Gen AI පරිණාමය: 2017 සිට 2035 දක්වා

යන්ත්‍රයකට කළ හැකි දේ නැවත ලියූ වසර අටක් — සහ මිනිසෙකු දැනගත යුතු දේ. Transformer පත්‍රිකාවේ සිට වර්තමාන ඒජන්ත යුගය දක්වා තහවුරු කළ කාලරේඛාවක්, සිසුන්, දෙමාපියන් සහ තමන් දැනටමත් පිටුපසින් යැයි සිතන ඕනෑම කෙනෙකු සඳහා.

බොහෝ දෙනෙක් AI විප්ලවය ආරම්භ වූයේ 2022 නොවැම්බරයේ යැයි සිතති — ඔවුන් පළමු වරට ChatGPT එකට ප්‍රශ්නයක් ටයිප් කර පිළිතුරක් ලැබූ මොහොත. එය එය පෙනෙන්නට ගත් මොහොතයි. එය ආරම්භ වූ මොහොත නොවේ.

එය කළ හැකි කළ ගෘහ නිර්මාණය ඊට වසර පහකට පෙර ප්‍රකාශයට පත් විය. එතැන් සිට අද දක්වා සිදු වූ දේ තාක්ෂණ ඉතිහාසයේ වේගවත්ම හැකියා වක්‍රයන්ගෙන් එකකි — සහ එය තවමත් ඉහළට නැමෙමින් පවතී.

මෙය ඒ වක්‍රයේ සිතියමකි. එය ආ තැන, 2026 දී එය සිටින තැන, සහ ඉදිරියට යන තැන ගැන අවංකව කිව හැකි දේ.

වැදගත් සටහනක්: මෙය ඉංග්‍රීසි ලිපියේ වචනාර්ථ පරිවර්තනයක් නොවේ. එය සිංහල පාඨකයා සඳහාම ලියන ලද මුල් ලිපියකි. සියලු මූලාශ්‍ර ඉංග්‍රීසියෙන් පවතින අතර පහළ ලැයිස්තුවේ දක්වා ඇත — ඒවා ඔබට කෙලින්ම පරීක්ෂා කළ හැකිය.

පළමු අදියර — ආරම්භය (2017–2021): ප්‍රේක්ෂකයන්ට පෙර ගෘහ නිර්මාණය

2017 ජූනි මාසයේදී Google හි පර්යේෂකයන් අට දෙනෙක් "Attention Is All You Need" නම් පත්‍රිකාව ප්‍රකාශයට පත් කළහ. එය Transformer හඳුන්වා දුන්නේය: වචන එකින් එක අනුපිළිවෙළින් සැකසීම වෙනුවට, වාක්‍යයක සෑම වචනයක්ම අනෙක් සෑම වචනයක් සමඟම එකවර සම්බන්ධ කර බැලීමට හැකි ගෘහ නිර්මාණයකි.

ප්‍රායෝගික ප්‍රතිඵලය වූයේ පරිමාණයයි. Transformer මාදිලි නවීන දෘඪාංග මත කාර්යක්ෂමව පුහුණු කළ හැකි විය — එයට පෙර මාදිලිවලට එය කළ නොහැකි විය. ඉන් පසු සිදු වූ සියල්ල මේ එක් නිර්මාණ තීරණයෙන් පැන නැගුණකි.

මීළඟ වසර හතර නිහඬ, මිල අධික පරිමාණ අත්හදා බැලීමක් විය. 2018 දී GPT-1. 2019 දී GPT-2 — එහි නිර්මාතෘවරුන් එය ප්‍රසිද්ධියේ නිකුත් කිරීමට තරම් ආරක්ෂිත නොවේ යැයි විනිශ්චය කළහ, අද බැලූ විට එය තරමක් හාස්‍යජනක ලෙස පෙනේ. 2020 දී GPT-3, පරාමිති බිලියන 175 ක් සමඟ — විශේෂිත පුහුණුවක් නොලැබූ මාදිලියකට, ප්‍රශ්නය තුළම පෙන්වූ කාර්යයන් කළ හැකි බව එය පෙන්වීය. ඒ අතරම, පෙළ රූප බවට හරවන diffusion මාදිලි ද වර්ධනය විය; DALL·E 2021 මුලදී පැමිණියේය.

මෙයින් කිසිවක් මහජනතාව වෙත ළඟා නොවීය. වසර හතරක් තිස්සේ, දශකයේ වැදගත්ම තාක්ෂණය පොරොත්තු ලේඛනයක් සහිත පර්යේෂණ කුතුහලයක් පමණක් විය.

මේ අදියරෙන් ඉගෙන ගත යුතු දේ: සොයාගැනීම සහ එය ජනප්‍රිය වීම වෙන වෙනම සිදුවීම් දෙකකි, බොහෝ විට වසර ගණනකින් වෙන් වූ. තාක්ෂණයක් "පැහැදිලි" වන තුරු ඉගෙනීම කල් දමන ඕනෑම කෙනෙක් දැනටමත් වසර හතරක් පසුපසින් සිටී.

දෙවන අදියර — ජනප්‍රිය විස්ඵෝටනය (2022 නොවැම්බර්): නව නිර්මාණයක් නොව, බෙදාහැරීමක්

OpenAI විසින් 2022 නොවැම්බර් 30 වන දින ChatGPT ප්‍රසිද්ධියේ නිකුත් කළේය. යටින් තිබූ මාදිලිය එවකට තිබූ දෙයට වඩා විශාල පිම්මක් නොවීය. අතුරු මුහුණත විය.

