TEDGlobal 2010
Tom Chatfield: 7 ways games reward the brain
Том Чатфилд: 7 начина, чрез които игрите ни награждават
Filmed:
Readability: 3.8
1,288,061 views
Играта се превръща във все по-голяма част от нашето ежедневие. Прекарваме безкрайни часове и инвестираме истински пари в изучаване на виртуални светове и в търсена на въображаеми съкровища. Защо? Както Том Чатфилд показва, игрите са перфектно настроени за да паснат на система за награждаване, която поддържа мозъка ни ангажиран, с която и да е задача, и ни кара да продължаваме да питаме и търсим още и още.
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I love video games.
0
0
3000
Обожавам видео игрите.
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
3000
3000
Дори съм леко възхитен от тях.
00:21
I'm in awe of their power
2
6000
2000
Възхищавам се на тяхната сила
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
8000
2000
по отношение на въображението, по отношение на технологиите,
00:25
in terms of concept.
4
10000
2000
по отношение на идеите.
00:27
But I think, above all,
5
12000
2000
Но преди всичко си мисля,
00:29
I'm in awe at their power
6
14000
2000
че съм възхитен от тяхната сила
00:31
to motivate, to compel us,
7
16000
3000
да ни мотивират, да ни предизвикват,
00:34
to transfix us,
8
19000
2000
да приковават вниманието ни,
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
21000
3000
като нищо друго, което сме измислили
00:39
has quite done before.
10
24000
2000
е правило до сега.
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
26000
3000
И мисля, че можем да научим някои доста невероятни неща
00:44
by looking at how we do this.
12
29000
2000
като погледнем игрите.
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
31000
2000
И по-точно, мисля, че можем да научим неща
00:48
about learning.
14
33000
3000
за ученето.
00:51
Now the video games industry
15
36000
2000
Днес, индустрията за видео игри
00:53
is far and away the fastest growing
16
38000
2000
е определено най-бързо развиващата се
00:55
of all modern media.
17
40000
2000
от всички модерни медии.
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
42000
2000
От около 10 милиарда долара през 1990 година,
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
44000
3000
днес в глобален мащаб тя разполага с около 50 милиарда долара,
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
47000
3000
и няма никакви признаци за забавяне.
01:05
In four years' time,
21
50000
2000
Изчислено е, че след четири години
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
52000
3000
тази сума ще е над 80 милиарда долара!
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
55000
3000
Това се равнява на цялата музикална индустрия, умножена по три.
01:13
This is pretty stunning,
24
58000
2000
Доста впечатляващо,
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
60000
3000
но не мисля, че е сред най-информативните цифри.
01:18
The thing that really amazes me
26
63000
2000
Нещото, което наистина ме впечатлява е,
01:20
is that, today,
27
65000
2000
че днес,
01:22
people spend about
28
67000
2000
хората харчат около
01:24
eight billion real dollars a year
29
69000
3000
80 милиарда долара реални пари на година
01:27
buying virtual items
30
72000
2000
купувайки си виртуални предмети,
01:29
that only exist
31
74000
2000
които съществуват единствено
01:31
inside video games.
32
76000
3000
и само във видео игрите.
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
79000
3000
Това е образ от виртуалния игрови свят Entropia Universe.
01:37
Earlier this year,
34
82000
2000
По-рано тази година
01:39
a virtual asteroid in it
35
84000
2000
виртуален астероид в играта
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
86000
4000
беше продаден за 330 хиляди реални долара!
01:45
And this
37
90000
2000
А това е
01:47
is a Titan class ship
38
92000
3000
кораб от клас Титан
01:50
in the space game, EVE Online.
39
95000
2000
в космическата игра EVE Online.
01:52
And this virtual object
40
97000
2000
За да бъде създаден този виртуален обект
01:54
takes 200 real people
41
99000
2000
са нужни 200 реални човека,
01:56
about 56 days of real time to build,
42
101000
3000
около 56 дни реално време,
01:59
plus countless thousands of hours
43
104000
3000
плюс безкрайни часове
02:02
of effort before that.
44
107000
2000
усилия преди това.
02:04
And yet, many of these get built.
45
109000
3000
И въпреки това, много от тези неща виждат бял свят.
