TEDxCaltech
Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?
كولن كاميرير: علم الأعصاب، نظرية اللعبة، والقرود
Filmed:
Readability: 3.9
1,516,785 views
عندما يحاول شخصين عقد صفقة - سواء كانت للمنافسة أو للتعاون - ما يحدث في الواقع داخل أدمغتهم؟ الخبير في السلوك الاقتصادي كولن كاميرير يعرض بحث يكشف مدى ضئولة قدرتنا على التنبؤ بما يفكر به الآخرين. و يقدم دراسة غير متوقعة تظهر أن الشمبانزي قد يكون أفضل في ذلك أكثر منا. (تم تصوير في 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
اليوم سأتحدّث على وضع الاستراتيجيّات لدماغ.
00:14
We're going to use an unusual combination of tools
1
2815
2238
سوف نقوم باستعمال مجموعة غير معتادة من الأدوات
00:17
from game theory and neuroscience
2
5053
2013
من نظريّة اللعبة و علم الأعصاب
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
3
7066
2967
لفهم كيفيّة تفاعل النّاس اجتماعيّا عندما تكون المبادئ على المحكّ.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
4
10033
3971
نظريّة الألعاب هي في الأصل فرع من الرّياضيات التطبيقيّة،
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
5
14004
2986
تستعمل في العادة في الاقتصاد، العلوم السياسيّة و قليلا في البيولوجيا،
00:28
that gives us a mathematical taxonomy of social life
6
16990
3289
و التي تعطينا التّصنيف الرياضيّ للحياة الاجتماعيّة
00:32
and it predicts what people are likely to do
7
20279
2131
و تتنبّؤ بما قد يقوم به النّاس على الأغلب
00:34
and believe others will do
8
22410
1194
و ما يعتقدون أنّ الآخرين سيقومون به
00:35
in cases where everyone's actions affect everyone else.
9
23604
3390
في حالات عندما تكون لأفعال كلّ شخص تأثير في البقيّة.
00:38
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
10
26994
3478
هذا ينطبق على العديد من الأمور: المنافسة، التّعاون، التّفاوض،
00:42
games like hide-and-seek, and poker.
11
30472
3291
و الألعاب مثل الغمّيضة، و البوكر.
00:45
Here's a simple game to get us started.
12
33763
2239
إليكم هذه اللّعبة البسيطة كبداية.
00:48
Everyone chooses a number from zero to 100,
13
36002
2162
كلّ شخص يختار رقما من 0 إلى 100،
00:50
we're going to compute the average of those numbers,
14
38164
2446
وسنقوم بحساب معدّل الأرقام
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
15
40610
4194
ومن سيكون أقرب إلى ثلثي المعدّل سيربح جائزة.
00:56
So you want to be a little bit below the average number,
16
44804
2269
فب هذه الحالة، سترغب أن تختار رقما أقلّ من المعدّل،
00:59
but not too far below, and everyone else wants to be
17
47073
2236
لكن ليس أقلّ كثيرا، و الجميع يريد ذلك
01:01
a little bit below the average number as well.
18
49309
1945
أن يختاروا رقما أقلّ المعدّل قليلا.
01:03
Think about what you might pick.
19
51254
2579
فكّروا في ما ستختارونه.
01:05
As you're thinking, this is a toy model of something like
20
53833
3271
كما تفكّرون، هذه اللّعبة نموذج مشابه لعمليّة
01:09
selling in the stock market during a rising market. Right?
21
57104
2812
بيع في سوق الأسهم خلال ارتفاع أسعارها. أليس كذلك؟
01:11
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
22
59916
2225
لا ترغب في البيع مبكّرا حتّى لا تفوّت المرابيح،
01:14
but you don't want to wait too late
23
62141
2180
لكنّك لا ترغب في الانتظار مطوّلا
01:16
to when everyone else sells, triggering a crash.
24
64321
2401
إلى أن يبيع كلّ الأشخاص الآخرين، متسبّبين في أزمة.
01:18
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
25
66722
2879
تريد أن تكون متقدّما قليلا في منافستك مع الآخرين، لكن ليس متقدّما بعيدا جدّا عنهم.
01:21
Okay, here's two theories about how people might think about this,
26
69601
3613
حسنا، هناك نظريّتان حول كيفيّة تفكير النّاس بهذا الموضوع،
01:25
and then we'll see some data.
27
73214
1396
سأريكم بعض البيانات.
01:26
Some of these will sound familiar because you probably are
28
74610
2191
بعضها قد بيدو مألوفا، لأنّكم على الأرجح
01:28
thinking that way. I'm using my brain theory to see.
29
76801
3799
تفكّرون بتلك الطّريقة. أنا أستعمل نظريّة الدّماغ خاصّتي لأعرف.
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
30
80600
3110
العديد يقولون:"لا أدري فعلا ما الذي سيختاره الآخرون،
01:35
so I think the average will be 50."
31
83710
1673
لذلك أظنّ أنّ المعدّل سيكون 50."
01:37
They're not being really strategic at all.
32
85383
1911
هذا ليس تفكيرا استراتيجيّا على الإطلاق.
01:39
"And I'll pick two-thirds of 50. That's 33." That's a start.
33
87294
3352
"وسأنتقي ثلثي 50، أي 33." هذه بداية.
