Rahapeleissä voittaminen ei ole koskaan ollut taidosta kiinni vaan koko homma on yhtä sattumankauppaa. Siitä pitävät huolen peleissä hyödynnettävät satunnaislukugeneraattorit (RNG), jotka käytännössä arpovat jokaiselle pelikierrokselle satunnaisen lopputuloksen.
Luotettavat vanhat ja uudet kasinot sekä itse pelivalmistajat hyödyntävät tiukkaan valvottuja satunnaislukugeneraattoreita. Voiko niitä kenties manipuloida jollain tavalla tekoälyn ja koneoppimisen avulla? Tai voidaanko tekoälyn avulla tehdä näistä generaattoreista vielä piirun verran turvallisempia? Lähdetään ottamaan asiasta selvää!
Mikä on satunnaislukugeneraattori?
Satunnaisulukugeneraattori eli RNG (Random Number Generator) on lyhyesti sanottuna algoritmi, jonka tehtävänä on tuottaa sattumanvaraisia numeroita.
Kasinomaailmassa satunnaislukugeneraattori on olennaisessa osassa rahapelien reiluutta ja tasapuolisuutta. Esimerkiksi kolikkopeleistä puhuttaessa RNG pitää huolen siitä, että jokainen pyöräytys on täysin sattumanvarainen, eikä lopputulosta pysty mitenkään ennustamaan. Tällä tavoin pelaaminen on reilua sekä kasinon että pelaajan kannalta.
Näin satunnaislukugeneraattori toimii
Satunnaislukugeneraattorit voidaan jakaa kahteen kokonaisuuteen:
- HRNG & TRNG: Satunnaisia numeroita tuottavia fyysisiä laitteita
- PRNG: Satunnaisia numeroita tuottava algoritmi
Verkossa tarjolla oleviin kasinopeleihin on useimmiten käytössä upotettuna PRNG. Se sijaitsee pelitiedostojen kanssa etäpalvelimella, jota hallinnoi joko kolmas osapuoli tai pelivalmistaja, kuten NetEnt tai Relax Gaming.
PRNG:n tehtävänä on tuottaa satunnainen lukusarja tietyn arvon tai ehdon eli siemenen kautta. Nimenomaan tuo satunnaislukusarja määrää jokaisen pelikierroksen lopputuloksen, mikä näkyy pelaajille symboleiden ja kuvioiden muodossa lukusarjan numeroiden sijaan.
Siemenlukua kuljetetaan matemaattisten operaatioiden läpi, jotta numerosarjoja muodostuu. Tuo vahvistaa numeroiden satunnaisuutta entisestään, kuten vahvistaa myös siemenlukujen vaihtaminen säännöllisin väliajoin. Tuo prosessi tunnetaan englanniksi nimellä re-seeding.
Satunnaislukugeneraattoreiden valvonta
Lisensoiduilla kasinoilla lisensoitujen pelivalmistajien pelejä auditoidaan ja valvotaan useilla tavoilla. Olennaisin osa koko valvontaa ovat RNG-testaukset, joita tehdään pistokoemaisesti ja pitkällä aikavälillä.
RNG-testauksessa on käytännössä tarkoitus varmistaa, että satunnaislukugeneraattori toimii oikealla tavalla, eikä sitä ole manipuloitu. Valvontaan voivat liittyä esimerkiksi seuraavat asiat:
- Lähdekoodin tarkistus (näkee, onko algoritmi rakennettu oikein ja noudattaako koodi annettuja turvallisuusstandardeja)
- Siemenarvon ennakoimattomuuden tarkistus
- Tilastollinen analyysi numeroiden jakaumien näkemiseksi –> varmistus siitä, ettei poikkeamia synny
- Haavoittuvuuksien tarkastaminen
Tätä laaja-alaista valvontaa tekevät kasinomaailmasta riippumattomat kolmannet osapuolet eli erilaiset testausorganisaatiot. Niistä tunnetuimpia ovat eCOGRA ja iTech Labs, mutta muitakin toimijoita löytyy.
Tässä kenties ne tunnetuimmat organisaatiot:
- BMM Testlabs
- QUINEL
- eCOGRA
- iTech Labs
- Gaming Laboratories International
Esimerkiksi eCOGRAn testauksen alla ovat monet tunnetut pelivalmistajat, kuten Thunderkick, Relax Gaming sekä Games Global.
Mitä syväoppiminen tarkoittaa?
Vaikeasti sanottuna syväoppiminen tarkoittaa joukkoa tekoälymenetelmiä, joissa hyödynnetään monikerroksisia neuroverkkoja. Helpommin sanottuna se tarkoittaa tekoälyn osa-aluetta, jossa tarkoituksena on opettaa tietokoneita käsittelemään tietoa ihmisten ajattelua matkivalla tavalla.
