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

Why you should listen

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

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

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

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

Laurie Santos: A monkey economy as irrational as ours

Laurie Santos: Una economia de micos tan irracional com la nostra

Filmed:
1,506,660 views

Laurie Santos cerca les arrels de la irracionalitat humana observant com els nostres cosins primats prenen decisions. Un seguit intel·ligent d'experiments en "mico-economia" demostra que algunes de les decisions ximples que prenem els humans, també les prenen els micos.
- Cognitive psychologist
Laurie Santos studies primate psychology and monkeynomics -- testing problems in human psychology on primates, who (not so surprisingly) have many of the same predictable irrationalities we do. Full bio

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

00:17
I want to startcomençar my talk todayavui with two observationsobservacions
0
2000
2000
Vull començar la meva xerrada d'avui amb dues observacions
00:19
about the humanhumà speciesespècie.
1
4000
2000
sobre l'espècie humana.
00:21
The first observationobservació is something that you mightpotser think is quitebastant obviousobvi,
2
6000
3000
La primera observació és una cosa que pensareu que és molt evident,
00:24
and that's that our speciesespècie, HomoHomo sapienssapiens,
3
9000
2000
i és que la nostra espècie, l'Homo sapiens,
00:26
is actuallyen realitat really, really smartintel·ligent --
4
11000
2000
és realment molt, molt llesta --
00:28
like, ridiculouslyridículament smartintel·ligent --
5
13000
2000
absurdament llesta --
00:30
like you're all doing things
6
15000
2000
doncs esteu fent coses
00:32
that no other speciesespècie on the planetplaneta does right now.
7
17000
3000
que cap altra espècie del planeta fa ara mateix.
00:35
And this is, of coursecurs,
8
20000
2000
I ben segur que això
00:37
not the first time you've probablyProbablement recognizedreconegut this.
9
22000
2000
no és el primer cop que ho sentiu a dir.
00:39
Of coursecurs, in additionafegit to beingser smartintel·ligent, we're alsotambé an extremelyextremadament vainvana speciesespècie.
10
24000
3000
És clar que, a més de ser llesta, també som una espècie força vanitosa.
00:42
So we like pointingassenyalant out the factfet that we're smartintel·ligent.
11
27000
3000
Així doncs, ens agrada assenyalar el fet que som llestos.
00:45
You know, so I could turngirar to prettybonic much any sageSàlvia
12
30000
2000
D'aquesta manera, podria recórrer a qualsevol savi
00:47
from ShakespeareShakespeare to StephenEsteve ColbertColbert
13
32000
2000
des de Shakespeare a Stephen Colbert
00:49
to pointpunt out things like the factfet that
14
34000
2000
per assenyalar coses com el fet que
00:51
we're noblenoble in reasonraó and infiniteinfinit in facultiesfacultats
15
36000
2000
som nobles de pensament i infinits en facultats
00:53
and just kindamable of awesome-erimpressionant-er than anything elsealtra cosa on the planetplaneta
16
38000
2000
i de mena superior a qualsevol altra en el planeta
00:55
when it comesve to all things cerebralcerebral.
17
40000
3000
quan es tracta de l'activitat cerebral.
00:58
But of coursecurs, there's a secondsegon observationobservació about the humanhumà speciesespècie
18
43000
2000
Hi ha una segona observació, però, sobre l'espècie humana
01:00
that I want to focusenfocament on a little bitpoc more,
19
45000
2000
que m'agradaria veure una mica més de prop,
01:02
and that's the factfet that
20
47000
2000
i és el fet que,
01:04
even thoughperò we're actuallyen realitat really smartintel·ligent, sometimesde vegades uniquelyde manera exclusiva smartintel·ligent,
21
49000
3000
malgrat siguem molt llestos, de vegades realment llestos,
01:07
we can alsotambé be incrediblyincreïblement, incrediblyincreïblement dumbmut
22
52000
3000
també podem ser increïblement, però increïblement ximples
01:10
when it comesve to some aspectsaspectes of our decisiondecisió makingelaboració.
23
55000
3000
quan es tracta d'alguns aspectes de la presa de decisions.
01:13
Now I'm seeingveient lots of smirkssomriures out there.
24
58000
2000
Sembla que en veig a molts que riuen per sota el nas.
01:15
Don't worrypreocupació, I'm not going to call anyoneningú in particularparticular out
25
60000
2000
No patiu, no assenyalaré ningú en particular
01:17
on any aspectsaspectes of your ownpropi mistakeserrades.
26
62000
2000
en cap aspecte dels vostres propis errors.
01:19
But of coursecurs, just in the last two yearsanys
27
64000
2000
És clar, però, que en els darrers dos anys
01:21
we see these unprecedentedsense precedents examplesexemples of humanhumà ineptitudeineptitud.
28
66000
3000
hem vist exemples de la ineptitud humana sense precedents.
01:24
And we'vetenim watchedobservat as the toolseines we uniquelyde manera exclusiva make
29
69000
3000
I hem vist com les eines tan úniques que fem
01:27
to pulltirar the resourcesrecursos out of our environmentmedi ambient
30
72000
2000
per extreure els recursos del nostre entorn
01:29
kindamable of just blowcop up in our facecara.
31
74000
2000
ens explotaven als nassos.
01:31
We'veHem watchedobservat the financialfinancera marketsmercats that we uniquelyde manera exclusiva createcrear --
32
76000
2000
Hem observat com els mercats financers que només creem nosaltres --
01:33
these marketsmercats that were supposedsuposat to be foolproofprova de bomba --
33
78000
3000
aquests mercats que pensàvem infal·libles --
01:36
we'vetenim watchedobservat them kindamable of collapsecol.lapse before our eyesulls.
34
81000
2000
els hem vist com s'enfonsaven davant els nostres ulls.
01:38
But bothtots dos of these two embarrassingvergonyós examplesexemples, I think,
35
83000
2000
Però aquests dos exemples vergonyosos, penso que
01:40
don't highlightdestacar what I think is mostla majoria embarrassingvergonyós
36
85000
3000
no mostren el que penso que és més vergonyós
01:43
about the mistakeserrades that humansels éssers humans make,
37
88000
2000
dels errors que els humans cometem,
01:45
whichquin is that we'dnosaltres ho faria like to think that the mistakeserrades we make
38
90000
3000
i és que ens agrada pensar que els errors que fem
01:48
are really just the resultresultat of a coupleparella baddolent applespomes
39
93000
2000
són només el resultat de la mala sort
01:50
or a coupleparella really sortordenar of FAILSUSPENS Blog-worthyBloc digne decisionsdecisions.
40
95000
3000
o potser només d'un parell de decisions per posar al Bloc de les CAGADES.
01:53
But it turnsgirs out, what socialsocial scientistscientífics are actuallyen realitat learningaprenentatge
41
98000
3000
Però resulta, que els científics socials s'estan adonant
01:56
is that mostla majoria of us, when put in certaincert contextscontextos,
42
101000
3000
que molts de nosaltres, en certes circumstàncies,
01:59
will actuallyen realitat make very specificespecífic mistakeserrades.
43
104000
3000
cometrem errors molt concrets.
02:02
The errorserrors we make are actuallyen realitat predictableprevisible.
44
107000
2000
Els errors que cometem es poden predir.
02:04
We make them again and again.
45
109000
2000
Els fem un cop i un altre.
02:06
And they're actuallyen realitat immuneimmune to lots of evidenceevidència.
46
111000
2000
I passen realment desapercebuts a moltes evidències.
02:08
When we get negativenegatiu feedbackcomentaris,
47
113000
2000
Quan rebem una resposta negativa,
02:10
we still, the nextPròxim time we're facecara with a certaincert contextcontext,
48
115000
3000
de nou, el següent cop que ens trobem a la mateixa situació,
02:13
tendtendeix to make the samemateix errorserrors.
49
118000
2000
tenim la tendència a cometre els mateixos errors.
02:15
And so this has been a realreal puzzletrencaclosques to me
50
120000
2000
I això ha estat un veritable trencaclosques per a mi
02:17
as a sortordenar of scholarbecari of humanhumà naturenaturalesa.
51
122000
2000
com a estudiosa de la naturalesa humana.
02:19
What I'm mostla majoria curiouscuriós about is,
52
124000
2000
El que més m'intriga és,
02:21
how is a speciesespècie that's as smartintel·ligent as we are
53
126000
3000
com és que una espècie tan llesta com som
02:24
capablecapaç of suchtal baddolent
54
129000
2000
sigui capaç de fer-ho tan malament
02:26
and suchtal consistentconsistent errorserrors all the time?
55
131000
2000
i de cometre sempre els mateixos errors?
02:28
You know, we're the smartestmés intel·ligent thing out there, why can't we figurefigura this out?
56
133000
3000
Com sabeu, som el més llest que hi ha, per què no ho hauríem de poder resoldre, això?
02:31
In some sensesentit, where do our mistakeserrades really come from?
57
136000
3000
D'alguna manera, d'on provenen els nostres errors?
02:34
And havingtenint thought about this a little bitpoc, I see a coupleparella differentdiferent possibilitiespossibilitats.
58
139000
3000
I havent-ho rumiat una miqueta, veig un parell de possibilitats diferents.
02:37
One possibilitypossibilitat is, in some sensesentit, it's not really our faultculpa.
