Statistics
3
Views
0
Downloads
0
Donations
Support
Share
Uploader

高宏飞

Shared on 2026-02-04

AuthorShakuntala Gupta Edward, Rahul Bhattacharya, Vikas Sinha

Generative AI and Agentic AI together are revolutionizing the technology landscape, with profound and far-reaching impacts across industries. Organizations are increasingly adopting these technologies to drive innovation, enhance unstructured content management, and improve problem-solving capabilities. With Agentic AI, enterprises are moving towards the development of intelligent systems that can plan, reason, and act with autonomy. While early proof-of-concepts (POCs) demonstrated the potential of these technologies, the current shift is toward responsible and scalable production implementations that leverage both generative and agentic capabilities. This book begins by guiding you through the technological evolution of AI, from early machine learning to today’s large language models (LLMs) and agentic systems. It then explores a wide range of use cases across industries, highlighting how LLMs can support decision-making, and how Agentic AI enables dynamic, collaborative systems that act with autonomy and intent. This is followed by Design Patterns across the lifecycle of AI solution development, deployment and monitoring. Readers will then gain insights into the methodologies for developing and deploying Generative and Agentic AI solutions at an enterprise level. A featured implementation demonstrates how Agentic AI can be effectively put into action. The book also introduces essential concepts such as MLOps, LLMOps, and Responsible AI principles which are critical for transitioning the AI solutions from experimentation to production. These principles ensure that AI deployments are scalable, secure, ethical and compliant. The book concludes with key takeaways and best practices for developing, evaluating, deploying and scaling AI applications responsibly and effectively within enterprise settings.

Tags
No tags
Publisher: Apress
Publish Year: 2025
Language: 英文
Pages: 414
File Format: PDF
File Size: 18.4 MB
Support Statistics
¥.00 · 0times
Text Preview (First 20 pages)
Registered users can read the full content for free

Register as a Gaohf Library member to read the complete e-book online for free and enjoy a better reading experience.

Enterprise Guide for Implementing Generative AI and Agentic AI A Practical Guide to Developing, Deploying, and Operationalizing AI-Driven Applications for Enterprise Use — Shakuntala Gupta Edward Rahul Bhattacharya Vikas Sinha
Enterprise Guide for Implementing Generative AI and Agentic AI A Practical Guide to Developing, Deploying, and Operationalizing AI-Driven Applications for Enterprise Use Shakuntala Gupta Edward Rahul Bhattacharya Vikas Sinha
Enterprise Guide for Implementing Generative AI and Agentic AI: A Practical Guide to Developing, Deploying, and Operationalizing AI-Driven Applications for Enterprise Use ISBN-13 (pbk): 979-8-8688-1602-4 ISBN-13 (electronic): 979-8-8688-1603-1 https://doi.org/10.1007/979-8-8688-1603-1 Copyright © 2025 by Shakuntala Gupta Edward, Rahul Bhattacharya, and Vikas Sinha This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademark. The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr Acquisitions Editor: Aditee Mirashi Desk Editor: James Markham Editorial Project Manager: Gryffin Winkler Cover image by Freepik (www.freepik.com) Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York, 1 New York Plaza, New York, NY 10004. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a Delaware LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation. For information on translations, please e-mail booktranslations@springernature.com; for reprint, paperback, or audio rights, please e-mail bookpermissions@springernature.com. Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales. Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to readers on GitHub. For more detailed information, please visit https://www.apress.com/gp/services/ source-code. If disposing of this product, please recycle the paper Shakuntala Gupta Edward 406/303, Dhaulagiri, Ghaziabad, Uttar Pradesh, India Rahul Bhattacharya Bengaluru, Karnataka, India Vikas Sinha Noida, Uttar Pradesh, India
To the quiet prayers always whispered in silence, to the hands that held me steady when in doubt, to the smiles, gossips, and patient returns that waited while I worked, and to the love that never asked for credit— this is for you. Dedicated to my family—my compass, my anchor, and my constant, always. You are my reason and my balance. And to God, who gently guides every step of my journey. —Shakuntala Gupta Edward In loving memory of my mother, Late Smt. Purnima Bhattacharya, and my sister, Late Smt. Purabi Bhattacharya. Ma, Didibhai—I have inherited a deep-seated love for the written word from you, and for that, I am eternally grateful. This book is my humble offering to your memory. —Rahul Bhattacharya To my daughter, Aaranya—the lighthouse of my life, whose love and innocence gave me strength throughout this journey; to my wife, Anvita—my unwavering support, constant source of encouragement, and companion through every chapter of life; to my mother, Mrs. Kumkum Sinha—whose blessings, sacrifices, and quiet strength have always guided me; and to the loving memory of my father, Late Dr. V.K. Sinha—whose values, vision, and silent guidance continue to shape the person I am today. —Vikas Sinha
v Table of Contents About the Authors ���������������������������������������������������������������������������������������������������� ix About the Technical Reviewer ��������������������������������������������������������������������������������� xi Acknowledgments ������������������������������������������������������������������������������������������������� xiii Introduction �������������������������������������������������������������������������������������������������������������xv Part I ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 1 Chapter 1: Evolution of AI and Large Language Models ������������������������������������������� 3 Artificial Intelligence (AI) ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5 Journey of AI ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7 Inception of AI �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7 Early Programs ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 12 AI Revolutionary Leap ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 17 Big Data ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23 