El azar es imposible (al menos en los ordenadores) | El drama de LOS NÚMEROS ALEATORIOS

Derivando

9 Mar 202207:53

Summary

TLDREl guion habla sobre la importancia de los números aleatorios en diversas situaciones, como juegos de azar, simulaciones físicas y seguridad informática. Se explica que los humanos no son buenos generadores de números aleatorios, y se introducen métodos más avanzados como sistemas cuánticos y técnicas de retroalimentación lineal. El vídeo también menciona el uso de semillas y procesos matemáticos para generar secuencias pseudoaleatorias, destacando su efectividad y la dificultad de distinguirlas de números verdaderamente aleatorios.

Takeaways

🎲 Los números aleatorios son cruciales en juegos de azar, simulaciones físicas y seguridad informática.
🧠 La generación de números aleatorios por parte del ser humano suele mostrar patrones y no es considerada verdaderamente aleatoria.
🔮 Los sistemas físicos, como máquinas de dados o escuchadores de vacío cuántico, son métodos avanzados para generar números aleatorios.
💻 Los ordenadores no pueden generar números aleatorios verdaderamente aleatorios, sino pseudoaleatorios, que se basan en algoritmos.
🌱 Una 'semilla' es un número inicial utilizado para comenzar la generación de una secuencia de números pseudoaleatorios.
🕒 Los eventos físicos, como la hora o el espacio libre en disco, pueden ser usados para obtener semillas para la generación de números aleatorios.
🔄 Los errores en los algoritmos de generación de números pseudoaleatorios pueden llevar a repeticiones y problemas en aplicaciones, como el incidente con Chrome en 2016.
🔄 La técnica de retroalimentación lineal (LFSR) es una forma común y efectiva de generar números pseudoaleatorios en hardware.
🔄 El uso de funciones lógicas sencillas en LFSR permite generar secuencias que se comportan estadísticamente como aleatorias.
🌐 Una definición interesante de sucesión aleatoria es que es igual o más corta que cualquier descripción de ella.

Q & A

¿Por qué son importantes los números aleatorios en aplicaciones?
-Los números aleatorios son cruciales en aplicaciones como juegos de azar, simulaciones de sistemas físicos y seguridad informática, ya que permiten procesos imprevisibles y aseguran la seguridad al generar claves que dependen de la elección de un número aleatorio.
¿Cuál es el problema principal al generar números aleatorios en un ordenador?
-El principal problema es que los ordenadores no pueden generar verdaderos números aleatorios, ya que su funcionamiento es predecible y basado en algoritmos, lo que lleva a la generación de números pseudoaleatorios en lugar de verdaderamente aleatorios.
¿Qué es un generador de números pseudoaleatorios y cómo funciona?
-Un generador de números pseudoaleatorios es un sistema que produce una secuencia de números que parecen aleatorios pero son en realidad calculados a partir de un algoritmo y una semilla inicial. Funciona generando una sucesión de números a partir de una semilla y un proceso matemático repetitivo.
¿Cómo se elige la semilla para generar números pseudoaleatorios?
-La semilla se puede obtener de fenómenos físicos que el ordenador puede registrar, como la hora, la cantidad de espacio libre en el disco, identificadores de procesos o una mezcla de estos factores.
¿Qué es el error del algoritmo MWC 16 y cómo afectó a Google Chrome en 2016?
-El error del algoritmo MWC 16 fue que comenzó a generar números repetidos, lo que llevó a que los usuarios de una aplicación no pudieran registrarse con números de usuario únicos. Esto sucedió en 2016 y causó un problema en la generación de identificadores únicos para usuarios nuevos en Google Chrome.
¿Qué técnica se utiliza en la mayoría de los generadores de números aleatorios actuales?
-La técnica utilizada en la mayoría de los generadores de números aleatorios actuales es el feedback lineal (LFSR), que emplea funciones lógicas simples y es fácil de programar y implementar a nivel de hardware.
¿Cómo se describe una sucesión aleatoria según la definición de Android como Core?
-Según Android como Core, una sucesión es aleatoria si es igual o más corta que cualquier descripción de ella, lo que implica que no se puede describir de forma más concisa que la sucesión en sí misma.
¿Qué es el vacío cuántico y cómo se utiliza para generar números aleatorios?
-El vacío cuántico es el estado de mayor vacío de partículas en la teoría cuántica. Se utiliza para generar números aleatorios escuchando el vacío y convirtiendo la aparición aleatoria de partículas en números.
¿Por qué las personas no son buenos generadores de números aleatorios?
-Las personas no son buenos generadores de números aleatorios porque tienden a seguir patrones inconscientes al elegir números, como preferir números impares o evitar terminaciones en 5 o 0, lo que hace que sus elecciones no sean verdaderamente aleatorias.
¿Cómo se relacionan los números pseudoaleatorios con la seguridad informática?
-Los números pseudoaleatorios son fundamentales en la seguridad informática, ya que se utilizan para generar claves y cifras que son esenciales para la encriptación y autenticación segura de datos.

