※ 引述《reader (读者)》之铭言： : ※ 引述《A1Yoshi (我是妖西)》之铭言： : : 这样子得到的乱数，满足乱数的最基本定义吗？ : 以数值方法求得的乱数，满足统计上的验证，并具有不可逆的性质，亦即 : 就算得到公开算法和特定长度的数列，可能的初值数量仍然是无限大。 : 当然这只是理论上的，技术上是可能破解的。 : 最明显的例子就是 pi 值，理论上 pi 值的各个小数满足统计上的检验， : 它是超越数，不可能经由有限长度的多项式求得，但看到 1415926535... : 这样的数列，是很容易被猜出是 pi 值。 : 但 pi 值仍然是最常见的乱数表来源。 所以说，就算丢给我一串有限长的数列，我还是无法得知要用哪一个算程 去得到下一个（不是前一个）数字，对吧？因为你说「前一次运算的结果 ，都会回头造成算法的变化」。而这关键是因为，我并不知道丢给我的数 列是从第一个纯粹乱数那儿数来的第几个乱数（我假定决定算法变化的算 程本身是固定的，这个算程本身不是由乱数决定）。 因此我若要得到和欲探知对象完全一样的乱数数串，我必须从第一个开始 喂给电脑。 : : 你觉得随机数或产生随机数的能力和人工智能之间，有什麽关系？ : 白话来说，主要是样本空间的问题，传统乱数方法只会得到有限的序列，就 : 不可能获得无限制的复杂性，於是无论电脑的行为有多麽复杂，都能简化成 : 有限长度的逻辑判断，就跟「中文房间论证」所说的问题一样了。 : 前文所提到的重覆，就是指乱数序列有限，最终会重覆产生的问题，而不是 : 特定数值的重覆。 : 而新的乱数方法，理论上可以得到无限的序列 (虽然技术上没办法，就算是 : 只记录 pi 的第几位数，最後终究要无限大的空间来记录位数资讯，但这是 : 记忆体容量和运算速度的问题，而不是算法的问题) 。 : 所以严格一点的研究，还是主要使用硬体装置产生的乱数。 不大懂那个pi。不过，有闲你再解释吧。我可以自己查。 似乎重点还是在可计算性上头。一般来说，人类心灵沙文主义者会倾向 认为认知活动是不可计算的，因此奠基在可计算性上的人工智慧计画不 可能实现。 但如果说人工智慧透过随机数而成为不可计算的系统.... 这样说吧，要攻击人工智慧的武器就少一样了。 而这也许可以部分回应Isaac在推文问的问题：没错，人也许没有内建 随机数产生机，但随机数可能并非是唯一使人成为不可计算系统的原因 。 而许多人相信人的认知活动具有不可计算性，这才是重点。随机数本身 不是重点，重点在可能伴随随机数而来的不可计算性。 不过我这样讲可能很粗糙甚至有误，参考参考罗。 （注：在此可/ 不可计算性可以简单理解成「是否可找到可被用来清楚 预测一切活动的规则（或算程）」。比方说，有些人从Searle的华语 房间论证得到启发，认为语言的语意不是涂林算机可能计算得到的东 西。另外，所有可被用来清楚预测一切活动的规则或算程，原则上都 可以被涂林算机计算，虽然它实在有够简单简陋，但理论上它真的可 以同时跑一万个Windows XP系统。） -- PTT2 自然就是美 => 百慕达群岛 => 漩涡 => PinkParties --

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