දුම් දමන ජීවිත

දහඩියෙන් පෙඟුණු මිනිස්සු

පිඹිමින් උඩ බොත්තම් ගලවාගෙන ශර්ට් අස්සට

දුම් දමන ප්ලේන්ටිය - අනුපානයට සිකැරට්ටුවක් දල්වා

බ්ලොග්ගල් අට්ටි දෙකකට - හරහට බැලන්ස් වූ ලෑලි බංකුවේ ඉදගෙන

කරති වාද ළඟ එන කතිර හටන ගැන

බලමින් අත බැදි ඔරලෝසුව

තබමින් බාගයට ඉවර කළ කහට බැඳි කෝප්පය අහකට

දුවයි කඩිමුඩියේ - වැස්සට පිරී  ඉතිරුණු පාරේ කාණු උඩින් පැනගෙන

ආවත් හයේ මහවට - නැතිලු අදත් කෝච්චි

අපරාදේ ප්ලේන්ටියේ ඉතුරු බාගය...    

AI තේරෙන සිංහලෙන්

Deep Learning, Artificial Intelligence වගේ දේවල් හෙනම බරසාර විදිහට කතා වෙද්දී තියෙන ලොකුම කේස් එක තමයි මේ රෙද්ද මොකද්ද කියලා සාමාන්‍ය මනුස්සයෙක්ට කියවලවත් තේරුම් ගන්න බැරි එක! ඔන්න එහෙනං ඔය සිද්ධිය technical මඟුල් මොකුත්ම නැතිව ඉතා සරළව!

මිනිස්සු පගණකත් එක්ක වැඩ කරන්න පටන් ගත්තට පස්සේ ගොඩක් දේවල් මේ අයිටම් එකෙන් ලේසියෙන්ම කරගන්න පුලුවන් කියලා තේරුම් ගියා. හැබැයි ඉතිං කරන්න කියන්න ඕනේ හැම එකක්ම මේ කම්පියුටර් රාජයාට අකුරෙන් අකුර පියවරෙන් පියවර කියලා දෙන්න සිද්ධ උනා. ඒකට තමයි programming languages පාවිච්චි කරන්න උනේ. පරිගණකයට තේරෙන විදිහට කරන්න ඕනේ හැමදෙයක්ම ලියලා කරලා දෙන්න. මෙන්න මේ ලියලා කරලා දෙන instrcuctions ටිකට algorithm කියලා පොඩ්ඩක් බරසාර වචනයක් පාවිච්චි කළා. 

ඔහොම ටික කාලයක් යද්දි මිනිස්සුන්ට හිතුනා, අපි විදිහටම හිතන පතන, අපි විදිහටම experience වලින් ඉගෙන ගන්න, ගොඩක් සැරයක් එකම දේ කරපුවහම මතක හිටින, එකම විදිහේ රටාවල් (හරියට ඔය ලියවැල් රටා වගේ) අල්ලගන්න පුළුවන් machine තිබ්බොත් මාර ලල් එකක් තියෙයි කියලා. 

අන්න එතනදී.... කෘතීම බුද්ධිය හෙවත් artificial intelligence කියන concept එක ලෝකෙට ආවා. 

concept ආවාට වැඩක් නෑනේ, මේක අර කම්පියුටර් රාජයාට පියවරෙන් පියවර ලියලා කරලා දෙන්න බැරිනම්! අන්න ඒ නිසයි මිත්‍රවරුනි AI algorithm බිහිවෙන්නේ. මේවා අර අපි කලින් කතා කරපු instructions සැට් එකෙන් පොඩ්ඩක් වෙනස් උනා. මොකෝ experience වලින් ඉගෙන ගන්න, ගොඩක් සැරයක් එකම දේ කරපුවහම මතක හිටින සීන් එක එහෙම මේ algorithm වලට පුළුවන් වෙන්න උනා. 

මිනිස්සුන්ට තේරුම් ගියා එයාලා ගොඩක් කාලයක් හරිම ආයාවෙන් කරගෙන හිටිය statistics වලින් ඔය රටා අදුන ගන්න වගේ අයිටම් කරගන්න පුළුවන් කියලා. ඒත් එක්ක සම්භාවිතාව (probability) එහෙම වැඩේට එකතු කරගත්තොත් ගොඩ කියලා. ඕකට තවත් ගණිත මිණිත අනුපාන දාල කරලා machine learning කියන concept එක ගොඩ නැගුවා. (මේ AI algorithm කරන්න පුළුවන් එකම විදිහ නෙවෙයි. අනිත් එව්වා ගැන කියන්න ගියොත් වැඩේ complex වෙනවා.) 

