ABOUT THE SPEAKER
Laurie Santos - Cognitive psychologist
Laurie Santos studies primate psychology and monkeynomics -- testing problems in human psychology on primates, who (not so surprisingly) have many of the same predictable irrationalities we do.

Why you should listen

Laurie Santos runs the Comparative Cognition Laboratory (CapLab) at Yale, where she and collaborators across departments (from psychology to primatology to neurobiology) explore the evolutionary origins of the human mind by studying lemurs, capuchin monkeys and other primates. The twist: Santos looks not only for positive humanlike traits, like tool-using and altruism, but irrational ones, like biased decisionmaking.

In elegant, carefully constructed experiments, Santos and CapLab have studied how primates understand and categorize objects in the physical world -- for instance, that monkeys understand an object is still whole even when part of it is obscured. Going deeper, their experiments also search for clues that primates possess a theory of mind -- an ability to think about what other people think.

Most recently, the lab has been looking at behaviors that were once the province mainly of novelists: jealousy, frustration, judgment of others' intentions, poor economic choices. In one experiment, Santos and her team taught monkeys to use a form of money, tradeable for food. When certain foods became cheaper, monkeys would, like humans, overbuy. As we humans search for clues to our own irrational behaviors, Santos' research suggests that the source of our genius for bad decisions might be our monkey brains.

More profile about the speaker
Laurie Santos | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Laurie Santos: A monkey economy as irrational as ours

Laurie Santos: Ekonomické rozhodovanie opíc tak iracionálne ako naše

Filmed:
1,506,660 views

Laurie Santos pátra po koreňoch ľudskej iracionality tým, že skúma rozhodovanie nám blízkych primátov. Na šikovných experimentoch z "ekonómie opíc" ukazuje, že opice i ľudia robia podobne hlúpe chyby.
- Cognitive psychologist
Laurie Santos studies primate psychology and monkeynomics -- testing problems in human psychology on primates, who (not so surprisingly) have many of the same predictable irrationalities we do. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:17
I want to startštart my talk todaydnes with two observationspozorovanie
0
2000
2000
Na úvod chcem začať dvoma postrehmi
00:19
about the humančlovek speciesdruh.
1
4000
2000
o ľudskom druhu.
00:21
The first observationpozorovanie is something that you mightsila think is quitecelkom obviouszrejmý,
2
6000
3000
Prvá poznámka, o ktorej si môžte myslieť, že je celkom očividná
00:24
and that's that our speciesdruh, HomoHomo sapienssapiens,
3
9000
2000
je, že náš druh Homo sapiens,
00:26
is actuallyvlastne really, really smartšikovný --
4
11000
2000
je veľmi, veľmi chytrý -
00:28
like, ridiculouslysmiešne smartšikovný --
5
13000
2000
priam neuveriteľne chytrý.
00:30
like you're all doing things
6
15000
2000
Robíme všetky tie veci,
00:32
that no other speciesdruh on the planetplanéta does right now.
7
17000
3000
ktoré žiaden iný druh na planéte nedokáže.
00:35
And this is, of coursekurz,
8
20000
2000
Pochopiteľne toto nie je
00:37
not the first time you've probablypravdepodobne recognizeduznaný this.
9
22000
2000
prvýkrát, čo ste si to uvedomili.
00:39
Of coursekurz, in additionprídavok to beingbytia smartšikovný, we're alsotaktiež an extremelynesmierne vainmárne speciesdruh.
10
24000
3000
Popritom že sme chytrí, sme aj neuveriteľne namyslený druh.
00:42
So we like pointingsmerovali out the factskutočnosť that we're smartšikovný.
11
27000
3000
Radi zdôrazňujeme, že sme chytrí.
00:45
You know, so I could turnotočenie to prettypekný much any sagešalvia
12
30000
2000
Môžem sa obrátiť na ktorékoľvek mudrca,
00:47
from ShakespeareShakespeare to StephenStephen ColbertColbert
13
32000
2000
od Shakespeara po Stephena Colberta
00:49
to pointbod out things like the factskutočnosť that
14
34000
2000
aby som ukázala,
00:51
we're nobleušľachtilý in reasondôvod and infinitenekonečný in facultiesfakultách
15
36000
2000
že sme výborní v úsudku a máme neohraničené schopnosti,
00:53
and just kinddruh of awesome-erAwesome-er than anything elseinak on the planetplanéta
16
38000
2000
a že sme lepší než čokoľvek iné na planéte,
00:55
when it comesprichádza to all things cerebralmozgovej.
17
40000
3000
keď príde na racionalitu.
00:58
But of coursekurz, there's a seconddruhý observationpozorovanie about the humančlovek speciesdruh
18
43000
2000
Ale druhý postreh o ľudskom druhu,
01:00
that I want to focusohnisko on a little bittrocha more,
19
45000
2000
ktorému sa chcem venovať o niečo viac
01:02
and that's the factskutočnosť that
20
47000
2000
je fakt, že
01:04
even thoughhoci we're actuallyvlastne really smartšikovný, sometimesniekedy uniquelyjedinečne smartšikovný,
21
49000
3000
aj keď sme skutočne veľmi chytrí, niekedy jedinečne chytrí,
01:07
we can alsotaktiež be incrediblyneuveriteľne, incrediblyneuveriteľne dumbnemý
22
52000
3000
dokážeme byť neuveriteľne hlúpi
01:10
when it comesprichádza to some aspectsaspekty of our decisionrozhodnutie makingmaking.
23
55000
3000
v určitých aspektoch rozhodovania.
01:13
Now I'm seeingvidenie lots of smirkssmirks out there.
24
58000
2000
Teraz na vás vidím, že sa uškŕňate.
01:15
Don't worryznepokojovať, I'm not going to call anyoneniekto in particularkonkrétny out
25
60000
2000
Nebojte sa, nevyvolám nikoho z vás,
01:17
on any aspectsaspekty of your ownvlastný mistakeschyby.
26
62000
2000
aby sme si tie chyby ukázali.
01:19
But of coursekurz, just in the last two yearsleta
27
64000
2000
Práve z posledných dvoch rokoch
01:21
we see these unprecedentedbezprecedentné examplespríklady of humančlovek ineptitudenešikovnosť.
28
66000
3000
máme nebývalé dôkazy o ľudskej neobratnosti.
01:24
And we'vemy máme watchedsledoval as the toolsnáradie we uniquelyjedinečne make
29
69000
3000
Keď nástroje, ktoré vyrábame,
01:27
to pullSEM the resourceszdroje out of our environmentprostredie
30
72000
2000
aby sme získali prírodné zdroje,
01:29
kinddruh of just blowúder up in our facetvár.
31
74000
2000
spôsobujú katastrofy.
01:31
We'veSme watchedsledoval the financialfinančné marketstrhy that we uniquelyjedinečne createvytvoriť --
32
76000
2000
Keď finančné trhy, ktoré sme vytvorili,
01:33
these marketstrhy that were supposedpredpokladaný to be foolproofspoľahlivý --
33
78000
3000
trhy, ktoré mali byť spoľahlivé,
01:36
we'vemy máme watchedsledoval them kinddruh of collapsekolaps before our eyesoči.
34
81000
2000
sa nám pred očami zrútili.
01:38
But bothoboje of these two embarrassingtrápne examplespríklady, I think,
35
83000
2000
Ale tieto dva zahanbujúce príklady,
01:40
don't highlightZvýraznite what I think is mostväčšina embarrassingtrápne
36
85000
3000
nezvýrazňujú dostatočne, čo je najtrápnejšie
01:43
about the mistakeschyby that humansľudia make,
37
88000
2000
na chybách, ktoré ľudia robia
01:45
whichktorý is that we'dmy by sme like to think that the mistakeschyby we make
38
90000
3000
čo je, že si myslíme, že chyby, ktoré robíme
01:48
are really just the resultvýsledok of a couplepár badzlý applesjablká
39
93000
2000
sú len výsledkom zopár zlých rozhodnutí
01:50
or a couplepár really sortdruh of FAILFAIL Blog-worthyBlog-hodné decisionsrozhodnutie.
40
95000
3000
zopár zlyhaní hodných "FAIL blogov".
01:53
But it turnszákruty out, what socialsociálny scientistsvedci are actuallyvlastne learningštúdium
41
98000
3000
Ale sociálni vedci zisťujú,
01:56
is that mostväčšina of us, when put in certainistý contextssúvislostiach,
42
101000
3000
že väčšina z nás, v určitých situáciách
01:59
will actuallyvlastne make very specificšpecifický mistakeschyby.
43
104000
3000
bude robiť veľmi špecifické typy chýb.
02:02
The errorschyby we make are actuallyvlastne predictablepredvídateľný.
44
107000
2000
Chyby, ktoré robíme sú dokonca predpovedateľné.
02:04
We make them again and again.
45
109000
2000
Robíme ich znova a znova.
02:06
And they're actuallyvlastne immuneimúnna to lots of evidencedôkaz.
46
111000
2000
A sú imúnne voči dôkazom.
02:08
When we get negativenegatívny feedbackspätná väzba,
47
113000
2000
Aj keď dostaneme negatívnu spätnú väzbu,
02:10
we still, the nextĎalšie time we're facetvár with a certainistý contextkontext,
48
115000
3000
opäť v podobnej situácii
02:13
tendsklon to make the samerovnaký errorschyby.
49
118000
2000
zvykneme robiť rovnaké chyby.
02:15
And so this has been a realskutočný puzzleskladačka to me
50
120000
2000
Toto bolo pre mňa
02:17
as a sortdruh of scholarŠtudovňa of humančlovek naturepríroda.
51
122000
2000
ako výskumníčku ľudskej povahy záhadou.