02:07
At the other end of the scale,
46
112000
2000
На другия полюс,
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
114000
3000
играта Farmville, за която, вероятно, много сте слушали,
02:12
has 70 million players
48
117000
2000
има 70 милиона играчи
02:14
around the world
49
119000
2000
по цял свят,
02:16
and most of these players
50
121000
2000
и повечето от тях
02:18
are playing it almost every day.
51
123000
2000
я играят всеки ден.
02:20
This may all sound
52
125000
2000
Това може би звучи
02:22
really quite alarming to some people,
53
127000
2000
наистина тревожно за някои хора,
02:24
an index of something worrying
54
129000
2000
признак за нещо нередно,
02:26
or wrong in society.
55
131000
2000
или неправилно в обществото.
02:28
But we're here for the good news,
56
133000
2000
Но ние сме тук с добрите новини
02:30
and the good news is
57
135000
2000
и добрите новини са,
02:32
that I think we can explore
58
137000
2000
че смятам, че можем да отркием
02:34
why this very real human effort,
59
139000
3000
защо това реално човешко усилие,
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
142000
4000
защо това интензивно генериране на стойности се случва?
02:41
And by answering that question,
61
146000
2000
И отговаряйки на този въпрос,
02:43
I think we can take something
62
148000
2000
ние можем да отнесем с нас
02:45
extremely powerful away.
63
150000
2000
нещо много силно.
02:47
And I think the most interesting way
64
152000
2000
И мисля, че най-интересния начин
02:49
to think about how all this is going on
65
154000
2000
да мислим как това се случва
02:51
is in terms of rewards.
66
156000
2000
е в рамките на 'награди'.
02:53
And specifically, it's in terms
67
158000
3000
И по-точно чрез
02:56
of the very intense emotional rewards
68
161000
2000
интензивните емоционални награди,
02:58
that playing games offers to people
69
163000
2000
които носи играенето на игри за хората,
03:00
both individually
70
165000
2000
както индивидуално,
03:02
and collectively.
71
167000
2000
така и колективно.
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
169000
2000
Ако погледнем какво се случва в главата на някого,
03:06
when they are being engaged,
73
171000
2000
когато е ангажиран,
03:08
two quite different processes are occurring.
74
173000
3000
ще видим, че се случват два различни процеса.
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
176000
3000
От една страна е процеса на искане.
03:14
This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
179000
3000
Нещо като амбициите и нагона -- ще направя това. Ще работя здраво.
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
182000
2000
От друга страна е процеса на харесване,
03:19
fun and affection
78
184000
2000
радост, привързаност
03:21
and delight
79
186000
2000
и наслада --
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
188000
2000
и огромен летящ звяр с орк на гърба.
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
190000
2000
Това е много яка картинка! Доста готина.
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
192000
3000
От играта World of Warcraft е, която се играе от на 10 милиона играчи по целия свят,
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
195000
3000
един от които съм аз, а друг е жена ми.
03:33
And this kind of a world,
84
198000
2000
И такъв тип свят,
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
200000
2000
този голям летящ звяр, който можеш да яздиш наоколо,
03:37
shows why games are so very good
86
202000
2000
показват защо игрите са много добри
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
204000
3000
в предизвикването както на искане, така и на харесване.
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
207000
2000
Доста е силно. Направо невероятно.
03:44
It gives you great powers.
89
209000
2000
Дава ти свръх-сили.
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
211000
3000
Амбициите ти са постигнати, но е и много красиво.
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
214000
3000
Удоволствието да летиш наоколо е много голямо.
03:52
And so these combine to form
92
217000
2000
И така се получава комбинация,
03:54
a very intense emotional engagement.
93
219000
2000
която предизвиква интензивна емоционална ангажираност.
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
221000
3000
Но това не е истински интересното нещо,
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
224000
2000
Истински интересното нещо при виртуалността
04:01
is what you can measure with it.
96
226000
2000
е какви измервания можеш да правиш там.
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
228000
3000
Защото това, което можеш да измериш във виртуалната среда
04:06
is everything.
98
231000
2000
е всичко.
04:08
Every single thing that every single person
99
233000
2000
Всяко нещо, което всеки,
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
235000
3000
който някога е играл игра е направил, може да се измери.