59
142000
3000
Una possibilitat és que, d'alguna forma, no sigui culpa nostra.
02:40
Because we're a smartintel·ligent speciesespècie,
60
145000
2000
Ja que som una espècie llesta,
02:42
we can actuallyen realitat createcrear all kindstipus of environmentsentorns
61
147000
2000
podem crear tota mena d'entorns
02:44
that are supersuper, supersuper complicatedcomplicat,
62
149000
2000
que són súper, súper complicats,
02:46
sometimesde vegades too complicatedcomplicat for us to even actuallyen realitat understandentendre,
63
151000
3000
tan complicats que a vegades ni els entenem,
02:49
even thoughperò we'vetenim actuallyen realitat createdcreat them.
64
154000
2000
encara que els haguem creat nosaltres.
02:51
We createcrear financialfinancera marketsmercats that are supersuper complexcomplex.
65
156000
2000
Creem mercats financers que són súper complexos.
02:53
We createcrear mortgagehipoteca termstermes that we can't actuallyen realitat dealacord with.
66
158000
3000
Creem clàusules hipotecàries que no sabem ni gestionar.
02:56
And of coursecurs, if we are put in environmentsentorns where we can't dealacord with it,
67
161000
3000
I és clar, ens posem en situacions que no sabem gestionar,
02:59
in some sensesentit makesfa sensesentit that we actuallyen realitat
68
164000
2000
i d'alguna manera, té sentit que de fet
03:01
mightpotser messdesordre certaincert things up.
69
166000
2000
puguem embolicar bastant la troca.
03:03
If this was the casecas, we'dnosaltres ho faria have a really easyfàcil solutionsolució
70
168000
2000
Si així fos, tindríem una solució ben fàcil
03:05
to the problemproblema of humanhumà errorerror.
71
170000
2000
al problema de l'error humà.
03:07
We'dEns vols actuallyen realitat just say, okay, let's figurefigura out
72
172000
2000
Diríem, bé, a veure si entenem
03:09
the kindstipus of technologiestecnologies we can't dealacord with,
73
174000
2000
la mena de tecnologia que no podem gestionar,
03:11
the kindstipus of environmentsentorns that are baddolent --
74
176000
2000
els tipus d'entorn que són defectuosos --
03:13
get rideliminar of those, designdisseny things better,
75
178000
2000
evitem-los, dissenyem les coses millor,
03:15
and we should be the noblenoble speciesespècie
76
180000
2000
i així serem l'espècie noble
03:17
that we expectespera ourselvesnosaltres mateixos to be.
77
182000
2000
que nosaltres mateixos esperem ser.
03:19
But there's anotherun altre possibilitypossibilitat that I find a little bitpoc more worryingpreocupant,
78
184000
3000
Però hi ha una altra possibilitat que m'amoïna una miqueta més,
03:22
whichquin is, maybe it's not our environmentsentorns that are messeden mal estat up.
79
187000
3000
i és que, tal vegada, no es tracti de que els nostres entorns siguin defectuosos.
03:25
Maybe it's actuallyen realitat us that's designeddissenyat badlymalament.
80
190000
3000
Potser som nosaltres els qui hem estat dissenyats malament.
03:28
This is a hintpista that I've gottenaconseguit
81
193000
2000
Això és una idea que vaig tenir
03:30
from watchingvigilant the waysmaneres that socialsocial scientistscientífics have learnedaprès about humanhumà errorserrors.
82
195000
3000
en observar com els científics socials han après sobre els errors humans.
03:33
And what we see is that people tendtendeix to keep makingelaboració errorserrors
83
198000
3000
I el que veiem és que la gent té tendència a cometre errors
03:36
exactlyexactament the samemateix way, over and over again.
84
201000
3000
de la mateixa manera, un cop i un altre.
03:39
It feelsse sent like we mightpotser almostgairebé just be builtconstruït
85
204000
2000
Sembla talment que haguem estat fets
03:41
to make errorserrors in certaincert waysmaneres.
86
206000
2000
per cometre errors d'una certa manera.
03:43
This is a possibilitypossibilitat that I worrypreocupació a little bitpoc more about,
87
208000
3000
Aquesta és una possibilitat que em preocupa una mica més,
03:46
because, if it's us that's messeden mal estat up,
88
211000
2000
perquè, si som nosaltres qui estem espatllats,
03:48
it's not actuallyen realitat clearclar how we go about dealingtractar with it.
89
213000
2000
no està gens clar com ho podrem arreglar.
03:50
We mightpotser just have to acceptacceptar the factfet that we're errorerror pronePropens
90
215000
3000
Haurem d'acceptar el fet que tendim a cometre errors
03:53
and try to designdisseny things around it.
91
218000
2000
i intentar dissenyar les coses tenint-ho en compte.
03:55
So this is the questionpregunta my studentsestudiants and I wanted to get at.
92
220000
3000
Aquesta és la qüestió que els meus estudiants i jo volíem abordar.
03:58
How can we tell the differencediferència betweenentre possibilitypossibilitat one and possibilitypossibilitat two?
93
223000
3000
Com podem distingir la diferència entre la possibilitat u i la possibilitat dos?
04:01
What we need is a populationpoblació
94
226000
2000
Caldria trobar una població
04:03
that's basicallybàsicament smartintel·ligent, can make lots of decisionsdecisions,
95
228000
2000
que sigui bàsicament llesta, pugui prendre moltes decisions,
04:05
but doesn't have accessaccés to any of the systemssistemes we have,
96
230000
2000
però sense accés a cap dels sistemes que nosaltres tenim,
04:07
any of the things that mightpotser messdesordre us up --
97
232000
2000
a cap de les coses que ens fan equivocar --
04:09
no humanhumà technologytecnologia, humanhumà culturecultura,
98
234000
2000
a cap tecnologia humana, cultura humana,
04:11
maybe even not humanhumà languagellenguatge.
99
236000
2000
tal vegada ni al llenguatge humà.
04:13
And so this is why we turnedconvertit to these guys here.
100
238000
2000
Per això vam triar aquests xicots.
04:15
These are one of the guys I work with. This is a brownmarró capuchinCaputxins monkeymico.
101
240000
3000
Aquests són alguns dels xicots amb els que treballo. Aquest és un mico caputxí marró.
04:18
These guys are NewNou WorldMón primatesprimats,
102
243000
2000
Aquests xicots són primats del Nou Món,
04:20
whichquin meanssignifica they brokees va trencar off from the humanhumà branchbranca
103
245000
2000
que vol dir que es van separar de la branca humana
04:22
about 35 millionmilions yearsanys agofa.
104
247000
2000
fa uns 35 milions d'anys.
04:24
This meanssignifica that your great, great, great great, great, great --
105
249000
2000
Això vol dir que la vostra re, re, re, re, re, re --
04:26
with about fivecinc millionmilions "greatsgrans" in there --
106
251000
2000
amb uns 5 milions de "res" més per aquí --
04:28
grandmotheràvia was probablyProbablement the samemateix great, great, great, great
107
253000
2000
besàvia va ésser probablement la mateixa re, re, re, re
04:30
grandmotheràvia with fivecinc millionmilions "greatsgrans" in there
108
255000
2000
besàvia amb 5 milions més de "res" per aquí
04:32
as HollyHolly up here.
109
257000
2000
que la Holly, que aquí teniu.
04:34
You know, so you can take comfortconfort in the factfet that this guy up here is a really really distantllunyà,
110
259000
3000
Ja sabeu, ara podeu relaxar-vos pensant que aquest xicot és molt i molt distant,
04:37
but albeitencara que sigui evolutionaryevolutiu, relativefamiliar.
111
262000
2000
i malgrat tot un parent evolutiu.
04:39
The good newsnotícies about HollyHolly thoughperò is that
112
264000
2000
Malgrat tot, la bona notícia sobre la Holly és que
04:41
she doesn't actuallyen realitat have the samemateix kindstipus of technologiestecnologies we do.
113
266000
3000
ella no té la mateixa mena de tecnologies que nosaltres tenim.
04:44
You know, she's a smartintel·ligent, very cuttallar creaturecriatura, a primateprimats as well,
114
269000
3000
Ja sabeu, és llesta, bonica, també primat,
04:47
but she lacksmanca all the stuffcoses we think mightpotser be messingjugant us up.
115
272000
2000
però no té tot el que pensem que ens podria fer equivocar.
04:49
So she's the perfectperfecte testprova casecas.
116
274000
2000
Així doncs és perfecta pel test.
04:51
What if we put HollyHolly into the samemateix contextcontext as humansels éssers humans?
117
276000
3000
Què passa si posem la Holly en la mateixa situació que els humans?
04:54
Does she make the samemateix mistakeserrades as us?
118
279000
2000
Comet els mateixos errors que nosaltres?
04:56
Does she not learnaprendre from them? And so on.
119
281000
2000
No aprèn d'ells? I així.
04:58
And so this is the kindamable of thing we decidedva decidir to do.
120
283000
2000
I això és el que vam decidir fer.
05:00
My studentsestudiants and I got very excitedemocionat about this a fewpocs yearsanys agofa.
121
285000
2000
Els meus estudiants i jo ens vam entusiasmar amb això fa uns anys.
05:02
We said, all right, let's, you know, throwllançar so problemsproblemes at HollyHolly,
122
287000
2000
Vam dir, bé, posem-li, diguem, problemes a la Holly,
05:04
see if she messesembolics these things up.
