AI ගැන නිතර ඇසෙන ප්‍රශ්න කිහිපයකට පිළිතුරු

1. කෘතිම බුද්ධිය (AI) කියන්නේ මොකක්ද?

කෘතිම බුද්ධිය – අපි AI කියලත් කියනවා – කියන්නේ පරිගණක සහ යන්ත්‍ර මිනිස්සු වගේ හිතන්න සහ වැඩ කරන්න හදන එකට. ඒ කියන්නේ, මිනිස්සුන්ට විතරක් කරන්න පුළුවන් දේවල්, උදාහරණයක් විදිහට අත්දැකීම් වලින් ඉගෙන ගන්න එක, ප්‍රශ්න විසඳන එක, භාෂාව තේරුම් ගන්න එක, සහ පින්තූර හඳුනගන්න එක වගේ දේවල් කරන්න යන්ත්‍ර වලට උගන්වන එක.

උදාහරණ කිහිපයක්:

• හඬ සහායකයන් (Voice Assistants): ඔයා ෆෝන් එකේ Siri හරි Google Assistant හරි එක්ක කතා කරලා කාලගුණය ගැන ඇහුවම, ඒක ඔයාගේ ප්‍රශ්නය තේරුම් අරගෙන ඔයාට උත්තර දෙනවා. ඒක AI වැඩ කරන විදිහක්.
• යෝජනා පද්ධති (Recommendation Systems): ඔයා YouTube එකේ වීඩියෝ බලනකොට හරි Daraz වගේ ඔන්ලයින් කඩයකින් බඩු ගන්නකොට හරි, AI ඔයා කලින් බලපු හරි ගත්ත හරි දේවල් මත පදනම් වෙලා ඔයාට කැමති වෙන්න පුළුවන් වීඩියෝ හරි බඩු හරි යෝජනා කරනවා.
• ශ්‍රී ලංකාවේ ගොවිතැන: සමහර ගොවියෝ AI මෙවලම් පාවිච්චි කරලා කාලගුණයේ වෙනස්වීම් සහ පසෙහි තත්ත්වයන් බලලා බෝග වවන්න හොඳම කාලය තීරණය කරනවා. ඒකෙන් එයාලට ගොඩක් ආහාර හොඳ විදිහට වවන්න පුළුවන් වෙනවා.

සරලව කිව්වොත්, AI කියන්නේ අපේ ජීවිත පහසු කරන්න ඉගෙනගෙන තීරණ ගන්න පුළුවන් දක්ෂ සහායකයෙක් වගේ දෙයක්.

2. අපේ එදිනෙදා ජීවිතේ AI තියෙන තැන් මොනවද?

අපි හැමදාම පාවිච්චි කරන ගොඩක් දේවල් ඇතුලේ AI තියෙනවා. අපි ඒක දන්නේ නැති වුණත්, ඒක අපේ ජීවිත පහසු කරනවා. මෙන්න උදාහරණ කිහිපයක්:

• ඔන්ලයින් බඩු ගන්නකොට: Daraz, Amazon වගේ වෙබ්සයිට් වල ඔයා කලින් බැලුව දේවල් මත පදනම් වෙලා ඔයාට ටක්කෙටම ගැලපෙන බඩු පෙන්නනවා. ඒකට AI පාවිච්චි කරනවා.
• සමාජ මාධ්‍ය (Social Media): Instagram, TikTok වගේ apps වල ඔයාට බලන්න ආස හිතෙන වීඩියෝ පෙන්නන්නේ AI. Netflix, Youtube වලත් ඔයාට හරියටම ගැලපෙන ෆිල්ම්, සින්දු පෙන්නන්නේ ඒ විදිහටමයි.
• Map Apps (Navigation Apps): Google Maps වගේ apps වලින් ඔයාට යන්න ඉක්මන්ම පාර පෙන්නන්නේ AI පාවිච්චි කරලා. කොළඹ වගේ තැන් වල traffic වලින් බේරෙන්න ඒක ගොඩක් උදව් වෙනවා.
• බැංකු වැඩ වලදී: ඔයාගේ credit card එකෙන් කවුරුහරි අමුතු බඩුවක් ගන්න හැදුවොත්, ඒක හොයාගෙන බැංකුවට කියන්නේ AI. ඒකෙන් වංචා වලින් බේරෙන්න පුළුවන්.

AI කියන්නේ නොපෙනෙන සහායකයෙක් වගේ. ඒක අපේ වැඩ පහසු කරන්න පසුපස හිඳගෙන වැඩ කරනවා.

3. AI, Machine Learning, Deep Learning කියන්නේ මොනවද?

AI, Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) කියන්නේ එකට සම්බන්ධ වුණත් වෙනස් දේවල් තුනක්. මේවා ස්ථර වගේ හිතන්න.