04:13
The biggest games in the world today
101
238000
2000
Най-големите игри в света днес
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
240000
4000
измерват над 1 милиард информационни единици,
04:19
about their players, about what everybody does --
103
244000
2000
свързани с играта на играчите, какво прави всеки
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
246000
3000
в детайли, по-големи от информацията, която може да ти даде всеки уеб сайт.
04:24
And this allows something very special
105
249000
3000
И това позволява нещо много специално
04:27
to happen in games.
106
252000
2000
да се случва в игрите.
04:29
It's something called the reward schedule.
107
254000
3000
То се нарича схема на награждаване.
04:32
And by this, I mean looking
108
257000
2000
Има се предвид, наблюдение над
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
259000
2000
това, какво правят милиони и милиони от хора
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
261000
2000
и внимателно настройване на честотата,
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
263000
3000
естеството, вида и интензивността на награждаване в игрите,
04:41
to keep them engaged
112
266000
2000
така че играчите да останат въвлечени
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
268000
3000
за впечатляващо количество време.
04:46
Now, to try and explain this
114
271000
2000
За да се опитам да обясня това, сега
04:48
in sort of real terms,
115
273000
3000
с прости думи,
04:51
I want to talk about a kind of task
116
276000
2000
искам да спомена един тип задача,
04:53
that might fall to you in so many games.
117
278000
2000
пред която може да се изправите в много игри.
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
280000
3000
Отиди и вземи определено количество от определен (Y) предмет.
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
283000
2000
Нека кажем, в името на спора,
05:00
my mission is to get 15 pies
120
285000
3000
че моята цел е да взема 15 пая,
05:03
and I can get 15 pies
121
288000
3000
и мога да получа 15 пая,
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
291000
2000
като убия тези малки, сладки чудовища.
05:08
Simple game quest.
123
293000
2000
Проста игрова задача.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
295000
2000
Може да мислите за това, ако искате,
05:12
as a problem about boxes.
125
297000
2000
като задача с кутии.
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
299000
2000
Трябва да продължавам да отварям кутии.
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
301000
3000
Не знам какво има вътре, докато не ги отворя.
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
304000
3000
И аз обикалям наоколо, отваряйки кутия след кутия, докато не намеря 15 пая.
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
307000
2000
Ако обаче вземем игра като Warcraft,
05:24
you can think about it, if you like,
130
309000
2000
може да мислите за нея, ако искате,
05:26
as a great box-opening effort.
131
311000
3000
като едно добро упражнение по отваряне на кутии.
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
314000
3000
Играта просто кара хората да отварят около милион кутии,
05:32
getting better and better stuff in them.
133
317000
2000
намирайки по-добри и по-добри неща вътре.
05:34
This sounds immensely boring
134
319000
3000
Това звучи адски скучно,
05:37
but games are able
135
322000
2000
но игрите могат
05:39
to make this process
136
324000
2000
да превърнат този процес
05:41
incredibly compelling.
137
326000
2000
в сериозно предизвикателство.
05:43
And the way they do this
138
328000
2000
И начина, по който го правят
05:45
is through a combination of probability and data.
139
330000
3000
е чрез комбинация от вероятности и данни.
05:48
Let's think about probability.
140
333000
2000
Нека помислим за вероятността.
05:50
If we want to engage someone
141
335000
2000
Ако искаме да въвлечем някой
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
337000
3000
в процеса на отваряне на кутии в търсене на пай.
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
340000
2000
Трябва да сме сигурни, че не е нито много лесно,
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
342000
2000
нито прекалено сложно да се намери пай.
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
344000
2000
И какво може да се направи? Поглеждаш един милион хора --
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
346000
3000
не, 100 милиона хора, 100 милиона отварячи на кутии --
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
349000
3000
и отговора е ясен, ако честотата на пая се настрои
06:07
about 25 percent --
148
352000
2000
около 25 процента --
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
354000
3000
това няма да е нито скучно, нито прекалено лесно;
06:12
It keeps people engaged.
150
357000
2000
задържа вниманието на хората,
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
359000
3000
но разбира се, не е само това, което трябва да се направи -- има 15 пая.