123
289000
2000
i mirem si s'embolica.
05:06
First problemproblema is just, well, where should we startcomençar?
124
291000
3000
El primer problema és, bé, per on comencem?
05:09
Because, you know, it's great for us, but baddolent for humansels éssers humans.
125
294000
2000
Perquè, sabeu, és fantàstic per nosaltres, però dolent per als humans.
05:11
We make a lot of mistakeserrades in a lot of differentdiferent contextscontextos.
126
296000
2000
Fem molts errors en molts contextos diferents.
05:13
You know, where are we actuallyen realitat going to startcomençar with this?
127
298000
2000
I doncs, per on començarem amb això?
05:15
And because we startedva començar this work around the time of the financialfinancera collapsecol.lapse,
128
300000
3000
I com vam començar aquest treball quan va esclatar la crisi financera,
05:18
around the time when foreclosuresexecucions hipotecàries were hittingcolpejar the newsnotícies,
129
303000
2000
quan els embargaments hipotecaris omplien les notícies,
05:20
we said, hhmmhhmm, maybe we should
130
305000
2000
vam dir, hhmmm, potser podríem
05:22
actuallyen realitat startcomençar in the financialfinancera domaindomini.
131
307000
2000
començar pel camp de les finances.
05:24
Maybe we should look at monkey'sde mico economiceconòmic decisionsdecisions
132
309000
3000
Potser podríem investigar les decisions econòmiques dels micos
05:27
and try to see if they do the samemateix kindstipus of dumbmut things that we do.
133
312000
3000
i mirar de veure si fan les mateixes ximpleries que fem nosaltres.
05:30
Of coursecurs, that's when we hitcolpejar a sortordenar secondsegon problemproblema --
134
315000
2000
Per cert, aquí vam ensopegar amb un segon problema --
05:32
a little bitpoc more methodologicalmetodològiques --
135
317000
2000
un xic més metodològic --
05:34
whichquin is that, maybe you guys don't know,
136
319000
2000
i és que, potser vosaltres no ho sabeu,
05:36
but monkeysmicos don't actuallyen realitat use moneydiners. I know, you haven'tno ho han fet metes va reunir them.
137
321000
3000
però els micos no empren diners. Ja sé que no us els heu trobat.
05:39
But this is why, you know, they're not in the queuecua behinddarrere you
138
324000
2000
Però aquest és el motiu pel qual, ja sabeu, no estan a la cua darrere vostre
05:41
at the grocerybotiga de queviures storebotiga or the ATMATM -- you know, they don't do this stuffcoses.
139
326000
3000
a la botiga o al caixer automàtic -- ja sabeu, ells no ho fan tot això.
05:44
So now we facedenfrontat, you know, a little bitpoc of a problemproblema here.
140
329000
3000
Així ens vam trobar, sabeu, un petit problema aquí.
05:47
How are we actuallyen realitat going to askpreguntar monkeysmicos about moneydiners
141
332000
2000
Com els preguntarem als micos sobre diners
05:49
if they don't actuallyen realitat use it?
142
334000
2000
si ells no en fan servir?
05:51
So we said, well, maybe we should just, actuallyen realitat just suckxuclar it up
143
336000
2000
I ens vam dir, bé, tal vegada ho hauríem d'acceptar
05:53
and teachensenyar monkeysmicos how to use moneydiners.
144
338000
2000
i ensenyar als micos com fer servir els diners.
05:55
So that's just what we did.
145
340000
2000
I això vam fer.
05:57
What you're looking at over here is actuallyen realitat the first unitunitat that I know of
146
342000
3000
El que esteu veient és realment la primera unitat que conec de
06:00
of non-humanno humà currencymoneda.
147
345000
2000
moneda no humana.
06:02
We weren'tno ho eren very creativecreatiu at the time we startedva començar these studiesestudis,
148
347000
2000
No ens vam trencar gaire les banyes quan vam començar l'estudi,
06:04
so we just calledanomenat it a tokenFitxa.
149
349000
2000
i la vam anomenar fitxa.
06:06
But this is the unitunitat of currencymoneda that we'vetenim taughtensenyat our monkeysmicos at YaleYale
150
351000
3000
Però aquesta és la unitat de moneda que hem ensenyat als nostres micos de Yale
06:09
to actuallyen realitat use with humansels éssers humans,
151
354000
2000
per emprar amb els humans,
06:11
to actuallyen realitat buycomprar differentdiferent piecespeces of foodmenjar.
152
356000
3000
per comprar diferents peces de fruita.
06:14
It doesn't look like much -- in factfet, it isn't like much.
153
359000
2000
No sembla gran cosa -- de fet, no és gran cosa.
06:16
Like mostla majoria of our moneydiners, it's just a piecepeça of metalmetall.
154
361000
2000
Com moltes de les nostres monedes, és només una peça de metall.
06:18
As those of you who'vequi ho ha fet takenpresa currenciesmonedes home from your tripviatge know,
155
363000
3000
Tots els que heu portat monedes a casa dels vostres viatges sabeu que,
06:21
onceun cop you get home, it's actuallyen realitat prettybonic uselessinútil.
156
366000
2000
un cop a casa, no serveixen de gaire.
06:23
It was uselessinútil to the monkeysmicos at first
157
368000
2000
Al principi, tampoc servien de gaire als micos
06:25
before they realizedadonar-se'n what they could do with it.
158
370000
2000
fins que se'n van adonar del que podien fer amb elles.
06:27
When we first gaveva donar it to them in theirels seus enclosurestancaments,
159
372000
2000
Quan primer els les vam donar a les seves gàbies,
06:29
they actuallyen realitat kindamable of pickedescollit them up, lookedmirava at them.
160
374000
2000
les van agafar, se les van mirar.
06:31
They were these kindamable of weirdestrany things.
161
376000
2000
Eren una mena d'objecte misteriós.
06:33
But very quicklyràpidament, the monkeysmicos realizedadonar-se'n
162
378000
2000
Però ben aviat, els micos se'n van adonar
06:35
that they could actuallyen realitat hand these tokensfitxes over
163
380000
2000
que podien donar aquestes fitxes a
06:37
to differentdiferent humansels éssers humans in the lablaboratori for some foodmenjar.
164
382000
3000
diferents humans del laboratori a canvi de menjar.
06:40
And so you see one of our monkeysmicos, MaydayMayday, up here doing this.
165
385000
2000
Aquí veieu un dels nostres micos, Mayday, com ho fa.
06:42
This is A and B are kindamable of the pointspunts where she's sortordenar of a little bitpoc
166
387000
3000
Això són A i B quan està com una mica
06:45
curiouscuriós about these things -- doesn't know.
167
390000
2000
encuriosida amb aquestes coses -- no en sap.
06:47
There's this waitingesperant hand from a humanhumà experimenterexperimentador,
168
392000
2000
Hi ha aquesta mà d'un experimentador humà esperant,
06:49
and MaydayMayday quicklyràpidament figuresxifres out, apparentlypel que sembla the humanhumà wants this.
169
394000
3000
i la Mayday entén ben de pressa, sembla que l'humà vol això.
06:52
HandsMans it over, and then getses posa some foodmenjar.
170
397000
2000
Li dóna, i rep menjar.
06:54
It turnsgirs out not just MaydayMayday, all of our monkeysmicos get good
171
399000
2000
I no només la Mayday, tots els nostres micos aprenen
06:56
at tradingnegociació tokensfitxes with humanhumà salesmanvenedor.
172
401000
2000
a negociar amb fitxes amb el venedor humà.
06:58
So here'sheus aquí just a quickràpid videovideo of what this looksaspecte like.
173
403000
2000
Aquí teniu un petit vídeo del que passa.
07:00
Here'sAquí és MaydayMayday. She's going to be tradingnegociació a tokenFitxa for some foodmenjar
174
405000
3000
Aqui hi ha la Mayday. Està canviant una fitxa per menjar
07:03
and waitingesperant happilyfeliçment and gettingaconseguint her foodmenjar.
175
408000
3000
i esperant contenta i rebent el menjar.
07:06
Here'sAquí és FelixFelix, I think. He's our alphaalfa malemascle; he's a kindamable of biggran guy.
176
411000
2000
Aquest és en Felix, em penso. És el nostre mascle alfa; és un tipus gros.
07:08
But he too waitsespera patientlypacientment, getses posa his foodmenjar and goesva on.
177
413000
3000
Però ell també espera pacientment, rep el seu menjar i se'n va.
07:11
So the monkeysmicos get really good at this.
178
416000
2000
Així els micos aprenen força bé.
07:13
They're surprisinglysorprenentment good at this with very little trainingentrenament.
179
418000
3000
Se'n surten molt i molt bé només amb una mica d'entrenament.
07:16
We just allowedpermès them to pickcollir this up on theirels seus ownpropi.
180
421000
2000
Els vam deixar aprendre per ells mateixos.
07:18
The questionpregunta is: is this anything like humanhumà moneydiners?
181
423000
2000
La pregunta és: s'assembla això als diners dels humans?
07:20
Is this a marketmercat at all,
182
425000
2000
Es tracta d'un mercat de veritat,
07:22
or did we just do a weirdestrany psychologist'sdel psicòleg tricktruc
183
427000
2000
o només hem fet una trampa estranya de psicòlegs
07:24
by gettingaconseguint monkeysmicos to do something,
184
429000
2000
ensenyant als micos a fer una cosa,
07:26
looking smartintel·ligent, but not really beingser smartintel·ligent.
