ABOUT THE SPEAKER
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making.

Why you should listen

Colin Camerer focuses on brain behavior during decision making, strategizing and market trading. He is the Robert Kirby Professor of Behavioral Finance and Economics at the California Institute of Technology. A child prodigy in his youth, Camerer received a B.A. in quantitative studies from Johns Hopkins when he was just 17 and a PhD in decision theory from the University of Chicago Graduate School of Business when he was 22. Camerer's research departs from previous theory in that it does not assume the mind to be a rational and perfect system, but rather focuses on the limitations of everyday people when they play actual games, and seeks to predict how they will behave in situations that involve strategy. His studies focus on neurological findings from economic experiments in the lab (on humans -- and monkeys!) Camerer is the author of Behavioral Game Theory.

More profile about the speaker
Colin Camerer | Speaker | TED.com
TEDxCaltech

Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?

コリン・キャメラー: 神経科学、ゲーム理論とサル

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ある2人が交渉をしているとき―それが競争か協力であるかを問わず―彼らの頭の中では、いったい何が起こっているのでしょうか? 行動経済学者 コリン・キャメラーは、我々がどれだけ他人の考えを予測できないかを示した研究を紹介します。さらに、チンパンジーが人間よりも優れているとの予想外の調査結果も提示します。 (TEDxCalTechにて収録)
- Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio

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00:12
I'm going to talk about the strategizing戦略化 brain.
0
562
2253
今日は 戦略を練る脳についてお話します
00:14
We're going to use an unusual珍しい combination組み合わせ of toolsツール
1
2815
2238
ここでは ゲーム理論と神経科学という
00:17
from gameゲーム theory理論 and neuroscience神経科学
2
5053
2013
変わった組み合わせを用いて
00:19
to understandわかる how people interact相互作用する socially社会的に when value is on the lineライン.
3
7066
2967
利害が絡むとき人々が
社会的にどう相互作用するかを理解します
00:22
So gameゲーム theory理論 is a branchブランチ of, originally元々, applied適用された mathematics数学,
4
10033
3971
ゲーム理論は 元々応用数学の一分野で
00:26
used mostly主に in economics経済 and political政治的 science科学, a little bitビット in biology生物学,
5
14004
2986
ほとんどが経済学と政治科学で
ごく一部 生物学で 使われます
00:28
that gives与える us a mathematical数学 taxonomy分類法 of socialソーシャル life
6
16990
3289
ゲーム理論は
社会行動の数学的分類を可能にし
00:32
and it predicts予測する what people are likelyおそらく to do
7
20279
2131
行動が他人に影響を与え合うとき
00:34
and believe othersその他 will do
8
22410
1194
人がどのように行動をし
00:35
in cases症例 where everyone's誰もが actions行動 affect影響を与える everyoneみんな elseelse.
9
23604
3390
他人がどう行動すると考えるかを
予想するものです
00:38
That's a lot of things: competitionコンペ, cooperation協力, bargaining交渉,
10
26994
3478
色々な状況が当てはまります
競争 協力 交渉―
00:42
gamesゲーム like hide-and-seekかくれんぼ, and pokerポーカー.
11
30472
3291
かくれんぼや ポーカーといったゲームもそうです
00:45
Here'sここにいる a simple単純 gameゲーム to get us started開始した.
12
33763
2239
まずは この単純なゲームから始めましょう
00:48
Everyoneみんな chooses選択する a number from zeroゼロ to 100,
13
36002
2162
各人 0から100の中から数字を一つ選びます
00:50
we're going to compute計算する the average平均 of those numbers数字,
14
38164
2446
それらの数字を計算して平均値を出し
00:52
and whoever's誰でも closest最も近い to two-thirds3分の2 of the average平均 wins勝つ a fixed一定 prize.
15
40610
4194
その平均値の2/3に
最も近かった人が賞をもらえます
00:56
So you want to be a little bitビット below以下 the average平均 number,
16
44804
2269
つまり平均よりやや低めを狙いたいわけです
00:59
but not too far遠い below以下, and everyoneみんな elseelse wants to be
17
47073
2236
小さすぎではダメで
他の人も 同じように
01:01
a little bitビット below以下 the average平均 number as well.
18
49309
1945
平均より少し小さめの数字にします
01:03
Think about what you mightかもしれない pickピック.
19
51254
2579
あなたなら どの数字にしますか
01:05
As you're thinking考え, this is a toyおもちゃ modelモデル of something like
20
53833
3271
これは上昇している市場における株の売却の
01:09
selling販売 in the stock株式 market市場 during a rising上昇する market市場. Right?
21
57104
2812
簡易モデルみたいなものですよね
01:11
You don't want to sell売る too early早い, because you missミス out on profits利益,
22
59916
2225
利益もほしいので
あまり早く売りたくはない
01:14
but you don't want to wait too late遅く
23
62141
2180
だけど 待ちすぎると
01:16
to when everyoneみんな elseelse sells売る, triggeringトリガー a crashクラッシュ.
24
64321
2401
みんなが売ってしまって 値崩れしてしまう
01:18
You want to be a little bitビット ahead前方に of the competitionコンペ, but not too far遠い ahead前方に.
25
66722
2879
相手の一歩先を行きたいけれど
先を行き過ぎてもいけない
01:21
Okay, here'sここにいる two theories理論 about how people mightかもしれない think about this,
26
69601
3613
このときの人々の思考について
2つの理論があります
01:25
and then we'll私たちは see some dataデータ.
27
73214
1396
あとで データも見ましょう
01:26
Some of these will sound familiar身近な because you probably多分 are
28
74610
2191
みなさんが思い当たる考え方もあるでしょう
01:28
thinking考え that way. I'm usingを使用して my brain theory理論 to see.
29
76801
3799
あなた自身がそう考えているからです
私の脳の理論でそれが見えます
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pickピック,
30
80600
3110
多くの人はこう考えるでしょう
「他人がどの数を選ぶか 見当もつかない
01:35
so I think the average平均 will be 50."
31
83710
1673
だから平均は50になるだろう」
01:37
They're not beingであること really strategic戦略的 at all.
