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用演算法可以揪出大樂透有沒有作弊嗎?又或者是…中獎號碼?

活躍星系核_96
・2017/09/18 ・3342字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 493 ・六年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!
  • 作者 / 超科學貓,本身工作是平面設計師,自學程式語言 10 年,專研人工智慧深度學習領域約 8 年左右,主要研究記憶過程的演算法。仔細的去觀察這世界,就會發現許多奇怪的盲點,但以程式語言帶入去解,卻可以解釋許多問題;只要有記事本,我就可以創造一個世界。

「一券在手希望無窮」,但買大樂透中獎的卻都從來不是我。到底為什麼大樂透那麼難中?難道它真的有作弊嗎?又或是公務員常常中獎的掛並非空穴來風?

你是否也曾經看過一些類似的文章指出大樂透的作弊機制呢?內容大概是在說,明明是在 8 點截止購買,卻在 8 點 30 分才公開當期結果,這消失的 30 分鐘就是台彩在進行分析比對,開出一組沒有人中過、或是給公務人員中獎的號碼。

到底為什麼大樂透那麼難中?圖/By  krzys16 @ Pixabay

我研究人工智慧深度學習領域已有八年餘載,也有自己撰寫的一套人工智慧系統以及一些類似智慧型小軟體來輔助我的生活,這次我決定用我撰寫的人工智慧系統來演算樂透開獎的結果,想不到得到令人驚訝的結果,以下是我一個多月來的研究和分析,或許可以解釋或說明大樂透為什麼這麼難中,他是否真的有作弊呢?要怎麼買才會賺呢?

有可能打出一模一樣的撞球球型嗎?談自然機率與演算法

首先,我先舉幾個例子讓大家了解演算法自然機率

有打過撞球的人都知道,每次開球後的球型幾乎沒有一次會與曾經開過的球型分佈一模一樣,從物理學來看,會不會有完全一模一樣的機率呢?答案是有的,那為什麼我們遇不到呢?因為他發生的機率實在太小太小了,小到我們在這一生或者幾輩子的時間裡都還遇不到一次,如果在加上空氣的濕度,球桌的毛順度,皮頭的摩擦力等等,在球桌這樣有限的空間範圍裡,16 顆球的碰撞後,出現一模一樣的機率幾乎為 0,但是不能說沒有。

如果上面所說的已經理解,再來看下面可能會比較清楚,有打過撞球的人都會有一種經驗,「怎麼球型又變成這樣!」沒錯,雖然上面說出現一模一樣的機率幾乎為 0,但是出現相似的機率卻高出很多,原因在於幾次碰撞後,由於外在的影響取決於習性,所以會很常出現相似的球型。

每次開球後的球型幾乎沒有一次會與曾經開過的球型分佈一模一樣。圖/By Paul Goyette @ flickr, CC BY-NC-SA 2.0

第三個例子或許有從電視上看過,或者親自被問過,這個問題是這樣的:隨機在 1~50 想一個數字,然後「魔術師」可以猜中你心裡所想的數字。你可能會認為你所想的那一個數字是隨機而來的 By Chance,但其實不然。在幼齡時期腦中的認知中沒有數字的概念時,我們根本無法得出那一個數字;因此這一個看似隨機而來的數字,其實是經由腦中不斷的演算各種環境數值後,求得的最大可能性,這些環境數值大多是在沒有意識到的情況下被記錄下來,但由於環境的參數太多太亂,所以這些資訊很難被演算變成結果,但卻會變成演算的一部分,而這樣的過程視為 By Design。

好,如果上面三個都能理解了,現在我們換成大樂透來看,假設開球的設備就像撞球的球檯,他是一個有限的空間和範圍,讓 49 顆號碼球互相碰撞後,最後取出的 7 個號碼 (含特別號),中頭獎的機率為 1/10,068,347,520,看起來機率非常的小,但實際機率卻不然,我們可以把每次的碰撞視為 By Design 而不是 By Chance,哪顆球與哪顆球會碰撞到,完全可以從演算法中計算出來,當然開獎的結果也可以由演算法得出。

用演算法可以揪出大樂透有沒有作弊嗎?又或者是…中獎號碼?