Syväoppiminen on yksi koneoppimisen alalaji ja sen avulla tietokoneet voivat esimerkiksi käsitellä kieltä, tunnistaa kuvia sekä ääniä ja tehdä muita monimutkaisia tehtäviä ilman ihmisen apua. Tämän oppiakseen ne tarvitsevat aluksi suuria datamääriä, mutta tämän jälkeen homma rullaa ikään kuin itsestään.
Toisin on koneoppimisessa, jossa ihmisen täytyy manuaalisesti opettaa ja kehittää tekoälyä jatkuvalla syötöllä. Paperilla syväoppiminen voi siis kuulostaa paremmalta, mutta suuret tietomäärät ja valtava laskentatehon tarve aiheuttavat haasteita. Syväoppimiseen liittyvät mallit voivat myös lähteä väärään suuntaan, kun ne kohtaavat jotain itselleen entuudestaan tuntematonta.
Pystyykö syväoppimista sitten hyödyntämään jollakin tavalla rahapelaamisessa ja tekemään siitä sitä kautta reilumpaa? Sitä pohditaan seuraavaksi!
Satunnaislukugeneraattoreiden manipulointi syväoppimisen avulla – Onko se mahdollista?
Useimmissa raha- ja kasinopeleissä käytetään nimenomaan PRNG:tä eli näennäissatunnaislukugeneraattoria, joka ei matemaattisista algoritmeista johtuen ole täysin satunnainen. Jos tekoälylle syöttäisi riittävän määrän aiempia satunnaislukugeneraattorin tuottamia numeroita, voisi se mahdollisesti löytää joukosta jonkin tilastollisen vinouman tai kaavan.
Tässä erityisen hyviä ovat esimerkiksi neuroverkot ja aikasarjamallit, kuten LSTM.
Jos RNG on huonosti suunniteltu tai siemenarvon generointi on puutteellista, saattaisi tekoäly siis tunnistaa kaavan ja käyttää sitä hyväksi. Tämä ei kuitenkaan onnistu luotettavilla nettikasinoilla, koska niiden tarjoamien pelien satunnaislukugeneraattorit on rakennettu käytännössä täydellisesti.
Käytännössä RNG:n lähtöarvot ja muut prosessit on suojattu ja salattu niin hyvin, ettei tekoäly ja syväoppiminen saa käyttöönsä tarpeeksi tietoa manipulointia varten.
Mikäli näin ei olisi, ei kasino tai pelin kehittänyt tuottaja saisi toimia rahapelimarkkinoilla virallisen pelilisenssin alaisuudessa laillisesti.
Satunnaislukugeneraattoreita ei siis voi manipuloida, mutta tekoälyä voi hyödyntää niiden rakentamisessa entistäkin paremmiksi.
Tekoälyn positiiviset vaikutukset satunnaislukugeneraattoreihin
Perinteiset rahapelien satunnaislukugeneraattorit hyödyntävät matemaattisia kaavoja satunnaisuuden luomiseen. Niissä on se huono puoli, että manipuloinnin estämiseksi kyseisiä generaattoreita pitää valvoa ja seurata jatkuvasti.
Jatkuvalta valvonnalta ja testaukselta voidaan välttyä tekoälyohjattujen auditointityökalujen avulla. Ne analysoivat RNG-tuloksia reaaliajassa ja havaitsevat epäsäännöllisyydet välittömästi. Mikäli RNG alkaa tuottamaan ei-satunnaisia tuloksia joko koodausvirheen, manipuloinnin tai hakkerointiyritysten takia, voi tekoäly havaita ja ilmoittaa poikkeaman välittömästi.
Poikkeaman havaitsemisen jälkeen sääntelyviranomaiset ja muut tahot voivat ryhtyä korjaamaan asiaa ennen kuin itse pelaajat huomaavat asian.
Tekoälyn avulla satunnaislukugeneraattoreita voi myös hienosäätää siten, että ne toimivat varmasti alan turvallisuusstandardien mukaisesti. Jatkuva taustalla tapahtuva analysointi voi havaita tilastolliset poikkeamat, vaikka ne olisivat täysin tahattomia, ja näin pelaamisesta tehdään varmasti turvallista kummankin osapuolen kannalta.
Tekoälyä ja syväoppimista ei siis pysty hyödyntämään epärehelliseen toimintaan, mutta niiden avulla satunnaislukugeneraattoreista voidaan tehdä vielä pykälän verran turvallisempia.
