ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ: AI 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ: AI 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ: ਇਹ ਸੰਕਲਪ, ਸਟੀਫਨ ਵੁਲਫ੍ਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਕੋਈ ਵੀ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਔਖੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ: ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਿੱਖਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗਣਨਾ ਦਾ ਤੱਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਸਾਧਨਾਂ ਜਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣਗੇ। ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਪਿਛੋਕੜ ਗਿਆਨ

ਸਟੀਫਨ ਵੁਲਫ੍ਰਾਮ: ਇੱਕ ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼-ਅਮਰੀਕੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋ ਸੈਲੂਲਰ ਆਟੋਮੈਟਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਵਰਗੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ।

ਸੈਲੂਲਰ ਆਟੋਮੈਟਾ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਖਰੇ ਮਾਡਲ। ਇਹ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਰਾਜ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਆਂਢੀ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਕਸਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ AI

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ AI

ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਸਿਸਟਮ ਸਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਸਿਸਟਮ ਸਮਾਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਰਸਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

AI ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ AI ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਵੀ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉਠਦੇ ਹਨ। AI ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਸੇਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ

AI ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ AI ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਮੇਤ ਵਧੇਰੇ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨੈਤਿਕ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੇਧ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਨਿਯਮਤਾ: ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ਕੁਝ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਜਾਂ ਛੋਟਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬਰਾਬਰਤਾ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ: ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।