AI کوډ ډیر ښه تولید کوي. مګر دلته هغه څه دي چې دا سره ستونزه کوي: د تولید واقعیت درکوي. تولید په ټوټې کې شتون لري. کوډ بیانوي چې څه باید ترسره شي؛ د نښلیدنې وسایلو سیگنالونه وګورئ؛ ټکټینګ سیسټمونه ستونزه وګورئ؛ CI / CD بدلونونه وګورئ. هر سطحه د تولید په ټوټه کې وګورئ. هیڅکله د سیسټم په واقعیت کې څنګه کار کوي د یو متوازن ماډل نلري. د خلکو او رولونو په منځ کې ورته پراختیا شتون لري: SRE، ملاتړ، QA، dev، PM. د تولید سافټویر په څرنګه کې د مرکز درک نه ده. حتی په ټیمونو کې، د انفرادي معلوماتو سیلوونه د سازمان لپاره ستونزه پیدا کولی شي. د تولید درک دی غیرقانوني او پراختیا - دا د کوډ، ډیزاین بورډونو، ټکټونو، قبیلو معلوماتو، او د ځینې لوړ انجنيرانو سرونو کې ژوند کوي. نو کله چې د تولید په کارولو کې د مشتریانو ستونزو حل کولو وخت دی، د ځواب د واقعیت سره نښلول کیږي: دا نښلیدل، چټک، او siloed ده. د AI لپاره چې په حقیقت کې مرسته وکړي، دا ته اړتیا لري چې د "چې" پوه شي، د مهمو تصمیماتو پاملرنه. نه یوازې چې موږ اوس دي، خو څنګه موږ دلته راځي. د دوو ساعتونو ستونزه دا د اوسني حالت او تاریخي حالت تر منځ د نښلیدو په توګه "د دوو ساعتونو ستونزه" دی. دلته یو انالوژۍ دی چې تاسو کولی شئ په دې کې مرسته وکړي: ستاسو د CRM د پایلې سوداګرۍ ارزښت ذخیره کوي، نه د مذاکرات. ستاسو د ټکټ سیسټم "د حل" ذخیره کوي، نه د منطق. ستاسو د کوډ بیس د اوسني حالت، نه د دوو آرکټریټیکي بحثونو چې دا تولید کوي ذخیره کوي. موږ د هغه څه لپاره چې اوس حق دی، د تریلیون ډالرو انټرنېټ جوړ کړ. تقریبا هیڅکله د دې لپاره چې دا حق وي. دا معنوي وه کله چې انسانونه د منطق کولو کڅوړه دي. د سازماني دماغ د انسانانو سرونو کې توزیع شوي، د اړیکو له لارې د غوښتنې په واسطه rekonstructed. اوس موږ غواړو چې د AI سيستمونه فیصلہ وکړي، او موږ یې هیڅکله د دې لپاره چې د منطق نه ورکړي. موږ د ماډلونو ته اړتیا لرئ چې د قضاوت پرته د پریکړه کولو لپاره. دا لکه یو وکیل د قضاوتونو پرته د قضاوتونو پرته روزنه ده. د config فایل وايي د وخت = 30s. دا د وخت = 5s. هغه څه چې د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه د وخت په اړه. دا نمونوي په هر ځای کې دی. د CRM وايي "غیرته کڅوړه". د شرکتونو سافټویر د ذخیره کولو حالت کې ډیر ښه دی، مګر دا د حل کولو په اړه بد دی. ډیری سیسټمونه کولی شي تاسو ته خبر ورکړي چې هغه څه چې اوس حق دی او هغه څه چې واقعه ده، مګر دوی نه خوندي کوي چې هغه څه چې په دې وخت کې انتخاب شوي دي - کوم د وارداتو په پام کې شوي دي، هغه محدودیتونه چې اړتيا لري، او هغه څه چې د تبادلې په حقیقت کې د پایلو له امله وي. دا هغه دلیل دی چې "د LLM سره ستاسو د سیسټمونو سره اړیکه ونیسئ" اغیزمنه ده: د ماډل کولی شي د معلوماتو وګورئ، مګر دا کولی شي د سازمان د فیصلہ منطق نه وګورئ. که تاسو غواړئ چې د AI په اعتبار سره عمل وکړي، تاسو ته اړتیا لرئ چې نه یوازې د ارزانه کچه د سندونو نه دي؛ دا د دې سندونو په اړه د فیصلې دي او همدارنګه څنګه چې دا سندونه جوړ شوي دي. څنګه د همکار په حقیقت کې چې د ګټور-out جوړ کړ؟ چرا د انالیتور د دې خطر څخه مخکښ وه؟ کوم چې د کلینیکور له پروتوکول څخه مخکښ وه؟ د فیصلې پایپونه دا دي چې په واقعیت کې د انټرنیټ انټرنیټ ژوند کوي. مګر د فیصلې پایپونه د سندونو په پرتله ډیر سخت دي. تاسو کولی شئ entities pseudonymize. You can not easily anonymize patterns of judgment. "We always take a harder line when the counterparty's lawyer is from X firm" reveals something even with X masked. په حقیقت کې د context graphs څه دي د بل تریلیون ډالرو پلیټ فارمونه به د موجودو ریکارډ سیسټمونو ته د AI اضافه کولو له لارې جوړ نه شي، مګر له دې امله چې د ریکارډ سیسټمونه په ځانګړې توګه نه لري: د تاریخ، د "چې"، د "چې موږ دلته راځي؟" کله چې د کنټاکټ گرافونه کافی جوړښت راټول کړي، دوی کولی شي د نړۍ ماډل وي. دوی د سازماني فیزیک