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
362000
2000
Сега, аз мога да направя игра, която да се казва Пай-craft,
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
364000
2000
в която всичко, което трябва да се направи е да бъдат намерени милион пая,
06:21
or a thousand pies.
154
366000
2000
или хиляда пая.
06:23
That would be very boring.
155
368000
2000
Това ще е много скучно.
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
370000
2000
15 е нещо като оптимална цифра.
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
372000
2000
Откриваме, че броя около 5 и 20
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
374000
2000
е нещо като правилното количество, което кара хората да продължават.
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
376000
2000
Но в кутиите няма само пай.
06:33
There's 100 percent up here.
160
378000
2000
Тук сме на 100%.
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
380000
3000
И това, което правим е да се уверим, че всеки път когато се отваря кутия,
06:38
there's something in it, some little reward
162
383000
2000
в нея има нещо, някаква малка награда,
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
385000
2000
която кара хората да продължават и да се задълбочават в играта.
06:42
In most adventure games,
164
387000
2000
В повечето приключенски игри,
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
389000
3000
нещата се свеждат до малко игрална валута, малко опит,
06:47
But we don't just do that either.
166
392000
2000
но ние не правим само това.
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
394000
2000
Ние също казваме, че ще е препълнено с други предмети
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
396000
2000
с различно качество и ниво на забавление.
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
398000
3000
Ще има 10% шанс да се сдобиеш с хубав предмет.
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
401000
2000
Ще има 0,1% шанс
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
403000
3000
да се сдобиеш с прекрасен предмет.
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
406000
3000
И всяка от тези награди е внимателно настроена за дадения предмет.
07:04
And also, we say,
173
409000
2000
Освен това, казваме,
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
411000
3000
'Колко чудовища? Трябва ли да напълня света с милиарди чудовища?'
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
414000
3000
Не, искаме едно или две чудовища на екран, във всеки един момент.
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
417000
3000
И така бивам въвлечен. Не е много лесно, не е много трудно.
07:15
So all this is very powerful.
177
420000
2000
Всичко това е много силно.
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
422000
3000
Но ние сме във виртуалното пространство -- няма истински кутии.
07:20
So we can do
179
425000
2000
Значи, можем да направим
07:22
some rather amazing things.
180
427000
2000
някои вълнуващи неща.
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
429000
4000
Забелязваме, гледайки тези хора, отварящи кутии,
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
433000
3000
че когато достигнат до около 13 от 15 пая,
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
436000
3000
тяхното възприятие се променя, започва да им доскучава, да се раздразват.
07:34
They're not rational about probability.
184
439000
2000
Те не са рационални по отношение на вероятностите.
07:36
They think this game is unfair.
185
441000
2000
Те мислят, че играта е нечестна.
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
443000
2000
Не ми дава последните ми два пая! Ще се откажа!
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
445000
2000
Ако бяха истински кутии, не можехме да направим много,
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
447000
2000
но в игра можем просто да кажем, 'Карай да върви."
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
449000
4000
Когато стигнеш до 13 пая, шанса да получиш следващ ще е 75%.
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
453000
2000
Задържа ви ангажирани. Вижте какво правят хората --
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
455000
2000
преустройват света за да задоволяват очакванията си!
07:52
Our games don't always do this.
192
457000
2000
Игрите ни не винаги го правят.
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
459000
2000
И едно нещо, което те със сигурност правят в момента е,
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
461000
3000
че ако сте се сдобили с прекрасен предмет от 0,1%
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
464000
3000
те ще се уверят, че няма да видите подобен за определен период от време,
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
467000
2000
за да повишат цената му, да го запазят специален!
08:04
And the point is really
197
469000
2000
Въпросът е в това,
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
471000
2000
че ние сме еволюирали да бъдем задоволени от света
08:08
in particular ways.
199
473000
2000
по определени начини.
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
475000
3000
През десетки и стотици и хиляди години
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
478000
2000
ние сме еволюирали до там, че намираме определени неща за стимулиращи
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
480000
2000
и като много интелигентни, цивилизовани същества,
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
482000
3000
ние сме в голяма степен стимулирани от решаване на проблеми и учене.
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
485000
2000
Но сега можем да обърнем процеса
08:22
and build worlds
205
487000
2000
и да построим светове,
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
489000
3000
които бързо да пасват на нашите еволюционни модели.
