02. පරිගණක මූලධර්මවල සිට උත්පාදක AI දක්වා: වසර 70ක භාෂා බාධකය බිඳ වැටීම

ප්‍රකාශිත 2026-09-14

මෙම පරිච්ඡේදය CM-01: පරිගණක මූලධර්මවල සිට උත්පාදක AI දක්වා: වසර 70ක භාෂා බාධකයේ බිඳවැටීම හි රාජ්‍ය නිලධාරීන් සඳහා වූ සංස්කරණයයි. පොදු පැහැදිලි කිරීම එහි ඇත; මෙහි ඇත්තේ රාජ්‍ය කාර්යාලයක රැකියාවේදී වෙනස් වන දේ පමණි.

පරිගණකයක් තුළ සැබවින්ම සිදුවන්නේ කුමක්ද?

රූපය 2.1: පරිගණකයක මූලික පද්ධති නිර්මාණ සැලැස්ම (Von Neumann Architecture) — ආදාන උපාංග, මධ්‍යම සැකසුම් ඒකකය (CPU), ප්‍රාථමික මතකය (RAM/ROM), ස්ථිර ගබඩාව (SSD/Storage) සහ ප්‍රතිදාන උපාංග.

AI සඳහා වෙනස් දෘඩාංග අවශ්‍ය වීමට හේතු වූ සීමාව

මෙම සාම්ප්‍රදායික පද්ධති නිර්මාණයේ එක් තීරණාත්මක සීමාවක් පවතී. CPU එක විසින් උපදෙස් ක්‍රියාත්මක කරන්නේ අනුක්‍රමිකව (in sequence) — එනම් එකක් පසුපස එකක් වශයෙනි. වැටුප් ලේඛනයක් සැකසීම, ඉඩම් ලියාපදිංචි කිරීම, හෝ ගිණුම් පොතක් පවත්වාගෙන යාම වැනි දෙවන පියවර පළමු පියවර මත රඳා පවතින සාම්ප්‍රදායික රාජ්‍ය කාර්යාලීය කටයුතුවලට මෙය ඉතා අගනා විසඳුමකි.

මෙහෙයුම් පද්ධතියක් (OS) මිනිසා සහ සිලිකන් චිපය එකිනෙක යා කරන්නේ කෙසේද?

රූපය 2.2: පරිගණක දෘඩාංගයේ සිට පරිශීලකයා දක්වා මෙහෙයුම් පද්ධතියක (OS) ස්ථර පහ.

ස්ථර පහළ සිට ඉහළට කියවා වටහා ගැනීම

1. භෞතික දෘඩාංග (Hardware): CPU, RAM, ගබඩාව සහ ජාල කාඩ්පත් ඇතුළු පරිගණකයේ සැබෑ භෞතික කොටස්.
2. කර්නලය (Kernel): මෙහෙයුම් පද්ධතියේ හදවතයි. මතකය කළමනාකරණය, සකසන කාලය වෙන් කිරීම (Process Scheduling), සහ ගොනු පද්ධති පාලනය සෘජුවම හසුරුවන්නේ කර්නලය මගිනි.
3. පද්ධති සේවා සහ උපාංග ධාවක (System Services & Device Drivers): විවිධ නිෂ්පාදකයින්ගේ මුද්‍රණ යන්ත්‍ර හෝ ස්කෑනර් වැනි උපාංග කර්නලය සමග බාධාවකින් තොරව සම්බන්ධ කරන පරිවර්තක මෘදුකාංග.
4. විධාන සහ පරිශීලක අතුරුමුහුණත් (Shell & Command Interfaces): පරිශීලකයා විධාන ලබා දෙන Bash/Zsh ටර්මිනල් (CLI) හෝ Windows/Desktop GUI පරිසරය.
5. පරිශීලක යෙදුම් (User Applications): අප එදිනෙදා භාවිත කරන Chrome, Word, Excel සහ රාජ්‍ය මෘදුකාංග පද්ධති.

රූපය 2.3: Windows NT Architecture සහ Android Architecture — Desktop සහ Mobile මෙහෙයුම් පද්ධති දෙකක් තුළ දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග අතර වියුක්තන බාධකය (Abstraction) කළමනාකරණය වන ආකාරය සංසන්දනය කිරීම.