02:19
What I'm mostväčšina curiouszvedavý about is,
52
124000
2000
Čo ma zaujíma je to,
02:21
how is a speciesdruh that's as smartšikovný as we are
53
126000
3000
ako je druh, ktorý je tak chytrý ako my,
02:24
capableschopný of suchtaký badzlý
54
129000
2000
schopný takých zlých
02:26
and suchtaký consistentdôsledný errorschyby all the time?
55
131000
2000
a takých konzistentných chýb?
02:28
You know, we're the smartestnajchytrejší thing out there, why can't we figurefigúra this out?
56
133000
3000
Sme to najchytrejšie, čo poznáme, prečo na to nevieme prísť?
02:31
In some sensezmysel, where do our mistakeschyby really come from?
57
136000
3000
Z čoho pramenia naše chyby?
02:34
And havingmajúce thought about this a little bittrocha, I see a couplepár differentrozdielny possibilitiesmožnosti.
58
139000
3000
Keď som o tom uvažovala, napadlo ma zopár možností.
02:37
One possibilitymožnosť is, in some sensezmysel, it's not really our faultporuchy.
59
142000
3000
Jedna možnosť je, že to nie je v skutočnosti naša chyba.
02:40
Because we're a smartšikovný speciesdruh,
60
145000
2000
Pretože sme chytrým druhom,
02:42
we can actuallyvlastne createvytvoriť all kindsdruhy of environmentsprostredie
61
147000
2000
vytvárame rôzne druhy prostredí,
02:44
that are superSuper, superSuper complicatedkomplikovaný,
62
149000
2000
ktoré sú super komplikované,
02:46
sometimesniekedy too complicatedkomplikovaný for us to even actuallyvlastne understandrozumieť,
63
151000
3000
niekedy tak komplikované, že im nerozumieme ani my,
02:49
even thoughhoci we'vemy máme actuallyvlastne createdvytvoril them.
64
154000
2000
ktorí sme ich vytvorili.
02:51
We createvytvoriť financialfinančné marketstrhy that are superSuper complexkomplexné.
65
156000
2000
Vytvárame super zložité finančné trhy.
02:53
We createvytvoriť mortgagehypotéka termspodmienky that we can't actuallyvlastne dealobchod with.
66
158000
3000
Vytvárame hypotekárne podmienky, s ktorými si nevieme rady.
02:56
And of coursekurz, if we are put in environmentsprostredie where we can't dealobchod with it,
67
161000
3000
A keď sa v týchto situáciách ocitneme, nevieme si poradiť,
02:59
in some sensezmysel makesznačky sensezmysel that we actuallyvlastne
68
164000
2000
v podstate to dáva zmysel,
03:01
mightsila messneporiadok certainistý things up.
69
166000
2000
že určité veci popletieme.
03:03
If this was the casepúzdro, we'dmy by sme have a really easyjednoduchý solutionriešenie
70
168000
2000
Ak by to bolo takto, mali by sme jednoduché riešenie
03:05
to the problemproblém of humančlovek errorchyba.
71
170000
2000
problému ľudskej omylnosti.
03:07
We'dBy sme actuallyvlastne just say, okay, let's figurefigúra out
72
172000
2000
Len by sme mali určiť,
03:09
the kindsdruhy of technologiestechnológie we can't dealobchod with,
73
174000
2000
s ktorými technológiami si nevieme rady,
03:11
the kindsdruhy of environmentsprostredie that are badzlý --
74
176000
2000
tie situácie, ktoré sú zlé
03:13
get ridzbaviť of those, designdizajn things better,
75
178000
2000
a zbaviť sa ich, spraviť ich lepšie
03:15
and we should be the nobleušľachtilý speciesdruh
76
180000
2000
a boli by sme vznešeným druhom,
03:17
that we expectočakávať ourselvesmy sami to be.
77
182000
2000
ktorým chceme byť.
03:19
But there's anotherďalší possibilitymožnosť that I find a little bittrocha more worryingznepokojujúce,
78
184000
3000
Ale druhá možnosť, ktorá ma viac znepokojuje
03:22
whichktorý is, maybe it's not our environmentsprostredie that are messedzmätený up.
79
187000
3000
je, že to nie je prostredie, ktoré nás mýli.
03:25
Maybe it's actuallyvlastne us that's designednavrhol badlyzle.
80
190000
3000
Možno sme to my, kto je zle navrhnutí.
03:28
This is a hintnáznak that I've gottendostali
81
193000
2000
Toto ma napadlo pri pozeraní
03:30
from watchingsledovanie the waysspôsoby that socialsociálny scientistsvedci have learnedučený about humančlovek errorschyby.
82
195000
3000
na výskumy sociálnych vedcov študujúcich ľudské chyby.
03:33
And what we see is that people tendsklon to keep makingmaking errorschyby
83
198000
3000
Čo vidíme je, že ľudia zvyknú robiť rovnaké chyby
03:36
exactlypresne the samerovnaký way, over and over again.
84
201000
3000
stále dookola.
03:39
It feelscíti like we mightsila almosttakmer just be builtpostavený
85
204000
2000
Akoby sme boli už tak nastavení,
03:41
to make errorschyby in certainistý waysspôsoby.
86
206000
2000
robiť chyby určitým spôsobom.
03:43
This is a possibilitymožnosť that I worryznepokojovať a little bittrocha more about,
87
208000
3000
Táto možnosť ma znepokojuje viac,
03:46
because, if it's us that's messedzmätený up,
88
211000
2000
lebo ak je problém v nás,
03:48
it's not actuallyvlastne clearjasný how we go about dealingrokovania with it.
89
213000
2000
nezdá sa, že s tým môžme niečo urobiť.
03:50
We mightsila just have to acceptsúhlasiť the factskutočnosť that we're errorchyba pronenáchylný
90
215000
3000
Mohli by sme to akceptovať, že sme náchylní robiť chyby
03:53
and try to designdizajn things around it.
91
218000
2000
a všetko tomu prispôsobiť.
03:55
So this is the questionotázka my studentsštudentov and I wanted to get at.
92
220000
3000
S mojimi študentami sa snažíme dopátrať odpovede.
03:58
How can we tell the differencerozdiel betweenmedzi possibilitymožnosť one and possibilitymožnosť two?
93
223000
3000
Ako rozoznáme prvú a druhú možnosť?
04:01
What we need is a populationpopulácia
94
226000
2000
Potrebujeme populáciu,
04:03
that's basicallyv podstate smartšikovný, can make lots of decisionsrozhodnutie,
95
228000
2000
ktorá je síce chytrá, robí rozhodnutia
04:05
but doesn't have accessprístup to any of the systemssystémy we have,
96
230000
2000
ale nemá prístup k systémom, ktoré máme my,
04:07
any of the things that mightsila messneporiadok us up --
97
232000
2000
ktoré nás môžu zmiasť,
04:09
no humančlovek technologytechnológie, humančlovek culturekultúra,
98
234000
2000
žiadne ľudské technológie, kultúra,
04:11
maybe even not humančlovek languageJazyk.
99
236000
2000
možno dokonca ani jazyk.
04:13
And so this is why we turnedobrátil to these guys here.
100
238000
2000
Preto sme sa obrátili na týchto tu.
04:15
These are one of the guys I work with. This is a brownhnedý capuchinkapucín monkeyopice.
101
240000
3000
Toto je jeden z nich. Toto je hnedá kapucínska opica.
04:18
These guys are NewNové WorldSvet primatesprimáty,
102
243000
2000
Sú to primáty Nového Sveta,
04:20
whichktorý meansprostriedky they brokezlomil off from the humančlovek branchvetva
103
245000
2000
čo znamená, že sa odklonili od ľudskej vetvy
04:22
about 35 millionmilión yearsleta agopred.
104
247000
2000
pred 36 miliónmi rokov.
04:24
This meansprostriedky that your great, great, great great, great, great --
105
249000
2000
To znamená, že vaša pra, pra, pra, pra, pra, pra
04:26
with about fivepäť millionmilión "greatsvelikánov" in there --
106
251000
2000
za tým asi päť miliónov "pra-"
04:28
grandmotherbabička was probablypravdepodobne the samerovnaký great, great, great, great
107
253000
2000
babka bola pravdepodobne tá istá pra, pra, pra, pra, pra
04:30
grandmotherbabička with fivepäť millionmilión "greatsvelikánov" in there
108
255000
2000
babka s piatimi miliónmi "pra"
04:32
as HollyHolly up here.
109
257000
2000
ako má Holly, ktorú máme tu.
04:34
You know, so you can take comfortpohodlie in the factskutočnosť that this guy up here is a really really distantvzdialený,
110
259000
3000
Takže môžete sa utešovať, že tieto tvory sú síce veľmi vzdialenými,
04:37
but albeithoci evolutionaryvývojový, relativerelatívna.
111
262000
2000
ale evolučnými príbuznými.
04:39
The good newsnoviny about HollyHolly thoughhoci is that
112
264000
2000
Dobrá vec na Holly je,
04:41
she doesn't actuallyvlastne have the samerovnaký kindsdruhy of technologiestechnológie we do.
113
266000
3000
že nemá také technológie ako my.
04:44
You know, she's a smartšikovný, very cutrez creaturebytosť, a primateprimát as well,
114
269000
3000
Je to chytrý, rozkošný primát
04:47
but she lackspostráda all the stuffvec we think mightsila be messingpreberať us up.
115
272000
2000
ale nestretáva sa s ničím, čo nás dokáže popliesť.
04:49
So she's the perfectperfektný testtest casepúzdro.
116
274000
2000
Skvele sa hodí do výskumu.
04:51
What if we put HollyHolly into the samerovnaký contextkontext as humansľudia?