01:42
Other people who are a little more sophisticated,
34
90646
1892
النّاس الآخرون، الذين يفكّرون بطريقة أكثر تعقيدا،
01:44
using more working memory,
35
92538
1476
مستعملين ذاكرتهم العاملة أكثر،
01:46
say, "I think people will pick 33 because they're going to pick a response to 50,
36
94014
3904
يفكّرون:"أظنّ أنّ الآخرين سيختارون 33 لأنّهم يظنّون أنّه الاختيار الصّائب،
01:49
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
37
97918
2968
لذلك سأختار 22 التي هي ثلثي 33."
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
38
100886
2479
هم متقدّمون خطوة إضافيّة عن الآخرين، خطوتين.
01:55
That's better. And of course, in principle,
39
103365
2617
هذا أفضل. و بالطّبع، مبدئيّا،
01:57
you could do three, four or more,
40
105982
1827
يمكنكن أن تتقدّم 3 أو 4 خطوات أو أكثر،
01:59
but it starts to get very difficult.
41
107809
1869
لكن الأمر يزداد صعوبة.
02:01
Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse
42
109678
2592
مثلما في اللّغة و في ميادين أخرى، نعلم أنّه من الصّعب على النّاس أن يحلّلوا
02:04
very complex sentences with a kind of recursive structure.
43
112270
3634
الجمل المركّبة جدّا، ذات التّركيبة المتداخلة.
02:07
This is called a cognitive hierarchy theory, by the way.
44
115904
1734
على فكرة، هذا ما يسمّى نظريّة التّسلسل الهرمي المعرفي.
02:09
It's something that I've worked on and a few other people,
45
117638
2556
إنّه أمر عملت عليه مع مجموعة من النّاس،
02:12
and it indicates a kind of hierarchy along with
46
120194
2220
وهو يشير إلى وجود نوع من التّسلسل الهرمي
02:14
some assumptions about how many people stop at different steps
47
122414
2254
مع بعض الافتراضات حول الخطوات التي يتوقّف عندها النّاس
02:16
and how the steps of thinking are affected
48
124668
1884
و كيفيّة تتأثّر مراحل التّفكير بالعديد
02:18
by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
49
126552
3696
من المتغيّرات المثيرة للاهتمام و الأشخاص، كما سنرى قريبا.
02:22
A very different theory, a much more popular one, and an older one,
50
130248
3386
هناك نظريّة مختلفة كثيرا، و أكثر رواجا، و أقدم،
02:25
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
51
133634
3540
يعود الفضل فيها لشهرة جون ناش من فيلم "A Beautiful Mind"
02:29
is what's called equilibrium analysis.
52
137174
2240
و اسمها تحليل التّوازن.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
53
139414
2454
إن كنت قد أخذت يوما ما درسا في نظريّة الألعاب بأيّ مستوى،
02:33
you will have learned a little bit about this.
54
141868
1713
لكنت قد تعلّمت القليل بهذا الشأن.
02:35
An equilibrium is a mathematical state in which everybody
55
143581
2855
التّوازن هو حالة رياضيّة حيث كلّ شخص فيها
02:38
has figured out exactly what everyone else will do.
56
146436
2449
اكتشف تماما ما الذي سيفعله الآخرون.
02:40
It is a very useful concept, but behaviorally,
57
148885
2007
إنّه مفهوم مفيد جدّا، لكنّه من وجهة نظر سلوكيّة،
02:42
it may not exactly explain what people do
58
150892
2003
قد لا يتمكّن من تفسير ما يفعله الأشخاص
02:44
the first time they play these types of economic games
59
152895
2735
في المرّة الأولى التي يلعبون فيها هذا النّوع من الألعاب الاقتصاديّة
02:47
or in situations in the outside world.
60
155630
2333
أو في المواقف بالعالم الخارجيّ.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
61
157963
2338
في هذه الحالة، التّوازن يقوم بتنبّؤ جريء،
02:52
which is everyone wants to be below everyone else,
62
160301
2860
وهو أنّ كلّ شخص يريد أن يكون أقلّ من الآخرين،
02:55
therefore they'll play zero.
63
163161
2291
لذلك سيختارون الصّفر.
02:57
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times.
64
165452
3009
لنرى ما الذي يحدث. تمّ القيام بهذه التّجربة عديد المرّات.
03:00
Some of the earliest ones were done in the '90s
65
168461
1883
أقدمها أجريت في تسعينات القرن الماضي
03:02
by me and Rosemarie Nagel and others.
66
170344
2645
قام بها روزماري ناغال و أنا و آخرون.
03:04
This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in
67
172989
2985
ههذ بيانات رائعة عن 9 آلاف شخص من الذين كتبوا
03:07
to three newspapers and magazines that had a contest.
68
175974
2880
ل3 جرائد و مجلّات كانت بها مسابقات.
03:10
The contest said, send in your numbers
69
178854
1814
المسابقة تقول، أرسلوا أرقامكم
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
70
180668
3155
و أيّ شخص يكون رقمه قريبا من ثلثي الأرقام سوف يربح جائزة هامّة.
03:15
And as you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
71
183823
3088
وكما ترون، هناك الكثير من البيانات هنا، تستطيعون رؤية المستقيمات بوضوح.
03:18
There's a spike at 33. Those are people doing one step.
72
186911
3381
هناك ارتفاع في رقم 33. هؤلاء النّاس فكّروا خطوة واحدة.
03:22
There is another spike visible at 22.
