මම philosopher කෙනෙක් නෙමෙයි

මම philosopher කෙනෙක් නෙමෙයි. 

මම පුහුණුවෙන් engineer කෙනෙක් — වසර 28කට ආසන්න professional engineering experience එකක්, ඒ සඳහා අවශ්‍ය academic training එකක්, සහ ඒ කාලය පුරා විවිධ මට්ටමේ complex engineering problems, uncertainties, competing constraints සහ real-world boundary conditions සමඟ වැඩ කිරීමෙන් ගොඩනැගුණු practical discipline එකක් මට තිබෙනවා.

ඒ නිසා AI, consciousness, language, subjectivity, Lacan වැනි ප්‍රශ්න වෙත මම ළඟා වෙන්නේත් බොහෝවිට philosopher කෙනෙක්ගේ ක්‍රමයට නෙමෙයි. මගේ පුරුද්ද ප්‍රශ්නයක් model කිරීම, එහි variables සහ relationships හඳුනාගැනීම, assumptions කිහිපයක් තැබීම, boundary conditions වෙත ඒවා තල්ලු කර බැලීම, සහ model එක fail වෙන්නේ කොතැනද කියලා සොයා බැලීමයි.

මම මේකට කැමතියි idea-engineering කියන්න.

AI ගැන දැන් අපට තියෙන ප්‍රශ්නය:

අද AI systems ඉතා වේගයෙන් වෙනස් වෙනවා. ඒ සමඟම consciousness, intelligence, agency, intention, understanding වැනි මිනිසා සම්බන්ධයෙන් අප භාවිතා කළ concepts නැවත ප්‍රශ්න කරන්න සිදුවෙනවා.

Machine එකක් “I” කියන විට එහි “I” කවුද?

Language model එකක් desire එකක් තිබෙනවා වගේ කතා කරන විට එය desire එකක්ද?

Reasoning වගේ පෙනෙන computation එකක් reasoning කියලා අපි හඳුන්වන්නේ කුමන boundary එකෙන් පසුවද?

Anthropomorphism එකෙන් අපි machine එකට නැති දෙයක් පවරනවාද? නැත්නම් anthropomorphism ගැන ඇති බිය නිසා machine එක තුළ මතුවෙමින් තිබෙන අලුත් capabilities හඳුනාගැනීමට අපි අසමත් වෙනවාද?

මගේ උනන්දුව මේවාට ඉක්මන් philosophical answers දීම නෙමෙයි.

මගේ උනන්දුව ඒ ප්‍රශ්න engineer කිරීමයි.

Brainstorming එකයි publication එකයි එකම දෙයක් නෙමෙයි

මගේ videos හෝ informal discussions වලදී මම concepts සමඟ තරමක් නිදහසේ වැඩ කරනවා. එවැනි exploratory discussion එකක terminology සෑම විටම textbook definition එකට millimetre precision එකෙන් ගැළපෙන්නේ නැති වෙන්න පුළුවන්.

ඒක මම අඩුපාඩුවක් විදිහටම දකින්නේ නැහැ.

Engineering design එකක preliminary sketch එක final construction drawing එක නෙමෙයි. ඒ වගේම intellectual brainstorming එකක් peer-reviewed paper එකක් හෝ carefully edited preprint එකක් නෙමෙයි.

නමුත් ඒ දෙක අතර discipline එකක් තිබිය යුතුයි.

Idea එක paper එකක්, preprint එකක් හෝ වෙනත් serious literary/research output එකක් බවට පත්කරන විට definitions, sources, mathematical consistency, previous literature, counterarguments සහ terminology ඉතා දැඩිව නැවත පරීක්ෂා කළ යුතුයි. අද AI assistance නිසා මේ iterative process එක — searching, comparing, stress-testing, editing, correcting — පෙරට වඩා වේගයෙන් කළ හැකියි.

නමුත් final intellectual responsibility එක AI එකේ නෙමෙයි.

