Birds eye perspective towards AI

 The AI revolution started in 2023 is different to the PC revolution in the 1990er because its more complex to understand. There is not a single technology available like a desktop PC but multiple abstract technologies which are resulting into surprising result. To become an overview over the development there is a need to identify key patterns which are common for all possible large language3 models created in the past and in the future.

What these AI systems have in common is, that they working with natural language and they were optimized for benchmarks. The ability of language understanding and the complexity of the benchmarks has been improved over the months. That means, that current LLMs are more powerful than former counterparts.

The surprising situation is, that even before the year 2010 early attempts were made to measure Artificial intelligence. In computer chess the ELO score is used to measure the propability to win a game of chess played by humans or machines. The lastest iteration of chess engines have an ELO score much higher than the smartest human chess player available. Modern AI systems were benchmarked not only with chess elo score but with question answering quizs, image generation benchmarks and öcoding benchmarks. The limitation of an AI is given by the benchmark. If the benchmark isn't able to measure correctly, the underlying AI system which scores in the benchmark has a low quality.

The general pathway towards AI is to create first a benchmark, for example a VQA benchmark, then test existing AI systems in this benchmark, and in the third step, the original benchmark gets improved. Such a development workflow produces a self evolving ecosystem which consists of more complex benchmarks, in combination with more powerful Large langhuage models.

The main difference between former chess playing AI in the 1990s and current LLMs like chatgpt is, that the benchmark is more difficult. Playing and winning a game of chess or tictactoe isn't recognized as a serious challenge. All the existing AI system are able to do so. The newly invented obstacle is to understand documents, generate prose text and generate videos. Such kind of challenge is a serious obstacle for current AI systems.

What makes the situation a bit unusual is, that the newly created / discovered benchmarks are closely related to human's problem solving skills. Recognizing objects in a symbol and answering questions for a document is similar to what humans are doing. And doing physical tasks, like pick&place objects or assembling a car is also closely related to human's daily life. If robots and AI software is able to do these tasks with the same and even a higher precision this is perceived as a technological singularity.

Its hard or even impossible to find a benchmark which can be solved by humans, but not by machines. Only very advanced tasks like driving a car or writing academic papers are not solved by machines yet. Instead of analyzing how a certain LLMs is working internally, the more important question is which sort of benchmarks can be solved by this AI. This allows to get a better picture about the current situation in AI technology.

Zeitreise 2.0: Wie KI unsere Vergangenheit neu erfinden wird

 *Ein Gespräch mit Dr. Maximilian Stern, dem Visionär hinter dem Chronos-Projekt*

Reporter: Dr. Stern, Ihr Chronos-Projekt sorgt für großes Aufsehen. Können Sie uns erklären, was genau dahintersteckt?

Dr. Stern: Stellen Sie sich vor, Sie könnten in die Vergangenheit reisen, nicht als Beobachter, sondern als Teil der Geschichte. Chronos ist ein Holodeck, das durch KI-gestützte Simulationen historische Ereignisse in atemberaubender Detailtreue rekonstruiert.

Reporter: Eine virtuelle Zeitmaschine also?

Dr. Stern: Genau. Wir nutzen riesige Datenmengen aus historischen Archiven, Tagebüchern, Gemälden und sogar genetischen Analysen, um immersive 3D-Simulationen zu erschaffen. Die KI extrapoliert fehlende Informationen und erzeugt so eine lebensechte Erfahrung.

Reporter: Das klingt nach Science-Fiction.

Dr. Stern: Die Grenzen zwischen Fiktion und Realität verschwimmen zunehmend. Wir stehen am Anfang einer neuen Ära der Geschichtsforschung. Chronos ermöglicht es uns, Geschichte nicht nur zu lesen, sondern sie zu erleben.

Reporter: Welche Anwendungsbereiche sehen Sie?

