পজল এবং গেমগুলো এআই বিকাশের শুরুতেই মূল্যবান। যেন মানুষ ক্রসওয়ার্ড বা লজিক পজল দিয়ে নিজের দिमাগ পরীক্ষা করতে পছন্দ করে, ডেভেলপাররা এআই মডেলের প্রগতি মূল্যায়ন করতে গেমিং গ্যান্ট্লেট ব্যবহার করতে পারে। ১৯৫৯ সালে, আইএমএই কম্পিউটার বিজ্ঞানী আর্থার সামুয়েল নামে একটি লেখে "মেশিন লার্নিং" শব্দটি জনপ্রিয় করা হয়, যেখানে একটি অ্যালগরিদম শুধুমাত্র চেকার্স খেলা শেখা। আন্তর্জাতিক চেস এবং চাইনিজ বোর্ড গেম গোও বিখ্যাত এআই টেস্ট বেড হিসেবে পরিচিত।

শুধুমাত্র পজল দক্ষতার ভিত্তিতে, এআই উন্নতি করেছে এবং দ্রুতই। ২০২৪ের শেষের দিকে, কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীদের দলটি দেখিয়েছে যে, সর্বোচ্চ মডেলও বিখ্যাত New York Times Connections পজলগুলোর ১৮% কে কেবল সমাধান করতে পারছিল; ২০২৫ের শুরুতে, কিছু মডেল এগুলোকে প্রত্যেকবার প্রায় সম্পূর্ণভাবে সমাধান করতে সক্ষম হয়ে গেছেন। তবে পজলগুলি কেবল এআই ক্ষমতার অনির্দিষ্ট অগ্রগতি দেখানোর জন্য নয়।

বর্তমান মডেল এখনও পড়ছেন: ছোট ছোট পরিবর্তনের ক্লাসিক পজলগুলোতে তারা ভুলে যায় এবং ভিজ্যুয়াল পজলগুলো বিশেষভাবে দুর্বল পয়েন্ট। এখানে আপনার জন্য একটি সুযোগ দেওয়া হয়েছে যে আপনি যেন সেই পজলগুলোতে যেন আপনার দক্ষতা পরীক্ষা করতে পারেন যেন এআই মডেলগুলো আগেই ভুলে গেছেন। প্রতিটি পজল কমপক্ষে একটি মেশিন এবং মানুষের কস্মার্টার মধ্যে পার্থক্য দেখায়।

স্থানিক যুক্তি এখনও একটি ডোমেইন যা মানুষের অপরিহার্য সুপারিশ করে। যখন কোনো পজল আপনাকে বিভিন্ন কোণ থেকে একই অবজেক্টকে নির্ধারণ করতে বলে, আজকের ভাষা মডেল সাধারণত ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হন, তবে এই স্থানিক যুক্তি পজলগুলোতে এখনও বুঝতে পারছেন না। সকল কথার মধ্যে যে বিশ্ব মডেলের কথা বলা হয় যে এআই ভৌত পরিবেশ বুঝতে সাহায্য করতে পারে, এআই এখনও ৩ডি অবজেক্ট ম্যানিপুলেশন করতে সক্ষম নয় যেমন স্থানিক যুক্তিবিদ যেমন স্থাপতি এবং মেকানিক্যাল ইঞ্জিনিয়াররা করতে পারেন।

কুঁজি এন্টিটি: কোম্পানি: আইএমএই | ব্যক্তি: Vincent Kilbride, Arthur Samuel | স্থান: কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, New York Times, Google, ইলিনয় ইউনিভার্সিটি অফ ইলিনয় আরবানা-চ্যাম্পেন