117
276000
3000
Čo ak dáme Holly do rovnakého kontextu ako ľudí?
04:54
Does she make the samerovnaký mistakeschyby as us?
118
279000
2000
Bude robiť rovnaké chyby ako my?
04:56
Does she not learnučiť sa from them? And so on.
119
281000
2000
Nebude sa z nich učiť? A tak ďalej.
04:58
And so this is the kinddruh of thing we decidedrozhodol to do.
120
283000
2000
Takže takto sme sa rozhodli.
05:00
My studentsštudentov and I got very excitedvzrušený about this a fewmálo yearsleta agopred.
121
285000
2000
Mňa a mojich študentov to pred pár rokmi veľmi nadchlo.
05:02
We said, all right, let's, you know, throwhodiť so problemsproblémy at HollyHolly,
122
287000
2000
Povedali sme si, dajme Holly problémy,
05:04
see if she messeszmätky these things up.
123
289000
2000
uvidíme, či ich popletie.
05:06
First problemproblém is just, well, where should we startštart?
124
291000
3000
Prvý problém bol, nuž, ako začať?
05:09
Because, you know, it's great for us, but badzlý for humansľudia.
125
294000
2000
Pre nás je to skvelé ale pre ľudí nie.
05:11
We make a lot of mistakeschyby in a lot of differentrozdielny contextssúvislostiach.
126
296000
2000
Robíme veľa chýb v rôznych kontextoch.
05:13
You know, where are we actuallyvlastne going to startštart with this?
127
298000
2000
Takže, kde máme v skutočnosti začať?
05:15
And because we startedzahájená this work around the time of the financialfinančné collapsekolaps,
128
300000
3000
A keďže sme sa tomu začali venovať v období finančnej krízy,
05:18
around the time when foreclosuresForeclosures were hittingbiť the newsnoviny,
129
303000
2000
keď sa zabavovali hypotéky,
05:20
we said, hhmmhhmm, maybe we should
130
305000
2000
povedali sme si, že by sme mali
05:22
actuallyvlastne startštart in the financialfinančné domaindoména.
131
307000
2000
začať vo finančnej oblasti.
05:24
Maybe we should look at monkey'sMonkey economicekonomický decisionsrozhodnutie
132
309000
3000
Mali by sme sa pozrieť na ekonomické rozhodovanie opíc
05:27
and try to see if they do the samerovnaký kindsdruhy of dumbnemý things that we do.
133
312000
3000
a pokúsiť sa zistiť, či robia rovnko hlúpe chyby ako my.
05:30
Of coursekurz, that's when we hithit a sortdruh seconddruhý problemproblém --
134
315000
2000
Narazili sme na technický problém
05:32
a little bittrocha more methodologicalmetodické --
135
317000
2000
a trochu metodologický
05:34
whichktorý is that, maybe you guys don't know,
136
319000
2000
a to, možno o tom neviete
05:36
but monkeysopice don't actuallyvlastne use moneypeniaze. I know, you haven'tnemajú metstretol them.
137
321000
3000
ale opice nepoužívaú peniaze. Viem, že ste sa s nimi ešte nestretli.
05:39
But this is why, you know, they're not in the queuefronta behindza you
138
324000
2000
To preto nestoja za vami v rade pri pokladni
05:41
at the grocerypotraviny storesklad or the ATMATM -- you know, they don't do this stuffvec.
139
326000
3000
alebo pri bankomate, oni toto nerobia.
05:44
So now we facedtvárou v tvár, you know, a little bittrocha of a problemproblém here.
140
329000
3000
Takže sme narazili na maličký problém.
05:47
How are we actuallyvlastne going to askopýtať sa monkeysopice about moneypeniaze
141
332000
2000
Ako sa môžme opíc pýtať na peniaze,
05:49
if they don't actuallyvlastne use it?
142
334000
2000
keď ich nepoužívajú?
05:51
So we said, well, maybe we should just, actuallyvlastne just suckvysať it up
143
336000
2000
Museli sme sa s tým zmieriť
05:53
and teachvyučovať monkeysopice how to use moneypeniaze.
144
338000
2000
a naučiť opice používať peniaze.
05:55
So that's just what we did.
145
340000
2000
Takže sme to urobili.
05:57
What you're looking at over here is actuallyvlastne the first unitjednotka that I know of
146
342000
3000
Práve sa pozeráte na prvú jednotku, o ktorej viem,
06:00
of non-humanNon-ľudský currencymeny.
147
345000
2000
nehumánnej meny.
06:02
We weren'tneboli very creativetvorivé at the time we startedzahájená these studiesštúdie,
148
347000
2000
Neboli sme nijak kreatívni, keď sme s tým začali
06:04
so we just calledvolal it a tokentoken.
149
349000
2000
nazvali sme ich žetón.
06:06
But this is the unitjednotka of currencymeny that we'vemy máme taughtučil our monkeysopice at YaleYale
150
351000
3000
Toto platidlo sme naučili opice na Yale
06:09
to actuallyvlastne use with humansľudia,
151
354000
2000
používať, kupovať si
06:11
to actuallyvlastne buykúpiť differentrozdielny pieceskúsky of foodjedlo.
152
356000
3000
od ľudí rozličné kúsky jedla.
06:14
It doesn't look like much -- in factskutočnosť, it isn't like much.
153
359000
2000
Nevyzerá, že by to malo veľkú hodnotu, ani nemá.
06:16
Like mostväčšina of our moneypeniaze, it's just a piecekus of metalkov.
154
361000
2000
Tak ako naše mince, aj táto je z kovu.
06:18
As those of you who'vekto som takenzaujatý currenciesmeny home from your tripvýlet know,
155
363000
3000
Ako tí z vás, ktorí si beriete mince z dovolenky domov,
06:21
onceakonáhle you get home, it's actuallyvlastne prettypekný uselessneužitočný.
156
366000
2000
doma sú bezcenné.
06:23
It was uselessneužitočný to the monkeysopice at first
157
368000
2000
Spočiatku boli bezcenné i pre opice.
06:25
before they realizedsi uvedomil, what they could do with it.
158
370000
2000
Kým si neuvedomili, čo s nimi dokážu.
06:27
When we first gavedal it to them in theirich enclosureskúty,
159
372000
2000
Keď sme ich im dali prvýkrát,
06:29
they actuallyvlastne kinddruh of pickedvyzdvihnúť them up, lookedpozrel at them.
160
374000
2000
zdvihli ich, poprezerali.
06:31
They were these kinddruh of weirdpríšerný things.
161
376000
2000
Boli to len čudné veci.
06:33
But very quicklyrýchlo, the monkeysopice realizedsi uvedomil,
162
378000
2000
Ale opice si rýchlo uvedomili,
06:35
that they could actuallyvlastne handručné these tokenstokeny over
163
380000
2000
že keď žetón odovzdajú
06:37
to differentrozdielny humansľudia in the lablaboratórium for some foodjedlo.
164
382000
3000
ľuďom v labáku, dostajú jedlo.
06:40
And so you see one of our monkeysopice, MaydayMayday, up here doing this.
165
385000
2000
Tu práve vidíte jednu z našich opíc, Mayday.
06:42
This is A and B are kinddruh of the pointsbody where she's sortdruh of a little bittrocha
166
387000
3000
Tu je ešte trochu
06:45
curiouszvedavý about these things -- doesn't know.
167
390000
2000
zvedavá, nevie, čo sú to za veci.
06:47
There's this waitingčakania handručné from a humančlovek experimenterexperimentátor,
168
392000
2000
A tu ich vymieňa s experimentátorom.
06:49
and MaydayMayday quicklyrýchlo figuresčísla out, apparentlyzrejme the humančlovek wants this.
169
394000
3000
Mayday rýchlo pochopila, že človek ich chce.
06:52
HandsRuky it over, and then getsdostane some foodjedlo.
170
397000
2000
Odovzdá žetón a potom dostane jedlo.
06:54
It turnszákruty out not just MaydayMayday, all of our monkeysopice get good
171
399000
2000
Ukázalo sa, že nielen Mayday ale všetky naše opice
06:56
at tradingobchodovanie tokenstokeny with humančlovek salesmanpredavač.
172
401000
2000
dokázali meniť žetóny s ľudskými predavačmi.
06:58
So here'stady just a quickrýchly videovideo of what this looksvzhľad like.
173
403000
2000
Tu je krátke video, ako to vyzeralo.
07:00
Here'sTu je MaydayMayday. She's going to be tradingobchodovanie a tokentoken for some foodjedlo
174
405000
3000
Tu je Mayday, vymieňa žetón za jedlo
07:03
and waitingčakania happilyšťastne and gettingzískavanie her foodjedlo.
175
408000
3000
a veselo čaká na svoje jedlo.
07:06
Here'sTu je FelixFelix, I think. He's our alphaalfa maleMuž; he's a kinddruh of bigveľký guy.
176
411000
2000
Tu je Felix, náš alfa samec, je to veľký chlapík.
07:08
But he too waitsčaká patientlytrpezlivo, getsdostane his foodjedlo and goeside on.
177
413000
3000
Ale tiež trpezlivo čaká na svoje jedlo.
07:11
So the monkeysopice get really good at this.
178
416000
2000
Takže opice sú v tom naozaj dobré.
07:13
They're surprisinglyprekvapivo good at this with very little trainingvýcvik.
179
418000
3000
Po malom tréningu prekvapujúco dobré.
07:16
We just allowedpovolený them to pickvyzdvihnúť this up on theirich ownvlastný.
180
421000
2000
Len sme im umožnili naučiť sa to.
07:18
The questionotázka is: is this anything like humančlovek moneypeniaze?
