@misc{ZimmermannHornConradGoerlichetal.2019,
  author    = {Zimmermann, Matthias and Horn-Conrad, Antje and G{\"o}rlich, Petra and Schlegel, Karoline and Kampe, Heike},
  title     = {Portal Wissen = Artificial intelligence},
  number    = {01/2019},
  editor    = {Engel, Silke and Zimmermann, Matthias},
  address   = {54},
  organization    = {University of Potsdam, Press and Public Relations Department},
  issn      = {2198-9974},
  doi       = {10.25932/publishup-44246},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-442469},
  year      = {2019},
  abstract  = {For a long time, there were things on this planet that only humans could do, but this time might be coming to an end. By using the universal tool that makes us unique - our intelligence - we have worked to eliminate our uniqueness, at least when it comes to solving cognitive tasks. Artificial intelligence is now able to play chess, understand language, and drive a car - and often better than we. How did we get here? The philosopher Aristotle formulated the first "laws of thought" in his syllogisms, and the mathematicians Blaise Pascal and Wilhelm Leibniz built some of the earliest calculating machines. The mathematician George Boole was the first to introduce a formal language to represent logic. The natural scientist Alan Turing created his deciphering machine "Colossus," the first programmable computer. Philosophers, mathematicians, psychologists, and linguists - for centuries, scientists have been developing formulas, machines, and theories that were supposed to enable us to reproduce and possibly even enhance our most valuable ability. But what exactly is "artificial intelligence"? Even the name calls for comparison. Is artificial intelligence like human intelligence? Alan Turing came up with a test in 1950 to provide a satisfying operational definition of intelligence: According to him, a machine is intelligent if its thinking abilities equal those of humans. It has to reach human levels for any cognitive task. The machine has to prove this by convincing a human interrogator that it is human. Not an easy task: After all, it has to process natural language, store knowledge, draw conclusions, and learn something new. In fact, over the past ten years, a number of AI systems have emerged that have passed the test one way or another in chat conversations with automatically generated texts or images. Nowadays, the discussion usually centers on other questions: Does AI still need its creators? Will it not only outperform humans but someday replace them - be it in the world of work or even beyond? Will AI solve our problems in the age of all-encompassing digital networking - or will it become a part of the problem? Artificial intelligence, its nature, its limitations, its potential, and its relationship to humans were being discussed even before it existed. Literature and film have created scenarios with very different endings. But what is the view of the scientists who are actually researching with or about artificial intelligence? For the current issue of our research magazine, a cognitive scientist, an education researcher, and a computer scientist shared their views. We also searched the University for projects whose professional environment reveals the numerous opportunities that AI offers for various disciplines. We cover the geosciences and computer science as well as economics, health, and literature studies. At the same time, we have not lost sight of the broad research spectrum at the University: a legal expert introduces us to the not-so-distant sphere of space law while astrophysicists work on ensuring that state-of-the-art telescopes observe those regions in space where something "is happening" at the right time. A chemist explains why the battery of the future will come from a printer, and molecular biologists explain how they will breed stress-resistant plants. You will read about all this in this issue as well as about current studies on restless legs syndrome in children and the situation of Muslims in Brandenburg. Last but not least, we will introduce you to the sheep currently grazing in Sanssouci Park - all on behalf of science. Quite clever! Enjoy your read! THE EDITORS},