32
85383
1911
これは ちっとも戦略的ではありません
01:39
"And I'll pickピック two-thirds3分の2 of 50. That's 33." That's a start開始.
33
87294
3352
「そこで 50の2/3の数を選ぶね つまり 33だ」
これが第一歩です
01:42
Other people who are a little more sophisticated洗練された,
34
90646
1892
もう少し知恵のはたらく人なら
01:44
usingを使用して more workingワーキング memory記憶,
35
92538
1476
作業記憶を使ってこう言います
01:46
say, "I think people will pickピック 33 because they're going to pickピック a response応答 to 50,
36
94014
3904
「みんな 50を平均と考えて 33を選ぶはず
01:49
and so I'll pickピック 22, whichどの is two-thirds3分の2 of 33."
37
97918
2968
だから 私は 33の2/3である22にする」
01:52
They're doing one extra余分な stepステップ of thinking考え, two stepsステップ.
38
100886
2479
彼らは もう1段階 考えを進めて
2段階を踏みました
01:55
That's better. And of courseコース, in principle原理,
39
103365
2617
よりよいですね
もちろん 原理上―
01:57
you could do three, four4つの or more,
40
105982
1827
3段階 4段階 それ以上もできます
01:59
but it starts開始する to get very difficult難しい.
41
107809
1869
でも そうなると難しくなってきます
02:01
Just like in language言語 and other domainsドメイン, we know that it's hardハード for people to parse解析する
42
109678
2592
言語やその他の分野で
再帰的な構造を持つ複雑な文章を
02:04
very complex複合体 sentences文章 with a kind種類 of recursive再帰的 structure構造.
43
112270
3634
文法的に説明するのが
難しいのと同じことです
02:07
This is calledと呼ばれる a cognitive認知 hierarchy階層 theory理論, by the way.
44
115904
1734
これは 認知階層理論と呼ばれていて
02:09
It's something that I've worked働いた on and a few少数 other people,
45
117638
2556
私と数名が取り組んできたもので
02:12
and it indicates指示する a kind種類 of hierarchy階層 along一緒に with
46
120194
2220
ある仮定のもと
どの段階まで人が思考するか
02:14
some assumptions仮定 about how manyたくさんの people stop at different異なる stepsステップ
47
122414
2254
多くの興味深い条件や被験者を
変えることで
02:16
and how the stepsステップ of thinking考え are affected影響を受けた
48
124668
1884
その思考段階がどう影響されるかにつき
02:18
by lots of interesting面白い variables変数 and variantバリアント people, as we'll私たちは see in a minute.
49
126552
3696
ある種の階層を提示します
あとでお見せします
02:22
A very different異なる theory理論, a much more popular人気 one, and an olderより古い one,
50
130248
3386
これとは全然違って
もっと人気があって 古い理論があります
02:25
due支払う largely主に to Johnジョン Nashナッシュ of "A Beautiful綺麗な Mindマインド" fame名声,
51
133634
3540
「ビューティフル・マインド」の
ジョン・ナッシュで有名になったもので
02:29
is what's calledと呼ばれる equilibrium平衡 analysis分析.
52
137174
2240
均衡分析と言われているものです
02:31
So if you've ever taken撮影 a gameゲーム theory理論 courseコース at any levelレベル,
53
139414
2454
ゲーム理論の授業を受けたことがある人なら
02:33
you will have learned学んだ a little bitビット about this.
54
141868
1713
誰でもこの理論について習う筈です
02:35
An equilibrium平衡 is a mathematical数学 state状態 in whichどの everybodyみんな
55
143581
2855
均衡とは 全員がお互いが何をするか
02:38
has figured思った out exactly正確に what everyoneみんな elseelse will do.
56
146436
2449
完全に把握している
数学的な状態のことを指します
02:40
It is a very useful有用 concept概念, but behaviorally行動的に,
57
148885
2007
とても便利な概念ですが
02:42
it mayかもしれない not exactly正確に explain説明する what people do
58
150892
2003
こうした経済ゲームを初めてやる場合や
02:44
the first time they play遊びます these typesタイプ of economic経済的 gamesゲーム
59
152895
2735
現実の世界において
人々がどんな行動をとるか
02:47
or in situations状況 in the outside外側 world世界.
60
155630
2333
これで 正確に説明できるとは限りません
02:49
In this case場合, the equilibrium平衡 makes作る a very bold大胆な prediction予測,
61
157963
2338
先ほどのゲームの例では この理論は
02:52
whichどの is everyoneみんな wants to be below以下 everyoneみんな elseelse,
62
160301
2860
誰もが他人より低い数を選ぶため
02:55
thereforeしたがって、 they'll彼らは play遊びます zeroゼロ.
63
163161
2291
皆ゼロを選択するという大胆な予測をします
02:57
Let's see what happens起こる. This experiment's実験の been done完了 manyたくさんの, manyたくさんの times.
64
165452
3009
実際はどうか見てみましょう
この実験は何度も行われています
03:00
Some of the earliest早い onesもの were done完了 in the '90s
65
168461
1883
最も古い実験のいくつかは 90年代に
03:02
by me and Rosemarieローズマリー Nagelナーゲル and othersその他.
66
170344
2645
私と ローズマリー・ネーゲルらが行いました
03:04
This is a beautiful綺麗な dataデータ setセット of 9,000 people who wrote書きました in
67
172989
2985
3つの新聞・雑誌が開催した
コンテストに参加した
03:07
to three newspapers新聞 and magazines雑誌 that had a contestコンテスト.
68
175974
2880
9,000 人からなる美しいデータセットです
03:10
The contestコンテスト said, send送信する in your numbers数字
69
178854
1814
参加者は好きな数字を投稿し
03:12
and whoever誰でも is close閉じる to two-thirds3分の2 of the average平均 will win勝つ a big大きい prize.
70
180668
3155
平均値の 2/3 にもっとも近い人が
賞を獲得します
03:15
And as you can see, there's so much dataデータ here, you can see the spikesスパイク very visibly目に見える.
71
183823
3088
データを見て分かる通り
いくつかのはっきりとした山があります
03:18
There's a spikeスパイク at 33. Those are people doing one stepステップ.