185
431000
2000
com si fossin llestos, però no essent llestos de veritat.
07:28
And so we said, well, what would the monkeysmicos spontaneouslyespontàniament do
186
433000
3000
I ens vam dir, bé, què farien els micos espontàniament
07:31
if this was really theirels seus currencymoneda, if they were really usingutilitzant it like moneydiners?
187
436000
3000
si aquesta fos realment la seva moneda, si la fessin servir veritablement com a diner?
07:34
Well, you mightpotser actuallyen realitat imagineimaginar them
188
439000
2000
Bé, us els podríeu imaginar
07:36
to do all the kindstipus of smartintel·ligent things
189
441000
2000
fent tota la mena de coses intel·ligents
07:38
that humansels éssers humans do when they startcomençar exchangingl'intercanvi moneydiners with eachcadascun other.
190
443000
3000
que fan els humans quan comencen a bescanviar diners entre ells.
07:41
You mightpotser have them startcomençar payingpagant attentionatenció to pricepreu,
191
446000
3000
Podríeu tenir-los fixant-se en el preu,
07:44
payingpagant attentionatenció to how much they buycomprar --
192
449000
2000
fixant-se en les quantitats que compren --
07:46
sortordenar of keepingmanteniment trackseguiment of theirels seus monkeymico tokenFitxa, as it were.
193
451000
3000
com controlant les seves fitxes de mico, per dir-ho així.
07:49
Do the monkeysmicos do anything like this?
194
454000
2000
Fan els micos res de semblant?
07:51
And so our monkeymico marketplacemercat was bornnascut.
195
456000
3000
I així va néixer el nostre mercat mico.
07:54
The way this worksfunciona is that
196
459000
2000
Tal com funciona és que
07:56
our monkeysmicos normallynormalment liveen directe in a kindamable of biggran zoozoològic socialsocial enclosuretancament.
197
461000
3000
els nostres micos solen viure en una mena de gran recinte social zoològic.
07:59
When they get a hankeringanhel for some treatsllaminadures,
198
464000
2000
Quan volen una llaminadura,
08:01
we actuallyen realitat allowedpermès them a way out
199
466000
2000
els deixem entrar
08:03
into a little smallermés petit enclosuretancament where they could enterentrar the marketmercat.
200
468000
2000
en un recinte més petit on poden entrar al mercat.
08:05
UponA enteringentrant the marketmercat --
201
470000
2000
Quan entren al mercat --
08:07
it was actuallyen realitat a much more fundiversió marketmercat for the monkeysmicos than mostla majoria humanhumà marketsmercats
202
472000
2000
de fet el mercat era molt més divertit per als micos que la majoria de mercats humans
08:09
because, as the monkeysmicos enteredentrada the doorporta of the marketmercat,
203
474000
3000
perquè, quan els micos passaven la porta del mercat,
08:12
a humanhumà would give them a biggran walletcartera fullple of tokensfitxes
204
477000
2000
un humà els donava una gran cartera plena de fitxes
08:14
so they could actuallyen realitat tradecomerç the tokensfitxes
205
479000
2000
per tal que poguessin bescanviar les fitxes
08:16
with one of these two guys here --
206
481000
2000
amb un d'aquest dos xicots --
08:18
two differentdiferent possiblepossible humanhumà salesmenvenedors
207
483000
2000
dos possibles venedors humans diferents
08:20
that they could actuallyen realitat buycomprar stuffcoses from.
208
485000
2000
de qui podien comprar coses.
08:22
The salesmenvenedors were studentsestudiants from my lablaboratori.
209
487000
2000
Els venedors eren estudiants del meu laboratori.
08:24
They dressedvestit differentlyde manera diferent; they were differentdiferent people.
210
489000
2000
Vestien de manera diferent; eren persones diferents.
08:26
And over time, they did basicallybàsicament the samemateix thing
211
491000
3000
I sempre feien bàsicament el mateix
08:29
so the monkeysmicos could learnaprendre, you know,
212
494000
2000
així els micos podien aprendre, ja sabeu,
08:31
who soldvenut what at what pricepreu -- you know, who was reliablefiable, who wasn'tno ho era, and so on.
213
496000
3000
qui venia què a quin preu -- ja sabeu, qui era de confiança, qui no ho era, i coses així.
08:34
And you can see that eachcadascun of the experimentersexperimentadors
214
499000
2000
I podeu veure com cadascun dels experimentadors
08:36
is actuallyen realitat holdingtenint up a little, yellowgroc foodmenjar dishplat.
215
501000
3000
té un platet groc de menjar,
08:39
and that's what the monkeymico can for a singlesolter tokenFitxa.
216
504000
2000
i això és el que el mico pot obtenir amb nomès una fitxa.
08:41
So everything costscostos one tokenFitxa,
217
506000
2000
Així doncs, tot costa una fitxa,
08:43
but as you can see, sometimesde vegades tokensfitxes buycomprar more than othersaltres,
218
508000
2000
però, com podeu veure, a vegades les fitxes compren més coses que altres,
08:45
sometimesde vegades more grapesraïm than othersaltres.
219
510000
2000
a vegades més raïm que d'altres.
08:47
So I'll showespectacle you a quickràpid videovideo of what this marketplacemercat actuallyen realitat looksaspecte like.
220
512000
3000
Ara us mostraré un vídeo curt de com és aquest mercat.
08:50
Here'sAquí és a monkey-eye-viewmico-vista. MonkeysMicos are shortermés curta, so it's a little shortcurt.
221
515000
3000
Aquest és el punt de vista del mico. Els micos són baixets, per tant és baix.
08:53
But here'sheus aquí HoneyMel.
222
518000
2000
Aquí tenim la Honey.
08:55
She's waitingesperant for the marketmercat to openobert a little impatientlyimpacient.
223
520000
2000
S'espera a que obri el mercat un xic impacientment.
08:57
All of a suddende sobte the marketmercat openss'obre. Here'sAquí és her choiceelecció: one grapesraïm or two grapesraïm.
224
522000
3000
De sobte el mercat obre. Aquesta és la seva tria: un raïm o dos raïms.
09:00
You can see HoneyMel, very good marketmercat economisteconomista,
225
525000
2000
Podeu veure que la Honey, molt bona economista de mercat,
09:02
goesva with the guy who givesdóna more.
226
527000
3000
tria al noi que li'n dóna més.
09:05
She could teachensenyar our financialfinancera advisersAssessors a fewpocs things or two.
227
530000
2000
Podria ensenyar als nostres assessors financers algunes coses.
09:07
So not just HoneyMel,
228
532000
2000
Però no només la Honey,
09:09
mostla majoria of the monkeysmicos wentva anar with guys who had more.
229
534000
3000
la majoria de micos van triar als nois que en tenien més.
09:12
MostMajoria of the monkeysmicos wentva anar with guys who had better foodmenjar.
230
537000
2000
La majoria de micos van triar als nois que tenien el menjar més bo.
09:14
When we introducedintroduït salesvendes, we saw the monkeysmicos paidpagat attentionatenció to that.
231
539000
3000
Al començar les vendes, vam observar que els micos s'hi fixaven.
09:17
They really caredcuidat about theirels seus monkeymico tokenFitxa dollardòlar.
232
542000
3000
Els importaven de veritat les seves fitxes mico dòlars.
09:20
The more surprisingsorprenent thing was that when we collaboratedva col·laborar with economistseconomistes
233
545000
3000
El més sorprenent era que quan col·laboràvem amb economistes
09:23
to actuallyen realitat look at the monkeys'dels micos datadades usingutilitzant economiceconòmic toolseines,
234
548000
3000
per mirar les dades dels micos amb eines econòmiques,
09:26
they basicallybàsicament matchedcoincident, not just qualitativelyqualitativament,
235
551000
3000
bàsicament coincidien, no només qualitativament,
09:29
but quantitativelyquantitativament with what we saw
236
554000
2000
sinó quantitativament amb el que veiem
09:31
humansels éssers humans doing in a realreal marketmercat.
237
556000
2000
que fan els humans en un mercat de veritat.
09:33
So much so that, if you saw the monkeys'dels micos numbersnúmeros,
238
558000
2000
Tant que, si veiéssiu els nombres dels micos,
09:35
you couldn'tno podia tell whetherja sigui they cameva venir from a monkeymico or a humanhumà in the samemateix marketmercat.
239
560000
3000
no podríeu dir si provenen d'un mico o d'un humà en el mateix mercat.
09:38
And what we'dnosaltres ho faria really thought we'dnosaltres ho faria donefet
240
563000
2000
I el que pensem que vam fer
09:40
is like we'dnosaltres ho faria actuallyen realitat introducedintroduït something
241
565000
2000
és que realment vam introduir alguna cosa
09:42
that, at leastmenys for the monkeysmicos and us,
242
567000
2000
que, almenys per als micos i per a nosaltres,
09:44
worksfunciona like a realreal financialfinancera currencymoneda.
243
569000
2000
funciona com una moneda financera de veritat.
09:46
QuestionPregunta is: do the monkeysmicos startcomençar messingjugant up in the samemateix waysmaneres we do?