73
190292
2497
هناك ارتفاع آخر واضح في رقم 22.
03:24
And notice, by the way, that most people pick numbers right around there.
74
192789
2292
ولاحظوا أنّ معظم النّاس اختاروا أرقاما من هذه المنطقة هنا.
03:27
They don't necessarily pick exactly 33 and 22.
75
195081
2510
لم يختاروا بالضّرورة رقم 33 و 22.
03:29
There's something a little bit noisy around it.
76
197591
2056
هناك أمر مريب هنا.
03:31
But you can see those spikes, and they're there.
77
199647
1478
لكن تستطيعون رؤية هذه الأعمدة، إنّها هناك.
03:33
There's another group of people who seem to have
78
201125
1710
إليكم فريقا آخر يبدو كأنّه
03:34
a firm grip on equilibrium analysis,
79
202835
2075
أحكم بقبضته على تحليل التّوازن،
03:36
because they're picking zero or one.
80
204910
2395
لأنّه اختار إمّا رقم 0 أو 1.
03:39
But they lose, right?
81
207305
2089
لكنّهم سيخسرون، أليس كذلك؟
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
82
209394
3192
لانّ انتقاء رقم منخفض هو اختيار سيّء
03:44
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
83
212586
2820
إن لم يكن بقيّة النّاس يقومون بتحليل التّوازن هم أيضا.
03:47
So they're smart, but poor.
84
215406
2112
إنّهم أذكياء، لكن فقراء.
03:49
(Laughter)
85
217518
2088
(ضحك)
03:51
Where are these things happening in the brain?
86
219606
1969
أين يحدث كلّ هذا بالدّماغ؟
03:53
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
87
221575
3875
أحد الدّراسات التي قام بها كوريسيلي و ناجال تعطينا إجابة دقيقة و مثيرة للاهتمام.
03:57
So they had people play this game
88
225450
1508
لقد جعلوا أناسا يلعبون هذه اللّعبة
03:58
while they were being scanned in an fMRI,
89
226958
2217
بينما قاموا هم بعملية مسح بالرّنين المغناطيسي الوظيفيّ،
04:01
and two conditions: in some trials,
90
229175
2271
وكان هناك وضعين: في أحد التّجارب،
04:03
they're told you're playing another person
91
231446
1515
تمّ اخبارهم أنّهم يلعبون مع شخص آخر
04:04
who's playing right now and we're going to match up
92
232961
1588
يلعب في نفس الوقت، و سنرى
04:06
your behavior at the end and pay you if you win.
93
234549
2204
سلوكك في النّهاية ثمّ نعطيك الأموال إن ربحت.
04:08
In the other trials, they're told, you're playing a computer.
94
236753
1978
في محاولات أخرى، تمّ اخبارهم أنّهم يلعبون ضدّ حاسوب.
04:10
They're just choosing randomly.
95
238731
1634
فيقومون باختيار عشوائيّ.
04:12
So what you see here is a subtraction
96
240365
2077
ما ترونه هنا هو تقليل من
04:14
of areas in which there's more brain activity
97
242442
2750
بعض المناطق التي بها أكثر نشاط دماغيّ
04:17
when you're playing people compared to playing the computer.
98
245192
2976
عندما تلعب مع ناس مقارنة باللّعب مع حاسوب.
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
99
248168
1991
سترون نشاطا ببعض المناطق مثل
04:22
medial prefrontal cortex, dorsomedial, however, up here,
100
250159
3237
الفص الجبهي الوسطيّ، الفصّ الوسطيّ الجبهيّ، وأيضا هنا في الأعلى
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
101
253396
1851
الفصّ الفوق جبهيّ البطنيّ،
04:27
anterior cingulate, an area that's involved
102
255247
1354
والحزام الأماميّ، منطقة تتدخّل في
04:28
in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says,"
103
256601
3637
العديد من أنواع تسوية النّزاعات، كما لو كنت تلعب "Simon Says"
04:32
and also the right and left temporoparietal junction.
104
260238
3814
وأيضا التقاطع الصدعيّ الأيمن و الأيسر.
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known
105
264052
2466
كلّ هذه المناطق التي يعرف أنّها جزء
04:38
to be part of what's called a "theory of mind" circuit,
106
266518
2321
ممّا يسمّى بدائرة نظريّة العقل،
04:40
or "mentalizing circuit."
107
268839
1901
أو الدائرة التعقليّة.
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
108
270740
3378
إنّها دائرة تستعمل لتخيّل ما قد يقدم عليه الآخرون.
04:46
So these were some of the first studies to see this
109
274118
2240
هذه كانت بعض أولى الدّراسات
04:48
tied in to game theory.
110
276358
2033
مرتبطة بنظريّة الألعاب.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
111
278391
2240
ما يحدث مع تلك الأنواع من الخطوة والخطوتين؟
04:52
So we classify people by what they picked,
112
280631
2071
لذلك نصنف الناس بما أختاروا،
04:54
and then we look at the difference between
113
282702
1667
وثم ننظر إلى الفرق بين
04:56
playing humans versus playing computers,
114
284369
1975
لعب البشر مقابل لعب الحواسب الألية،
04:58
which brain areas are differentially active.
115
286344
1891
أي مناطق الدماغ نشيطة بشكل مختلف.
05:00
On the top you see the one-step players.
116
288235
1752
في الأعلى يمكنكم رؤية لاعبين الخطوة الأولى.
