答案是，計算機系統可以產生統計意義上的真隨機數。
大部分程序和語言中的隨機數（比如 C 中的，MATLAB 中的），確實都只是偽隨機。是由可確定的函數（常用線性同余），通過壹個種子（常用時鐘），產生的偽隨機數。這意味著：如果知道了種子，或者已經產生的隨機數，都可能獲得接下來隨機數序列的信息（可預測性）。
直觀來想，計算機是壹種可確定，可預測的的設備，想通過壹行壹行的確定的代碼自身產生真隨機，顯然不可能。但是，我們或許可以迂回壹下……
實現方法簡單說就是軟硬結合，或者說，引入系統外的變量（把軟件，代碼，算法想象成壹個封閉的系統）。
壹個典型的例子就是 UNIX 內核中的隨機數發生器（/dev/random），它在理論上能產生真隨機。即這個隨機數的生成，獨立於生成函數，這時我們說這個產生器是非確定的。
具體來講，UNIX 維護了壹個熵池，不斷收集非確定性的設備事件，即機器運行環境中產生的硬件噪音來作為種子。
比如說：時鐘，IO 請求的響應時間，特定硬件中斷的時間間隔，鍵盤敲擊速度，鼠標位置變化，甚至周圍的電磁波等等……直觀地說，妳每按壹次鍵盤，動壹下鼠標，鄰居家 wifi 信號強度變化，磁盤寫入速度，等等信號，都可能被用來生成隨機數。
更具體的，內核提供了向熵池填充數據的接口：
比如鼠標的就是
void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data)
內核子系統和驅動調用這個函數，把鼠標的位置和中斷間隔時間作為噪音源填充進熵池。
所以，結論是，程序和算法本身不能產生真隨機，但是計算機系統作為整體可以迂回產生統計意義上的真隨機。