244
571000
3000
La qüestió és: faran els micos les mateixes errades que nosaltres?
09:49
Well, we alreadyja saw anecdotallyCom anècdota a coupleparella of signssignes that they mightpotser.
245
574000
3000
Bé, ja vam veure un parell de senyals de que ho podrien fer.
09:52
One thing we never saw in the monkeymico marketplacemercat
246
577000
2000
Una cosa que mai vam observar al mercat mico
09:54
was any evidenceevidència of savingestalvi --
247
579000
2000
era cap evidència d'estalvi --
09:56
you know, just like our ownpropi speciesespècie.
248
581000
2000
ja sabeu, com en la nostra espècie.
09:58
The monkeysmicos enteredentrada the marketmercat, spentgastat theirels seus entiretot budgetpressupost
249
583000
2000
Els micos anaven al mercat, s'ho gastaven tot
10:00
and then wentva anar back to everyonetothom elsealtra cosa.
250
585000
2000
i se'n tornaven amb els altres.
10:02
The other thing we alsotambé spontaneouslyespontàniament saw,
251
587000
2000
L'altra cosa que vam veure espontàniament,
10:04
embarrassinglyvergonyosament enoughsuficient,
252
589000
2000
prou vergonyosa,
10:06
is spontaneousespontani evidenceevidència of larcenyrobatoris.
253
591000
2000
és l'evidència espontània del furt.
10:08
The monkeysmicos would rip-offrip-off the tokensfitxes at everycada availabledisponible opportunityoportunitat --
254
593000
3000
Els micos agafaven les fitxes sempre que podien --
10:11
from eachcadascun other, oftensovint from us --
255
596000
2000
els uns dels altres, sovint de nosaltres --
10:13
you know, things we didn't necessarilynecessàriament think we were introducingintroduint,
256
598000
2000
ja sabeu, coses que no pensàvem que necessàriament estàvem introduint,
10:15
but things we spontaneouslyespontàniament saw.
257
600000
2000
però que vam veure espontàniament.
10:17
So we said, this looksaspecte baddolent.
258
602000
2000
I vam dir, això pinta malament.
10:19
Can we actuallyen realitat see if the monkeysmicos
259
604000
2000
Podem comprovar si els micos
10:21
are doing exactlyexactament the samemateix dumbmut things as humansels éssers humans do?
260
606000
3000
fan exactament les mateixes ximpleries que els humans?
10:24
One possibilitypossibilitat is just kindamable of let
261
609000
2000
Una possibilitat seria
10:26
the monkeymico financialfinancera systemsistema playjugar out,
262
611000
2000
que el sistema financer mico funcionés tot sol,
10:28
you know, see if they startcomençar callingtrucant us for bailoutsrescats in a fewpocs yearsanys.
263
613000
2000
ja sabeu, veure si en uns quant anys ens criden per pagar el rescat.
10:30
We were a little impatientimpacient so we wanted
264
615000
2000
Estàvem un xic impacients perquè volíem
10:32
to sortordenar of speedvelocitat things up a bitpoc.
265
617000
2000
que les coses anessin una mica més de pressa
10:34
So we said, let's actuallyen realitat give the monkeysmicos
266
619000
2000
I vam dir, posem als micos
10:36
the samemateix kindstipus of problemsproblemes
267
621000
2000
la mateixa mena de problemes
10:38
that humansels éssers humans tendtendeix to get wrongmal
268
623000
2000
que els humans resolen malament
10:40
in certaincert kindstipus of economiceconòmic challengesdesafiaments,
269
625000
2000
en certs tipus de reptes econòmics,
10:42
or certaincert kindstipus of economiceconòmic experimentsexperiments.
270
627000
2000
o en certs tipus d'experiments econòmics.
10:44
And so, sincedes de llavors the bestmillor way to see how people go wrongmal
271
629000
3000
I com la millor manera de veure com la gent erra
10:47
is to actuallyen realitat do it yourselftu mateix,
272
632000
2000
es fer-ho un mateix,
10:49
I'm going to give you guys a quickràpid experimentexperiment
273
634000
2000
ara us proposaré un experiment ràpid
10:51
to sortordenar of watch your ownpropi financialfinancera intuitionsintuïcions in actionacció.
274
636000
2000
per tal de veure en acció les vostres intuïcions financeres.
10:53
So imagineimaginar that right now
275
638000
2000
Imagineu que ara mateix
10:55
I handedlliurat eachcadascun and everycada one of you
276
640000
2000
us dono a cadascú de vosaltres
10:57
a thousandmilers U.S. dollarsdòlars -- so 10 crispcruixent hundredcent dollardòlar billsfactures.
277
642000
3000
mil dòlars americans -- és a dir, 10 billets nous de cent dòlars.
11:00
Take these, put it in your walletcartera
278
645000
2000
Preneu-los, poseu-los a la cartera
11:02
and spendGastar a secondsegon thinkingpensant about what you're going to do with it.
279
647000
2000
i dediqueu un segon pensant el que fareu amb ells.
11:04
Because it's yoursel vostre now; you can buycomprar whateverel que sigui you want.
280
649000
2000
Ja que són vostres, podeu comprar el que vulgueu.
11:06
DonateDonar it, take it, and so on.
281
651000
2000
Fer una donació, prendre'ls, i així.
11:08
SoundsSons great, but you get one more choiceelecció to earnguanyar a little bitpoc more moneydiners.
282
653000
3000
Sona bé, però teniu l'oportunitat de guanyar una mica més de diners.
11:11
And here'sheus aquí your choiceelecció: you can eithertampoc be riskyarriscat,
283
656000
3000
I aquesta és la vostra tria: podeu ser arriscats,
11:14
in whichquin casecas I'm going to flipflip one of these monkeymico tokensfitxes.
284
659000
2000
i en aquest cas tiraré una d'aquestes mico fitxes.
11:16
If it comesve up headscaps, you're going to get a thousandmilers dollarsdòlars more.
285
661000
2000
Si surt cara, guanyareu mil dòlars més.
11:18
If it comesve up tailscues, you get nothing.
286
663000
2000
Si surt creu, no guanyeu res.
11:20
So it's a chanceoportunitat to get more, but it's prettybonic riskyarriscat.
287
665000
3000
Hi ha la possibilitat de guanyar més, però és molt arriscada.
11:23
Your other optionopció is a bitpoc safesegur. Your just going to get some moneydiners for sure.
288
668000
3000
L'altra possibilitat és més segura. Guanyareu alguns diners de segur.
11:26
I'm just going to give you 500 bucksdòlars.
289
671000
2000
Us donaré 500 dòlars.
11:28
You can stickenganxat it in your walletcartera and use it immediatelyimmediatament.
290
673000
3000
Us els podeu posar a la cartera i fer-los servir de seguida.
11:31
So see what your intuitionintuïció is here.
291
676000
2000
Veiem què diu la vostra intuïció.
11:33
MostMajoria people actuallyen realitat go with the play-it-safejugar-TI-caixa forta optionopció.
292
678000
3000
La majoria prefereix l'opció segura.
11:36
MostMajoria people say, why should I be riskyarriscat when I can get 1,500 dollarsdòlars for sure?
293
681000
3000
La majoria diu, per què m'hauria d'arriscar quan puc tenir 1.500 dòlars de manera segura?
11:39
This seemssembla like a good betaposta. I'm going to go with that.
294
684000
2000
Sembla una bona aposta. Jo m'hi apunto.
11:41
You mightpotser say, eheh, that's not really irrationalirracional.
295
686000
2000
Podríeu dir, ei, això no és irracional.
11:43
People are a little risk-averseaversió al risc. So what?
296
688000
2000
La gent no vol prendre riscos. I què?
11:45
Well, the "so what?" comesve when startcomençar thinkingpensant
297
690000
2000
Bé, el "i què?" es respon si pensem
11:47
about the samemateix problemproblema
298
692000
2000
en el mateix problema
11:49
setconjunt up just a little bitpoc differentlyde manera diferent.
299
694000
2000
plantejat d'una manera un xic diferent.
11:51
So now imagineimaginar that I give eachcadascun and everycada one of you
300
696000
2000
Doncs ara imagineu que us dono a cadascú de vosaltres
11:53
2,000 dollarsdòlars -- 20 crispcruixent hundredcent dollardòlar billsfactures.
301
698000
3000
2.000 dòlars -- 20 bitllets nous de cent dòlars.
11:56
Now you can buycomprar doubledoble to stuffcoses you were going to get before.
302
701000
2000
Ara podeu comprar el doble de coses que abans.
11:58
Think about how you'dho faria feel stickingenganxant it in your walletcartera.
303
703000
2000
Penseu com us sentiríeu posant-los a la cartera.
12:00
And now imagineimaginar that I have you make anotherun altre choiceelecció
304
705000
2000
I ara imagineu que heu de fer una altra tria.
12:02
But this time, it's a little bitpoc worsepitjor.
305
707000
2000
Però aquest cop, és una mica pitjor.
12:04
Now, you're going to be decidingdecidint how you're going to loseperdre moneydiners,
306
709000
3000
Ara, heu de decidir com perdreu diners,
12:07
but you're going to get the samemateix choiceelecció.
307
712000
2000
però tindreu la mateixa tria.
12:09
You can eithertampoc take a riskyarriscat losspèrdua --
308
714000
2000
Podeu triar una pèrdua arriscada --
12:11
so I'll flipflip a coinmoneda. If it comesve up headscaps, you're going to actuallyen realitat loseperdre a lot.