72
186911
3381
33で ひとつの山がありますね
1段階だけ思考を進めた人たちです
03:22
There is another別の spikeスパイク visible目に見える at 22.
73
190292
2497
そして 次の山は 22で見えます
03:24
And notice通知, by the way, that most最も people pickピック numbers数字 right around there.
74
192789
2292
ほとんどの人は
この前後の数を選んでいます
03:27
They don't necessarily必ずしも pickピック exactly正確に 33 and 22.
75
195081
2510
33や22 ちょうどを選択するとは
限らないのです
03:29
There's something a little bitビット noisyうるさい around it.
76
197591
2056
このあたりは バラバラですが
03:31
But you can see those spikesスパイク, and they're there.
77
199647
1478
山があるのも事実です
03:33
There's another別の groupグループ of people who seem思われる to have
78
201125
1710
均衡分析を充実に守った
グループもいて
03:34
a firm当社 gripグリップ on equilibrium平衡 analysis分析,
79
202835
2075
均衡分析を忠実に守った
グループもいて
03:36
because they're pickingピッキング zeroゼロ or one.
80
204910
2395
彼らは0 か 1 を選んでいます
03:39
But they lose失う, right?
81
207305
2089
でも 彼らは負けましたね?
03:41
Because pickingピッキング a number that low低い is actually実際に a bad悪い choice選択
82
209394
3192
全員が同様に均衡分析をするとは
限らないのに
03:44
if other people aren'tない doing equilibrium平衡 analysis分析 as well.
83
212586
2820
それだけ小さい数字を選ぶのは
悪い選択なのです
03:47
So they're smartスマート, but poor貧しい.
84
215406
2112
だから 彼らは賢いけれど 貧しいのです
03:49
(Laughter笑い)
85
217518
2088
(笑)
03:51
Where are these things happeningハプニング in the brain?
86
219606
1969
これらは
脳のどこで起きているんでしょう?
03:53
One study調査 by Coricelliコリチェッリ and Nagelナーゲル gives与える a really sharpシャープ, interesting面白い answer回答.
87
221575
3875
コリセッリとネーゲルの研究が
とても鋭く 面白い答えをくれます
03:57
So they had people play遊びます this gameゲーム
88
225450
1508
彼らは 被験者をfMRIで測定しながら
03:58
while they were beingであること scannedスキャンした in an fMRIfMRI,
89
226958
2217
2つの異なる条件下において
04:01
and two conditions条件: in some trials試行,
90
229175
2271
このゲームをプレーしてもらったのです
04:03
they're told you're playing遊ぶ another別の person
91
231446
1515
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
04:04
who'sだれの playing遊ぶ right now and we're going to match一致 up
92
232961
1588
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
04:06
your behavior動作 at the end終わり and pay支払う you if you win勝つ.
93
234549
2204
勝てば賞金を払うと 説明されます
04:08
In the other trials試行, they're told, you're playing遊ぶ a computerコンピューター.
94
236753
1978
別の条件では ランダムの数字を選ぶ
04:10
They're just choosing選択 randomly無作為に.
95
238731
1634
コンピュータを相手と告げられます
04:12
So what you see here is a subtraction減算
96
240365
2077
ここで見ているのは
04:14
of areasエリア in whichどの there's more brain activityアクティビティ
97
242442
2750
コンピュータ相手のときよりも
04:17
when you're playing遊ぶ people compared比較した to playing遊ぶ the computerコンピューター.
98
245192
2976
人間相手で脳の活動が増えている場所です
04:20
And you see activityアクティビティ in some regions地域 we've私たちは seen見た today今日,
99
248168
1991
活動がある場所は ご覧の通り―
04:22
medial内側 prefrontal前頭前野 cortex皮質, dorsomedial背中, howeverしかしながら, up here,
100
250159
3237
内側前頭前皮質 背内側部
それと 上のここ
04:25
ventromedial腹腔内 prefrontal前頭前野 cortex皮質,
101
253396
1851
前頭前野腹内側部
04:27
anterior前方 cingulate帯状疱疹, an areaエリア that's involved関係する
102
255247
1354
前帯状領域です
ここは
04:28
in lots of typesタイプ of conflict紛争 resolution解決, like if you're playing遊ぶ "Simonサイモン Says言う,"
103
256601
3637
「船長さんの命令」のようなゲームにおける
問題解決プロセスと関係します
04:32
and alsoまた、 the right and left temporoparietal月経周期 junctionジャンクション.
104
260238
3814
それから 左右の側頭頭頂接合部もあります
04:36
And these are all areasエリア whichどの are fairlyかなり reliably確実に known既知の
105
264052
2466
これらは全て 「心の理論」回路や
04:38
to be part of what's calledと呼ばれる a "theory理論 of mindマインド" circuit回路,
106
266518
2321
「心理化回路」の一部として
04:40
or "mentalizing擬人化 circuit回路."
107
268839
1901
よく知られています
04:42
That is, it's a circuit回路 that's used to imagine想像する what other people mightかもしれない do.
108
270740
3378
つまり それは 他人の行動を推測するのに
使われる回路です
04:46
So these were some of the first studies研究 to see this
109
274118
2240
これらは
この回路とゲーム理論を結びつけた
04:48
tied結ばれた in to gameゲーム theory理論.
110
276358
2033
最初の研究でした
04:50
What happens起こる with these one-1- and two-step二段階 typesタイプ?
111
278391
2240
思考が1段階か2段階かで
何が違うのでしょう?
04:52
So we classify分類する people by what they picked選んだ,
112
280631
2071
どの戦略を選んだかで被験者を分類し
04:54
and then we look at the difference betweenの間に
113
282702
1667
相手が 人かコンピュータかで
04:56
playing遊ぶ humans人間 versus playing遊ぶ computersコンピュータ,
114
284369
1975
脳のどこが活動しているか
04:58
whichどの brain areasエリア are differentially差別的に activeアクティブ.
115
286344
1891
違いを見てみます
05:00
On the top you see the one-stepワンステップ players選手.
116
288235
1752
上側は 1段階のプレーヤーです
05:01
There's almostほぼ no difference.