Dr. Stern: Bildung, Forschung, Unterhaltung – die Möglichkeiten sind endlos. Stellen Sie sich vor, Schüler könnten das antike Rom besuchen oder mit Leonardo da Vinci sprechen. Historiker könnten in die Köpfe historischer Persönlichkeiten eintauchen und ihre Motive besser verstehen.

Reporter: Gibt es ethische Bedenken?

Dr. Stern: Natürlich. Wir sind uns der Verantwortung bewusst. Chronos soll kein Voyeurismus sein, sondern ein Werkzeug des Verständnisses. Wir entwickeln strenge Richtlinien für die Nutzung der Technologie.

Reporter: Kritiker warnen vor der Gefahr, die Vergangenheit zu verfälschen.

Dr. Stern: Geschichte ist immer eine Interpretation. Chronos bietet uns eine neue Perspektive, aber es ist wichtig, die Grenzen der Simulation zu erkennen. Wir sind nicht allwissend, aber wir können der Wahrheit näherkommen.

Reporter: Wie weit sind Sie mit dem Projekt?

Dr. Stern: Wir haben bereits beeindruckende Prototypen entwickelt. Die ersten Simulationen sind verblüffend realistisch. Wir arbeiten daran, die Technologie für ein breiteres Publikum zugänglich zu machen.

Reporter: Wann können wir mit Chronos rechnen?

Dr. Stern: Wir hoffen, in den nächsten Jahren erste öffentliche Vorführungen zu ermöglichen. Die Zukunft der Geschichtsforschung hat gerade erst begonnen.

Reporter: Dr. Stern, vielen Dank für das aufschlussreiche Gespräch.

Dr. Stern: Gern geschehen. Die Zukunft ist aufregend, nicht wahr?

How to navigate in the AI Literature

 

The collected papers and books about artificial intelligence and robotics are the most dominant resource available to investigate the subject in detail. The assumption is, that every subject was described already in the Gutenberg galaxy, the only question is where exactly and how well a certain text was written.

Especially for newbies its important to identify possible entry point to start the journey to AI. Such an entry point are “np hard” and “Np complete” problems which are discussed since the 1990s in common books about algorithms. The idea is that apart from vanilla problems like sorting an array and searching in a string, some advanced challenges are available. These advanced challenges have no known algorithm, or the algorithm is working with so called heuristics.

The good news is, that these np hard problems are a good starting point to investigate the subject of AI. Every AI problem problem is also an np hard problem. That means, AI is trying to solve only the advanced problems not researched in classical computer science, e.g. path planning, motion planning, decision making in games or human to machine communication.

There are some attempts available to solve even np hard problems, e.g. guided search in the state space or evaluation function. Especially evaluation functions are a widely discussed subject within the AI community because they are needed for computer chess. There are hundreds or even thousands of books available which are dedicated only to evaluation functions, so we can say that this subject might be a good starting point to become familiar with AI.

Understanding how the AI revolution works

In contrast, to the PC revolution in the early 1990s the AI revolution isn't a mainstream movement. What is called the AI revolution is mostly invisible in the public perception. there are no Cebit like expos, no dedicated computer journals in the bookstore and even online forums about Artificial Intelligence are missing. For the newbies this situation is very disappointing and there are rumors available that perhaps the AI revolution isn't there.

To make the development around robotics and AI visible, there is a need to focus on the Gutenberg galaxy. Even the term needs to be introduced first. What is called the Gutenberg galaxy is term coined by Marshall McLuhan and describes the ecosystem of printed information. Inside the Gutenberg galaxy there is a sub-section available which contains of books and journals with a small amount of readers from the academic domain. This sub-section is the epicentre of the AI revolution.

According to the published papers there is a lot of progress available. Especially from 1990 until 2020 many new disciplines and algorithms around Artificial Intelligence were invented. It was mentioned before, that this development was mostly invisible or ignored by the public, but this fact doesn't mean, that it is not there. It means only that the entry barrier is high.

The dominant question asked by published papers around AI is how to enable a computer to think like a human. This question was investigated under multiple perspectives by different authors. There are not a handful or hundreds of papers available but million papers were written about robotics and Artificial intelligence. For a single reader it would take hundreds of years to get familiar with all this knowledge.

