TEDxCaltech
Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?
Colin Camerer: Neuroznanost, teorija igara, majmuni
Filmed:
Readability: 3.9
1,516,785 views
Što se zapravo događa kad dvoje ljudi pokušavaju da se nagode – bilo da se natječu ili da surađuju – unutar njihovih mozgova? Bihevioralni ekonomist Colin Camerer prikazuje istraživanje koje otkriva kako smo samo malo sposobni predvidjeti o čemu drugi razmišljaju. Predstavlja nam jednu neočekivanu studiju koja pokazuje da i čimpanze u tome mogu biti bolje od nas. (Snimljeno na TEDxCalTech.)
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
0
562
2253
Govorit ću o strategijama mozga.
00:14
We're going to use an unusual combination of tools
1
2815
2238
Koristit ćemo neobičnu
kombinaciju instrumenata
kombinaciju instrumenata
00:17
from game theory and neuroscience
2
5053
2013
iz teorije igara i neuroznanosti
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
3
7066
2967
da biste razumjeli kako ljudi komuniciraju
kada je u pitanju vrijednost.
kada je u pitanju vrijednost.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
4
10033
3971
Izvorno, teorija igara je grana
primijenjene matematike,
primijenjene matematike,
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
5
14004
2986
korištena uglavnom u ekonomiji,
političkim znanostima i malo u biologiji,
političkim znanostima i malo u biologiji,
00:28
that gives us a mathematical taxonomy of social life
6
16990
3289
daje nam matematičku taksonomiju
društvenog života
društvenog života
00:32
and it predicts what people are likely to do
7
20279
2131
i predviđa što ljudi obično čine
00:34
and believe others will do
8
22410
1194
i što vjeruju da će drugi učiniti
00:35
in cases where everyone's actions affect everyone else.
9
23604
3390
u slučajevima gdje postupci svakoga
utječu na sve ostale.
utječu na sve ostale.
00:38
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
10
26994
3478
Tu su mnoge stvari: natjecanje,
suradnja, pogađanje,
suradnja, pogađanje,
00:42
games like hide-and-seek, and poker.
11
30472
3291
igre poput skrivača i poker.
00:45
Here's a simple game to get us started.
12
33763
2239
Evo jednostavne igre za početak.
00:48
Everyone chooses a number from zero to 100,
13
36002
2162
Svatko bira broj od 0 do 100,
00:50
we're going to compute the average of those numbers,
14
38164
2446
izračunat ćemo prosjek tih brojeva
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
15
40610
4194
i tko bude najbliže dvotrećinskom
prosjeku osvojit će nagradu.
prosjeku osvojit će nagradu.
00:56
So you want to be a little bit below the average number,
16
44804
2269
Dakle, želite biti
malo ispod prosječnog broja,
malo ispod prosječnog broja,
00:59
but not too far below, and everyone else wants to be
17
47073
2236
ali ne previše,
jednako kao što i svi drugi žele biti
jednako kao što i svi drugi žele biti
01:01
a little bit below the average number as well.
18
49309
1945
malo ispod prosječnog broja.
01:03
Think about what you might pick.
19
51254
2579
Razmislite što biste mogli odabrati.
01:05
As you're thinking, this is a toy model of something like
20
53833
3271
Dok razmišljate,
ovo je pojednostavljeni model nalik
ovo je pojednostavljeni model nalik
01:09
selling in the stock market during a rising market. Right?
21
57104
2812
prodaji na burzi tijekom
rastućeg tržišta. Zar ne?
rastućeg tržišta. Zar ne?
01:11
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
22
59916
2225
Ne želite prodati prerano,
jer gubite na profitu,
jer gubite na profitu,
01:14
but you don't want to wait too late
23
62141
2180
ali ne želite ni previše čekati
01:16
to when everyone else sells, triggering a crash.
24
64321
2401
dok svi drugi ne prodaju,
jer biste propali.
jer biste propali.
01:18
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
25
66722
2879
Želite biti malo ispred konkurencije,
ali ne previše.
ali ne previše.
01:21
Okay, here's two theories about how people might think about this,
26
69601
3613
Ok, evo dvije teorije
kako bi ljudi o tome mogli razmišljati,
kako bi ljudi o tome mogli razmišljati,
01:25
and then we'll see some data.
27
73214
1396
a potom ćemo vidjeti neke podatke.
01:26
Some of these will sound familiar because you probably are
28
74610
2191
Dio toga zvučat će poznato,
jer ste vjerojatno
jer ste vjerojatno
01:28
thinking that way. I'm using my brain theory to see.
29
76801
3799
razmišljali na takav način. Koristim se
vlastitim mozgom za poimanje.
vlastitim mozgom za poimanje.
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
30
80600
3110
Mnogi ljudi kažu: "Doista
ne znam što će ljudi odabrati,
ne znam što će ljudi odabrati,
01:35
so I think the average will be 50."
31
83710
1673
zato mislim da će prosjek biti 50."
01:37
They're not being really strategic at all.
32
85383
1911
Oni se uopće
ne koriste strategijom.
ne koriste strategijom.
01:39
"And I'll pick two-thirds of 50. That's 33." That's a start.
33
87294
3352
" I izabrat ću dvije trećine od 50,
što je 33." To je početak.
što je 33." To je početak.
01:42
Other people who are a little more sophisticated,
34
90646
1892
Ostali ljudi koji su malo sofisticiraniji,
01:44
using more working memory,
35
92538
1476
i koriste više radne memorije,
01:46
say, "I think people will pick 33 because they're going to pick a response to 50,
36
94014
3904
kažu: "Mislim da će ljudi odabrati 33,
jer će birati odgovor na 50,
jer će birati odgovor na 50,
01:49
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
37
97918
2968
i zato ću odabrati 22,
to je dvije trećine od 33."
to je dvije trećine od 33."