117
289987
1520
ほぼ違いはありません
05:03
The reason理由 is, they're treating治療する other people like a computerコンピューター, and the brain is too.
118
291507
2940
彼ら自身も 脳も
他人をコンピュータと同様に扱うからです
05:06
The bottom players選手, you see all the activityアクティビティ in dorsomedial背中 PFCPFC.
119
294447
4141
下側は 背内側部前頭前皮質で
活動があります
05:10
So we know that those two-step二段階 players選手 are doing something differently異なって.
120
298588
2051
2段階思考の人は
違う形で動いているのです
05:12
Now if you were to stepステップ back and say, "What can we do with this information情報?"
121
300639
3096
さて 一歩離れて
「この情報で何ができるのか?」と言うと
05:15
you mightかもしれない be ableできる to look at brain activityアクティビティ and say,
122
303735
1821
脳の活動から こう言えるかもしれません
05:17
"This person's going to be a good pokerポーカー playerプレーヤー,"
123
305556
1499
「この人はポーカーがうまそう」
05:19
or, "This person's socially社会的に naiveナイーブ,"
124
307055
1929
「この人は 世間知らずだ」 と
05:20
and we mightかもしれない alsoまた、 be ableできる to study調査 things
125
308984
1278
この回路の場所が分かれば
05:22
like development開発 of adolescent思春期の brains頭脳
126
310262
1598
思春期の脳の発達などについても
05:23
once一度 we have an ideaアイディア of where this circuitry回路 exists存在する.
127
311860
3354
研究をすることができるかもしれません
05:27
Okay. Get ready準備完了.
128
315214
2612
よろしい
では 行きますよ
05:29
I'm saving貯蓄 you some brain activityアクティビティ,
129
317826
2123
あなたの脳が活動する手間を省いてあげます
05:31
because you don't need to use your hairヘア detector検出器 cells細胞.
130
319949
2810
髪の有無を検知する細胞を使う必要はないでしょう
05:34
You should use those cells細胞 to think carefully慎重に about this gameゲーム.
131
322759
2888
この細胞を使って
このゲームについてよく考えてください
05:37
This is a bargaining交渉 gameゲーム.
132
325647
1935
これは 交渉ゲームです
05:39
Two players選手 who are beingであること scannedスキャンした usingを使用して EEG脳波 electrodes電極
133
327582
2556
2人の被験者は
脳波図電極を使って測定されながら
05:42
are going to bargainバーゲン over one to six6 dollarsドル.
134
330138
2877
1~6ドルを分配する交渉をします
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually実際に earn獲得する that moneyお金.
135
333015
2664
10秒で決められれば
その額のお金をもらえます
05:47
If 10 seconds goes行く by and they haven't持っていない made a deal対処, they get nothing.
136
335679
3040
10秒たって 交渉が成立しなければ
お互い何ももらえません
05:50
That's kind種類 of a mistake間違い together一緒に.
137
338719
1683
これは どっちにとっても間違いですね
05:52
The twistねじれ is that one playerプレーヤー, on the left,
138
340402
2817
違うのは 一方のプレーヤー
ここでは左側の方だけが
05:55
is informed知らされた about how much on each trial試行 there is.
139
343219
2688
各実験で分配する金額を
知っています
05:57
They play遊びます lots of trials試行 with different異なる amounts金額 each time.
140
345907
2232
彼らは違う金額で何度もプレイします
06:00
In this case場合, they know there's four4つの dollarsドル.
141
348139
2241
例えば 分配金が4 ドルのとき
06:02
The uninformed知らない playerプレーヤー doesn't know,
142
350380
1877
情報を持たないプレーヤーは
知りませんが
06:04
but they know that the informed知らされた playerプレーヤー knows知っている.
143
352257
2054
他方のプレーヤーが
知っていることは知っています
06:06
So the uninformed知らない player'sプレーヤーの challengeチャレンジ is to say,
144
354311
2059
情報を持たないプレーヤーは
こう考えます
06:08
"Is this guy really beingであること fairフェア
145
356370
1470
「相手は本当に公平なのか
06:09
or are they giving与える me a very low低い offer提供
146
357840
1854
それとも 1 ドルか2ドルしかないと
06:11
in order注文 to get me to think that there's only one or two dollarsドル available利用可能な to splitスプリット?"
147
359694
3078
思わせて
低い分け前をオファーしているのか?」
06:14
in whichどの case場合 they mightかもしれない reject拒絶する it and not come to a deal対処.
148
362772
3154
後者の場合はオファーを拒否して交渉不成立に
なるかもしれません
06:17
So there's some tensionテンション here betweenの間に trying試す to get the most最も moneyお金
149
365926
2950
ですから できるだけ多くのお金を得ることと
06:20
but trying試す to goad乞食 the other playerプレーヤー into giving与える you more.
150
368876
2573
相手からお金を引き出すこととの間で
緊張があります
06:23
And the way they bargainバーゲン is to pointポイント on a number lineライン
151
371449
2330
交渉のやり方は
0から6までの数直線上で
06:25
that goes行く from zeroゼロ to six6 dollarsドル,
152
373779
1806
数字を指差すというもので
06:27
and they're bargaining交渉 over how much the uninformed知らない playerプレーヤー gets取得,
153
375585
2978
情報を持たないプレーヤーが
何ドル得るか交渉し
06:30
and the informed知らされた player'sプレーヤーの going to get the rest残り.
154
378563
1585
情報を持つプレーヤーが
残りを取ります
06:32
So this is like a management-labor管理労務 negotiationネゴシエーション
155
380148
2575
これは労使間交渉に似ています
06:34
in whichどの the workers労働者 don't know how much profits利益
156
382723
2733
株式非公開の会社の場合
従業員は
06:37
the privately私的に held開催 company会社 has, right,
157
385456
2667
会社の利益を知りませんが
06:40
and they want to maybe holdホールド out for more moneyお金,
158
388123
2368
できるだけ多くの報酬を引き出すよう
交渉します
06:42
but the company会社 mightかもしれない want to create作成する the impression印象
159
390491
1836
一方 会社は従業員に対して
06:44
that there's very little to splitスプリット: "I'm giving与える you the most最も that I can."