Outlines

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🔢 Importancia de los números aleatorios en diversas aplicaciones

El primer párrafo aborda la importancia de los números aleatorios en múltiples aplicaciones, como juegos de azar, juegos de mesa, simulación de sistemas físicos y seguridad informática. Se menciona que los humanos no son buenos generadores de números aleatorios, ya que tienden a seguir patrones al elegir números al azar. Se destaca la existencia de sistemas aleatorios físicos como dados y máquinas, así como sistemas cuánticos que escuchan el vacío cuántico para generar números aleatorios. Sin embargo, para la mayoría de las personas y aplicaciones, no es práctico tener acceso a tales sistemas, lo que lleva a la necesidad de métodos alternativos para generar números aleatorios en ordenadores.

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💻 Generación de números pseudoaleatorios en ordenadores

El segundo párrafo explica cómo los ordenadores generan números pseudoaleatorios, que son números que parecen aleatorios pero son en realidad calculados a partir de una fórmula matemática. Se describe el proceso de usar una 'semilla' inicial y un algoritmo para generar una secuencia de números. Se menciona que los ordenadores utilizan métodos como el feedback lineal (LFSR) para generar estos números, que son efectivos y fáciles de implementar en hardware. El párrafo también incluye un ejemplo práctico de cómo funciona un LFSR y cómo se puede aplicar en dispositivos pequeños como tarjetas. Finalmente, se discute la importancia de la calidad de los números pseudoaleatorios y cómo su repetición puede ser un problema en aplicaciones como el registro de usuarios.

Mindmap

Keywords

💡Números aleatorios

Los números aleatorios son aquellos que se seleccionan de manera impredecible y con igual probabilidad. En el vídeo, se destaca la importancia de estos números en diversos campos como los juegos de azar, simulaciones físicas y la seguridad informática. Se menciona que los humanos no son buenos generadores de números aleatorios, ya que tienden a mostrar patrones en sus elecciones, como preferir números que terminan en 7 o 3.

💡Pseudoaleatorios

Los números pseudoaleatorios son secuencias de números que parecen aleatorios pero son en realidad el resultado de un algoritmo determinista. En el vídeo, se explica que los ordenadores utilizan números pseudoaleatorios, ya que es imposible para ellos generar verdaderos números aleatorios. Estos números se generan a partir de una 'semilla' y un proceso matemático.

💡Semilla

La semilla es el punto de partida o valor inicial que se utiliza para generar una secuencia de números pseudoaleatorios. En el vídeo, se menciona que la semilla puede ser obtenida de fenómenos físicos como la hora o el espacio libre en el disco, y es crucial para la variedad de la secuencia generada.

💡Lógica de retroalimentación lineal (LFSR)

La Lógica de Retroalimentación Lineal es una técnica utilizada para generar números pseudoaleatorios en hardware. Se basa en operaciones lógicas simples que se repiten para producir una secuencia de bits. En el vídeo, se describe cómo se usa una semilla en binario y se aplica una función lógica para obtener una nueva secuencia de bits en cada iteración.

