਖ਼ਰਾਬ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਸਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਵੇਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੀ, ਕੋਈ ਪੈਸਾ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਨਹੀਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਖਰੀਦ ਸਕੇ। ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਲੌਸ ਅਲਾਮੋਸ ਗਿਆ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਦੇ ਦਿੱਤਾ। ਲਾਰੈਂਸ ਲਿਵਰਮੋਰ ਕੁਝ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੀ। ਲੌਸ ਅਲਾਮੋਸ ਨੂੰ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਮਿਲ ਗਿਆ।

ਚਿੱਤਰ 9, “ਲੌਸ ਅਲਾਮੋਸ ਵਿੱਚ ਚਾਰ-ਪਰਿਵਾਰਕ ਅਪਾਰਟਮੈਂਟ ਯੂਨਿਟ, 1945,” ਲੌਸ ਅਲਾਮੋਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਪਰਿਵਾਰਕ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦਾ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ “ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ” ਕਿਉਂ ਏਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ।

ਵੈਸੇ, ਇਹ ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਵੱਲੋਂ ਇੱਕ ਦਲੇਰ ਫ�਼ੈਸਲਾ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪੈਸੇ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਦੂਜਾ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਖਰਚਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਨੇ ਆਪਣਾ ਇੱਕੋ-ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਦੇ ਦਿੱਤਾ।

ਦੂਜਾ ਗਾਹਕ ਬਿਨਾਂ ਬੁਲਾਏ ਆਇਆ, ਅਤੇ ਨਗਦ ਪੈਸੇ ਦੇ ਦਿੱਤੇ। ਜਿਸ ਦਿਨ ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਨੇ ਉਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਸਹੀ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਮਾਰਗਰੇਟ ਲੌਫਟਸ ਦਾ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਹਫ਼ਤਾ ਸੀ। ਉਸ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ’ਤੇ ਕਿਹੜਾ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਪਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸੇਮੌਰ ਕ੍ਰੇ ਬਿਨਾਂ ਦੱਸੇ ਆਇਆ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਸ�਼ਾਇਦ ਉਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੇ ਜੋ ਉਸਨੇ ਹੁਣੇ ਸਹੀ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ FORTRAN ਕੰਪਾਈਲਰ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਹਾਲੇ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਨ। (ਅਸੀਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ SAFECO ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਂ ਵਿੱਚ।) ਉਸ ਦਿਨ ਸ਼ਾਮ ਨੂੰ ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਇੱਧਰ-ਉੱਧਰ ਘੁੰਮਦੀ ਰਹੀ, ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਿਹਾ, “ਮਾਰਗਰੇਟ, ਤੂੰ ਪਿਛਲੀ ਨੌਕਰੀ ਇਸ ਲਈ ਛੱਡੀ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਤੂੰ ਬੋਰ ਹੋ ਰਹੀ ਸੀ। ਤੂੰ ਇੱਥੇ ਬੋਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣ ਜਾ ਰਹੀ!”

ਮਾਰਗਰੇਟ ਦੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੀ ਸਲਾਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਬੈਠਦੀ ਹੈ। ਬੋਰੀਅਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਓ। ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਜਾਵੋਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹਾਸਿਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੋਰ ਹੋ ਗਏ ਸੀ। “ਇਹ” ਇਸ ਲਈ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਜ਼ਾ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਬੋਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਬਣੋ? ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਯਾਦਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੇਰਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਸੱਚ-ਮੁੱਚ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬੋਰ ਹੋ ਜਾਓ, ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਅਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਲੱਭੋ ਜੋ ਹੋ ਹੀ ਨਾ ਸਕੇ, ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਿੰਨੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋ ਸਕੇ। ਇਹ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਾ ਆਵੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਥੱਕ ਜਾਓਗੇ। ਪਰ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਧੇਰੇ “ਇਹ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਹੈ” ਵਾਲਾ ਭਰੋਸਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਮੈਂ ਅਕਸਰ ਇਹੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।

ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾ ਹੋਵੋ ਜੋ ਬੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਲਈ ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਸਕੋ।

ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਨਾਂ “ਅਸਲੀ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦੇ ਹੱਕ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ” ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ। ਸੱਠ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ 1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬੁਰਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੋਰ ਕੋਈ ਚਾਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹੀ ਉਹ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਦਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਤਿਆਰੀ, ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਬਣਾਓਗੇ, ਜਿਵੇਂ ਮੈਂ ਬਣਾਈਆਂ ਸਨ, ਉਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂ ਲਈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਮੈਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ, ਅੱਜ ਹੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ AI ਹਰ ਵੇਲੇ ਵਰਤਦੇ ਹੋ। ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ChatGPT, Claude, ਜਾਂ ਹੋਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਪਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਵੀ ਹੋਵੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।

ਪਰ AI ਵਰਤਣ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ “ਸੋਚਦਾ” ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਨਹੀਂ ਪਤਾ। ਜਾਂ ਜੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਦੱਸ ਨਹੀਂ ਰਹੇ। ਜਿਵੇਂ ਮੈਂ ਇਹ ਨਵੰਬਰ 2025 ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਹੋਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ, ਅਤੇ AI ਖੋਜਾਂ ਵੀ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀਆਂ। ਸੰਕਲਪ ਸਧਾਰਨ ਹਨ ਪਰ ਮਾਹਿਰਤਾ ਸੁਚੇਤ ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜਾ, ਮੈਂ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦੇ ਹੱਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਬਣਾਇਆ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੇਖੀ ਮਾਰਨ ਦੇ ਹੱਕ ਸਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਏ ਸਨ। ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਇਹ ਹੁਨਰ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹੋਏ ਹੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਸਨ।

ਮੈਂ ਰਵੱਈਆ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਮੈਂ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ। ਉਹ ਰਵੱਈਆ ਮਾਰਗਰੇਟ ਲੋਫਟਸ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਆਇਆ। ਜੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਵਾਲਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਲਓ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਰਵੱਈਏ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਰਵੱਈਏ ਦਾ ਦੂਜਾ ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਸੰਭਵ (ਜਾਂ ਅਣਸੁਣੀ) ਗੱਲ ਕਰ ਲਈ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਔਖੇ ਕੰਮ ਹੀ ਬੋਰੀਅਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।