160
392327
2932
利益は少なく
「精一杯分配している」印象を与えたいのです
06:47
First some behavior動作. So a bunch of the subject主題 pairsペア, they play遊びます face to face.
161
395259
4231
まず ある行動を見ましょう
ある被験者ペアーには 対面でプレーさせます
06:51
We have some other dataデータ where they play遊びます across横断する computersコンピュータ.
162
399490
1836
他のグループはコンピュータを介して
プレーさせます
06:53
That's an interesting面白い difference, as you mightかもしれない imagine想像する.
163
401326
1738
ご想像の通り 面白い違いがあります
06:55
But a bunch of the face-to-face面と向かって pairsペア
164
403064
2202
対面のペアーのいくつかは
06:57
agree同意する to divide分ける the moneyお金 evenly均等に everyすべて singleシングル time.
165
405266
3693
毎回 均等にお金を分けることに合意しました
07:00
Boring退屈な. It's just not interesting面白い neurally神経的に.
166
408959
2906
つまらないですね
神経学的に面白くないです
07:03
It's good for them. They make a lot of moneyお金.
167
411865
2514
まあ 彼らにとってはよいことです
たくさんお金を得られますから
07:06
But we're interested興味がある in, can we say something about
168
414379
2672
ただ 我々の関心は 言うなれば
07:09
when disagreements不一致 occur発生する versus don't occur発生する?
169
417051
2536
不一致があるときと そうでないときの差にあります
07:11
So this is the other groupグループ of subjects科目 who oftenしばしば disagree同意しない.
170
419587
2357
彼らは 言い争って合意できず
結局 少ないお金しか
07:13
So they have a chanceチャンス of -- they bicker口論 and disagree同意しない
171
421944
2768
得られないことがありました
07:16
and end終わり up with lessもっと少なく moneyお金.
172
424712
1307
結局 少ないお金しか得られないことがありました
07:18
They mightかもしれない be eligible適格 to be on "Realリアル Housewives主婦," the TVテレビ showショー.
173
426019
3917
彼らは リアリティ番組「妻たちの真実」に
出演できるかもしれません
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
左を見てください
07:23
when the amount to divide分ける is one, two or three dollarsドル,
175
431872
2664
分ける金額が1~3ドルのとき
07:26
they disagree同意しない about halfハーフ the time,
176
434536
1648
半分くらいは 合意できていません
07:28
and when the amount is four4つの, five, six6, they agree同意する quiteかなり oftenしばしば.
177
436184
2192
4~6ドルでは
かなり頻繁に合意できています
07:30
This turnsターン out to be something that's predicted予測された
178
438376
1874
これは あるとても複雑なゲーム理論が
07:32
by a very complicated複雑な typeタイプ of gameゲーム theory理論
179
440250
2204
予想した結果に合致します
07:34
you should come to graduate卒業 school学校 at CalTechCalTech and learn学ぶ about.
180
442454
2809
カリフォルニア工科大学大学院で
勉強しないといけなくらい
07:37
It's a little too complicated複雑な to explain説明する right now,
181
445263
2172
ここで説明するには 少し複雑すぎますが―
07:39
but the theory理論 tells伝える you that this shape形状 kind種類 of should occur発生する.
182
447435
3416
この理論が言わんとするのは
この形になるということです
07:42
Your intuition直感 mightかもしれない tell you that too.
183
450851
2216
直感的にも そう思われるでしょう
07:45
Now I'm going to showショー you the results結果 from the EEG脳波 recording録音.
184
453067
2240
さて 脳波検査記録の結果をお見せします
07:47
Very complicated複雑な. The right brain schematic回路図
185
455307
2353
とても複雑です
右側の脳の回路は―
07:49
is the uninformed知らない person, and the left is the informed知らされた.
186
457660
2863
情報を持たない人のもので
左は情報を持つ人のです
07:52
Remember忘れない that we scannedスキャンした bothどちらも brains頭脳 at the same同じ time,
187
460523
2800
私たちは 同時に両方の脳を計測をしたので
07:55
so we can ask尋ねる about time-synced時間同期 activityアクティビティ
188
463323
2392
類似したあるいは異なる脳領域での活動を
07:57
in similar類似 or different異なる areasエリア simultaneously同時に,
189
465715
3224
時間を同期して見ることができます
08:00
just like if you wanted to study調査 a conversation会話
190
468939
2264
ちょうど 会話について研究するのに
08:03
and you were scanning走査 two people talking話す to each other
191
471203
1936
互いに話をしている2名を計測して
08:05
and you'dあなたは expect期待する common一般 activityアクティビティ in language言語 regions地域
192
473139
2360
実際に 聞いたり 意思疎通を図っているときに
08:07
when they're actually実際に kind種類 of listening聞いている and communicatingコミュニケーション.
193
475499
2385
言語野における共通の動きを期待するようなものです
08:09
So the arrows connect接続する regions地域 that are activeアクティブ at the same同じ time,
194
477884
3927
ですから 矢印は同時に活動がある場所を
結んでいますが―
08:13
and the direction方向 of the arrows flows流れ
195
481811
2040
矢印の向きは
08:15
from the region領域 that's activeアクティブ first in time,
196
483851
2480
最初にアクティブになった場所から出ていて
08:18
and the arrowhead矢頭 goes行く to the region領域 that's activeアクティブ later後で.
197
486331
3568
そのあとにアクティブになった場所に向かっています
08:21
So in this case場合, if you look carefully慎重に,
198
489899
2216
ですから このケースでは よく見ると
08:24
most最も of the arrows flowフロー from right to left.
199
492115
1857
ほとんどの矢印が右から左に向かっています
08:25
That is, it looks外見 as if the uninformed知らない brain activityアクティビティ
200
493972
3280
つまり 情報を持たない脳の活動が
08:29
is happeningハプニング first,
201
497252
1959
先に起こって
08:31
and then it's followed続く by activityアクティビティ in the informed知らされた brain.
202
499211
3515
それから 情報を持っている方の脳が
活動しているのです
08:34
And by the way, these were trials試行 where their彼らの dealsお得 were made.