💡Vacío cuántico

El vacío cuántico es un concepto de la física que se refiere al espacio donde no hay partículas materivas, pero donde pueden ocurrir fenómenos cuánticos. En el vídeo, se menciona que algunos sistemas de generación de números aleatorios escuchan el vacío cuántico para convertir la aparición aleatoria de partículas en números.

💡Fenómenos físicos

Los fenómenos físicos son eventos o procesos que pueden ser observados y medidos en el mundo natural. En el contexto del vídeo, se utilizan fenómenos físicos como la hora o el espacio en disco para generar semillas para números pseudoaleatorios, ya que son impredecibles y pueden ser registrados por un ordenador.

💡Hardware

El hardware hace referencia a los componentes físicos de una computadora o dispositivo electrónico. En el vídeo, se menciona la facilidad de implementar la generación de números pseudoaleatorios a nivel de hardware usando técnicas como la LFSR, lo que permite generar estos números en dispositivos pequeños y eficientes.

💡Funciones lógicas

Las funciones lógicas son operaciones matemáticas básicas que se utilizan en la electrónica y la informática para manipular datos binarios. En el vídeo, se explica cómo las funciones lógicas simples son fundamentales para la generación de números pseudoaleatorios, ya que se aplican en la LFSR para producir nuevas secuencias de bits.

💡Sucesión

Una sucesión en matemáticas es una secuencia ordenada de números. En el vídeo, se discute cómo una sucesión aleatoria es aquella que no puede ser predicha y es tan corta o más corta que cualquier descripción de ella, lo que es crucial para la generación de números pseudoaleatorios.

💡Algoritmo MWC 16

El algoritmo MWC 16 es un método específico para generar números pseudoaleatorios. Se menciona en el vídeo como un ejemplo de un algoritmo que fue utilizado en Google Chrome y que causó problemas al comenzar a generar números repetidos, lo que demuestra la importancia de la calidad en la generación de números pseudoaleatorios.

Highlights

Las aplicaciones en juegos de azar y sistemas físicos requieren números aleatorios para su funcionamiento adecuado.

Es imposible para las personas generar números aleatorios de manera efectiva, ya que tienden a mostrar patrones.

Los números aleatorios son fundamentales en la seguridad informática, especialmente en la generación de claves.

Los ordenadores utilizan números pseudoaleatorios, que son similares pero más baratos que los generadores cuánticos.

Los números pseudoaleatorios se generan a partir de una semilla y un proceso matemático.

Las semillas para la generación de números aleatorios pueden ser obtenidas de fenómenos físicos como la hora o el espacio en disco.

El algoritmo MWC 16, utilizado por Google Chrome, tuvo un error que generaba números repetidos para los usuarios.

Los generadores de números aleatorios modernos usan técnicas de retroalimentación lineal para mejorar la calidad de los números.

La técnica LFSR (Retroalimentación de retroceso de línea) es una forma simple y efectiva de generar números pseudoaleatorios.

La semilla inicial es crucial en la generación de secuencias aleatorias, y puede tardar mucho tiempo en repetirse.

La definición de una sucesión aleatoria según Android es que es igual o más corta que cualquier descripción de ella.

Los números pseudoaleatorios generados por ordenadores son de alta calidad y casi indistinguibles de los verdaderamente aleatorios.

Los sistemas cuánticos son una opción avanzada para la generación de números aleatorios, aunque no están disponibles para todos.

Los errores en la generación de números aleatorios pueden tener consecuencias graves, como en el caso de la registración de usuarios en Chrome.

La retroalimentación lineal es una técnica utilizada en hardware para generar números aleatorios en dispositivos pequeños.

La operación lógica es fundamental en la generación de números pseudoaleatorios a través de la técnica LFSR.

La teoría de la complejidad computacional de las sucesiones aleatorias sugiere que no pueden ser previstas o descritas de manera más corta que la secuencia en sí.