08:27
So what does all this mean in practice?
207
492000
2000
Какво означава това на практика?
08:29
Well, I've come up
208
494000
2000
Достигнах до
08:31
with seven things
209
496000
2000
седем неща,
08:33
that, I think, show
210
498000
2000
които, смятам, показват
08:35
how you can take these lessons from games
211
500000
2000
как можем да извлечем поука от игрите
08:37
and use them outside of games.
212
502000
3000
и да ги използваме извън тях.
08:40
The first one is very simple:
213
505000
2000
Първото нещо е много просто:
08:42
experience bars measuring progress --
214
507000
2000
ленти за 'опит', които измерват прогреса --
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
509000
2000
неща, за които брилянтно говориха хора, като
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
511000
3000
Джеси Шел, по-рано тази година.
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
514000
3000
Това вече се прави в университета в Индиана в САЩ, както и на други места.
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
517000
3000
Простата идея, че вместо да оценяваме хората по скали
08:55
in little bits and pieces,
219
520000
2000
с малки нараствания,
08:57
you give them one profile character avatar
220
522000
2000
им давате един аватар на герой,
08:59
which is constantly progressing
221
524000
2000
който постоянно се развива
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
526000
3000
на малки, малки, малки части, които те чувстват като техни.
09:04
And everything comes towards that,
223
529000
2000
И всичко се свежда до това,
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
531000
3000
и те го гледат как се промъква напред, и го притежават докато продължава.
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
534000
2000
Второ, множество дългосрочни и краткосрочни цели --
09:11
5,000 pies, boring,
226
536000
2000
5000 пая, скучно,
09:13
15 pies, interesting.
227
538000
2000
15 пая, интересно.
09:15
So, you give people
228
540000
2000
Значи, давате на хората
09:17
lots and lots of different tasks.
229
542000
2000
множество различни задачи.
09:19
You say, it's about
230
544000
2000
Казвате, трябва
09:21
doing 10 of these questions,
231
546000
2000
да отговориш на 10 от тези въпроси,
09:23
but another task
232
548000
2000
но друга задача
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
550000
2000
е да се появиш на 20 учебни часа на време,
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
552000
3000
друга задача е да си сътрудничиш с други хора,
09:30
another task is showing you're working five times,
235
555000
3000
друга задача е да покажеш работата си пет пъти,
09:33
another task is hitting this particular target.
236
558000
2000
друга задача е постигане на тази определена цел.
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
560000
3000
Разбивате нещата до тези настроени парчета,
09:38
that people can choose and do in parallel
238
563000
2000
които хората могат да изберат и да правят междувременно
09:40
to keep them engaged
239
565000
2000
за да ги задържите въвлечени
09:42
and that you can use to point them
240
567000
2000
и да използвате възможността, да ги насочвате
09:44
towards individually beneficial activities.
241
569000
3000
към дейности, които могат да са полезни за тях.
09:48
Third, you reward effort.
242
573000
2000
Трето, награждавате усилието.
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
575000
3000
Това е стопроцентовия фактор. Игрите са брилянтни в това.
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
578000
3000
Всеки път, когато направите нещо, получавате заслуги, дори за опита.
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
581000
3000
Не наказвате провала; награждавате дори и малкия опит за усилие --
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
584000
3000
малко злато, малко заслуги -- отговори на 20 въпроса -- успех!
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
587000
3000
Всичко това се крепи на минимално поощрение.
10:05
Fourth, feedback.
248
590000
2000
Четвърто, обратна връзка.
10:07
This is absolutely crucial,
249
592000
2000
Тя е от огромно значение.
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
594000
2000
и виртуалността е впечатляваща с възможностите си за обратна връзка.
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
596000
3000
Ако погледнете някои от най-сложните проблеми в света днес,
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
599000
2000
за които чуваме невероятни неща,
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
601000
3000
е много, много трудно хората да се научат,
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
604000
3000
когато не могат да направят причинно-следствени връзки.
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
607000
2000
Замърсяване, глобално затопляне, тези неща,
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
609000
2000
следствията са отдалечени във времето и пространството.