181
423000
2000
Otázkou je, dá sa to vôbec porovnať s ľudskými peniazmi?
07:20
Is this a markettrhové at all,
182
425000
2000
Je toto vôbec trh
07:22
or did we just do a weirdpríšerný psychologist'spsychológ tricktrik
183
427000
2000
alebo sme spravili len divný psychologický trik,
07:24
by gettingzískavanie monkeysopice to do something,
184
429000
2000
že opice niečo robia,
07:26
looking smartšikovný, but not really beingbytia smartšikovný.
185
431000
2000
vyzerajú chytro ale v skutočnosti nie sú.
07:28
And so we said, well, what would the monkeysopice spontaneouslyspontánne do
186
433000
3000
Čo by opice robili spontánne,
07:31
if this was really theirich currencymeny, if they were really usingpoužitím it like moneypeniaze?
187
436000
3000
keby toto bolo ich platidlo, keby ho naozaj používali ako peniaze?
07:34
Well, you mightsila actuallyvlastne imaginepredstaviť si them
188
439000
2000
Dokážete si ich predstaviť,
07:36
to do all the kindsdruhy of smartšikovný things
189
441000
2000
že robia všelijaké chytré veci
07:38
that humansľudia do when they startštart exchangingvýmena moneypeniaze with eachkaždý other.
190
443000
3000
ako ľudia, keď si peniaze vymieňajú.
07:41
You mightsila have them startštart payingplatenie attentionpozornosť to pricecena,
191
446000
3000
Začnú dávať pozor na cenu,
07:44
payingplatenie attentionpozornosť to how much they buykúpiť --
192
449000
2000
na to, koľko kupujú
07:46
sortdruh of keepingvedenie trackstopa of theirich monkeyopice tokentoken, as it were.
193
451000
3000
proste dávať si na svoje žetóny pozor.
07:49
Do the monkeysopice do anything like this?
194
454000
2000
Robia niečo také aj opice?
07:51
And so our monkeyopice marketplacetrhovisko was bornnarodený.
195
456000
3000
Tak sa zrodil náš trh pre opice.
07:54
The way this workspráce is that
196
459000
2000
Funguje to tak,
07:56
our monkeysopice normallynormálne livežiť in a kinddruh of bigveľký zooZoo socialsociálny enclosureohrada.
197
461000
3000
že naše opice žijú akoby v zoologickom výbehu.
07:59
When they get a hankeringdychtění for some treatslieči,
198
464000
2000
Keď dostanú chuť na pochúťky,
08:01
we actuallyvlastne allowedpovolený them a way out
199
466000
2000
umožníme im vyjsť
08:03
into a little smallermenšie enclosureohrada where they could entervstúpiť the markettrhové.
200
468000
2000
do menšej ohrady, kde majú trh.
08:05
UponNa základe enteringvchod the markettrhové --
201
470000
2000
Keď prídu na trh,
08:07
it was actuallyvlastne a much more funzábava markettrhové for the monkeysopice than mostväčšina humančlovek marketstrhy
202
472000
2000
trh bol oveľa zábavnejší pre opice ako pre ľudí,
08:09
because, as the monkeysopice enteredvstúpil the doordvere of the markettrhové,
203
474000
3000
lebo keď opice prišli k dverám trhu
08:12
a humančlovek would give them a bigveľký walletPeňaženka fullplne of tokenstokeny
204
477000
2000
dostali plnú peňaženku žetónov
08:14
so they could actuallyvlastne tradeobchod the tokenstokeny
205
479000
2000
a mohli si ich vymeniť
08:16
with one of these two guys here --
206
481000
2000
u dvoch chlapíkov,
08:18
two differentrozdielny possiblemožný humančlovek salesmenpredajcovia
207
483000
2000
dvoch možných ľudských predavačov,
08:20
that they could actuallyvlastne buykúpiť stuffvec from.
208
485000
2000
od ktorých mohli kupovať.
08:22
The salesmenpredajcovia were studentsštudentov from my lablaboratórium.
209
487000
2000
Predavačmi boli študenti z môjho laboratória.
08:24
They dressedoblečený differentlyodlišne; they were differentrozdielny people.
210
489000
2000
Mali odlišné oblečenie, boli to rôzni ľudia.
08:26
And over time, they did basicallyv podstate the samerovnaký thing
211
491000
3000
A celý čas robili to isté,
08:29
so the monkeysopice could learnučiť sa, you know,
212
494000
2000
aby sa opice mohli učiť,
08:31
who soldpredávané what at what pricecena -- you know, who was reliablespoľahlivý, who wasn'tnebol, and so on.
213
496000
3000
čo kto predáva a za akú cenu, viete, kto je spoľahlivý a kto nie atď.
08:34
And you can see that eachkaždý of the experimentersexperimentátori
214
499000
2000
Vidíte, že každý z experimentátorov
08:36
is actuallyvlastne holdingdržanie up a little, yellowžltá foodjedlo dishjedlo.
215
501000
3000
drží malý žltý podnos s jedlom.
08:39
and that's what the monkeyopice can for a singlejednoposteľová tokentoken.
216
504000
2000
Ten opica dostane za jeden žetón.
08:41
So everything costsnáklady one tokentoken,
217
506000
2000
Takže všetko stojí jeden žetón,
08:43
but as you can see, sometimesniekedy tokenstokeny buykúpiť more than othersostatné,
218
508000
2000
ale ako vidíte, niekedy za jeden dostanete viac,
08:45
sometimesniekedy more grapeshrozno than othersostatné.
219
510000
2000
viac hrozna.
08:47
So I'll showšou you a quickrýchly videovideo of what this marketplacetrhovisko actuallyvlastne looksvzhľad like.
220
512000
3000
Ukážem vám krátke video, ako to na trhu vyzerá.
08:50
Here'sTu je a monkey-eye-viewopice-eye-pohľad. MonkeysOpice are shorterkratšie, so it's a little shortkrátky.
221
515000
3000
Z pohľadu opce. Keďže sú nižšie, je to nízko.
08:53
But here'stady HoneyMed.
222
518000
2000
Tu je Honey.
08:55
She's waitingčakania for the markettrhové to openotvorený a little impatientlynetrpezlivo.
223
520000
2000
Netrpezlivo čaká, kým sa otvorí trh.
08:57
All of a suddennáhly the markettrhové opensotvára. Here'sTu je her choicevýber: one grapeshrozno or two grapeshrozno.
224
522000
3000
A zrazu sa otvorí. Jej možnosti: jedno hrozno alebo dve.
09:00
You can see HoneyMed, very good markettrhové economistekonóm,
225
525000
2000
Ako vidíte, Honey je dobrá ekonómka,
09:02
goeside with the guy who givesposkytuje more.
226
527000
3000
ide k tomu, kto dá viac.
09:05
She could teachvyučovať our financialfinančné advisersporadcovia a fewmálo things or two.
227
530000
2000
Aj našich finančných poradcov by mohla učiť.
09:07
So not just HoneyMed,
228
532000
2000
Nielen Honey,
09:09
mostväčšina of the monkeysopice wentšiel with guys who had more.
229
534000
3000
väčšina z našich opíc pôjde za tým, kto dáva viac.
09:12
MostVäčšina of the monkeysopice wentšiel with guys who had better foodjedlo.
230
537000
2000
Väčšina opíc pôjde za tým, kto dáva lepšie jedlo.
09:14
When we introducedzaviedla salesodbyt, we saw the monkeysopice paidzaplatil attentionpozornosť to that.
231
539000
3000
Keď sme prišli so zľavami, opice to zaujalo.
09:17
They really caredzáležalo about theirich monkeyopice tokentoken dollardolár.
232
542000
3000
Starali sa o svoje žetóny.
09:20
The more surprisingprekvapujúce thing was that when we collaboratedspolupracoval with economistsekonómovia
233
545000
3000
Prekvapujúcejšie bolo, keď sme spolupracovali s ekonómami,
09:23
to actuallyvlastne look at the monkeys'opice datadáta usingpoužitím economicekonomický toolsnáradie,
234
548000
3000
ktorí keď na údaje od opíc použili ekonomické nástroje,
09:26
they basicallyv podstate matcheduzavreté, not just qualitativelykvalitatívne,
235
551000
3000
zhodovali sa, nielen kvalitatívne
09:29
but quantitativelykvantitatívne with what we saw
236
554000
2000
ale kvantitatívne s tým,
09:31
humansľudia doing in a realskutočný markettrhové.
237
556000
2000
čo robia ľudia na reálnom trhu.
09:33
So much so that, if you saw the monkeys'opice numbersčísla,
238
558000
2000
Dokonca tak, že ak by ste videli údaje,
09:35
you couldn'tnemohol tell whetherči they cameprišiel from a monkeyopice or a humančlovek in the samerovnaký markettrhové.
239
560000
3000
nerozoznali by ste, či sú od opíc alebo ľudí.
09:38
And what we'dmy by sme really thought we'dmy by sme donehotový
240
563000
2000
Takže sme si mysleli,
09:40
is like we'dmy by sme actuallyvlastne introducedzaviedla something
241
565000
2000
že sme zaviedli niečo,
09:42
that, at leastnajmenej for the monkeysopice and us,
242
567000
2000
čo aspoň pre opice a nás
09:44
workspráce like a realskutočný financialfinančné currencymeny.
243
569000
2000
fungovalo ako peňažné platidlo.
09:46
QuestionOtázka is: do the monkeysopice startštart messingpreberať up in the samerovnaký waysspôsoby we do?
244
571000
3000
Otázkou je, či sa opice nechajú tak popliesť ako my.
09:49
Well, we already saw anecdotallyAnekdotické a couplepár of signsznaky that they mightsila.