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
38
100886
2479
Oni čine još jedan dodatan korak
dok razmišljaju, dva koraka.
dok razmišljaju, dva koraka.
01:55
That's better. And of course, in principle,
39
103365
2617
To je bolje. I dakako, u principu,
01:57
you could do three, four or more,
40
105982
1827
možete činiti tri, četiri ili više,
01:59
but it starts to get very difficult.
41
107809
1869
ali počinje bivati veoma naporno.
02:01
Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse
42
109678
2592
Baš kao u jeziku i u drugim oblastima,
znamo da je ljudima teško raščlaniti
znamo da je ljudima teško raščlaniti
02:04
very complex sentences with a kind of recursive structure.
43
112270
3634
veoma složene rečenice
rekurzivne strukture.
rekurzivne strukture.
02:07
This is called a cognitive hierarchy theory, by the way.
44
115904
1734
Uzgred, to se naziva
kognitivna hijerarhijska teorija.
kognitivna hijerarhijska teorija.
02:09
It's something that I've worked on and a few other people,
45
117638
2556
Na njoj sam radio
sa još nekoliko drugih ljudi.
sa još nekoliko drugih ljudi.
02:12
and it indicates a kind of hierarchy along with
46
120194
2220
Teorija upućuje na neku
vrstu hijerarhije
vrstu hijerarhije
02:14
some assumptions about how many people stop at different steps
47
122414
2254
s pretpostavkama o broju ljudi
koji zastaju na različitim koracima
koji zastaju na različitim koracima
02:16
and how the steps of thinking are affected
48
124668
1884
i kako na njih utječu
02:18
by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
49
126552
3696
mnoge zanimljive varijable i vrste ljudi,
kao što ćemo vidjeti za minutu.
kao što ćemo vidjeti za minutu.
02:22
A very different theory, a much more popular one, and an older one,
50
130248
3386
Vrlo različita teorija,
mnogo popularnija i starija,
mnogo popularnija i starija,
02:25
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
51
133634
3540
uglavnom zahvaljujući Johnu Nash-u
iz znamenitog "Blistavog uma",
iz znamenitog "Blistavog uma",
02:29
is what's called equilibrium analysis.
52
137174
2240
naziva se ekvilibrijum analiza.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
53
139414
2454
Ako ste ikad pohađali tečaj
teorije igara na bilo kojoj razini,
teorije igara na bilo kojoj razini,
02:33
you will have learned a little bit about this.
54
141868
1713
naučili biste malo o tome.
02:35
An equilibrium is a mathematical state in which everybody
55
143581
2855
Ekvilibrijum je matematičko stanje
u kome su svi
u kome su svi
02:38
has figured out exactly what everyone else will do.
56
146436
2449
točno shvatili što će svatko učiniti.
02:40
It is a very useful concept, but behaviorally,
57
148885
2007
Vrlo koristan koncept,
ali bihevioralno,
ali bihevioralno,
02:42
it may not exactly explain what people do
58
150892
2003
ne može točno razjasniti što ljudi rade
02:44
the first time they play these types of economic games
59
152895
2735
kad po prvi put igraju
ove ekonomske igre
ove ekonomske igre
02:47
or in situations in the outside world.
60
155630
2333
ili u situacijama u vanjskom svijetu.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
61
157963
2338
U ovom primjeru, teorija ekvilibrijuma
vrlo smjelo predviđa
vrlo smjelo predviđa
02:52
which is everyone wants to be below everyone else,
62
160301
2860
da svatko želi biti ispod svih ostalih,
02:55
therefore they'll play zero.
63
163161
2291
te će zato odigrati igru sa nultom sumom.
02:57
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times.
64
165452
3009
Pogledajmo što se događa.
Ovaj eksperiment je izveden mnogo puta.
Ovaj eksperiment je izveden mnogo puta.
03:00
Some of the earliest ones were done in the '90s
65
168461
1883
Neke od najranijih eksperimenata
u 90-tim izveli smo
u 90-tim izveli smo
03:02
by me and Rosemarie Nagel and others.
66
170344
2645
ja i Rosemarie Nagel i drugi.
03:04
This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in
67
172989
2985
Ovo su krasni podaci o 9.000 ljudi
koji su se javili
koji su se javili
03:07
to three newspapers and magazines that had a contest.
68
175974
2880
na tri natječaja u novinama i časopisima.
03:10
The contest said, send in your numbers
69
178854
1814
U natječaju je rečeno:
"Pošaljite svoje brojeve
"Pošaljite svoje brojeve
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
70
180668
3155
i tkogod bude blizu dvotrećinskom prosjeku
osvojit će veliku nagradu."
osvojit će veliku nagradu."
03:15
And as you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
71
183823
3088
Kao što vidite, ovdje je mnogo podataka,
ali skokovii se dobro vide.
ali skokovii se dobro vide.
03:18
There's a spike at 33. Those are people doing one step.
72
186911
3381
Postoji skok na 33.
To su ljudi koji čine jedan korak.
To su ljudi koji čine jedan korak.
03:22
There is another spike visible at 22.
73
190292
2497
Postoji još jedan skok vidljiv na 22.
03:24
And notice, by the way, that most people pick numbers right around there.
74
192789
2292
Uzgred, pogledajte kako većina ljudi
odabira brojeve upravo tu negdje.
odabira brojeve upravo tu negdje.
03:27
They don't necessarily pick exactly 33 and 22.
75
195081
2510
Ne odaberu uvjek
baš točno 33. i 22.
baš točno 33. i 22.
03:29
There's something a little bit noisy around it.