මේ concept එකේ තියෙන algorithm වල තිබ්බ විශේෂත්වය තමයි අකුරෙන් අකුර හැමදෙයක්ම කියලා දෙන්න ඕනේ නැති එක. පොඩි පොඩි ගණිත මිණිත ජිල්මාට් දාලා තියෙන data ගොඩාරියකින් "ඉගෙන ගන්න" මේවට පුළුවන් උනා. ඇත්තටම් කිව්වොත් මේ ඇතුලේ තියෙන්නෙ ලොකු පොඩි ගණිතමය සමීකරණ ටිකක්.    

මිනිස්සුන්ටත් අමුතුම විදිහේ අදහස් එනවනේ. අවුරුදු ගානකට කලින් මිනිස්සුන්ට හිතුනා, අපේ මොළ ගෙඩියේ තියෙන න්‍යුරෝ, ගණිතමය විදිහකට ලියාගන්න පුළුවන් උනොත් මරුනේ කියලා! මිනිස්සු හිතුවා අපේ මොළේට වගේ එකම දෙයක් දිගටම පෙන්නපුවහම මතක හිටිනවා වගේ මේ ආටිවිශල් නියුරෝන් අයිටම් එකත් එහෙම කරයි කියලා. හරියට අපිට පොඩි කාලේ "අන්න පුතේ කාක්කා" කියලා පෙන්නුවා වගේ!

වැඩේ හරි ගියා! නමසිය හතලිස් ගණන් වල මේ concept එක එළියට ආවාට අසූ අනූ ගණන් වෙනකම් හරිම සරළ විදිහට තමයි මේක තිබ්බේ. මොකෝ මේ ගණිත සමීකරණ ටික විසඳගන්න තරම් powerful කොම්පීතර රාජයෝ හිටියේ නැති නිසා. 

අපේ මොළේ ඇතුළේ ඔය නියුරෝන බිලියන ගාණක් තියනවා වගේ මේ ආටිවිශල් නියුරෝන ලේයර් ලේයර් ගොඩ ගහලා (හරියට ලේයර් කේක් එකක් වගේ) හදාගත්තොත් මිනිස්සුන්ට සුපිරි වැඩක් ගන්න පුළුවන් කියලා තේරුම් ගියා. අන්න එව්වා තමයි Deep Neural Networks නැත්නම් deep learning concpet එක කියන්නේ. මේකත් අර ආටිවිශල් න්‍යුරෝන් එකම තමා. වෙනස හරියට ඩීප් පෑන් පීසා එකක් වගේ මහත වැඩියි! රහත් වැඩියි! :D

දැන් ඉන්න පත කොම්පියුටර් රාජයෝ එක්ක මේ ඇතුළේ තියෙන සමීකරණ විසඳන එක පොඩ්ඩක් ලේසි වෙලා තියෙනවා. ලේසිම කිව්වට ලේසිමත් නෑ. ;) 

ඔහොම යද්දී වෙලාව අහද්දී වෙලාව කියන අක්කා කෙනෙක් පෝන් එකට එන්න ගත්තා. අපේ මූනත්තහඩුව ෆෝන් එකේ පාස්වර්ඩ් එක විදිහට ගන්න පුළුවන් උනා. පින්තූරයක් පෙන්නපුවහම ටක්කේටම මේ ඉන්නේ මේ ඩයල් එක කියලා කියන්න කොම්පීතරේට පුළුවන් උනා!

ඔන්න ඔහොමයි මිත්‍රවරුනි තොරණේ විස්තරේ...

කට කහනවට කියන කතාවක්...