• AI (කෘතිම බුද්ධිය): AI කියන්නේ යන්ත්‍ර මිනිස්සු වගේ හිතන්න හදන ලොකු අදහසක්. මිනිස්සුන්ට විතරක් කරන්න පුළුවන් දේවල් යන්ත්‍රවලට කරන්න පුළුවන් කරන ඕනෑම තාක්ෂණයක් මේකට අයිති වෙනවා.
  • උදාහරණයක්: ඔන්ලයින් කඩයක ඔයාගේ ප්‍රශ්න වලට උත්තර දෙන Chatbot එකක් AI පාවිච්චි කරනවා.
• Machine Learning (ML): ML කියන්නේ AI වල කොටසක්. මේකේදී යන්ත්‍ර දත්ත වලින් ඉගෙන ගන්නවා. ඒ කියන්නේ, හැම දෙයක්ම program කරන්නේ නැතුව, දත්ත දිහා බලලා තීරණ ගන්නවා.
  • උදාහරණයක්: කාලගුණ app එකක් කලින් කාලගුණ දත්ත බලලා වැස්ස එයිද කියල කියනවා නම්, ඒක ML පාවිච්චි කරනවා.
• Deep Learning (DL): DL කියන්නේ ML වල විශේෂ වර්ගයක්. මේක මිනිස් මොළය වගේ වැඩ කරන neural networks කියන පද්ධති පාවිච්චි කරනවා. පින්තූර, වීඩියෝ වගේ සංකීර්ණ දේවල් වලට DL ගොඩක් හොඳයි.
  • උදාහරණයක්: කොළ වල පින්තූර බලලා ගස්වල රෝග හඳුනගන්න app එකක් DL පාවිච්චි කරනවා.

සරලව කිව්වොත්: AI කියන්නේ යන්ත්‍ර ස්මාට් කරන්න හදන ලොකු අදහසක්. ML කියන්නේ දත්ත වලින් ඉගෙන ගන්න ක්‍රමයක්. DL කියන්නේ පින්තූර වගේ සංකීර්ණ දේවල් වලට හොඳ ML වර්ගයක්. මේ ඔක්කොම එකට වැඩ කරලා තාක්ෂණය ස්මාට් කරනවා.

4. AI වලට මිනිස්සු වගේ හිතන්න පුළුවන්ද?

AI වලට අපි හිතන විදිහට හිතන්න බැහැ. AI හදලා තියෙන්නේ දත්ත බලලා, උපදෙස් වලට අනුව වැඩ කරන්න විතරයි. AI වලට මිනිස්සුන්ට තියෙන හැඟීම්, නිර්මාණශීලීත්වය, හිතේ දැනීම වගේ දේවල් නැහැ. ඒක ප්‍රශ්න විසඳන එක, භාෂාව තේරුම් ගන්න එක වගේ මිනිස්සුන්ට කරන්න පුළුවන් දේවල් වගේ වැඩ කරන්න පුළුවන් වුණාට, ඒක මිනිස් මොළයකට වඩා ස්මාට් මෙවලමක් වගේ දෙයක්.

උදාහරණ කිහිපයක්:

• Chatbots: ශ්‍රී ලංකාවේ බැංකුවක වෙබ්සයිට් එකේ තියෙන chatbot එකකට “මගේ ගිණුමේ ශේෂය කීයද?” වගේ ප්‍රශ්න දත්ත බලලා උත්තර දෙන්න පුළුවන්. ඒක ස්මාට් වගේ පෙනුනත්, ඒක කරන්නේ program කරපු නීති සහ රටා අනුව විතරයි, හිතලා හරි දැනෙන්න හරි නෙවෙයි.
• පින්තූර හඳුනා ගැනීම: AI වලට පින්තූර වල තියෙන දේවල් හඳුනාගන්න පුළුවන්, පොල් ගහක් වගේ දෙයක් පින්තූරයකින් හඳුනාගන්න පුළුවන්. ඒත් ඒකට ගහක් කියන්නේ මොකක්ද කියල “තේරෙන්නේ” නැහැ, ඒ ගැන මොකුත් දැනෙන්නෙත් නැහැ. ඒක කරන්නේ පුහුණු කරපු දත්ත අනුව රටා ගැලපීම විතරයි.
• ක්‍රීඩා: AI වලට චෙස් වගේ ක්‍රීඩා කරලා මිනිස්සුන්ව පරාජය කරන්න පුළුවන්. ඒක කරන්නේ ගණන් හදලා හොඳම move එක හොයලා. ඒත් ඒකට ක්‍රීඩාවෙන් සතුටක් දැනෙන්නේ නැහැ, මිනිස්සු වගේ උපක්‍රමශීලීව හිතන්නෙත් නැහැ. ඒක කරන්නේ අංක ගණනය කරන එක විතරයි.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, AI වලට විශේෂ වැඩ කරන්න පුළුවන්, මිනිස්සු වගේ පෙනෙන්නත් පුළුවන්, ඒත් ඒකට හිතන්න, දැනෙන්න, තමන් ගැන දැනගන්න හැකියාවක් නැහැ. ඒක වැඩ වලට උදව් කරන සුපිරි ස්මාට් calculator එකක් වගේ, මිනිස් මොළයක් නෙවෙයි!