245
574000
3000
Zaznamenali sme niekoľko znakov, že by to tak mohlo byť.
09:52
One thing we never saw in the monkeyopice marketplacetrhovisko
246
577000
2000
Jednu z vecí, ktorú sme si u opíc nikdy nevšimli
09:54
was any evidencedôkaz of savingsporenia --
247
579000
2000
bol akýkoľvek náznak šetrenia,
09:56
you know, just like our ownvlastný speciesdruh.
248
581000
2000
tak ako i náš vlastný druh.
09:58
The monkeysopice enteredvstúpil the markettrhové, spentstrávil theirich entirecelý budgetrozpočet
249
583000
2000
Keď prišli opice na trh, minuli celý svoj rozpočet
10:00
and then wentšiel back to everyonekaždý elseinak.
250
585000
2000
a tak sa vrátili za ostatnými.
10:02
The other thing we alsotaktiež spontaneouslyspontánne saw,
251
587000
2000
Čo sme tiež spozorovali,
10:04
embarrassinglytrápne enoughdosť,
252
589000
2000
a je to zahanbujúce,
10:06
is spontaneousspontánna evidencedôkaz of larcenyrozkrádanie.
253
591000
2000
je spontánny výskyt krádeží.
10:08
The monkeysopice would rip-offrip-off the tokenstokeny at everykaždý availablek dispozícii opportunitypríležitosť --
254
593000
3000
Opice si kradli žetóny pri každej príležitosti.
10:11
from eachkaždý other, oftenčasto from us --
255
596000
2000
Navzájom i od nás,
10:13
you know, things we didn't necessarilynutne think we were introducingzavedenie,
256
598000
2000
ani nás nenapadlo, že to spôsobíme
10:15
but things we spontaneouslyspontánne saw.
257
600000
2000
ale spontánne to vzniklo.
10:17
So we said, this looksvzhľad badzlý.
258
602000
2000
Povedali sme si, že to vyzerá zle.
10:19
Can we actuallyvlastne see if the monkeysopice
259
604000
2000
Uvidíme teda, či opice
10:21
are doing exactlypresne the samerovnaký dumbnemý things as humansľudia do?
260
606000
3000
robia rovnako hlúpe veci ako ľudia?
10:24
One possibilitymožnosť is just kinddruh of let
261
609000
2000
Jednou možnosťou je nechať
10:26
the monkeyopice financialfinančné systemsystém playhrať out,
262
611000
2000
finančný systém opíc rozvíjať sa,
10:28
you know, see if they startštart callingpovolania us for bailoutssanácie in a fewmálo yearsleta.
263
613000
2000
viete, či nás o pár rokov začnú žiadať o finančné injekcie.
10:30
We were a little impatientnetrpezlivý so we wanted
264
615000
2000
Ale boli sme netrpezliví a chceli sme
10:32
to sortdruh of speedrýchlosť things up a bittrocha.
265
617000
2000
to trochu urýchliť.
10:34
So we said, let's actuallyvlastne give the monkeysopice
266
619000
2000
Tak sme opiciam dali
10:36
the samerovnaký kindsdruhy of problemsproblémy
267
621000
2000
rovnaké problémy,
10:38
that humansľudia tendsklon to get wrongzle
268
623000
2000
ktoré mýlia i ľudí,
10:40
in certainistý kindsdruhy of economicekonomický challengesvýzvy,
269
625000
2000
určité ekonomické výzvy,
10:42
or certainistý kindsdruhy of economicekonomický experimentspokusy.
270
627000
2000
určité ekonomické experimenty.
10:44
And so, sinceod tej doby the bestnajlepší way to see how people go wrongzle
271
629000
3000
Keďže najlepším spôsobom ako zistiť v čom sa ľudia mýlia,
10:47
is to actuallyvlastne do it yourselfsám,
272
632000
2000
je vyskúšať si to,
10:49
I'm going to give you guys a quickrýchly experimentexperiment
273
634000
2000
dám vám rýchly experiment
10:51
to sortdruh of watch your ownvlastný financialfinančné intuitionsintuícia in actionakčné.
274
636000
2000
zisťujúci vaše finančné intuície v akcii.
10:53
So imaginepredstaviť si that right now
275
638000
2000
Predstavte si,
10:55
I handedhanded eachkaždý and everykaždý one of you
276
640000
2000
že každému z vás dám
10:57
a thousandtisíc U.S. dollarsdolárov -- so 10 crispCrisp hundredsto dollardolár billsbankovky.
277
642000
3000
tisíc dolárov, desať novučkých stodolároviek.
11:00
Take these, put it in your walletPeňaženka
278
645000
2000
Zoberte si ich, dajte si ich do peňaženky
11:02
and spendtráviť a seconddruhý thinkingpremýšľanie about what you're going to do with it.
279
647000
2000
a popremýšľajte, čo s nimi urobíte.
11:04
Because it's yourstvoj now; you can buykúpiť whateverHocičo you want.
280
649000
2000
Lebo už sú vaše, môžete s nimi robiť čokoľvek.
11:06
DonateDarovať it, take it, and so on.
281
651000
2000
Venuje ich, miňte atď.
11:08
SoundsZvuky great, but you get one more choicevýber to earnzarábať a little bittrocha more moneypeniaze.
282
653000
3000
Znie to skvele ale máte ešte jednu možnosť, ako si zarobiť.
11:11
And here'stady your choicevýber: you can eitherbuď be riskyriskantné,
283
656000
3000
Tu je: môžete buď zariskovať
11:14
in whichktorý casepúzdro I'm going to flipflip one of these monkeyopice tokenstokeny.
284
659000
2000
v tom prípade hodím týmto žetónom.
11:16
If it comesprichádza up headshlava, you're going to get a thousandtisíc dollarsdolárov more.
285
661000
2000
Keď padne hlava, dostanete o tisíc viac.
11:18
If it comesprichádza up tailsfrak, you get nothing.
286
663000
2000
Ak znak, nedostanete nič.
11:20
So it's a chancešanca to get more, but it's prettypekný riskyriskantné.
287
665000
3000
Je šanca na viac ale dosť riskantná.
11:23
Your other optionvoľba is a bittrocha safetrezor. Your just going to get some moneypeniaze for sure.
288
668000
3000
Druhá možnosť je istejšia. Istotne dostanete viac.
11:26
I'm just going to give you 500 bucksdolárov.
289
671000
2000
Dám vám ešte päťsto.
11:28
You can stickpalica it in your walletPeňaženka and use it immediatelyokamžite.
290
673000
3000
Môžete si ich dať do peňaženky a hneď použiť.
11:31
So see what your intuitionintuícia is here.
291
676000
2000
Aká je vaša intuícia?
11:33
MostVäčšina people actuallyvlastne go with the play-it-safePlay-it-safe optionvoľba.
292
678000
3000
Väčšina ľudí pôjde na istotu.
11:36
MostVäčšina people say, why should I be riskyriskantné when I can get 1,500 dollarsdolárov for sure?
293
681000
3000
Prečo riskovať, keď môžem s istotou dostať 1500 dolárov?
11:39
This seemszdá like a good betstávka. I'm going to go with that.
294
684000
2000
Vyzerá to ako dobrá stávka.
11:41
You mightsila say, eheh, that's not really irrationaliracionálne.
295
686000
2000
Môžete si povedať, to nie je veľmi racionálne.
11:43
People are a little risk-averseriziko-odmietavý. So what?
296
688000
2000
Ľudia sa vyhýbajú riziku. No a čo?
11:45
Well, the "so what?" comesprichádza when startštart thinkingpremýšľanie
297
690000
2000
"No a čo" sa objaví,
11:47
about the samerovnaký problemproblém
298
692000
2000
keď rovnaký problém
11:49
setsada up just a little bittrocha differentlyodlišne.
299
694000
2000
postavíme odlišne.
11:51
So now imaginepredstaviť si that I give eachkaždý and everykaždý one of you
300
696000
2000
Teraz si predstavte, že každému z vás
11:53
2,000 dollarsdolárov -- 20 crispCrisp hundredsto dollardolár billsbankovky.
301
698000
3000
dám dvetisíc dolárov, dvadsať stodolároviek.
11:56
Now you can buykúpiť doubledvojitý to stuffvec you were going to get before.
302
701000
2000
Teraz si môžte kúpiť dvojnások toho, čo ste si predtým želali.
11:58
Think about how you'dby si feel stickinglepenie it in your walletPeňaženka.
303
703000
2000
Porozmýšľajte, aké by to bolo dávať si ich do peňaženky.
12:00
And now imaginepredstaviť si that I have you make anotherďalší choicevýber
304
705000
2000
A teraz sa musíte rozhodnúť.
12:02
But this time, it's a little bittrocha worsehoršie.
305
707000
2000
Ale tentokrát je to horšie.
12:04
Now, you're going to be decidingrozhodovanie o tom, how you're going to losestratiť moneypeniaze,
306
709000
3000
Budete sa rozhodovať o tom, ako prídete o peniaze
12:07
but you're going to get the samerovnaký choicevýber.
307
712000
2000
ale možnosti sú rovnaké.
12:09
You can eitherbuď take a riskyriskantné lossstrata --
308
714000
2000
Môžete úplne riskovať,
12:11
so I'll flipflip a coinmince. If it comesprichádza up headshlava, you're going to actuallyvlastne losestratiť a lot.
309
716000
3000
takže hodím mincou. Ak padne hlava, prídete o všetko.
12:14
If it comesprichádza up tailsfrak, you losestratiť nothing, you're fine, get to keep the wholecelý thing --
310
719000
3000
Keď znak, neprídete o nič, môžete si nechať všetko.