මෙහෙයුම් පද්ධති දෙකක්, එකම මූලධර්මය

රාජ්‍ය තාක්ෂණික නිලධාරීන්ට මෙයින් ලැබෙන පාඩම: ජංගම දුරකථනයක් සහ පරිගණකයක් ක්‍රියාත්මක වන්නේ සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් මෙහෙයුම් පරිසරයන් දෙකක් තුළ බැවින්, රාජ්‍ය ඩිජිටල් සේවාවන් වේදිකාවලට සීමා නොවූ (Platform-neutral) වෙබ් සහ විවෘත API හරහා ගොඩනැගීමේ අවශ්‍යතාවය මෙයින් පැහැදිලි වේ.

ක්‍රමලේඛන භාෂා සහ කම්පයිලර් අවශ්‍ය වූයේ ඇයි?

මෙහෙයුම් පද්ධතියක් තිබූ පමණින් පරිගණකයකට අපට අවශ්‍ය විශේෂිත කාර්යාලීය කාර්යයන් තනිවම කළ නොහැක. උදාහරණයක් ලෙස, රජයේ සේවකයින්ගේ මාසික වැටුප ගණනය කිරීම, ඉඩම් හිමිකම් ලියාපදිංචි කිරීම හෝ විශ්‍රාම වැටුප් ගණනය කිරීම සඳහා පරිගණකයට පියවරෙන් පියවර උපදෙස් මාලාවක් (ඇල්ගොරිතමයක්) දිය යුතුය. ඒ සඳහා ක්‍රමලේඛන භාෂා (Programming Languages) බිහි විය: Fortran, COBOL, C, C++, Java, Python යනාදී වශයෙනි.

රූපය 2.4: ක්‍රමලේඛන භාෂාව — මිනිස් තර්කනය සහ පරිගණක ද්විමය සංඥා (Binary 0 and 1) අතර වියුක්තන පවුර (Abstraction Barrier).

රූපය 2.5: සම්පාදකයක (Compiler) පියවරෙන් පියවර ක්‍රියාවලිය — ප්‍රභව කේතයේ සිට මැෂින් කේතය (Binaries) දක්වා.

2022 දී වෙනස් වූයේ කුමක්ද: කේතකරණයේ සිට සංවාදය දක්වා?

රූපය 2.6: 2022 දී සිදු වූ ඓතිහාසික සුසමාදර්ශී වෙනස — දැඩි ක්‍රමලේඛන සින්ටැක්ස් වෙනුවට ස්වභාවික භාෂාවෙන් පරිගණකය මෙහෙයවීම.

මෙමගින් පරිගණකයක් හැසිරවීමේ බලය තොරතුරු තාක්ෂණ ඉංජිනේරුවන් කිහිප දෙනෙකුගේ අතින් ගිලිහී, ඕනෑම රාජ්‍ය නිලධාරියෙකුගේ සහ සාමාන්‍ය පුරවැසියෙකුගේ අතට පත් විය. ඔබ ඉංජිනේරුවෙකු නොවූවත්, ඔබේ කාර්යාලීය ගැටලුව නිවැරදිව හා පැහැදිලිව විස්තර කිරීමට (Articulate කිරීමට) ඔබට හැකිනම්, පරිගණකය ලවා එම කාර්යය කරවා ගැනීමට අද ඔබට හැකියාව ඇත.

සාම්ප්‍රදායික AI සහ උත්පාදක AI අතර වෙනස කුමක්ද?

රාජ්‍ය සේවයේ බොහෝ දෙනා AI සහ Generative AI යන දෙක පටලවා ගනිති. ඒ දෙක අතර ඇත්තේ අහසට උස වෙනසකි.

රූපය 2.7: සාම්ප්‍රදායික (විශ්ලේෂණාත්මක) AI සහ උත්පාදක AI සංසන්දනය — පවතින දත්ත වර්ගීකරණය කිරීමේ සිට නව මුල් නිර්මාණ බිහිකිරීම දක්වා.