309
716000
3000
així llenço una moneda. Si és cara, perdreu molt.
12:14
If it comesve up tailscues, you loseperdre nothing, you're fine, get to keep the wholetot thing --
310
719000
3000
Si surt creu, no perdeu res, quedeu igual, us ho quedeu tot --
12:17
or you could playjugar it safesegur, whichquin meanssignifica you have to reacharribar back into your walletcartera
311
722000
3000
o podeu anar sobre segur, el que significa que heu d'anar a la vostra cartera
12:20
and give me fivecinc of those $100 billsfactures, for certaincert.
312
725000
3000
i donar-me cinc d'aquest bitllets de 100 dòlars, de segur.
12:23
And I'm seeingveient a lot of furrowedArrufat browsnas out there.
313
728000
3000
I estic veient moltes celles arrufades per aquí.
12:26
So maybe you're havingtenint the samemateix intuitionsintuïcions
314
731000
2000
Així potser, teniu les mateixes intuïcions
12:28
as the subjectstemes that were actuallyen realitat testedprovat in this,
315
733000
2000
que els subjectes que van passar el mateix test,
12:30
whichquin is when presentedpresentat with these optionsopcions,
316
735000
2000
que és, quan se'ls presenten aquestes opcions,
12:32
people don't choosetriar to playjugar it safesegur.
317
737000
2000
la gent no tria la seguretat.
12:34
They actuallyen realitat tendtendeix to go a little riskyarriscat.
318
739000
2000
De fet tendeixen a prendre un cert risc.
12:36
The reasonraó this is irrationalirracional is that we'vetenim givendonat people in bothtots dos situationssituacions
319
741000
3000
El motiu pel que això és irracional és que hem donat a la gent en ambdues situacions
12:39
the samemateix choiceelecció.
320
744000
2000
la mateixa tria.
12:41
It's a 50/50 shottir of a thousandmilers or 2,000,
321
746000
3000
És una possibilitat de 50/50 per 1.000 o 2.000 dòlars,
12:44
or just 1,500 dollarsdòlars with certaintycertesa.
322
749000
2000
o la certesa de 1.500 dòlars.
12:46
But people'spersones intuitionsintuïcions about how much riskrisc to take
323
751000
3000
Però la intuïció de la gent sobre quant risc prendre
12:49
variesvaria dependingdepenent on where they startedva començar with.
324
754000
2000
varia segons on van començar.
12:51
So what's going on?
325
756000
2000
Així doncs, què està passant?
12:53
Well, it turnsgirs out that this seemssembla to be the resultresultat
326
758000
2000
Bé, doncs passa que sembla que és el resultat
12:55
of at leastmenys two biasesbiaixos that we have at the psychologicalpsicològic levelnivell.
327
760000
3000
d'almenys dues tendències que tenim a nivell psicològic.
12:58
One is that we have a really harddur time thinkingpensant in absoluteabsolut termstermes.
328
763000
3000
Una és que ho passem realment malament pensant en termes absoluts.
13:01
You really have to do work to figurefigura out,
329
766000
2000
Has de treballar per entendre-ho,
13:03
well, one option'sde opció a thousandmilers, 2,000;
330
768000
2000
bé, una opció és mil o 2.000;
13:05
one is 1,500.
331
770000
2000
una és 1.500.
13:07
InsteadEn canvi, we find it very easyfàcil to think in very relativefamiliar termstermes
332
772000
3000
En lloc d'això, trobem molt fàcil pensar en termes relatius
13:10
as optionsopcions changecanviar from one time to anotherun altre.
333
775000
3000
quan les opcions són diferents en situacions diferents.
13:13
So we think of things as, "Oh, I'm going to get more," or "Oh, I'm going to get lessmenys."
334
778000
3000
Així pensem que, "Oh, guanyaré més", o bé "Oh, en rebré menys."
13:16
This is all well and good, exceptexcepte that
335
781000
2000
Tot això està bé i és bo, excepte que
13:18
changescanvis in differentdiferent directionsadreces
336
783000
2000
els canvis en direccions diferents
13:20
actuallyen realitat effectefecte whetherja sigui or not we think
337
785000
2000
ens afecten si pensem o no
13:22
optionsopcions are good or not.
338
787000
2000
que les opcions són bones o no.
13:24
And this leadscondueix to the secondsegon biasparcialitat,
339
789000
2000
I això ens porta a la segona tendència,
13:26
whichquin economistseconomistes have calledanomenat losspèrdua aversionaversió.
340
791000
2000
que els economistes anomenen aversió a la pèrdua.
13:28
The ideaidea is that we really hateodi it when things go into the redvermell.
341
793000
3000
La idea és que odiem de veritat quan les coses van a menys.
13:31
We really hateodi it when we have to loseperdre out on some moneydiners.
342
796000
2000
Odiem de veritat quan hem de perdre alguns diners.
13:33
And this meanssignifica that sometimesde vegades we'll actuallyen realitat
343
798000
2000
I això vol dir que alguns cops triarem
13:35
switchinterruptor our preferencespreferències to avoidevitar this.
344
800000
2000
canviar les nostres preferències per evitar-ho.
13:37
What you saw in that last scenarioescenari is that
345
802000
2000
El que heu vist en la darrera situació és que
13:39
subjectstemes get riskyarriscat
346
804000
2000
els subjectes es tornen arriscats
13:41
because they want the smallpetit shottir that there won'tno ho farà be any losspèrdua.
347
806000
3000
perquè volen reduir qualsevol possibilitat de pèrdua.
13:44
That meanssignifica when we're in a riskrisc mindsetmentalitat --
348
809000
2000
Això vol dir, quan estem en situació de risc --
13:46
excuseexcusa me, when we're in a losspèrdua mindsetmentalitat,
349
811000
2000
perdoneu, quan estem en situació de pèrdua,
13:48
we actuallyen realitat becomeconvertir-se en more riskyarriscat,
350
813000
2000
ens tornem de fet més arriscats,
13:50
whichquin can actuallyen realitat be really worryingpreocupant.
351
815000
2000
el que pot ser realment preocupant.
13:52
These kindstipus of things playjugar out in lots of baddolent waysmaneres in humansels éssers humans.
352
817000
3000
Aquesta mena de coses juguen males passades als humans.
13:55
They're why stockestoc investorsinversors holdaguantar ontosobre losingperdent stocksexistències longermés llarg --
353
820000
3000
Per això els inversors en borsa esperen molt a vendre les accions que van a la baixa --
13:58
because they're evaluatingavaluació them in relativefamiliar termstermes.
354
823000
2000
perquè ho valoren en termes relatius.
14:00
They're why people in the housinghabitatge marketmercat refusedes va negar to sellvendre theirels seus housecasa --
355
825000
2000
Per això gent al mercat immobiliari refusen vendre la seva casa --
14:02
because they don't want to sellvendre at a losspèrdua.
356
827000
2000
perquè no volen vendre amb pèrdues.
14:04
The questionpregunta we were interestedinteressat in
357
829000
2000
El tema que ens interessava
14:06
is whetherja sigui the monkeysmicos showespectacle the samemateix biasesbiaixos.
358
831000
2000
és si els micos presentaven les mateixes tendències.
14:08
If we setconjunt up those samemateix scenariosescenaris in our little monkeymico marketmercat,
359
833000
3000
Si preparéssim les mateixes situacions en el nostre petit mercat mico,
14:11
would they do the samemateix thing as people?
360
836000
2000
farien el mateix que les persones?
14:13
And so this is what we did, we gaveva donar the monkeysmicos choicesopcions
361
838000
2000
I això és el que vam fer, vam donar opcions als micos
14:15
betweenentre guys who were safesegur -- they did the samemateix thing everycada time --
362
840000
3000
entre nois que eren segurs -- feien el mateix cada vegada --
14:18
or guys who were riskyarriscat --
363
843000
2000
o nois que eren arriscats --
14:20
they did things differentlyde manera diferent halfla meitat the time.
364
845000
2000
que feien coses diferents la mitat de les vegades.
14:22
And then we gaveva donar them optionsopcions that were bonusesbonificacions --
365
847000
2000
I llavors els vam donar opcions que eren bons --
14:24
like you guys did in the first scenarioescenari --
366
849000
2000
com a vosaltres a la primera situació --
14:26
so they actuallyen realitat have a chanceoportunitat more,
367
851000
2000
per tant tenen l'oportunitat de guanyar més,
14:28
or piecespeces where they were experiencingexperimentant lossespèrdues --
368
853000
3000
o situacions on patien pèrdues --
14:31
they actuallyen realitat thought they were going to get more than they really got.
369
856000
2000
pensaven que rebrien més del que acabaven rebent.
14:33
And so this is what this looksaspecte like.
370
858000
2000
I bé, més o menys això és el que passa.
14:35
We introducedintroduït the monkeysmicos to two newnou monkeymico salesmenvenedors.
371
860000
2000
Vam presentar els micos a dos nous venedors per micos.
14:37
The guy on the left and right bothtots dos startcomençar with one piecepeça of graperaïm,
372
862000
2000
El noi de l'esquerra i el de la dreta comencen tots dos amb un gra de raïm,
14:39
so it looksaspecte prettybonic good.
