率论中对随机性的定义大异其趣；在概率论中，取样空间中任何一个特定的元素均不可能是随机的。在马丁-洛夫工作的启发之下，后来的算法信息论将所谓“随机字符串”定义为一个不能够被任何短于该字符串的计算机程序生成的字符串（蔡廷-柯尔莫哥洛夫随机性），即一个柯氏复杂性不小于自身长度的字符串。由于统计学上的随机性通常只关心产生字符串的过程，而算法随机性关心的是字符串的内在性质。由此，算法信息论第一次明确地将“随机”和“非随机”、借由计算模型中的概念区分开了。
数理统计学.马丁-洛夫在数理统计