අපි හැමදාම කතා වෙනවා ලංකාවේ අධ්‍යාපන ක්‍රමයේ වෙනසක් වෙන්න ඕනේ කියලා. ඇත්ත!ජාතික අධ්‍යාපන ප්‍රථිපත්තියක් වගේම විෂය නිර්දේශ වල වෙනස්කම් එක වසරේ ඉදන්ම ඇති විය යුතුයි. විශ්වවිද්‍යාල වල syllabus, course content වෙනස් විය යුතුයි. ඒක තියෙන vital need එකක්. හරි! ඒක වෙනකම් බලං හිටියහම හරිද?

ලංකාවේ state universities වගේම private degree offering institutes වලත් මේ මං දැක්ක දුටුව දේව්ල් ටිකක්. සමහට විට මේවා ගොඩක් STEM සහ IT related වෙන්න පුළුවන්. හැබැයි generalise කරලා ගත්තොත් ඔක්කොටම අදාළ ඇති.

ළමයි -
- ගොඩක් වෙලාවට ඩිග්‍රී එක කරන්නේ ඒකට select වෙච්චි නිසා, නැත්නම් අම්මලා තාත්තාලා කියන නිසා.. එහෙමත් නැත්නම් කරන්න තියෙන එකම option එක නිසා. ඒ ඇර ආසාවෙන් සහ field එක ගැන උනන්දුවෙන් කරනවා අඩුයි.

- ඒ නිසාම බලන්නේ GPA එක හරි assignment ටික හරි සල්ලි වලට හරි ගොඩ දාගන්න.

- self learning බිංදුවයි!

- research එකක්, project එකක් කරන්නේ වදෙන් පොරෙන් බේරෙන්නෙ මිසක් කිසිම තේරුමකින්, ආසාවකින් නෙවෙයි.

- Union එකකින් ළමයින්ගේ research equipment වලට අඩුවක් වගේ දෙයක් ගැන කතා කරනවා හරිම අඩුයි.

ආචාර්‍යවරු -
- ගොඩක් වෙලාවට හොද රිසල්ට් එකක් දාල එතනට ආවාට industry එකේ තියෙන්නේ මොන වගේ trends ද කියලවත් ටිකක් වත් හොයලා බලන්න කම්මැලියි.

- Industrial Engagement නිල්!

- සමහර අය තමන්ගේ university මේල් එක වැඩ කරනවද දන්නේත් නෑ!

- අලුත් subject එකක්, අලුත් technology එකක් course එකට දාගන්න කොහෙත්ම කැම්ති නෑ.

- research paper එකක් මලාට කියවන්නේ නෑ! හැබැයි දේශපාලන පෝස්ට් නම් newsfeed එකේ වැහි වැහැලා!

- තමන්ගේ පත්වීම ස්ථීර කරගන්න, නැත්නම් grant එකක් ගන්න research, higher studies කරනවා මිසක් ඒකේ outcome එක ගැන හිතනවා හරිම අඩුයි.

- තමන්ගේ තත්ත්වේ, පොරත්වය පෙන්නන්න මහන්සි වෙනවා මිසක් හිතලා දෙයක් කරන්නේම නැති තරම් (සමහර විට සිස්ටම් එක run වෙන විදිහට අමාරු ඇති එහෙම කරන්න)

- ලෙක්චර් එක කළාම, practical sheet එක ඉවර කළාම තමන්ගේ duty එක ඉවරයි කියලා හිතාගෙන ඉන්නේ.

- කැපිලි කෙටිලි, මඩ ගැහිලි වලට දෙයියෝ!

ඔය ඉහළින් තියෙන ලිස්ට් එක ඔක්කොටම අදාළ නෑ! තමන්ගේ අතින් වියදම් කරගෙන පැය හයක් drive කරගෙන lectures කරන්න ආපු මිනිස්සු, අතේ සල්ලි වලින් ළමයින්ට research equipment අරගෙන දුන්නු ඩයල්, එකම citation එකක්වත් යන්නේ නැතිව ළමයින්ගේ papers correct කරපු lecturers ලා ඕනේ තරම් ඉන්නවා.

මේ අපි කතා කරන්නේ experience තියෙන ටිකක් ඉහ නිකට පැහිච්චි කට්ටිය ගැන විතරක් නෙවෙයි. University out වෙච්චි ගමන් Demonstrator/ Tutor/ Assistant Lecturer විදිහට ඉන්න අපේ අයත් අදාළයි. නිකමට මතක් කරලා බලන්න මචං අන්තිමට අලුත් technology එකක් අල්ලලා ළමයෙක්ව mentor කළේ කවද්දා කියලා??

