“条纹猫我们晚上吃什么？” “随便吃什么。”
“条纹猫我们周末去哪里？” “随便去哪里。”
我们每天都做着很多“随机”的决定，而彩票更是随机，看命，和虔诚的心的代表。不过下面这个大叔的故事，让我们不得不开始怀疑身边的随机性。
你感觉到的随机并不那么随机
2003年6月的一个下午，加拿大统计学家莫汉·斯利瓦斯塔瓦百无聊赖地在电脑前做着一件我们经常做的事：等下载。反正无聊，这位大叔就开始在办公室里闲晃了起来，这时候角落里一堆刮刮卡彩票吸引了他的眼球。他试着刮开了其中一张，没有中奖。“切！无聊的东西，傻瓜才玩。”
tic-tac-toe井字格彩票
他走回电脑发现下载还没完成，于是又刮开了第二张，这可一下子就像打开了潘多拉魔盒。
这只是一张很简单的井字格彩票，如果左方区域里刮开的数字出现在右边的8个井字格里并且连成一条线，你就中奖了。幸运的是，莫汉大叔这次中奖了，这可把他给得意的。
换成普通人可能就乐呵呵地去兑换那三块钱了。但是高端玩家毕竟是高端玩家，长年的分析经验让他脑中灵光闪过：因为北美的彩票业是一个700亿美元的市场，超过电影，音乐以及色情业的总和。
一定有一个机制确保如此庞大的产业的自身安全，这个彩票系统并不是完全随机的。由此出发，他着手并破解了彩票的秘密，用他的方法去选彩票，成功率高达90%！！
大神请收下我的膝盖。。
莫汉大叔就这么赚了一段时间奶粉钱以后，觉得天天去彩票兑换点取钱有点无聊了。于是他买了20张他认为可以中奖的彩票，写了一封信去嘲讽安大略彩票公司：看看看，哥用脚都能碾压你。
结果这20张彩票里中了19张，第二天tic-tac-toe产品就全面停售。那个简单使用了rand()函数把数字打乱的临时工怎么也不会想到，跑跑程序以为随机的结果居然有这么大的规律性。
计算机是如何产生随机数的？
当然甲勾今天不是来教你怎么破解彩票的，而是想去挖掘一下到底我们周围的世界能有多随机，我们先来看看程序猿们天天打交道的rand()函数。
计算机是由程序构成的，而程序由一开始就代表的是确定性。0和1的世界，非黑即白。要一段程序产生它所无法预测的随机的数字，就像要万能的上帝出一道它自己不会做的题一样。
悖论！奇点偶遇已经开始讲传说中的悖论了吗？！
我们人类还是很聪明的，想到了利用时间这个永恒变化的值作为种子，通过读取系统时钟，然后在它基础上进行各种复杂运算比如最常见的线性同余法，就可以得到随机性很高的随机数。几乎所有编程语言的内置随机函数都是类似的原理。听上去似乎没有什么问题，任务完成！
但是不管使用的是什么方法，因为初始条件是确定的（一个时间，一个种子，一种算法），所以理论上“随机”的序列也是确定的，而且总会在N个数以后进入循环，这样产生的随机数我们把它们称作伪随机数。
根据PHP/Windows里rand()函数结果作出的位图
上图是让rand()函数随机产生0（白点）和1（黑点）然后作出的位图。很显然可以发现里面有一些
模式和周期，通过分析，就会有被找到规律的风险。好了，我知道有些同学开始琢磨FGO五星从者的最佳出货时段了，没错，你可以把这段话理解成时间玄学的理论依据。虽然伪随机数至少看上去还算挺随机的，但是在要求很高的系统如开头的彩票系统面前非常脆弱。而如果我们用这样的伪随机数产生密钥进行加密用于战争，一旦被敌方间谍破译，后果岂不是不堪设想？
Nuclear Launch Detected !