5. පරිගණක AI වලින් ‘ඉගෙන ගන්නේ’ කොහොමද?

පරිගණක AI වලින් ‘ඉගෙන ගන්නේ’ Machine Learning කියන ක්‍රියාවලිය හරහා. ඒකෙදි එයාලා දත්ත විශ්ලේෂණය කරලා, රටා හොයාගෙන, හැම පියවරකටම program කරන්නේ නැතුව කාලයත් එක්ක තමන්ගේ වැඩ කිරීමේ හැකියාව දියුණු කරනවා. ඒක හරියට පොඩි ළමයෙකුට සත්තුන්ගේ පින්තූර පෙන්නලා හඳුනාගන්න උගන්වනවා වගේ, පරිගණක මිනිස්සුන්ගේ උදව් නැතුව දත්ත සහ ගණිතය පාවිච්චි කරනවා විතරයි.

සරලව කිව්වොත් මේක මෙහෙමයි:

• දත්ත ඇතුල් කිරීම: පරිගණකයට ගොඩක් උදාහරණ (දත්ත) දෙනවා, පින්තූර, text, අංක වගේ දේවල්.
• පුහුණුව: පරිගණක algorithms (විශේෂ ගණිත නීති) පාවිච්චි කරලා දත්ත වල රටා හොයනවා. උදාහරණයක් විදිහට, බළලුන්ගේ පින්තූර වල උල් කන් සහ උඩු රැවුල් තියෙනවා කියලා හොයන්න පුළුවන්.
• පුහුණුව සහ දියුණුව: පරිගණක තමන්වම පරීක්ෂා කරලා රටා හඳුනාගන්න හරි පුරෝකථනය කරන්න හරි තමන්ගේ නීති වෙනස් කරගන්නවා. වැඩිපුර දත්ත දකින තරමට, ඒක ස්මාට් වෙනවා.
• පාවිච්චිය: පුහුණු වුණාම, පරිගණකයට ඉගෙන ගත්ත දේවල් පාවිච්චි කරලා වැඩ කරන්න පුළුවන්, අලුත් පින්තූර හඳුනාගන්න හරි මොකක් හරි දෙයක් පුරෝකථනය කරන්න හරි වගේ වැඩ කරන්න පුළුවන්.

උදාහරණ:

• Spam Email Filters: ඔයාගේ email app එක spam සහ non-spam emails වල උදාහරණ බලලා spam හඳුනාගන්න ඉගෙන ගන්නවා. කාලයත් එක්ක, ඒක අනවශ්‍ය පණිවිඩ පෙරහන්න ස්මාට් වෙනවා.
• ශ්‍රී ලංකාවේ ගොවිතැන් Apps: සමහර apps කාලගුණය සහ පාංශු දත්ත විශ්ලේෂණය කරන්න AI පාවිච්චි කරනවා. කලින් දත්ත අධ්‍යයනය කරලා, පරිගණකයට සහල් හෝ තේ වගේ බෝග වවන්න හොඳම කාලය පුරෝකථනය කරන්න ඉගෙන ගන්නවා.
• හඬ හඳුනා ගැනීම: ඔයා Google Assistant වගේ හඬ සහායකයෙකුට කතා කරනකොට, ඒක ඔයාගේ උච්චාරණය හඳුනාගන්න ඔයාගේ හඬ රටා විශ්ලේෂණය කරනවා.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, පරිගණක දත්ත වල රටා හොයාගෙන ගොඩක් උදාහරණ වලින් පුහුණු වෙලා ‘ඉගෙන ගන්නවා’. ඒක මිනිස්සු ඉගෙන ගන්නවා වගේ නෙවෙයි, ඒත් ඒක එයාලට වැඩ ස්මාට් විදිහට සහ වේගයෙන් කරන්න උදව් කරනවා!

6. AI හැම වෙලාවෙම නිවැරදිද, නැත්නම් මධ්‍යස්ථද?

නැහැ, AI හැම වෙලාවෙම නිවැරදි හෝ මධ්‍යස්ථ නැහැ. AI කියන්නේ මිනිස්සු හදලා පුහුණු කරන මෙවලමක්. ඒ නිසා ඒකට වැරදි කරන්න පුළුවන්, නැත්නම් ඒක හදපු විදිහ සහ පුහුණු කරපු දත්ත අනුව bias (අගතිය) පෙන්නන්න පුළුවන්. AI වලට විශේෂ වැඩ වලට ගොඩක් නිවැරදි වෙන්න පුළුවන් වුණත්, ඒක පරිපූර්ණ නැහැ, සමහර වෙලාවට වැරදි හරි අසාධාරණ ප්‍රතිඵල හරි දෙන්න පුළුවන්.

