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※ 引述《supsymmetry (supsymmetry)》之銘言: : 電腦的隨机能力也不是真正的隨机能力。 : 電腦的隨机數是pseudo-random number. : pseudo-random number是可以由一定的算法得出的. : 如果初始條件相同,而且算法相同,就可以得出相同的pseudo-random number. : 真正隨机數的產生至今大概仍然是一個秘密. : 另外,真正的隨机能力和它的智能大概是密切相關的,大概也同理性能力密切相關. : 一個印度裔的美國數學家Rao,在他的一本書 統計与真理 中就對隨机性与智能作了 : 相關性很強的比較. 對不起,雖然很離題,但我得指正一下這個錯誤認識。 現在電腦系統是完全可以達成真實亂數的,僅僅出於效能的考量,才會使用 不同擬真等級的亂數。 最真實的亂數是由硬體所提供的,主要是經由檢測空氣中的游離電子狀態而 獲得的,一般作人工智慧或是高強度安全系統都會使用。 由於 http://random.org/ 之類的免費服務已經相當簡便,所以現在有許多 應用程式也會採用。 另外各種數值方法也在發展當中,許多方法都能達成公開算法和長串序列亦 無法求得下一個值,若不能完整獲得所有內部資訊就無法破解。一般來說, 這方法主要是無理數的趨近公式,除了它是軟體方法可能經由逆向工程破解 之外,已經是相當實用的亂數系統。 而上述兩種方法結合是常見的做法,即先取得絕不重覆的真實亂數,後續的 亂數則由數值方法獲得。 目前多數對於人工智慧的批評,似乎都還沒有注意到這個影響很大的變化。 --



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◆ From: 61.222.173.26
1F:推 nominalism:原來如此,這真是有趣的資料!! 02/04 22:54
2F:推 ericpony:如果您取的是真實亂數, 您又何以知道它"絕不重複"呢? 02/05 07:04
3F:→ ericpony:隨機數不一定是無理數,有限樣本空間隨機取樣就可能會重覆 02/05 07:05
4F:→ ericpony:即使樣本空間不可數,一般的說法也不是"取樣絕對不會重複" 02/05 07:10
5F:→ ericpony:而是"重複取樣的機率為零" 前者是邏輯上的否定, 後者是對 02/05 07:11
6F:→ ericpony:於實驗結果的數學描述, 兩者不可混為一談... 02/05 07:12
7F:推 ericpony:補充: 或許您那句話的意思是sample without replacement? 02/05 07:54
8F:→ ericpony:不過似乎很少有亂數產生器要求複數的種子值不可重覆?... 02/05 07:57
9F:→ ericpony:因為 這種要求常常會大幅地增加函數在數學分析上的困難性 02/05 07:58
10F:→ ericpony:況且,如果樣本空間不可數這要求就是多餘的,因重複機率為0 02/05 08:03







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