The reason why it makes sense to become familiar with the literature around AI is because its not the only place in which the AI revolution is visible. If the proceedings are printed out, it can be traced back similar to a puzzle at which moment in time which innovation was available in the literature. All the important technology around neural networks, SLAM localization of robots and grounded language is already available in the literature. What is missing are the readers.

Perhaps it makes sense explain why the entry barrier to the Gutenberg galaxy is high. From a formal perspective, 90% of the written information about Artificial Intelligence was formulated in English and the content has made public available under a creative commons license. That means, technically the pdf documents can be downloaded and read by everyone without any costs. The problem is the language in these documents which contains complex abstract vocabulary and assumes that the reader is already familiar with a subject. Its not possible to explain the inner working of a neural network to beginners, but the assumption is always that the reader is already an expert on this field and needs only detailed information. Even the most accessible book “Russel/Norvig: AIMA” can't be called beginner friendly because its a scientific book written for computer scientists.

A good starting point for newbies into the subject of AI might be so called np hard problem. NP hard problems are a subcategory of computer science puzzle for example the traveling salesman problem or motion planning problems. These problems are usually unsolvable, but the AI communities tries to find algorithms for solving these problems anyway. So we can say, that the AI papers are trying to solve np hard problems. The task can be compared with “Squaring the circle”, some researchers are convinced that this is possible, while other have give up.

Until the 1990 there was a widespread opinion available that AI in general can't be realized. It was proven mathematical that np hard problems are unsolvable and that even neural networks are overwhelmed by motion planning problem. This situation has changed since 1990s. Today, a large percentage of AI researchers is convinced that robots can be build in reality.

Vergleich der PC Revolution mit der KI Revolution

Im vorherigen Post wurde einführend auf die Unterschiede hingewiesen zwischen der Technologierevolution Anfang der 1990er und der KI Revolution ab den 2020er Jahren. Hier folgt eine detailierte Tabelle. Zussammengefasst besagt diese, dass sich beide Epochen grundlegend unterscheiden.

	1990er PC Revolution	2020er KI Revolution
Zeitraum	1990-1993	2020-2023
ökonomische Auswirkungen	neue Jobs in der IT Industrie	Angst vor Massenarbeitslosigkeit, mögliche Verdrängung von menschlicher Arbeit durch Roboter und LLMs
Ethische Fragen	beschränkt auf Datenschutz und Urheberrecht	komplexe ethische Herausfordrung in Bezug auf Überwachung, Asimov Gesetze und denkende Maschinen
mediale Darstellung	der PC als Motor des technischen Fortschritts	KI als Bedrohung, dystopische Zukunftsvision
Geschwindigkeit	langsam und schrittweise	sehr schnell, exponentielle Verbreitung von künstlicher Intelligenz
Demokratisierung	Technologie war stark von Unternehmen abhängig	leichter Zugang durch Open Source/ Open Access und Cloud Computing was Chance aber auch Risiken beinhaltet
Globalisierung	stark von den USA getrieben	weltweites Phänomen, Wettbewerb zwischen den Staaten
Komplexität	leicht durchschaubar für Hobby Bastler	hohe Komplexität, abstrakte Sprache, selbst für KI Experten unverständlich, Neuronale Netze agieren autonom als black boxes
Messen	Cebit, Comdex, CES	keine, lediglich Youtube clips mit Showrobotern
Buchpublikationen	breites Angebot an Ratgeberliteratur zu Computerhardware und -software	keine breite Rezeption, lediglich spezialisierte Konferenz-Proceedings verfügbar in Kleinstauflage

Die PC Revolution Anfang 1990er

 *I. Einleitung*

Anna betrat den kleinen, überfüllten Computerladen, und ein vertrautes Summen erfüllte ihre Ohren. Es war das Geräusch von drehenden Festplatten, von Lüftern, die gegen die Sommerhitze ankämpften, und von dem leisen Knistern statischer Elektrizität. Der Geruch von warmem Plastik und frisch gedruckten Handbüchern vermischte sich mit dem süßlichen Duft von Kabeln und Elektronik. Es war ein Geruch, der für sie nach Zukunft roch.