මේකට හේතු:

• වැරදි: AI දත්ත සහ algorithms මත රඳා පවතිනවා. දත්ත සම්පූර්ණ නැත්නම්, algorithm එක පරිපූර්ණ නැත්නම්, AI වලට වැරදි කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ කාලගුණ app එකක් AI පාවිච්චි කරලා අව්ව තියෙනවා කියලා පුරෝකථනය කරන්න පුළුවන්, ඒත් හදිසි කුණාටුවක් ගැන අලුත් දත්ත මගහැරුණොත්, ඒකේ පුරෝකථනය වැරදි වෙනවා.
• Bias (අගතිය): AI ඉගෙන ගන්නේ දත්ත වලින්. දත්ත වල මිනිස්සුන්ගේ bias (සමහර කණ්ඩායම් වලට අනුග්‍රහය දක්වන වගේ) තිබුනොත්, AI අසාධාරණ තීරණ ගන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: AI බඳවා ගැනීමේ මෙවලමක් පිරිමි ගොඩක් බඳවා ගත්ත සමාගමක දත්ත වලින් පුහුණු කළොත්, ඒක සුදුසුකම් තිබුණත් කාන්තා අයදුම්කරුවන් අසාධාරණ විදිහට ප්‍රතික්ෂේප කරන්න පුළුවන්.
• මධ්‍යස්ථ නැත: AI වලට තමන්ගේම සාධාරණත්වය හෝ සදාචාරය ගැන හැඟීමක් නැහැ. ඒක හදලා පුහුණු කරන මිනිස්සුන්ගේ තේරීම් පෙන්නනවා.
  • උදාහරණය: photo-editing app එකක් පින්තූර වල සමේ පැහැය දීප්තිමත් කරන්න පුළුවන්, ඒක දීප්තිමත් සමට අනුග්‍රහය දක්වන දත්ත වලින් පුහුණු කරපු නිසා, ඒක ශ්‍රී ලංකාවේ මිනිස්සුන්ට අපහාස කරන්න හරි වැරදි විදිහට නිරූපණය කරන්න හරි පුළුවන්.

7. AI වලින් රැකියා නැති වෙන්න පුළුවන්ද?

ඔව්, AI වලින් සමහර රැකියා නැති වෙන්න පුළුවන්, ඒත් ඒකෙන් අලුත් රැකියාත් හැදෙනවා, අපි වැඩ කරන විදිහත් වෙනස් වෙනවා. AI වලට එකම දේ ආයෙ ආයෙ කරන වැඩ සහ ගොඩක් දත්ත එක්ක කරන වැඩ ඉක්මනට කරන්න පුළුවන්. ඒ කියන්නේ සමහර රැකියා වලට මිනිස්සුන්ව අවශ්‍ය වෙන්නේ නැති වෙන්න පුළුවන්. ඒත් ඒකෙන් අලුත් රැකියා වලට අවස්ථාත් හැදෙනවා, මිනිස්සුන්ට වඩා හොඳට වැඩ කරන්නත් උදව් කරනවා.

මෙන්න ඒ ගැන වැඩි විස්තර:

• AI වලින් නැති වෙන්න පුළුවන් රැකියා: AI වලට දත්ත ඇතුල් කිරීම, මූලික customer service, සරල ගණනය කිරීම් වගේ වැඩ මිනිස්සුන්ට වඩා වේගයෙන් කරන්න පුළුවන්. ඒකෙන් සමහර රැකියා වලට අවශ්‍යතාවය අඩු වෙන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ බැංකු වෙබ්සයිට් වල AI chatbot පාවිච්චි කරලා “මගේ ශේෂය බලන්නේ කොහොමද?” වගේ සාමාන්‍ය ප්‍රශ්න වලට උත්තර දෙන්න පුළුවන්. ඒකෙන් සරල ප්‍රශ්න වලට උත්තර දෙන call center කාර්ය මණ්ඩල වල රැකියා අඩු වෙන්න පුළුවන්.
• AI වලින් හැදෙන රැකියා: AI වලින් අලුත් රැකියා වලට ඉල්ලුම හැදෙනවා, AI පද්ධති හදන, නඩත්තු කරන, පුහුණු කරන වගේ රැකියා. ඒ වගේම නිර්මාණශීලීත්වය, සංවේදීතාවය, සංකීර්ණ තීරණ ගැනීම වගේ AI වලට කරන්න අමාරු රැකියා වලටත් උදව් කරනවා.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ තේ කර්මාන්තයේ, AI පාවිච්චි කරලා පාංශු දත්ත විශ්ලේෂණය කරලා ගොවිතැන දියුණු කරන්න පුළුවන්, ඒ AI මෙවලම් හසුරුවන හරි ගොවියන්ට ඒක පාවිච්චි කරන්න උගන්වන හරි මිනිස්සුන්ට රැකියා හදන්න පුළුවන්.
• AI වලින් වෙනස් වෙන රැකියා: AI වලට එකම දේ ආයෙ ආයෙ කරන වැඩ අයින් කරලා, මිනිස්සුන්ට වඩා වැදගත් වැඩ වලට අවධානය යොමු කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ ඇඳුම් කම්හලක, AI වලට ඇඳුම්වල ගුණාත්මකභාවය පරීක්ෂා කරන්න පුළුවන්, ඒකෙන් සේවකයින්ට හැම ඇඳුම් කෑල්ලක්ම පරීක්ෂා කරනවා වෙනුවට නිර්මාණය කරන හරි නිෂ්පාදනය කළමනාකරණය කරන හරි වැඩ වලට අවධානය යොමු කරන්න පුළුවන්.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, AI වලින් සමහර රැකියා නැති වුණත්, ඒකෙන් අලුත් අවස්ථාත් හැදෙනවා, අපි වැඩ කරන විදිහත් දියුණු කරනවා. ඉස්සරහට යන්න, මිනිස්සුන්ට AI මෙවලම් පාවිච්චි කරන එක වගේ skills හරි AI වලට කරන්න අමාරු නිර්මාණශීලී සහ මිනිස්සුන්ට සම්බන්ධ රැකියා වල වැඩ කරන එක වගේ skills හරි ඉගෙන ගන්න පුළුවන්!