演算的概念為,此次開獎的數組,是由過去相似模型中取得最大可能性的模型排列;簡單的說,你的身高樣貌等等,是由你的父母基因,還有父母的父母基因,一直追溯到最源頭;而你的父母、父母的父母,就會成為推算出你身高樣貌的數據,從最源頭的祖先累積下來的基因,就會變成龐大的數據。

以這樣的概念做為出發點,我做了為期一個月的實驗,這個實驗分成了三個部分;

  1. 確認大樂透是否作弊
  2. 以隨機數程式碼 Math.random() 模擬電腦隨機選號的機率
  3. 算出最大中獎率的投資報酬率

在第一個實驗中,我以我撰寫的人工智慧演算法套入截至目前 1,406 組的開獎結果,並且逐一預測每次開獎的結果和中獎次數;並且以前次、前前次,甚至可以推到前 10 次來演算這次的號碼。

令人驚訝的是,由演算法推算出下一次7個號碼(含特別號)預測中的機率約為70~72%左右(不過這裡指的不是中獎率,而是中1~6碼的機率)。但也不用高興的太早,因為這邊的機率為中 1 個號碼到中 6 個號碼的全部機率,如果要說是投資報酬率,就要以大樂透的規則中三碼以上才有獎金的結果來看;中三碼以上的機率其實只有 6%~7% 左右。接著為了確認是否有可能會有人為操作,於是再以開獎順序、大小順序來進行演算,或者調整 P 值當中的數據,將近三組的演算最高、最低做重新組合再演算;而這樣得出的結果幾乎都大同小異。

而且各個位置開出來中的機率也幾乎平均在 20% 左右;從這邊可以得出,若在人為操縱的情況下,某個位置或者某一號碼,也可能是為了避開多人選的中獎號碼而選擇機率較低的情況,中獎的樹狀圖應該不會呈現平均。

在這邊舉一個簡單的例子:投擲硬幣出現正反面的機率為 1:1,若以此機率來看,投擲十次出現的機率應該約為 5:5 或 4:6,若今天有人為操作,當你投擲 100次的時候就會發現,正反面的比數會非常的大,可能是 20:80;而且不管是更換硬幣,或者更換投擲者,只要在人為操作的情況下,比例幾乎都會失衡。所以從各種情況下的演算過的機率幾乎相同的結果來看,台彩作弊的嫌疑甚低。

在第二個實驗中,以隨機數程式碼 Math.random() 隨機從 1~49 個號碼中選出 6 個不重覆的號碼進行比對的平均值。結果更令人驚訝,居然與第一個實驗的機率大致相同!於是基於好奇心,我決定以一組隨機 7 碼(含特別號)當做開獎結果,再算一筆隨機 6 碼當作電腦選號,結果也與上面相似。

第二個實驗結束後,幾乎可以得到幾個結論:

  1. 演算法仰賴大數據,而 1,406 組的數據樣本太少,在虛無假設正確率過低的情況下,就算在乘上最大機率的演算結果,最後的機率仍然偏低。我這邊舉個例子,使用保險套能避孕的機率為 98%,但是這是在 100% 正確使用的情況下的機率,這裡的 100% 就是虛無假設,若在不正常的情況下使用,就會降低虛無假設的機率,若機率降為 80%,則成功避孕的機率為 0.8*98=78.4,所以就沒有原本的 98% 成功率來的高。
  2. 若在自然機率的情況下,演算法的機率應該會大過於隨機數。但在這裡卻沒有,原因可能為無法預測的情況。在撞球的例子當中有提到,若空氣的濕度、球檯的毛順度都會影響甚至改變演算的結果,而上面的演算法是在一個沒有其他干擾的情況下碰撞演算出來的,如果每次開獎前,都將號碼球經由不同的人弄亂,又或者每次都用不同的號碼球,這樣演算出了的結果就幾乎等於隨機數的結果了,這點從第二個實驗中的更改版中可以得到證實。若把中三碼以上的原始機率設為 y,則中獎的機率算法是 y*(n*(1/x+1)),n 代表不同的因素,x 代表各種因素中的重覆次數;因此可能是造成演算法的機率大大下降的原因。
圖/By  Bclaus_indesign @ Pixabay

第三個實驗為中獎的投資報酬率,從上面的兩個研究結果中已知單筆的中獎率為 7%,所以我以一次開出 300 組隨機數代表電腦選號來進行比對,扣除購買成本 50(元)*300(組)* 1406(次開獎)=21,090,000(元),以三碼為 400、四碼為 1,000、五碼 50,000 來換算,結果還是會賠本約為 2/3 的錢。但是平均卻有 1~2 次中 6 碼,大樂透只要 6 碼全中至少保證 1 億元,扣除2 千萬的成本似乎是可以投資的;但先別高興的太早,樂透中有一個機制叫做特別號,如果中的 6 碼是 5 碼+特別號,獎金只有約一百萬左右。