ප්‍රතිඵලය කිසිවෙකු මැන තිබූ වේගවත්ම පාරිභෝගික වර්ධන වක්‍රය විය. 2023 පෙබරවාරි මුලදී UBS විශ්ලේෂණයක් Similarweb දත්ත මත පදනම්ව ChatGPT මාස දෙකකින් පමණ මාසික ක්‍රියාකාරී පරිශීලකයන් මිලියන 100 කට ළඟා වූ බව ඇස්තමේන්තු කළේය — TikTok සඳහා මාස නවයක් සහ Instagram සඳහා වසර දෙකහමාරක් ගත වූ තැන.

මෙහි අවංක සීමා දෙකක් ඇත, සහ ඒවා ශීර්ෂ පාඨයට වඩා වැදගත් ය:

• මේවා තෙවන පාර්ශවීය ඇස්තමේන්තු මිස OpenAI විසින් නිකුත් කළ විගණනය කළ සංඛ්‍යා නොවේ.
• වාර්තාව එතරම් කල් නොපැවතුණි. Instagram හි Threads 2023 ජූලි මාසයේදී දින පහකින් මිලියන 100 පසු කළේය.

වෙනස් නොවූ දෙය නම් අපේක්ෂාවයි. 2022 නොවැම්බරයට පෙර, සංවාදාත්මක AI යනු නිරූපණයක් විය. ඉන් පසු එය මූලික උපකල්පනයක් විය. තාක්ෂණය වසර ගණනාවක් තිස්සේ තිබුණි; එය භාවිත කිරීමට අවසරය සති අන්තයකදී පැමිණියේය.

තෙවන අදියර — ඉදිරිපෙළ තරගය (2023–2024): හැකියාව තරගකාරී වේ

වෙළඳපොළක් ඇති වූ පසු, තරගය පර්යේෂණ තරගයක් කලාතුරකින් වන ආකාරයට බරපතළ විය.

Anthropic සහ තර්කන ඉදිරිපෙළ. Claude 3 පවුල 2024 මාර්තු මාසයේ පැමිණි අතර, Claude 3.5 Sonnet ජූනි මාසයේ පසුව පැමිණියේය. මෙම පරම්පරාව දීර්ඝ තර්කනය, දිගු සන්දර්භ අවබෝධය සහ කේතකරණය සඳහා ප්‍රමිතිය තැබීය.

DeepSeek සහ මිල කඩාවැටීම. 2024 දෙසැම්බර් අගදී චීන පර්යේෂණාගාරයක් වන DeepSeek විසින් DeepSeek-V3 නිකුත් කළේය — පරාමිති බිලියන 671 ක Mixture-of-Experts මාදිලියක්, එහෙත් එක් ටෝකනයකට ක්‍රියාත්මක වන්නේ බිලියන 37 ක් පමණි. හෙළිදරව් කළ පුහුණු කිරීම සඳහා H800 GPU පැය මිලියන 2.788 ක් පමණ ගත වූ අතර, ගණන් බැලූ පිරිවැය ඇමෙරිකානු ඩොලර් මිලියන 5.6 ක් පමණි — සැසඳිය හැකි ඉදිරිපෙළ මාදිලි සඳහා ඇස්තමේන්තු කර තිබූ ඩොලර් මිලියන 50–100 ට එරෙහිව. සති කිහිපයකට පසු, 2025 ජනවාරියේදී DeepSeek-R1 විවෘත බලපත්‍රයක් යටතේ නිකුත් විය.

මෙහි ගණන් කිරීමේ සීමාව සැලකිල්ලට ගන්න: ඩොලර් මිලියන 5.6 යනු අවසාන පුහුණු දිවීමේ පිරිවැය පමණි. එයට පර්යේෂණ, අසාර්ථක උත්සාහයන්, දත්ත සැකසීම හෝ කාර්ය මණ්ඩල වැටුප් ඇතුළත් නොවේ. එය DeepSeek තැනීමේ පිරිවැය නොව, අවසාන වටයේ පිරිවැයයි. 2025 සැප්තැම්බරයේදී R1 Nature සඟරාවේ සම-සමාලෝචනය සමත් වූ පළමු ප්‍රධාන භාෂා මාදිලිය බවට පත් විය — එහිදී ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් අදියර ඩොලර් 294,000 ක් පමණ ලෙස හෙළි විය.

නිසි ලෙස වට්ටම් කළත්, මේ සංඛ්‍යා මුළු කර්මාන්තයම ක්‍රියාත්මක වෙමින් සිටි උපකල්පනයක් බිඳ දැමීය — ඉදිරිපෙළ තර්කනය ඩොලර් මිලියන සිය ගණනක් වියදම් කළ හැකි අයට පමණක් වෙන් වූ බවට.

මේ අදියරෙන් ඉගෙන ගත යුතු දේ: හැකියාව දුර්ලභ දෙයක් වීම නැවතුණි. එය වෙනුවට සීමාවන් දෙකක් පැමිණියේය — ධාවන පිරිවැය, සහ මෙවලම අතැති පුද්ගලයාගේ කුසලතාව.

සිව්වන අදියර — පද්ධති වෙනස (2025): විධානයේ සිට චක්‍රය දක්වා

2025 යනු වැඩ ඒකකය විධානය වීම නැවතුණු වසරයි.

ඒජන්ත චක්‍රය. තනි ඉල්ලීමක් තනි ප්‍රතිදානයක් ලබා දෙනවා වෙනුවට, පද්ධති අඛණ්ඩව ක්‍රියාත්මක වීමට පටන් ගත්තේය:

වටහා ගන්න → තර්ක කරන්න → මෙවලම ක්‍රියාත්මක කරන්න → ප්‍රතිඵලය තහවුරු කරන්න → නිවැරදි කරන්න

මෙවලමක් කැඳවා, ආපසු ආ දේ කියවා, එය වැරදි බව හඳුනාගෙන, නැවත උත්සාහ කළ හැකි මාදිලියක් පෙළ සම්පූර්ණ කිරීමට වඩා මූලික වශයෙන් වෙනස් දෙයක් කරයි. එය ප්‍රතිපෝෂණ චක්‍රයක් වසා දමයි.