8. ශ්‍රී ලංකාවේ AI පාවිච්චි කරනවද?

ඔව්, ශ්‍රී ලංකාවේ විවිධ අංශ වල දැනටමත් AI පාවිච්චි කරනවා, කාර්යක්ෂමතාවය වැඩි කරන්න, ප්‍රශ්න විසඳන්න, සංවර්ධනයට උදව් කරන්න. ඒක තවම දියුණු වෙමින් තිබුණත්, AI අධ්‍යාපනය, කෘෂිකර්මය, සෞඛ්‍ය සේවා වගේ ක්ෂේත්‍ර වල දේශීය අවශ්‍යතාවයන්ට ගැලපෙන විදිහට කැපී පෙනෙන බලපෑමක් කරනවා.

මෙන්න උදාහරණ කිහිපයක්:

• අධ්‍යාපනය: ශ්‍රී ලංකා රජය පාසල් වලට AI හඳුන්වා දෙන්න වැඩසටහන් දියත් කරලා තියෙනවා. උදාහරණයක් විදිහට, 6 සිට 9 ශ්‍රේණිවල සිසුන්ට AI ගැන උගන්වන්න පාසල් 100 ක ‘Artificial Intelligence Student Societies’ පිහිටුවලා තියෙනවා. ඒක අනාගත රැකියා වලට සූදානම් වෙන්න උදව් වෙනවා.
• කෘෂිකර්මය: AI ගොවියන්ට බෝග අස්වැන්න වැඩි කරන්න උදව් කරනවා. සමහර සමාගම් AI drones පාවිච්චි කරලා බෝග වල සෞඛ්‍යය නිරීක්ෂණය කරලා වාරිමාර්ග හෝ පොහොර යෙදීමට හොඳම කාලය යෝජනා කරනවා. ඒක තේ සහ සහල් වවන ගොවියන්ට ප්‍රයෝජනවත්.
• සෞඛ්‍ය සේවා: සමහර රෝහල් AI පාවිච්චි කරලා X-ray වගේ වෛද්‍ය පින්තූර විශ්ලේෂණය කරනවා, ඒකෙන් වෛද්‍යවරුන්ට රෝග ඉක්මනින් සහ නිවැරදිව හඳුනාගන්න උදව් වෙනවා.
• රාජ්‍ය සේවා: 1990 සුව සරිය ගිලන් රථ සේවය AI පාවිච්චි කරලා හදිසි ප්‍රතිචාර වැඩි දියුණු කරනවා, ඒකෙන් වේගවත් සහ කාර්යක්ෂම වෙනවා.
• වනජීවී ආරක්ෂාව: පේරාදෙණිය විශ්වවිද්‍යාලයේ ඉංජිනේරු පීඨය AI පාවිච්චි කරන උපකරණයක් හදලා තියෙනවා දුම්රිය-අලි ගැටීම් වලක්වන්න, ඒකෙන් වනජීවී සහ දුම්රිය මගීන් දෙකම ආරක්ෂා කරනවා.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, ශ්‍රී ලංකාවේ AI පාවිච්චි කරන්නේ දේශීය ප්‍රශ්න වලට විසඳුම් හොයන්න සහ ජීවිත දියුණු කරන්න, ගොවිපල වල ඉඳන් රෝහල් වලට සහ පාසල් වලට. ඒක දියුණු වෙන ක්ෂේත්‍රයක්, රජයේ සහයෝගයත් එක්ක, අනාගතයේදී තවත් AI විසඳුම් දකින්න පුළුවන්!

9. AI වල අවදානම් සහ අනතුරු මොනවද?

AI ගොඩක් උදව් කරන්න පුළුවන් වුණත්, ඒක පරිස්සමින් පාවිච්චි නොකළොත් අවදානම් සහ අනතුරුත් තියෙනවා. මේ අවදානම් පුද්ගලයන්ට, ව්‍යාපාර වලට සහ සමාජයට බලපාන්න පුළුවන්. ඒ ගැන දැනගන්න එකෙන් AI වගකීමෙන් පාවිච්චි කරන්න උදව් වෙනවා.