其實用很粗淺的方式換算的話每期只要銷售個大約一千五百多組以上,這樣就算有人中了頭獎台灣彩券也不太會賠本。加上原本中頭獎的機率就低,台彩就算在不作弊的情況下也不會賠錢,所以他不怕你中頭獎,以上面研究總結來看,大樂透作弊的機率甚低。不過「有夢最美,希望相隨」畢竟大樂透還是造就了許多億萬富翁,但是各位還是得依自己的狀況,依自己能力有限的範圍來做小額投資,千萬別走火入魔、傾家蕩產了。

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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寵物過敏原有很多種,避免飲食過敏困擾,可選擇單一/特殊肉種寵物飼料
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/06/06 ・2173字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

本文由 新萃 Nutri Source 委託,泛科學企劃執行。

你有發現家裡的狗狗經常舔自己四肢,或是身上出現不明紅疹?當心這可能是過敏反應。寵物和人類一樣,也會有過敏反應,過敏可依照「來源」分為三種:吸入性過敏、接觸性過敏和食物性過敏。

寵物的過敏源有哪些?

不管是哪一種過敏反應,在人的身上都比較容易發現和排除。但狗狗的過敏卻很難處理,如果是接觸性或吸入性過敏,即使你把家裡打掃得很乾淨,還是無法排除帶狗出去散步時可能接觸到的環境過敏原。因此,對飼主來說,最容易控制的是食物性過敏。

食物性過敏是怎麼發生的呢?其實,「食物過敏」這個詞並不太準確。正確的臨床醫學用詞是「食物不良反應」(Adverse Food Reaction, 簡稱AFR)(Jackson, H. , 2009),指的是吃下食物後身體產生各種不良反應。並進一步分為食物過敏(Food Allergy)和食物不耐受(Food Intolerances)兩種。

如果你看過動漫作品《工作細胞》,你就會知道過敏其實只是免疫系統對特定成分產生的過度反應,因此全名為「過分敏感」;而食物不耐受則並非免疫性反應,而是消化系統無法代謝或對該生物體有毒,例如狗不能吃洋蔥或巧克力,否則會致死等等。

由於寵物沒有選擇權,只能吃飼主提供的食物,如果飼料中恰好有會造成牠 AFR 的成分,就可能產生各種症狀。除了腸胃發炎和拉肚子外,最明顯的外在症狀就是皮膚問題,包括搔癢、脫毛和紅疹等。後者容易被誤判為皮膚性疾病,讓許多飼主狂跑獸醫院的同時,獸醫也難以對症下藥。

雖然曾有研究透過讓醫師用血液或唾液是否檢測出 IgE 抗體來判斷狗是否過敏(Ermel, R et al.,1997),但最新的研究卻發現,無論使用無論血清的 IgE 抗原或是唾液裡的 IgM 或 IgA 抗原都無法有效檢測出狗狗的過敏來源(Udraite Vovk Let al., 2019 & Lam ATH et al., 2019),甚至會造成偽陽性誤判。因此,目前學界公認唯一能識別食物過敏原的方法就是「食物排除法」(Food Elimination Method)。

以食物排除法,找出毛孩的食物過敏原!

食物排除法的原理相當簡單粗暴,類似我們過去在學校做的實驗一樣,抓出「控制組與對照組」。首先,將狗狗的食物換成牠沒吃過、單一來源且易消化的高蛋白質或水解蛋白質;同時嚴格限制牠對其他食物接觸,包括其他人餵食或路上亂吃等可能性都要注意,此為「對照組」,如此持續 8~12 週,觀察皮膚是否有改善。如果確實有改善,那就證明了確實是 AFR 而非皮膚病。

下一步我們可以進行「食物挑戰」,在每餐食物中逐一嘗試可能的過敏原(例如常見的牛肉、雞蛋等),有如「控制組」,等到症狀又出現,就可以確認哪種食物成分是過敏原,未來就可以在飼料中排除,讓狗狗健康快樂地成長。