کوډوي - د فیصلہ د ماډلۍ، د حالت پراختیا، انټرنټ انټرنټونه. تاسو کولی شئ په دغو ماډلونو کې د نمونې یا ازموینې ترسره کړئ. تاسو کولی شئ "چې که؟" پوښتنه ونیسئ او د ګټور ځوابونه ترلاسه کړئ، نه غریب هالوسیانونه، ځکه چې تاسو یو څه واقعی جوړ کړئ. د کنترول گراف د نامونو د ګراف نه ده؛ دا د شواهد، محدودیتونه، او پایلې سره د فیصلې د ګراف دی. کله چې تاسو کولی شئ ناڅاپي عملیاتونه په یو څه کې تکرار شي، نه یوازې واقعیتونه، بلکه د شواهدو سره د فیصلې چې شتون لري، د محدودیتونو چې اړتيا لري، د سوداګریزې چې ګټور شوی، او هغه څه چې پیژندل کیږي. که څه هم، تاسو یا یو ښکلي ماډل ترلاسه کړئ چې د عمل نه کوي، یا د فعالیتونو د فایبرونه چې له دې څخه زده نه شي. په عملياتو کې دا څنګه ښکاري؟ یو تجهيز افسر د 20٪ وړاندیز وړاندیز کوي. د پالیسۍ پوښونه په 10٪ کې تجهيز کوي، که څه هم د خدمتونو اغیزمن استثنا تصویب نه کیږي. افسر د PagerDuty څخه درې SEV-1 اغیزې، په Zendesk کې د "لري پرته fixed" تبادله، او د مخکښ تجهيز ټیم چې د VP په مخکښ اونۍ کې د ورته استثنا تصویب کړ. دا د استثنا ته د مالیې ته لارښوونه کوي. مالیې تصویب کوي. د CRM سره یو واقعیت پای ته ورسیږي: "20٪ discount." کله چې تاسو د فیصلہ ریکارډونه لري، د "چې" د لومړي ټولګي ډاټا وي. په وخت کې، دا ریکارډونه په طبيعي توګه د کنکټاګراف جوړوي: د شرکتونو په اړه چې د کاروبار په حال کې اړتیا لري (انټونونه، نوښتونه، ټکټونه، واقعیتونه، سیاستونه، تصویبونکي، ایجنټ چلندونه) له خوا د فیصلہونه (د وختونه چې مهمه دي) او "چې" لنډونه تړاو لري. شرکتونه اوس کولی شي د استوګنې او د استوګنې ډبره ورکړي او د غیرقانوناتو په ځای کې د Slack په هر چارچوب کې د ورته لګښت په یاد ولري. د پیژندنې چڼاسکه د دې مرکب جوړوي. د پټول شوي فیصلې ټریډونه د پټول وړ پیژندل شي. او هر اتومات فیصلې د ګراف کې یو بل ټریډ اضافه کوي. په لومړي ورځ کې د دې په بشپړه توګه اتوماتیت ته اړتیا نلري. دا د انسان-in-the-loop سره پیل کیږي: د ایجنټ پیشنهاد کوي، د کنټرول راټولوي، تصویبونه راټولوي، او ریکارډ کوي. په وخت کې، لکه څنګه چې ورته مواردو تکرار کیږي، د پړاو ډیر کولی شي اتومات شي ځکه چې سیسټم د مخکښ فیصلې او غیرقانوناتو جوړ شوي کتابتون لري. حتی کله چې یو انسان بل کوي، د ګراف د وده ورکوي، ځکه چې د کار د جریان کچه د وارداتو، تصویب، او منطقونو په توګه د پایلو پړاو په توګه د Slack په ځای کې مړوي. که kontext graphs دا په واضح ډول اړین دي، نو ځکه چې موږ نه وګورئ د دوی څخه زيات؟ د کنټرټیټ گرافونه نادر دي: د پنج سیسټمونو ستونزه د کنترول گرافونه په حقیقت کې اوس په وحشي کې نه شتون لري ځکه چې دوی د کنترول سیسټمونو په اړه یوځایونو ته اړتیا لري چې د کلیدونو شریک نه کوي. د روښانه ډاټا بیسونو حل شوي یوځایونه د ډیرو کلونو څخه مخکې. تاسو یو customer_id، يو order_id، یو بهرني کلیدي اړیکه لري. د یوځای دی غیرقانوني؛ کلیدونه ثابته دي؛ د عملیاتو ښه مشخص دی. سازماني دلیلونه د یوځای ډول ته اړتيا لري. تاسو باید د یوځای کولو ته اړتیا ولرئ: هغه څه چې واقعه شوه (د واقعې) ته کله چې دا واقعه شوه (د وخت) ته هغه څه ته اړتیا لري چې دا (تقاریر) هغه څه چې دا د مالکیت (تقاریر) ته اړتیا د 5 کنډیټ سیسټمونه، د 5 ډولونه جاليو: د وخت لړۍ شامل دي: د وخت په پرتله حالت. د سیسټم د 30s اوس دی. دا د وروستیو مارچ په 5s وه. د دغو شاملولو ته اړتیا لري د وخت انډیز کولو کې چې "پیر" او "پیر" د لومړي ټولګي عملونه دي، نه فلټرونه. د واقعیتونو سره یوځای: د واقعیتونو سره یوځای کول په سلسله کې. د تبادله ترسره شوی، بیا د تبادله کولو ته وده ورکړئ، او بیا د پلټنې. نظم مهمه ده. د وینډوز په اړه مهمه ده. د تبادله کولو حالت په واقعیت فضا کې نزدیکیت دی، د کلیدي مساوات نه. Semantic Joins: د نمونې په منځ کې معنی د اړیکو. په ملاتړ ټکټ کې د "Churn خطر" د خرڅلاو نوټ کې د "Retention concern" په اړه اشاره کوي. د یوځای د ویکټر مساوات دی، نه string matching. Fuzzy په طبيعت کې. توزیع شامل دي: د فعالو سره د مالکیت سره د عملونو سره اړیکه ونیسئ. هغه چې د دې تصویب کړ؟ هغه څوک چې د دې فیصلې مالک دی؟ د یوځای د یوځای جوړښت، اجازه ژیرارچونه، د تصویب چڼاسکهونو څخه رامینځته کیږي. د تپولوژي ځان د یوځای شرط دی. د پایلو سره تړاو: د پایلو سره د پایلو سره تړاو کول. دا بيه بدلون د لګښت اغېز ته اړتیا لري. د لګښت له امله، نه د اړیکو سره تړاو لري. دا contrafactual منطق ته اړتیا لري: څه به په بل ډول ترسره شي؟ هر لګښت ډول د مختلفو جغرافیې لري. د وخت لړ linear دی. د واقعاتو sequential دي. Semantics په وکتور فضا کې ژوند کوي. توزیع د ګراف جوړ شوی دی. پایلې د لګښت DAGs دي. د context graph ستونزه د حل وړ شي کله چې تاسو پوه شئ چې تاسو دوی په عادي توګه جوړ نه کوي؛ دوی د انجن او انسانو په تبادله کې د مخدره محصول دي. څنګه د کنټرټیټ گرافونه د پیژندل وړ شي: د کارپوه لارښوونه د روزنې ډاټا په توګه د کنترول گرافونو د دې سبب دی چې موږ کولی شو د یو مشترکه کنډیټ سیسټم زده کړو چې په دې کې د دغو جالونو د بیان وړ شي. د اګانو لارښوونه (چې دوی د معنوي کار لپاره پیل کوي) د روزنې سیگنال دي. کله چې یو اګانو ستونزه حل کوي، دا د پنجو یوځای ډولونو په غیرقانوني توګه ترسره کوي. دا د پیژندنې په منځ کې انټرنټونه حل کوي. دا واقعیتونه sequencing کوي. دا معنی سره اړیکه کوي. دا د مالکیت په منځ کې راځي. دا پایلې پیژندل کوي. د لارښوونې د ډیری کوډیډیټیټ یوځایونو بریالیتوب نمونه دی. د وخت په اوږدو کې ډیری پیژندنې رامینځته کړئ، او تاسو د انټرنټونه زده کړئ چې د انټرنټ سیسټمونو په اړه د انټرنټ مطابقت کوډوي. انټرنټونه چې په انټرنټونو کې هم ترسره کیږي د انټرنټونه دي چې په عملياتو کې په ښه توګه یوځای کیږي. د انټرنټ فضا یو زده شوي انټرنټ انډیزج وي. د جوړښتو نقاشیونو ته اړتيا لري چې د انټرنټونو سره همکارۍ وکړي. د انټرنټونو انټرنټونه معنی-انټرنټ کوډوي. د جوړښتونو انټرنټونه، د انټرنټونو څخه زده شوي، د عملیاتو-انټرنټ کوډوي. په ګډه دوی تاسو ته یو فضا ورکوي چې د " د هر ګمرک ترکیب سره د عادي یوځای سره د کنډیټ سیسټمونو په پرتله پیژندل کیږي. د کنډیټ گرافونه نه جوړ شوي دي ځکه چې د ګرځنده کلیدونو سره د پنجو مختلف جغرافیې په پرتله یوځای کولو ته اړتيا لري چې د عملیاتو معلوماتو څخه د مشترکه پیژندلو زده کړي. د اګانو لارښوونې وړاندې کوي چې د معلوماتو، د ریاضیاتو اوس موجود دي، او د اګانو ارګونومیک یوازې د شرکت ته ورسیږي. د محلي چټکونه (که احتمالا به د پیښو پیښو ته ورسیږي) homophily زده کوي - نښانونه شتون لري ځکه چې دوی سره اړیکه ونیسئ. Global چټکونه (په بهر کې فشاروي) د جوړښت برابرولو زده کوي - نښانونه شتون لري ځکه چې دوی د ورته رولونو لرو، حتی که څه هم هیڅکله په مستقیمه توګه اړیکه ونیسئ. په یو شرکت کې د دوو ژور انجنیرانو په اړه فکر وکړئ. یو د پیسو په اړه کار کوي، یو د اعلاناتو په اړه کار کوي. نه مشترکه ټکټونه، نه یوځای کوډ، نه یوځای Slack چینلونه. Homophily به دوی د ورته په توګه نه وګورئ. مګر د جوړولو په اړه دوی برابر دي - په مختلفو زیرګرافونو کې ورته رول، د ورته تصمیماتو نمونې، د ورته توازن پړاوونه. د جوړولو برابرولو دا ښودل کوي. د افسرانو په اړه معلومات دي (نه د تصادفي) Walkers. کله چې یو افسر د ستونزو په څیړنه کې یا یو کار بشپړوي، دا د سازماني حالت فضا ته ورسیږي. دا سیستمونو ته ټچوي، ډاټا وګورئ، APIs ته ودلي. د لارښوونې د سازماني انټرنټونو گراف کې د پیښو په توګه دی. په غیرقانوني پیښو په پرتله، د ایجنټ لارښوونه د ستونزو په اساس دي. د ایجنټ د هغه په اساس adapts چې دا پټوي. د تولید واقعې څیړنه، دا ممکن په پراخه کچه پیل شي - څه په وروستۍ کې په ټولو سیسټمونو کې بدل شوی؟ دا د نړۍ د څیړنې، د جوړښت د برابرولو په سيمه ده. لکه څنګه چې د شواهد جمعوي، دا د ځانګړي خدمتونو، ځانګړي توزیع تاریخ، ځانګړي غوښتنلیک لارښوونه ته ضایع کیږي. دا د محلي څیړنې، homophily په سيمه ده. د تصادفي پیښو د brute-force پوښونو له لارې جوړښت کشف کوي. د معلوماتي پیښو د ستونزو ته اړتيا لري پوښونو له لارې جوړښت کشف کوي. د ایجنټ په هغه ځای کې چیرته چې د ستونزو یې راځي، او ستونزو په حقیقت کې څه مهم وي. په سمه توګه تخنیک شوي، د اګستونو لارښوونې د واقعې ساعت شي. هر لیږد د سازماني جوړښت نمونې کوي، د هغه برخو په اړه دی چې د واقعي کار لپاره مهم دي. د هزاران ډله جمع کړئ او تاسو کولی شئ د سازمان په کارولو کې څرنګړنې، د کارولو له لارې کشف ترلاسه کړئ. د انټولوژۍ د پیښو څخه وده کوي. په تکرار کې ښودلو entities دي entities چې مهمه دي. د اړیکو له لارې د اړیکو دي چې واقعي دي. د جوړښت مساويې په هغه وخت کې ښودل کیږي چې د مختلفو ستونزو حل کولو مختلفو ایجنټونه د ورته لارو پیښو کوي. دلته اقتصادي ښکلا شتون لري. ایجنټونه د کنټرول گراف جوړ نه کوي - دوی د ستونزو حل کولو لپاره ارزانه دي. د کنټرول گراف دی د خړتیا. ښه کنټرول د ایجنټانو لپاره ډیر وړتیا لري؛ د وړتیا وړ ایجنټونه ډیر پراختیا شوي دي؛ پراختیا پړاو تولید کوي؛ پړاوونه د کنټرول جوړوي. مګر دا یوازې کار کوي که ایجنټونه کار کوي چې د کمپیوټریو لپاره مناسب دي. د وخت په اوږدو کې، لکه څنګه چې context graphs کافی معلوماتو جوړوي، دوی کولی شي ډیر شي: د بشپړ navigable تولید نړۍ ماډل. Context Graphs کولی شي د تولید د نړۍ د نمونوي جوړ کړي د تولید نړۍ ماډل د یو چاپیریال کار کولو څرنګه یو زده شوي، کمولو ښودل دی. دا د ډینامیک کوډ کوي، د دې معنی چې کله چې تاسو په ځانګړي حالت کې د عملونو په تعقیب کې کار واخلئ. دا د جوړښت راټول کوي: کوم انټرنټونه شتون لري او دوی څنګه اړیکه کوي. او دا پیژندنه وړاندیز کوي: د اوسني حالت، او د وړاندیز شوي عمل په لټه کې، هغه څه چې بل کیږي؟ د نړۍ ماډلونه یو څه مهم ډیزاین کوي: ایجنټونه کولی شي د چاپیریالونو د کمولو انځورونه زده کړي او په بشپړه توګه په "د خوابونو" کې روزل کیږي - په مخکښ فضا کې د نمونې لارښوونه. د نړۍ ماډل يو نمونې وي. تاسو کولی شئ hypotheticals چمتو کړئ او په واقعي چاپیریال کې د کارولو پرته ګټور ځوابونه ترلاسه کړئ. دا په روبوټیک کې یو ښکلي انالوژۍ لري. د نړۍ ماډل د فیزیک (چېobjectونه ځي، څنګه د قوتونو پراختیا) کولی شي تاسو ته اجازه ورکوي چې د روبوټ فعالیتونه مخکې د دوی ترسره کړي، په تخیل کې سیاستونه روزل، په خوندي ډول خطرناک سټینرونه څیړئ، او د فیزیکی هارډویر ته انتقال کړي. ستاسو د فیزیک ماډل ښه، ستاسو د نمونې ډیر ګټور. د سازمانونو لپاره ورته منطق کارول کیږي، مګر د فیزیک مختلف دی. د سازماني فیزیک د وزن او سرعت نه ده. دا د تصمیمونو ډینیکیک دی. څنګه استثناوې تصویب شوي دي؟ څنګه د تبادلې پراختیا کوي؟ کله چې تاسو د دې ترتیب بدل کړئ کله چې د ځانګړتیاوو پرچم فعال شوی دی؟ د دې خدمت ته د اوسني بستې حالت له مخې د تبادلې ریمیډ کیدی شي؟ د واقعیت ساعت تاسو ته چمتو کوي چې سیسټم څنګه چلند کوي - او چلند دا دی چې تاسو اړتیا لرئ simulate. د ډاټا ډیزاین سره د ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا په PlayerZero، موږ کوډ نمونې جوړوي - زموږ د تولید سیسټمونو په ماډل کې hypothetical بدلونونه پروژې او پایلې مخنیوی. د وړاندیز شوي بدلون، اوسني سیسټمونه او ځانګړتیاوې نندارې، د کاروونکي د سیسټم په څیر نمونې له امله: به دا څه خراب شي؟ د ناکامۍ موډل څه دی؟ کوم مشتریانو ته اړتیا لري؟ دا سمیلیشنونه جادو نه دي. دوی د مجموعې جوړښت په اړه پایلې دي. موږ د تولید ستونزو له لارې ډیری پریکړه وګورئ ترڅو نمونې زده کړي-که کوډ پټونه ضعیف دي، چې سیسټمونه خطرناک تبادله کوي، چې د پلورنې سیسټمونه واقعیتونه رامینځته کوي. د نړۍ ماډل دا کوډوي. سمیلیشن د ماډل سره hypotheticals پوښتنه کوي. Simulation ده د درک د ازموینه. که ستاسو د کنټاکټ گراف کولای شي د "چې که" ځواب نه وي، دا یوازې د څیړنې نندارې ده. Implications for the Continual Learning Debate د تعلیق د بحث په اړه د اغیزو ډیری خلک پریکړه کوي چې د AI د اقتصاد بدلون نه کوي ځکه چې ماډلونه په کار کې نه زده کوي - موږ د هر وړتیا لپاره د ګمرک کولو روزنې چڼاسکه جوړوي، کوم چې د سازماني معلوماتو اوږد چڼاسکه ته اندازه نه کوي. هغه د تشخیص په اړه حق لري. خو که د معياري فریم ورکولو یو تفریح دی؟ مداخله زده کړې پوښتنه کوي: څنګه موږ د اوسني تجربو څخه وزنونه تازه کوو؟ دا سخت دی - د بریالیتوب په لټه کې، د توزیع بدلون، لګښت لري. د نړۍ ماډلونه د بدیل وړاندیز کوي: د ماډل ثابت کړئ، د نړۍ ماډل ښه کړئ. د ماډل اړتیا نلري که د نړۍ ماډل په پراخه توګه وده ورکړي. دا هغه څه دی چې ایجنټونه کولی شي د مجموعې کنکشن ګرافونو په اړه کار وکړي. هر لیږد د سازماني ډینامیک په اړه د شواهد دی. په فیصلہ وخت کې، د دې شواهد په اړه پایلې ترسره کړئ: د دې سیسټم څرنګه چې څرنګه چې څرنګه چې څرنګه کوي، د اوسني نظرونو له امله، د هغه څه چې په پایله کې دی؟ هغه عملونه چې بریالیتوب کوي؟ ډیری پړاوونه، ښه پایلې. نه ځکه چې د نمونوي تازه، خو ځکه چې د نړۍ نمونوي پراختیا. او ځکه چې د نړۍ ماډل د نمونې ملاتړ کوي، تاسو کولی شئ یو څه ډیر قوي ترلاسه کړئ: counterfactual منطق. نه یوازې "چې په ورته حالتونو کې ترسره کیږي؟" خو "چې به څه وي که زه دا عمل وکړم؟" د ایجنټ د راتلونکي تصور کوي، دوی تبادله کوي، د دې لپاره انتخاب کوي. دا هغه څه دی چې تجربه لرونکي کارکوونکي لري چې نوي کارکوونکي نه لري. نه بل کټګورۍ آرکټیکټ، یو ښه نړۍ ماډل. دوی د پایلو نمونې لپاره ډیری موقعیتونه وګورئ. "اگر موږ دا جمعې فشار لرو، په تماس کې به د بریالیتوب په اونۍ کې وي." دا د ترلاسه کولو نه ده. دا د سیسټم د چلند په داخلي ماډل په اړه پایلې ده. د اقتصاد ته بدلون وړ AI سړک ممکن نه اړتيا لري چې د مداخله زده کړې حل کړي. دا ممکن د نړۍ ماډلونو جوړولو ته اړتيا لري چې د سټټیک ماډلونو ته اجازه ورکوي لکه څنګه چې دوی زده کړې کوي، له لارې د شواهد بیسونو پراختیا او د پایلو وخت کمپیوټرونه د دې لپاره د منطق کولو او د دوی په اړه د نمونې لپاره. د نمونوي د انجن دی. د context graph دی د نړۍ د نمونوي چې د انجن کارول. د نړۍ ماډلونو یو زیرمې اړخیز دی普遍 ontologies، نو دا ارزانه ده چې په دوامداره توګه مقرر شوي او زده شوي ontologies څیړنه کړي. Prescribed vs زده شوي Ontologies: د سازماني جوړښت لپاره دوه لارښوونه ډیری خلک په غلطۍ کې فکر کوي چې د کنټاکټ گراف د ګراف بیس یا جوړ شوی حافظه دی. دا حق نه دی. د کنټاکټ گرافونو ته د سیسټم او پیژندنې په اساس د مختلفو لارښوونې ته اړتیا لري. دا مهم دی لکه څنګه چې ټیمونه د معلوماتي وسایلو (Neo4j، وکتور سټاکونه، د معلوماتو ګرافونو) ته وده ورکړي او فکر کوي چې څنګه د دوی ایجنټونه د سمارټ نه کوي. د لومړنيانو غلط دي. "Ontology" د لګښت په لټه کې یوه اصطلاح دی. د مقرراتو انټولوژیکونه شتون لري (د مقرراتو انجنونه، کار فورمهونه، د حکومت کټونه). Palantir د 50B ډالرو شرکت جوړ کړ: د شرکت ډاټا او اړیکو لپاره د مشخص کټګورۍ. تاسو د سیسټم تعریف کړئ. تاسو دا اغیزمن کړئ. دا کار کوي کله چې تاسو د جوړښت په مخ کې پوه شئ. د راتلونکي $ 50B شرکت به د زده شوي انټولوژیکونو پر بنسټ جوړ شي. جوړښت چې له څنګه کار په حقیقت کې ترسره کیږي، نه څنګه چې تاسو یې جوړ کړئ. دا مهم دی ځکه چې په تصمیم گیری کې ډیری غیرقانوني معلوماتو شتون لري چې موږ په دې وخت کې حتی پوه نه کوو، او افسرونه زموږ د قضاوت رامینځته کوي! Enterprise AI باید په هر دوو کې چلند وکړي. د مقرراتو انټولوژیکونو لپاره ډیری پیریورونه شتون لري. د تصدیق شوي انټولوژیکونو زده کولو، وړاندې کولو او تازه کولو لپاره تقریبا هیڅ اندیښنې شتون نلري. د تصدیق شوي اړیکو (که انټرنټونه یوځای کیږي، کوم چې د تصمیماتو چڼاسکه کې یوځای کیږي) د غفلت دی. او له دې امله د یادښت به د ستونزو حل نه کوي. حافظه فرض کوي چې تاسو پوه شئ چې څه باید ذخیره کړئ او څنګه دا ترلاسه کړئ. مګر تر ټولو ارزښتني کنکشن د جوړښت دی چې تاسو نه پوهیږئ چې د افسرانو څخه د کارولو په واسطه کشف شوي. یو بل غلط تصور: "د انتخاب ټریډونه یوازې د لارښوونې لیګونه دي." دا لکه څنګه چې د انډولونو په ساده ډول د کلیدي کلمه انډولونو دي. تخنیکي ډول، د مفهوم په غلط ډول. ياد کړئ کله چې د انډولونو د غیرقانوني تکنالوژۍ په څیر وي؟ یو احتمالي لاره د شواهدو وړاندې کولو لپاره چې د غیرقانوني چمتو کولو "غیر حل شوي" ستونزه د مخنیوی نظر کوي. خلک پرسیدلي، "چې زه دا اړتیا ولرئ کله چې زه Elasticsearch لري؟" موږ د جوړولو د زده کړې لپاره د ورته بدلون په نقطې کې دي. لیګونه د واقعې ذخیره کوي. د فیصلې ټریزونه (په حق کې ترسره شوي) زده کوو چې څنګه دا ترسره کیږي. هغه انټیتونه چې مهمه دي. هغه موډلونه چې تکرار کیږي. څنګه د منطق په سازماني حالت کې فضا کې جریان کوي. فرق: ژورونه یوازې د اضافي ریکارډونه دي. د فیصلہ رنګونه د تولید نړۍ ماډلونو لپاره د روزنې ډاټا دي. د سیسټم یو څه نه دی چې تاسو مخکې تعریف کړئ. دا د پیښو څخه ښودل کیږي. ټول دا کولی شي په ډیری علمي او یا hypothetical ښکاري، مګر context graphs موجود دي په غليظ کې اوس مهال، او به په راتلونکي کې زيات وي. کله چې په واقعیت کې د کنترول ګرافونه کارول کیږي کله چې تاسو کولی شئ ناڅاپي عملیاتونه په څه کې تکرار شي، د واقعیتونو نه یوازې بدل کړئ، بلکه د شواهدو سره د حل کولو په اړه، د محدودیتونو سره چې اړتيا لري، د سوداګریزې چې پیژندل کیږي، او هغه څه چې پیژندل کیږي. که څه هم، تاسو یا یو ښکلي ماډل ترلاسه کړئ چې د عمل نه کوي، یا د فعالیتونو د فایبرونه چې له دې څخه زده نه کیدی شي. لومړی، د فیصلہ په سطحه باید ښودل شي. ځینې ډومینونه د پاکو "توازنونه" لري: ټریډینګ کالونه، د تادیاتو ته ورسیږي، د توازن تصدیقونه، تصدیقونه چې په واضح "ما د X کار کوي" کې پای ته ورسیږي. دا یادونه لري ځکه چې د درملنې او تعقیب تر منځ د محدودیت لري. نورو چاپیریالونه د نصفې فیصلې او روښانه حرکتونو کې پراختیا کیږي. که تاسو کولی شئ پوه شي چې څه په حقیقت کې د فیصلہ په توګه حساب شوي دي، تاسو په پایله کې د قضاوت په ځای د ګوتو ماډل کړئ. دا دی چې ډیری عمومي "پسیسیسیز مینځلو + LLM" هڅو پای ته ورسیږي: دوی فعالیتونه، مګر د فیصلې دوهم، د اغیزو د اغیزو له امله مهمه ده، ځکه چې دا له دې اړه لري چې دا څومره ستونزه لري. دا هڅو په پراخه کچه د صنعت له مخې توپیر لري. په ځینې چاپیریالونو کې، د اغیزو په سافټویر کې شتون لري، نو اغیزو په طبيعي توګه ځي. په نورو کې، د حقیقي اغیزې د اغیزو په کلمې توګه ترسره کیږي: په اغیزو کې، د اغیزو په کلمې کې، د سپارلو د تماسونو کې، د پلټنې په کلمې کې، د مذاکرهونو کې. له دې امله د غږ په ډیری فیزیکی نړۍ صنعتونو کې یو اغیزه ده: دا تاسو ته اجازه ورکوي چې د کلمې اغیزو اجزاء راټول کړئ لکه څنګه چې دا ترسره کیږي، د تیسری، د کټګوریو یوازې کافی نه ده. د کټګوریو کنکشنونه ممکن غلط وي، مخکښ وي، یا په سمه توګه بدل شوي وي. د کنکشن گرافونه د سازمان د غلطو وارثوي: د خوشحاله تجزیه کول چې لوړه وي، په نامه اعلان شوي فیصلې چې په شورا کې بدل شوي دي، فرضونه چې په حقیقت کې نه وي مګر هیڅکله تکرار نه شوي. Ontology ثبات هم مهم دی، مګر د دې اغیزې مختلف دي، او دا دی چې د بازار په برخه کې. په ارزانه ډومینونو کې، د نړۍ ښکلي جوړښت نسبتا ثابته دی. له دې امله د انټولوژي لومړی پلیټونه په بشپړه توګه کار کوي. مګر دا ورته ډومینونه په تاریخ کې د ارزانه up-front ماډل کولو مالیې ورکولو ته مجبور شوي دي ځکه چې د واقعي فیصلہ کټګورۍ په واقعي وخت کې په دوامداره توګه نښلوي نه وه. فرصت دی چې د زیربنا د ساتنې لپاره، مګر یو بل زده کړې چڼاسکه اضافه کړئ: د مقرراتو ماډل په څیر چټک کړي، او په دوامداره توګه د سیسټم ته زده کړئ چې څنګه په واقعیت کې د فیصلې جوړ شوي دي. په وخت کې، د پراختیا د ځانګړي کشف چرګانو څخه کم بستریږي او د ګمرک شوي پیژندنې له په ټیکنالوژۍ کې، د مخکښ ستونزه ښودل کیږي. انټولوژیکونه غیرقانوني