ග්‍රැෆ් ව්‍යුහගත සෙවීම. 2025 හි අනෙක් වෙනස වූයේ මාදිලිවලට දැනුම ලබා දෙන ආකාරයයි. සරල ක්‍රමය ලේඛන කැබලිවලට කපා ප්‍රශ්නයට සමාන කැබලි ගෙන එයි — එමඟින් ඒවා අතර සම්බන්ධතා සියල්ල නැති වේ. GraphRAG වැනි ක්‍රම වෙනුවට ව්‍යුහය රැක ගනී.

මෙහි පැහැදිලිව නිවැරදි කළ යුතු වැරදි වැටහීමක් ඇත: මෙය මායාවන් (hallucination) නවත්වන්නේ නැත. ග්‍රැෆ් ව්‍යුහගත සෙවීම මඟින් සහාය නොදක්වන පිළිතුරු මැනිය හැකි ලෙස අඩු කරයි. එය භාෂා මාදිලියකට විශ්වාසයෙන් වැරදි වීමේ හැකියාව ඉවත් නොකරයි. මායාවන් බිංදුවක් යැයි පොරොන්දු වන ඕනෑම විකුණුම්කරුවෙක් යමක් විකුණමින් සිටී.

හතරහමාර වන අදියර — ඉදිරිපෙළ බෙදෙයි (2026 මැද): වැසූ හෝ විවෘත

2026 මැද සති අටක් සිතියම නැවත ඇඳීය, සහ මෙවර බෙදීම වූයේ කවුරුන් ඉදිරියෙන්ද යන්න නොවේ. එය අතැති කර ගැනීමට අවසර ඇත්තේ කාටද යන්නයි.

ජූනි 9. Anthropic විසින් Claude Fable 5 සහ Claude Mythos 5 නිකුත් කළේය — එකම මූලික මාදිලිය, සංයමයේ මට්ටම් දෙකකින්. Fable 5 ප්‍රසිද්ධ එකයි. Mythos 5 යනු ආරක්ෂක සීමා ඉවත් කළ එකම හැකියාවයි, සහ එය විකිණීමට නොවේ.

ජූලි 16. Moonshot AI විසින් Kimi K3 නිකුත් කළේය — පරාමිති ට්‍රිලියන 2.8 ක්. එහි බර ජූලි අගදී ප්‍රසිද්ධියේ බාගත කිරීමට තැබිණි. ඕනෑම කෙනෙකුට එය ධාවනය කළ හැකිය.

අගෝස්තු 3. Alibaba විසින් Qwen3.8-Max නිකුත් කළේය — පරාමිති ට්‍රිලියන 2.4 ක්, බර විවෘතව ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද එම පන්තියේ පළමු මාදිලිය.

මෙයින් "ජයග්‍රාහකයෙක්" කියවීමට පෙර අවංක සීමා තුනක්:

• බොහෝ මිණුම් ලකුණු විකුණුම්කරුවන්ගේම ය. Alibaba හි සංඛ්‍යා අභ්‍යන්තර පරීක්ෂණවලින් ලැබුණකි. ස්වාධීන තහවුරු කිරීමක් තෙක් ඕනෑම පළමු පාර්ශවීය ලකුණු පත්‍රිකාවක් වෙළඳ ප්‍රචාරණයක් ලෙස සලකන්න.
• "ඉදිරිපෙළට සමානයි" යනු ඉතා ශක්තිමත් ප්‍රකාශයකි. ස්වාධීන සැසඳීම්වලදී Fable 5 තවමත් බෙදාගත් කේතකරණ පරීක්ෂණවලින් බහුතරයක් ගනී.
• සැබෑ අංකය මිලයි. K3 ආදාන ටෝකන මිලියනයකට ඩොලර් 3 ක් පමණ ගණන් කරන අතර Fable 5 ඩොලර් 10 කි; ප්‍රතිදානය සඳහා ඩොලර් 15 ට එරෙහිව ඩොලර් 50 කි. එකම මට්ටමේ වැඩ සඳහා 70% කින් පමණ ලාභයි.

මේ අදියරෙන් ඉගෙන ගත යුතු දේ: ප්‍රශ්නය "යන්ත්‍රයකට මෙය කළ හැකිද" යන්නෙන් "එය අතැති කර ගැනීමට අවසර ඇත්තේ කාටද, එය ධාවනය කිරීමට කොපමණ වැය වේද" යන්නට මාරු විය. මෙවලම දුර්ලභ දෙය නොවේ. එය දැන් බොහෝ කලක සිට එසේ නොවේ.

පස්වන අදියර — මූර්ත පද්ධති සහ ඩිජිටල් නිවුන් (2026–2030): වර්තමානය

මෙතැන් සිට සිතියම ඉතිහාසය වීම නවතී; එය වර්තමාන කාර්යය බවට පත් වේ.

2026 වන විට ඒජන්ත AI නිරූපණ අවධියෙන් නිෂ්පාදනයට ගොස් ඇත — නමුත් අසමානව. Anthropic හි 2026 AI ඒජන්ත තත්ත්ව වාර්තාව, තාක්ෂණික නායකයන් 500 කට වැඩි පිරිසකගෙන් විමසමින්, ආයතනවලින් දහයෙන් නවයක් පමණ සංවර්ධනය සඳහා AI භාවිත කරන බව සොයා ගත්තේය; 86% ක් නිෂ්පාදන කේතය සඳහා ඒජන්තයන් යොදවයි.

