Ist Information digital? Eine Verteidigung der Realität

Digitale, datengetriebene Verfahren – etwa große Sprachmodelle – haben in den letzten Jahren erstaunliche Fortschritte erzielt. Doch bei cyber-physischen Systemen wie Robotern verläuft die Entwicklung deutlich langsamer. Liegt das nur an fehlenden Trainingsdaten? Prof. Edward A. Lee von der University of California at Berkeley schlägt in seinem Vortrag eine grundlegende Erklärung vor.

Unter dem Titel „Is Information Digital? A Defense of Reality“ geht er der Frage nach, ob es einen fundamentalen Unterschied zwischen Wissenserwerb durch Beobachtung und Wissenserwerb durch verkörperte Interaktion gibt. Kann man Fahrradfahren lernen, indem man anderen dabei zusieht? Mit Konzepten aus der Informatik – etwa Null-Wissen-Beweisen oder Bisimulation – zeigt Lee, dass bestimmte Formen des Lernens nur durch physische Erfahrung möglich sind. Mithilfe der Informationstheorie nach Shannon argumentiert er zudem, dass objektive Beobachtung niemals die gesamte physikalische Realität erfassen kann: Es gibt Informationen in der realen Welt, die sich nicht digital repräsentieren lassen.

Edward A. Lee ist Professor of the Graduate School und Distinguished Professor Emeritus für Elektrotechnik und Computerwissenschaften an der University of California at Berkeley, wo er seit 1986 lehrt und forscht. Er ist Mitbegründer von Xronos Inc. und BDTI Inc., Autor von sieben Büchern sowie hunderten wissenschaftlichen Arbeiten und Berichten. Seine Forschung konzentriert sich auf cyber-physische Systeme, die physikalische Dynamiken mit Software und Netzwerken verbinden. Als Direktor des Forschungszentrums iCyPhy leitet er Projekte zur Modellierung deterministischer Systeme und war zuvor Vorsitzender des EECS Department an UC Berkeley.

Veranstaltungsdetails:
Datum: Donnerstag, 5. März 2026
Zeit: 13:00 – 15:00 Uhr
Ort: Hörsaal E23, Otto-Hahn-Straße 14 (OH14), Fakultät für Informatik 

Die Veranstaltung wird gemeinsam mit dem Research Center Trustworthy Data Science and Security sowie dem Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz organisiert.