12:17
or you could playhrať it safetrezor, whichktorý meansprostriedky you have to reachdosah back into your walletPeňaženka
311
722000
3000
Alebo pôjdete na istotu, čo znamená, že siahnete do peňaženky
12:20
and give me fivepäť of those $100 billsbankovky, for certainistý.
312
725000
3000
a vrátite mi päť stodolároviek.
12:23
And I'm seeingvidenie a lot of furrowedzvraštil browsobočie out there.
313
728000
3000
Vidím v hľadisku zvraštené čelá.
12:26
So maybe you're havingmajúce the samerovnaký intuitionsintuícia
314
731000
2000
Možno máte rovnaké intuície
12:28
as the subjectspredmety that were actuallyvlastne testedtestovaný in this,
315
733000
2000
ako subjekty, ktoré sme tým už testovali,
12:30
whichktorý is when presentedprezentované with these optionsmožnosti,
316
735000
2000
keď sme im predložili tieto možnosti,
12:32
people don't choosezvoliť to playhrať it safetrezor.
317
737000
2000
ľudia neradi idú na istotu.
12:34
They actuallyvlastne tendsklon to go a little riskyriskantné.
318
739000
2000
Zvyknú riskovať.
12:36
The reasondôvod this is irrationaliracionálne is that we'vemy máme givendaný people in bothoboje situationssituácií
319
741000
3000
Dôvod je iracionálny, v oboch prípadoch
12:39
the samerovnaký choicevýber.
320
744000
2000
ide o rovnaké možnosti.
12:41
It's a 50/50 shotshot of a thousandtisíc or 2,000,
321
746000
3000
Je to 50:50 šanca na tisíc alebo dvetisíc
12:44
or just 1,500 dollarsdolárov with certaintyistota.
322
749000
2000
alebo s istotou 1500.
12:46
But people'sľudia sa intuitionsintuícia about how much riskriskovať to take
323
751000
3000
Ale ochota ľudí riskovať
12:49
variessa líšia dependingV závislosti on where they startedzahájená with.
324
754000
2000
sa mení v závislosti od toho, s čím začali.
12:51
So what's going on?
325
756000
2000
O čo tu ide?
12:53
Well, it turnszákruty out that this seemszdá to be the resultvýsledok
326
758000
2000
Ukázalo sa, že je to dôsledok
12:55
of at leastnajmenej two biasespredsudky that we have at the psychologicalpsychologický levelhladina.
327
760000
3000
aspoň dvoch systematických chýb na psychologickej úrovni.
12:58
One is that we have a really hardusilovne time thinkingpremýšľanie in absoluteabsolútny termspodmienky.
328
763000
3000
Po prvé, veľmi ťažko sa nám rozmýšľa v absolútnych pojmoch.
13:01
You really have to do work to figurefigúra out,
329
766000
2000
Musíte sa posnažiť, aby ste zistili,
13:03
well, one option'sopcie a thousandtisíc, 2,000;
330
768000
2000
jedna možnosť je 2000
13:05
one is 1,500.
331
770000
2000
druhá 1500.
13:07
InsteadNamiesto toho, we find it very easyjednoduchý to think in very relativerelatívna termspodmienky
332
772000
3000
namiesto toho sa nám ľahko rozmýšľa v relatívnych pojmoch,
13:10
as optionsmožnosti changezmena from one time to anotherďalší.
333
775000
3000
keď sa možnosti menia.
13:13
So we think of things as, "Oh, I'm going to get more," or "Oh, I'm going to get lessmenej."
334
778000
3000
Rozmýšľame o veciach ako "Ó, tu dostanem viac" či "ˇÓ tu dostanem menej"
13:16
This is all well and good, exceptokrem that
335
781000
2000
To je v poriadku lenže
13:18
changeszmeny in differentrozdielny directionsinštrukcie
336
783000
2000
zmeny v rozličných smeroch
13:20
actuallyvlastne effectúčinok whetherči or not we think
337
785000
2000
ovplyvňujú, či si myslíme alebo nie,
13:22
optionsmožnosti are good or not.
338
787000
2000
že možnosť je dobrá.
13:24
And this leadsvodiče to the seconddruhý biaspredsudok,
339
789000
2000
A to nás vedie k druhej chybe,
13:26
whichktorý economistsekonómovia have calledvolal lossstrata aversionaverzia.
340
791000
2000
ktorú ekonómovia nazývajú averzia k strate.
13:28
The ideanápad is that we really hatenenávidieť it when things go into the redčervená.
341
793000
3000
Nenávidíme, keď ideme do mínusu.
13:31
We really hatenenávidieť it when we have to losestratiť out on some moneypeniaze.
342
796000
2000
Nenávidíme, keď máme prísť o peniaze.
13:33
And this meansprostriedky that sometimesniekedy we'llmy budeme actuallyvlastne
343
798000
2000
A to spôsobuje, že niekedy
13:35
switchprepínač our preferencesPredvoľby to avoidvyhnúť sa this.
344
800000
2000
zmeníme svoje preferencie, aby sme sa tomu vyhli.
13:37
What you saw in that last scenarioscenár is that
345
802000
2000
V poslednej ukážke ste videli,
13:39
subjectspredmety get riskyriskantné
346
804000
2000
že subjekty riskujú,
13:41
because they want the smallmalý shotshot that there won'tnebude be any lossstrata.
347
806000
3000
lebo chcú tú malú šancu, že nedôjde k žiadnej strate.
13:44
That meansprostriedky when we're in a riskriskovať mindsetmyslenie --
348
809000
2000
Keď sme nastavení na riziko,
13:46
excuseospravedlnenie me, when we're in a lossstrata mindsetmyslenie,
349
811000
2000
prepáčte, keď sme nastavení na stratu,
13:48
we actuallyvlastne becomestať sa more riskyriskantné,
350
813000
2000
začneme viac riskovať,
13:50
whichktorý can actuallyvlastne be really worryingznepokojujúce.
351
815000
2000
čo môže byť znepokojujúce.
13:52
These kindsdruhy of things playhrať out in lots of badzlý waysspôsoby in humansľudia.
352
817000
3000
Takéto veci môžu pre ľudí dopadnúť zle.
13:55
They're why stocksklad investorsinvestori holdvydržať ontona losingstráca stockszásoby longerdlhšie --
353
820000
3000
Preto sa investori nezbavia klesajúcich akcií
13:58
because they're evaluatingvyhodnotenie them in relativerelatívna termspodmienky.
354
823000
2000
lebo ich hodnotia v relatívnych pojomoch.
14:00
They're why people in the housingbývanie markettrhové refusedodmietol to sellpredať theirich housedom --
355
825000
2000
Preto ľudia odmietajú predať svoj dom,
14:02
because they don't want to sellpredať at a lossstrata.
356
827000
2000
lebo nechcú predať so stratou.
14:04
The questionotázka we were interestedzáujem in
357
829000
2000
To, čo zaujíma nás, je,
14:06
is whetherči the monkeysopice showšou the samerovnaký biasespredsudky.
358
831000
2000
či sú opice rovnako predpojaté.
14:08
If we setsada up those samerovnaký scenariosscenáre in our little monkeyopice markettrhové,
359
833000
3000
Ak vytvoríme rovnaké scenáre na trhu opíc,
14:11
would they do the samerovnaký thing as people?
360
836000
2000
budú robiť to isté čo ľudia?
14:13
And so this is what we did, we gavedal the monkeysopice choicesmožnosti
361
838000
2000
Urobili sme to, dali sme opiciam na výber
14:15
betweenmedzi guys who were safetrezor -- they did the samerovnaký thing everykaždý time --
362
840000
3000
medzi chalanmi, čo boli bezpeční, robili vždy rovnaké veci
14:18
or guys who were riskyriskantné --
363
843000
2000
a chalanmi riskantnými,
14:20
they did things differentlyodlišne halfpolovičná the time.
364
845000
2000
ktorí robili spolovice veci inak.
14:22
And then we gavedal them optionsmožnosti that were bonusesbonusy --
365
847000
2000
A potom sme im dali bonusové možnosti
14:24
like you guys did in the first scenarioscenár --
366
849000
2000
ako vy v tom prvom prípade,
14:26
so they actuallyvlastne have a chancešanca more,
367
851000
2000
mali šancu na viac
14:28
or pieceskúsky where they were experiencingzažíva lossesstraty --
368
853000
3000
alebo zažívali stratu,
14:31
they actuallyvlastne thought they were going to get more than they really got.
369
856000
2000
keď si mysleli, že dostanú viac, než naozaj dostali.
14:33
And so this is what this looksvzhľad like.
370
858000
2000
Vyzeralo to takto.
14:35
We introducedzaviedla the monkeysopice to two newNový monkeyopice salesmenpredajcovia.
371
860000
2000
Opiciam sme predstavili dvoch nových predavačov.
14:37
The guy on the left and right bothoboje startštart with one piecekus of grapehrozna,
372
862000
2000
Chalan vľavo i vpravo začali s jedným kúskom hrozna,
14:39
so it looksvzhľad prettypekný good.
373
864000
2000
vyzerá to celkom dobre.
14:41
But they're going to give the monkeysopice bonusesbonusy.
374
866000
2000
Ale začali im dávať bonusy.
14:43
The guy on the left is a safetrezor bonusbonus.
375
868000
2000
Chalan vľavo je istý bonus.
14:45
All the time, he addsdodáva one, to give the monkeysopice two.
376
870000
3000
Zakaždým pridá jedno hrozno.
14:48
The guy on the right is actuallyvlastne a riskyriskantné bonusbonus.
377
873000
2000
Chalan naľavo je riskantný bonus.
14:50
SometimesNiekedy the monkeysopice get no bonusbonus -- so this is a bonusbonus of zeronula.