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
611000
2000
Много е трудно човек да се поучи,
10:28
But if you can model things for people,
258
613000
2000
но ако можеш да моделираш нещата за хората,
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
615000
2000
ако даваш на хората неща, които те да могат да променят,
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
617000
2000
и да играят с тях, откъдето идва и обратната връзка,
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
619000
2000
те ще могат да научат урок, те ще видят,
10:36
they can move on, they can understand.
262
621000
3000
че могат да продължат, да разберат.
10:39
And fifth,
263
624000
2000
И пето,
10:41
the element of uncertainty.
264
626000
2000
елемента на неяснота.
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
628000
3000
Това е неврологична златна мина,
10:46
if you like,
266
631000
2000
ако щете,
10:48
because a known reward
267
633000
2000
защото познатата награда
10:50
excites people,
268
635000
2000
радва хората,
10:52
but what really gets them going
269
637000
2000
но това, което наистина ги подлудява
10:54
is the uncertain reward,
270
639000
2000
е неясната награда,
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
641000
2000
наградата, настроена на правилното ниво на неопределеност,
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
643000
3000
така че не е ясно дали ще я получиш или не.
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
646000
3000
25-те процента. Това осветява мозъка.
11:04
And if you think about
274
649000
2000
И ако си мислите
11:06
using this in testing,
275
651000
2000
да използвате това в тестове
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
653000
2000
като просто въвеждате контролни елементи на случайност
11:10
in all forms of testing and training,
277
655000
2000
във всички форми на тестове и тренировки,
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
657000
2000
можете да промените нивото на ангажираност на хората,
11:14
by tapping into this very powerful
279
659000
2000
като се възползвате от този много могъщ
11:16
evolutionary mechanism.
280
661000
2000
еволюционен механизъм.
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
663000
2000
Когато не можем да предскажем нещо перфектно,
11:20
we get really excited about it.
282
665000
2000
ставаме много развълнувани от него.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
667000
2000
Искаме да се върнем обратно и да научим повече.
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
669000
2000
Както може би вероятно знаете, невротрансмитера
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
671000
2000
свързан с ученето се казва допамин.
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
673000
3000
Той е свързан с поведения, търсещи награда.
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
676000
3000
И нещо много вълнуващо вече започва да се случва.
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
679000
3000
на места като университета в Бристол във Великобритания,
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
682000
3000
където започваме да можем да моделираме математически
11:40
dopamine levels in the brain.
290
685000
2000
нивата на допамин в мозъка.
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
687000
2000
Това означава, че можем да предсказваме учене,
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
689000
3000
може да предсказваме повишена въвлеченост,
11:47
these windows, these windows of time,
293
692000
2000
тези интервали, времеви интервали,
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
694000
3000
в които се случва ученето на високо ефективно ниво
11:52
And two things really flow from this.
295
697000
2000
И две неща произхождат от това.
11:54
The first has to do with memory,
296
699000
2000
Първото е свързано с паметта,
11:56
that we can find these moments.
297
701000
2000
възможността да намираме тези моменти.
11:58
When someone is more likely to remember,
298
703000
2000
Когато някой е склонен да си спомня,
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
705000
2000
ние можем да ги награждаваме в дадените моменти.
12:02
And the second thing is confidence,
300
707000
2000
Второто нещо е увереността,
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
709000
2000
че ние можем да видим как играенето на игри и структурите свързани с награда в мозъка
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
711000
3000
правят хората по-смели, правят ги по-склонни да поемат риск,
12:09
more willing to take on difficulty,
303
714000
2000
по-склонни да се изправят пред затруднения,
12:11
harder to discourage.
304
716000
2000
по-трудно обезкуражими.
12:13
This can all seem very sinister.
305
718000
2000
Всичко това, може би, изглежда много коварно,
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
720000
2000
нещо като 'Нашите мозъци са изцяло манипулирани, ние сме наркомани'
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
722000
2000
Думата пристрастяване се чува оттук-оттам.
12:19
There are real concerns there.
308
724000
2000
Има наистина повод за грижи.
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
726000
2000
Но най-голяма неврологична възбуда за хората
12:23
is other people.
310
728000
2000
са други хора.
12:25
This is what really excites us.
311
730000
3000
Това наистина ни въодушевява.