203
502726
3692
ところで これらは交渉が成立したときのものです
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
これは 最初の2秒の状況です
08:40
We haven't持っていない finished完成した analyzing分析する this dataデータ,
205
508198
1980
このデータはまだ分析を終えていなくて
08:42
so we're still peeking覗く in, but the hope希望 is
206
510178
1900
まだ ちらっと見ただけですが
最終的には―
08:44
that we can say something in the first coupleカップル of seconds
207
512078
2564
最初の2秒の動きを見て
交渉が成立するか
08:46
about whetherかどうか they'll彼らは make a deal対処 or not,
208
514642
1723
言えればと思っています
08:48
whichどの could be very useful有用 in thinking考え about avoiding避ける litigation訴訟
209
516365
2043
それができれば 訴訟や
醜い離婚などを避けるのに―
08:50
and ugly醜い divorces離婚 and things like that.
210
518408
1928
とても有益ですから
08:52
Those are all cases症例 in whichどの a lot of value is lost失われた
211
520336
2883
これらは 全て 遅れや攻撃行為によって
08:55
by delayディレイ and strikesストライク.
212
523219
2976
多くの価値が失われたときのものです
08:58
Here'sここにいる the case場合 where the disagreements不一致 occur発生する.
213
526195
2030
これは 不一致がおこったときのものです
09:00
You can see it looks外見 different異なる than the one before.
214
528225
2173
前のと違うことがわかりますね
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
より たくさんの矢印があります
09:04
That means手段 that the brains頭脳 are synced同期された up
216
532647
1511
これは 脳が 同時活動の観点で
09:06
more closely密接に in terms条項 of simultaneous同時 activityアクティビティ,
217
534158
2552
より密接にシンクロしていることを意味します
09:08
and the arrows flowフロー clearlyはっきりと from left to right.
218
536710
2010
矢印も 明らかに左から右に流れています
09:10
That is, the informed知らされた brain seems思われる to be deciding決定する,
219
538720
2242
つまり 情報を持っている脳が
09:12
"We're probably多分 not going to make a deal対処 here."
220
540962
2288
「おそらく 交渉は成立しないだろう」と決めて
09:15
And then later後で there's activityアクティビティ in the uninformed知らない brain.
221
543250
3225
そのあとで 情報を持たない脳で
活動が起きています
09:18
Next I'm going to introduce紹介する you to some relatives親族.
222
546475
2503
次に 私たちの親戚を紹介しましょう
09:20
They're hairy毛深い, smelly臭い, fast速い and strong強い.
223
548978
2261
毛深くて 臭くて 速くてて強いものです
09:23
You mightかもしれない be thinking考え back to your last Thanksgiving感謝祭.
224
551239
3190
感謝祭の日を思い出しているかもしれませんし
09:26
Maybe if you had a chimpanzeeチンパンジー with you.
225
554429
2693
チンパンジーが一緒だったかもしれません
09:29
Charlesチャールズ Darwinダーウィン and I and you broke壊れた off from the family家族 tree
226
557122
3461
チャールズ・ダーウィンと私とあなたは
約500万年前に
09:32
from chimpanzeesチンパンジー about five million百万 years ago.
227
560583
2259
チンパンジーの系譜から離れました
09:34
They're still our closest最も近い genetic遺伝的な kin親族.
228
562842
1968
でも まだ遺伝子上は
最も近いものです
09:36
We shareシェア 98.8 percentパーセント of the genes遺伝子.
229
564810
1737
98.8%の遺伝子は同じです
09:38
We shareシェア more genes遺伝子 with them than zebrasシマウマ do with horses.
230
566547
2800
シマウマと馬との間よりも
私たちは 遺伝子を共有していて
09:41
And we're alsoまた、 their彼らの closest最も近い cousinいとこ.
231
569347
1717
チンパンジーの
最も近い従兄弟です
09:43
They have more genetic遺伝的な relation関係 to us than to gorillasゴリラ.
232
571064
3002
チンパンジーは ゴリラよりも
私たちと遺伝子的関係が強いです
09:46
So how humans人間 and chimpanzeesチンパンジー behave行動する differently異なって
233
574066
2528
ですから 人間とチンパンジーの行動の差を見れば
09:48
mightかもしれない tell us a lot about brain evolution進化.
234
576594
2455
脳の進化について
多くのことが分かるかもしれないのです
09:51
So this is an amazing素晴らしい memory記憶 testテスト
235
579049
2601
これは 素晴らしい記憶テストで
09:53
from Nagoya名古屋, Japan日本, Primate霊長類 Research研究 Institute研究所,
236
581650
2816
日本の名古屋にある 霊長類研究所で行われたものです
09:56
where they've彼らは done完了 a lot of this research研究.
237
584466
1778
ここでは この種の研究が多く行われています
09:58
This goes行く back quiteかなり a ways方法. They're interested興味がある in workingワーキング memory記憶.
238
586244
2340
これは かなり遡ります
彼らは 作業記憶に関心があります
10:00
The chimpチンパンジー is going to see, watch carefully慎重に,
239
588584
1772
よく見ていてください
チンパンジーは
10:02
they're going to see 200 milliseconds'ミリ秒 exposure暴露
240
590356
2202
200 ミリ秒間だけ写し出される
1~5の数字を見ています
10:04
— that's fast速い, that's eight8 movie映画 framesフレーム
241
592558
1994
200 ミリ秒間だけ写し出される
1~5の数字を見ています
10:06
of numbers数字 one, two, three, four4つの, five.
242
594552
1951
映画のコマ8つ分だけの長さです
10:08
Then they disappear姿を消す and they're replaced置き換えられた by squares四角,
243
596503
1998
数字は消えて 四角に変わります
10:10
and they have to press押す the squares四角
244
598501
1755
チンパンジーたちは―
10:12
that correspond対応する to the numbers数字 from low低い to high高い
245
600256
2321
数の小さい順に
数字に対応した四角を押せば
10:14
to get an apple林檎 reward褒賞.
246
602577
1339
リンゴのご褒美をもらえます
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
彼らがどうするか見てみましょう
10:28
This is a young若い chimpチンパンジー. The young若い onesもの
248
616391
1493
こちらは 若いチンパンジーです
10:29
are better than the old古い onesもの, just like humans人間.
