Dive into the world of Random Number Generators (RNGs) in casino games with our in-depth analysis. Discover the truth behind RNG randomness and whether it affects your odds of winning.
Are casino games really random? And how random RNG really is? From quasi-random to pseudo-random methods and hardware solutions, we unravel the complexities of RNGs in gaming.
Join us to explore how RNG algorithms work and learn how to ensure the outcome of each round or hand is entirely by chance.
Is the random number generator (RNG) truly random?
This is one of the most common questions among casino players and the answer is: no, not entirely, but it IS random as much as possible.
To truly understand why, we first need to understand what randomness is.
According to Merriam Webster dictionary, it is a haphazard occurrence that happens “without definite aim, direction, rule, or method,” and something that lacks a specific “plan, purpose, or pattern.”
By this definition, true randomness which results in unpredictable sequences that happen with no pattern whatsoever exists only in nature.
To achieve true randomness in any RNG algorithm would necessitate recording accidental quantum phenomena and feeding a computer with the data. Since this is not quite possible, not a single not a single human-created RNG can be random in online gambling or anywhere.
To compensate, computer engineering uses two emulating programming methods — quasi-random and pseudo-random — and one hardware solution.
Quasi-Random Approach
To create an RNG, a computer programmer takes a set of logical instructions that can be given to a computer which then produces a quasi-random RNG.
However, by measuring and testing the outcome of quasi-randomness in the long-run, results do show a pattern since the machines are governed by the programming.
When it comes to craps, roulette, or backgammon, the quasi-randomness in RNG can be noticed after years of observation. The most advanced players use it occasionally, just as some online casinos do, which puts them in an advantageous position.
Luckily, online casinos that use this method are very rare or non-existent nowadays.
Pseudo-Random Approach
The Pseudo Random method is the current RNG standard in interactive games.
Dr. Steve Ward, Professor of Computer Science and Engineering at MIT, sheds some light into pseudo-randomness and software engineering:
“One thing that traditional computer systems aren’t good at is coin-flipping. They’re deterministic, which means that if you ask the same question you’ll get the same answer every time. In fact, such machines are specifically and carefully programmed to eliminate randomness in results. They do this by following rules and relying on algorithms when they compute. On a completely deterministic machine, you can’t generate anything you could really call a random sequence of numbers because the machine is following the same algorithm to generate them. Typically, that means it starts with a common ‘seed’ number and then follows a pattern. They are what we call ‘pseudo-random’ numbers.”
For the majority of practical applications, though, this approach is more than enough. Measuring and testing the outcome of pseudo-randomness in the long-run is a difficult and time-consuming process that requires computers, and impossible for any human being to do on their own during the course of their lifetime even.
Hardware RNG
The only completely unpredictable random number generator is a hardware device that creates numbers from physical processes — changes that affect the form of a chemical substance but not its composition — instead of a software algorithm.
These devices are based on microscopic phenomena that generate statistically random signals such as thermal noise (agitation of the electrons inside of an electrical conductor which happens regardless of applied voltage, present in any electrical circuit), the photoelectric effect (emission of electrons when light hits any material which, in turn, create photoelectrons), or any quantum phenomena like superfluidity, superconductivity, or the quantum Hall effect.
In other words, hardware RNGs are based on randomness that exists in nature.
This method is today used in data encryption to create cryptographic keys or in security protocols like TLS/SSL.
As Dr. Wards notes, the use of hardware RNGs makes reverse engineering of a poker algorithm impossible, because they rely on unpredictable processes instead of human-defined patterns.
Of course, as he also notes, “the results might still be slightly biased towards higher numbers or even numbers, but [at least] they’re not generated by a deterministic algorithm.”
Why this bias?
Because hardware RNGs can produce only a limited number of random information per second. To increase the output, devices are only used to create the ‘seed’ — a number which is used to initialize pseudo-randomness — and afterward, the software takes over and boosts up the whole sequence.
Conclusion
So, what does all this mean for us – the players?
What we should have in mind, is that all RNGs are created with some form of certainty that players can potentially win. Remember that pseudo random RNG simulates true randomness very well and is functionally indistinguishable from it.
It’s up to us to choose reputable online casinos that perform regular RNG tests, carry out software integrity checks, and conduct fairness audits of games.
Also, that’s the only thing any prudent and responsible player can do, other than choosing games wisely, using the skills to the best of its knowledge, and staying well within the limits of gaming budget.
Such determination should not be random, just as any RNG is not random at all.
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Mergulhe no mundo dos Geradores de Números Aleatórios (RNGs) em jogos de cassino com nossa análise aprofundada. Descubra a verdade por trás da aleatoriedade dos RNGs e se ela afeta suas chances de ganhar.
Os jogos de cassino são realmente aleatórios? E quão aleatórios os RNGs realmente são? De métodos quase aleatórios a pseudoaleatórios e soluções de hardware, desvendamos as complexidades dos RNGs em jogos.
Junte-se a nós para explorar como os algoritmos RNG funcionam e aprenda como garantir que o resultado de cada rodada ou mão seja inteiramente aleatório.
O gerador de números aleatórios (RNG) é realmente aleatório?
Esta é uma das perguntas mais comuns entre jogadores de cassino e a resposta é: não, não totalmente, mas É aleatório o máximo possível.
Para realmente entender o porquê, primeiro precisamos entender o que é aleatoriedade.