නමුත් 2026 හි අවංක කියවීම ජයග්‍රහණයක් නොව පරතරයකි. Forrester හි තක්සේරුව වඩාත් සෘජුය: ආයතනික නායකයන්ගෙන් හතරෙන් තුනක් පමණ ඒජන්ත AI භාවිත කරන බව පවසන අතර, සුළු පිරිසකට පමණක් සැබෑ නිෂ්පාදනයේ යමක් ඇත. Gartner පුරෝකථනය කර ඇත්තේ 2027 අවසානය වන විට ඒජන්ත AI ව්‍යාපෘතිවලින් 40% කට වැඩි ප්‍රමාණයක් අවලංගු වනු ඇති බවයි.

මෙය මේ දශකයේ හැඩයයි: ආයතන සූදානම් වීමට පෙර තාක්ෂණය සූදානම් ය. සීමාව සිලිකන් නොව සංවිධානාත්මක සූදානමයි.

හයවන අදියර — අනාගත ක්ෂිතිජය (2031–2035): සිතියම අවසන් වන තැන

මෙයින් ඔබ්බට ඇති සියල්ල පුරෝකථනයකි. මෙම කොටසේ කිසිවක් තහවුරු කළ කරුණක් නොවේ, සහ ඉහත සියල්ලට වඩා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් විශ්වාස මට්ටමකින් කියවිය යුතුය.

Huawei හි Intelligent World 2035 වාර්තාව මේ දශකය ගැන වඩාත් නිශ්චිත ප්‍රසිද්ධ උත්සාහයන්ගෙන් එකකි.

එය එක් ඇසක් විවෘතව කියවන්න. Huawei විසින් ජාල උපකරණ, ගණනය කිරීමේ බලය, ගබඩා කිරීම සහ බලශක්ති යටිතල පහසුකම් විකුණයි. පහත සෑම ප්‍රවණතාවක්ම Huawei විකුණන දෙයට විශාල ඉල්ලුමක් ඇඟවේ. එය පුරෝකථනය වැරදි කරන්නේ නැත — නමුත් විකුණුම්කරුවෙකුගේ පුරෝකථනයක් යනු ස්ථාවරයක් මිස මධ්‍යස්ථ මිනුමක් නොවේ.

බලශක්තිය සහ ගණනය කිරීම. මෙය ලැයිස්තුවේ වඩාත්ම ආරක්ෂා කළ හැකි පුරෝකථනයයි, මන්ද එය දැනටමත් සත්‍ය බැවිනි. 2026 හි ට්‍රිලියන පරාමිති පරම්පරාව පැමිණියේ ගෘහ නිර්මාණය පිළිබඳ අලුත් අදහසක් නිසා නොවේ — එය පුහුණු කර සේවය කිරීමට යමෙකුට හැකියාව තිබූ නිසාය. Huawei පුරෝකථනය කරන්නේ 2035 වන විට ගෝලීය දත්ත මධ්‍යස්ථාන ට්‍රිලියන 1.5 ක් කිලෝවොට් පැය පරිභෝජනය කරන බවයි.

නමුත් එම වාර්තාවම සරල "සීමාව" තර්කය දුර්වල කරයි: එය 2035 වන විට ගෝලීය ගණනය කිරීමේ ධාරිතාව 100,000 ගුණයකින් ඉහළ යන බවත්, සූර්ය හා සුළං බලය සියලු විදුලියෙන් අඩකට වඩා සපයන බවත් පුරෝකථනය කරයි. දෙකම සැබෑ වුවහොත්, බලශක්තිය බාධකයක් නොව යමෙකු ගෙවිය යුතු බිලක් පමණි — සහ ප්‍රශ්නය "අපට මෙය බලගැන්විය හැකිද" යන්නෙන් "එය දරාගත හැක්කේ කාටද, පිටත ඉතිරි වන්නේ කවුරුන්ද" යන්නට මාරු වේ. ශ්‍රී ලංකාව වැනි රටකට, දෙවන ප්‍රශ්නය සම්පූර්ණ ක්‍රීඩාවයි.

ඒජන්ත අන්තර්ජාලය. Huawei හි වඩාත්ම කැපී පෙනෙන සංඛ්‍යාව: 2035 වන විට මිනිසුන් බිලියන 9 ක් AI ඒජන්තයන් බිලියන 900 කට සම්බන්ධ — එනම් එක් අයෙකුට ඒජන්තයන් සියයක් පමණ, ඔවුන් අප සමඟ නොව එකිනෙකා සමඟ ගනුදෙනු කරමින්.

මෙහි බාධකය හැකියාව නොවේ — වගකීමයි. විසඳා නොමැති ප්‍රශ්නය වන්නේ ඒජන්තයෙකුට ගිවිසුමකට අත්සන් කළ හැකිද යන්න නොව, එය නරක ගිවිසුමකට අත්සන් කළ විට වගකිව යුත්තේ කවුරුන්ද යන්නයි. එයට නීතියෙන් පිළිතුරක් ලැබෙන තුරු මෙය නිරූපණයක් ලෙසම පවතී.

වක්‍රය සැබවින්ම ඔබෙන් ඉල්ලන්නේ කුමක්ද

වසර අට එක් රේඛාවක් ලෙස කියවන්න, එවිට රටාවක් මතු වේ. හැකියාව දිනෙන් දින ලාභ වේ. විනිශ්චය නොවේ.

ලෝක ආර්ථික සංසදයේ Future of Jobs Report 2025 — ආර්ථිකයන් 55 ක සේවා යෝජකයන් 1,000 කට වැඩි පිරිසකගෙන් විමසමින් — AI සහ විශාල දත්ත වේගයෙන්ම වර්ධනය වන කුසලතා ලැයිස්තුවේ මුල් තැන ගන්නා බව සොයා ගත්තේය. සේවා යෝජකයන් අපේක්ෂා කරන්නේ 2025–2030 කාලය තුළ සේවකයන්ගේ මූලික කුසලතාවලින් 39% ක් වෙනස් වන බවයි.