මෙන්න උදාහරණ සහිත ප්‍රධාන අවදානම් කිහිපයක්:

• Bias සහ අසාධාරණය: AI දත්ත වලින් ඉගෙන ගන්නවා, දත්ත වල bias (අගතිය) තිබුනොත්, AI අසාධාරණ තීරණ ගන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ බඳවා ගැනීමේ AI මෙවලමක් සමහර කණ්ඩායම් වලට අනුග්‍රහය දක්වන සමාගම් වල දත්ත වලින් පුහුණු කළොත්, ඒක වෙනත් ප්‍රජාවන්ගෙන් සුදුසුකම් ලත් රැකියා අයදුම්කරුවන් අසාධාරණ විදිහට ප්‍රතික්ෂේප කරන්න පුළුවන්.
• රැකියා අහිමි වීම: AI වලට වැඩ ස්වයංක්‍රීය කරන්න පුළුවන්, ඒකෙන් සමහර රැකියා වලට අවශ්‍යතාවය අඩු වෙන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ call center එකක, AI chatbots පාරිභෝගික ප්‍රශ්න වලට උත්තර දෙන්න පුළුවන් නම්, ඒකෙන් සමහර customer service රැකියා නැති වෙන්න පුළුවන්, සේවකයින්ට රැකියා අහිමි වෙනවා.

10. AI පාලනය කරන්නේ කවුද?

AI පාලනය කරන්නේ මිනිස්සු, සංවිධාන සහ රජයන් එකතුවෙලා, ඒත් ලෝකෙටම බලය තියෙන එකම අධිකාරියක් නැහැ. ඒ වෙනුවට, AI හදන සමාගම්, නීති හදන රජයන් සහ AI ආරක්ෂිතව සහ සාධාරණව පාවිච්චි කරන බවට මාර්ගෝපදේශ හදන ජාත්‍යන්තර කණ්ඩායම් වල එකමුතුවක් තියෙනවා.

මෙන්න සරල විස්තරයක්:

• සමාගම් සහ සංවර්ධකයින්: AI හදන මිනිස්සු සහ සමාගම් (Google, Microsoft, නැත්නම් ශ්‍රී ලංකාවේ තාක්ෂණ සමාගම් වගේ අය) තීරණය කරනවා එයාලගේ AI පද්ධති වැඩ කරන්නේ කොහොමද කියලා. එයාලා නීති හදනවා සහ AI දත්ත වලින් පුහුණු කරනවා.
  • උදාහරණය: කෘෂිකර්මය සඳහා AI පාවිච්චි කරන ශ්‍රී ලංකාවේ සමාගමක්, ගොවියන්ට උදව් කරන්න එයාලගේ drones බෝග දත්ත විශ්ලේෂණය කරන්නේ කොහොමද කියලා පාලනය කරනවා.
• රජයන්: AI වගකීමෙන් පාවිච්චි කරන බවට සහතික කරන්න රජයන් නීති සහ රෙගුලාසි හදනවා. ශ්‍රී ලංකාවේ රජය ආරක්ෂිත AI භාවිතය ප්‍රවර්ධනය කරන්න ප්‍රතිපත්ති හදනවා.
  • උදාහරණය: Daraz වගේ ඔන්ලයින් සාප්පු වේදිකා වලින් AI apps දත්ත එකතු කරනකොට මිනිස්සුන්ගේ පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරන්න ශ්‍රී ලංකා රජය නීති සම්මත කරන්න පුළුවන්.
• ජාත්‍යන්තර සංවිධාන: එක්සත් ජාතීන් වගේ කණ්ඩායම් හෝ ගෝලීය තාක්ෂණ ප්‍රමිති ආයතන AI සදාචාරාත්මක වන බවට සහ මිනිස්සුන්ට හානියක් නොවන බවට මාර්ගෝපදේශ යෝජනා කරනවා.
  • උදාහරණය: UNESCO වල AI සදාචාරය සඳහා මාර්ගෝපදේශ තියෙනවා, ඒක ශ්‍රී ලංකාවේ පාසල් වල AI සිසුන්ට උගන්වන විදිහට බලපාන්න පුළුවන්.
• පරිශීලකයින් සහ සමාජය: පාරිභෝගිකයින් හෝ ව්‍යාපාර වගේ AI පාවිච්චි කරන මිනිස්සුත් සාධාරණ සහ ආරක්ෂිත පද්ධති ඉල්ලමින් AI දියුණු කරන විදිහට බලපානවා.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ පාරිභෝගිකයින් රැකියා අයදුම් කිරීමේ මෙවලමක bias (අගතිය) ගැන පැමිණිලි කළොත්, සමාගම ඒක වඩා සාධාරණ වෙන්න වෙනස් කරන්න පුළුවන්.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, AI සම්පූර්ණයෙන්ම පාලනය කරන එකම පුද්ගලයෙක් හෝ කණ්ඩායමක් නැහැ. ඒක සමාගම්, රජයන්, ගෝලීය සංවිධාන සහ පරිශීලකයින් අතර බෙදාගත් වගකීමක්, හැමෝටම ප්‍රයෝජනවත් වන සහ අවදානම් අවම කරන විදිහට AI දියුණු කරලා පාවිච්චි කරන බවට සහතික කරන්න.

