ຄໍາຖາມ "Can Machines Think?" ໄດ້ຮັບການສົນທະນາກັບວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຫຼັງຈາກ Alan Turing ໄດ້ສະເຫນີການທົດສອບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງຕົນໃນປີ 1950. ໃນປັດຈຸບັນ, 75 ປີຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມອຸດົມສົມບູນໄດ້ເພີ່ມເຕີມແລະເຂົ້າໄປໃນຊີວິດມື້ຂອງພວກເຮົາ, ຄໍາຖາມນີ້ບໍ່ໄດ້ເປັນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ - ຫຼືບໍ່ໄດ້ດີກວ່າເພື່ອຕອບສະຫນອງ. HackerNoon ດາວໂຫລດ ໃນໄລຍະເວລາທີ່ລະບົບ AI ສາມາດຂຽນລະຫັດ, ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບ, ການຢັ້ງຢືນການປິ່ນປົວພະຍາດ, ແລະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບການສອບເສັງທີ່ຮູ້ສຶກອົບຮົມຂອງມະນຸດ, ພວກເຮົາຕ້ອງການວິທີທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະຮູ້ວ່າລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແລະບໍ່ສາມາດເຮັດສິ່ງທີ່. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ວິທີການກໍ່ສ້າງນີ້ ອຸດສາຫະກໍາ AI ມີຄວາມໄວທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່. Every week brings new models, new benchmarks, and new claims about artificial intelligence general. But amid all this noise, one critical question often goes unanswered: How do we actually know if these systems work? ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນການຄາດຄະເນດິນເຕີເນັດ. ການທົດສອບ Turing ແມ່ນການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີ ການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖືກກວດສອບໂດຍການຄົ້ນຄວ້າ, GitHub repositories, blog ຂອງບໍລິສັດ, ແລະການສອບເສັງວິທະຍາສາດ. ຫນຶ່ງແມ່ນຄຸນນະສົມບັດແລະການອອກແບບທີ່ດີ. ອື່ນໆແມ່ນ stunts publicity. ຫຼາຍແມ່ນບໍ່ສາມາດຊອກຫາ, ຖ້າຫາກວ່າທ່ານບໍ່ຮູ້ວ່າພວກເຂົາເຈົ້າມີ. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ເປັນຫຍັງການທົດສອບ Turing ປະສິດທິພາບ? ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມີການຄຸ້ມຄອງ directory ນີ້, ພວກເຮົາມີການຄົ້ນຫາສໍາລັບການ evaluatations ທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດຕ່າງໆ: ການຢັ້ງຢືນ Black Box ທີ່ບໍ່ສາມາດໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນໂດຍອະນຸຍາດ. ການຢັ້ງຢືນ Black Box ທີ່ບໍ່ສາມາດໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນໂດຍອະນຸຍາດ. Rigor: ການທົດສອບຄົວຄວນຈະທົດສອບລະບົບ AI ໃນວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ບໍ່ພຽງແຕ່ກວດສອບຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອຕັດສິນໃຈກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ: ຄວາມສາມາດທີ່ໄດ້ຮັບການທົດສອບຈະເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. AI ນີ້ສາມາດຂຽນການທົດສອບທາງດ້ານວິຊາການທີ່ເຫມາະສົມ? ມັນສາມາດ debug ລະຫັດທີ່ເຫມາະສົມ? ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມຄິດສ້າງສັນວິທະຍາສາດໃຫ້ຜູ້ໃຫຍ່ 10 ປີ? ຄຸນນະສົມບັດ: ການທົດສອບຄວນຈະກວດສອບປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະກວດສອບເສັງຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດຄຸນສົມບັດ Evolution: ການທົດສອບທີ່ດີທີ່ສຸດໄດ້ປັບປຸງໂດຍການປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງ AI. ສິ່ງທີ່ທົດສອບ GPT-2 ສາມາດເປັນປະໂຫຍດຢ່າງງ່າຍດາຍສໍາລັບ GPT-4, ດັ່ງນັ້ນ frameworks ການຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນຄາດຄະເນ. ການຄາດຄະເນຂອງ AI ໃນປີ 2025 ພວກເຮົາມີລະບົບ AI ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງຫຼາຍກ່ວາຂ້ອຍກ່ວາຂ້ອຍ, ແຕ່ຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ນໍາໃຊ້ສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. "AGI" ຂອງທີມງານຫນຶ່ງແມ່ນທີມງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງທີມງານອື່ນໆ "intelligent artificial intelligence with good public relations." ໃນປັດຈຸບັນ, ລະບົບ AI ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນອຸປະກອນການຄົ້ນຄວ້າ, ການຝຶກອົບຮົມ, ເງື່ອນໄຂແລະຄວາມປອດໄພຂອງປະເທດ. ພວກເຮົາມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້ບໍ່ພຽງແຕ່ວ່າລະບົບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກໃນໄລຍະເວລາ, ແຕ່ວິທີການທີ່ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ, ຫນ້າຈໍຂອງພວກເຂົາແມ່ນ, ແລະຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາແມ່ນຄວນຮູ້ເປັນສິ່ງທີ່ຢູ່ພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານສາມາດສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ - ໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາສາມາດຕອບສະຫນອງຜົນໄດ້ຮັບໃນໄລຍະການທົດສອບແລະລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພທີ່ດີກວ່າເພື່ອຄວາມຮູ້ສຶກວ່າ AI ສາມາດແລະບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກ. ຈາກ Laboratories ການຄົ້ນຄວ້າກັບໂລກທີ່ແທ້ຈິງ ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI. ມັນແມ່ນສໍາລັບ: ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ການພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການ evaluating ຖ້າຫາກວ່າລະບົບ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຂົາ. ທ່ານຄວນຕິດຕໍ່ Claude ຫຼື GPT-4 ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານ? ວິທີການແກ້ໄຂ open source? ການທົດສອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິຊາການທີ່ທົດສອບຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງ AI ແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນດ້ານວິຊາການ. ໃນເວລາທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ທົດສອບວ່າລະບົບຂອງພວກເຮົາມີຜົນປະໂຫຍດ "ຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດ", ມັນເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ? ການທົດສອບທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງນໍາໃຊ້? ຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການກວດສອບອຸດສາຫະກໍາ AI. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການກວດສອບຂໍ້ມູນພິເສດຂອງບໍລິສັດ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານສາມາດກວດສອບຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແທ້ຈິງແລະເບິ່ງວິທີທີ່ລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການທົດສອບມາດຕະຖານ. ວິທະຍາໄລແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍ ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ: ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ: ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ: ຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ ການເດີນທາງຕໍ່ໄປ ພວກເຮົາມີຄວາມຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ພັດທະນາ, ແລະອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການ evaluatation frameworks ຂອງພວກເຂົາແລະການທົດສອບ Turing ຂອງພວກເຂົາໄປກ້ອງຖ່າຍຮູບ. ພວກເຮົາມີປະສົບການຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ພວກເຮົາມີປະສົບການວ່າມີຄຸນນະສົມບັດໃນການສ້າງອຸປະກອນການປະມວນຜົນການ evaluating AI. ພວກເຮົາມີປະສົບການວ່າການປະມວນຜົນແລະມາດຕະຖານຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ທີ່ດີກວ່າແລະການຄາດຄະເນດິນດີກວ່າກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຊີ - HackerNoon's 45000+ writers contributing and 4 million+ monthly readers - will help us build something valuable. Because in the end, understanding AI is not just a technical challenge. ການທົດສອບ Turing ທີ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນງ່າຍ: ເຄື່ອງສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບມະນຸດທີ່ມັນເປັນມະນຸດ? ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຄໍາຖາມທີ່ແທ້ຈິງ. ຄໍາຖາມທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເພີ່ມເຕີມ: ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງເຮັດຄວາມຄິດສ້າງສັນ? ວິທີການຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແທ້ຈິງແລະການເຊື່ອມຕໍ່ຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມ? ພວກເຮົາບໍ່ມີລັກສະນະທັງຫມົດ, ແຕ່ກັບ TuringTest.tech, ພວກເຮົາມີສະຖານທີ່ທີ່ອຸດສາຫະກໍາສາມາດຮ່ວມມືໃນການຊອກຫາ. ການ ນໍາ ໃຊ້ ການເດີນທາງ ຖ້າຫາກວ່າທ່ານໄດ້ພັດທະນາໂຄງສ້າງການ evaluating AI, ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບ Turing, ຫຼືຮູ້ກ່ຽວກັບການທົດສອບທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ຄວນປະກອບດ້ວຍ, ພວກເຮົາຕ້ອງການຮູ້ຈາກທ່ານ. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ TuringTest.tech ສະພາບອາກາດຂອງ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ອຸປະກອນການກໍ່ສ້າງລະບົບທີ່ດີກວ່າ, ແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງລະບົບທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງກໍ່ສ້າງ.