76
197591
2056
Ovdje okolo je malo življe.
03:31
But you can see those spikes, and they're there.
77
199647
1478
Ali, možete vidjeti
i skokove ondje.
i skokove ondje.
03:33
There's another group of people who seem to have
78
201125
1710
Postoji još jedna grupa ljudi
koja se izgleda
koja se izgleda
03:34
a firm grip on equilibrium analysis,
79
202835
2075
čvrsto drži ekvilibrijum analiza,
03:36
because they're picking zero or one.
80
204910
2395
jer su odabrali nulu ili jedan.
03:39
But they lose, right?
81
207305
2089
Ali oni gube, zar ne?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
82
209394
3192
Zato što je odabir tako niskog broja
doista loš odabir
doista loš odabir
03:44
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
83
212586
2820
ukoliko se i svi drugi ljudi
ne pozabave ekvilibrijum analizom.
ne pozabave ekvilibrijum analizom.
03:47
So they're smart, but poor.
84
215406
2112
Dakle, oni su pametni, ali siromašni.
03:49
(Laughter)
85
217518
2088
(Smijeh)
03:51
Where are these things happening in the brain?
86
219606
1969
Gdje se to događa u mozgu?
03:53
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
87
221575
3875
Istraživanje Coricellija i Nagelove
daje vrlo jasan, zanimljiv odgovor.
daje vrlo jasan, zanimljiv odgovor.
03:57
So they had people play this game
88
225450
1508
Kod njih su ljudi igrali ovu igru
03:58
while they were being scanned in an fMRI,
89
226958
2217
dok su ih skenirali u fMRI,
04:01
and two conditions: in some trials,
90
229175
2271
u dvostrukim uvjetima.
U nekim ispitivanjima,
U nekim ispitivanjima,
04:03
they're told you're playing another person
91
231446
1515
rečeno im je: "Igrate s drugom osobom
04:04
who's playing right now and we're going to match up
92
232961
1588
koja upravo sada igra i
mi ćemo vas na koncu
mi ćemo vas na koncu
04:06
your behavior at the end and pay you if you win.
93
234549
2204
usporediti i platiti vam ako pobijedite."
04:08
In the other trials, they're told, you're playing a computer.
94
236753
1978
U drugim ispitivanjima, rečeno im je:
"Igrate s računalom."
"Igrate s računalom."
04:10
They're just choosing randomly.
95
238731
1634
Odabir su pravili nasumično.
04:12
So what you see here is a subtraction
96
240365
2077
Ono što se ovdje vidi je oduzimanje
04:14
of areas in which there's more brain activity
97
242442
2750
područja u kojima postoji
više moždane aktivnosti
više moždane aktivnosti
04:17
when you're playing people compared to playing the computer.
98
245192
2976
kada igrate s ljudima u usporedbi
na igru s računalom.
na igru s računalom.
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
99
248168
1991
I vidite aktivnost u nekim područjima
koju smo danas vidjeli,
koju smo danas vidjeli,
04:22
medial prefrontal cortex, dorsomedial, however, up here,
100
250159
3237
u medijalnom prefrontalnom korteksu,
dorzomedijalnom, ovdje gore je
dorzomedijalnom, ovdje gore je
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
101
253396
1851
ventromedijalni prefrontalni korteks,
04:27
anterior cingulate, an area that's involved
102
255247
1354
prednja cingularna vijuga,
područje koje uključuje
područje koje uključuje
04:28
in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says,"
103
256601
3637
razne vrste rješavanja konflikata,
kao kada se igra "Simon Kaže,"
kao kada se igra "Simon Kaže,"
04:32
and also the right and left temporoparietal junction.
104
260238
3814
i također desno i lijevo
temporoparietalni spoj.
temporoparietalni spoj.
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known
105
264052
2466
To su sve područja
za koja se prilično pouzdano zna
za koja se prilično pouzdano zna
04:38
to be part of what's called a "theory of mind" circuit,
106
266518
2321
da su dio onoga što se naziva
kružni tok "teorije uma",
kružni tok "teorije uma",
04:40
or "mentalizing circuit."
107
268839
1901
ili "mentalni sklop."
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
108
270740
3378
Taj se sklop koristi da se zamisli
što bi drugi ljudi mogli učiniti.
što bi drugi ljudi mogli učiniti.
04:46
So these were some of the first studies to see this
109
274118
2240
Ovo su neke od prvih studija
koje su uočile
koje su uočile
04:48
tied in to game theory.
110
276358
2033
tu povezanost s teorijom igara.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
111
278391
2240
Što se događa s ovim
jedan i dva-koraka tipovima?
jedan i dva-koraka tipovima?
04:52
So we classify people by what they picked,
112
280631
2071
Tako klasificiramo ljude
po tome što su odabrali,
po tome što su odabrali,
04:54
and then we look at the difference between
113
282702
1667
a onda pogledamo na različitosti između
04:56
playing humans versus playing computers,
114
284369
1975
njihovih igara s ljudima naspram
njihovih igara s računalima
njihovih igara s računalima
04:58
which brain areas are differentially active.
115
286344
1891
i koja su područja mozga različito aktivna.
05:00
On the top you see the one-step players.
116
288235
1752
Na vrhu vidite jedan-korak igrače.
05:01
There's almost no difference.
117
289987
1520
Gotovo da nema razlike.
05:03
The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too.
118
291507
2940
To je zato što oni tretiraju druge ljude
kao računala, te to radi i mozak.
kao računala, te to radi i mozak.
05:06
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
119
294447
4141
Kod donjih igrača vidite sve aktivnosti
u dorzomedijalnom prefrontalnom korteksu.
u dorzomedijalnom prefrontalnom korteksu.