Die Regale waren vollgestopft mit bunten Softwareverpackungen, auf denen pixelige Grafiken und verheißungsvolle Slogans prangten. Windows 3.1, das Betriebssystem, das die Welt verändern sollte, stand in einem Regal, daneben stapelten sich Disketten mit Spielen wie „Monkey Island“ und „Doom“. Die Luft war erfüllt von einer elektrisierenden Aufbruchstimmung, einer Vorahnung dessen, was kommen würde.

Anna arbeitete hier, in diesem kleinen Laden, der ein Fenster in die digitale Zukunft war. Sie liebte es, die neuesten PCs zusammenzubauen, die verschiedenen Grafikkarten und Soundkarten zu vergleichen und die Kunden in die Geheimnisse der Computerwelt einzuweihen. Es war mehr als nur ein Job; es war eine Leidenschaft, eine Obsession.

Die PC-Revolution hatte gerade erst begonnen, und Anna stand mittendrin. Die ersten PCs wurden erschwinglich, und immer mehr Menschen erkannten das Potenzial dieser Maschinen. Es gab eine spürbare Begeisterung, eine Aufregung, die sich in der Luft ausbreitete. Es war, als ob eine neue Welt aufging, eine Welt voller Möglichkeiten.

Das Internet, noch in seinen Kinderschuhen, flüsterte von einer vernetzten Zukunft. Bulletin Board Systeme (BBS) und frühe Online-Dienste wie CompuServe zeigten einen Vorgeschmack auf das, was kommen würde. Anna verbrachte Stunden damit, sich in diese neue Welt einzulesen, die noch so unerschlossen war. Sie träumte von Websites, von E-Mails, von einer Welt, in der Informationen frei flossen.

In diesem kleinen Computerladen, inmitten von Kabeln, Disketten und dem Surren von Festplatten, spürte Anna, dass sie Teil von etwas Großem war, von einer Revolution, die die Welt verändern würde. Und sie war bereit, diese Revolution mitzugestalten.

*II. Der Sog der Möglichkeiten*

Anna war wie verzaubert. Die Möglichkeiten, die sich mit jedem neuen Programm, jedem neuen Hardwareteil auftaten, schienen grenzenlos. Stundenlang saß sie vor dem Bildschirm, experimentierte mit neuen Softwareanwendungen, versuchte, die Geheimnisse der Programmierung zu entschlüsseln. In der Abgeschiedenheit des Lagers, wenn der Laden geschlossen war, tippte sie Zeile um Zeile in BASIC, versuchte sich an kleinen Spielen oder einfachen Anwendungen. Sie träumte von dem Tag, an dem ihre eigenen Programme die Welt erobern würden.

Das Internet, damals noch ein ungestümes Kind, zog sie in seinen Bann. Sie verbrachte endlose Stunden in den frühen Online-Foren, las von Menschen auf der ganzen Welt, die ihre Leidenschaft für Computer teilten. Es war ein Gefühl der Verbundenheit, das sie nie zuvor erlebt hatte, eine Ahnung von einer globalen Gemeinschaft, die durch digitale Fäden zusammengehalten wurde.

Die Aufbruchstimmung war ansteckend. Überall entstanden Computerclubs, in denen sich Gleichgesinnte trafen, um über die neuesten Entwicklungen zu diskutieren. In den Schulen und Volkshochschulen wurden Computerkurse angeboten, die oft innerhalb weniger Stunden ausgebucht waren. Die Menschen waren hungrig nach Wissen, nach dem Verständnis dieser neuen Technologie, die ihr Leben verändern sollte.