随着现代计算机算力的爆炸式成长，各种算法发明与破解的战争也愈演愈烈。计算机伪随机的本质是一个绕不过去的障碍，尽管很多破解只存在于理论中几乎没有可操作性，但是只要是算法，就有机可趁。
好在世界上还有那么一群人，他们在信息世界里近乎偏执地追求不可预测，无规律可循的真正的随机性。他们采用了超越计算机算法的方式产生随机数，他们就是：
在介绍他们和他们的方法之前，我们先来思考一个问题：什么是真随机？
什么是真随机？
真随机，就是真正的随机，宇宙混沌的本质（以下省略一万字）。。
先来看看人类的行为。我随便看看，我随便写写，可能会觉得凭空就能编出一堆非常随机的数字，因为我们有自由意志 ，并不像计算机一样被程序约束。那么我们能不能靠人力产生真随机数呢？
于是甲勾本着科学钻研的精神，试着写了一串100个0和1的组合，同时让random.org网站上的真随机数发生器也产生了一串100个0和1的组合，利用“随机性检验器”来根据数字，模式，和连续数字的长短进行概率分析以判断随机性。
人类可以创造真随机性吗？
可以看到最终我的序列随机性偏差达到了-0.32，有非常明显的人工痕迹。而网站生成的序列随机性偏差是完美的-0.03，这到底是为什么呢？（个性奔放洒脱不信邪的朋友可以在文末二维码下方找到链接，自己尝试一下）
首先，人类无意识地会对过往的经验产生短时记忆，随机性要求每一个数的产生都是独立的，而人类给的数必然会因为短时记忆而产生相关性。比如我打了几个1以后下意识地就会换成0，从而让我的“样式”数也就是0和1转换的次数严重超标，而“最长连续数字”又不够长。
电影“记忆碎片”剧照，主角没有短时记忆
其实，我们事实上并不了解什么是真正的随机性。还是以上面的例子来说，我直到现在也不知道为什么只有40个1和60个0看上去偏差这么大的数列在统计上随机性偏差却只有-0.03？这种认知的缺失让我们就算想有意识地创造随机性，也无从下手。
这家伙说不定机会还大些？
再者，我们的行为是模式化的。每个人都有每个人行事的套路和习惯，这种也是下意识的产物而很难克服。比如条纹猫可能因为以前玩游戏引怪引多了，打了11后面必定会跟一个0，在她写随机数的时候，这就会变成她的一个固有样式时常出现，从而降低序列的随机性。
都是套套套套套路
所以人脑这条路也是走不通了。是不是无计可施了呢？最简单的答案其实就在我们身边，让我们再研究一下扔硬币。从理论上看，假设我们知道弹硬币的确切位置，力度，方向，手离地的距离等等所有相关物理量，我们可以根据物理定律推演出硬币落地是正是反。
但是仔细地想一想，理论归理论，在现实世界中影响要素太多了，而且无法精确控制，光姆指动一动这个动作就要牵涉到大量肌肉和神经的活动，而这些肌肉神经活动又由构成它们的物质之间的物理定律决定，要充分计算出确定性是非常不现实的。所以我们身边的很多物理现象，在某种程度上可以认为是真正随机的。
布朗运动：悬浮微粒所作的永不停息的无规则运动
真随机数就是把现实物理现象（扔骰子，粉尘移动距离等等）通过某种装置导入计算机作为算法的种子，从而得到能代表现实世界中无规则现象的随机数。当然，具体怎么选择要使用的物理量是非常有讲究的。
比如我们不可能选择扔骰子，因为那可能需要雇1000个大学生24小时在那里不停地扔才能满足全球人民对随机数的需求。我们也不可能记录粉尘移动的距离因为太难测量。random.org 用来做真随机数发生器的是：大气噪音。
大气噪音：自然界雷暴活动所产生的电磁辐射
真随机数的产生与控制
大气噪音是非常容易探测的，用简单的无线电就可以接收到。random.org 使用大气噪音振幅的微弱变化作为随机数的来源。可以想像，随时在天空中发生的雷暴活动产生的电磁辐射，强度不同，时间不同，又可以互相叠加。听上去的确非常非常随机！
接下来的事情就比较简单了，我们把得到的振幅变化量作为种子输入计算机，再由计算机进行同样的伪随机数运算，就可以得到质量非常高的随机数。大家可以比较一下这张图和前面rand()函数生成的图。这是硬件触发的真随机数哦，反正我是看了半天没看出啥规律来。
根据真随机数发生器的结果作出的位图
伪随机
放一起看看
同时，作为这么一家专（dan）业（teng）的机构，他们采取了一系列措施以确保这个机制万无一失。比如为了针对假想中的电磁攻击，有人用稳定频率的电磁波试图干扰接收装置（我很怀疑谁会攻击一个随机数生成器......），他们一共使用了九台分布在三个地方的接收器，然后对这些信号进行同步校正。所以如果要发动随机数打击，必须同步干扰或摧毁分布在爱尔兰和荷兰不同地点的接收装置......
这还不够。他们会通过实时监控这样的图表，设置各种报警条件，来控制读取到的信号和产生的随机数的质量。
想像一下你的工作是每天盯着这些随机的图表
事情做到了这个份上，加上大量概率论和统计学理论的支持。无论从物理角度还是数学角度，我们似乎已经成功得到了真正的随机数。但是，所有学科的老大哥哲学跳出来说，还没问我的意见呢。
百年前爱因斯坦和玻尔的争论延续至今 - 世界是不是决定的？
决定论 vs 量子力学
决定论认为世界是确定的。基于物理定律和基本粒子组成的物质，理论上世间万物的变化都可以通过计算得出而并不存在随机性。我们认为的随机现象，难道只是因为我们计算能力的不足而造成的错觉吗？
如果决定论是正确的，那我们仍然没有找到真正的随机数，因为不管大气噪音也好，扔骰子也好，甚至我们现在在讨论这个问题，都是早就注定好的。
世间万物真的全部是确定的吗？
另一方面，上世纪初发展起来的量子力学告诉我们世界是不确定的。当我们的研究进行到亚原子量级的时候，我们发现世界的本质就是概率。那个世界里的一只猫可以是死的而同时又是活的（薛定谔的猫）。如果世界如量子力学描述的那样，那么我们见到的一切宏观混沌的现象，可能背后就是真正的随机。我们的旅途也就到此为止了。
我只是个小宝宝，我什么都不知道
“甲勾那我们周末到底吃什么？”
“随便吃什...... 不！等等让我上random.org生成一个真
·随机数......99！吃泡面！”
“￥￥&#&！！”
“话说你上面那串符号也不是很随机呢......”
“好了差不多了你，还没完没了了......”
你对随机现象怎么看？
是决定论，还是混沌？
欢迎留言告诉我们。
关注我们，不错过更多精彩内容。
感谢阅读，本文由“奇点偶遇”发布，欢迎关注。
随机数位图：来源 random.org
随机性检验器 - 工具和原理说明：http://faculty.rhodes.edu/wetzel/random/mainbody.html#imagine
