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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Immergiti nel mondo dei generatori di numeri casuali (RNG) nei giochi da casinò con la nostra analisi approfondita. Scopri la verità dietro la casualità degli RNG e se influisce sulle tue probabilità di vincita.
I giochi da casinò sono davvero casuali? E quanto sono casuali gli RNG? Dai metodi quasi casuali a quelli pseudo casuali e alle soluzioni hardware, sveliamo le complessità degli RNG nel gaming.
Unisciti a noi per scoprire come funzionano gli algoritmi RNG e imparare come garantire che l'esito di ogni round o mano sia interamente casuale.
Il generatore di numeri casuali (RNG) è davvero casuale?
Questa è una delle domande più comuni tra i giocatori di casinò e la risposta è: no, non del tutto, ma è il più casuale possibile.
Per capirne veramente il motivo, dobbiamo prima capire cos'è la casualità.
Secondo il dizionario Merriam Webster, è un evento casuale che avviene "senza uno scopo, una direzione, una regola o un metodo definiti" e qualcosa che manca di uno specifico "piano, scopo o schema".
Secondo questa definizione, la vera casualità, che si traduce in sequenze imprevedibili che si verificano senza alcun modello, esiste solo in natura.
Per ottenere una vera casualità in qualsiasi algoritmo RNG sarebbe necessario registrare fenomeni quantistici accidentali e fornire i dati a un computer. Poiché ciò non è del tutto possibile, nessun RNG creato dall'uomo può essere casuale nel gioco d'azzardo online o in qualsiasi altro settore.
Per compensare, l'ingegneria informatica utilizza due metodi di programmazione emulati, quasi-casuale e pseudo-casuale, e una soluzione hardware.
Approccio quasi casuale
Per creare un RNG, un programmatore di computer prende una serie di istruzioni logiche che possono essere fornite a un computer che poi produce un RNG quasi casuale.
Tuttavia, misurando e testando l'esito della quasi-casualità nel lungo periodo, i risultati mostrano effettivamente uno schema, poiché le macchine sono governate dalla programmazione.
Quando si tratta di craps, roulette o backgammon, la quasi casualità dell'RNG può essere notata dopo anni di osservazione. I giocatori più esperti lo usano occasionalmente, proprio come fanno alcuni casinò online, il che li pone in una posizione di vantaggio.
Fortunatamente, al giorno d'oggi i casinò online che utilizzano questo metodo sono molto rari o inesistenti.
Approccio pseudo-casuale
Il metodo Pseudo Random è l'attuale standard RNG nei giochi interattivi.
Il dott. Steve Ward, professore di informatica e ingegneria al MIT, fa luce sulla pseudo-casualità e sull'ingegneria del software:
"Una cosa in cui i sistemi informatici tradizionali non sono bravi è il lancio della moneta. Sono deterministici, il che significa che se si pone la stessa domanda si ottiene sempre la stessa risposta. Infatti, queste macchine sono programmate specificamente e attentamente per eliminare la casualità nei risultati. Lo fanno seguendo regole e affidandosi ad algoritmi durante i calcoli. Su una macchina completamente deterministica, non è possibile generare nulla che si possa realmente definire una sequenza casuale di numeri, perché la macchina segue lo stesso algoritmo per generarli. In genere, ciò significa che inizia con un numero "seme" comune e poi segue uno schema. Sono quelli che chiamiamo numeri "pseudo-casuali".
Per la maggior parte delle applicazioni pratiche, tuttavia, questo approccio è più che sufficiente. Misurare e testare l'esito della pseudo-casualità nel lungo periodo è un processo difficile e dispendioso in termini di tempo, che richiede l'uso di computer, ed è impossibile per qualsiasi essere umano farlo da solo nel corso della propria vita.
Generatore di numeri casuali hardware
L'unico generatore di numeri casuali completamente imprevedibile è un dispositivo hardware che crea numeri a partire da processi fisici (cambiamenti che influenzano la forma di una sostanza chimica ma non la sua composizione) anziché da un algoritmo software.
Questi dispositivi si basano su fenomeni microscopici che generano segnali statisticamente casuali come il rumore termico (agitazione degli elettroni all'interno di un conduttore elettrico che si verifica indipendentemente dalla tensione applicata, presente in qualsiasi circuito elettrico), l'effetto fotoelettrico (emissione di elettroni quando la luce colpisce qualsiasi materiale che, a sua volta, crea fotoelettroni) o qualsiasi fenomeno quantistico come la superfluidità, la superconduttività o l'effetto Hall quantistico.
In altre parole, gli RNG hardware si basano sulla casualità esistente in natura.
Questo metodo è oggi utilizzato nella crittografia dei dati per creare chiavi crittografiche o nei protocolli di sicurezza come TLS/SSL.
Come osserva il Dott. Wards, l'uso di RNG hardware rende impossibile il reverse engineering di un algoritmo di poker, perché si basano su processi imprevedibili anziché su modelli definiti dall'uomo.
Naturalmente, come osserva anche lui, "i risultati potrebbero essere ancora leggermente orientati verso numeri più alti o pari, ma [almeno] non sono generati da un algoritmo deterministico".
Perché questa parzialità?
Poiché gli RNG hardware possono produrre solo un numero limitato di informazioni casuali al secondo, per aumentare l'output, i dispositivi vengono utilizzati solo per creare il "seme" – un numero che viene utilizzato per inizializzare la pseudo-casualità – e in seguito il software prende il controllo e potenzia l'intera sequenza.
Conclusione
Cosa significa tutto questo per noi giocatori?
Ciò che dovremmo tenere a mente è che tutti i RNG sono creati con una qualche forma di certezza che i giocatori possano potenzialmente vincere. Ricordiamo che i RNG pseudo-casuali simulano molto bene la vera casualità e sono funzionalmente indistinguibili da essa.
Sta a noi scegliere casinò online affidabili che eseguano regolarmente test RNG, controlli di integrità del software e conducano audit di correttezza dei giochi.
Inoltre, questa è l'unica cosa che un giocatore prudente e responsabile può fare, oltre a scegliere i giochi con saggezza, usare le proprie competenze al meglio delle proprie conoscenze e restare ben entro i limiti del budget di gioco.
Tale determinazione non dovrebbe essere casuale, così come nessun RNG è affatto casuale.
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Traduzione 
