The question "Can machines think?" has haunted computer science since Alan Turing first proposed his famous test in 1950. Now, 75 years later, as artificial intelligence becomes increasingly sophisticated and integrated into our daily lives, that question has never been more urgent—or more difficult to answer. HackerNoon launched ইন্টারনেটের সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য টুরিং টেস্ট এবং এআই মূল্যায়ন ফ্রেমওয়ার্কগুলির 1601 টি একটি কুরোড ডিরেক্টরি. একটি যুগে যখন এআই সিস্টেমগুলি কোড লিখতে পারে, শিল্প তৈরি করতে পারে, রোগগুলি নির্ণয় করতে পারে এবং বিস্ময়করভাবে মানব অনুভূতিতে কথোপকথনের সাথে জড়িত হতে পারে, আমাদের এই সিস্টেমগুলি কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তা বোঝার আরও ভাল উপায় দরকার। টার্মিনাল টেকনোলজি টার্মিনাল টেকনোলজি Why Build This? প্রতি সপ্তাহে নতুন মডেল, নতুন রেফারেল এবং নতুন দাবিগুলি আসে কারিগরি জেনারেল ইন্টেলিজেন্স সম্পর্কে. কিন্তু এই সমস্ত আওয়াজের মাঝে, একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন প্রায়ই জবাব দেয় না: আমরা আসলে কিভাবে জানি যে এই সিস্টেমগুলি কাজ করে? ঐতিহ্যবাহী রেফারেলগুলি সংকীর্ণ ক্ষমতাগুলি পরিমাপ করে - একাধিক নির্বাচন প্রশ্নগুলিতে সঠিকতা, কোডিং চ্যালেঞ্জগুলিতে কর্মক্ষমতা, বা নির্দিষ্ট কাজগুলিতে সাফল্যের হার। এই মিটারগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু তারা পুরো গল্পটি বলতে পারে না। That's where Turing tests come in. Unlike static benchmarks, Turing tests are dynamic, interactive evaluations that probe the boundaries of machine intelligence. They ask not just "Can the AI complete this task?" but "Can it do so in a way that's indistinguishable from—or comparable to—a human?" সমস্যা হল যে এই পরীক্ষাগুলি গবেষণামূলক কাগজগুলিতে, GitHub রিপোর্টোরিতে, কোম্পানির ব্লগগুলিতে এবং একাডেমিক সম্মেলনগুলিতে ছড়িয়ে পড়ে। কিছু কঠোর এবং ভালভাবে ডিজাইন করা হয়। , solves this problem by creating a centralized, searchable directory of AI evaluation tests from across the internet. It's built and curated by HackerNoon. The directory is part of HackerNoon's ongoing commitment to making technology more transparent, accessible, and understandable. টার্মিনাল টেকনোলজি TuringTest.tech একটি কার্যকর টুরিং টেস্ট কি? Not all tests are created equal. As we curate this directory, we're looking for evaluations that meet several criteria: স্বচ্ছতা: পরীক্ষার পদ্ধতি পরিষ্কার এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য হতে হবে. ব্ল্যাক বক্স মূল্যায়ন যা স্বাধীনভাবে নিশ্চিত করা যাবে না কেউ সাহায্য করে না। কঠোরতা: টেস্টটি প্রকৃতপক্ষে মানসিক AI সিস্টেমগুলিকে গুরুত্বপূর্ণভাবে চ্যালেঞ্জ করতে হবে, শুধু তাদের ট্রেনিং ডেটাগুলির সাথে প্যাটার্ন-মিটার করার ক্ষমতা পরিমাপ করতে হবে না। প্রাসঙ্গিকতা: পরীক্ষা করা ক্ষমতাগুলি বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে হবে. এই আইটি কি সামঞ্জস্যপূর্ণ আইনি বিশ্লেষণ লিখতে পারে? এটি জটিল কোড ডাবগ করতে পারে? এটি একটি 10 বছর বয়সী ব্যক্তির কাছে বৈজ্ঞানিক ধারণা ব্যাখ্যা করতে পারে? : The test should account for different types of intelligence and avoid cultural or linguistic biases that favor certain systems over others. Fairness বিবর্তন: শ্রেষ্ঠ পরীক্ষাগুলি আইটি ক্ষমতাগুলির উন্নতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে পারে. যা জিপিটি-২কে চ্যালেঞ্জ করে, তা জিপিটি-৪ জন্য অস্বাভাবিক হতে পারে, তাই মূল্যায়ন ফ্রেমওয়ার্কগুলি হাঁটতে হবে। ২০২৫ সালের এআই মূল্যায়নের অবস্থা এআই মূল্যায়নের ক্ষেত্রটি সংকটের মধ্যে রয়েছে. আমরা আগের চেয়েও শক্তিশালী এআই সিস্টেমগুলি পেয়েছি, কিন্তু