378
875000
3000
Niekedy nedá nič, nulový bonus.
14:53
SometimesNiekedy the monkeysopice get two extraextra.
379
878000
3000
Niekedy dá dve hrozná extra.
14:56
For a bigveľký bonusbonus, now they get threetri.
380
881000
2000
Je to veľký bonus, teraz majú tri bobule.
14:58
But this is the samerovnaký choicevýber you guys just facedtvárou v tvár.
381
883000
2000
Je to ten istý výber, ktorý ste robili vy,
15:00
Do the monkeysopice actuallyvlastne want to playhrať it safetrezor
382
885000
3000
Opice môžu ísť na istotu
15:03
and then go with the guy who'skto je going to do the samerovnaký thing on everykaždý trialpokus,
383
888000
2000
a ísť k predavačovi, čo dá vždy rovnako
15:05
or do they want to be riskyriskantné
384
890000
2000
alebo budú riskovať
15:07
and try to get a riskyriskantné, but bigveľký, bonusbonus,
385
892000
2000
a pokúsia sa o riskantný veľký bonus,
15:09
but riskriskovať the possibilitymožnosť of gettingzískavanie no bonusbonus.
386
894000
2000
a riskujú možnosť, že nedostanú nič.
15:11
People here playedhrala it safetrezor.
387
896000
2000
Ľudia v tomto prípade stavili na istotu.
15:13
TurnsOtočí out, the monkeysopice playhrať it safetrezor too.
388
898000
2000
Ukázalo sa, že opice tiež.
15:15
QualitativelyKvalitatívne and quantitativelykvantitatívne,
389
900000
2000
Kvalitatívne i kvantitatívne,
15:17
they choosezvoliť exactlypresne the samerovnaký way as people,
390
902000
2000
sa rozhodujú tak ako ľudia,
15:19
when testedtestovaný in the samerovnaký thing.
391
904000
2000
keď sú testovaní v rovnakých podmienkach.
15:21
You mightsila say, well, maybe the monkeysopice just don't like riskriskovať.
392
906000
2000
Poviete si, možno len opice nerady riskujú.
15:23
Maybe we should see how they do with lossesstraty.
393
908000
2000
Mali by sme sa pozrieť, ako si poradia pri stratách.
15:25
And so we ranbežal a seconddruhý versionverzia of this.
394
910000
2000
Tak sme spustili druhú verziu experimentu.
15:27
Now, the monkeysopice meetzísť two guys
395
912000
2000
Teraz opice stretnú dvoch chalanov,
15:29
who aren'tnie sú givingdávať them bonusesbonusy;
396
914000
2000
ktorí nedávajú bonusy,
15:31
they're actuallyvlastne givingdávať them lessmenej than they expectočakávať.
397
916000
2000
ale dajú im menej, než čakali.
15:33
So they look like they're startingzačínajúcich out with a bigveľký amountčiastka.
398
918000
2000
Vyzerajú, že ponúkajú veľa.
15:35
These are threetri grapeshrozno; the monkey'sMonkey really psychedPsyched for this.
399
920000
2000
Majú tri bobule, opice sú vytešené.
15:37
But now they learnučiť sa these guys are going to give them lessmenej than they expectočakávať.
400
922000
3000
Ale teraz zistia, že im dajú menej, než čakali.
15:40
They guy on the left is a safetrezor lossstrata.
401
925000
2000
Chalan naľavo je istou stratou.
15:42
EveryKaždý singlejednoposteľová time, he's going to take one of these away
402
927000
3000
Zakaždým odoberie jednu bobuľu
15:45
and give the monkeysopice just two.
403
930000
2000
a dá opice len dve-
15:47
the guy on the right is the riskyriskantné lossstrata.
404
932000
2000
Chalan vpravo je riskantnou stratou.
15:49
SometimesNiekedy he givesposkytuje no lossstrata, so the monkeysopice are really psychedPsyched,
405
934000
3000
Niekedy neprídu o nič, opice sú nadšené.
15:52
but sometimesniekedy he actuallyvlastne givesposkytuje a bigveľký lossstrata,
406
937000
2000
ale niekedy je uňho veľká strata,
15:54
takingprevzatia away two to give the monkeysopice only one.
407
939000
2000
odoberie dve bobule a opici dá len jednu.
15:56
And so what do the monkeysopice do?
408
941000
2000
A čo spravili opice?
15:58
Again, samerovnaký choicevýber; they can playhrať it safetrezor
409
943000
2000
Opäť, rovnaké možnosti, ísť na istotu
16:00
for always gettingzískavanie two grapeshrozno everykaždý singlejednoposteľová time,
410
945000
3000
a vždy zobrať dve hrozná
16:03
or they can take a riskyriskantné betstávka and choosezvoliť betweenmedzi one and threetri.
411
948000
3000
alebo riskovať medzi jedným a troma.
16:06
The remarkablepozoruhodný thing to us is that, when you give monkeysopice this choicevýber,
412
951000
3000
Pozoruhodné bolo, že keď dáte opici túto možnosť,
16:09
they do the samerovnaký irrationaliracionálne thing that people do.
413
954000
2000
robia tú istú iracionálnu vec, čo ľudia.
16:11
They actuallyvlastne becomestať sa more riskyriskantné
414
956000
2000
Začnú viac riskovať,
16:13
dependingV závislosti on how the experimentersexperimentátori startedzahájená.
415
958000
3000
podľa toho, ako experiment začal.
16:16
This is crazybláznivý because it suggestsnavrhne that the monkeysopice too
416
961000
2000
To je šialené, lebo to naznačuje, že opice
16:18
are evaluatingvyhodnotenie things in relativerelatívna termspodmienky
417
963000
2000
tiež hodnotia veci v relatívnych pojmoch
16:20
and actuallyvlastne treatingliečenie lossesstraty differentlyodlišne than they treatzaobchádzať gainszisky.
418
965000
3000
a pristupujú k stratám inak než k ziskom.
16:23
So what does all of this mean?
419
968000
2000
Čo to všetko znamená?
16:25
Well, what we'vemy máme shownzobrazené is that, first of all,
420
970000
2000
Nuž, čo sme tým ukázali je, poprvé,
16:27
we can actuallyvlastne give the monkeysopice a financialfinančné currencymeny,
421
972000
2000
že sme opiciam dali finančné platidlo
16:29
and they do very similarpodobný things with it.
422
974000
2000
a oni robili veľmi podobné veci ako my.
16:31
They do some of the smartšikovný things we do,
423
976000
2000
Robili niektoré chytré veci ako my,
16:33
some of the kinddruh of not so nicepekný things we do,
424
978000
2000
nejaké nepekné veci, ktoré robíme i my,
16:35
like stealkradnúť it and so on.
425
980000
2000
ako kradnutie a tak.
16:37
But they alsotaktiež do some of the irrationaliracionálne things we do.
426
982000
2000
Ale rovnako robia i niektoré neracionálne veci ako my.
16:39
They systematicallysystematicky get things wrongzle
427
984000
2000
Robia systematické chyby
16:41
and in the samerovnaký waysspôsoby that we do.
428
986000
2000
rovnakým spôsobom ako my.
16:43
This is the first take-homezobrať domov messagespráva of the Talk,
429
988000
2000
Toto by ste si mali z prednášky vziať za svoje,
16:45
whichktorý is that if you saw the beginningzačiatok of this and you thought,
430
990000
2000
ak ste si na začiatku mysleli,
16:47
oh, I'm totallynaprosto going to go home and hirenajať a capuchinkapucín monkeyopice financialfinančné adviserPoradca.
431
992000
2000
ó, zamestnám kapucínsku opicu ako svojho finančného poradcu.
16:49
They're way cuterroztomilejší than the one at ... you know --
432
994000
2000
Sú zlatučké, ale viete,
16:51
Don't do that; they're probablypravdepodobne going to be just as dumbnemý
433
996000
2000
nerobte to, budú pravdepodobne rovnako hlúpe
16:53
as the humančlovek one you already have.
434
998000
3000
ako človek, ktorého už zamestnávate.
16:56
So, you know, a little badzlý -- Sorry, sorry, sorry.
435
1001000
2000
Trochu kruté. Prepáčte, prepáčte, prepáčte.
16:58
A little badzlý for monkeyopice investorsinvestori.
436
1003000
2000
Dosť zlé pre opice investorov.
17:00
But of coursekurz, you know, the reasondôvod you're laughingsmiech is badzlý for humansľudia too.
437
1005000
3000
Ale jasné, to, že sa smejete je zlé i pre ľudí.
17:03
Because we'vemy máme answeredodpovedala the questionotázka we startedzahájená out with.
438
1008000
3000
Lebo sme zodpovedali otázku, s ktorou sme začali.
17:06
We wanted to know where these kindsdruhy of errorschyby cameprišiel from.
439
1011000
2000
Chceli sme vedieť, odkiaľ pochádzajú tieto chyby,
17:08
And we startedzahájená with the hopenádej that maybe we can
440
1013000
2000
A začali sme s nádejou, že by sme mohli
17:10
sortdruh of tweakTweak our financialfinančné institutionsinštitúcie,
441
1015000
2000
vylepšiť naše finančné inštitúcie
17:12
tweakTweak our technologiestechnológie to make ourselvesmy sami better.
442
1017000
3000
vylepšiť naše technológie k lepšiemu.
17:15
But what we'vemy máme learnučiť sa is that these biasespredsudky mightsila be a deeperhlbšie partčasť of us than that.
443
1020000
3000
Ale zistili sme, že tieto chyby sú v nás zakorenené hlbšie.