Large Language Models �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Conclusion ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 28 Part II ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 29 Chapter 2: Generative AI in Business Unlocking Value ������������������������������������������� 31 Applications and Value of Generative AI �������������������������������������������������������������������������������������� 32 General-Purpose Chat—Conversational Interactions ������������������������������������������������������������ 32 Insights Discovery and Data Analysis ������������������������������������������������������������������������������������ 34 Content Generation and Drafting ������������������������������������������������������������������������������������������� 37 Beyond Text—Multimodal Functionality �������������������������������������������������������������������������������� 41 Software Development ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 44 Impacts of GenAI Across Business Functions ����������������������������������������������������������������������������� 48 Conclusion ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 51
vi Part III ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 53 Chapter 3: Design Patterns for Developing Enterprise GenAI Applications ������������ 55 Introduction ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 56 Design Patterns in Enterprise Generative AI Applications ����������������������������������������������������������� 57 Key Building Blocks ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 58 Optimizing Pipeline with Design Patterns ����������������������������������������������������������������������������� 59 Model Scalability and Maintainability ������������������������������������������������������������������������������������ 59 AI Testing and Reliability�������������������������������������������������������������������������������������������������������� 60 Security and Privacy in AI Solutions �������������������������������������������������������������������������������������� 61 Handling Model and Data Drifts ��������������������������������������������������������������������������������������������� 63 Model Deployments ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 63 Orchestration ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 64 Prompt Engineering ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 65 Design Patterns for Agentic AI ����������������������������������������������������������������������������������������������� 66 Categorized View ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 67 Beyond Design Patterns: Best Practices for Generative AI ���������������������������������������������������� 68 Scalability and Performance ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 72 Observer Pattern ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 72 Strategy Pattern �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 73 Federated Learning Pattern ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 73 Ensemble Pattern ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 74 Microservice Pattern ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 74 Agentic AI Pattern ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 75 Security, Compliance, and Ethical AI Challenges ������������������������������������������������������������������������� 75 Conclusion ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 79 Chapter 4: Introduction to Agentic AI ��������������������������������������������������������������������� 81 Agentic Workflows and Its Inception ������������������������������������������������������������������������������������������� 82 Agent Registry and Discovery ����������������������������������������������������������������������������������������������� 87 Key Components of Agentic Workflows ��������������������������������������������������������������������������������� 91 Core Capabilities of Agentic Workflows ��������������������������������������������������������������������������������� 93 Table of ConTenTs
vii Agentic AI Uses in Industry ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 96 The Implementation ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 102 Conclusion �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 159 Chapter 5: End-to-End Implementation of a Practical Use Case �������������������������� 161 Solving an Enterprise-Grade Business Problem ����������������������������������������������������������������������� 163 Defining the Problem ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 163 Business and Technical Objectives �������������������������������������������������������������������������������������� 165 Requirement Gathering ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 167 Solution Architecture ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 172 Data Pipeline Implementation ��������������������������������������������������������������������������������������������� 183 Developing the AI-Powered Model �������������������������������������������������������������������������������������� 210 Data Privacy and Security in the Generative AI–Powered Solution ������������������������������������� 240 Evaluation of the System ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 244 Deployment Strategy for the Solution ��������������������������������������������������������������������������������� 246 Conclusion �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 248 Chapter 6: Evaluation and Deployment����������������������������������������������������������������� 249 Part 1: Evaluation ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 250 Fundamental Design Principles for Evaluating Generative AI Solutions ������������������������������ 252 A Detailed Framework for Generative AI Evaluation ������������������������������������������������������������ 254 Introduction to Four Critical Pillars of Generative AI Evaluation ������������������������������������������ 258 Key Levers in Designing Evaluation ������������������������������������������������������������������������������������� 273 Critical Roles in Deciding the Evaluation Metrics for a GenAI Solution ������������������������������� 274 Evaluation Parameters in Generative AI������������������������������������������������������������������������������� 277 Evaluation Trade-Offs and Continuous Improvement ���������������������������������������������������������� 282 Introduction to Holistic Evaluation of Language Model (HELM)13 ����������������������������������������� 284 Part 2: Deployment �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 286 Deployment Topologies �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 312 Deployment of IDFE Solution ����������������������������������������������������������������������������������������������� 319 Conclusion �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 333 References �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 333 Table of ConTenTs