මෙය යන්ත්‍ර මිනිසුන් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමේ කතාවක් නොවේ. එය එකම මෙවලම භාවිත කරන පුද්ගලයන් දෙදෙනෙකු අතර පරතරයේ කතාවයි.

එක් සිසුවෙක් AI එකෙන් උත්තරය ඉල්ලා, එය පිටපත් කර, ඉදිරිපත් කරයි. අනෙක් සිසුවා තමන්ගේ උත්සාහය අසාර්ථක වූයේ ඇයිදැයි විස්තර කරන ලෙස ඉල්ලා, ප්‍රශ්නය නැවත කර, දෙවන වර උදව්වකින් තොරව නිවැරදිව කරයි. දෙදෙනාම එකම මාදිලිය භාවිත කළහ. ඉගෙන ගත්තේ එක් අයෙක් පමණි. වසර පහක් තුළ ඒ පරතරය මෙවලම්වල පරතරයක් ලෙස නොපෙනේ — එය හැකියාවේ පරතරයක් ලෙස පෙනේ, මන්ද එවන් විට එය එයම වන බැවිනි.

තාක්ෂණය වෙනස්කම නොවේ. එය සියල්ලන්ටම, බොහෝ විට නොමිලේ ලැබේ. වෙනස්කම වන්නේ ඔබ එය සිතීම මඟහරින කෙටිමඟක් ලෙස භාවිත කරනවාද, නැතහොත් සිතීම තියුණු කරන පද්ධතියක් ලෙස භාවිත කරනවාද යන්නයි.

ඒ වෙනස ඉගෙන ගත හැකි ය. සහ 2026 වන විට එයට නමක් සහ විෂය මාලාවක් ද ඇත.

ලෝකය දැන් එය ලියා තබා ඇත

මේ ලිපිය ආවරණය කරන වසර අටෙන් වැඩි කාලයක් "AI සාක්ෂරතාව" යනු නිර්වචනයක් නොමැති වචනයක් විය. එය වසරක් ඇතුළත වෙනස් විය.

එක්සත් ජනපද කම්කරු දෙපාර්තමේන්තුව 2026 පෙබරවාරියේදී ජාතික AI සාක්ෂරතා රාමුවක් ප්‍රකාශයට පත් කළේය. එය අන්තර්ගත ක්ෂේත්‍ර පහක් නම් කරයි:

1. AI මූලධර්ම තේරුම් ගන්න — මූලික සංකල්ප, හැකියාවන් සහ සීමාවන්.
2. AI භාවිතයන් ගවේෂණය කරන්න — මෙවලම් කරන දේ, ඒවා මානව විශේෂඥතාව සම්පූර්ණ කරන ආකාරය.
3. AI ඵලදායී ලෙස මෙහෙයවන්න — ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රතිදානයක් ලබා ගැනීමට සන්දර්භය ලබා දෙන ආකාරය.
4. AI ප්‍රතිදාන තක්සේරු කරන්න — නිරවද්‍යතාව සහ අදාළත්වය සඳහා ආපසු එන දේ පරීක්ෂා කරන්න.
5. AI වගකීමෙන් භාවිත කරන්න — සදාචාරය, තොරතුරු ආරක්ෂාව, ප්‍රතිඵල සඳහා වගකීම.

යුරෝපීය කොමිසම සහ OECD පාසල් පැත්තෙන් එම ප්‍රශ්නයටම AILit රාමුව සමඟ පිළිතුරු දුන්හ — ක්ෂේත්‍ර හතරක ප්‍රගතියක්: AI සමඟ සම්බන්ධ වන්න → AI සමඟ නිර්මාණය කරන්න → AI කළමනාකරණය කරන්න → AI හැඩගස්වන්න.

ඒ ලැයිස්තු දෙක නැවත කියවා යමක් සලකා බලන්න. ඒවායේ ඇති සියල්ල පාහේ විනිශ්චය ය. ප්‍රතිදානය තක්සේරු කරන්න. සීමාවන් තේරුම් ගන්න. වගකීම බාරගන්න. මෙවලම ක්‍රියාත්මක කිරීම ගැන ඇත්තේ නවයෙන් එකක් පමණි. ආයතන දෙක ස්වාධීනව, ප්‍රතිවිරුද්ධ දිශාවලින්, මේ කාලරේඛාව යොමු කරන එකම නිගමනයට පැමිණියහ: යන්ත්‍රය අමාරු කොටස නොවේ.

එබැවින් පරතරය තවදුරටත් නිර්වචනය නොවේ. එය බෙදාහැරීම — සහ භාෂාවයි.

මේ රාමු දෙකම ලියා ඇත්තේ ඉංග්‍රීසියෙන්ය. එය විවේචනයක් නොවේ; ඒවා තැනූයේ කා සඳහාද යන්නෙහි විස්තරයකි. නමුත් අනුරාධපුරයේ හෝ යාපනයේ සිසුවෙකුට තමන්ට කියවිය නොහැකි රාමුවක් භාවිත කළ නොහැක, සහ ලේඛනයක් පිටුපස ඇති කිසිදු බලයක් ඒ දුර තනිවම වසා නොදමයි.

මේ සියල්ල ශ්‍රී ලාංකික සිසුවෙකුට අදාළ වන්නේ කෙසේද

ඉහත කාලරේඛාව ලෝකයේ කතාවයි. නමුත් එය මෙහි, ශ්‍රී ලංකාවේ, වෙනස් ලෙස පෙනේ — සහ ඒ වෙනස්කම් තේරුම් ගැනීම වැදගත් ය.

