උඹලට හිතෙන්නේ නැද්ද, AI නෙවේ මොන රෙද්ද ආවත් මිනිහෙක්ට දෙයක් ඉගෙනගන්න Speed එක වෙනස් කරන්න බෑ කියලා. මිනිස්සු කියන්නේ මාරම හෙමින් දේවල් ඉගෙනගන්න පිරිසක්. Research වලිනුත් පෙන්නලා තියෙනවා මිනිස්සු Multitasking කරන්න ගත්තම Productivity එක අඩුවෙනවා කියලා. ඒ කාලේ ඉදන්ම මිනිස්සුන්ට දෙයක් ඉගෙනගන්න තියෙන හොදම විදිහ තමයි එක දේකට එක වෙලාවක Focus එක දීලා අදාල Subject එකේ Depth එකට යන එක. මේ Process එක මාර Slow. උඹලා මොන Field එක ගත්තත්, ඒකේ Hierarchy එකේ උඩම ඉන්න Top performer කෙනෙක් සෑහෙන Time එකක් හරි Commitment එකක් හරි තමන්ගේ Subject එකට දීලා තියෙනවා.
Technology එක කොච්චර වේගෙන් දියුණු වුණත් Technology එකට බෑ අපිට දේවල් ග්රහණය කරන්න පුලුවන් හැකියාව වැඩි කරන එක. AI නිසා අපිට කලින්ට වඩා දේවල් ඉගෙනගන්න එක ලේසි. ඒක අවිවාදෙන් පිළිගන්න වෙනවා. ඒත් කලින්ට වඩා දේවල් ඉගෙනගන්න ලේසි වුණාට ඔය හැම එකාම Subject එකක තියෙන Advanced concepts ඇගට දැනෙන ලෙවල් එකකට ඉගෙනගන්න, පට්ට Exhausting process එකකට යන්න වෙනවා. ඌ නිතරම Logically argue කරන්න ඕන, පැය ගණන් එකම Concepts වල හිරවෙලා ඉන්න ඕන.. bla bla... සරලවම කිව්වොත් Theories ඇගට දැනෙන ලෙවල් එකට එන එක, මාර Exhausting process එකක්. AI නිසා ඒ Process එකට දැනෙන බලපෑමක් කරන්න බෑ.
නිකන් මෙහෙම හිතපන්කෝ. A/L වල ලංකාවේ පළවෙනියෝ පැටවු ගහපු සර් කෙනෙක් හිටියත් ළමයගේ Effort එක නැත්නම් උපරිම S එකකට හරි, C එකකට හරි තමයි යන්න පුලුවන්. A එකක් ගන්න ළමයා මම කියපු අර Exhausting process එකේ යන්නම ඕන. Technology එකකට ඕනනම්, ළමයට ලේසියෙන් Resources ලබාගන්න පුලුවන් විදිහට Accessibility එක ලබල දෙන්න පුලුවන්. ඒත් ඒ ලබාදීපු Resources ග්රහණය කරලා දෙන්න Technology එකට බෑ.
තවත් සරලව කිව්වොත් 1990 කාලේ වගේ A/L අඩු Results වලින් Medicine, Engineering යන්න පුලුවන්. ඒ කාගේ BBC වගේ එකක්ට වුණත් Medicine, Engineering වගේ යන්න පුලුවන්. මොකද ඒ වෙද්දි උන් තමා Hierarchy එකේ ටොප් ලෙවල් එකේ ඉන්න අය. ඔයිට සාපෙක්ෂව බර ගාණක් A/L Fail වෙන්නත් ඇති. ඒත් කාලයත් එක්ක ළමයින්ට Resources වලට Accessibility එක වැඩි වුණා. ඒ කාලෙට සාපෙක්ෂව Fail වෙන ළමයි Percentage එක අඩු වුණා. 2014 විතර වෙද්දී A 3ක් විතර ඕන Medicine faculty යන්න. කොළඹ Medicine යන්න Top A3 ක් වගේ ඕන. ඒකෙන් අදහස් වෙන්නේ යට ඉන්න ලෙවල් එක උඩට යනවා වගේම උඩ ඉන්න ලෙවල් එකත් උඩට ගියා කියන එක. ඒ නිසා යට එකාගෙයි උඩ එකාගෙයි gap එකේ ලොකු වෙනසක් වෙලා නෑ වගේ කාලයත් එක්ක යද්දි.
උඹලා කියන්න පුලුවන් AI කියන Broad subject එක A/L එකත් එක්ක Compare කරේ ඇයි කියලා. මම A/L උදාහරණෙට ගත්තේ මේකේ හැමෝටම A/L කියන එක Familiar නිසා. අනික AI තියා මොන Technology එක ආවත් මිනිහෙක්ව Evaluate කරන්නේ උට Task එකක් දීලා ඌ ඒක Perform කරන විදිහ බලලනෙහ්. ඉතින් A/L කියන්නෙත් එහෙම Task එකක් තමයි (ඒකට Prepare වෙන්න අවුරුදු දෙකහමාරක් යනවා.). ඒක හොදටම Perform කරන එවුන්ව තෝරගන්නවා. Simple as that.
මට කියන්න ඕන වුණේ, AI නිසා අපි නිතරම හිතන්නේ, ඒ කාලේ මිනිහෙක් Software එකක් හදන්න Developer කෙනෙක්ට වෙනම ගාණක් දෙන්න වෙනවා. ඒත් AI නිසා මට තනියම හදන්න පුලුවන්. ඒ නිසා IT එව්න්ට ජොබ් නැති වෙනවා කියලනෙහ්. අපි හැමදාම හිතුවේ යට එකා උඩට එන විදිහ. ඒත් එහෙම හිතන එවුන් දන්නේ නෑ IT හොදටම පුලුවන් එකෙක්නුත් ඒ අයි නිසා ඌ වගේම Steps හෙන තොගයක් ඉස්සරහට යනවා කියලා. ඒ නිසා IT බැරි එකා හදපු Product එකෙයි, IT පුලුවන් එකා හදන Product එකෙයි Gap එක එහෙමම තියෙනවා.