Auch die Popkultur wurde von der digitalen Revolution erfasst. Filme wie „Hackers (1995)“ und „Das Netz (1995)“ malten ein aufregendes, wenn auch oft überzeichnetes Bild der Cyberwelt. Die Musikszene experimentierte mit digitalen Sounds und Samples, und in der Mode spiegelten sich die klaren Linien und geometrischen Muster der Computergrafik wider.

Anna spürte, dass sie Teil von etwas Größerem war, einer Bewegung, die die Welt verändern würde. Es war ein Gefühl der Hoffnung, der Aufregung, ein Glaube an die grenzenlosen Möglichkeiten der digitalen Zukunft. Und sie war bereit, ihren Teil dazu beizutragen, diese Zukunft zu gestalten.

*III. Der Traum vom digitalen Durchbruch*

Anna saß in ihrem kleinen Büro, das sie sich in einer Ecke des Lagerraums eingerichtet hatte. Der Bildschirm flackerte sanft, während sie die letzten Zeilen ihres Programms eintippte. Es war kein Meisterwerk, nur ein einfaches Tool, das die Verwaltung von Kundendaten vereinfachen sollte. Aber für Anna war es mehr als das. Es war ein Beweis dafür, dass sie etwas schaffen konnte, dass sie Teil dieser aufregenden neuen Welt sein konnte.

Sie hatte sich entschlossen, ihre Software auf einer kleinen Computermesse in der Nachbarstadt zu präsentieren. Es war ihre erste Messe, und sie war nervös, aber auch voller Hoffnung. Als sie ihren Stand aufbaute, umgeben von anderen kleinen Softwareentwicklern und Hardwarebastlern, spürte sie die gleiche Aufbruchstimmung wie im Laden. Die Menschen waren neugierig, offen für neue Ideen, bereit, Risiken einzugehen.

Die Resonanz war überwältigend. Die Leute waren begeistert von ihrer Software, stellten Fragen, gaben Feedback. Anna fühlte sich wie im Rausch. Sie hatte etwas geschaffen, das die Menschen interessierte, etwas, das einen Unterschied machen könnte. Am Ende der Messe erhielt sie sogar einige Angebote von kleinen Softwarefirmen, die ihre Anwendung vertreiben wollten.

Doch trotz des Erfolgs gab es auch Herausforderungen. Die Technologie war noch jung, voller Fehler und Unzulänglichkeiten. Die Internetverbindungen waren langsam und instabil, und es gab noch keine klaren Regeln für die digitale Welt. Anna sah, wie einige ihrer Kollegen mit den technischen Problemen kämpften, wie andere von den großen Softwarefirmen überrollt wurden.

Es war eine Zeit des Aufbruchs, aber auch eine Zeit der Unsicherheit. Niemand wusste genau, wohin die digitale Revolution führen würde. Es gab Ängste vor dem Kontrollverlust, vor der Entmenschlichung, vor dem Verlust von Privatsphäre. Aber es gab auch die Hoffnung auf eine bessere Zukunft, eine Zukunft, in der Technologie die Welt verändern würde.

Anna wusste, dass sie Teil dieser Zukunft sein wollte. Sie wollte die Herausforderungen annehmen, die Risiken eingehen, die Möglichkeiten nutzen. Sie wollte ihre eigenen Pixelträume verwirklichen.

*IV. Auflösung*

Anna saß in ihrem kleinen Büro, das inzwischen mehr einem Kontrollzentrum glich, und blickte auf die Bildschirme, die mit Diagrammen, Zahlen und Codezeilen gefüllt waren. Ihre Software, anfangs ein einfaches Tool, hatte sich zu einem komplexen System entwickelt, das von kleinen Unternehmen in der ganzen Stadt genutzt wurde. Sie hatte ihr eigenes Unternehmen gegründet, „Pixelträume“, ein Name, der ihre Hoffnung und ihren Glauben an die digitale Zukunft widerspiegelte.