這個方法需要飼主的大力配合和耐心紀錄,不僅要在漫長的試驗期,更需要在控制期一一排除所有不可能之後,才能找到答案。而其中最困難的部分,也是實驗的基礎可能是第一步:「提供狗狗牠從未吃過,且肉品單一的蛋白質」,這點對多數飼主來說幾乎是不可能的任務,因為大部分的寵物飼料成分都很複雜。不要說狗狗了,搞不好你連自己沒吃過什麼恐怕都不知道。

飼料成分多而雜,可選單一肉種飼料降低過敏。

那該怎麼進行食物排除法呢?別擔心,沒有找不到的肉品,只有勇敢的狗狗。市面上已經有了針對過敏狗狗的低敏飼料,新萃推出了一系列低敏肉,包含單一肉種的袋鼠肉、鹿肉以及野豬等相比牛豬羊等較不容易取得的肉類,是進行食物排除法第一步測試的首選。

此外,新萃牌無論哪種飼料都有美國專利 Good 4 Life® 奧特奇專利保健元素,能促進飼料中的營養都被狗狗完整吸收。不僅過敏的狗狗能吃,有消化不良症的狗狗也適用。

新萃商品選擇的是單一/特殊肉種的成分,低敏感肉品讓寵物吃了更安心。

參考資料

  1. Thus for the purpose of this discussion, although the term food allergy is used throughout, it should be recognized that this term is a presumptive clinical diagnosis and adverse food reaction is a more accurate term for these canine cases. – Consensus
  2. Jackson, H. (2009). Food allergy in dogs – clinical signs and diagnosis.. Companion Animal Practice.
  3. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease – PubMed (nih.gov)
  4. Lam ATH, Johnson LN, Heinze CR. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease. J Am Vet Med Assoc. 2019 Oct 1;255(7):812-816. doi: 10.2460/javma.255.7.812. PMID: 31517577.
  5. Direct mucosal challenge with food extracts confirmed the clinical and immunologic evidence of food allergy in these immunized dogs and suggests the usefulness of the atopic dog as a model for food allergy. – Consensus
  6. Ermel, R., Kock, M., Griffey, S., Reinhart, G., & Frick, O. (1997). The atopic dog: a model for food allergy.. Laboratory animal science.
  7. https://www.moreson.com.tw/moreson/blog-detail/furkid-knowledge/pet-knowledge/dog-food-allergen-TOP10/
  8. 狗狗因為食物過敏而搔癢不舒服,為什麼做「過敏原檢測」沒什麼用?
  9. 【獸醫診間小教室】狗狗皮膚搔癢難改善?小心食物過敏! – 汪喵星球 (dogcatstar.com)
  10. 寵物知識+/毛孩對什麼食物過敏?獸醫:驗血完全不準!診斷法只有一個 | 動物星球 | 生活 | 聯合新聞網 (udn.com)
  11. Is there a gold-standard test for adverse food reactions? – Veterinary Practice News
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人造腦挑戰 AI!培養皿中的腦組織+腦機介面能打敗電腦嗎?
PanSci_96
・2023/05/27 ・3178字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2023 年 2 月底, 約翰霍普金斯大學教授 Thomas Hartung 帶領研究團隊,發表了「類器官智慧」(Organoid intelligence , OI)的研究成果,希望利用腦類器官加上腦機介面,打造全新的生物計算技術。

我們終於要製造人工大腦了嗎?OI 和 AI,誰會成為未來主宰?

類器官智慧 OI 是什麼?目標為何?

2023 年的現在,AI 就已展現了不少驚人的實際成果;相較之下, OI 仍只是一個剛起步的計畫,甚至連名稱都與 2018 年美國《自然—物理學》期刊專欄作家、物理學家布坎南以 Organoids of intelligence 作為標題的文章幾乎一樣。

類器官智慧、Organoid intelligence、OI 是個很新的跨領域名詞,同時結合了「腦類器官」和「腦機介面」兩個領域的技術。

簡單來說,腦類器官就是指透過培養或誘導多能幹細胞(iPSCs),在模擬體內環境的旋轉生物反應器中,產生的腦組織。這項聽起來好像只會出現在科幻電影裡的技術,確實已經存在。

最早的腦類器官是在 2007 年,日本 RIKEN 腦研究所的笹井芳樹和渡辺毅一的研究團隊,成功從人類胚胎幹細胞培養出前腦組織。第一個具有不同腦區的 3D 腦類器官則是發表在 2013 年的《Nature》期刊,由奧地利分子技術研究所的尤爾根.科布利希和瑪德琳.蘭開斯特研究團隊成功建立。