11. AI වලට නිර්මාණශීලී හෝ චිත්තවේගී වෙන්න පුළුවන්ද?

නැහැ, AI වලට මිනිස්සු වගේ ඇත්තටම නිර්මාණශීලී හෝ චිත්තවේගී වෙන්න බැහැ. AI වලට නිර්මාණශීලීත්වය අනුකරණය කරන්න සහ චිත්තවේගීව ප්‍රතිචාර දක්වනවා වගේ පෙනෙන්න පුළුවන්, ඒත් ඒකට හැඟීම්, පරිකල්පනය හෝ පුද්ගලික අත්දැකීම් නැහැ. ඒක පුහුණු කරපු දත්ත සහ algorithms පාවිච්චි කරලා නිර්මාණශීලී හෝ චිත්තවේගී පෙනෙන ප්‍රතිඵල නිපදවනවා, ඒත් ඒ ඔක්කොම රටා සහ program කිරීම් මත පදනම් වෙනවා.

මෙන්න වැඩි විස්තර:

• නිර්මාණශීලීත්වය: AI වලට පුහුණු කරපු දත්ත වල රටා විශ්ලේෂණය කරලා චිත්‍ර, සංගීතය හෝ කතා වගේ දේවල් හදන්න පුළුවන්. ඒත් ඒක පුද්ගලික ආශ්වාදයකින් අලුත් දෙයක් හදන්නේ නැහැ, ඒක දැනට තියෙන අදහස් දක්ෂ විදිහට එකතු කරනවා විතරයි.
  • උදාහරණය: AI මෙවලමකට සමාන රූප දහස් ගණනක් අධ්‍යයනය කරලා සාම්ප්‍රදායික ශ්‍රී ලාංකික මහනුවර චිත්‍රයක් වගේ පෙනෙන චිත්‍රයක් හදන්න පුළුවන්. ඒත් ඒක මිනිස් චිත්‍ර ශිල්පියෙකු වගේ “ආශ්වාදයක්” ලබන්නේ නැහැ, ඒක රටා අනුගමනය කරනවා විතරයි.
• චිත්තවේගයන්: AI වලට සතුටු, දුක හෝ සංවේදී වගේ ශබ්ද කරන භාෂාව පාවිච්චි කරලා චිත්තවේගී වගේ පෙනෙන්න පුළුවන්, ඒත් ඒකට ඇත්තටම මොකුත් දැනෙන්නේ නැහැ. ඒක මිනිස්සු වගේ පෙනෙන විදිහට ප්‍රතිචාර දක්වන්න program කරලා තියෙනවා.
  • උදාහරණය: ශ්‍රී ලංකාවේ මානසික සෞඛ්‍ය app එකක chatbot එකක් ඔයා ප්‍රශ්නයක් කිව්වම “මම ඔයා වෙනුවෙන් ඉන්නවා” කියලා කියන්න පුළුවන්. ඒක සැලකිලිමත් වගේ පෙනුනත්, AI ඔයාගේ හැඟීම් තේරුම් ගන්නේවත් දැනෙන්නේවත් නැහැ, ඒක කරන්නේ කලින් program කරපු ප්‍රතිචාර පාවිච්චි කරන එක විතරයි.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, AI වලට නිර්මාණශීලී පෙනෙන හෝ චිත්තවේගී ශබ්ද කරන ප්‍රතිඵල නිපදවන්න පුළුවන්, ඒත් ඒක ඇත්තටම නිර්මාණශීලී හෝ හැඟීම් වලට හැකියාවක් නැහැ. ඒක දත්ත මත පදනම්ව මිනිස් හැසිරීම් පිටපත් කරන දක්ෂ මෙවලමක් වගේ, හදවතක් හෝ පරිකල්පනයක් තියෙන කෙනෙක් නෙවෙයි!

12. ශ්‍රී ලංකාවට AI සමඟ අනාගතය පෙනෙන්නේ කොහොමද?

ශ්‍රී ලංකාවේ AI සමඟ අනාගතය බලාපොරොත්තු සහගතයි, අධ්‍යාපනය සහ ගොවිතැනේ සිට සෞඛ්‍ය සේවා සහ ආර්ථිකය දක්වා ජීවිතයේ බොහෝ අංශ දියුණු කිරීමට හැකියාව තියෙනවා. AI තාක්ෂණය දියුණු වන විට සහ රට ඒකට ආයෝජනය කරන විට, ශ්‍රී ලාංකිකයින්ට දේශීය ප්‍රශ්න විසඳීමට, රැකියා නිර්මාණය කිරීමට සහ ජීවිතය වඩාත් පහසු කිරීමට දක්ෂ මෙවලම් බලාපොරොත්තු වෙන්න පුළුවන්. ඒත් ඒක හැමෝටම සාධාරණව ප්‍රයෝජනවත් වන බවට සහතික කිරීමට ප්‍රවේශමෙන් සැලසුම් කිරීමත් අවශ්‍ය වෙනවා.