12:28
In reward terms, it's not money;
312
733000
2000
В термините на наградите, те не носят пари,
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
735000
3000
не е като да ти дадат пари в брой -- приятно е --
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
738000
2000
да правиш неща с други хора,
12:35
watching us, collaborating with us.
315
740000
2000
да ни гледат, да сътрудничат с нас.
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
742000
2000
И искам да ви разкажа една история от 1999-та набързо --
12:39
a video game called EverQuest.
317
744000
2000
видео игра наречена Everquest.
12:41
And in this video game,
318
746000
2000
И в тази игра
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
748000
3000
имаше два много големи дракона, и единствения начин да бъдат убити бе формирането на отбор --
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
751000
3000
42-ма човека -- до 42-ма за убийството на големите дракони.
12:49
That's a problem
321
754000
2000
Това си е проблем
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
756000
3000
защото те пускаха два-три сносни предмета.
12:54
So players addressed this problem
323
759000
3000
Играчите решиха въпроса,
12:57
by spontaneously coming up with a system
324
762000
2000
като изведнъж измислиха система,
12:59
to motivate each other,
325
764000
2000
чрез която се мотивират взаимно,
13:01
fairly and transparently.
326
766000
2000
честно и прозрачно.
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
768000
3000
Това, което се случи бе, че те си плащаха с виртуална валута,
13:06
they called "dragon kill points."
328
771000
3000
която наричаха Точки за Убийство на Дракон.
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
774000
2000
И всеки път когато някой иска да се впусне в мисия,
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
776000
2000
на него му се плаща с Точки за Убийство на Дракон.
13:13
They tracked these on a separate website.
331
778000
2000
Следяха ги на отделен сайт.
13:15
So they tracked their own private currency,
332
780000
2000
Така те следяха тяхна лична валута,
13:17
and then players could bid afterwards
333
782000
2000
и така после играчите можеше да злагат
13:19
for cool items they wanted --
334
784000
2000
за яки предмети, които искаха --
13:21
all organized by the players themselves.
335
786000
2000
всичко това, организирано от самите играчи.
13:23
Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
788000
3000
Впечатляващата система не е в това, че тя работеше в Everquest,
13:26
but that today, a decade on,
337
791000
2000
а че днес, десетилетие по-късно,
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
793000
3000
всяка видео игра в света с подобни цели,
13:31
uses a version of this system --
339
796000
2000
използва версия на тази система --
13:33
tens of millions of people.
340
798000
2000
десетки милиони хора.
13:35
And the success rate
341
800000
2000
И успеха й е
13:37
is at close to 100 percent.
342
802000
2000
около 100%.
13:39
This is a player-developed,
343
804000
2000
Това е създадена от играчите,
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
806000
3000
само-подхранваща се, доброволна валута,
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
809000
2000
и невероятно усложненото
13:46
player behavior.
346
811000
2000
поведение на играчите.
13:50
And I just want to end by suggesting
347
815000
2000
И просто искам да приключа, предлагайки
13:52
a few ways in which these principles
348
817000
2000
няколко начини, чрез които тези принципи
13:54
could fan out into the world.
349
819000
2000
могат да се разпространят по света.
13:56
Let's start with business.
350
821000
2000
Ще започна с бизнеса.
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
823000
2000
Имам предвид, започваме да ставаме свидетели на някои големи проблеми
14:00
around something like business are
352
825000
2000
около нещо като бизнес,
14:02
recycling and energy conservation.
353
827000
2000
рециклиране и енергоспестяване.
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
829000
2000
Започваме да виждаме появата на чудесни технологии,
14:06
like real-time energy meters.
355
831000
2000
като енергоизмерваща техника в реално време.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
833000
2000
Наблюдавам това, и си мисля, да,
14:10
we could take that so much further
357
835000
3000
можем да го развием още толкова много,
14:13
by allowing people to set targets
358
838000
2000
като позволяваме на хората да поставят цели
14:15
by setting calibrated targets,
359
840000
2000
като поставят преценени, настроени цели,
14:17
by using elements of uncertainty,
360
842000
3000
използвайки елементи от неопределеността,
14:20
by using these multiple targets,
361
845000
2000
използвайки множество цели,
14:22
by using a grand, underlying reward and incentive system,
362
847000
3000
и по този начин използват великата система за награждаване и умисъл,
14:25
by setting people up
363
850000
2000
поставяйки хората в условия,
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
852000
2000
в които да работят в групи, да търсят възможности
14:29
to collaborate and compete,
365
854000
2000
да си сътрудничат и да се състезават,
14:31
to use these very sophisticated
366
856000
2000
да използват тази твърде сложна
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
858000
2000
групова и мотивационна механика, която виждаме.