腦類器官的出現,在生物與醫學研究中有重大意義,這代表未來科學家們若需要進行大腦相關的研究,再也不用犧牲實驗動物或解剖大體老師來取得人類大腦,只需要在培養皿就製造出我們要的大腦即可。

儘管培養皿上的組織確實是大腦組織,但不論是在大小、功能,以及解剖構造上,至今的結果仍遠遠不及我們自然發育形成的大腦。因此要達到 OI 所需要的「智慧水準」,我們必須擴大現有的腦類器官,讓他成為一個更複雜、更耐久的 3D 結構。

要達到 OI 所需的「智慧水準」,必須擴大現有的腦類器官,成為一個更複雜的 3D 結構。圖/GIPHY

而這個大腦也必須含有與學習有關的細胞和基因,並讓這些細胞和 AI 以及機器學習系統相連接。透過新的模型、演算法以及腦機介面技術,最終我們將能了解腦類器官是如何學習、計算、處理,以及儲存。

OI 是 AI 的一種嗎?

OI 能不能算是 AI 的一種呢?可說是,也不是。

AI 的 A 指的是 Artificial,原則上只要是人為製造的智慧,都可以稱為 AI。OI 是透過人為培養的生物神經細胞所產生的智慧,所以可以說 OI 算是 AI 的一種。

但有一派的人不這麼認為。由於目前 AI 的開發都是透過數位電腦,因此普遍將 AI 看做數位電腦產生的智慧—— AI 和 OI 就好比數位對上生物,電腦對上人腦。

OI 有機會取代 AI ?它的優勢是什麼?

至於為何電腦運算的準確度和運算速度遠遠高於人腦,最主要原因是電腦的設計具有目的性,就是要做快速且準確的線性運算。反之,大腦神經迴路是網狀、活的連結。

人類本身的基因組成以及每天接收的環境刺激,不斷地改變著大腦,每一分每一秒,我們的神經迴路都和之前的狀態不一樣,所以即使就單一的運算速度比不上電腦,但人腦卻有著更高學習的效率、可延展性和能源使用效率。在學習一個相同的新任務時,電腦甚至需要消耗比人類多 100 億倍的能量才能完成。

神經網路接受著不同刺激。圖/GIPHY

這樣看來,至少 OI 在硬體的效率與耗能上有著更高優勢,若能結合 AI 與 OI 優點,把 AI 的軟體搭載到 OI 的硬體上,打造完美的運算系統似乎不是夢想。

但是 OI 的發展已經到達哪裡,我們還離這目標多遠呢?

OI 可能面臨的阻礙及目前的發展

去年底,澳洲腦科學公司 Cortical Labs 的布雷特.卡根(Brett Kagan)帶領研究團隊,做出了會玩古早電子遊戲《乓》(Pong)的培養皿大腦—— DishBrain。這個由 80 萬個細胞組成,與熊蜂腦神經元數量相近的 DishBrain,對比於傳統的 AI 需要花超過 90 分鐘才能學會,它在短短 5 分鐘內就能掌握玩法,能量的消耗也較少。

現階段約翰霍普金斯動物替代中心等機構,其實只能生產出直徑大小約 500 微米,也就是大約一粒鹽巴大小的尺寸的腦類器官。當然,這樣的大小就含有約 10 萬個細胞數目,已經非常驚人。雖然有其他研究團隊已能透過超過 1 年的培養時間做出直徑 3~5 毫米的腦類器官,但離目標細胞數目 1000 萬的腦類器官還有一段距離。

為了實現 OI 的目標,培養更大的 3D 腦類器官是首要任務。

OI 的改良及多方整合

腦類器官畢竟還是個生物組織,卻不像生物大腦有著血管系統,能進行氧氣、養分、生長因子的灌流並移除代謝的廢物,因此還需要有更完善的微流體灌流系統來支持腦類器官樣本的擴展性和長期穩定狀態。

在培養完成腦類器官以及確定能使其長期存活後,最重要的就是進行腦器官訊息輸入以及反應輸出的數據分析,如此我們才能得知腦類器官如何進行生物計算。

受到腦波圖(EEG)紀錄的啟發,研究團隊將研發專屬腦類器官的 3D 微電極陣列(MEA),如此能以類似頭戴腦波電極帽的方式,把整個腦類器官用具彈性且柔軟的外殼包覆,並用高解析度和高信噪比的方式進行大規模表面刺激與紀錄。