05:10
So we know that those two-step players are doing something differently.
120
298588
2051
Dakle, mi znamo da ti dva- koraka igrači
rade nešto što je drukčije.
rade nešto što je drukčije.
05:12
Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?"
121
300639
3096
Ako biste se vratili korak natrag
i rekli: "Što ćemo s tim informacijama?"
i rekli: "Što ćemo s tim informacijama?"
05:15
you might be able to look at brain activity and say,
122
303735
1821
Možda biste mogli pogledati na
moždane aktivnosti i reći:
moždane aktivnosti i reći:
05:17
"This person's going to be a good poker player,"
123
305556
1499
"Ova će osoba biti dobar igrač pokera,"
05:19
or, "This person's socially naive,"
124
307055
1929
ili "Ovaj je čovjek društveno naivan"
05:20
and we might also be able to study things
125
308984
1278
i možda bi također mogli proučavati stvari
05:22
like development of adolescent brains
126
310262
1598
kao što bi bio razvoj
adolescentnih mozgova
adolescentnih mozgova
05:23
once we have an idea of where this circuitry exists.
127
311860
3354
jednom kada saznamo
gdje ovaj sklop postoji.
gdje ovaj sklop postoji.
05:27
Okay. Get ready.
128
315214
2612
Ok. Spremite se.
05:29
I'm saving you some brain activity,
129
317826
2123
Uštedet ću vam malo moždane aktivnosti,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
130
319949
2810
jer ne morate koristiti svoje
stanice vlasi za detekciju.
stanice vlasi za detekciju.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
131
322759
2888
Trebali biste koristiti one stanice
da bi pažljivo razmislili o ovoj igri.
da bi pažljivo razmislili o ovoj igri.
05:37
This is a bargaining game.
132
325647
1935
Ovo je igra međusobnog pogađanja.
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
133
327582
2556
Dva igrača koja će biti skenirana
pomoću EEG elektroda
pomoću EEG elektroda
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
134
330138
2877
pogađat će se oko
svote od jednog do šest dolara.
svote od jednog do šest dolara.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually earn that money.
135
333015
2664
Ako im uspije pogoditi se za 10 sekundi,
oni će zapravo zaraditi taj novac.
oni će zapravo zaraditi taj novac.
05:47
If 10 seconds goes by and they haven't made a deal, they get nothing.
136
335679
3040
Ako 10 sekundi prođe,
a ne dogovore se, neće dobiti ništa.
a ne dogovore se, neće dobiti ništa.
05:50
That's kind of a mistake together.
137
338719
1683
To je neka vrsta uzajamne pogreške.
05:52
The twist is that one player, on the left,
138
340402
2817
Trik je u tome što je jedan igrač,
s lijeve strane,
s lijeve strane,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
139
343219
2688
informiran kolika je svota
svaki put u igri.
svaki put u igri.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
140
345907
2232
Igraju mnogo puta
i svaki put su iznosi drukčiji.
i svaki put su iznosi drukčiji.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
141
348139
2241
U ovom slučaju znaju
da su tu četiri dolara.
da su tu četiri dolara.
06:02
The uninformed player doesn't know,
142
350380
1877
Neinformiran igrač ne zna,
06:04
but they know that the informed player knows.
143
352257
2054
ali oboje znaju da informiran igrač zna.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
144
354311
2059
Tako je neinformiran igrač na kušnji reći:
06:08
"Is this guy really being fair
145
356370
1470
"Da li je ovaj tip doista fer
06:09
or are they giving me a very low offer
146
357840
1854
ili mi daju veoma nisku ponudu
06:11
in order to get me to think that there's only one or two dollars available to split?"
147
359694
3078
kako bi me naveli na pomisao da postoje
samo jedan ili dva dolara za podijeliti? "
samo jedan ili dva dolara za podijeliti? "
06:14
in which case they might reject it and not come to a deal.
148
362772
3154
U tom bi slučaju mogli odbaciti pregovore
i ne dogovoriti se.
i ne dogovoriti se.
06:17
So there's some tension here between trying to get the most money
149
365926
2950
Ovdje između postoji neka tenzija u
pokušaju da se pridobije najviše novca
pokušaju da se pridobije najviše novca
06:20
but trying to goad the other player into giving you more.
150
368876
2573
nagovorom drugog igrača
da vam da više.
da vam da više.
06:23
And the way they bargain is to point on a number line
151
371449
2330
Pogađaju se tako što
pokazuju broj reda
pokazuju broj reda
06:25
that goes from zero to six dollars,
152
373779
1806
koji se kreće od nula do šest dolara
06:27
and they're bargaining over how much the uninformed player gets,
153
375585
2978
i pogađaju se oko toga
koliko će neinformiran igrač dobiti,
koliko će neinformiran igrač dobiti,
06:30
and the informed player's going to get the rest.
154
378563
1585
s tim da će informiranom igraču
pripasti ostatak.
pripasti ostatak.
06:32
So this is like a management-labor negotiation
155
380148
2575
Dakle, ovo je kao pregovor
između rukovodstva i radnika
između rukovodstva i radnika
06:34
in which the workers don't know how much profits
156
382723
2733
u kome radnici ne znaju koliki profit
06:37
the privately held company has, right,
157
385456
2667
privatna tvrtka ima, zar ne?
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
158
388123
2368
I oni bi se htjeli po mogućnosti
domognuti čim više novca,
domognuti čim više novca,
06:42
but the company might want to create the impression
159
390491
1836
ali tvrtka bi htjela stvoriti dojam
06:44
that there's very little to split: "I'm giving you the most that I can."
160
392327
2932
da je vrlo malo za podijeliti:
"Dajem vam najviše što mogu"
"Dajem vam najviše što mogu"
06:47
First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face.