උඹලා මොකද හිතන්නේ මේ ගැන?
Technology එක කොච්චර වේගෙන් දියුණු වුණත් Technology එකට බෑ අපිට දේවල් ග්රහණය කරන්න පුලුවන් හැකියාව වැඩි කරන එක. AI නිසා අපිට කලින්ට වඩා දේවල් ඉගෙනගන්න එක ලේසි. ඒක අවිවාදෙන් පිළිගන්න වෙනවා. ඒත් කලින්ට වඩා දේවල් ඉගෙනගන්න ලේසි වුණාට ඔය හැම එකාම Subject එකක තියෙන Advanced concepts ඇගට දැනෙන ලෙවල් එකකට ඉගෙනගන්න, පට්ට Exhausting process එකකට යන්න වෙනවා. ඌ නිතරම Logically argue කරන්න ඕන, පැය ගණන් එකම Concepts වල හිරවෙලා ඉන්න ඕන.. bla bla... සරලවම කිව්වොත් Theories ඇගට දැනෙන ලෙවල් එකට එන එක, මාර Exhausting process එකක්. AI නිසා ඒ Process එකට දැනෙන බලපෑමක් කරන්න බෑ.
නිකන් මෙහෙම හිතපන්කෝ. A/L වල ලංකාවේ පළවෙනියෝ පැටවු ගහපු සර් කෙනෙක් හිටියත් ළමයගේ Effort එක නැත්නම් උපරිම S එකකට හරි, C එකකට හරි තමයි යන්න පුලුවන්. A එකක් ගන්න ළමයා මම කියපු අර Exhausting process එකේ යන්නම ඕන. Technology එකකට ඕනනම්, ළමයට ලේසියෙන් Resources ලබාගන්න පුලුවන් විදිහට Accessibility එක ලබල දෙන්න පුලුවන්. ඒත් ඒ ලබාදීපු Resources ග්රහණය කරලා දෙන්න Technology එකට බෑ.
තවත් සරලව කිව්වොත් 1990 කාලේ වගේ A/L අඩු Results වලින් Medicine, Engineering යන්න පුලුවන්. ඒ කාගේ BBC වගේ එකක්ට වුණත් Medicine, Engineering වගේ යන්න පුලුවන්. මොකද ඒ වෙද්දි උන් තමා Hierarchy එකේ ටොප් ලෙවල් එකේ ඉන්න අය. ඔයිට සාපෙක්ෂව බර ගාණක් A/L Fail වෙන්නත් ඇති. ඒත් කාලයත් එක්ක ළමයින්ට Resources වලට Accessibility එක වැඩි වුණා. ඒ කාලෙට සාපෙක්ෂව Fail වෙන ළමයි Percentage එක අඩු වුණා. 2014 විතර වෙද්දී A 3ක් විතර ඕන Medicine faculty යන්න. කොළඹ Medicine යන්න Top A3 ක් වගේ ඕන. ඒකෙන් අදහස් වෙන්නේ යට ඉන්න ලෙවල් එක උඩට යනවා වගේම උඩ ඉන්න ලෙවල් එකත් උඩට ගියා කියන එක. ඒ නිසා යට එකාගෙයි උඩ එකාගෙයි gap එකේ ලොකු වෙනසක් වෙලා නෑ වගේ කාලයත් එක්ක යද්දි.
උඹලා කියන්න පුලුවන් AI කියන Broad subject එක A/L එකත් එක්ක Compare කරේ ඇයි කියලා. මම A/L උදාහරණෙට ගත්තේ මේකේ හැමෝටම A/L කියන එක Familiar නිසා. අනික AI තියා මොන Technology එක ආවත් මිනිහෙක්ව Evaluate කරන්නේ උට Task එකක් දීලා ඌ ඒක Perform කරන විදිහ බලලනෙහ්. ඉතින් A/L කියන්නෙත් එහෙම Task එකක් තමයි (ඒකට Prepare වෙන්න අවුරුදු දෙකහමාරක් යනවා.). ඒක හොදටම Perform කරන එවුන්ව තෝරගන්නවා. Simple as that.
මට කියන්න ඕන වුණේ, AI නිසා අපි නිතරම හිතන්නේ, ඒ කාලේ මිනිහෙක් Software එකක් හදන්න Developer කෙනෙක්ට වෙනම ගාණක් දෙන්න වෙනවා. ඒත් AI නිසා මට තනියම හදන්න පුලුවන්. ඒ නිසා IT එව්න්ට ජොබ් නැති වෙනවා කියලනෙහ්. අපි හැමදාම හිතුවේ යට එකා උඩට එන විදිහ. ඒත් එහෙම හිතන එවුන් දන්නේ නෑ IT හොදටම පුලුවන් එකෙක්නුත් ඒ අයි නිසා ඌ වගේම Steps හෙන තොගයක් ඉස්සරහට යනවා කියලා. ඒ නිසා IT බැරි එකා හදපු Product එකෙයි, IT පුලුවන් එකා හදන Product එකෙයි Gap එක එහෙමම තියෙනවා.
උඹලා මොකද හිතන්නේ මේ ගැන?
aduw neh 2000 passe ewn modai kiyl 