පවතින දත්ත කියවන සාම්ප්‍රදායික හෝ විශ්ලේෂණාත්මක AI

සාම්ප්‍රදායික AI හි කාර්යභාරය වන්නේ පවතින දත්ත විශ්ලේෂණය කර තීන්දු ගැනීමයි (Analytical / Predictive AI). එය කිසිදු අලුත් දෙයක් නිර්මාණය කරන්නේ නැත. * එය කරන්නේ කුමක්ද? වර්ගීකරණය කිරීම (Classification), පුරෝකථනය (Prediction) සහ රටා හඳුනාගැනීම. * රාජ්‍ය සේවයේ භාවිත: බදු වංචා හඳුනාගැනීම, රථවාහන වේග සීමා උල්ලංඝනය කළ අංක තහඩු කියවීම, සහ ඩෙංගු වසංගතය පැතිරෙන ප්‍රදේශ අනාවැකි පළ කිරීම.

පෙර නොපැවති දේ නිර්මාණය කරන උත්පාදක AI

උත්පාදක AI (Generative AI) යනු හුදු විශ්ලේෂකයෙකු නොව, පෙර නොපැවති අලුත් දෙයක් මුල සිට නිර්මාණය කළ හැකි (Synthesizes New Original Artifacts) බුද්ධියකි. * එය කරන්නේ කුමක්ද? අලුත්ම ලිපි ලිවීම, කේත ලිවීම, රූප නිර්මාණය කිරීම, කැබිනට් පත්‍රිකා කෙටුම්පත් කිරීම, සංකීර්ණ නීති සාරාංශ කිරීම, සහ පරිපාලන සැලසුම් හැදීම. * රාජ්‍ය සේවයේ භාවිත: චක්‍රලේඛයක් කියවා එය සාමාන්‍ය ගම්වැසියෙකුට තේරෙන සරල සිංහලෙන් පැහැදිලි කිරීම, පාසල් සිසුන් සඳහා දේශීය විෂය නිර්දේශයට ගැළපෙන අභ්‍යාස පත්‍රිකා සකස් කිරීම, සහ කැබිනට් අනුමැතිය සඳහා ප්‍රතිපත්ති සංදේශ කෙටුම්පත් කිරීම.

උත්පාදක AI මගින් සැබවින්ම කළ හැක්කේ කුමක්ද?

රූපය 2.8: උත්පාදක AI හි සම්පූර්ණ හැකියාවන් සිතියම — රාජ්‍ය සේවයේ සහ ආර්ථිකයේ ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර 12ක් පුරා පැතිරුණු විප්ලවය.

පෙළ, දැනුම සහ පරිවර්තනය

පරිපාලන වාර්තා සහ කැබිනට් පත්‍රිකා ක්ෂණිකව කෙටුම්පත් කිරීම, රාජ්‍ය ලිපිගොනු සහ ගැසට් පත්‍ර සාරාංශ කිරීම, සහ සිංහල, දෙමළ, ඉංග්‍රීසි භාෂා ත්‍රිත්වයෙන්ම රාජ්‍ය නිවේදන පරිවර්තනය කිරීම සහ අර්ථකථනය කිරීම මෙයට අයත් වේ. දිගු ලිපිගොනුවල ඇති සංකීර්ණ කරුණු සරල මහජන පණිවිඩ බවට පත් කිරීමේ අසමසම හැකියාවක් මෙහි පවතී.

AI හි මහා සංක්‍රාන්තිය ගමන් කරන්නේ කොතැනටද: Generative සිට Agentic සහ Embodied දක්වා?

ඉහත ක්ෂේත්‍ර 12 විස්තර කරන්නේ එක් මොහොතක පවතින හැකියාව පමණි. ඉදිරි වසර කිහිපය සැලසුම් කරන ඕනෑම නිලධාරියෙකු නැගිය යුතු වඩාත් ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රශ්නය වන්නේ තාක්ෂණය ගමන් කරන්නේ කොතැනටද යන්නයි.

රූපය 2.9: AI සංක්‍රාන්තියේ අදියර තුන — උත්පාදක AI (නිර්මාණය), නියෝජිත AI (ක්‍රියාත්මක කිරීම) සහ මූර්තිමත් AI (චලනය සහ හැසිරවීම).