ඒක ලියන මනුෂ්‍යයාගේ.

Q, K, V වලින් Lacan වෙත ගියේ ඇයි?

Transformer architecture එකේ Query, Key සහ Value matrices ගැන ඉගෙනගනිමින් සිටියදී මට වැදගත් conceptual resemblance එකක් පෙනුණා.

මම කිව්වේ Q = Lacan, K = Lacan, V = Lacan කියලා නෙමෙයි.

මගේ ප්‍රශ්නය වෙන එකක්:

Meaning එක isolated object එකක් තුළ තිබෙන property එකක් නොවී relationships තුළින් මතුවෙනවා නම්, machine relationality සහ Lacanian signification එක එකිනෙකට එරෙහිව තබා බැලූ විට අපට අලුත් දෙයක් පෙනෙනවාද?

එතැනින් තවත් ප්‍රශ්නයක් මතුවුණා.

Transformer එක relational closure එකක් computationally නිර්මාණය කරන්න උත්සාහ කරනවා නම්, Lacanian subject එක symbolic closure එකේ impossibility එක වටා මතුවෙනවා කියන අදහස සමඟ ඒ දෙක stress-test කළොත් මොකද වෙන්නේ?

මෙය identity claim එකක් නෙමෙයි.

එය experimental juxtaposition එකක්.

මම දැනට කියවා ඇති සහ සොයාබලා ඇති දේ තුළ QKV architecture සහ Lacanian subjectivity මේ විශේෂ ආකාරයෙන් එකට model කරන formulation එකක් මට තවම හමු වී නැහැ. හෙට කෙනෙක් එවැනි prior work එකක් පෙන්වුවොත් මම සතුටින් එය කියවන්නම්, cite කරන්නම්, මගේ claim එකත් නිවැරදි කරන්නම්.

Research කියන්නේ originality ආරක්ෂා කරගෙන fortress එකක් හදන එක නෙමෙයි. තමන්ගේ model එක evidence ඉදිරියේ වෙනස් කිරීමට සූදානම්ව සිටීමත් research එකේ කොටසක්.

Sinhala-speaking young minds වෙත මගේ බලාපොරොත්තුව

මගේ YouTube channel එකෙන් මට අවශ්‍ය “මේක තමයි answer එක” කියලා කියන්න නෙමෙයි.

මට ඕනේ කෙනෙක් video එක බලලා,

“මේ assumption එක වැරදියි.”

“මේ relationship එක වෙන විදිහකට model කරන්න පුළුවන්.”

“මේකට mathematics එකක් හදන්න පුළුවන්.”

“Lacan මෙතැනට ගේන එක වැරදියි — නමුත් මෙන්න වඩා හොඳ theoretical framework එකක්.”

“මේ idea එක computational experiment එකකින් test කරමු.”

කියලා මගෙන් ඉදිරියට යන එක.

මට අවශ්‍ය මම අලුත් අදහසක් කොපමණ හොඳින් comprehend කළාද, පැරණි theory එකක් කොපමණ නිවැරදිව reproduce කළාද, නැත්නම් මම හරිද වැරදිද කියලා මාවම මිනුම් දණ්ඩ කරගන්න එක නෙමෙයි. ඒවා අවශ්‍ය විවේචන වුණත්, මට වඩා වැදගත් ප්‍රශ්නය “මෙතැනින් තවත් ඉදිරියට යන්න පුළුවන් කොහොමද?” කියන එකයි.

මම වැරදි තැන correct කරලා, හරි තැන refine කරලා, දෙකම පසුකරගෙන මේ අදහස වඩා precise, testable, usable දෙයක් බවට පත්කරන්න පුළුවන් නම් — ඒක තමයි මම බලාපොරොත්තු වෙන intellectual continuation එක.