05:01
There's almost no difference.
117
289987
1520
تقريباً لا يوجد فرق.
05:03
The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too.
118
291507
2940
والسبب هو أنهم يتعاملوا مع الأشخاص الاخرين مثل جهاز كمبيوتر، والدماغ أيضا.
05:06
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
119
294447
4141
اللاعبين في الأسفل، يمكنك مشاهدة كل نشاط في dorsomedial PFC.
05:10
So we know that those two-step players are doing something differently.
120
298588
2051
لذلك نعرف أن هؤلاء لاعبين الخطوتين يقومون بشيء مختلف.
05:12
Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?"
121
300639
3096
الآن إذا كنت تريد الرجوع خطوة إلى الوراء، وتقول، "ماذا يمكننا أن نفعل بهذه المعلومات؟"
05:15
you might be able to look at brain activity and say,
122
303735
1821
قد تكون قادراً على إلقاء نظرة على نشاط الدماغ وتقول:
05:17
"This person's going to be a good poker player,"
123
305556
1499
"هذا الشخص سوف يكون لاعب بوكر جيد،"
05:19
or, "This person's socially naive,"
124
307055
1929
أو، "هذا الشخص إجتماعياً سذاج،"
05:20
and we might also be able to study things
125
308984
1278
و قد يمكننا أيضاً دراسة أمور
05:22
like development of adolescent brains
126
310262
1598
مثل تنمية أدمغة المراهقين
05:23
once we have an idea of where this circuitry exists.
127
311860
3354
عندما يكون لدينا فكرة عن أين توجد هذه الدوائر.
05:27
Okay. Get ready.
128
315214
2612
حسنا.ً كن مستعد.
05:29
I'm saving you some brain activity,
129
317826
2123
أنا أوفر عليك بعضاً من نشاط الدماغ،
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
130
319949
2810
لأنك لا تحتاج إلى إستخدام خلايا مكتشف الشعر لديك.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
131
322759
2888
وينبغي عليك إستخدام تلك الخلايا لتفكير بعناية في هذه اللعبة.
05:37
This is a bargaining game.
132
325647
1935
هذه لعبة مساومة.
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
133
327582
2556
أثنين من اللأعبين الذين يتم فحصهم بإستخدام أقطاب EEG
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
134
330138
2877
سوف يقومون بالمساومة بأكثر من دولار واحد إلى ستة دولارات.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually earn that money.
135
333015
2664
إذا كان بإستطاعتهم فعل ذلك في 10 ثوان، سوف يكسبون بالفعل ذلك المال.
05:47
If 10 seconds goes by and they haven't made a deal, they get nothing.
136
335679
3040
إذا مرت 10 ثوان، و لم يقموا بإتمام صفقة، سوف يحصلون على لا شيء.
05:50
That's kind of a mistake together.
137
338719
1683
وهذا النوع من الخطأ.
05:52
The twist is that one player, on the left,
138
340402
2817
الحيلة هنا هي أن لاعب واحد, في اليسار
05:55
is informed about how much on each trial there is.
139
343219
2688
أُبلغ عن مقدار المبلغ في كل تجربة.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
140
345907
2232
يخوضوا الكثير من التجارب بمبالغ مختلفة في كل مرة.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
141
348139
2241
في هذه الحالة، أنهم يعرفون أن هناك أربعة دولارات.
06:02
The uninformed player doesn't know,
142
350380
1877
الأعب الذي لم يُبلغ لا يعرف عن كل ذا،
06:04
but they know that the informed player knows.
143
352257
2054
ولكنهم يعرفون أن الأعب الذي تم تبليغة يعرف.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
144
354311
2059
لذلك التحدي للأعب الذي لا يعرف هو القول،
06:08
"Is this guy really being fair
145
356370
1470
"هل هذا الرجل حقاً عادل
06:09
or are they giving me a very low offer
146
357840
1854
أوهل هم يقدمون لي عرض بسعر منخفض جداً
06:11
in order to get me to think that there's only one or two dollars available to split?"
147
359694
3078
من أجل جعلي أعتقد أن هناك فقط دولار أو دولارين يمكن تقسيمها؟ "
06:14
in which case they might reject it and not come to a deal.
148
362772
3154
في اي حالة من الممكن أن يرفضوا ولا يتتوصلوا إلى اتفاق.
06:17
So there's some tension here between trying to get the most money
149
365926
2950
لذا هناك بعض التوتر هنا بين المحاولة للحصول على أكبر قدر من المال
06:20
but trying to goad the other player into giving you more.
150
368876
2573
ولكن المحاولة لإستدراج اللاعب الآخر إلى إعطائك أكثر.
06:23
And the way they bargain is to point on a number line
151
371449
2330
والطريقة التي يساومون بها هي وضع نقطة على خط مرقم
06:25
that goes from zero to six dollars,
152
373779
1806
يبدأ من صفر إلى ستة دولارات،
06:27
and they're bargaining over how much the uninformed player gets,
153
375585
2978
و يساومون على كم يحصل الأعب الذي لايعرف،
06:30
and the informed player's going to get the rest.
154
378563
1585
و الأعب الذي يعرف سوف يحصل على المال المتبقي.
