"Por acaso": como simular sorte através dos nossos computadores

Os especialistas do mundo da matemática e da programação lidam desde cedo com um problema surpreendente: é possível gerar sucesso usando um algoritmo? Os nossos computadores são capazes de realizar operações extremamente complicadas, mas fazer com que um computador se comporte de forma aleatória é mais difícil do que parece. Os nossos sistemas informáticos fazem apenas o que estão programados para fazer, o que pode ser problemático gera resultados totalmente aleatórios a partir dos mesmos.
No mundo da computação, da física e da matemática, o termo Random (aleatório) não está no centro de múltiplas investigações e de uma discussão filosófica-científica que dura há alguns séculos. Se os nossos computadores são o resultado de uma linguagem 100% especificada, como podemos definir nos seus sistemas programas que funcionam de forma 100% não especificada (isto é, aleatória)?
Apontar a existência de eventos aleatórios no mundo já é complicado, mas é geralmente aceito que a sorte existe na realidade e que todos nós estamos sujeitos a eventos aleatórios ao longo das nossas vidas. Mas por que essa questão é tão importante no contexto da tecnologia?

Por que é que a sorte importa?

Gerar sorte através de computadores é importante por vários motivos. Em algumas situações, a sorte é um elemento necessário para que a atividade possa ser considerada justa ou improvável. Nenhum momento de injetar sorte nos modelos de software, os engenheiros e os programas recorrem com frequência aos RNGs (Geradores de Números Aleatórios), programas que geram números de forma aleatória. Uma aplicação mais popular de RNGs está diretamente ligada ao mundo dos jogos. Os RNGs são os programas que permitem que os videojogos incluam um fator de sorte e que sites de casino online funcionam de forma imparcial.
No caso de videojogos, os RNGs podem usar o modo de aumentar a imprevisibilidade do jogo. São esses programas que permitem que, por exemplo, bots se comportem de forma diferente de sessão para sessão ou que áreas de mapa incluam certos objetos em um momento e outros objetos em outro. Os RNGs contribuem deste modo para que os videojogos sejam mais desafiadores e imprevisíveis.
Nenhum caso de cassino on-line, os RNGs permitem que os resultados obtidos em roletas, máquinas caça-níqueis ou tabelas de cartas virtuais sejam 100% utilizados. Não seria justo se os algoritmos do jogo on-line não se baseassem nos resultados aleatórios, porque isso significa que estes não são tão corrompidos como previsíveis. O reconhecimento de padrões associados aos resultados dos cassinos online é catastrófico, pois não permite que uma casa explore os jogadores, como os jogadores exploram uma casa.

O problema com os RNGs

Em geral, os RNGs funcionam. Mas o grande problema é que os profissionais de matemática e programação relacionam-se com o fato destes serem apenas capazes de gerar resultados aleatórios. Com isso, queremos dizer que, quando um RNG é usado, é matematicamente possível pré-visualizar os números que serão gerados. O processo é complicado e não está ao alcance de um profissional não qualificado, mas não deixa levantar um problema de ordem científica e filosófica. Se os resultados dos RNGs são previsíveis, então isso significa dizer que eles são apenas pseudoaleatórios. Embora ESTA Questão tenha implicações Práticas limitadas, o Problema Está na basear da Investigação de Múltiplos Cientistas e foi Já parcialmente resolvido. Mas como?

Random.org: algoritmos 100% aleatórios

Perante ou problema que ameaça a imparcialidade dos resultados obtidos por RNGs, engenheiros de todo o mundo, se dedicar à criação de TRNGs (True Random Number Generators) que supostamente estão usando os dados de forma aleatória aleatória. O Random.org é um exemplo deste gênero de algoritmo, e a solução encontrada para superar o problema de pseudo-RNGs antigos passa pelo envolvimento de circunstâncias reais no contexto do programa.
Parece complicado, mas é na verdade muito simples. Os TRNGs recorrem a condições físicas e naturais para munir de uma fonte (fonte) de dados que garantam a aleatoriedade. No caso do Random.org, por exemplo, ou o algoritmo é definido através de dados meteorológicos. Assim, os resultados gerados pelo programa estão conectados diretamente com os dados imprevisíveis exibidos através da captura de ruído atmosférico digital.
Outros TRNGs usam outras fontes para os seus programas, sendo que algumas delas estão diretamente relacionadas com as ações do usuário. Estes números gerados, por exemplo, de acordo com o número de cliques do mouse ou com o botão de pressionar teclas no computador. Os TRNGs parecem ter resolvido o problema científico-filosófico da geração tecnológica 100% aleatório, mas infelizmente são muito difíceis de serem detectados em todo o tipo de sistemas digitais.
Para já, no entanto, os TRNGs parecem ter sido capazes de oferecer uma resposta capaz de tornar nossos vídeos de vídeo mais surpreendentes e o jogo de dinheiro online permitido justo. Mesmo assim, os críticos fundamentalistas continuam a defender que os danos aleatórios são impossíveis não apenas nos nossos computadores como na natureza. Para tal, estes recorrem aos argumentos consequenciais, defendendo que tudo ou que aconteceu no Universo é determinado por padrões previsíveis de causa e efeito que podem sempre ser matematicamente recomendados pelo ser humano.