පළමුව: ප්‍රවේශය තවදුරටත් ප්‍රධාන බාධකය නොවේ. වසර පහකට පෙර, ඉදිරිපෙළ AI භාවිත කිරීමට ඩොලර් සිය ගණනක් හෝ විශ්වවිද්‍යාල පර්යේෂණාගාරයක් අවශ්‍ය විය. අද, දුරකථනයක් සහ අන්තර්ජාල සම්බන්ධතාවක් ඇති ඕනෑම සිසුවෙකුට ලෝකයේ හොඳම මාදිලිවලින් සමහරක් නොමිලේ භාවිත කළ හැකිය. ගාල්ලේ සිසුවෙකු සහ ලන්ඩනයේ සිසුවෙකු අතර මෙවලම් පරතරය ඉතිහාසයේ කවරදාකටත් වඩා අද කුඩා ය.

දෙවනුව: ඉතිරි වන පරතරය භාෂාවයි. ලෝකයේ AI සාක්ෂරතා ද්‍රව්‍ය බොහෝමයක් ඉංග්‍රීසියෙන් ලියා ඇත. එයින් අදහස් වන්නේ ඉංග්‍රීසි හොඳින් කියවන සිසුවෙකුට වාසියක් ඇති බවත්, එය නොකරන සිසුවෙකුට තමන් අඩු දක්ෂ බැවින් නොව තමන්ට කියවිය නොහැකි බැවින් පසුපසින් සිටින බවත් ය. එය හැකියාවේ ප්‍රශ්නයක් නොවේ; එය බෙදාහැරීමේ ප්‍රශ්නයකි. එවැනි ප්‍රශ්නයක් විසඳිය හැකි ය.

තෙවනුව: විනිශ්චය පිළිබඳ කොටස සංස්කෘතික වශයෙන් හුරු පුරුදු ය. DOL රාමුව "ප්‍රතිදානය තක්සේරු කරන්න" සහ "සීමාවන් තේරුම් ගන්න" ලෙස කියන දේ, සැබවින්ම නම්, ශ්‍රී ලාංකික අධ්‍යාපනය දැනටමත් අගය කරන දෙයකි — පිළිතුර පමණක් නොව ක්‍රමය දැන ගැනීම. විභාග ශාලාවේදී ඔබට උපකාරයක් නොමැත. AI ඔබට ක්‍රමය උගන්වන්නේ නම් එය ඔබේ මිතුරෙකි; එය ඔබ වෙනුවෙන් උත්තරය ලියන්නේ නම් එය විභාග දිනයේ ඔබේ විරුද්ධවාදියෙකි.

සිව්වනුව: පිරිවැය ප්‍රශ්නය සැබෑ ය. ඉහත බලශක්ති කොටසේ සඳහන් "එය දරාගත හැක්කේ කාටද" යන ප්‍රශ්නය මිල අධික රටවලට වඩා අප වැනි රටවලට තියුණු ය. නමුත් 2026 හි විවෘත බර සහිත මාදිලි එයට කොටසක් වශයෙන් පිළිතුරු දෙයි: එකම මට්ටමේ හැකියාවක් දැන් 70% කින් පමණ අඩු මිලකට, සමහර විට නොමිලේ ලැබේ. ඒ නිසා ප්‍රශ්නය "අපට එය දරාගත හැකිද" යන්නෙන් "අපි එය ඉගෙන ගන්නවාද" යන්නට මාරු වේ.

පස්වනුව: කාලය දැන් ය. පළමු අදියරෙන් ඉගෙන ගත් පාඩම මතක තබා ගන්න — Transformer 2017 දී ප්‍රකාශයට පත් වූ නමුත් බොහෝ දෙනා 2022 වන තුරු එය ගැන ඉගෙන ගත්තේ නැත. ඒ වසර පහක ප්‍රමාදයයි. එවැනි ප්‍රමාදයක් තවත් වරක් දරාගත නොහැක.

කොහෙන් පටන් ගන්නද

ඔබ සිසුවෙක් නම් — හෝ සිසුවෙකුගේ දෙමාපියෙක් නම් — මේ මුළු කාලරේඛාවේ ප්‍රායෝගික අර්ථය පටු සහ ක්‍රියාත්මක කළ හැකි ය: මේ පද්ධති ක්‍රියා කරන ආකාරය සහ ඔබේම තර්කනය පිටතට නොදී ඒවා භාවිත කරන ආකාරය දැන් විශේෂඥ කුසලතාවක් නොව මූලික කුසලතාවකි.

මෙය Idasara Academy පවතින්නේ ඇයිද යන්නයි, සහ එහි අර්ථය නිවැරදිව කීම වටී. අපි ඒ ගෝලීය වැඩසටහන් සමඟ තරඟ නොකරමු. අපි ඒවා ගෙන යමු. ප්‍රමිතීන් තැබූයේ ඒවා තැබීමට අපට වඩා සම්පත් ඇති අයයි, සහ එය නැවත නිර්මාණය කිරීම හිස් උදම් අනා ගැනීමකි. අපේ කාර්යය වන්නේ ඔවුන්ට වොෂිංටනයේ හෝ බ්‍රසල්ස් හි සිට කළ නොහැකි කොටසයි: ඒ දැනුම දේශීය වසමට, සිසුවා සැබවින්ම සිතන භාෂාවෙන් ගෙන ඒම — සහ එය දැනටමත් හොඳින් සිටි ප්‍රදේශවලට පමණක් නොව රට පුරාම ගෙන යාම.