373
864000
2000
i tot sembla molt bé.
14:41
But they're going to give the monkeysmicos bonusesbonificacions.
374
866000
2000
Però donaran bons als micos.
14:43
The guy on the left is a safesegur bonusbonificació.
375
868000
2000
El noi de l'esquerra és un bo segur.
14:45
All the time, he addsafegeix one, to give the monkeysmicos two.
376
870000
3000
Sempre n'afegeix un, per donar-li'n dos al mico.
14:48
The guy on the right is actuallyen realitat a riskyarriscat bonusbonificació.
377
873000
2000
El noi de la dreta és el bo arriscat.
14:50
SometimesVegades the monkeysmicos get no bonusbonificació -- so this is a bonusbonificació of zerozero.
378
875000
3000
De vegades els micos no reben cap bo -- es tracta d'un bo de valor zero.
14:53
SometimesVegades the monkeysmicos get two extraextra.
379
878000
3000
De vegades els micos en reben dos extra.
14:56
For a biggran bonusbonificació, now they get threetres.
380
881000
2000
Així per un bo gran, ara en reben tres.
14:58
But this is the samemateix choiceelecció you guys just facedenfrontat.
381
883000
2000
Però aquesta és la mateixa tria que vosaltres heu tingut fa un moment.
15:00
Do the monkeysmicos actuallyen realitat want to playjugar it safesegur
382
885000
3000
És que els micos volen jugar segur
15:03
and then go with the guy who'squi és going to do the samemateix thing on everycada trialjudici,
383
888000
2000
i triar el noi que fa sempre el mateix,
15:05
or do they want to be riskyarriscat
384
890000
2000
o volen ser arriscats
15:07
and try to get a riskyarriscat, but biggran, bonusbonificació,
385
892000
2000
i intentar obtenir un bo arriscat, però gran,
15:09
but riskrisc the possibilitypossibilitat of gettingaconseguint no bonusbonificació.
386
894000
2000
amb la possibilitat de no rebre cap bo.
15:11
People here playedjugat it safesegur.
387
896000
2000
La gent aquí va jugar sobre segur.
15:13
TurnsTorns out, the monkeysmicos playjugar it safesegur too.
388
898000
2000
Resulta que els micos també juguen segur.
15:15
QualitativelyQualitativament and quantitativelyquantitativament,
389
900000
2000
Qualitativament i quantitativament,
15:17
they choosetriar exactlyexactament the samemateix way as people,
390
902000
2000
trien exactament igual que la gent,
15:19
when testedprovat in the samemateix thing.
391
904000
2000
quan es fa el mateix test.
15:21
You mightpotser say, well, maybe the monkeysmicos just don't like riskrisc.
392
906000
2000
Podríeu dir, bé, potser als micos no els agrada el risc.
15:23
Maybe we should see how they do with lossespèrdues.
393
908000
2000
Potser hauríem de veure què fan amb les pèrdues.
15:25
And so we ranva córrer a secondsegon versionversió of this.
394
910000
2000
I així vam realitzar una segona versió d'això.
15:27
Now, the monkeysmicos meettrobar-se two guys
395
912000
2000
Ara, els micos es troben amb dos nois
15:29
who aren'tno ho són givingdonant them bonusesbonificacions;
396
914000
2000
que no els donen bons;
15:31
they're actuallyen realitat givingdonant them lessmenys than they expectespera.
397
916000
2000
els donen de fet menys del que s'esperen.
15:33
So they look like they're startingcomençant out with a biggran amountquantitat.
398
918000
2000
Sembla que comencen amb una gran quantitat.
15:35
These are threetres grapesraïm; the monkey'sde mico really psychedentusiasmat for this.
399
920000
2000
Aquí hi ha tres raïms; el mico està realment esperant això.
15:37
But now they learnaprendre these guys are going to give them lessmenys than they expectespera.
400
922000
3000
Però ara apren que aquests nois li donaràn menys del que espera.
15:40
They guy on the left is a safesegur losspèrdua.
401
925000
2000
El noi de l'esquerra és una pèrdua segura.
15:42
EveryCada singlesolter time, he's going to take one of these away
402
927000
3000
Cada vegada, en prendrà un
15:45
and give the monkeysmicos just two.
403
930000
2000
i li'n donarà només dos al mico.
15:47
the guy on the right is the riskyarriscat losspèrdua.
404
932000
2000
El noi de la dreta és la pèrdua arriscada.
15:49
SometimesVegades he givesdóna no losspèrdua, so the monkeysmicos are really psychedentusiasmat,
405
934000
3000
A vegades no li causa cap pèrdua, i el mico està realment entusiasmat,
15:52
but sometimesde vegades he actuallyen realitat givesdóna a biggran losspèrdua,
406
937000
2000
però a vegades li causa una gran pèrdua,
15:54
takingpresa away two to give the monkeysmicos only one.
407
939000
2000
prenent-ne dos i donant-li'n al mico només un.
15:56
And so what do the monkeysmicos do?
408
941000
2000
I doncs què fan els micos?
15:58
Again, samemateix choiceelecció; they can playjugar it safesegur
409
943000
2000
De nou la mateixa tria; ells poden jugar segur
16:00
for always gettingaconseguint two grapesraïm everycada singlesolter time,
410
945000
3000
per rebre dos raïms cada cop,
16:03
or they can take a riskyarriscat betaposta and choosetriar betweenentre one and threetres.
411
948000
3000
o poden triar l'aposta arriscada i triar entre un o tres.
16:06
The remarkablenotable thing to us is that, when you give monkeysmicos this choiceelecció,
412
951000
3000
El fet notable per a nosaltres és que, quan dónes als micos a triar,
16:09
they do the samemateix irrationalirracional thing that people do.
413
954000
2000
cometen la mateixa irracionalitat que la gent.
16:11
They actuallyen realitat becomeconvertir-se en more riskyarriscat
414
956000
2000
Es tornen més arriscats
16:13
dependingdepenent on how the experimentersexperimentadors startedva començar.
415
958000
3000
depenent d'on hagin començat els experimentadors.
16:16
This is crazyboig because it suggestssuggereix that the monkeysmicos too
416
961000
2000
Això és una bogeria perquè suggereix que els micos també
16:18
are evaluatingavaluació things in relativefamiliar termstermes
417
963000
2000
avaluen les coses en termes relatius
16:20
and actuallyen realitat treatingtractant lossespèrdues differentlyde manera diferent than they treattractar gainsguanys.
418
965000
3000
i tracten les pèrdues de manera diferent a com tracten els guanys.
16:23
So what does all of this mean?
419
968000
2000
I així quin sentit té tot això?
16:25
Well, what we'vetenim shownmostrat is that, first of all,
420
970000
2000
Bé, el que hem mostrat és que, primer de tot,
16:27
we can actuallyen realitat give the monkeysmicos a financialfinancera currencymoneda,
421
972000
2000
podem donar una moneda financera als micos,
16:29
and they do very similarsimilar things with it.
422
974000
2000
i ells fan coses molt semblants amb ella.
16:31
They do some of the smartintel·ligent things we do,
423
976000
2000
Fan algunes de les coses intel·ligents que fem,
16:33
some of the kindamable of not so niceagradable things we do,
424
978000
2000
algunes de les coses no tan agradables que fem,
16:35
like stealrobar it and so on.
425
980000
2000
com robar i tot això.
16:37
But they alsotambé do some of the irrationalirracional things we do.
426
982000
2000
Però també fan algunes de les irracionalitats que fem.
16:39
They systematicallysistemàticament get things wrongmal
427
984000
2000
Ells mal interpreten les coses sistemàticament
16:41
and in the samemateix waysmaneres that we do.
428
986000
2000
igual que ho fem nosaltres.
16:43
This is the first take-homeportar-se a casa messagemissatge of the Talk,
429
988000
2000
Aquesta és la primera lliçó de la xerrada,
16:45
whichquin is that if you saw the beginninginici of this and you thought,
430
990000
2000
que si has vist el principi d'això i has pensat,
16:47
oh, I'm totallytotalment going to go home and hirellogar a capuchinCaputxins monkeymico financialfinancera adviserAssessor.
431
992000
2000
oh, segur que quan torni a casa llogaré un mico caputxí com assessor financer.
16:49
They're way cutermés bonica than the one at ... you know --
432
994000
2000
Són bastant més bonics que el que hi ha a... ja sabeu --
16:51
Don't do that; they're probablyProbablement going to be just as dumbmut
433
996000
2000
No ho feu; probablement seran tan beneits
16:53
as the humanhumà one you alreadyja have.
434
998000
3000
com l'humà que ja teniu.
16:56
So, you know, a little baddolent -- Sorry, sorry, sorry.
435
1001000
2000
Doncs, ja sabeu, una pena -- Ho sento, ho sento, ho sento.
16:58
A little baddolent for monkeymico investorsinversors.
436
1003000
2000
Una pena per als inversors micos.
17:00
But of coursecurs, you know, the reasonraó you're laughingrient is baddolent for humansels éssers humans too.
437
1005000
3000
Però és clar, ja sabeu, el motiu pel que rieu és també dolent pels humans.
17:03
Because we'vetenim answeredva respondre the questionpregunta we startedva començar out with.
438
1008000
3000
Perquè hem respost la pregunta que ens féiem al principi.
17:06
We wanted to know where these kindstipus of errorserrors cameva venir from.
