¿Realmente un ordenador puede generar números aleatorios?

Las cosas a las que nos solemos referir como «aleatorias» de manera cotidiana en realidad no suelen serlo en el sentido más estricto de la palabra. Simplemente no tenemos la información suficiente para poder predecir su resultado, pero en caso de que la tuviéramos podríamos predecir el resultado sin problemas. Entonces sería relevante hacernos la pregunta: ¿Buscas aleatoriedad en el sentido más coloquial de la palabra (es difícil conseguir la información para predecir algo) o tu pregunta va más enfocada a conseguir algo que sea fundamentalmente impredecible?

En caso de que tu duda sea la primera entonces la respuesta es: sí, los ordenadores pueden generar secuencias que sean casi imposibles de predecir por un tercero que no sepa el algoritmo subyacente. Generalmente mientras más «aleatorios en la práctica» queramos ser necesitaremos algoritmos más complejos y que requieran más capacidad de procesamiento. Pongamos como ejemplo que el algoritmo inicial para generar números aleatorios es lanzar una moneda; es probable que hacerlo sea impredecible ante los ojos de un par de amigos que estén decidiendo quién paga la comida, por lo que podríamos decir que lanzar la moneda es «aleatorio» para ellos.

No obstante, uno de los amigos podría practicar para poder predecir el estado en que caerá la moneda en base a su observación. No es imposible, y de hecho he conocido a alguien que lo lograba con bastante precisión. Tras haber domado con la vista la trayectoria de la moneda, poder visualizar sus giros, observar la altura y por medio de ella predecir el tiempo que tarda la moneda en caer, entonces ese amigo volvería obsoleto el algoritmo anterior por lo cual ya no lo apreciaríamos como «suficientemente aleatorio».

Con los números aleatorios generados por ordenador pasa más o menos lo mismo. Estos son impredecibles y «aleatorios» hasta el momento en que alguna persona encuentre el método para predecir la secuencia. Entonces es cuando se pasa de usar simple aritmética modular a aplicar operaciones de bits, transformaciones polinomiales, combinación de varios flujos de datos, etc. Tras actualizar el algoritmo se vuelve a lograr que los números sean impredecibles por un tiempo, mientras se desarrolla un nuevo algoritmo que ponga a prueba dicha impredictibilidad o simplemente la potencia computacional aumente lo suficiente.

Algo similar pasa cuando generas números aleatorios basado en el «ruido» de un circuito eléctrico o en otros sistemas físicos. Aunque www.random.org prometa generar «verdaderos números aleatorios» basados en ruido atmosférico, en realidad esa solo representa una capa más de dificultad a la hora de predecir los resultados. Es verdad que predecir el clima es extremadamente complejo y que quizá nunca logremos predecirlo a la perfección, pero eso no significa que los resultados basados en este sean fundamentalmente aleatorios, solo significa que no somos capaces de manejar y conocer todos los factores subyacentes para poder predecirlo. No obstante, desde nuestro punto de vista dará igual porque el resultado es el mismo: no podemos predecir lo que pasará.

En cuanto a la segunda cuestión: ¿Puede un ordenador generar números fundamentalmente aleatorios? Es decir, ¿pueden generar números tales que sin importar cuanta información tengamos o de cuánto tiempo dispongamos aun así sea imposible predecir qué pasará? Ya nos valen términos relativos. La verdadera aleatoriedad no puede ser «más» o «menos» impredecible, ni «suficientemente aleatorio» o «insuficientemente aleatorio», solamente lo es o no lo es.

Sorprendentemente hasta para mí, la respuesta en este caso también puede ser un increíble sí. Resulta que, a pesar del énfasis que he puesto mientras mencionaba que en muchos casos solo nos hace falta más información, en realidad, hasta donde sabemos, el mundo real no funciona así; no es determinista, solamente lo parece en el plano en que vivimos nuestra vida. Solamente nos damos cuenta de que no es así cuando observamos nuestra realidad desde el plano cuántico…

Aparentemente las partículas más pequeñas de nuestro universo no se comportan de la misma forma que las cosas a nivel macroscópico. ¿Has oído hablar alguna vez de la dualidad onda-partícula, esa que expone la idea de que las partículas subatómicas no se mueven siguiendo caminos fijos sino como ondas de probabilidad hasta el momento en que las observamos? En palabras simples, una sola partícula puede estar en muchos lados a la vez mientras viaja por el espacio hasta que entremos a «observar» donde se encuentra, puesto que en ese instante la partícula «elegirá» una de sus posibles posiciones sin que nosotros podamos determinar cuál será de forma previa.

En un ordenador cuántico todas las operaciones estarían ligadas a la incertidumbre propia de la cuántica. Recomiendo ver el vídeo de QuantumFracture con respecto a los Qubits (equivalente al bit, pero cuántico):

Rescatando una de las frases más importantes del vídeo: «Este comportamiento azaroso, el hecho de que no podamos predecir que va a salir, no proviene de nuestra falta de información del qubit, o de no tener buenas teorías, o herramientas precisas para medir. Es algo intrínseco al mundo cuántico».

Partiendo de esta idea el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST por sus siglas en inglés) construyó una máquina basándose en la mecánica cuántica que puede generar hasta 1024 bits aleatorios cada diez minutos[1]. Desconozco si nuestra capacidad tecnología es suficiente para manipular el lanzamiento de fotones de tal forma que resulte en una idéntica probabilidad de que aparezca un uno o un cero y, al igual que mencionan otras respuestas, el hecho de que los mecanismos se descalibrarán con el tiempo podría hacer que el proceso sea un poco más predecible, más eso no quita el hecho de que sin importar de cuanta información dispongamos nunca podremos estar seguros al cien por ciento de cuál será el siguiente bit.

El hecho curioso aquí es que, dado que la mecánica cuántica se encuentra actuando por debajo de todas las cosas que observamos en nuestra visión macroscópica, entonces se invalida la afirmación inicial de que "conociendo la información inicial al completo podemos predecir un sistema". Quizá conociendo todos los datos (lo cual por si solo quizá ya es inviable) podríamos acertar en un 99.999999999999999999999999999% de la veces, pero aun así seguiríamos teniendo una pequeña incertidumbre en cada predicción

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