161
395259
4231
Prvo malo o ponašanju. Gomila
parova, koji igraju licem u lice.
parova, koji igraju licem u lice.
06:51
We have some other data where they play across computers.
162
399490
1836
Mi imamo neke druge podatke
gdje igraju putem računala.
gdje igraju putem računala.
06:53
That's an interesting difference, as you might imagine.
163
401326
1738
To je zanimljiva razlika,
što možete i zamisliti.
što možete i zamisliti.
06:55
But a bunch of the face-to-face pairs
164
403064
2202
Ali gomila licem-u-lice parova
06:57
agree to divide the money evenly every single time.
165
405266
3693
je suglasna i dijeli novac ravnomjerno
odista svaki put.
odista svaki put.
07:00
Boring. It's just not interesting neurally.
166
408959
2906
Dosadno. To je jednostavno
neuralno nezanimljivo.
neuralno nezanimljivo.
07:03
It's good for them. They make a lot of money.
167
411865
2514
Za njih je dobro,
jer zarade mnogo novaca.
jer zarade mnogo novaca.
07:06
But we're interested in, can we say something about
168
414379
2672
Ali nas interesira možemo li što reći
o tome
o tome
07:09
when disagreements occur versus don't occur?
169
417051
2536
kad se nesuglasice događaju, a kad ne?
07:11
So this is the other group of subjects who often disagree.
170
419587
2357
Ovo je druga grupa ispitanika
koji se često ne slože.
koji se često ne slože.
07:13
So they have a chance of -- they bicker and disagree
171
421944
2768
Dakle, oni imaju šansu
- prepucavaju se i ne slažu se-
- prepucavaju se i ne slažu se-
07:16
and end up with less money.
172
424712
1307
okončati s manje novca.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
173
426019
3917
Mogu možda biti prikladni za nastup
u TV šou "Prave kućanice."
u TV šou "Prave kućanice."
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
Na lijevoj strani vidite -
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
175
431872
2664
kad je iznos za podjelu jedan,
dva ili tri dolara,
dva ili tri dolara,
07:26
they disagree about half the time,
176
434536
1648
ne slože se približno
polovinu puta,
polovinu puta,
07:28
and when the amount is four, five, six, they agree quite often.
177
436184
2192
a kada je iznos četiri, pet, šest,
često se slože.
često se slože.
07:30
This turns out to be something that's predicted
178
438376
1874
Ispostavlja se da je to predvidljivo
07:32
by a very complicated type of game theory
179
440250
2204
vrlo kompliciranim tipom teorije igara,
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
180
442454
2809
morali biste završiti studije na CalTech-u
da biste o tome naučili.
da biste o tome naučili.
07:37
It's a little too complicated to explain right now,
181
445263
2172
Odviše je komplicirano
za objasniti sada ovdje,
za objasniti sada ovdje,
07:39
but the theory tells you that this shape kind of should occur.
182
447435
3416
ali teorija govori da bi se ovaj oblik
na neki način trebao dogoditi.
na neki način trebao dogoditi.
07:42
Your intuition might tell you that too.
183
450851
2216
To bi vam također mogla
reći vaša intuicija.
reći vaša intuicija.
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
184
453067
2240
Sada ću vam pokazati
rezultate EEG snimanja.
rezultate EEG snimanja.
07:47
Very complicated. The right brain schematic
185
455307
2353
Vrlo komplicirano. Na shemi je desni mozak
07:49
is the uninformed person, and the left is the informed.
186
457660
2863
od neinformirane osobe,
a lijevi je od informirane.
a lijevi je od informirane.
07:52
Remember that we scanned both brains at the same time,
187
460523
2800
Zapamtite da smo skenirali
oba mozga u isto vrijeme,
oba mozga u isto vrijeme,
07:55
so we can ask about time-synced activity
188
463323
2392
te možemo iskati vremenski
sinkronizirane aktivnosti
sinkronizirane aktivnosti
07:57
in similar or different areas simultaneously,
189
465715
3224
u sličnim ili različitim
područjima istovremeno,
područjima istovremeno,
08:00
just like if you wanted to study a conversation
190
468939
2264
baš kao kad biste
željeli proučiti razgovor
željeli proučiti razgovor
08:03
and you were scanning two people talking to each other
191
471203
1936
te skenirali razgovor dvoje ljudi
08:05
and you'd expect common activity in language regions
192
473139
2360
i vi biste očekivali zajedničku
aktivnost u jezičkom području
aktivnost u jezičkom području
08:07
when they're actually kind of listening and communicating.
193
475499
2385
dok oni zapravo slušaju i komuniciraju.
08:09
So the arrows connect regions that are active at the same time,
194
477884
3927
Strelice povezuju područja
koja su aktivna u isto vrijeme,
koja su aktivna u isto vrijeme,
08:13
and the direction of the arrows flows
195
481811
2040
a tok strelica pokazuje smjer
08:15
from the region that's active first in time,
196
483851
2480
od područja koje se prvo aktivira
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
197
486331
3568
do vrha strelica,
kasnije aktiviranog područja.
kasnije aktiviranog područja.
08:21
So in this case, if you look carefully,
198
489899
2216
Tako se u ovom slučaju,
ako pozorno pogledate,
ako pozorno pogledate,
08:24
most of the arrows flow from right to left.
199
492115
1857
većina strelica kreće
s desna na lijevo.
s desna na lijevo.
08:25
That is, it looks as if the uninformed brain activity
200
493972
3280
Dakle, izgleda kao da se
aktivnosti neinformiranog mozga
aktivnosti neinformiranog mozga
08:29
is happening first,
201
497252
1959
prvo događaju,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
202
499211
3515
a potom su pak praćene
aktivnoću u informiranom mozgu.
aktivnoću u informiranom mozgu.