  language  = {en}
}
@misc{KampeHornConradZimmermannetal.2019,
  author    = {Kampe, Heike and Horn-Conrad, Antje and Zimmermann, Matthias and Scholz, Jana and G{\"o}rlich, Petra and Eckardt, Barbara and Krafzik, Carolin},
  title     = {Portal Wissen = Data},
  number    = {02/2019},
  editor    = {Engel, Silke and Zimmermann, Matthias},
  organization    = {University of Potsdam, Press and Public Relations Department},
  issn      = {2198-9974},
  doi       = {10.25932/publishup-44257},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-442574},
  pages     = {54},
  year      = {2019},
  abstract  = {Data assimilation? Stop! Don't be afraid, please, come closer! No tongue twister, no rocket science. Or is it? Let's see. It is a matter of fact, however, that data assimilation has been around for a long time and (almost) everywhere. But only in the age of supercomputers has it assumed amazing proportions. Everyone knows data. Assimilation, however, is a difficult term for something that happens around us all the time: adaptation. Nature in particular has demonstrated to us for millions of years how evolutionary adaptation works. From unicellular organisms to primates, from algae to sequoias, from dinosaurs ... Anyone who cannot adapt will quickly not fit in anymore. We of course have also learned to adapt in new situations and act accordingly. When we want to cross the street, we have a plan of how to do this: go to the curb, look left and right, and only cross the street if there's no car (coming). If we do all this and adapt our plan to the traffic we see, we will not just safely cross the street, but we will also have successfully practiced data assimilation. Of course, that sounds different when researchers try to explain how data assimilation helps them. Meteorologists, for example, have been working with data assimilation for years. The German Weather Service writes, "In numerical weather prediction, data assimilation is the approximation of a model run to the actual development of the atmosphere as described by existing observations." What it means is that a weather forecast is only accurate if the model which is used for its calculation is repeatedly updated, i.e. assimilated, with new measurement data. In 2017 an entire Collaborative Research Center was established at the University of Potsdam, CRC 1294, to deal with the mathematical basics of data assimilation. For Portal Wissen, we asked the mathematicians and speakers of the CRC Prof. Sebastian Reich and Prof. Wilhelm Huisinga how exactly data assimilation works and in which areas of research they can be used profitably in the future. We have looked at two projects at the CRC itself: the analysis of eye movements and the research on space weather. In addition, the current issue is full of research projects that revolve around data in very different ways. Atmospheric physicist Markus Rex throws a glance at the spectacular MOSAiC expedition. Starting in September 2019, the German research icebreaker "Polarstern" will drift through the Arctic Ocean for a year and collect numerous data on ice, ocean, biosphere, and atmosphere. In the project "TraceAge", nutritionists will use the data from thousands of subjects who participated in a long-term study to find out more about the