Die Computermesse, auf der sie ihre Software vorgestellt hatte, war ein Wendepunkt gewesen. Plötzlich war sie nicht mehr nur eine Mitarbeiterin in einem Computerladen, sondern eine Unternehmerin, eine Pionierin in einer neuen Welt. Die Angebote, die sie erhalten hatte, waren der Anfang gewesen. Sie hatte sich entschieden, ihr eigenes Ding zu machen, ihre eigene Vision zu verfolgen.

Die Herausforderungen waren enorm. Die Technologie entwickelte sich rasend schnell, und Anna musste ständig lernen, sich anpassen, neue Wege finden. Sie verbrachte endlose Nächte damit, Programmcode zu schreiben, Fehler zu beheben, neue Funktionen zu entwickeln. Sie kämpfte mit den technischen Unzulänglichkeiten der Zeit, mit den langsamen Internetverbindungen, den inkompatiblen Systemen.

Aber sie war nicht allein. Es gab eine ganze Bewegung von Menschen, die die digitale Revolution vorantrieben, eine Gemeinschaft von Hackern, Programmierern, Bastlern, die die Grenzen der Technologie ausloteten. Sie trafen sich in Computerclubs, tauschten Ideen aus, arbeiteten an gemeinsamen Projekten. Es war ein Gefühl der Zusammengehörigkeit, ein gemeinsamer Glaube an die transformative Kraft der Computer.

Die Popkultur spiegelte diese Aufbruchstimmung wider. Filme wie „Matrix“ und „Strange Days“ entwarfen düstere, aber faszinierende Visionen einer digitalen Zukunft. Musikgruppen wie „The Prodigy“ und „Chemical Brothers“ experimentierten mit elektronischen Klängen und schufen einen Soundtrack für die digitale Revolution.

Anna war mittendrin. Sie erlebte die ersten Schritte des Internets, die ersten Websites, die ersten E-Mails. Sie sah, wie sich die Welt veränderte, wie Informationen schneller und freier flossen, wie neue Formen der Kommunikation und Zusammenarbeit entstanden.
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Aber es gab auch die Schattenseiten. Die Ängste vor dem Kontrollverlust, vor der Entmenschlichung, vor dem Verlust von Privatsphäre wurden lauter. Es gab Berichte über Cyberkriminalität, über Viren und Hackerangriffe. Die Menschen waren fasziniert und verängstigt zugleich.

Anna versuchte, die Chancen und Risiken der digitalen Revolution zu verstehen. Sie las Bücher über Ethik und Technologie, diskutierte mit ihren Kollegen über die Verantwortung von Softwareentwicklern. Sie wollte nicht nur Teil der Revolution sein, sondern sie auch mitgestalten, sie in eine Richtung lenken, die der Menschheit diente.

Die PC-Revolution hatte gerade erst begonnen, und Anna wusste, dass noch viele Herausforderungen und Überraschungen auf sie warteten. Aber sie war bereit. Sie war bereit, die Pixelträume zu verwirklichen, die sie und ihre Generation hatten. Sie war bereit, die digitale Zukunft mitzugestalten.

Comparing the PC revolution in the 1990s with the AI revolution in 2020s

In the history of computing lots of revolutionary decades were available, in the 1950s the first mainframe computers were build and in the 1970s the first Minicomputer like the Dec PDP-11 were available. The shared similarity was, that a new sort of technology was build / invented which has replaced former technology.

The last great computer revolution took place in the early 1990s. From 1988-1994 the IBM PC has improved drastically. Until 1988 a PC was a very expensive office machine with a text mode graphics card, but in 1993, the typical 486SX PC was great for gaming, for writing texts and for getting access to the Internet. The amount of software for the Intel/Windows PC has increased dramatically, because many millions of private and commercial PCs were sold and used on a daily basis.

In the 2020s there was another big revolution available which was the AI revolution. This AI revolution was initiated by chatgpt and has evolved into a full-scale introduction of Artificial Intelligence which goes beyond of simple chatbots. The difference to the early 1990s revolution is, that its much harder to describe the AI revolution in detail.