viii Part IV ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 335 Chapter 7: Responsible AI and Risk Framework �������������������������������������������������� 337 Part 1: Responsible AI ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 338 Growing Importance of Responsible AI �������������������������������������������������������������������������������� 341 Different Standard Responsible AI Frameworks by Distinct Organizations ������������������������� 351 Part 2: Risk Framework ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 359 NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) ��������������������������������������������������������� 376 Conclusion �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 382 References �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 383 Chapter 8: Best Practices ������������������������������������������������������������������������������������� 385 Design Considerations �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 385 Identify Appropriate Use of LLMs����������������������������������������������������������������������������������������� 385 Modular by Design ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 387 Security by Design—Prioritize Security, Governance, and Compliance ������������������������������ 388 Design for What Matters—Latency, Accuracy, or Resilience ����������������������������������������������� 390 Implementation Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������������ 391 LLM Inference Strategies ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 391 Retrieval and Multiindexing—Store Better to Retrieve Better��������������������������������������������� 392 Ensure Up-to-Date and Relevant Data ��������������������������������������������������������������������������������� 394 Build Self-Regulating and Auditable Systems ��������������������������������������������������������������������� 394 Build for Operational Adaptability and Self-Evolution ���������������������������������������������������������� 395 Evaluation Considerations ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 396 Enable Continuous Evaluation to Monitor Performance ������������������������������������������������������ 396 Active Learning—Let the Model Learn As It Works ������������������������������������������������������������� 397 Conclusion �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 397 Index ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 399 Table of ConTenTs
ix About the Authors Shakuntala Gupta Edward is a thought leader and consultant in the areas of AI, ML, NLP, big data analytics, and product development. In her current role as the AI and data leader, she helps deliver transformative AI programs for clients across various industries and functions. With over two decades of diverse experience in implementing advanced analytics solutions for real-world business challenges using AI, data, and machine learning, Shakuntala is a true technology enthusiast. With a master’s degree in computer science, she defines herself as a continuous learner. Outside of her technical work, she loves exploring new cuisines, indulges herself in fiction books, and cherishes her time at the beach whenever possible. Rahul Bhattacharya is a thought leader, consultant, and an active speaker in AI and ML. In his current role as the AI leader of a global firm, he is responsible for working with stakeholders across the globe to drive transformative AI programs for clients across industries and functions. With over 30 years of diverse experience in implementing real-world business applications using AI and machine learning globally, Rahul is a trusted advisor and mentor in his field. Rahul is a Birla Institute of Technology and Science (BITS), Pilani, graduate and is passionate about learning and teaching. He defines himself as a curious traveler, consummate foodie, and lifelong objectivist. A student of global cultures, he has an eclectic taste in literature, music, and movies. He is a husband and a father of two Gen-Z boys.
x Vikas Sinha is an AI consulting manager, architect, and a thought leader in the AI and ML space. As organizations struggle to scale AI and realize business impact, his role is to conceptualize, develop, and operationalize AI and ML at scale for clients across sectors globally working with client’s Enterprise Data/Solution Architects, CDOs, and business leads. Vikas has expertise across cloud platforms and has developed end-to-end responsible MLOps and LLMOps architectures on Azure, AWS, and GCP, enabling clients to productionize multiple AI use cases. He has also led innovations in client engagements through implementation of novel research in multimodal AI, simplified AI, GenAI, and agentic AI and enabling operationalization of these complex architectures as part of enterprise solution. Vikas is a postgraduate from IIM Indore and passionate about democratizing knowledge. He also provides individual consultations and mentors college students/professionals in the AI field. He has also been invited as a guest speaker at various reputed Indian universities. He is a father to a beautiful angel. abouT The auThors
xi About the Technical Reviewer Anil Madithati is an enterprise systems architect and business systems leader with close to two decades of experience driving digital transformation across go-to- market (GTM) platforms. As a Director of Business Systems, he specializes in Salesforce and CPQ architecture, AI-driven automation, scalable quote-to-cash (Q2C) systems, iPaaS integrations, and microservices-based enterprise design. Anil is a Salesforce Certified Application Architect and a Microsoft Certified Technology Specialist. He also serves as a reviewer and judge for technical publications and innovation programs, including the Society of Women Engineers (SWE) annual competitions. He is currently developing two AI-focused patents related to enterprise system automation.