දෙවන අදියර: නියෝජිත (Agentic) — ක්‍රියාත්මක කිරීම

මෙය වර්තමාන තාක්ෂණික සීමාවයි; එය හුදු ප්‍රමාණාත්මක දියුණුවක් නොව ගුණාත්මක වෙනසකි. අවධානය: තීන්දු තීරණ ගැනීම, බහු-පියවර සැලසුම් සකස් කිරීම සහ කාර්යයන් ස්වාධීනව සම්පූර්ණ කිරීම. නිලධාරියෙකු "මෙම බලපත්‍ර අයදුම්පත පරීක්ෂා කර අනුමැතිය සඳහා සූදානම් කරන්න" යැයි පැවසූ විට, නියෝජිතයා තනිවම දත්ත සමුදාය පරීක්ෂා කර, ගාස්තු ගණනය කර, විගණන සටහනක් සාදා, අත්සන් කිරීමට සූදානම් ලිපිගොනුව ඉදිරිපත් කරයි. මෙහිදී මිනිසාගේ භූමිකාව 'ක්‍රියාකරු' (operator) තත්ත්වයේ සිට 'අනුමත කරන්නා' (approver) බවට පත්වේ. කියවීමකින් තොරව අත්සන් කරන නිලධාරියෙකු කාලය ඉතිරි කරගන්නේ නැත; ඔහු තම විනිශ්චය වගකීමක් නොදරන යන්ත්‍රයකට පවරා දෙයි.

AI පරිසර පද්ධතියේ ස්ථර 5 තුළ ශ්‍රී ලංකාවේ සැබෑ භූමිකාව කුමක්ද?

රූපය 2.10: AI පද්ධතියක ස්ථර 5 — බලශක්තිය, යටිතල පහසුකම්, සිලිකන් චිප්ස් (GPUs), පදනම් ආකෘති සහ යෙදවුම්.

🇱🇰 ශ්‍රී ලංකාව සඳහා යථාර්ථ පරීක්ෂාව

රාජ්‍ය නිලධාරීන් ලෙස අප අපේ රටේ සැබෑ හැකියාව සහ භූමිකාව හඳුනාගත යුතුය: * ස්ථරය 3 (චිප්ස් නිෂ්පාදනය): ඩොලර් බිලියන 20ක අතිනවීන Fab කර්මාන්තශාලා තැනීම ශ්‍රී ලංකාවට මේ මොහොතේ කළ නොහැක. * ස්ථරය 4 (මුල සිට Frontier Models හැදීම): ඩොලර් මිලියන සිය ගණන් වැය කර මුල සිට මාදිලි පුහුණු කිරීමද අපේ ප්‍රමුඛතාවය නොවේ. * අපේ සැබෑ අවස්ථාව ඇත්තේ ස්ථරය 5 (යෙදවුම් - Applications) තුළය!

ලෝකයේ බලවත් රටවල් චිප්ස් සහ මොඩල්ස් හැදුවද, අපේ රටේ ප්‍රාදේශීය ලේකම් කාර්යාලයේ ඉඩම් ප්‍රශ්නය, අස්වැසුම ප්‍රතිලාභ බෙදාහැරීම, ග්‍රාම නිලධාරී වසමේ සේවාවන් කඩිනම් කිරීම හෝ විගණන වාර්තා පිරික්සීම වෙනුවෙන් යෙදවුම් හැදිය හැක්කේ අපට පමණි. ලෝකයේ පවතින උසස්ම මොඩල්ස් උපයෝගී කරගෙන, ශ්‍රී ලංකාවේ ප්‍රශ්න විසඳන නිෂ්පාදන ඉංජිනේරු (Product Engineering) මානසිකත්වයකින් යුතුව යෙදවුම් නිර්මාණය කිරීම අපේ ජාතික යුතුකමයි. එමෙන්ම හරිත බලශක්තිය (ස්ථරය 1) සහ දේශීය දත්ත මධ්‍යස්ථාන (ස්ථරය 2) ශක්තිමත් කරගැනීම අපේ ඩිජිටල් ස්වෛරීභාවයට අත්‍යවශ්‍ය වේ.

ඊළඟ පරිච්ඡේදයේදී, මෙම ආකෘති තුළ ඇති ට්‍රාන්ස්ෆෝමර් මොළය, ටෝකනීකරණය, සහ උසස් පෙළ සංයුක්ත ගණිතය AI සමග යා වන ආකාරය ගවේෂණය කරමු.