249
617884
2783
人間同様 年老いているより
若い方が上手です
10:32
And they're highly高く experienced経験豊富な, so they've彼らは done完了 this
250
620667
1592
彼らは 経験をかなり積んでいて
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
何千回も これを行っています
10:35
Obviously明らかに there's a big大きい trainingトレーニング effect効果, as you can imagine想像する.
252
623691
2884
ご想像の通り はっきりと
訓練の効果が見られます
10:39
(Laughter笑い)
253
627928
1344
(笑)
10:41
You can see they're very blasブラスé and kind種類 of effortless楽に.
254
629272
1935
とても 無関心に
簡単そうにしていますね
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sortソート of lazy怠惰な way.
255
631207
3928
彼らはうまいだけではなくて
言わば だらけた感じでやってのけます
10:47
Right? Who thinks考える you could beatビート the chimpsチンパンジー?
256
635135
3435
そうでしょう?
チンパンジーに勝てると思う人いますか?
10:50
Wrong違う. (Laughter笑い)
257
638570
1596
無理ですよ(笑)
10:52
We can try. We'll私たちは try. Maybe we'll私たちは try.
258
640166
2438
試すことはできますね
まあ 頑張りましょう
10:54
Okay, so the next part of this study調査
259
642604
2590
さて この研究の次の部分は
10:57
I'm going to go quickly早く throughを通して
260
645194
1596
これから簡単に説明しますが
10:58
is basedベース on an ideaアイディア of Tetsuro鉄道 Matsuzawa松沢.
261
646790
2692
松沢哲郎氏のアイデアに基づいています
11:01
He had a bold大胆な ideaアイディア that -- what he calledと呼ばれる the cognitive認知 trade-offトレード・オフ hypothesis仮説.
262
649482
3029
彼は大胆な発想で
「知性のトレードオフ仮説」を立てました
11:04
We know chimpsチンパンジー are fasterもっと早く and strongerより強く.
263
652511
1292
チンパンジーは 素早く力強いですが
11:05
They're alsoまた、 very obsessed執拗な with status状態.
264
653803
1680
地位に関しても
強い執着心があります
11:07
His thought was, maybe they've彼らは preserved保存された brain activitiesアクティビティ
265
655483
2956
松沢氏が考えたのは
チンパンジーは脳の活動を温存し
11:10
and they practice練習 them in development開発
266
658439
2168
それを彼らにとって最重要である
11:12
that are really, really important重要 to them
267
660607
1851
地位を 交渉して勝ち取るために
11:14
to negotiate交渉する status状態 and to win勝つ,
268
662458
2210
使っているのではないかということです
11:16
whichどの is something like strategic戦略的 thinking考え during competitionコンペ.
269
664668
2998
それは 競争における
戦略的思考のようなものです
11:19
So we're going to checkチェック that out
270
667666
1580
ここで チンパンジーに
11:21
by having持つ the chimpsチンパンジー actually実際に play遊びます a gameゲーム
271
669246
2430
2つのタッチスクリーンを触るゲームをさせて
11:23
by touching触れる two touchタッチ screensスクリーン.
272
671676
2638
確認してみましょう
11:26
The chimpsチンパンジー are actually実際に interacting相互作用する with each other throughを通して the computersコンピュータ.
273
674314
2440
彼らは コンピュータを介して
作用し合っていて
11:28
They're going to press押す left or right.
274
676754
1608
スクリーンの左か右側を押します
11:30
One chimpチンパンジー is calledと呼ばれる a matcherマッチャー.
275
678362
2113
一方のチンパンジーは「一致狙い」で
11:32
They win勝つ if they press押す left, left,
276
680475
1983
両方が左 または 右を押せば 勝ちです
11:34
like a seekerシーカー finding所見 someone誰か in hide-and-seekかくれんぼ, or right, right.
277
682458
3169
かくれんぼで 鬼が誰かを探す感じです
11:37
The mismatcherミスマッチャー wants to mismatchミスマッチ.
278
685627
1228
もう一方は「不一致狙い」で
11:38
They want to press押す the opposite反対の screen画面 of the chimpチンパンジー.
279
686855
3076
相手と反対側のスクリーンを
押すと勝ちです
11:41
And the rewards報酬 are apple林檎 cube立方体 rewards報酬.
280
689931
2544
ご褒美は 角切りのりんご
11:44
So here'sここにいる how gameゲーム theorists理論家 look at these dataデータ.
281
692475
2528
ゲーム理論者は
このデータをこう見ます
11:47
This is a graphグラフ of the percentageパーセンテージ of times
282
695003
1614
このグラフでは X軸に
11:48
the matcherマッチャー picked選んだ right on the x-axisx軸,
283
696617
2618
「一致狙い」のチンパンジーが右を選んだ割合を
11:51
and the percentageパーセンテージ of times they predicted予測された right
284
699235
1516
Y軸には「不一致狙い」の相手が
11:52
by the mismatcherミスマッチャー on the y-axisy軸.
285
700751
2868
右を選ぶことを正しく予測した割合を
表しています
11:55
So a pointポイント here is the behavior動作 by a pairペア of players選手,
286
703619
3200
ゲームの要は プレーヤーの片方は一致を
11:58
one trying試す to match一致, one trying試す to mismatchミスマッチ.
287
706819
2216
もう片方は不一致を狙っているということです
12:01
The NENE square平方 in the middle中間 -- actually実際に NENE, CHCH and QREQRE --
288
709035
3280
NE・CH・QREで記されている
中央の四角は
12:04
those are three different異なる theories理論 of Nashナッシュ equilibrium平衡, and othersその他,
289
712315
2456
ナッシュ均衡およびその他の理論が
12:06
tells伝える you what the theory理論 predicts予測する,
290
714771
2424
予測する地点を示しています
12:09
whichどの is that they should match一致 50-50,
291
717195
2272
50-50となるべきということです
12:11
because if you play遊びます left too much, for example,
292
719467
2168
例えば 相手が左ばかりを押していれば
12:13
I can exploit悪用する that if I'm the mismatcherミスマッチャー by then playing遊ぶ right.