xiii Acknowledgments Writing this book, Enterprise Guide for Implementing Generative AI and Agentic AI, has been a journey of exploration, collaboration, and discovery. It would not have been possible without the support and contributions of many individuals. First and foremost, we would like to extend our deepest gratitude to one another— coauthors and collaborators in this journey. This book is a true reflection of shared curiosity, collective insight, and the countless hours of exploration we undertook together. Each perspective brought strength, each conversation added depth, and every challenge was met with mutual respect and a common goal—to create something meaningful. Working alongside has been a privilege and an enriching experience, making this journey fulfilling. We are immensely grateful to our organization for providing the environment that fosters creativity and innovation. Your encouragement and resources have empowered us to delve into the complexities and potentials of generative AI and agentic AI, bringing forth this comprehensive resource. A special thank-you goes to our families and friends, who have been our pillars of support throughout this endeavor. Your patience, encouragement, and understanding have been our bedrock, enabling us to dedicate ourselves to this project. We also wish to acknowledge the broader AI community, whose pioneering research and discussions have inspired and informed this guide. Your contributions to the field are paving the way for groundbreaking advancements and applications that will shape our future. Lastly, we extend our gratitude to our readers. Your curiosity and enthusiasm for AI drive us to explore, understand, and share knowledge. We truly hope this book serves as a valuable tool in your journey to implementing and harnessing the transformative power of generative AI and agentic AI. Thank you all for being a part of this journey.
xv Introduction The advent of generative AI is reshaping the way we design our systems today. Unlike traditional AI/ML-based systems that analyze and predict, generative AI creates, whether it's text, images, video, audio, or code; it’s changing the way we interact with data and solve problems. Fueled by large language models (LLMs), it represents a massive shift in the way enterprises now approach AI-based problem-solving. Much like the rise of big data in the early 2010s, generative AI, LLMs, and agentic AI are not just buzzwords—it is a confluence of advancements in foundation models, computing infrastructure, open source ecosystems, and cloud platforms. While the capabilities are impressive, the real value lies in applying it meaningfully within the fabric of enterprise systems—where scalability, precision, explainability, and data privacy are non-negotiable. In this book, we explore how generative AI, when combined with structured system design and responsible deployment, can become a powerful accelerator for modern enterprise solutions. From design patterns to architecture, prompt engineering to evaluation frameworks, deployment pipelines, and best practices, this book aims to be your practical guide in building production-ready GenAI applications. Our experience has taught us that implementing GenAI at scale is not just a technical challenge—it’s a multidisciplinary journey that involves thoughtful planning, risk awareness, and continuous optimization. We’ve tried to cover the ground that matters most—what works, what doesn’t, and what to watch out for. Time is valuable more so in today's fast-paced world. We thank you for choosing to invest your valuable time in reading this book. We hope you find its contents insightful and, most importantly, applicable to your enterprise AI journey. Wishing you the best in building secure and responsible AI solutions.
PART I .
3 © Shakuntala Gupta Edward, Rahul Bhattacharya, and Vikas Sinha 2025 S. G. Edward et al., Enterprise Guide for Implementing Generative AI and Agentic AI, https://doi.org/10.1007/979-8-8688-1603-1_1 CHAPTER 1 Evolution of AI and Large Language Models Generative AI has hit the ground running – so fast that it can feel hard to keep up. —McKinsey report on future of GenAI Artificial intelligence (AI) has been around for decades, but the recent explosion of interest is largely driven by large language models (LLMs) and generative AI (GenAI). Figure 1-1 shows change in interest and understanding regarding AI and its advantages.