function of trace elements in our body. Computer scientists have developed a method to filter relevant information from the flood of data on the worldwide web so as to enable visually impaired to surf the Internet more easily. And a geophysicist is working on developing an early warning system for volcanic eruptions from seemingly inconspicuous seismic data. Not least, this issue deals with the fascination of fire and ice, the possibilities that digitization offers for administration, and the question of how to inspire children for sports and exercise. We hope you enjoy reading - and if you send us some of your reading experience, we will assimilate it into our next issue. Promised!},
  language  = {en}
}
@misc{KampeHornConradZimmermannetal.2019,
  author    = {Kampe, Heike and Horn-Conrad, Antje and Zimmermann, Matthias and Krafzik, Carolin and Scholz, Jana and G{\"o}rlich, Petra and Engel, Silke and Eckardt, Barbara},
  title     = {Portal Wissen = Daten},
  number    = {02/2019},
  organization    = {Universit{\"a}t Potsdam, Referat f{\"u}r Presse- und {\"O}ffentlichkeitsarbeit},
  issn      = {2194-4237},
  doi       = {10.25932/publishup-44100},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-441006},
  pages     = {97},
  year      = {2019},
  abstract  = {Datenassimilation? Halt! Keine Angst, treten Sie n{\"a}her! Kein Zungenbrecher, keine Raketenwissenschaft. Oder doch? Wir werden sehen. Fakt ist: Datenassimilation gibt es eigentlich schon lange und (fast) {\"u}berall. Doch erst im Zeitalter der Supercomputer nimmt sie Ausmaße an, die Staunen hervorruft. Daten, kennt jeder. Assimilation jedoch ist ein schwieriger Begriff f{\"u}r etwas, das rings um uns die ganze Zeit stattfindet: Anpassung. Vor allem die Natur f{\"u}hrt uns seit Millionen von Jahren vor, wie das geht mit der evolution{\"a}ren Anpassung. Vom Einzeller zum Primaten, von der Alge zum Mammutbaum, vom Dino … Wer sich nicht anpassen kann, passt schnell nicht mehr ins Bild. Und nat{\"u}rlich haben auch wir gelernt, uns in neuen Situationen zu orientieren und entsprechend zu handeln. Wenn wir {\"u}ber die Straße wollen, haben wir daf{\"u}r einen Plan: an den Bordstein treten, nach links und rechts schauen und erst gehen, sobald kein Auto mehr kommt. Machen wir all dies und passen unseren Plan an den Verkehr an, den wir sehen, kommen wir nicht nur heil dr{\"u}ben an, sondern haben auch noch erfolgreich Datenassimilation betrieben. Freilich klingt das anders, wenn Wissenschaftler zu erkl{\"a}ren versuchen, wie ihnen Datenassimilation hilft. Meteorologen zum Beispiel arbeiten schon seit Jahren mit ihr. Der Deutsche Wetterdienst schreibt: „In der Numerischen Wettervorhersage versteht man unter Datenassimilation die Angleichung eines Modelllaufes an die wirkliche Entwicklung der Atmosph{\"a}re, wie sie durch die vorhandenen Beobachtungen beschrieben wird." Gemeint ist, dass eine Wettervorhersage nur dann genau ist, wenn das Modell, mit dem man sie berechnet, immer wieder mit neuen Messdaten aktualisiert, also assimiliert, wird. Seit 2017 gibt es an der Universit{\"a}t Potsdam einen ganzen Sonderforschungsbereich, den SFB 1294, der sich mit den mathematischen Grundlagen der Datenassimilation besch{\"a}ftigt. F{\"u}r Portal Wissen haben wir die beiden Mathematiker und Sprecher des SFB, Prof. Sebastian Reich und Prof. Wilhelm Huisinga, gefragt, wie Datenassimilation eigentlich genau funktioniert - und in welchen Forschungsgebieten man sie k{\"u}nftig noch gewinnbringend einsetzen kann. Zwei Beispiele daf{\"u}r haben wir uns im SFB gleich selbst angeschaut: die Analyse von Blickbewegungen und die Erforschung des Weltraumwetters. Daneben ist die aktuelle Ausgabe des Magazins voller Forschungsprojekte, die auf verschiedenste Weise um Daten