06:32
So this is like a management-labor negotiation
155
380148
2575
لذلك هذا مثل إجراء مفاوضات على إدارة العمال
06:34
in which the workers don't know how much profits
156
382723
2733
حيث أن العمال لا يعرفون مقدار الأرباح
06:37
the privately held company has, right,
157
385456
2667
الشركة التي يملكها القطاع الخاص لديها، الحق,
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
158
388123
2368
أنهم يريدون ربما تملك المزيد من الأموال،
06:42
but the company might want to create the impression
159
390491
1836
ولكن قد ترغب الشركة في خلق الانطباع
06:44
that there's very little to split: "I'm giving you the most that I can."
160
392327
2932
أنه يوجد هناك القليل جداً للتقسيم: "أنا إعطيك كل ما يمكنني."
06:47
First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face.
161
395259
4231
اولاً بعض من السلوك. لذلك مجموعة من ثنائي المشاركين في الدراسة يلعبون وجه لوجه
06:51
We have some other data where they play across computers.
162
399490
1836
ولدينا بعض البيانات الأخرى حيث أنهم يلعبون عبر أجهزة الكمبيوتر.
06:53
That's an interesting difference, as you might imagine.
163
401326
1738
هذا فرق مثيرة لاهتمام، كما قد تتصورون.
06:55
But a bunch of the face-to-face pairs
164
403064
2202
لكن مجموعة من أزواج لاعبي الوجه-للوجه
06:57
agree to divide the money evenly every single time.
165
405266
3693
وافقوا على تقسيم المال بالتساوي كل مرة واحدة.
07:00
Boring. It's just not interesting neurally.
166
408959
2906
مملة. أنها ليست مثيرة للاهتمام عصبياً.
07:03
It's good for them. They make a lot of money.
167
411865
2514
أنها جيدة بالنسبة لهم. يصنعون الكثير من المال.
07:06
But we're interested in, can we say something about
168
414379
2672
ولكن نحن مهتمون في، هل يمكن أن نقول شيئا
07:09
when disagreements occur versus don't occur?
169
417051
2536
عندما تحدث الخلافات مقابل عندما لا تحدث؟
07:11
So this is the other group of subjects who often disagree.
170
419587
2357
لذلك هذا هي مجموعة أخرى من العينات الذين يختلفون في كثير من الأحيان.
07:13
So they have a chance of -- they bicker and disagree
171
421944
2768
لذلك لديهم فرصة- يتشاجرون ويختلفون
07:16
and end up with less money.
172
424712
1307
وفي النهاية يحصلون على مالاً قليلاً.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
173
426019
3917
قد يكون من المحتمل أن يصبحون مخولين للظهور في البرنامج التلفزيوني "Real Housewives"
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
تشاهدون على اليسار،
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
175
431872
2664
عندما يكون المبلغ المقسم دولار واحد أو اثنين أو ثلاثة،
07:26
they disagree about half the time,
176
434536
1648
يختلفون لما يقارب النصف الساعة،
07:28
and when the amount is four, five, six, they agree quite often.
177
436184
2192
وعندما يكون المبلغ أربعة، خمسة، ستة، يتفقون في كثير من الأحيان.
07:30
This turns out to be something that's predicted
178
438376
1874
أتضح أن هذا شيئاً يمكن توقعة
07:32
by a very complicated type of game theory
179
440250
2204
عن طريق نوع معقد جداً من نظرية اللعبة
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
180
442454
2809
يجب عليك الحضور إلى مدرسة دراسات عليا في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا و تعلمها.
07:37
It's a little too complicated to explain right now,
181
445263
2172
أنها معقدة بعض الشيء لشرحها الآن،
07:39
but the theory tells you that this shape kind of should occur.
182
447435
3416
ولكن النظرية تخبرك أنه ذلك الشكل يجب ان يحدث .
07:42
Your intuition might tell you that too.
183
450851
2216
حدسك قد يقول لك ذلك أيضاً.
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
184
453067
2240
الآن سوف أريكم النتائج من تسجيل EEG.
07:47
Very complicated. The right brain schematic
185
455307
2353
معقدة للغاية. التخطيط الدماغي في اليمين
07:49
is the uninformed person, and the left is the informed.
186
457660
2863
هو للشخص اللذي لم يعرف، والذي في اليسار للشخص الذي يعلم.
07:52
Remember that we scanned both brains at the same time,
187
460523
2800
تذكر أننا قمنا بمسح ضوئي للدماغين معاَ في الوقت نفسه،
07:55
so we can ask about time-synced activity
188
463323
2392
ليمكنا السؤال عن النشاط التي تمت مزامنتها
07:57
in similar or different areas simultaneously,
189
465715
3224
في مجالات مماثلة أو مختلفة في وقت واحد،
08:00
just like if you wanted to study a conversation
190
468939
2264
تماماَ مثل إذا أردت دراسة محادثة
08:03
and you were scanning two people talking to each other
191
471203
1936
وكنت تفحص شخصين يتحدثون مع بعضهم البعض
08:05
and you'd expect common activity in language regions
192
473139
2360
وكنت تتوقع نشاط مشترك في مناطق اللغة
08:07
when they're actually kind of listening and communicating.
193
475499
2385
عندما يكونوا الواقع يستمعون ويتخاطبون.