研究團隊受腦波圖(EEG)紀錄的啟發。圖/Envato Elements

若想要進一步更透徹地分析腦類器官的訊號,表面紀錄是遠遠不夠的。因此,傷害最小化的的侵入式紀錄來獲取更高解析度的電生理訊號是非常重要的。研究團隊將使用專門為活體實驗動物使用的矽探針Neuropixels,進一步改良成類腦器官專用且能靈活使用的裝置。

正所謂取長補短,欲成就 OI,AI 的使用和貢獻一點也不可少。

下一步,團隊會將進行腦機介面,在這邊植入的腦則不再是人類大腦,而是腦類器官。透過 AI 以及機器學習來找到腦類器官是如何形成學習記憶,產生智慧。過程中由於數據資料將會非常的龐大,大數據的分析也是無可避免。

隨著 AI 快速發展的趨勢,OI 的網路聲量提升不少,或許將有機會獲得更多的關注與研究補助經費,加速研究進度。更有趣的是,不僅有一批人希望讓 AI 更像人腦,也有另一批人想要讓 OI 更像電腦。

生物、機械與 AI 的界線似乎會變得越來越模糊。

OI=創造「生命」?

生物、機械與 AI 的界線越來越模糊。圖/Envato Elements

講到這裡,不免讓人擔心,若有一天 OI 真的產生智慧,我們是否就等於憑空創造出了某種「生命」?這勢必將引發複雜的道德倫理問題。

雖然研究團隊也強調, OI 的目標並不是重新創造人類的意識,而是研究與學習、認知和計算相關的功能,但「意識究竟是什麼」,這個哲學思辨至今都還未有結論。

到底懂得「學習」、「計算」的有機體能算是有意識嗎?如果將視覺腦機介面裝在 OI 上,它是否會發現自己是受困於培養皿上,被科學家們宰割的生物計算機?

不過這些問題不僅僅是 OI 該擔心的問題,隨著人工智慧的發展,GPT、Bing 和其他由矽構成的金屬智慧,隨著通過一個又一個智力、能力測試,也終將面臨相應的哲學與倫理問題。

最後,Neuralink 的執行長馬斯克說過(對,又是他 XD),人類要不被 AI 拋下,或許就得靠生物晶片、生物技術來強化自己。面對現在人工智慧、機械改造、生物晶片各種選擇擺在眼前,未來你想以什麼樣的型態生活呢?

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買樂透真的可以賺錢?大數法則揭示了賭博的真相!——《統計,讓數字說話》
天下文化_96
・2023/03/05 ・2394字 ・閱讀時間約 4 分鐘

  • id S. Moore、諾茨 William I. Notz
  • 譯者:鄭惟厚、吳欣蓓

什麼是大數法則?

期望值的定義是:它是可能結果的一種平均,但在計算平均時,機率大的結果占的比重較高。我們認為期望值也是另一種意義的平均結果,它代表了如果我們重複賭很多次,或者隨機選出很多家戶,實際上會看到的長期平均。這並不只是直覺而已。數學家只要用機率的基本規則就可以證明,用機率模型算出來的期望值,真的就是「長期平均」。這個有名的事實叫做大數法則。

大數法則
大數法則(law of large numbers)是指,如果結果為數值的隨機現象,獨立重複執行許多次,實際觀察到的結果的平均值,會趨近期望值。

大數法則和機率的概念密切相關。在許多次獨立的重複當中,每個可能結果的發生比例會接近它的機率,而所得到的平均結果就會接近期望值。這些事實表達了機遇事件的長期規律性。正如我們在第 17 章提過的,它們是真正的「平均數定律」。

大數法則解釋了:為什麼對個人來說是消遣甚至是會上癮的賭博,對賭場來說卻是生意。經營賭場根本就不是在賭博。大量的賭客贏錢的平均金額會很接近期望值。賭場經營者事先就算好了期望值,並且知道長期下來收入會是多少,所以並不需要在骰子裡灌鉛或者做牌來保證利潤。

賭場只要花精神提供不貴的娛樂和便宜的交通工具,讓顧客川流不息進場就行了。只要賭注夠多,大數法則就能保證賭場賺錢。保險公司的運作也很像賭場,他們賭買了保險的人不會死亡。當然有些人確實會死亡,但是保險公司知道機率,並且依賴大數法則來預測必須給付的平均金額。然後保險公司就把保費訂得夠高,來保證有利潤。