08:34
And by the way, these were trials where their deals were made.
203
502726
3692
I uzgred, to su pokusi
gdje su se uspjeli dogovoriti.
gdje su se uspjeli dogovoriti.
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
Ovo su prve dvije sekunde.
08:40
We haven't finished analyzing this data,
205
508198
1980
Nismo okončali s analizom ovih podataka,
08:42
so we're still peeking in, but the hope is
206
510178
1900
te i dalje virimo, ali u nadi
08:44
that we can say something in the first couple of seconds
207
512078
2564
da ćemo ponešto moći reći
o vjerojatnom ishodu dogovora
o vjerojatnom ishodu dogovora
08:46
about whether they'll make a deal or not,
208
514642
1723
u prvih nekoliko sekundi,
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
209
516365
2043
što bi moglo biti vrlo korisno
za izbjegavanje parnice,
za izbjegavanje parnice,
08:50
and ugly divorces and things like that.
210
518408
1928
ružnih razvoda i sličnog.
08:52
Those are all cases in which a lot of value is lost
211
520336
2883
To su sve slučajevi u kojima se
gubi mnogo vrijednosti
gubi mnogo vrijednosti
08:55
by delay and strikes.
212
523219
2976
zbog zakašnjenja i protesta.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
213
526195
2030
Evo slučaja gdje se
nesuglasice pojavljuju.
nesuglasice pojavljuju.
09:00
You can see it looks different than the one before.
214
528225
2173
Vidi se već po izgledu
da je drukčiji od prethodnog.
da je drukčiji od prethodnog.
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
Mnogo je više strelica.
09:04
That means that the brains are synced up
216
532647
1511
To znači da se mozak
sinkronizira
sinkronizira
09:06
more closely in terms of simultaneous activity,
217
534158
2552
bliže u smislu simultane aktivnosti,
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
218
536710
2010
i strelice jasno prelaze
s lijeva na desno.
s lijeva na desno.
09:10
That is, the informed brain seems to be deciding,
219
538720
2242
To znači kao da se informiran
mozak odlučuje:
mozak odlučuje:
09:12
"We're probably not going to make a deal here."
220
540962
2288
"ovdje se vjerojatno nećemo dogovoriti."
09:15
And then later there's activity in the uninformed brain.
221
543250
3225
A tek potom ta je aktivnost
u neinformiranom mozgu.
u neinformiranom mozgu.
09:18
Next I'm going to introduce you to some relatives.
222
546475
2503
Nadalje ću vas upoznati s nekim srodnicima.
09:20
They're hairy, smelly, fast and strong.
223
548978
2261
Dlakavi su, smrdljivi, brzi i jaki.
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
224
551239
3190
Pomislit ćete možda na vaš
posljednji Dan zahvalnosti.
posljednji Dan zahvalnosti.
09:26
Maybe if you had a chimpanzee with you.
225
554429
2693
Možda, ako su sa vama bile čimpanze.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree
226
557122
3461
Charles Darwin, ja i vi smo prekinuli
to obiteljsko stablo
to obiteljsko stablo
09:32
from chimpanzees about five million years ago.
227
560583
2259
s čimpanzama prije oko pet milijuna godina.
09:34
They're still our closest genetic kin.
228
562842
1968
I dalje su to naši
genetski najbliži srodnici.
genetski najbliži srodnici.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
229
564810
1737
Dijelimo 98,8 posto gena.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
230
566547
2800
Dijelimo više gena sa njima
nego zebre sa konjima.
nego zebre sa konjima.
09:41
And we're also their closest cousin.
231
569347
1717
I mi smo također
njihovi najbliži srodnici.
njihovi najbliži srodnici.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
232
571064
3002
Više su genetski povezani
s nama nego s gorilama.
s nama nego s gorilama.
09:46
So how humans and chimpanzees behave differently
233
574066
2528
Različito ponašanje ljudi i čimpanza
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
234
576594
2455
moglo bi nam reći mnogo o evoluciji mozga.
09:51
So this is an amazing memory test
235
579049
2601
Ovo je nevjerojatan test pamćenja
09:53
from Nagoya, Japan, Primate Research Institute,
236
581650
2816
Instituta za istraživanje primata
iz Nagoje u Japanu,
iz Nagoje u Japanu,
09:56
where they've done a lot of this research.
237
584466
1778
gdje su napravili mnoga istraživanja.
09:58
This goes back quite a ways. They're interested in working memory.
238
586244
2340
Ovo ide daleko unatrag.
Zainteresirani su za radnu memoriju.
Zainteresirani su za radnu memoriju.
10:00
The chimp is going to see, watch carefully,
239
588584
1772
Čimpanza će opaziti, gledajte pozorno,
10:02
they're going to see 200 milliseconds' exposure
240
590356
2202
ugledat će ekspoziciju od 200 milisekundi
10:04
— that's fast, that's eight movie frames —
241
592558
1994
- to je brzo, to je osam filmskih kadrova -
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
242
594552
1951
brojeve jedan, dva, tri, četiri, pet.
10:08
Then they disappear and they're replaced by squares,
243
596503
1998
Zatim oni nestaju i zamijenjeni
su praznim kvadratima
su praznim kvadratima
10:10
and they have to press the squares
244
598501
1755
koje je potrebno pritisnuti odgovarajuće
10:12
that correspond to the numbers from low to high
245
600256
2321
nestalim brojevima
od niskog do visokog
od niskog do visokog
10:14
to get an apple reward.
246
602577
1339
da bi se dobila nagrada u vidu jabuke.