তাদের মানসিকভাবে মূল্যায়ন করার আমাদের ক্ষমতা অব্যাহত থাকে না। বিভিন্ন গবেষকরা এই শব্দগুলি বিভিন্ন জিনিসগুলি বোঝানোর জন্য ব্যবহার করে। এক টিমের "AGI" অন্য টিমের "গুণমানের সাথে সংকীর্ণ এআই"। Meanwhile, the stakes keep rising. AI systems are being deployed in healthcare, education, law, and national security. We need to know not just that these systems work some of the time, but how they fail, where their blind spots are, and what their limitations look like under pressure. This is why cataloging and sharing evaluation methodologies matters so much. When researchers can build on each other's work—when they can compare results across different tests and different systems—we make faster progress toward understanding what AI can and cannot do. গবেষণা ল্যাব থেকে বাস্তব বিশ্বে isn't just for AI researchers. It's for: টার্মিনাল টেকনোলজি ডেভেলপারদের যারা একটি নির্দিষ্ট এআই সিস্টেম তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত কিনা তা মূল্যায়ন করতে হবে. আপনি কি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে Claude বা GPT-4 অন্তর্ভুক্ত করবেন? ওপেন সোর্স বিকল্পগুলি সম্পর্কে কি? বিভিন্ন পরীক্ষা বিভিন্ন শক্তি এবং দুর্বলতা প্রকাশ করে। trying to separate AI hype from AI reality. When a vendor claims their system achieves "human-level performance," what does that actually mean? Which tests did they use? How do those results compare to other systems? Business leaders কোম্পানির প্রেস রিপোর্টের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, তারা প্রকৃত মূল্যায়ন ডেটা পরীক্ষা করতে পারে এবং দেখতে পারে যে বিভিন্ন সিস্টেমগুলি স্ট্যান্ডার্ড টেস্টে কীভাবে কাজ করে। teaching about AI. Students need to understand not just how AI systems work, but how we measure their capabilities and limitations. A curated directory of tests provides concrete examples for classroom discussion. Educators grappling with AI regulation. You can't regulate what you can't measure. Better evaluation frameworks lead to better policy. Policy makers এগিয়ে যাওয়ার পথ We're inviting researchers, developers, and organizations to submit their evaluation frameworks and Turing tests to the directory. এটি, অনেক উপায়ে, একটি পরীক্ষা। আমরা আইআই মূল্যায়ন পদ্ধতিগুলির জন্য একটি কেন্দ্রীয় রিপোর্টার তৈরি করার জন্য মূল্যবান বলে বাজি ধরছি. আমরা বাজি ধরছি যে স্বচ্ছতা এবং স্ট্যান্ডার্ডিং ভাল আইআই সিস্টেম এবং এই সিস্টেমগুলি কী করতে পারে তা সম্পর্কে আরও সচেতন জনসাধারণের বক্তব্যের জন্য নেতৃত্ব দেবে। আমরাও বাজি ধরছি যে প্রযুক্তি সম্প্রদায় – হ্যাকারননের ৪৫,০০০+ লেখক এবং ৪,০০০+ মাসিক পাঠক – আমাদের মূল্যবান কিছু তৈরি করতে সাহায্য করবে কারণ শেষ পর্যন্ত, আইটি বোঝা শুধু একটি প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ নয়। মূল টুরিং পরীক্ষাটি সহজ ছিল: একটি মেশিন কি মানুষকে বিশ্বাস করতে পারে যে এটি মানব? কিন্তু সেটা কখনোই সঠিক প্রশ্ন ছিল না. প্রকৃত প্রশ্নটি সবসময় আরো নমনীয় ছিল: একটি মেশিনকে চিন্তা করার মানে কি? কিভাবে আমরা প্রকৃত বুদ্ধিমত্তা এবং আধুনিক প্যাটার্ন সমন্বয় মধ্যে পার্থক্য বলতে পারি? কিন্তু TuringTest.tech এর সাথে, আমরা একটি স্থান তৈরি করছি যেখানে শিল্প তাদের খুঁজে পেতে সহযোগিতা করতে পারে। Get Involved Visit to explore the directory. If you've developed an AI evaluation framework, conducted a Turing test, or know of compelling tests that should be included, we want to hear from you. TuringTest.tech TuringTest.tech AI এর ভবিষ্যৎ শুধু স্মার্ট সিস্টেম নির্মাণ উপর নির্ভর করে না, কিন্তু আমরা ইতিমধ্যে তৈরি করা সিস্টেমগুলি বোঝার উপর নির্ভর করে।
