這是一個看似簡單的實驗:拿出一個隨機的電話號碼。選擇一個序列中的七個數(shù)字,以便每個數(shù)字均等地出現(xiàn),并且選擇一個數(shù)字不會影響下一個數(shù)字。但很遺憾地告訴你,你做不到。
計算機也不會很好地產(chǎn)生隨機性。因為計算機軟件和硬件運行在布爾邏輯上,而不是概率上。麻省理工學院概率計算項目的負責人維卡什·曼辛格(Vikash Mansinghka)表示,“計算文化以確定性為中心。”
但是計算機科學家希望程序能夠處理隨機性,因為有時這就是一個問題所需要的。多年以來,一些人開發(fā)了新穎的算法,盡管它們本身不會生成隨機數(shù),但卻提供了巧妙而有效的方式來使用和操縱隨機性。
快速加載骰子滾輪(FLDR)算法是這些算法中很有特色的一個,由麻省理工學院的科學家提出,并將于8月在國際人工智能與統(tǒng)計會議(網(wǎng)絡會議)上展示。
隨機性難題簡而言之,F(xiàn)LDR使用隨機序列完美地模擬了加載模具的滾動。“它顯示了如何將完全隨機的拋硬幣變成有偏差的拋硬幣,令人信服。”沒有參與研究的新奧爾良大學數(shù)學家彼得·比爾霍斯特這樣評價。
當然,F(xiàn)LDR不會增加你在拉斯維加斯贏錢的機會,它只是提出了一種將隨機數(shù)集成到軟件和硬件中的方法,而這些軟件和硬件是確定性的。
納入這種不確定性將有助于機器做出人性化的預測,并更好地模擬依賴于諸如氣候或金融市場等概率的現(xiàn)象。
隨機性是一個比看起來棘手的概念。在沒有可辨認模式的隨機數(shù)序列中,每個數(shù)字都有相同的出現(xiàn)概率。
但即使你可以在Google中找到“隨機數(shù)生成器”,也無法獲得純粹的隨機性。
因為當今的處理器、搜索引擎和密碼生成器都使用“偽隨機”方法。這些方法對于大多數(shù)用途而言差不多夠用,但它們仍然是根據(jù)復雜公式生成的,所以,從理論上講,如果你知道公式,就可以預測數(shù)列中的下一個數(shù)。
努力80年科學家嘗試將實際隨機性植入機器至少已有80年的歷史。
在此之前,隨機數(shù)來自物理機器,比如擲骰子、從混勻的袋子中拾取的編號球或其他機械。值得一提的是,英國有一臺名為Ernie的機器,利用氖管中的信號噪聲產(chǎn)生隨機數(shù)。從1957年開始,它就開始選擇英國彩票的中獎號碼了。
Bierhorst說,最近,對于真正的隨機序列,計算機科學家必須研究自然現(xiàn)象,例如宇宙背景輻射或量子系統(tǒng)的不可預測行為。他說:“自然界中存在可以利用的隨機過程,這確實是不可預測的。” “向左或向右閃避的電子事先甚至都不知道它將要做什么。”
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