关注奇趣编程的朋友都知道，奇趣编程已经在随机数规律上研究了很多年，过去一直用的研究方法是先人工通过图表发现随机数规律，然后针对这个随机数规律设计出相应的算法。
这个传统的方法有什么缺点呢？首先，不同来源的随机数大数据集，它的规律是不一样的。其次，需要人工去看图表寻找规律，这个过程很漫长，而且不一定能找到规律。
而人工智能就不一样了，它不管数据的来源是来自哪里，也不管随机数里面有什么规律，它只管生成神经网络然后吃进大量数据，越训练，越聪明。
人工智能的本质是什么呢？奇趣编程认为，人工智能本质上就是根据先生成一个神经网络，然后通过大数据进行统计、分析、学习，得到一张概率推断决策树，每吃多一条数据就更新一次树，吃得越多，这树决策树就越枝繁叶茂，当需要对新情况进行决策时，它就从决策树里选择胜率最大的一条分支来作为推荐的结果。
这样的话， 奇趣编程就不用挖空心思去根据图表来挖掘随机数的规律了，而是可以开发出一个人工智能，把随机数大数据集喂给它，让它自动学习识别出规律，至于它识别到什么规律，奇趣编程也不用管它，只需要看它的推荐结果胜率是否让人满意就可以了。
比如说，“正反正反反反正反正反反反正反正反反反正反正反反反”这一串数据有什么规律呢？我们肉眼观察数据很难发现，通过图表可能会观察到一条规律是“正反正反反反”重复出现，“正反正反反反,正反正反反反,正反正反反反,正反正反反反”,想挖掘出更多规律就很难了，但人工智能是不管你有什么规律，它统统无视，它只需要一个神经网络，生成一棵概率推断决策树，就能秒杀所有规律。
所以，奇趣编程开始进入人工智能程序的开发和应用阶段，欢迎研究随机数的朋友关注交流探讨。