ಒಂದು ನಿಯೋಗಿಯು ಬುದ್ಧಿವಂತನೆಂದು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು? 1950ರಲ್ಲಿ ಅಲಾನ್‌ ಟ್ಯುರಿಂಗ್‌ರವರು ನಿಯೋಗಿಗಳ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಅದು ಟ್ಯುರಿಂಗ್‌ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದೇ ಜನಪ್ರಿಯ. ಈ ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟದ ಸವಾಲು ಮತ್ತು ಈಗಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ನಿಯೋಗಿಗಳು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿವೆ.

ರಸಾಯನ ಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿಕ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಹಸ್ತಾಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಟ ಆಡುವುದರಲ್ಲಿರುವ ಚಿಕ್ಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕವೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಂತಹ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿಷಯ ವಸ್ತು ತಜ್ಞರ ಟ್ಯುರಿಂಗ್‌ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎನ್ನಲಾಗಿದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಕರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ.

AI ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸ್ಥೂಲ ವರ್ಗಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:


ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚೆಕರ್ಸ್‌ ಆಟದಲ್ಲಿ(ಕುದುರೆಗಳ) ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ,
ಚದುರಂಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯು ಶ್ರೇಷ್ಠ-ಮಾನವನಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಬಲಶಾಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠ-ಮಾನವನಿಗೆ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿದೆ,
ಮತ್ತು ಮಾನವನ ದೈನಂದಿನ ಬಹುತೇಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಳು ಉಪ-ಮಾನವನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಿದೆ.

ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಸ್ತಾಪ ಏನೆಂದರೆ, ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ "ಗಣಿತೀಯ" ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದಾಗಿದೆ. ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್‌ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ ಬಂದಿರುವ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಬಗ್ಗೆ ತೊಂಬತ್ತನೇ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಿಗಲಾರಂಭಿಸಿದವು.
ಗಣಿತೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ,
ಮಾವನ ಪರೀಕ್ಷಕರ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 
ಮಾನವೇತರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ನಿಗಮಾತ್ಮಕತೆ, ತರ್ಕ, ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರ
ಉಪ-ಸಾಂಕೇತಿಕ AI