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
Pogledajmo kako to oni rade.
10:28
This is a young chimp. The young ones
248
616391
1493
Ovo je mlad čimpanza. Mladi
10:29
are better than the old ones, just like humans.
249
617884
2783
su bolji od starih, baš kao i kod ljudi.
10:32
And they're highly experienced, so they've done this
250
620667
1592
I imaju veliko iskustvo,
jer su ovo radili
jer su ovo radili
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
tisućama i tisućama puta.
10:35
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
252
623691
2884
Očito vježba ima veliki učinak,
što možete zamisliti.
što možete zamisliti.
10:39
(Laughter)
253
627928
1344
(Smijeh)
10:41
You can see they're very blasé and kind of effortless.
254
629272
1935
Vidi se da su vrlo ravnodušni
i to rade bez napora.
i to rade bez napora.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
255
631207
3928
Ne samo da to rade jako dobro,
već i na neki lijeni način.
već i na neki lijeni način.
10:47
Right? Who thinks you could beat the chimps?
256
635135
3435
Zar ne? Tko misli da može
pobijediti čimpanze?
pobijediti čimpanze?
10:50
Wrong. (Laughter)
257
638570
1596
Pogrešno. (Smijeh)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
258
640166
2438
Možemo pokušati. Pokušat ćemo.
Možda ćemo pokušati.
Možda ćemo pokušati.
10:54
Okay, so the next part of this study
259
642604
2590
Ok, sljedeći dio ove studije
10:57
I'm going to go quickly through
260
645194
1596
kroz koju ću preletjeti
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
261
646790
2692
zasnovan je na ideji Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis.
262
649482
3029
On je imao smjelu ideju koju je nazvao
kognitivna hipoteza razmjene.
kognitivna hipoteza razmjene.
11:04
We know chimps are faster and stronger.
263
652511
1292
Znamo da su čimpanze hitrije i jače.
11:05
They're also very obsessed with status.
264
653803
1680
Također su vrlo opsjednute statusom.
11:07
His thought was, maybe they've preserved brain activities
265
655483
2956
Njegova ideja je bila da su oni možda
očuvali moždane aktivnosti
očuvali moždane aktivnosti
11:10
and they practice them in development
266
658439
2168
koje kroz praksu razvijaju,
11:12
that are really, really important to them
267
660607
1851
jer je za njih doista, doista važno
11:14
to negotiate status and to win,
268
662458
2210
pregovarati se o statusu i pobijediti,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
269
664668
2998
što je nalik strategijskom razmišljanju
tijekom natjecanja.
tijekom natjecanja.
11:19
So we're going to check that out
270
667666
1580
To ćemo provjeriti
11:21
by having the chimps actually play a game
271
669246
2430
tako što će čimpanze odigrati igru
11:23
by touching two touch screens.
272
671676
2638
dodirivanjem dva
na dodir osjetljiva ekrana.
na dodir osjetljiva ekrana.
11:26
The chimps are actually interacting with each other through the computers.
273
674314
2440
Čimpanze zapravo međusobno komuniciraju
preko kompjutera.
preko kompjutera.
11:28
They're going to press left or right.
274
676754
1608
Pritiskat će lijevo ili desno.
11:30
One chimp is called a matcher.
275
678362
2113
Jedan čimpanza se zove mečer.
11:32
They win if they press left, left,
276
680475
1983
Oni pobjeđuju ako pritisnu lijevo, lijevo,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right, right.
277
682458
3169
kao onaj što pronalazi u igri skrivača,
ili desno, desno.
ili desno, desno.
11:37
The mismatcher wants to mismatch.
278
685627
1228
Kontramečer želi oponirati.
11:38
They want to press the opposite screen of the chimp.
279
686855
3076
Oni žele pritisnuti
suprotni ekran od čimpanza.
suprotni ekran od čimpanza.
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
689931
2544
Nagrade su kocke jabuke.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
692475
2528
Evo kako teoretičari igara
gledaju na ove podatke.
gledaju na ove podatke.
11:47
This is a graph of the percentage of times
282
695003
1614
Ovo je grafikon postotka
koliko je puta
koliko je puta
11:48
the matcher picked right on the x-axis,
283
696617
2618
mečer izabrao desno na x-osi
11:51
and the percentage of times they predicted right
284
699235
1516
i postotak koliko je puta predvidio desno
11:52
by the mismatcher on the y-axis.
285
700751
2868
kontramečer na y-osi.
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
703619
3200
Poenta je ovdje
ponašanje para igrača,
ponašanje para igrača,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
706819
2216
jedan pokušava odigrati,
drugi pokušava odgovoriti.
drugi pokušava odgovoriti.
12:01
The NE square in the middle -- actually NE, CH and QRE --
288
709035
3280
"NE" kvadrat u sredini -
u stvari "NE, CH" i "QRE" -
u stvari "NE, CH" i "QRE" -
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium, and others,
289
712315
2456
to su tri različite teorije
Nešovog ekvilibrijuma i drugih,
Nešovog ekvilibrijuma i drugih,
12:06
tells you what the theory predicts,
290
714771
2424
koje vam govore što teorija predviđa,
12:09
which is that they should match 50-50,
291
717195
2272
a to je da bi oni trebali odigrati 50-50,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
719467
2168
jer, primjerice, ako odigrate
previše puta lijevo,
previše puta lijevo,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
721635
2716
ja to mogu iskoristiti, ako sam
kontramečer, igrajući desno.
kontramečer, igrajući desno.
12:16
And as you can see, the chimps, each chimp is one triangle,
294
724351
2764
I kao što vidite, čimpanze,
svaki od njih je jedan trokut,
svaki od njih je jedan trokut,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
727115
3847
zaokružene su, kreću se oko te prognoze.