17:18
In factskutočnosť, they mightsila be duespôsobený to the very naturepríroda
444
1023000
2000
V skutočnosti možno sú súčasťou
17:20
of our evolutionaryvývojový historyhistórie.
445
1025000
2000
našej evolučnej histórie.
17:22
You know, maybe it's not just humansľudia
446
1027000
2000
Asi to nie sú len hlúpi ľudia
17:24
at the right sidebočné of this chainreťaz that's dunceyduncey.
447
1029000
2000
na konci reťazca.
17:26
Maybe it's sortdruh of dunceyduncey all the way back.
448
1031000
2000
Tú hlúposť sme zdedili.
17:28
And this, if we believe the capuchinkapucín monkeyopice resultsvýsledok,
449
1033000
3000
Ak veríme výsledkom od kapucínskych opíc,
17:31
meansprostriedky that these dunceyduncey strategiesstratégia
450
1036000
2000
znamená to, že hlúpe stratégie
17:33
mightsila be 35 millionmilión yearsleta oldstarý.
451
1038000
2000
môžu byť už 35 miliónov rokov staré.
17:35
That's a long time for a strategystratégia
452
1040000
2000
To je dosť dlho pre stratégiu,
17:37
to potentiallypotenciálne get changedzmenený around -- really, really oldstarý.
453
1042000
3000
aby sa potenciálne zmenila, veľmi, veľmi veľa.
17:40
What do we know about other oldstarý strategiesstratégia like this?
454
1045000
2000
Čo vieme o iných rovnako starých stratégiách?
17:42
Well, one thing we know is that they tendsklon to be really hardusilovne to overcomeprekonať.
455
1047000
3000
Vieme jedno, je ich veľmi ťažko prekonať.
17:45
You know, think of our evolutionaryvývojový predilectionzáľuba
456
1050000
2000
Pomyslite na našu evolučnú slabosť
17:47
for eatingjesť sweetsladký things, fattymastné things like cheesecakeTvarohový koláč.
457
1052000
3000
pre sladké, tučné veci ako syrové koláče.
17:50
You can't just shutzavrieť that off.
458
1055000
2000
Nedá sa tomu len tak odolať.
17:52
You can't just look at the dessertdezert cartvozík as say, "No, no, no. That looksvzhľad disgustingodporný to me."
459
1057000
3000
Nedokážete sa pozrieť na dezert a povedať: "Fuj vyzerá to nechutne."
17:55
We're just builtpostavený differentlyodlišne.
460
1060000
2000
Sme nastavení inak.
17:57
We're going to perceivevnímať it as a good thing to go after.
461
1062000
2000
Budeme to vnímať ako niečo, čo chceme.
17:59
My guesshádať is that the samerovnaký thing is going to be truepravdivý
462
1064000
2000
Podľa mňa je to rovnaké,
18:01
when humansľudia are perceivingvnímanie
463
1066000
2000
keď ľudia vnímajú
18:03
differentrozdielny financialfinančné decisionsrozhodnutie.
464
1068000
2000
rozličné finančné rozhodnutia.
18:05
When you're watchingsledovanie your stockszásoby plummetolovnice into the redčervená,
465
1070000
2000
Keď vidíte, že idete do červených čísel,
18:07
when you're watchingsledovanie your housedom pricecena go down,
466
1072000
2000
keď vidíte, že cena vášho domu klesá,
18:09
you're not going to be ableschopný to see that
467
1074000
2000
neuvidíte to inak,
18:11
in anything but oldstarý evolutionaryvývojový termspodmienky.
468
1076000
2000
než v starých evolučných pojmoch.
18:13
This meansprostriedky that the biasespredsudky
469
1078000
2000
To znamená, že chyby,
18:15
that leadolovo investorsinvestori to do badlyzle,
470
1080000
2000
pre ktoré investori zlyhali,
18:17
that leadolovo to the foreclosureuzavretie crisiskríza
471
1082000
2000
ktoré viedli k hypotekárnej kríze
18:19
are going to be really hardusilovne to overcomeprekonať.
472
1084000
2000
bude veľmi ťažké prekonať.
18:21
So that's the badzlý newsnoviny. The questionotázka is: is there any good newsnoviny?
473
1086000
2000
To je zlá správa. Je tu nejaká dobrá?
18:23
I'm supposedpredpokladaný to be up here tellingrozprávanie you the good newsnoviny.
474
1088000
2000
Mala by som vám rozprávať o dobrých správach.
18:25
Well, the good newsnoviny, I think,
475
1090000
2000
Nuž, dobrou správou, myslím si,
18:27
is what I startedzahájená with at the beginningzačiatok of the Talk,
476
1092000
2000
je s čím som začala túto prednášku,
18:29
whichktorý is that humansľudia are not only smartšikovný;
477
1094000
2000
že ľudia sú nielen chytrí,
18:31
we're really inspirationallyInspirationally smartšikovný
478
1096000
2000
sme v skutočnosti inšpirujúco chytrí
18:33
to the restzvyšok of the animalszver in the biologicalbiologický kingdomkráľovstvo.
479
1098000
3000
v porovnaní so zvyškom zvieracieho kráľovstva.
18:36
We're so good at overcomingprekonávanie our biologicalbiologický limitationsobmedzenia --
480
1101000
3000
Sme dobrí v prekonávaní našich biologických limitov,
18:39
you know, I flewlietal over here in an airplanelietadlo.
481
1104000
2000
priletela som sem lietadlom,
18:41
I didn't have to try to flappätka my wingskrídla.
482
1106000
2000
nemusela som mávať krídlami.
18:43
I'm wearingnosenie contactkontakt lensesšošovky now so that I can see all of you.
483
1108000
3000
Mám kontaktné šošovky, aby som vás všetkých videla.
18:46
I don't have to relyspoliehať on my ownvlastný near-sightednessNear-sightedness.
484
1111000
3000
Nemusím sa spoliehať na svoju krátkozrakosť.
18:49
We actuallyvlastne have all of these casesprípady
485
1114000
2000
Je mnoho príkladov toho,
18:51
where we overcomeprekonať our biologicalbiologický limitationsobmedzenia
486
1116000
3000
ako sme prekonali svoje biologické možnosti
18:54
throughskrz technologytechnológie and other meansprostriedky, seeminglyzrejme prettypekný easilyľahko.
487
1119000
3000
pomocou technológie či inak, zdanlivo jednoducho.
18:57
But we have to recognizeuznať that we have those limitationsobmedzenia.
488
1122000
3000
Ale musíme si tieto limity uvedomiť.
19:00
And here'stady the rubRUB.
489
1125000
2000
A tu je pes zakopaný.
19:02
It was CamusCamus who onceakonáhle said that, "Man is the only speciesdruh
490
1127000
2000
Bol to Camus, ktorý povedal: "Človek je jediný druh,
19:04
who refusesodmieta to be what he really is."
491
1129000
3000
ktorý odmieta byť tým, čím je."
19:07
But the ironyirónie is that
492
1132000
2000
Iróniou je, že
19:09
it mightsila only be in recognizinguznáva our limitationsobmedzenia
493
1134000
2000
len pochopením našich limitov,
19:11
that we can really actuallyvlastne overcomeprekonať them.
494
1136000
2000
ich môžeme prekonať.
19:13
The hopenádej is that you all will think about your limitationsobmedzenia,
495
1138000
3000
Dúfam, že budete o svojich limitoch premýšľať
19:16
not necessarilynutne as unovercomableunovercomable,
496
1141000
3000
nie nutne ako o neprekonateľných,
19:19
but to recognizeuznať them, acceptsúhlasiť them
497
1144000
2000
ale prijmete ich
19:21
and then use the worldsvet of designdizajn to actuallyvlastne figurefigúra them out.
498
1146000
3000
a vyznáte sa v nich.
19:24
That mightsila be the only way that we will really be ableschopný
499
1149000
3000
Toto je asi jedný spôsob,
19:27
to achievedosiahnuť our ownvlastný humančlovek potentialpotenciál
500
1152000
2000
ako dosiahnuť náš ľudský potenciál
19:29
and really be the nobleušľachtilý speciesdruh we hopenádej to all be.
501
1154000
3000
a byť skutočne tým vznešeným druhom, ktorým chceme byť.
19:32
Thank you.
502
1157000
2000
Ďakujem.
19:34
(ApplausePotlesk)
503
1159000
5000
(Potlesk)
Translated by Katarina Kesselova
Reviewed by Roman Studenic

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Laurie Santos - Cognitive psychologist
Laurie Santos studies primate psychology and monkeynomics -- testing problems in human psychology on primates, who (not so surprisingly) have many of the same predictable irrationalities we do.

Why you should listen

Laurie Santos runs the Comparative Cognition Laboratory (CapLab) at Yale, where she and collaborators across departments (from psychology to primatology to neurobiology) explore the evolutionary origins of the human mind by studying lemurs, capuchin monkeys and other primates. The twist: Santos looks not only for positive humanlike traits, like tool-using and altruism, but irrational ones, like biased decisionmaking.

In elegant, carefully constructed experiments, Santos and CapLab have studied how primates understand and categorize objects in the physical world -- for instance, that monkeys understand an object is still whole even when part of it is obscured. Going deeper, their experiments also search for clues that primates possess a theory of mind -- an ability to think about what other people think.

Most recently, the lab has been looking at behaviors that were once the province mainly of novelists: jealousy, frustration, judgment of others' intentions, poor economic choices. In one experiment, Santos and her team taught monkeys to use a form of money, tradeable for food. When certain foods became cheaper, monkeys would, like humans, overbuy. As we humans search for clues to our own irrational behaviors, Santos' research suggests that the source of our genius for bad decisions might be our monkey brains.

More profile about the speaker
Laurie Santos | Speaker | TED.com