විශේෂයෙන් Sinhala භාෂාවෙන් සිතන තරුණ පරපුරකට AI ගැන discussion එක “AI හොඳද නරකද?”, “jobs නැතිවෙයිද?”, “machine එක conscious වෙයිද?” වැනි binary questions වලට සීමා නොවී, architecture, mathematics, language, cognition, psychoanalysis සහ philosophy අතර නොපෙනුණු relationships සොයා යන්න පුළුවන් intellectual space එකක් අවශ්‍යයි කියලා මම හිතනවා.

එහි මගේ කාර්යය final answers සැපයීම නොවෙන්න පුළුවන්.

සමහරවිට මගේ කාර්යය "better questions engineer" කිරීම පමණක් වෙන්න පුළුවන්.

මගේ assumptions වැරදි වෙන්න පුළුවන්. Analogies break වෙන තැන් තිබෙන්න පුළුවන්. මගේ terminology correct කරන්නත් පුළුවන්. ඒ සියල්ලම මේ process එකේ කොටස්.

මට අවශ්‍ය මගේ අදහස් ආරක්ෂා කරගන්න නෙමෙයි.

ඒවායේ limits සොයාගන්න.

අද මම දකින relationship එක හෙට තරුණ researcher කෙනෙක් mathematical model එකක් කරයි. තවත් කෙනෙක් ඒක completely reject කරලා වඩා හොඳ framework එකක් හදයි. තවත් කෙනෙක් මට නොපෙනුණු connection එකක් එතැනින් සොයාගනියි.

එහෙම වුණොත් මගේ intervention එක සාර්ථකයි.

මගේ passion එක theories එකිනෙකට ගැළපෙන බව prove කිරීම නෙමෙයි.

ඒවා එකිනෙකට ගැටෙන්න සලස්වා, ඒ ගැටීමේ boundary එකේ අපි තවම නොදන්නා දෙයක් පෙනෙනවාද කියලා බලන එකයි.

කවදාහරි, කොහේහරි, කෙනෙක් මේ preliminary ideas වලින් එකක් අරගෙන මට කළ නොහැකි precision එකකින්, mathematics එකකින්, experiment එකකින් හෝ engineering implementation එකකින් ඉදිරියට ගෙනයයි කියන එක තමයි මගේ බලාපොරොත්තුව.

එතෙක් මම කරන්නේ ප්‍රශ්න අහන එක.

Models හදන එක.

ඒවා boundary එකට තල්ලු කරන එක.

ඒවා කැඩෙන තැන බලන එක.

ඊළඟට — නැවත model කරන එක.

අන්තිමට පුංචි දෙයක් කියන්න ඕනේ.

මේ කතා මම කරන්නේ දැනටමත් තමන්ගේ answers සියල්ලම හොයාගෙන, ඒවා freeze කරගෙන ඉන්න minds වෙනුවෙන් නෙමෙයි. මොන වයසක හිටියත් තවමත් ප්‍රශ්න අහන්න, තමන් දන්න දේ සැක කරන්න, අලුත් connections දකින්න, වැරදෙන්න — අවශ්‍ය තැනක දැනුවත්වම වරද්දලා බලන්නත් — බය නැතිව experiment කරන්න පුළුවන් අය වෙනුවෙන්.

විශේෂයෙන්ම මම කතා කරන්නේ ඉදිරියට එන energetic young minds එක්ක — AI එකෙන් වෙනස් වෙමින් තිබෙන ලෝකය inherit කරනවා පමණක් නොව, ඒ ලෝකය design කරන්න යන පරපුරත් එක්ක.

අපේ පරපුරේ කාර්යය හැම answer එකක්ම ඔවුන්ට දීලා යන එක නොවෙන්න පුළුවන්.

සමහරවිට අපට කරන්න තියෙන්නේ, ඔවුන්ට අපිට වඩා හොඳ questions අහන්න පුළුවන් තැනක් හදලා දෙන එක විතරයි.

ඉතිරිය ඔවුන් අපට වඩා හොඳට කරයි කියලා මම බලාපොරොත්තු වෙනවා.