In the early 1990s, the transition could be isolated to the availability of new computer hardware/software and computer-networks. That means, there was a cheap Intel 486SX processor available, there was a new MS Windows 3.11 operating system programmed and new computer networks like the Internet and Compuserve were there. in contrast, the current AI revolution doesn't belong to classical categories of computing.

From a hardware perspective, the former Moores law seems to be dead. That means, the existing 64bit CPUs are no longer improving anymore, and software remains also stable. A modern Windows 11 operating system looks the same or even worse than the former version which was Windows 10 or Windows 7. So the development can't be called a revolution but a stagnation. At the same time, the AI revolution is a reality, but it doesn't belong to the computer industry.

To explain this contradiction we have to describe what Artificial Intelligence is about. Its not a certain sort of software and it doesn't belong to computer hardware. So it doesn't take place in the reality but its a virtual revolution. Let us go a step backward and describe what the situation was for the computer revolution in the early 1990s.

This revolution was a bottom up movement initiated by the people. Lots of computer users have bought a PC including software packages at this time, and new computer stores were created world wide. In addition, book publishers have discovered the subject and endless amount of computer related books were sold about the internal working of Winword 6.0, about the Turbo Pascal programming language and about the Win 3.11 API.

In contrast, the AI movement since the 2020 is working with a top down approach. There are no stores available in which AI technology is sold to the masses, also there are no computer expos available like CeBIT or Comdex. And even books about AI are not available. The most famous AI book is "Russel/Norvig: AIMA" which

quote "... is considered the standard text in the field of AI" [1]

but in this AI bible, no section about Large language models is available. The only chapter which explains the subject on the surface is section 24 "Deep Learning for NLP" [2].

On the other hand, there is a dedicated place in which AI is visible. In the Gutenberg Galaxy, and especially in the conference papers after the year 2020, the AI revolution is visible everywhere. Lots of new algorithms, datasets, and applications for large language models are presented to the reader in over 1 million papers. The only concern is, that the Gutenberg galaxy and especially the published conference paper are ignored by the public. The total amount of readers is very small.

The surprising situation is, that the AI revolution isn't mirrored in the mainstream book market, and not in computer journals, there are no AI related expos available and even large scale tech companies doesn't know how Large language models are working. In combination, this is a unusual situation because in the former 1990s computer revolution, the situation was the opposite.

The working thesis is, that the AI revolution was initiated top down with its roots in the academic papers since the 2020s. Its a virtual revolution which is bypassing existing economical or technological structures.

sources:

- [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence:_A_Modern_Approach

- [2] AIMA book, 4th edition for U.S., 2020, https://aima.cs.berkeley.edu/

np hard problems as terra incognita

Computer science is an academic discipline with a long tradition. Its core elements are programming languages and algorithms. .Endless amount of source code was written in multiple programming languages, there are even esoteric languages available like Intercal and Befunge which are examples for computer art. Unfortunately, computer science consists of a seldom described weakness which are np hard problem.

An np hard problem is a mathematical challenge which can't be solved with existing programming languages nor algorithms. That means, modern languages like C++ in combination with modern 64bit operating systems like Linux isn't powerful enough to determine the shortest route for 15 cities or find the shortest sequence for solving the rubik's cube puzzle. What makes the situation more complicated is, that even after adding more RAM to a computer, np hard problems remain unsolvable.

One possible explanation why computer science is ignoring np hard problems might be, that its useless to invest ressources into problems, which can't be solved. If 100 researchers in the past have independent from each other tried to solve the Traveling salesman problem, and all of them have failed, it doesn't make much sense if additional researchers are trying to solve the same problem. .np hard problems can be compared to the perpetuum mobile in mechanical engineering which is also described as a dead end.

On the other hand there is a discipline available which is devoted to np hard problems. This discipline is called Artificial intelligence and its main problem is to solve all these unsolvable problems like rubik's cube, path planning and motion planning. Its important the difference between computer science which is only about polynomial problems vs. Artificial intelligence which is only about np hard problems. Both disciplines are trying to achieve different goals and they are operating with opposite tools.