Možemo li zaista postići veštačku inteligenciju ako ne možemo da generišemo prave nasumične *(random) brojeve?
„Meni izgleda nasumično“ - je prilično loša procena u određivanju da li je nešto nasumično.
„Ne-pobrlja-moju-simulaciju“: ako imam neki program koji koristi slučajne brojeve za, recimo, simulacije kontrole vazdušnog saobraćaja, ako je simulacija tačna, rezultati bi trebalo da imaju slične rezultate onima koje se stvarno posmatraju u stvarnosti.
Kriptografski nasumično: ovo znači, kolokvijalno, toliko nasumično da ne postoji efikasan algoritam koji može dokazati da nije (dakle, ne samo da je dovoljno dobar za simulacije, već će se održati i u „konkurentnim“ uslovima, tj. neko namerno pokušava da napravi i padne na nekom testu slučajnosti, koristeći realne količine računarske snage protiv njega).
Fizički nasumično: ovo je „nasumično za sve praktične svrhe“ (čak i ako postoje paralelni Univerzumi za svaki takav slučajni događaj, u praksi je to potpuno irelevantno, pošto doživite samo slučajni jedan od njih).
„Slučajnost dovoljno dobra da simulira stvarnost", a inteligencija je deo stvarnosti, tako da bi trebalo da bude dovoljno dobra da simulira inteligenciju
To je takođe ona koji se koristi u modernoj veštačkoj inteligenciji, posebno tehnikama mašinskog učenja kao što su veštačke neuronske mreže (od kojih su primer veoma uspešne duboke mreže o kojima slušamo/koristimo ih svaki dan). Potrebna "je samo" slučajnost za inicijalizaciju, ali ako to ne uradite i samo počnete sa istim težinama slučajnosti, mreža se neće pomaći od praga inteligencije u stanju epilepsije.
Jedno od centralnih pitanja teorije složenosti je da li slučajnost dodaje moć inteligencije; to jest, da li postoji problem koji se može rešiti u polinomskom vremenu pomoću verovatnoće Tjuringove mašine, ali ne i determinističke Tjuringove mašine? Ili mogu determinističke Tjuringove mašine efikasno simulirati sve verovatnoće Tjuringove mašine sa najviše polinomskim usporavanjem?