دي ځکه چې د سوداګرۍ ځان په دوامداره توګه refactored کیږي. توليدات کڅوړه او د ځانګړتیاوو د کمولو. ټیمونه reorganize. Go-to بازار حرکتونه بدلون کوي. د نوي بيه ماډلونه ښودل کیږي، د قديم دي. حتی په ورته شرکت کې، مختلف فعالیتونه په اصل کې د مختلفو موضوعاتو او وختونو کې کار کوي، په ځانګړي ډول د B2B خرڅلاو کې، په کوم ځای کې چې سوداګریزونه، حسابونه، ټرانسپورټونه، تصویبونه، او discount منطق د سیګرام، سيمه، او ټریډینګ له مخې توپیر لري. د شرکت په مختلفو برخو کې د "چې موږ باور لرو" مختلف نسخهونه لري: د استراتيجي نښانونه چې ډرایو کوي، مټریک تعریفونه چې بدلون کوي، سیاستونه چې د استثنا په لټه کې دي، د خرڅلاو حرکتونه چې د محصول هدف سره مخکښ دي. په یو انسان یوازې سازمان کې، دا د جلسات او تبادلې سره په کاغذ کې ورسوي. په یو ایجنټیک سازمان کې، دا فورا کارول کیږي، ځکه چې ایجنټونه په هر ځای کې کار کوي چې دوی کولی شي وټاکل شي. متناوبې کنکشنونه ښه فیصلہونه تولید نه کوي، دا کار لګښت کوي، د تکرار کولو، او عملونه چې نورو عملونو ته وده ورکوي. د سازمان بدلون په څیر تعقیب کول سخت برخه وي. د وخت په اوږدو کې ، یو سازمان د ډاټا څخه تر ټولو ارزښتني څه تولید نه کوي. دا د تصمیماتو ټولنه ده. په واقعیت کې څرنګه چې څرنګړنې ترسره کیږي: هغه شواهد چې مهمه دي، هغه محدودیتونه چې اړتيا لري، هغه استثناييونه چې عادي دي، هغه تبادلې چې وړاندیز شوي دي د سازمان د IP وي. دا د سوداګرۍ د کار کولو کور دی، او اوس په عمده توګه په خلکو کې ژوند کوي او په پایله کې ناڅاپي کیږي. د غوښتنلیک شرکتونه یو خنډ لري ځکه چې دوی د فیصلې په سطحه کې وي. که تاسو کولی شئ د قضاوت په توګه د اغیزې ثانوي محصول په توګه راټول کړئ او دا په اوسني کې وده ورکړئ، تاسو کولی شئ د context graph جوړ کړئ: د فیصلې یادونه چې د غبرګون شي. د انټرنیټ د حلونو، بیا د لګولو کټګورۍ جوړ کړئ. د انټرنېټ دی چې د وخت په اوږدو کې ډیر ژوندوي کیږي. د نړۍ لومړی اعلان کولو په ځای کې، تاسو په هغه وخت کې د حلونو راټول کړئ چې دوی ترسره شوي دي، او د دې څخه زده کړئ چې څنګه د قضاوت په عملياتو کې کارول کیږي. کله چې یو فیصلہ ترسره کیږي، تاسو د سرچینې په لټه کې ونیسئ، د محدودیتونو په لټه کې ونیسئ، د تبادلې په لټه کې ونیسئ، د عمل په لټه کې ونیسئ، او څنګه دا وروسته ارزښت شوی. د وخت په لټه کې، دا ټریډونه د دې په اړه چې څنګه په واقعیت کې تصمیمونه ونیسئ. دا د رسمي انټولوژۍ بدلون نه کوي، او دا په هر وخت کې نه کوي. د مقرراتو ماډل اوس هم د مشترکه سمینټیک، حالت، او سخت محدودیتونو لپاره مهمه ده. د زده شوي برخه ده چې د layer ontology لومړی پلیټونه په اعتبار سره وړیا نلري: نرم محدودیتونه، غیر معمولي نمونې، او د غیر معمولي heuristics چې پایلې ټاکل کیږي. په روغتیا کې، د سیسټم پوهې کوي چې د مخکښ اجازه وړاندې شوي دي. دا د نمونې پوه نه کوي چې څومره مشخصوي چې ناروغان په درې ورځو کې یا درې اونۍ کې مراقبت ترلاسه کوي: هغه سندونه چې د پیسوونکي ځواب ورکوي، کله چې د پلوهونو ته ورسیږي، کله چې د پیرودونکو ته اړتيا لري چې پروتئین ته پیل شي، او هغه "د معياري مرحلو" دي مړ پایونه. دا منطق په سیسټم کې نه دی. دا په سازمان کې جوړه شوي مخنیوی کې ژوند کوي. دا هم د محصول اقتصاد بدلون کوي. د بشپړ ماډل کولو مالیې بدلولو په ځای کې، تاسو کولی شئ د ټینګ سټراټ څخه پیل کړئ او تر ټولو لوړ ارزښت کچه د واقعي فعالیتونو څخه وده ورکړي. ارزښت مرکبونه ځکه چې هر په کارولو سره کار واخلئ د روزنې ډاټا وي، او هر اصلاح د سیگنال وي. ډیری سیسټمونه کولی شي تاسو ته خبر ورکړئ چې څه دی؛ تقریبا هرڅوک کولی شي د دې لپاره چې دا په هغه وخت کې ترسره شي چې دا مهمه وه. د کنکشن ګراف د نامونو ګراف نه ده؛ دا د شواهد، محدودیتونه او پایلې سره د فیصلې ګراف دی. تاسو کولی شئ لومړی فرض کړئ چې دا د ډاټا، د ریکارډ سیسټمونو ملکیت لرونکي سازمانونو څخه رامینځته کیږي، مګر دا ډیر احتمال لري چې له بل سرچینو څخه