ඔබ සිසුවෙක් නම්, DigiReady සමඟ පටන් ගන්න. එය නොමිලේ, පාඩම් පහකි, සිංහල, දෙමළ සහ ඉංග්‍රීසි භාෂාවලින් ඇත. ඉන් පාඩම් දෙකක් රාමු දෙකේම හරයට කෙළින්ම ගැළපේ:

• AI එකෙන් උත්තර ඉල්ලීම නවත්වන්න — ඔබට උගන්වන ලෙස ඉල්ලන්න — ඔබේ විෂය, ඔබේ මට්ටම, ඔබ දැනටමත් උත්සාහ කළ දේ සහ ඔබව ව්‍යාකූල කරන්නේ කුමක්ද යන්න AI එකට දෙන්න; ඉන්පසු උත්තරය නොව ක්‍රමය ඉල්ලන්න. (AI ඵලදායී ලෙස මෙහෙයවන්න.)
• රොබෝවා නිශ්චිත බවක් පෙන්වා වැරදි වන විට — මායාවක් සන්සුන් හා විශ්වාසදායක ලෙස පෙනෙන්නේ ඇයි, සහ සූත්‍රයක්, දිනයක් හෝ මූලාශ්‍රයක් විශ්වාස කිරීමට පෙර එය හරස් පරීක්ෂා කරන ආකාරය. (AI ප්‍රතිදාන තක්සේරු කරන්න.)

ඒ දෙවන පාඩම අවසන් වන වාක්‍යය මේ මුළු ලිපියේම සාරාංශය විය හැකිය: විභාග ශාලාවේ තනිවම ඔබට අවශ්‍ය වන විනිශ්චය කිසිදා පිටතට නොදෙන්න.

ඔබ දැනටමත් රැකියාවක යෙදී සිටී නම්, ඊට සමාන දේ AI Aptitude ය — OWN YOUR FUTURE මාවතේ කොටසකි.

මාදිලි ඔබ ඉගෙන ගත්තත් නැතත් දියුණු වේ. ප්‍රශ්නය වන්නේ ඒවා දියුණු වන විට ඔබ පරතරයේ කුමන පැත්තේ සිටිනවාද යන්න පමණි.

සාරාංශය

• 2017–2021 — ආරම්භය. Google හි Transformer ගෘහ නිර්මාණය පරිමාණය කළ හැකි කරයි. GPT-1 සිට GPT-3 දක්වා. මෙයින් කිසිවක් පාහේ මහජනතාව වෙත ළඟා නොවේ.
• 2022 නොවැම්බර් — ජනප්‍රිය විස්ඵෝටනය. ChatGPT වෙනස් කරන්නේ බෙදාහැරීම මිස නව නිර්මාණය නොවේ. මාස දෙකකින් මිලියන 100 ක් (තෙවන පාර්ශවීය ඇස්තමේන්තු); Threads 2023 ජූලියේදී දින පහකින් එය බිඳ දමයි.
• 2023–2024 — ඉදිරිපෙළ තරගය. Claude 3 / 3.5 Sonnet තර්කන ප්‍රමිතිය තබයි; DeepSeek-V3 සහ R1 ඉදිරිපෙළ තර්කනයේ උපකල්පිත පිරිවැය කඩා දමා විවෘත බර නිකුත් කරයි.
• 2025 — පද්ධති වෙනස. වැඩ ඒකකය විධානය වීම නවතී. ඒජන්ත චක්‍ර සහ ග්‍රැෆ් ව්‍යුහගත සෙවීම පැමිණේ. දෙකම මායාවන් නවත්වන්නේ නැත.
• 2026 මැද — ඉදිරිපෙළ බෙදෙයි. Fable 5 / Mythos 5 සංයමයේ මට්ටම් දෙකකින්; Kimi K3 (ට්‍රිලියන 2.8) සහ Qwen3.8-Max (ට්‍රිලියන 2.4) බර විවෘතව ප්‍රකාශ කරයි. 70% කින් පමණ අඩු මිලකට — නැතහොත් නොමිලේ බාගත කළ හැකිය.
• 2026–2030 — නිෂ්පාදනයේ ඒජන්තයන්, අසමානව. 86% ක් කේත ඒජන්තයන් යොදවයි, නමුත් බාධක වන්නේ ඒකාබද්ධ කිරීම, දත්ත ගුණාත්මකභාවය සහ වෙනස් කිරීම් කළමනාකරණය මිස මාදිලි හැකියාව නොවේ.
• 2031–2035 — ක්ෂිතිජය (පුරෝකථනයකි, කරුණක් නොවේ). බලශක්තිය සහ ගණනය කිරීම එදිරිව සැපයුම ද පරිමාණය වීම; ඒජන්තයන් බිලියන 900 ක "ඒජන්ත අන්තර්ජාලය", හැකියාව නොව නීතිය මඟින් සීමා වූ.

මූලික නූල: හැකියාව දිනෙන් දින ලාභ වේ, විනිශ්චය නොවේ. වෙනස්කම වන්නේ AI වෙත ප්‍රවේශය නොව, ඔබ එය සිතීම මඟහරින කෙටිමඟක් ලෙස භාවිත කරනවාද නැතහොත් සිතීම තියුණු කරන පද්ධතියක් ලෙස භාවිත කරනවාද යන්නයි.

නිතර අසන ප්‍රශ්න

ජනනීය AI සැබවින්ම ආරම්භ වූයේ කවදාද? 2017 ජූනි, Transformer ගෘහ නිර්මාණය හඳුන්වා දුන් "Attention Is All You Need" ප්‍රකාශනය සමඟ. මහජන දැනුවත්භාවය පැමිණියේ වසර පහහමාරකට පසුව, 2022 නොවැම්බරයේ ChatGPT සමඟය.

ChatGPT සැබවින්ම ඉතිහාසයේ වේගවත්ම යෙදුම වූවාද? කෙටි කලකට, තෙවන පාර්ශවීය ඇස්තමේන්තු මත. ඒවා විගණනය කළ OpenAI සංඛ්‍යා නොවේ, සහ Threads 2023 ජූලියේදී දින පහකින් වාර්තාව බිඳ දැමීය.