De acordo com o dicionário Merriam Webster, é uma ocorrência aleatória que acontece “sem objetivo, direção, regra ou método definido” e algo que não possui um “plano, propósito ou padrão” específico.
Por essa definição, a verdadeira aleatoriedade, que resulta em sequências imprevisíveis que acontecem sem nenhum padrão, existe apenas na natureza.
Para atingir a aleatoriedade real em qualquer algoritmo RNG, seria necessário registrar fenômenos quânticos acidentais e alimentar um computador com os dados. Como isso não é totalmente possível, nem um único RNG criado por humanos pode ser aleatório em jogos de azar online ou em qualquer outro lugar.
Para compensar, a engenharia da computação usa dois métodos de programação de emulação — quase aleatório e pseudoaleatório — e uma solução de hardware.
Abordagem quase aleatória
Para criar um RNG, um programador de computador pega um conjunto de instruções lógicas que podem ser dadas a um computador, que então produz um RNG quase aleatório.
Entretanto, ao medir e testar o resultado da quase aleatoriedade no longo prazo, os resultados mostram um padrão, já que as máquinas são governadas pela programação.
Quando se trata de dados, roleta ou gamão, a quase aleatoriedade do RNG pode ser notada após anos de observação. Os jogadores mais avançados o utilizam ocasionalmente, assim como alguns cassinos online, o que os coloca em uma posição vantajosa.
Felizmente, cassinos online que usam esse método são muito raros ou inexistentes hoje em dia.
Abordagem Pseudo-Aleatória
O método Pseudo Random é o padrão RNG atual em jogos interativos.
O Dr. Steve Ward, professor de Ciência da Computação e Engenharia no MIT, esclarece um pouco sobre pseudoaleatoriedade e engenharia de software:
Uma coisa em que os sistemas computacionais tradicionais não são bons é em cara ou coroa. Eles são determinísticos, o que significa que, se você fizer a mesma pergunta, obterá a mesma resposta todas as vezes. Na verdade, essas máquinas são programadas específica e cuidadosamente para eliminar a aleatoriedade nos resultados. Elas fazem isso seguindo regras e se baseando em algoritmos ao computar. Em uma máquina completamente determinística, não é possível gerar nada que se possa chamar de sequência aleatória de números, porque a máquina segue o mesmo algoritmo para gerá-los. Normalmente, isso significa que ela começa com um número 'semente' comum e depois segue um padrão. São o que chamamos de números 'pseudoaleatórios'.
Para a maioria das aplicações práticas, porém, essa abordagem é mais do que suficiente. Medir e testar o resultado da pseudoaleatoriedade a longo prazo é um processo difícil e demorado que requer computadores, e impossível para qualquer ser humano realizar sozinho, mesmo ao longo de sua vida.
Hardware RNG
O único gerador de números aleatórios completamente imprevisível é um dispositivo de hardware que cria números a partir de processos físicos — mudanças que afetam a forma de uma substância química, mas não sua composição — em vez de um algoritmo de software.
Esses dispositivos são baseados em fenômenos microscópicos que geram sinais estatisticamente aleatórios, como ruído térmico (agitação dos elétrons dentro de um condutor elétrico que ocorre independentemente da voltagem aplicada, presente em qualquer circuito elétrico), o efeito fotoelétrico (emissão de elétrons quando a luz atinge qualquer material que, por sua vez, cria fotoelétrons) ou quaisquer fenômenos quânticos como superfluidez, supercondutividade ou o efeito Hall quântico.
Em outras palavras, os RNGs de hardware são baseados na aleatoriedade que existe na natureza.
Este método é usado hoje em criptografia de dados para criar chaves criptográficas ou em protocolos de segurança como TLS/SSL.
Como observa o Dr. Wards, o uso de RNGs de hardware torna a engenharia reversa de um algoritmo de pôquer impossível, porque eles dependem de processos imprevisíveis em vez de padrões definidos por humanos.
Claro, como ele também observa, “os resultados ainda podem ser ligeiramente tendenciosos em direção a números maiores ou números pares, mas [pelo menos] eles não são gerados por um algoritmo determinístico”.
Por que esse preconceito?
Como os RNGs de hardware podem produzir apenas um número limitado de informações aleatórias por segundo, para aumentar a saída, os dispositivos são usados apenas para criar a "semente" — um número usado para inicializar a pseudoaleatoriedade — e, em seguida, o software assume o controle e impulsiona toda a sequência.
Conclusão
Então, o que tudo isso significa para nós – os jogadores?
O que devemos ter em mente é que todos os RNGs são criados com alguma certeza de que os jogadores podem potencialmente ganhar. Lembre-se de que os RNGs pseudoaleatórios simulam muito bem a aleatoriedade real e são funcionalmente indistinguíveis dela.
Cabe a nós escolher cassinos online confiáveis que realizem testes RNG regulares, realizem verificações de integridade de software e conduzam auditorias de imparcialidade dos jogos.
Além disso, essa é a única coisa que qualquer jogador prudente e responsável pode fazer, além de escolher os jogos com sabedoria, usar suas habilidades da melhor forma possível e se manter dentro dos limites do orçamento do jogo.
Tal determinação não deve ser aleatória, assim como nenhum RNG é aleatório.
Esperamos que este vídeo tenha sido útil! Não esqueça de curtir e se inscrever para mais conteúdo sobre jogos!
Tradução 
