推 supsymmetry:隨机數的定義就是不可預知性,或者說不可計算性. 02/06 00:42
→ supsymmetry:ps.無理數不一定都是隨机數,比如前面有人舉的0.101001 02/06 00:47
→ supsymmetry:大概必須是所謂的超越數才行.pi就是圓周率,直徑除周長 02/06 00:48
※ 引述《reader (讀者)》之銘言：
: ※ 引述《A1Yoshi (我是妖西)》之銘言：
: : 這樣子得到的亂數，滿足亂數的最基本定義嗎？
: 以數值方法求得的亂數，滿足統計上的驗證，並具有不可逆的性質，亦即
: 就算得到公開算法和特定長度的數列，可能的初值數量仍然是無限大。
: 當然這只是理論上的，技術上是可能破解的。
: 最明顯的例子就是 pi 值，理論上 pi 值的各個小數滿足統計上的檢驗，
: 它是超越數，不可能經由有限長度的多項式求得，但看到 1415926535...
: 這樣的數列，是很容易被猜出是 pi 值。
: 但 pi 值仍然是最常見的亂數表來源。
所以說，就算丟給我一串有限長的數列，我還是無法得知要用哪一個算程
去得到下一個（不是前一個）數字，對吧？因為你說「前一次運算的結果
，都會回頭造成算法的變化」。而這關鍵是因為，我並不知道丟給我的數
列是從第一個純粹亂數那兒數來的第幾個亂數（我假定決定算法變化的算
程本身是固定的，這個算程本身不是由亂數決定）。
因此我若要得到和欲探知對象完全一樣的亂數數串，我必須從第一個開始
餵給電腦。
: : 你覺得隨機數或產生隨機數的能力和人工智能之間，有什麼關係？
: 白話來說，主要是樣本空間的問題，傳統亂數方法只會得到有限的序列，就
: 不可能獲得無限制的複雜性，於是無論電腦的行為有多麼複雜，都能簡化成
: 有限長度的邏輯判斷，就跟「中文房間論證」所說的問題一樣了。
: 前文所提到的重覆，就是指亂數序列有限，最終會重覆產生的問題，而不是
: 特定數值的重覆。
: 而新的亂數方法，理論上可以得到無限的序列 (雖然技術上沒辦法，就算是
: 只記錄 pi 的第幾位數，最後終究要無限大的空間來記錄位數資訊，但這是
: 記憶體容量和運算速度的問題，而不是算法的問題) 。
: 所以嚴格一點的研究，還是主要使用硬體裝置產生的亂數。
不大懂那個pi。不過，有閒你再解釋吧。我可以自己查。
似乎重點還是在可計算性上頭。一般來說，人類心靈沙文主義者會傾向
認為認知活動是不可計算的，因此奠基在可計算性上的人工智慧計畫不
可能實現。
但如果說人工智慧透過隨機數而成為不可計算的系統....
這樣說吧，要攻擊人工智慧的武器就少一樣了。
而這也許可以部分回應Isaac在推文問的問題：沒錯，人也許沒有內建
隨機數產生機，但隨機數可能並非是唯一使人成為不可計算系統的原因
。
而許多人相信人的認知活動具有不可計算性，這才是重點。隨機數本身
不是重點，重點在可能伴隨隨機數而來的不可計算性。
不過我這樣講可能很粗糙甚至有誤，參考參考囉。
（註：在此可/ 不可計算性可以簡單理解成「是否可找到可被用來清楚
預測一切活動的規則（或算程）」。比方說，有些人從Searle的華語
房間論證得到啟發，認為語言的語意不是涂林算機可能計算得到的東
西。另外，所有可被用來清楚預測一切活動的規則或算程，原則上都
可以被涂林算機計算，雖然它實在有夠簡單簡陋，但理論上它真的可
以同時跑一萬個Windows XP系統。）
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