  • 在樂透彩上做手腳

我們都在電視上看過樂透開獎的實況轉播,看到號碼球上下亂跳,然後由於空氣壓力而隨機彈跳出來。我們可以怎麼樣對開出的號碼做手腳呢? 1980 年的時候,賓州樂透就曾被面帶微笑的主持人以及幾個舞台工作人員動了手腳。

他們把 10 個號碼球中的 8 顆注入油漆,這樣做會把球變重,因此可保證開出中獎號碼的 3 個球必定有那 2 個沒被注入油漆的號碼。然後這些傢伙就下注買該 2 個號碼的所有組合。當 6-6-6 跳出來的時候,他們贏了 120 萬美元。是的,他們後來全被逮到。

歷史上曾有主持人在樂透上做手腳,後來賺了 120 萬美元隨後被逮捕。圖/envatoelements

深入探討期望值

跟機率一樣,期望值和大數法則都值得再花些時間,探討相關的細節問題。

  • 多大的數才算是「大數」?

大數法則是說,當試驗的次數愈來愈多,許多次試驗的實際平均結果會愈來愈接近期望值。可是大數法則並沒有說,究竟需要多少次試驗,才能保證平均結果會接近期望值。這點是要看機結果的變異性決定。

結果的變異愈大,就需要愈多次的試驗,來確保平均結果接近期望值。機遇遊戲一定要變化大,才能保住賭客的興趣。即使在賭場待上好幾個鐘頭,結果也是無法預測的。結果變異性極大的賭博,例如累積彩金數額極大但極不可能中獎的州彩券,需要極多次的試驗,幾乎要多到不可能的次數,才能保證平均結果會接近期望值。

(州政府可不需要依賴大數法則,因為樂透彩金不像賭場的遊戲,樂透彩用的是同注分彩系統。在同注分彩系統裡面,彩金和賠率是由實際下注金額決定的。舉例來說,各州所辦的樂透彩金,是由全部賭金扣除州政府所得部分之後的剩餘金額來決定的。賭馬的賠率則是決定於賭客對不同馬匹的下注金額。)

雖然大部分的賭博遊戲不及樂透彩這樣多變化,但要回答大數法則的適用範圍,較實際的答案就是:賭場的贏錢金額期望值是正的,而賭場玩的次數夠多,所以可以靠著這個期望值贏錢。你的問題則是,你贏錢金額的期望值是負的。全體賭客玩的次數合起來算的話,當然和賭場一樣多,但因為期望值是負的,所以以賭客整體來看,長期下來一定輸錢。

然而輸的金額並不是由賭客均攤。有些人贏很多錢,有些人輸很多,而有些人沒什麼輸贏。賭博帶給人的誘惑,大部分是來自賭博結果的無法預測。而賭博這門生意仰賴的則是:對賭場來說,結果並非不可測的。

對賭場來說,贏錢金額期望值為正。圖/envatoelements
  • 有沒有保證贏錢的賭法?

把賭博很當回事的賭客常常遵循某種賭法,這種賭法每次下注的金額,是看前幾次的結果而定。比如說,在賭輪盤時,你可以每次把賭注加倍,直到你贏為止—或者,當然,直到你輸光為止。即使輪盤並沒有記憶,這種玩法仍想利用你有記憶這件事來贏。

你可以用一套賭法來戰勝機率嗎?不行,數學家建立的另一種大數法則說:如果你沒有無窮盡的賭本,那麼只要遊戲的各次試驗(比如輪盤的各次轉動)之間是獨立的,你的平均獲利(期望值)就會是一樣的。抱歉啦!

  • 高科技賭博

全美國有超過 700,000 台吃角子老虎(拉霸)。從前,你丟硬幣進去再拉下把手,轉動三個輪子,每個輪子有 20 個圖案。但早就不是這樣了。現在的機器是電動遊戲,會閃出許多很炫的畫面,而結果是由隨機數字產生器決定的。

機器可以同時接受許多硬幣,有各種讓你眼花撩亂的中獎結果,還可以多台連線,共同累積成連線大獎。賭徒仍在尋找可以贏錢的賭法,但是長期下來,隨機數字產生器會保證賭場有 5% 的利潤。

——本文摘自《統計,讓數字說話》,2023 年 1 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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