kreisen. So wirft der Atmosph{\"a}renphysiker Markus Rex einen Blick voraus auf die spektakul{\"a}re MOSAiC-Expedition, bei der der deutsche Forschungseisbrecher „Polarstern" ab September 2019 ein Jahr lang eingefroren durch das Nordpolarmeer driften und dabei zahlreiche Daten rund um Eis, Ozean, Bio- und Atmosph{\"a}re sammeln wird. Wir haben ein Forschungskolleg besucht, dessen Doktoranden die Datensammelwut unserer neuen technologischen Alltagsbegleiter kritisch unter die Lupe nehmen. Im Projekt „TraceAge" wollen Ern{\"a}hrungswissenschaftler mithilfe der Daten von Tausenden Probanden einer Langzeitstudie mehr {\"u}ber die Funktion von Spurenelementen in unserem K{\"o}rper herausfinden. Informatiker haben eine Methode entwickelt, mit der aus der Datenflut des WWW relevante Informationen gefiltert werden, sodass Blinde leichter im Internet surfen k{\"o}nnen. Ein Biologe untersucht anhand von {\"u}ber Jahrzehnte hinweg erhobenen Daten, wie sich die brandenburgischen W{\"a}lder ver{\"a}ndern. Und eine Geoforscherin arbeitet daran, aus unscheinbar wirkenden seismischen Daten ein Fr{\"u}hwarnsystem f{\"u}r Vulkanausbr{\"u}che zu entwickeln. Außerdem haben wir uns das neue Sch{\"u}lerlabor der Chemiedidaktik zeigen lassen, einen Juniorprofessor f{\"u}r vergleichende Literaturwissenschaft nach seiner Lust am Ungewissen befragt und mit einer Verwaltungswissenschaftlerin {\"u}ber die M{\"o}glichkeiten der digitalen Verwaltung gesprochen. Es geht nicht zuletzt um den m{\"a}rkischen Eulenspiegel, personalisierte Kosmetik und die Frage, wie man Kinder f{\"u}r Sport und Bewegung begeistern kann. Wir w{\"u}nschen Ihnen viel Vergn{\"u}gen beim Lesen - und wenn Sie uns Erfahrungsdaten ihrer Lekt{\"u}re zukommen lassen, werden wir unser n{\"a}chstes Heft damit assimilieren. Versprochen! Die Redaktion},
  language  = {de}
}
@misc{CornelTrilckeWinkleretal.2019,
  author    = {Cornel, Hajo and Trilcke, Peer and Winkler, Kurt and Zimmermann, Matthias and Horn-Conrad, Antje and Engel, Silke and Szameitat, Ulrike and Krafzik, Carolin and Kampe, Heike and G{\"o}rlich, Petra and Eckardt, Barbara and Eccard, Jana},
  title     = {Portal = Theodor Fontane: Zum 200. Geburtstag},
  number    = {01/2019},
  organization    = {Universit{\"a}t Potsdam, Referat f{\"u}r Presse- und {\"O}ffentlichkeitsarbeit},
  issn      = {1618-6893},
  doi       = {10.25932/publishup-44352},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-443528},
  pages     = {42},
  year      = {2019},
  abstract  = {Aus dem Inhalt: - Theodor Fontane: Zum 200. Geburtstag - Licht an! - Durch Nacht und Eis},
  language  = {de}
}
@misc{ZimmermannHornConradGoerlichetal.2019,
  author    = {Zimmermann, Matthias and Horn-Conrad, Antje and G{\"o}rlich, Petra and Krafzik, Carolin and Kampe, Heike and Schlegel, Karoline and Eckardt, Barbara and B{\"u}rkner, Hans-Joachim and Engel, Silke},
  title     = {Portal Wissen = K{\"u}nstliche Intelligenz},
  number    = {01/2019},
  organization    = {Universit{\"a}t Potsdam, Referat f{\"u}r Presse- und {\"O}ffentlichkeitsarbeit},
  issn      = {2194-4237},
  doi       = {10.25932/publishup-44094},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-440942},
  pages     = {97},
  year      = {2019},