4 Figure 1-1. % change in acknowledgment of AI benefits across countries1 The above figure shows how perception is changing toward AI—specifically, the interest in understanding AI and its potential benefits. It highlights a shift from initial curiosity or uncertainty to awareness. Generative AI and large language models are accelerating the general public's shifting perception of AI while also impacting the AI adoption across various sectors and industries, pushing the boundaries of what an AI- enabled system can achieve. Investments in AI space are increasing, and projections indicate that it will surpass $1 trillion in the coming year. 1. The market size in the Generative AI market is projected to reach US$36.06bn in 2024. 2. The market size is expected to show an annual growth rate (CAGR 2024-2030) of 46.47%, resulting in a market volume of US$356.10bn by 2030. 3. In global comparison, the largest market size will be in the United States (US$11.66bn in 2024). —Generative AI worldwide2 1 AI Index Report 2024–Artificial Intelligence Index 2 Generative AI - Worldwide | Statista Market Forecast Chapter 1 evolution of ai and large language Models
5 AI has come a long way from the foundational work of researchers and visionaries to the present-day transformative power of generative AI. The field has witnessed remarkable breakthroughs over the years. Each milestone has led to the current state and is paving the way to a future filled with infinite possibilities. It continues to redefine the way we interact, work, and communicate with machines. To appreciate the present and future state of AI, it’s important to understand its history. Understanding the developments that happened over decades and led us to generative AI is essential to grasp what lies ahead. In this chapter, we will explore several important developments; however, before we delve deeper into history, let’s first briefly define AI. Artificial Intelligence (AI) Artificial intelligence is a machine’s ability to perform human-like cognitive functions and actions. Machines demonstrate skills that were once unique to humans. When most people refer to the term artificial intelligence (AI) today, they are referring to a collection of technologies that include natural language processing (NLP), machine learning (ML), and deep learning (DL). AI is an umbrella term used to define the technologies which enhance the capabilities of computers to perform tasks which typically require human cognition. The field of AI focuses on developing algorithms and computational models which enable the computer systems to perform activities such as learning from experience, problem-solving, recognizing patterns and trends in data, analyzing and interpreting visual information, understanding and responding in natural language, and making informed decisions. These AI systems are designed to process and interpret data, learn from it, derive insights, and apply the knowledge to adapt to new inputs and perform tasks. AI is developed on the assumption that the process of human thoughts and actions can be encoded and automated, leading to development of multiple programs, methodologies, and algorithms to simulate human or rational intelligence in machines. Figure 1-2 provides a structured overview of AI by dividing it into four quadrants, each describing different aspects of AI. Chapter 1 evolution of ai and large language Models
6 Figure 1-2. Overview of AI Twentieth-century mathematicians, researchers, and scientists envisioned a future where machines perform functions faster than humans. These machines evolved from performing simple calculations to be able to adapt to a wide range of inputs, being trained to detect patterns and provide recommendations or make predictions. Figure 1-3 shows the evolution of major techniques in the field. In the subsequent sections, we will delve into these developments in detail. Figure 1-3. Evolution of AI Chapter 1 evolution of ai and large language Models
7 Journey of AI The journey began with the study of mathematical logic, which provided the theoretical foundation for reasoning systems. This study provided the relevant insights and breakthroughs that made the concept of artificial intelligence seem possible. In the 1920s, David Hilbert, a German mathematician, challenged mathematicians of his time to answer a fundamental question which stated, “Can all of mathematical reasoning be formalized?” The Turing machine, among other developments, emerged as an answer to Hilbert’s challenge. This work suggested that, within the limits of mathematical logic’s capabilities, it was possible to program and automate any form of mathematical reasoning. Inception of AI The 1940s and 1950s witnessed the formalization of AI. The beginning of AI is often dated back to the 1940s and 1950s, a period that saw the formalization of the AI field. During the 1940s, AI’s usage was primarily confined to government, academic, and scientific research. One of the significant developments of the era was the Turing machine, a machine capable of executing multiple different tasks that could be programmed without altering its machinery. The realization of the concept and promise of AI began with the advent of the first programmable digital computers. Though primitive by today’s standards, these computers enabled the implementation of the first generation of AI methods through their ability to perform complex calculations with speed and accuracy. In the subsequent sections, we will explore few of the key advancements of the 1940s and 1950s which transformed the theoretical concept of AI into a dynamic field of research and practical applications. Turing Machine A machine that can execute multiple tasks, each of which can be pro- grammed with a set of instructions without making any changes in the physical machinery. Chapter 1 evolution of ai and large language Models
8 The Turing machine is a conceptual model that played a pivotal role in the history of computing. Alan Turing, a distinguished mathematician and computer scientist, laid the foundation work for the age of computers. In 1936, while doing his PhD, he published a paper which formed the foundation for the development of computers. He introduced the concept of a universal machine which could solve any problem that could be described by simple and basic instructions. This led to the invention of the computer, a machine which can solve any problem and execute any task for which we can write a program. Before this invention, humans were acting as “computers,” performing complex engineering calculations manually. However, during World War II, the allied forces faced a critical shortage of these human computers. Mathematicians were urgently needed to decipher the German navy’s Enigma code. This code had an overwhelming number of 10114 possible permutations. To solve this, Turing designed the Bombe, an electromechanical cryptanalysis machine designed specifically to search through the permutations efficiently and help decipher the encrypted messages. Figure 1-4 shows the Turing Bombe. Figure 1-4. Turing Bombe Chapter 1 evolution of ai and large language Models