08:09
So the arrows connect regions that are active at the same time,
194
477884
3927
لذا الأسهم توصل المناطق التي تكون نشطه في الوقت نفسه،
08:13
and the direction of the arrows flows
195
481811
2040
واتجاه الأسهم تتدفق
08:15
from the region that's active first in time,
196
483851
2480
من المنطقة التي تنشط أولاً،
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
197
486331
3568
ويذهب رأس السهم إلى المنطقة التي تكون نشطة في وقت لاحق.
08:21
So in this case, if you look carefully,
198
489899
2216
لذلك في هذه الحالة، إذا نظرت بعناية،
08:24
most of the arrows flow from right to left.
199
492115
1857
أكثر الأسهم تتجه من اليمين إلى اليسار.
08:25
That is, it looks as if the uninformed brain activity
200
493972
3280
أي، إنها تبدو كما لو كان نشاط الدماغ للشخص الذي لا يعلم
08:29
is happening first,
201
497252
1959
يحدث أولاً،
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
202
499211
3515
ومن ثم تبعتها نشاط في دماغ الشخص الذي يعلم .
08:34
And by the way, these were trials where their deals were made.
203
502726
3692
وبالمناسبة، هذه كانت محاكات حيث تمت الصفقات.
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
هذا من أول ثانيتين.
08:40
We haven't finished analyzing this data,
205
508198
1980
لم ننتهي من تحليل هذه البيانات،
08:42
so we're still peeking in, but the hope is
206
510178
1900
لذلك مازلنا ننظر، ولكن الأمل
08:44
that we can say something in the first couple of seconds
207
512078
2564
هو أن نستطيع أن نقول شيئا في أول زوجين من ثانية
08:46
about whether they'll make a deal or not,
208
514642
1723
عن ما إذا سوف يعقدون الصفقة أم لا،
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
209
516365
2043
و التي يمكن أن تكون مفيدة جداً في التفكير بشأن تجنب التقاضي
08:50
and ugly divorces and things like that.
210
518408
1928
وحالات الطلاق القبيح، وأشياء من هذا القبيل.
08:52
Those are all cases in which a lot of value is lost
211
520336
2883
تلك هي جميع الحالات التي فقدت الكثير من قيمة
08:55
by delay and strikes.
212
523219
2976
بالتأخير والإضرابات.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
213
526195
2030
هنا حالة يحدث فيها خلافات.
09:00
You can see it looks different than the one before.
214
528225
2173
يمكنك أن ترى أنها تبدو مختلفة عن تلك التي قبل.
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
يوجد هناك الكثير من الأسهم.
09:04
That means that the brains are synced up
216
532647
1511
وهذا يعني أن تتم مزامنة العقول
09:06
more closely in terms of simultaneous activity,
217
534158
2552
بشكل أقرب من حيث النشاط المتزامن،
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
218
536710
2010
ومن الواضح أن الأسهم تتدفق من اليسار إلى اليمين.
09:10
That is, the informed brain seems to be deciding,
219
538720
2242
أي، يبدو الدماغ المُخبر يقرر،
09:12
"We're probably not going to make a deal here."
220
540962
2288
"أننا ربما لا نقوم بصفقة هنا."
09:15
And then later there's activity in the uninformed brain.
221
543250
3225
وثم بعد ذلك هناك نشاط في الدماغ الغير مُخبر.
09:18
Next I'm going to introduce you to some relatives.
222
546475
2503
بعد ذلك سوف أعرض لكم بعض الأقارب.
09:20
They're hairy, smelly, fast and strong.
223
548978
2261
هم كثيري الشعر و ذوا روائح كريهة، وسريعون و أقوياء.
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
224
551239
3190
قد تفكير في أخر عيد الشكر لك.
09:26
Maybe if you had a chimpanzee with you.
225
554429
2693
ربما لو كان لديك شمبانزي .
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree
226
557122
3461
تشارلز داروين وأنا وأنت قد قُطعنا من شجرة عائلة
09:32
from chimpanzees about five million years ago.
227
560583
2259
شمبانزي منذ حوالي 5 مليون سنة مضت.
09:34
They're still our closest genetic kin.
228
562842
1968
لا يزالون أقرب الأقرباء الوراثيون لنا.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
229
564810
1737
نحن نتشاطر 98.8 في المائة من الجينات.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
230
566547
2800
نتشاطرالكثير من الجينات معهم أكثر من ما يتشاطره الحمير الوحشية مع الخيول.
09:41
And we're also their closest cousin.
231
569347
1717
ونحن أيضا أبناء عمومتهم الأقرب.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
232
571064
3002
لديهم علاقة وراثية أكثر لنا من الغوريلا.
09:46
So how humans and chimpanzees behave differently
233
574066
2528
فكيف البشر والشمبانزي تتصرف بشكل مختلف
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
234
576594
2455
قد تخبرنا الكثير عن تطور الدماغ.
09:51
So this is an amazing memory test
235
579049
2601
لذا هذا اختبار ذاكرة مذهل
09:53
from Nagoya, Japan, Primate Research Institute,
236
581650
2816
من Primate Research Institute ناغويا، اليابان،
09:56
where they've done a lot of this research.
237
584466
1778
حيث أنهم فعلوا الكثير من البحث.
09:58
This goes back quite a ways. They're interested in working memory.
238
586244
2340
هذا يعود الى طرق قديمة. مهتمين في الذاكرة العاملة.