මේක ඇති වෙන්න හේතු ඉතින් ගොඩක් තියෙනවා. මම හිතෙන විදිහට ලොකුම salary scale එකක place කරන්න ඕනේ මේ positions සොච්චම් පඩියකට දාන තැන ඉදන්ම වෙනස් වෙන්න ඕනේ.

හැබැයි අපි පොඩ්ඩක් කම්මැලිකම අත ඇරලා ඔය ලිස්ට් එක කියවලා බැලුවොත් ගොඩක් එව්වා අපිටම කරන්න පුළුවන් changes!

එහෙම අපි change වෙන්නෙ නැතිව system change එකක් ගැන හීනෙකින් වත් හිතනවනම් නිදහස් අධ්‍යාපනයයි, අධ්‍යාපනයේ නිදහසයි ගැන අපි කතා නොකර ඉමු.

මඟුලක් කතා කරනවා! මාසේ අන්තිමේ පඩිය එනවනම්.. මොන ලබ්බකටද මෙව්ව කරන්නෙ?

වමෙන් එළවීම සහ ප්ලාස්ටික් බෝතල්

අටං අයියා පහුගිය දොහේ මං කොටපු නාඩියකට “මා නොදකින විසිතුරු ගැන මට පවසනවද ඔයා ............ කියලා කියවනවා මමනං” කියලා කොමෙන්ට් එකක් දාලා තිබ්බා. ගියපු කරපු තැන් ගැන මොනවා හරි කොටනවා කියලා ඒ නිසා හිතුවා.

පහුගිය දොහේ මං ට්‍රම්ප්පච්චීගේ දේශයට ගැච්චුවා පොඩි වැඩ වගේකට. ගියේ ඇමරිකා එක්සත් ජනපදේ වොශින්ටන් ප්‍රාන්තයේ සියැටෙල් වලට. (කලින් ගියපු කරපු එව්වා ගැන ඔන්න ඔය පහළින් තියෙන එව්වගේ ඇති)

• නාඩි ඇට් ඇමරිකා 01
• සියැටෙල්
• කම් ඕ ගෝ චිකාගෝ
• රිවස් යන ගඟ 

සියැටෙල් තමයි ලෝක ප්‍රසිද්ධ මයික්‍රොසොෆ්ට් සමාගමේ ප්‍රධාන ඔපිසිය තියෙන්නේ. දැන් ඔය සමාගමේ ලොකු තැන ඉන්නේ බිල් ගේට්ස් ලොක්කා නෙවෙයි. “සත්‍යා නඩෙල්ලා” කියලා අපේ අල්ලපු රටේ ඩයල් එකක්.

සියැටෙල් කියන්නේ මං ලෝකේ දැකපු ලස්සනම නගර වලින් එකක්. කතාවට කියන්නේ සියැටෙල් වලට හැමදාම වහිනවා කියලා. කොහොමත් හරිම සෞම්‍ය දේශගුණයක් තමයි තියෙන්නෙ. සියැටෙල් වල තියෙන කරන දේවල් එහෙම ගැන විස්තර ඉස්සර කොටපු එව්වගේ ඇති.

හිටපු දවස් හැම එකේම උදේ ඉදන් හවස් වෙනකම් වැඩ, මීටින් තිබ්බා. මෙහෙ තියෙන වෙනස තමයි අපි ලංකාවේ හුරු වෙලා ඉන්නවා වගේ පැය ගණන් දිග කෑම පැය එහෙම නැති එක. ගොඩක් වෙලාවට කෑම එකත් අරගෙන මොකක් හරි මීටින් එකකට දුවන්න ගොඩක් වෙලාවට වෙනවා. කාලයෙන් උපරිම ප්‍රයෝජන ගන්න තමයි ට්‍රයි එක. කලිනුත් මම කියලා ඇති මෙහෙ ප්ලාස්ටික් වතුර බෝතල් ඇත්තේම නැති තරම් කියලා. හැම එක්කෙනෙක් අතේම වගේ reusable water bottle එකක් තියනවා. ඒක රීෆිල් කරගෙන පාවිච්චි කරනවා. මේ අවුරුද්දේ අපිත් ඒ ට්‍රයි එක දෙමුද? මොකෝ ඔය හැමදාම පාවිච්චි කරන ප්ලාස්ටික් බෝතල් අන්තිමේ යන්නේ මුහුදට. මං ඔන්න දැක්කා වැඩියෙන්ම මුහුදට කුණු දාන රටවල් අටට ලංකාවත් තියනවා කියලා.