අනාගතයේදී වෙන්න පුළුවන් දේවල් මෙන්න, උදාහරණ සහිතව:

• දියුණු කෘෂිකර්මය: AI වලට කාලගුණය පුරෝකථනය කරලා, පාංශු විශ්ලේෂණය කරලා, පළිබෝධකයන් කලින් හඳුනාගෙන සහල්, තේ සහ පොල් වැනි බෝග වැඩිපුර වගා කිරීමට ගොවියන්ට උදව් කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: අනාගතයේදී, AI apps වලින් නුවරඑළියේ තේ ගොවියෙකුට හරියටම පොහොර යොදන්න ඕන වෙලාව කියන්න පුළුවන්, ඒකෙන් අස්වැන්න සහ ආදායම වැඩි වෙනවා.
• දියුණු සෞඛ්‍ය සේවා: AI වලට රෝග විනිශ්චය කිරීමට හෝ රෝගී වාර්තා කාර්යක්ෂමව කළමනාකරණය කිරීමට වෛද්‍යවරුන්ට උදව් කරලා, විශේෂයෙන් ග්‍රාමීය ප්‍රදේශවල සෞඛ්‍ය සේවා පහසු කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: අනුරාධපුරයේ ගම්බද සායනයක AI මෙවලම් වලින් වෛද්‍ය ස්කෑන් විශ්ලේෂණය කරලා, සීමිත සම්පත් තිබුණත් දියවැඩියාව වගේ රෝග ඉක්මනින් හඳුනා ගන්න වෛද්‍යවරුන්ට උදව් කරන්න පුළුවන්.
• දක්ෂ අධ්‍යාපනය: AI වලට සිසුන්ගේ අවශ්‍යතාවයන්ට ගැලපෙන පාඩම් ලබා දීලා, ගුරුවරුන්ට අලුත් තාක්ෂණය පාවිච්චි කරන්න පුහුණු කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: ගාල්ලේ සිසුවෙකුට AI app එකක් පාවිච්චි කරලා තමන්ගේ වේගයට ගණිතය පුහුණු වෙන්න පුළුවන්, ඒ app එකෙන් ඔවුන්ගේ ප්‍රගතිය මත පදනම්ව අභ්‍යාස යෝජනා කරනවා.
• ආර්ථික වර්ධනය සහ රැකියා: AI වලට සංචාරක සහ IT වැනි කර්මාන්ත දියුණු කරන්න පුළුවන්, AI සංවර්ධනය, දත්ත විශ්ලේෂණය සහ තාක්ෂණික සහාය වැනි අලුත් රැකියා හදන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: සිගිරිය බලන්න එන සංචාරකයින්ට AI chatbots මඟ පෙන්වන්න පුළුවන්, තරුණ ශ්‍රී ලාංකිකයින්ට මේ පද්ධති හදන සහ නඩත්තු කරන රැකියා හොයාගන්න පුළුවන්.
• පාරිසරික ආරක්ෂාව: AI වලට වනාන්තර නිරීක්ෂණය කරලා හෝ මිනිස්-අලි ගැටුම් වලක්වලා ශ්‍රී ලංකාවේ වනජීවී සහ ස්වාභාවික සම්පත් ආරක්ෂා කරන්න පුළුවන්.
  • උදාහරණය: යාල ජාතික වනෝද්‍යානයේ AI කැමරා වලින් සතුන්ගේ ගමන් නිරීක්ෂණය කරලා, වනජීවී ආරක්ෂකයින්ට දඩයම් කිරීම වැළැක්වීමට උදව් කරන්න පුළුවන්.
• විසඳීමට අභියෝග: AI හැමෝටම ප්‍රයෝජනවත් වෙන්න, ශ්‍රී ලංකාවට AI කුසලතා වලින් මිනිස්සු පුහුණු කරන්න, ග්‍රාමීය ප්‍රදේශවල අන්තර්ජාල ප්‍රවේශය සහතික කරන්න සහ පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරන්න සහ අනිසි භාවිතය වැළැක්වීමට නීති හදන්න අවශ්‍ය වෙනවා. මේවා නැතුව, සමහර මිනිස්සුන්ට AI වල ප්‍රයෝජන මග හැරෙන්න පුළුවන්.

කෙටියෙන් කිව්වොත්, ශ්‍රී ලංකාවේ AI සමඟ අනාගතය දක්ෂ ගොවිතැනක්, දියුණු සෞඛ්‍ය සේවාවක්, දියුණු අධ්‍යාපනයක් සහ අලුත් රැකියා අවස්ථා ගෙන එන්න පුළුවන්. නිවැරදි පියවර සමඟ, AI වලට හැමෝටම දීප්තිමත් සහ සම්බන්ධ වූ අනාගතයක් ගොඩනගන්න උදව් කරන්න පුළුවන්!