293
721635
2716
「不一致狙い」は 右を押すことで
勝てるからです
12:16
And as you can see, the chimpsチンパンジー, each chimpチンパンジー is one triangle三角形,
294
724351
2764
各チンパンジーを三角で表していますが
12:19
are circled丸で囲まれた around, hoveringホバリング around that prediction予測.
295
727115
3847
ご覧の通りみな予測された周辺にいますね
12:22
Now we move動く the payoffs報酬.
296
730962
1774
次に 報酬を変えてみます
12:24
We're actually実際に going to make the left, left payoff精算 for the matcherマッチャー a little bitビット higher高い.
297
732736
3443
「一致狙い」が左を押したときの
報酬を多くして
12:28
Now they get three apple林檎 cubesキューブ.
298
736179
1520
角切りリンゴを3個にします
12:29
Gameゲーム theoretically理論的に, that should actually実際に make the mismatcher'sミスマッチャーズ behavior動作 shiftシフト,
299
737699
2800
ゲーム理論上 「不一致狙い」の行動は
変化するはずです
12:32
because what happens起こる is, the mismatcherミスマッチャー will think,
300
740499
1590
「不一致狙い」はこう考えるからです
12:34
oh, this guy's男の going to go for the big大きい reward褒賞,
301
742089
1810
「相手は報酬が多い方にかけるだろう
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
自分は右にして
報酬が与えられないようにしよう」
12:38
And as you can see, their彼らの behavior動作 moves動き up
303
746964
1665
ご覧のとおり 行動は ナッシュ均衡により
12:40
in the direction方向 of this change変化する in the Nashナッシュ equilibrium平衡.
304
748629
3448
この変化の方向に上昇します
12:44
Finally最後に, we changedかわった the payoffs報酬 one more time.
305
752077
2314
最後に もう1回 報酬を変えます
12:46
Now it's four4つの apple林檎 cubesキューブ,
306
754391
1192
角切りリンゴ4個にします
12:47
and their彼らの behavior動作 again moves動き towards方向 the Nashナッシュ equilibrium平衡.
307
755583
2172
彼らの行動は
再び ナッシュ均衡に近づきます
12:49
It's sprinkled振りかける around, but if you average平均 the chimpsチンパンジー out,
308
757755
2035
点在はしていますが 平均すれば
12:51
they're really, really close閉じる, within以内 .01.
309
759790
2190
.01以内で かなり近づいています
12:53
They're actually実際に closerクローザー than any species we've私たちは observed観察された.
310
761980
3199
私たちが観察した どんな種よりも近いです
12:57
What about humans人間? You think you're smarterスマートな than a chimpanzeeチンパンジー?
311
765179
3193
人間はどうでしょう?
チンパンジーよりも賢いでしょうか?
13:00
Here'sここにいる two human人間 groupsグループ in green and blue.
312
768372
3567
ここに 緑と青で示した
二つの人間の集団があります
13:03
They're closerクローザー to 50-50. They're not responding応答する to payoffs報酬 as closely密接に,
313
771939
3744
50-50に近くなっています
報酬へはさほど反応しておらず
13:07
and alsoまた、 if you study調査 their彼らの learning学習 in the gameゲーム,
314
775683
1450
ゲームでの学習を考えれば
13:09
they aren'tない as sensitive敏感な to previous rewards報酬.
315
777133
1985
前の報酬ほど 敏感ではありません
13:11
The chimpsチンパンジー are playing遊ぶ better than the humans人間,
316
779118
1364
ゲーム理論に忠実という意味では
13:12
better in the senseセンス of adhering付着する to gameゲーム theory理論.
317
780482
2423
チンパンジーは人間よりもプレイが上手です
13:14
And these are two different異なる groupsグループ of humans人間
318
782905
1419
これは 日本とアフリカ出身の―
13:16
from Japan日本 and Africaアフリカ. They replicate複製する quiteかなり nicelyきれいに.
319
784324
3196
人間の二つのグループのデータですが
結果はどちらも類似していて
13:19
Noneなし of them are close閉じる to where the chimpsチンパンジー are.
320
787520
3235
いずれも チンパンジーには程遠いのです
13:22
So here are some things we learned学んだ today今日.
321
790755
1755
今日学んだことを振り返ってみましょう
13:24
People seem思われる to do a limited限られた amount of strategic戦略的 thinking考え
322
792510
1938
人間は 限られた範囲でしか―
13:26
usingを使用して theory理論 of mindマインド.
323
794448
1811
心の理論を使って戦略的思考をしていません
13:28
We have some preliminary予備的な evidence証拠 from bargaining交渉
324
796259
1917
交渉の実験の暫定的な結果ではありますが
13:30
that early早い warning警告 signs兆候 in the brain mightかもしれない be used to predict予測する
325
798176
2492
脳が発する早期警告を使えば
13:32
whetherかどうか there will be a bad悪い disagreement不一致 that costsコスト moneyお金,
326
800668
2226
損に繋がる悪い不同意が予想でき
13:34
and chimpsチンパンジー are better competitors競合他社 than humans人間,
327
802894
1840
そして ゲーム理論によって判断すると
13:36
as judged判断した by gameゲーム theory理論.
328
804734
2464
チンパンジーは 人間よりも
ゲームに長けているのです
13:39
Thank you.
329
807198
1857
ありがとうございました
13:41
(Applause拍手)
330
809055
3573
(拍手)
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by Shuichi Sakai

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ABOUT THE SPEAKER
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making.

Why you should listen

Colin Camerer focuses on brain behavior during decision making, strategizing and market trading. He is the Robert Kirby Professor of Behavioral Finance and Economics at the California Institute of Technology. A child prodigy in his youth, Camerer received a B.A. in quantitative studies from Johns Hopkins when he was just 17 and a PhD in decision theory from the University of Chicago Graduate School of Business when he was 22. Camerer's research departs from previous theory in that it does not assume the mind to be a rational and perfect system, but rather focuses on the limitations of everyday people when they play actual games, and seeks to predict how they will behave in situations that involve strategy. His studies focus on neurological findings from economic experiments in the lab (on humans -- and monkeys!) Camerer is the author of Behavioral Game Theory.

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Colin Camerer | Speaker | TED.com