Vertical Farming

තව අපූරු දෙයක් තමයි මේ ආයතනය ඇතුලේ පොඩි පොඩි එළවළු එහෙම වවලා තියෙනවා පස් නැතිව! “Vertical Farming” සිස්ටම් එකට. ඔන්න විඩියෝ කෑල්ලක් දැම්මා. කැමති නම් බලන එකයි ඇත්තෙ. ලංකාවෙත් මේ දේ පරේෂණ මට්ටමෙන් වෙනවා. CodeGen එකේ තියෙන එකනං මං දැකලා තියෙනවා.  

ඔය එහෙ මෙහෙ රටවල් වල යද්දී දැක්ක තවත් අපූරු දෙයක් තමයි විශේෂ අවශ්‍යතා සහිත දරුවන්ට සහ වැඩිගිටි අයට තියෙන පහසුකම් වගේම ඔවුන්ව රටේ work force එකට සම්බන්ධ කරගෙන තියෙන අපූරුව. මයික්‍රොසොෆ්ට් ආයතනය ඇතුළේ තියෙන සමහර කැන්ටීන් වල වැඩ කරන්න ඉන්නේ විශේෂ අවශ්‍යතා සහිත අය. සමහර වෙලාවට ඔවුන් අතින් සුළු අත්වැරදීම් වෙනවා. සමහර වෙලාවට වැඩ කරන්න ටිකක් වෙලා ගන්නවා. හැබැයි ආයතනයේ සේවකයෝ එව්වා හරිම සිනහමුසු මුහුණින් ඉවසගෙන ඉන්නවා.

දැනට මං ඉන්න කැන්ගරු දේසෙත් මේක මම දැකලා තියෙනවා. මගේ research center එක තියෙන විශ්වවිද්‍යාලේ වෙනමම ඒකකයක් තියෙනවා ඒ වගේ අය ගැන හොයලා බලන්න. ඒ වගේම පුළුවන් හැම වෙලේම ඒ අයට පොඩි පොඩි වැඩ පවරලා සාමාන්‍ය පුද්ගලයෝ වගේම සමාජයේ පිලි ගැනීමක් ලබා දෙන්න උත්සාහ කරනවා.

ඔය කිව්වෙ ටිකක් සිරියස් කෑලි දෙක තුනක් නේ. ඔය වගේ එහෙ මෙහෙ යන එකේ ටිකක් ඇවිදලා කරලා ෆන් එකක් ගන්නත් මංතුමා ඉතිං පැකිලෙන්නෙ නෑ. මොකෝ කොහෙ හරි ගිහිං හෝටලේ ඇතුලේ ගේ ගෙම්බා වගේ ඉන්න එක මට එපා කරපු දෙයක්. ඉතිං පොඩ්ඩක් ඇවිදලා කරලා බැලුවා. ඔක්තොම්බර් කියන්නෙ ඇමරිකාවට සරත් සමය. ඉතිං කහ පාටට, තැඹිලි පාටට හරි ලස්සනට ගස් කොලන් බලා ගන්න පුළුවන්. 

කොළ හැලිලා

පාරෙ තොටේ ඇවිදිදී මොලේ කොලොප්පන් වෙන වැඩේ තමයි වාහන යන පැත්ත! එහෙ වාහන එළවන්නේ දකුණෙන් නේ. නිකම් හිතලා බලපන්කෝ පාර පනිද්දී.. නිකමට හරි වාහනයක් එළවද්දී තියෙන සනීපේ! දෙපාරක් තුන් පාරක් ම මං ටැක්සියේ ඩ්‍රයිවර් සීට් එක පැත්තෙන් නගින්න ගිහිං පීචං උනා.

එන ගමන් ලොස් ඇන්ජලීස් සැන්ටා මොනිකා පියර් එකට

කාල වෙලාව ලැබෙන විදිහට හිමීට කොටන්නම් එහෙනං! ජය!