12:22
Now we move the payoffs.
296
730962
1774
Sada ćemo prijeći na naplatu.
12:24
We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher.
297
732736
3443
Mi ćemo zapravo za lijevo-lijevo
malo povisiti mečeru isplatu.
malo povisiti mečeru isplatu.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
736179
1520
Sada su dobili tri kocke jabuke.
12:29
Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift,
299
737699
2800
Po teoriji igara to bi trebalo da napravi
zaokret u ponašanju kontramečera,
zaokret u ponašanju kontramečera,
12:32
because what happens is, the mismatcher will think,
300
740499
1590
jer ono što se događa jest
da će on pomisliti:
da će on pomisliti:
12:34
oh, this guy's going to go for the big reward,
301
742089
1810
oh, ovaj tip pretendira
na veliku nagradu,
na veliku nagradu,
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
te ću zato ići desno,
ne bi li bio siguran da je neće dobiti.
ne bi li bio siguran da je neće dobiti.
12:38
And as you can see, their behavior moves up
303
746964
1665
I kao što vidite,
njihovo ponašanje se pomiče
njihovo ponašanje se pomiče
12:40
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
304
748629
3448
u pravcu ove promjene
u Nešovom ekvilibrijumu.
u Nešovom ekvilibrijumu.
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
305
752077
2314
Na koncu smo još jednom
promijenili isplate.
promijenili isplate.
12:46
Now it's four apple cubes,
306
754391
1192
Sada su četiri kocke jabuke
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
307
755583
2172
i njihovo ponašanje se ponovo
kreće ka Nešovom ekvilibrijumu.
kreće ka Nešovom ekvilibrijumu.
12:49
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
308
757755
2035
To je raspršeno okolo,
ali ako gledate prosjek,
ali ako gledate prosjek,
12:51
they're really, really close, within .01.
309
759790
2190
oni su doista vrlo blizu, unutar 0.01.
12:53
They're actually closer than any species we've observed.
310
761980
3199
Oni su zapravo bliži od bilo koje vrste
koju smo promatrali.
koju smo promatrali.
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
311
765179
3193
Kako je s ljudima?
Mislite da ste pametniji od čimpanza?
Mislite da ste pametniji od čimpanza?
13:00
Here's two human groups in green and blue.
312
768372
3567
Evo dvije grupe ljudi
u zelenom i plavom.
u zelenom i plavom.
13:03
They're closer to 50-50. They're not responding to payoffs as closely,
313
771939
3744
Oni su bliže 50-50.
Ne reagiraju na isplate baš toliko,
Ne reagiraju na isplate baš toliko,
13:07
and also if you study their learning in the game,
314
775683
1450
i također ako proučavate
njihovo učenje u igri,
njihovo učenje u igri,
13:09
they aren't as sensitive to previous rewards.
315
777133
1985
nisu toliko osjetljivi
na prethodne nagrade.
na prethodne nagrade.
13:11
The chimps are playing better than the humans,
316
779118
1364
Čimpanze igraju bolje od ljudi,
13:12
better in the sense of adhering to game theory.
317
780482
2423
bolje u smislu pridržavanja
teoriji igara.
teoriji igara.
13:14
And these are two different groups of humans
318
782905
1419
Radi se o dvije različite grupe ljudi
13:16
from Japan and Africa. They replicate quite nicely.
319
784324
3196
iz Japana i iz Afrike.
Oni ponavljaju posve lijepo.
Oni ponavljaju posve lijepo.
13:19
None of them are close to where the chimps are.
320
787520
3235
Nitko od njih nije ni blizu čimpanzama.
13:22
So here are some things we learned today.
321
790755
1755
Dakle, evo nekoliko stvari
koje smo danas naučili.
koje smo danas naučili.
13:24
People seem to do a limited amount of strategic thinking
322
792510
1938
Ljudi se izgleda ograničeno koriste
strategijskim razmišljanjem
strategijskim razmišljanjem
13:26
using theory of mind.
323
794448
1811
koristeći teoriju uma.
13:28
We have some preliminary evidence from bargaining
324
796259
1917
Imamo neke preliminarne dokaze
kada se radi o pogađanju
kada se radi o pogađanju
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
325
798176
2492
da bi se rani znaci upozorenja u mozgu
mogli koristiti za predviđanje
mogli koristiti za predviđanje
13:32
whether there will be a bad disagreement that costs money,
326
800668
2226
da li će doći do ne slaganja
koje je loše i povlači troškove
koje je loše i povlači troškove
13:34
and chimps are better competitors than humans,
327
802894
1840
i da su čimpanze bolji natjecatelji od ljudi,
13:36
as judged by game theory.
328
804734
2464
sudeći po teoriji igara.
13:39
Thank you.
329
807198
1857
Hvala.
13:41
(Applause)
330
809055
3573
(Pljesak)
ABOUT THE SPEAKER
Colin Camerer - Behavioral economistColin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making.
Why you should listen
Colin Camerer focuses on brain behavior during decision making, strategizing and market trading. He is the Robert Kirby Professor of Behavioral Finance and Economics at the California Institute of Technology. A child prodigy in his youth, Camerer received a B.A. in quantitative studies from Johns Hopkins when he was just 17 and a PhD in decision theory from the University of Chicago Graduate School of Business when he was 22. Camerer's research departs from previous theory in that it does not assume the mind to be a rational and perfect system, but rather focuses on the limitations of everyday people when they play actual games, and seeks to predict how they will behave in situations that involve strategy. His studies focus on neurological findings from economic experiments in the lab (on humans -- and monkeys!) Camerer is the author of Behavioral Game Theory.
Colin Camerer | Speaker | TED.com