10:00
The chimp is going to see, watch carefully,
239
588584
1772
الشمبانزي سوف تنظر، تراقب بعناية،
10:02
they're going to see 200 milliseconds' exposure
240
590356
2202
سوف يشاهدون 200ميلي ثانية من التعرض
10:04
— that's fast, that's eight movie frames —
241
592558
1994
– السريع، أي فيلم سرعته ثمانية إطارات —
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
242
594552
1951
من الرقم واحد، اثنين، ثلاثة، أربعة، خمسة.
10:08
Then they disappear and they're replaced by squares,
243
596503
1998
ثم تختفي وتُستبدل بمربعات،
10:10
and they have to press the squares
244
598501
1755
ويجب عليهم الضغط على المربعات
10:12
that correspond to the numbers from low to high
245
600256
2321
التي تتوافق مع الأرقام من على ارتفاع منخفض
10:14
to get an apple reward.
246
602577
1339
للحصول على تفاحة كامكافأة .
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
دعونا نرى كيف يمكنهم فعل ذلك.
10:28
This is a young chimp. The young ones
248
616391
1493
هذا هو شمبانزي صغير. الصغار
10:29
are better than the old ones, just like humans.
249
617884
2783
أفضل من الكبار، تماما مثل البشر.
10:32
And they're highly experienced, so they've done this
250
620667
1592
ولديهم خبرة عالية، لذلك قد فعلوا هذا
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
الآلاف والآلاف من المرات.
10:35
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
252
623691
2884
ومن الواضح أن هناك تأثير كبير من تدريب، كما يمكنك أن تتخيل.
10:39
(Laughter)
253
627928
1344
(ضحك)
10:41
You can see they're very blasé and kind of effortless.
254
629272
1935
يمكنك أن ترى أنهم غير مبالين ونوع ما كسولين .
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
255
631207
3928
ليس فقط يمكنهم فعل ذلك جيداً، يفعلون ذلك في نوع من الكسل.
10:47
Right? Who thinks you could beat the chimps?
256
635135
3435
أليس كذلك؟ من يعتقد أنه يمكنك التغلب على الشمبانزي؟
10:50
Wrong. (Laughter)
257
638570
1596
خطاء. (ضحك)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
258
640166
2438
يمكننا المحاوله. سوف نحاول. ربما سنحاول.
10:54
Okay, so the next part of this study
259
642604
2590
حسناً، الجزء التالي من هذه الدراسة
10:57
I'm going to go quickly through
260
645194
1596
سوف أعرضها بشكل سريع
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
261
646790
2692
تستند فكرتها على Tetsuro Matsuzawa .
11:01
He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis.
262
649482
3029
كان لديه فكرة جريئة --ما أسماه بفرضية المفاضلة الإدراكية.
11:04
We know chimps are faster and stronger.
263
652511
1292
نحن نعلم أن الشمبانزي أسرع وأقوى.
11:05
They're also very obsessed with status.
264
653803
1680
كما أنهم مهووس جداً بالأوضاع.
11:07
His thought was, maybe they've preserved brain activities
265
655483
2956
فكرته كانت، ربما أنهم حفظوا أنشطة الدماغ
11:10
and they practice them in development
266
658439
2168
وأستخدموها في النمو
11:12
that are really, really important to them
267
660607
1851
زالذي هو حقاً، حقاً مهم لهم
11:14
to negotiate status and to win,
268
662458
2210
للتفاوض بشأن الوضع والفوز،
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
269
664668
2998
وهو شيء مثل التفكير الاستراتيجي خلال المنافسة.
11:19
So we're going to check that out
270
667666
1580
لذلك سوف نتحقق من ذلك
11:21
by having the chimps actually play a game
271
669246
2430
من خلال جعل الشمبانزي يلعب لعبة
11:23
by touching two touch screens.
272
671676
2638
بلمس اثنين من شاشات تعمل باللمس.
11:26
The chimps are actually interacting with each other through the computers.
273
674314
2440
الشمبانزي فعلا تتفاعل مع بعضها البعض من خلال أجهزة الكمبيوتر.
11:28
They're going to press left or right.
274
676754
1608
سوف اضغطون اليسار أو اليمين.
11:30
One chimp is called a matcher.
275
678362
2113
اأحدى القرده يسمى المطابق.
11:32
They win if they press left, left,
276
680475
1983
يفوزون إذا ضغطوا على اليسار, اليسار
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right, right.
277
682458
3169
مثل الباحث يعثر على شخص في لعبة الغميضة، أو اليمين، اليمين.
11:37
The mismatcher wants to mismatch.
278
685627
1228
يريد المفرق التفريق.
11:38
They want to press the opposite screen of the chimp.
279
686855
3076
يريدون الضغط على الشاشة المعاكسة للشمبانزي.
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
689931
2544
و المكافآت هي مكعب تفاح .
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
692475
2528
لذا هنا كيف باحثين العبة ينظرون إلى هذه البيانات.
11:47
This is a graph of the percentage of times
282
695003
1614
هذا رسم بياني للنسبة المئوية لمرات
11:48
the matcher picked right on the x-axis,
283
696617
2618
االتى المطابق اختار اليمين على المحور س،
11:51
and the percentage of times they predicted right
284
699235
1516
والنسبة المئوية لعدد المرات التي توقعوا اليمين
11:52
by the mismatcher on the y-axis.
285
700751
2868
بواسطة المفرقين على المحور ص.
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
703619
3200
لذلك النقطة هنا هي سلوك زوج من اللاعبين،
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
706819
2216
واحد يحاول المطابقة، واحد بحاول عدم المطابقة.
