这是一个看似简单的实验：拿出一个随机的电话号码。选择一个序列中的七个数字，以便每个数字均等地出现，并且选择一个数字不会影响下一个数字。但很遗憾地告诉你，你做不到。
计算机也不会很好地产生随机性。因为计算机软件和硬件运行在布尔逻辑上，而不是概率上。麻省理工学院概率计算项目的负责人维卡什·曼辛格（Vikash Mansinghka）表示，“计算文化以确定性为中心。”
但是计算机科学家希望程序能够处理随机性，因为有时这就是一个问题所需要的。多年以来，一些人开发了新颖的算法，尽管它们本身不会生成随机数，但却提供了巧妙而有效的方式来使用和操纵随机性。
快速加载骰子滚轮（FLDR）算法是这些算法中很有特色的一个，由麻省理工学院的科学家提出，并将于8月在国际人工智能与统计会议（网络会议）上展示。
随机性难题简而言之，FLDR使用随机序列完美地模拟了加载模具的滚动。“它显示了如何将完全随机的抛硬币变成有偏差的抛硬币，令人信服。”没有参与研究的新奥尔良大学数学家彼得·比尔霍斯特这样评价。
当然，FLDR不会增加你在拉斯维加斯赢钱的机会，它只是提出了一种将随机数集成到软件和硬件中的方法，而这些软件和硬件是确定性的。
纳入这种不确定性将有助于机器做出人性化的预测，并更好地模拟依赖于诸如气候或金融市场等概率的现象。
随机性是一个比看起来棘手的概念。在没有可辨认模式的随机数序列中，每个数字都有相同的出现概率。
但即使你可以在Google中找到“随机数生成器”，也无法获得纯粹的随机性。
因为当今的处理器、搜索引擎和密码生成器都使用“伪随机”方法。这些方法对于大多数用途而言差不多够用，但它们仍然是根据复杂公式生成的，所以，从理论上讲，如果你知道公式，就可以预测数列中的下一个数。
努力80年科学家尝试将实际随机性植入机器至少已有80年的历史。
在此之前，随机数来自物理机器，比如掷骰子、从混匀的袋子中拾取的编号球或其他机械。值得一提的是，英国有一台名为Ernie的机器，利用氖管中的信号噪声产生随机数。从1957年开始，它就开始选择英国彩票的中奖号码了。
Bierhorst说，最近，对于真正的随机序列，计算机科学家必须研究自然现象，例如宇宙背景辐射或量子系统的不可预测行为。他说：“自然界中存在可以利用的随机过程，这确实是不可预测的。” “向左或向右闪避的电子事先甚至都不知道它将要做什么。”
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