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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Tauchen Sie mit unserer ausführlichen Analyse in die Welt der Zufallszahlengeneratoren (RNGs) in Casinospielen ein. Entdecken Sie die Wahrheit hinter der Zufälligkeit von RNGs und erfahren Sie, ob sie Ihre Gewinnchancen beeinflusst.
Sind Casinospiele wirklich zufällig? Und wie zufällig ist RNG wirklich? Von quasi-zufälligen bis zu pseudo-zufälligen Methoden und Hardwarelösungen entschlüsseln wir die Komplexität von RNGs im Gaming.
Entdecken Sie mit uns die Funktionsweise von RNG-Algorithmen und erfahren Sie, wie Sie sicherstellen können, dass das Ergebnis jeder Runde oder Hand rein zufällig ist.
Ist der Zufallszahlengenerator (RNG) wirklich zufällig?
Dies ist eine der am häufigsten gestellten Fragen unter Casinospielern und die Antwort lautet: Nein, nicht ganz, aber es ist so weit wie möglich zufällig.
Um dies wirklich zu verstehen, müssen wir zunächst verstehen, was Zufälligkeit ist.
Laut Merriam-Webster-Wörterbuch handelt es sich dabei um ein zufälliges Ereignis, das „ohne klares Ziel, Richtung, Regel oder Methode“ geschieht und dem ein bestimmter „Plan, Zweck oder Muster“ fehlt.
Nach dieser Definition gibt es echte Zufälligkeit, die zu unvorhersehbaren Abfolgen führt, die ohne jegliches Muster auftreten, nur in der Natur.
Um echte Zufälligkeit in einem RNG-Algorithmus zu erreichen, müssten zufällige Quantenphänomene aufgezeichnet und die Daten einem Computer zugeführt werden. Da dies nicht wirklich möglich ist, kann kein einziger von Menschen erstellter RNG beim Online-Glücksspiel oder anderswo zufällig sein.
Um dies auszugleichen, verwendet die Computertechnik zwei emulierende Programmiermethoden – quasi-zufällig und pseudo-zufällig – und eine Hardwarelösung.
Quasi-Zufallsansatz
Um einen RNG zu erstellen, nimmt ein Computerprogrammierer eine Reihe logischer Anweisungen, die er einem Computer geben kann, der dann einen quasi-zufälligen RNG erzeugt.
Wenn man jedoch das Ergebnis der Quasi-Zufälligkeit auf lange Sicht misst und testet, zeigen die Ergebnisse ein Muster, da die Maschinen durch die Programmierung gesteuert werden.
Beim Craps, Roulette oder Backgammon ist die Quasi-Zufälligkeit des RNG erst nach jahrelanger Beobachtung erkennbar. Die erfahrensten Spieler nutzen ihn gelegentlich, so wie es auch einige Online-Casinos tun, was ihnen einen Vorteil verschafft.
Glücklicherweise sind Online-Casinos, die diese Methode verwenden, heutzutage sehr selten oder gar nicht vorhanden.
Pseudozufälliger Ansatz
Die Pseudozufallsmethode ist der aktuelle RNG-Standard in interaktiven Spielen.
Dr. Steve Ward, Professor für Informatik und Ingenieurwesen am MIT, beleuchtet Pseudozufälligkeit und Softwareentwicklung:
Herkömmliche Computersysteme sind nicht gut im Münzwerfen. Sie sind deterministisch, das heißt, wenn Sie dieselbe Frage stellen, erhalten Sie jedes Mal dieselbe Antwort. Tatsächlich sind solche Maschinen speziell und sorgfältig programmiert, um Zufälligkeiten in den Ergebnissen auszuschließen. Sie erreichen dies, indem sie Regeln befolgen und sich bei ihren Berechnungen auf Algorithmen verlassen. Auf einer vollständig deterministischen Maschine lässt sich keine wirklich zufällige Zahlenfolge erzeugen, da die Maschine zur Generierung immer dem gleichen Algorithmus folgt. Typischerweise beginnt sie mit einer gemeinsamen Startzahl und folgt dann einem Muster. Man nennt diese Zahlen „pseudozufällig“.
Für die meisten praktischen Anwendungen ist dieser Ansatz jedoch mehr als ausreichend. Das Messen und Testen des Ergebnisses von Pseudozufälligkeit auf lange Sicht ist ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess, der Computer erfordert und für jeden Menschen im Laufe seines Lebens unmöglich ist.
Hardware-RNG
Der einzige völlig unvorhersehbare Zufallszahlengenerator ist ein Hardwaregerät, das Zahlen aus physikalischen Prozessen erzeugt – also aus Änderungen, die die Form einer chemischen Substanz, nicht aber ihre Zusammensetzung beeinflussen – und nicht aus einem Softwarealgorithmus.
Diese Geräte basieren auf mikroskopischen Phänomenen, die statistisch zufällige Signale erzeugen, wie etwa thermisches Rauschen (Bewegung der Elektronen in einem elektrischen Leiter, die unabhängig von der angelegten Spannung auftritt und in jedem Stromkreis vorhanden ist), der photoelektrische Effekt (Emission von Elektronen, wenn Licht auf ein Material trifft, wodurch wiederum Photoelektronen erzeugt werden) oder Quantenphänomene wie Suprafluidität, Supraleitung oder der Quanten-Hall-Effekt.
Mit anderen Worten: Hardware-RNGs basieren auf der in der Natur vorkommenden Zufälligkeit.
Dieses Verfahren wird heute in der Datenverschlüsselung zum Erstellen kryptografischer Schlüssel oder in Sicherheitsprotokollen wie TLS/SSL verwendet.
Wie Dr. Wards anmerkt, macht die Verwendung von Hardware-RNGs das Reverse Engineering eines Pokeralgorithmus unmöglich, da sie auf unvorhersehbaren Prozessen statt auf von Menschen definierten Mustern beruhen.
Natürlich, so merkt er auch an, „können die Ergebnisse immer noch leicht zu höheren oder geraden Zahlen tendieren, aber [zumindest] werden sie nicht durch einen deterministischen Algorithmus generiert.“
Warum diese Voreingenommenheit?
Weil Hardware-Zufallsgeneratoren nur eine begrenzte Anzahl zufälliger Informationen pro Sekunde erzeugen können. Um die Ausgabe zu erhöhen, werden die Geräte nur zur Erzeugung des „Seeds“ verwendet – einer Zahl, die zur Initialisierung der Pseudozufälligkeit verwendet wird – und anschließend übernimmt die Software und beschleunigt die gesamte Sequenz.
Abschluss
Was bedeutet das alles also für uns – die Spieler?
Wir sollten bedenken, dass alle Zufallszahlengeneratoren mit einer gewissen Sicherheit erstellt werden, dass Spieler potenziell gewinnen können. Bedenken Sie, dass pseudozufällige Zufallszahlengeneratoren echten Zufall sehr gut simulieren und funktional nicht davon zu unterscheiden sind.
Es liegt an uns, seriöse Online-Casinos auszuwählen, die regelmäßige RNG-Tests durchführen, die Integrität der Software prüfen und die Fairness der Spiele überprüfen.
Und das ist auch das Einzige, was ein umsichtiger und verantwortungsbewusster Spieler tun kann, außer die Spiele mit Bedacht auszuwählen, seine Fähigkeiten nach bestem Wissen einzusetzen und sich klar an die Grenzen des Spielbudgets zu halten.
Eine solche Bestimmung sollte nicht zufällig sein, genauso wenig wie ein Zufallsgenerator zufällig ist.
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Übersetzung 