12:01
The NE square in the middle -- actually NE, CH and QRE --
288
709035
3280
مربع NE في الأوسط-فعلاً ،QRE CH, NE
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium, and others,
289
712315
2456
تلك ثلاث نظريات مختلفة من توازن ناش، وغيرهم،
12:06
tells you what the theory predicts,
290
714771
2424
تخبرك ما تتنبأ النظرية،
12:09
which is that they should match 50-50,
291
717195
2272
والتي تقول أنهم يجب أن يتطابقوا 50-50،
12:11
because if you play left too much, for example,
292
719467
2168
لأنه إذا كنت تلعب الأيسر كثيرا، على سبيل المثال،
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
721635
2716
يمكنني أن أستغل هذا إذا كنت المفرق عن طريق لعب اليمين.
12:16
And as you can see, the chimps, each chimp is one triangle,
294
724351
2764
وكما ترون، الشمبانزي، كل الشمبانزي مثلث واحد،
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
727115
3847
و دائره حولها، تحوم حول التنبؤ بذلك.
12:22
Now we move the payoffs.
296
730962
1774
الآن نحن نرفع المكافئات.
12:24
We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher.
297
732736
3443
نحن في الواقع سوف نجعل اليسار، المكافئاة في اليسار للمطابق أعلى قليلاً.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
736179
1520
الآن يحصلون على ثلاث مكعبات تفاح.
12:29
Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift,
299
737699
2800
من منظور نظرية العبة ، هذا في الواقع يجعل سلوك المفرق يتحول،
12:32
because what happens is, the mismatcher will think,
300
740499
1590
لأن ما يحدث، المفرق سوف يعتقد ،
12:34
oh, this guy's going to go for the big reward,
301
742089
1810
أوه، هذ الشخص سوف يبحث على المكافأة الكبيرة،
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
وأنا سوف أذهب إلى اليمين، و أتأكد من أنه لا يحصل عليها.
12:38
And as you can see, their behavior moves up
303
746964
1665
وكما ترون، سلوكهم يتجه الى الأعلى
12:40
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
304
748629
3448
في اتجاه هذا التغير في توازن ناش.
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
305
752077
2314
وأخيراً، قمنا بتغيير المكافئات مره أخرى.
12:46
Now it's four apple cubes,
306
754391
1192
الآن أربع مكعبات تفاح،
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
307
755583
2172
وسلوكهم يتحرك مرة أخرى نحو توازن ناش.
12:49
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
308
757755
2035
متناثر حولها، ولكن إذا وسطت الشمبانزي،
12:51
they're really, really close, within .01.
309
759790
2190
أنهم حقاً، حقاً قريبة، داخل 01.
12:53
They're actually closer than any species we've observed.
310
761980
3199
أنهم فعلا أقرب من أي الكائنات التي درسنها.
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
311
765179
3193
ماذا عن البشر؟ تعتقد أنك أكثر ذكاء من شمبانزي؟
13:00
Here's two human groups in green and blue.
312
768372
3567
هنا أثنين من المجموعات البشرية بالأخضر والأزرق.
13:03
They're closer to 50-50. They're not responding to payoffs as closely,
313
771939
3744
أنهم أقرب إلى 50-50. لا يستجيبون للمكافئات،
13:07
and also if you study their learning in the game,
314
775683
1450
وأيضا إذا قمت بدراسة تعلمهم في اللعبة،
13:09
they aren't as sensitive to previous rewards.
315
777133
1985
فهم ليسوا بحساسين للمكافآت السابقة.
13:11
The chimps are playing better than the humans,
316
779118
1364
الشمبانزي يلعبون أفضل من البشر،
13:12
better in the sense of adhering to game theory.
317
780482
2423
أفضل بمعنى التمسك بنظرية اللعبة.
13:14
And these are two different groups of humans
318
782905
1419
وهذه مجموعتين مختلفة من البشر
13:16
from Japan and Africa. They replicate quite nicely.
319
784324
3196
من اليابان وأفريقيا. يتماثلون بشكل لطيف جداً.
13:19
None of them are close to where the chimps are.
320
787520
3235
ليس أيا منهم على مقربة من الشمبانزي.
13:22
So here are some things we learned today.
321
790755
1755
لذلك هنا بعض الأشياء التي تعلمناها اليوم.
13:24
People seem to do a limited amount of strategic thinking
322
792510
1938
يبدو أن البشر يقومون بكمية محدودة من التفكير الاستراتيجي
13:26
using theory of mind.
323
794448
1811
بإستخدام نظرية العقل.
13:28
We have some preliminary evidence from bargaining
324
796259
1917
لدينا بعض الأدلة الأولية من المساومة
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
325
798176
2492
التي هي علامات إنذار مبكر في الدماغ يمكن أن تستخدم للتنبؤ
13:32
whether there will be a bad disagreement that costs money,
326
800668
2226
ما إذا كان سيكون هناك خلاف سيئ يكلف أموالاً،
13:34
and chimps are better competitors than humans,
327
802894
1840
والشمبانزي هي أفضل من المنافسين من البشر،
13:36
as judged by game theory.
328
804734
2464
كما قيست بنظرية اللعبة.
13:39
Thank you.
329
807198
1857
شكرا لكم.
13:41
(Applause)
330
809055
3573
(تصفيق)
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