DeepSeek එතරම් වැදගත් වූයේ ඇයි? ඉදිරිපෙළ මට්ටමේ තර්කනයට ඩොලර් මිලියන සිය ගණනක් අවශ්‍ය නොවන බව එය පෙන්වා, බර විවෘතව නිකුත් කළේය. නිතර උපුටා දක්වන ඩොලර් මිලියන 5.6 ආවරණය කරන්නේ අවසාන පුහුණු දිවීම පමණි — පර්යේෂණ, අසාර්ථක උත්සාහ, දත්ත හෝ කාර්ය මණ්ඩලය නොවේ.

GraphRAG මඟින් AI මායාවන් නවත්වයිද? නැත. එය සහාය නොදක්වන පිළිතුරු අඩු කරයි, එය සැබවින්ම වටිනා දෙයකි. එය භාෂා මාදිලියකට විශ්වාසයෙන් වැරදි වීමේ හැකියාව ඉවත් නොකරයි.

2035 දී AI කෙබඳු වේවිද? කිසිවෙකු දන්නේ නැත, සහ ඔබට විශ්වාසදායක විස්තර දෙන ඕනෑම කෙනෙක් අනුමාන කරමින් සිටී. වඩාත්ම සංඛ්‍යාත්මක ප්‍රසිද්ධ උත්සාහය Huawei හි Intelligent World 2035 වන අතර, Huawei එහි පුරෝකථනය කරන සෑම ප්‍රවණතාවක්ම ඉල්ලුම ඇති කරන නිෂ්පාදන විකුණන බව දැනගෙන කියවිය යුතුය.

සිසුවෙක් මෙයින් ඉගෙන ගත යුත්තේ කුමක්ද? මෙවලම වෙනස්කම නොවේ, මන්ද එය සැමට ඇත. වෙනස්කම වන්නේ ඔබ AI සිතීම මඟහරින කෙටිමඟක් ලෙස භාවිත කරනවාද, නැතහොත් සිතීම තියුණු කරන පද්ධතියක් ලෙස භාවිත කරනවාද යන්නයි.

මෙම ලිපිය පිටුපස ඇති සාක්ෂි

මූලාශ්‍ර ඉංග්‍රීසියෙන් පවතී. ඒවා මෙහි ඇත්තේ ඔබට කෙලින්ම පරීක්ෂා කළ හැකි වීම සඳහාය — මූලාශ්‍ර පරීක්ෂා කිරීම මේ ලිපියේම පාඩමයි.

• Transformer ගෘහ නිර්මාණය — Vaswani, A. et al., Attention Is All You Need, NeurIPS 2017. arxiv.org/abs/1706.03762
• ChatGPT මාස දෙකකින් මිලියන 100 ක් — UBS විශ්ලේෂණය, Similarweb දත්ත. තෙවන පාර්ශවීය ඇස්තමේන්තුවකි. Reuters, 2023-02-01. reuters.com
• Threads දින පහකින් මිලියන 100 ක් — TechCrunch, 2023-07-10. techcrunch.com
• Claude 3 සහ 3.5 Sonnet — anthropic.com/news/claude-3-family · anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
• DeepSeek-V3 — පරාමිති බිලියන 671, ටෝකනයකට බිලියන 37 ක්, H800 GPU පැය මිලියන 2.788. arxiv.org/abs/2412.19437
• DeepSeek-R1 — විවෘත බර සහිත තර්කන මාදිලිය. arxiv.org/abs/2501.12948
• R1 Nature සම-සමාලෝචනය (2025 සැප්තැම්බර්) — ශක්තිමත් කිරීමේ අදියර ඩොලර් 294,000 ක් පමණ. nature.com
• DeepSeek පිරිවැය පිළිබඳ ස්වාධීන විශ්ලේෂණය — Epoch AI. epoch.ai
• GraphRAG — Edge, D. et al., Microsoft Research, 2024. arxiv.org/abs/2404.16130
• Claude Fable 5 සහ Mythos 5 (2026-06-09) — anthropic.com
• Kimi K3 — පරාමිති ට්‍රිලියන 2.8, විවෘත බර — Moonshot AI, Tom's Hardware හරහා. tomshardware.com
• Qwen3.8-Max — පරාමිති ට්‍රිලියන 2.4 — ⚠️ මිණුම් ලකුණු Alibaba හි අභ්‍යන්තර පරීක්ෂණ ය. the-decoder.com
• Kimi K3 එදිරිව Claude Fable 5, ස්වාධීන සැසඳීම — llm-stats.com
• 2026 AI ඒජන්ත තත්ත්ව වාර්තාව — තාක්ෂණික නායකයන් 500+. Anthropic. claude.com
• ඒජන්ත AI 2026 තත්ත්වය — Forrester. forrester.com
• 2027 අවසානය වන විට 40%+ ඒජන්ත ව්‍යාපෘති අවලංගු වේ — Gartner, 2025-06-25. gartner.com
• Intelligent World 2035 — ⚠️ විකුණුම්කරුවෙකුගේ පුරෝකථනයකි. Huawei ජාල, ගණනය කිරීම, ගබඩා කිරීම සහ බලශක්ති යටිතල පහසුකම් විකුණයි. huawei.com/en/giv
• US DOL AI සාක්ෂරතා රාමුව — අන්තර්ගත ක්ෂේත්‍ර පහක්; ස්වේච්ඡා. 2026-02-13. dol.gov
• AILit රාමුව — ක්ෂේත්‍ර හතරක ප්‍රගතිය; යුරෝපීය කොමිසම / OECD. ailiteracyframework.org
• Future of Jobs Report 2025 — මූලික කුසලතාවලින් 39% ක් 2030 වන විට වෙනස් වේ. WEF. weforum.org

© Idasara Digital (Pvt) Ltd