La creación y el desarrollo del test de Turing no podía ser más fácil: el test usa un proceso simple de preguntas y respuestas. En el proceso se incluye a un interrogador humano, por un lado, y, por otro, a una máquina y a una persona anónima que responden al interrogador. Ni la máquina ni la persona anónima son visibles para el interrogador. Las preguntas, libres y no establecidas con anterioridad, son formuladas por el interrogador sin ningún contacto visual o auditivo con los interlocutores a través de una herramienta de entrada como un teclado o una pantalla. Si, a partir las respuestas, el interrogador no puede determinar al final del test cuál de los dos interlocutores es la máquina, la inteligencia de la máquina puede definirse como similar o igual a la humana.
Hasta el día de hoy (marzo 2022), no se pueden citar ejemplos oficiales de máquinas que superen el test de Turing. No obstante, el método probatorio es también relevante actualmente para el desarrollo de inteligencias artificiales, como por ejemplo en el ámbito del deep learning, el reinforcement learning y el supervised learning, así como el unsupervised learning. La comunicación de las máquinas basadas en redes neuronales no solo tendrá en el futuro un rol importante en las redes sociales y en la atención al cliente. También en áreas como la medicina, el diagnóstico, la agricultura, la seguridad, la vigilancia, el marketing, el transporte y la producción se verán caracterizadas progresivamente por la comunicación artificial inteligente.