439
1011000
2000
Volíem saber d'on provenien aquesta mena d'errors.
17:08
And we startedva començar with the hopeesperança that maybe we can
440
1013000
2000
I hem començat amb l'esperança que tal vegada podríem
17:10
sortordenar of tweakpessigar our financialfinancera institutionsinstitucions,
441
1015000
2000
arreglar les nostres institucions financeres,
17:12
tweakpessigar our technologiestecnologies to make ourselvesnosaltres mateixos better.
442
1017000
3000
arreglar les nostres tecnologies per a fer-nos millors.
17:15
But what we'vetenim learnaprendre is that these biasesbiaixos mightpotser be a deepermés profund partpart of us than that.
443
1020000
3000
Però el que hem après es que aquestes tendències poden ser una cosa més arrelada en nosaltres que això.
17:18
In factfet, they mightpotser be duevençut to the very naturenaturalesa
444
1023000
2000
De fet, poden ser degudes a la veritable naturalesa
17:20
of our evolutionaryevolutiu historyhistòria.
445
1025000
2000
de la nostra història evolutiva.
17:22
You know, maybe it's not just humansels éssers humans
446
1027000
2000
Ja sabeu, potser no són només els humans
17:24
at the right sidecostat of this chaincadena that's dunceyduncey.
447
1029000
2000
que són a la dreta d'aquesta cadena els que són beneits.
17:26
Maybe it's sortordenar of dunceyduncey all the way back.
448
1031000
2000
Potser es tracta d'una beneiteria que ve de lluny.
17:28
And this, if we believe the capuchinCaputxins monkeymico resultsresultats,
449
1033000
3000
I això, si ens creiem els resultats dels micos caputxins,
17:31
meanssignifica that these dunceyduncey strategiesestratègies
450
1036000
2000
significa que aquestes estratègies ximples
17:33
mightpotser be 35 millionmilions yearsanys oldvell.
451
1038000
2000
poden venir de 35 milions d'anys enrere.
17:35
That's a long time for a strategyestratègia
452
1040000
2000
Això és molt de temps per a una estratègia
17:37
to potentiallypotencialment get changedha canviat around -- really, really oldvell.
453
1042000
3000
per poder-la remoure -- molt, molt vella.
17:40
What do we know about other oldvell strategiesestratègies like this?
454
1045000
2000
Què en sabem d'altres velles estratègies com aquesta?
17:42
Well, one thing we know is that they tendtendeix to be really harddur to overcomesuperar.
455
1047000
3000
Bé, si alguna cosa en sabem és que són realment difícils de superar.
17:45
You know, think of our evolutionaryevolutiu predilectionpredilecció
456
1050000
2000
Ja sabeu, penseu en la nostra predilecció evolutiva
17:47
for eatingmenjant sweetdolç things, fattygras things like cheesecakePastís de formatge.
457
1052000
3000
per menjar dolços, greixos com pastís de formatge.
17:50
You can't just shuttancat that off.
458
1055000
2000
No pots simplement deixar de fer-ho.
17:52
You can't just look at the dessertpostres cartcarro as say, "No, no, no. That looksaspecte disgustingdesagradable to me."
459
1057000
3000
No pots mirar la carta de postres i dir, "No, no, no. Això em sembla fastigós."
17:55
We're just builtconstruït differentlyde manera diferent.
460
1060000
2000
Estem fets d'una altra manera.
17:57
We're going to perceivepercebre it as a good thing to go after.
461
1062000
2000
Ho veurem com una cosa bona per aconseguir.
17:59
My guesssuposo is that the samemateix thing is going to be trueveritat
462
1064000
2000
M'hi jugo que el mateix serà veritat
18:01
when humansels éssers humans are perceivingpercebre
463
1066000
2000
quan els humans es troben al davant
18:03
differentdiferent financialfinancera decisionsdecisions.
464
1068000
2000
de diferents decisions financeres.
18:05
When you're watchingvigilant your stocksexistències plummetva caure en picat into the redvermell,
465
1070000
2000
Quan veieu les vostres accions enfonsant-se en números vermells,
18:07
when you're watchingvigilant your housecasa pricepreu go down,
466
1072000
2000
quan veieu baixar el preu de la vostra casa,
18:09
you're not going to be ablecapaç to see that
467
1074000
2000
no sereu capaços de veure-ho
18:11
in anything but oldvell evolutionaryevolutiu termstermes.
468
1076000
2000
de cap altra manera que en vells termes evolutius.
18:13
This meanssignifica that the biasesbiaixos
469
1078000
2000
I això vol dir que les tendències
18:15
that leaddirigir investorsinversors to do badlymalament,
470
1080000
2000
que van portar als inversors a fer-ho malament,
18:17
that leaddirigir to the foreclosurel'exclusió crisiscrisi
471
1082000
2000
que van portar a la crisis d'embargaments
18:19
are going to be really harddur to overcomesuperar.
472
1084000
2000
siguin realment molt difícils de superar.
18:21
So that's the baddolent newsnotícies. The questionpregunta is: is there any good newsnotícies?
473
1086000
2000
Aquestes són les notícies dolentes. La pregunta és: hi ha cap notícia bona?
18:23
I'm supposedsuposat to be up here tellingdient you the good newsnotícies.
474
1088000
2000
Se suposa que he vingut per donar-vos bones notícies.
18:25
Well, the good newsnotícies, I think,
475
1090000
2000
Bé, la bona notícia, penso,
18:27
is what I startedva començar with at the beginninginici of the Talk,
476
1092000
2000
és amb el que he començat al principi d'aquesta xerrada,
18:29
whichquin is that humansels éssers humans are not only smartintel·ligent;
477
1094000
2000
i és que els humans no només són llestos;
18:31
we're really inspirationallyinspirador smartintel·ligent
478
1096000
2000
som de veritat sorprenentment llestos
18:33
to the restdescans of the animalsanimals in the biologicalbiològic kingdomregne.
479
1098000
3000
respecte a la resta dels animals del regne biològic.
18:36
We're so good at overcomingsuperació our biologicalbiològic limitationslimitacions --
480
1101000
3000
Som tan bons superant les nostres limitacions biològiques --
18:39
you know, I flewva volar over here in an airplaneavió.
481
1104000
2000
ja sabeu, he volat cap aquí en un avió.
18:41
I didn't have to try to flapsolapa my wingsales.
482
1106000
2000
No m'ha calgut moure les meves ales.
18:43
I'm wearingportant contactcontacte lenseslents now so that I can see all of you.
483
1108000
3000
Ara porto lentilles i per això us puc veure a tots.
18:46
I don't have to relyconfieu on my ownpropi near-sightednessmiopia.
484
1111000
3000
No he de dependre de la meva miopia.
18:49
We actuallyen realitat have all of these casescasos
485
1114000
2000
Tenim tots aquests casos
18:51
where we overcomesuperar our biologicalbiològic limitationslimitacions
486
1116000
3000
en què hem superat les nostres limitacions biològiques
18:54
througha través technologytecnologia and other meanssignifica, seeminglyaparentment prettybonic easilyfàcilment.
487
1119000
3000
amb tecnologia i altres mitjans, pel que sembla ben fàcilment.
18:57
But we have to recognizereconèixer that we have those limitationslimitacions.
488
1122000
3000
Però hem de reconèixer que tenim totes aquestes limitacions.
19:00
And here'sheus aquí the rubfregar.
489
1125000
2000
I aquest és l'obstacle.
19:02
It was CamusCamus who onceun cop said that, "Man is the only speciesespècie
490
1127000
2000
Va ser Camus que va dir: "L'home és l'única espècie
19:04
who refuseses nega to be what he really is."
491
1129000
3000
que rebutja el que realment és."
19:07
But the ironyironia is that
492
1132000
2000
Però la ironia és que
19:09
it mightpotser only be in recognizingreconeixement our limitationslimitacions
493
1134000
2000
possiblement només serà reconeixent les nostres limitacions
19:11
that we can really actuallyen realitat overcomesuperar them.
494
1136000
2000
quan podrem realment superar-les.
19:13
The hopeesperança is that you all will think about your limitationslimitacions,
495
1138000
3000
L'esperança és que tots acabeu pensant en les vostres limitacions,
19:16
not necessarilynecessàriament as unovercomableunovercomable,
496
1141000
3000
no necessàriament com a insuperables,
19:19
but to recognizereconèixer them, acceptacceptar them
497
1144000
2000
sinó per reconèixer-les, acceptar-les
19:21
and then use the worldmón of designdisseny to actuallyen realitat figurefigura them out.
498
1146000
3000
i llavors emprar el món del disseny per resoldre-les.
19:24
That mightpotser be the only way that we will really be ablecapaç
499
1149000
3000
Aquesta podria ser l'única manera amb què seríem capaços
19:27
to achieveaconseguir our ownpropi humanhumà potentialpotencial
500
1152000
2000
d'aconseguir el nostre propi potencial humà
19:29
and really be the noblenoble speciesespècie we hopeesperança to all be.
501
1154000
3000
i ser de veritat l'espècie noble que tots esperem ser.
19:32
Thank you.
502
1157000
2000
Gràcies.
19:34
(ApplauseAplaudiments)
503
1159000
5000
(Aplaudiments)
Translated by Lluis Vilardell
Reviewed by CRISTINA VALLES HUERTA

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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

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