  abstract  = {Lange gab es auf der Erde Dinge, die konnte nur der Mensch. Doch diese Zeit k{\"o}nnte zu Ende gehen. Mithilfe des universalen Werkzeugs, das uns einzigartig macht - unserer Intelligenz -, haben wir daf{\"u}r gesorgt, dass wir es nicht l{\"a}nger sind. Zumindest wenn es darum geht, kognitive Aufgaben zu l{\"o}sen. K{\"u}nstliche Intelligenz kann inzwischen Schach spielen, Sprache verstehen, Auto fahren. Vieles sogar besser als wir. Wie kam es dazu? Der Philosoph Aristoteles schuf mit seinen Syllogismen die ersten „Gesetze des Denkens", die Mathematiker Blaise Pascal und Wilhelm Leibniz bauten einige der fr{\"u}hesten Rechenmaschinen, der Mathematiker George Boole f{\"u}hrte als erster eine formale Sprache zur Darstellung der Logik ein, der Naturwissenschaftler Alan Turing schuf mit seiner Dechiffriermaschine „Colossus" den ersten programmierbaren Computer. Philosophen, Mathematiker, Psychologen, Linguisten - seit Jahrhunderten entwickeln Wissenschaftlerin- nen und Wissenschaftler Formeln, Maschinen und Theorien, die es m{\"o}glich machen sollen, unsere wertvollste F{\"a}higkeit zu reproduzieren und wom{\"o}glich sogar zu verbessern. Aber was ist das eigentlich: „K{\"u}nstliche Intelligenz"? Schon die Bezeichnung fordert zum Vergleich auf. Ist K{\"u}nstliche Intelligenz wie menschliche Intelligenz? Alan Turing formulierte 1950 einen Test, der eine befriedigende operationale Definition von Intelligenz liefern sollte: Intelligent ist eine Maschine demnach, wenn sie ein dem Menschen gleichwertiges Denkverm{\"o}gen besitzt. Sie muss also bei beliebigen kognitiven Aufgaben dasselbe Niveau erreichen. Beweisen muss sie dies, indem sie einen menschlichen Fragenden glauben l{\"a}sst, sie sei ein Mensch. Keine leichte Sache: Immerhin muss sie daf{\"u}r nat{\"u}rliche Sprache verarbeiten, Wissen speichern, aus diesem Schl{\"u}sse ziehen und Neues lernen k{\"o}nnen. Tats{\"a}chlich entstanden in den vergangenen zehn Jahren etliche KI-Systeme, die in Chat- Gespr{\"a}chen, mit automatisch erzeugten Texten oder Bildern den Test auf die eine oder andere Weise bestanden. Im Fokus stehen nun meist andere Fragen: Braucht KI ihre Sch{\"o}pfer {\"u}berhaupt noch? Wird sie den Menschen nicht nur {\"u}berfl{\"u}geln, sondern eines Tages sogar ersetzen - sei es in der Welt der Arbeit oder sogar dar{\"u}ber hinaus? L{\"o}st KI im Zeitalter der allumfassenden digitalen Vernetzung unsere Probleme - oder wird sie Teil davon? {\"U}ber K{\"u}nstliche Intelligenz, ihr Wesen, ihre Beschr{\"a}nkungen, ihr Potenzial und ihr Verh{\"a}ltnis zum Menschen wird nicht erst diskutiert seitdem es sie gibt. Vor allem Literatur und Kino haben Szenarien mit verschiedenstem Ausgang kreiert. Aber wie sehen das Wissenschaftler, die mit oder zu K{\"u}nstlicher Intelligenz forschen? F{\"u}r die aktuelle Ausgabe des Forschungsmagazins kamen ein Kognitionswissenschaftler, eine Bildungsforscherin und ein Informatiker dar{\"u}ber ins Gespr{\"a}ch. Daneben haben wir uns in der Hochschule nach Projekten umgesehen, deren fachliche Heimat die zahlreichen M{\"o}glichkeiten offenbart, die KI f{\"u}r viele Disziplinen erahnen l{\"a}sst. So geht die Reise in die Geowissenschaften und die Informatik ebenso wie die Wirtschafts-, Gesundheits- und Literaturwissenschaften. Daneben haben wir die Breite der Forschung an der Universit{\"a}t nicht aus den Augen verloren: Ein Jurist f{\"u}hrt ein in die gar nicht so weltferne Sph{\"a}re des Weltraumrechts, w{\"a}hrend Astrophysiker daran arbeiten, dass modernste Teleskope zum richtigen Zeitpunkt genau in die Regionen des Weltraums schauen, wo gerade etwas „los ist". Eine Chemikerin erkl{\"a}rt, warum die Batterie der Zukunft aus dem Drucker kommt, und Molekularbiologen berichten, wie sie stressresistente Pflanzen z{\"u}chten wollen. Mit menschlichem Stress in der Arbeitswelt besch{\"a}ftigt sich nicht nur ein Forschungs-, sondern auch ein Gr{\"u}nderprojekt. Dar{\"u}ber ist in diesem Heft genauso zu lesen wie {\"u}ber aktuelle Studien zum Restless Legs Syndrom bei Kindern oder aber der Situation von Muslimen in Brandenburg. Nicht zuletzt machen wir Sie mit jenen Schafen bekannt, die derzeit im Park Sanssouci weiden - im Auftrag der Wissenschaft. Gar nicht so dumm! Viel Vergn{\"u}gen! Die Redaktion},
  language  = {de}
}