رامینځته کیږي. چرا د کارکوونکو کولی شي د کنټاکټ گرافونه جوړ نه کړي ځینې خوشحاله دي چې د موجودو لوبغاړي به په دې آرکټیکټریټ کې وده ورکړي. د سټرایډونه به د "حقیقت ریکارډونه" شي، او د CRMs به "د دولت ماشینونه د APIs سره" وي. دا د پرمختګ، نه بدلون. دا ممکن د موجودو ډاټا لپاره ډیر ګټور شي. دا د تصمیمونو ټراپونو په اړه کار نه کوي. د عملیاتو په کارولو کې کار کوي او د اوسني حالت ترټولو غوره کوي. Salesforce د Agentforce فشار کوي، ServiceNow د Now Assist لري، او Workday د HR لپاره د افسرونو جوړوي. د دوی پیچ دی "ما د ډاټا لري، اوس موږ د هوښيار اضافه کوو." د Salesforce د اوسني حالت ذخیره کولو پر بنسټ دی: دا پوه شي چې د فرصت په حال کې چیرې کیدی شي، نه هغه چې هغه څنګه ښکاري کله چې د فیصلہ ترسره شوی. کله چې د وړاندیز تصویب کیږي، د کنکټور چې دا د معیارونو له امله خوندي نه وي. تاسو کولی شئ د فیصلہ په وخت کې د نړۍ په حالت کې تکرار کړئ، کوم چې معنی کوي چې تاسو کولی شئ د دې فیصلہ په توګه نظارت نه ونیسئ، له دې څخه زده کړئ، یا د دې په توګه د مثال په توګه کاروئ. دوی هم د خپل والدانو د کور پوښونو وارث کړي. د ملاتړ پړاو یوازې په Zendesk کې نه ژوند کوي. دا د CRM څخه د مشتریانو کچه، د حسابولو څخه د SLA شرایطو، د PagerDuty څخه د وروستیو بندۍ، او د Slack ټیټ ته د رنګ رنګ خطر ته اړتیا نلري. هیڅ کارمند دا نه وګورئ ځکه چې هیڅ کارمند د کرسو سیسټم پړاو کې نلري. سازمانونه چې د سیسټمونو په ځنډ کې شتون لري. RevOps شتون لري ځکه چې څوک باید د خرڅلاو، مالیې، بازار، او د مشتریانو د بریالیتوب سره سمون وکړي. DevOps شتون لري ځکه چې څوک باید د پرمختګ، IT، او ملاتړ پلټنه وکړي. Security Ops د IT، انجنيرۍ، او مطابقت په منځ کې وي. دا "کښی" دنده دی. دوی په ځانګړې توګه ښودل کیږي ځکه چې هیڅ واحد ریکارډ سیسټم د دوامداره فعالیتونو د کار د جریان په مالکیت لري. د org چارټ یو رول جوړوي چې د پروګرام نه کښته کوي. یو افسر چې د دې رول اتومات کوي، نه یوازې د ګامونو په چټکۍ سره کار کوي. دا کولی شي د دې رول لپاره جوړ شوي فیصلې، استثنا، او مخکښو ته دوام ورکړي. دا د ریکارډونو نوي سیستم ته لاره ده: نه د موجودو کارونو څخه رامینځته کول، بلکه د حقیقت ټولګي رامینځته کول چې یوازې کله چې افسرونه د کار په جریان کې رامینځته کیږي لیدل کیږي. د دې ټولې لګولو سره، دا په عملی توګه د شرکتونو لپاره د نن ورځې لپاره څه معنی لري؟ پوښتنه دا نه ده چې آیا د ریکارډ سیستمونه ژوندوي - دوی به. پوښتنه دا ده چې آیا د راتلونکي تریلیون ډالرو پلیټونه د موجودو ډاټاونو سره د AI اضافه کولو له لارې جوړ شوي دي، یا له دې چې د دې لپاره چې ډاټا کارول کیږي، د فیصلې ټریټونه راټول کړي. دا څه معنی لري: د درې سخت ستونزو د context graphs اړتیا لري چې د درې ستونزو حل کړي: د دوو ساعتونو ستونزه. موږ د دولت لپاره تریلیون ډالرو انستافورټ جوړ کړ او تقریبا هیڅکله د منطق کولو لپاره. د واقعیت ساعت باید rekonstrue شي. Schema as output. You can't predefined organizational ontology. Agent trajectories discover structure through problem-directed traversal. د انډولونو د جوړښت دي، نه سمینټیک - د محيطونو او منطقي نمونې، نه معنی. د نړۍ ماډلونه، نه د ترلاسه کولو سیسټمونه. لنډیز گرافونه چې ډیری جوړښتونه راټولوي simulators شي. دوی سازماني فیزیکونه کوډوي - د فیصلہ د تیاری، د حالت پراختیا، انټرنټ انټرنټونه. Simulation دا ازموینې دی. که تاسو کولی شئ "چه که؟" پوښتنه او ګټور ځوابونه ترلاسه کړئ، تاسو یو څه واقعی جوړ کړئ. شرکتونه چې دا کار کوي به د کیفیت په مختلفه ډول شي. نه اټکلونه چې د کارونو بشپړوي - سازماني انټرنټ چې ترکیب کوي او پراختیا کوي. کوم چې د راتلونکي نمونې کوي، نه یوازې د راتلونکي راټولوي. دا دلیلونه د نړۍ ماډلونو څخه زده کړې نه تر هغه چې له رنګ څخه پیل کیږي. دا د لوښی دی. نه ښه ماډلونه. د پلورل شوي انټرنټ د تاسیسولو لپاره ښه انټرنېټ.