14:35
In terms of education,
368
860000
2000
По отношение на образованието,
14:37
perhaps most obviously of all,
369
862000
2000
може би най-очевидно от всичко е,
14:39
we can transform how we engage people.
370
864000
3000
че можем да променим начина, по който ангажираме хората.
14:42
We can offer people the grand continuity
371
867000
2000
Можем да им предложим голямата последователност
14:44
of experience and personal investment.
372
869000
3000
от опит и лична инвестиция.
14:47
We can break things down
373
872000
2000
Можем да сведем нещата
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
874000
2000
до фино настроени малки части.
14:51
We can use calculated randomness.
375
876000
2000
Можем да използваме изчислената неопределеност.
14:53
We can reward effort consistently
376
878000
2000
Можем да възнаграждаваме усилието подобаващо,
14:55
as everything fields together.
377
880000
3000
и така всичко си идва на мястото.
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
883000
2000
И можем да използваме този тип групово поведение,
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
885000
3000
което виждаме да се развива, когато хората играят заедно,
15:03
these really quite unprecedentedly complex
380
888000
3000
тези доста безпрецедентно комплексни
15:06
cooperative mechanisms.
381
891000
2000
кооперативни механизми.
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
893000
2000
Правителството, едно нещо което идва наум
15:10
is the U.S. government, among others,
383
895000
3000
е, че американското правителство, както и други,
15:13
is literally starting to pay people
384
898000
2000
буквално е започнало да плаща
15:15
to lose weight.
385
900000
2000
за сваляне на тегло.
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
902000
2000
Значи казваме, че финансовите награди се използват
15:19
to tackle the great issue of obesity.
387
904000
2000
за справяне с големия проблем -- затлъстяването.
15:21
But again, those rewards
388
906000
2000
Но отново, тези награди
15:23
could be calibrated so precisely
389
908000
3000
могат да бъдат настроени по-точно,
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
911000
3000
ако можем да използваме големия опит
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
914000
3000
на игровите системи, които просто вдигат нещата на друго ниво,
15:32
to take the data, to take the observations,
392
917000
2000
взимат данните, правят наблюдения
15:34
of millions of human hours
393
919000
2000
от милиони човекочаса
15:36
and plow that feedback
394
921000
2000
и използват обратната връзка
15:38
into increasing engagement.
395
923000
2000
за да повишат ангажираността
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
925000
3000
И в крайна сметка, думата, с която искам да ви оставя
15:43
that I want to leave you with.
397
928000
2000
е Ангажираност.
15:45
It's about how individual engagement
398
930000
2000
Всичко е до това как личната въвлеченост
15:47
can be transformed
399
932000
2000
може да бъде трансформирана
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
934000
3000
от психологическите и неврологичните уроци.
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
937000
3000
Можем да се учим, гледайки как хората играят игри.
15:55
But it's also about collective engagement
402
940000
3000
Но става дума и за групов ангажимент
15:58
and about the unprecedented laboratory
403
943000
3000
и за невероятната лаборатория,
16:01
for observing what makes people tick
404
946000
2000
която позволява да наблюдаваме какво кара хората да тик-такат,
16:03
and work and play and engage
405
948000
2000
и да работят, и играят, и да се ангажират
16:05
on a grand scale in games.
406
950000
3000
доста сериозно с игрите.
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
953000
3000
И ако можем да видим тези неща, и да се поучим от тях,
16:11
and see how to turn them outwards,
408
956000
2000
и да разберем как можем да ги обърнем наопаки,
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
958000
3000
тогава наистина мисля, че в ръцете си държим нещо революционно!
16:16
Thank you very much.
410
961000
2000
Благодаря много.
16:18
(Applause)
411
963000
4000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theoristTom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.
Why you should listen
It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.
More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.
Tom Chatfield | Speaker | TED.com