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Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?
Colin Camerer: Neuroscience, théorie des jeux et chimpanzés
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Quand deux individus essaient d'arriver à un accord -- qu'ils soient en compétition ou en coopération -- que se passe-t-il vraiment dans leurs cerveaux ? Colin Camerer, chercheur en économie comportementale, nous montre des études qui révèlent le faible degré auquel nous pouvons prédire ce que les autres pensent. Et il présente une étude surprenante qui montre que les chimpanzés réussissent mieux que nous à le faire.
(Filmé à 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
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00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
0
562
2253
Je vais parler du cerveau stratège.
00:14
We're going to use an unusual combination of tools
1
2815
2238
Nous allons utiliser une combinaison inhabituelle d'outils
00:17
from game theory and neuroscience
2
5053
2013
de la théorie des jeux et des neurosciences
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
3
7066
2967
pour comprendre comment les gens interagissent socialement lorsqu'il s'agit d'argent.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
4
10033
3971
La théorie des jeux est à la base une branche des mathématiques appliquées,
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
5
14004
2986
utilisée principalement en économie et en sciences politiques, et un peu en biologie,
00:28
that gives us a mathematical taxonomy of social life
6
16990
3289
qui nous donne une taxinomie mathématique de la vie sociale
00:32
and it predicts what people are likely to do
7
20279
2131
et prédit ce que les gens sont susceptibles de faire
00:34
and believe others will do
8
22410
1194
et ce qu'ils croient que les autres feront
00:35
in cases where everyone's actions affect everyone else.
9
23604
3390
dans des cas où les actions de chacun affectent tout le monde.
00:38
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
10
26994
3478
Ça inclut beaucoup de choses : la compétition, la coopération, la négociation,
00:42
games like hide-and-seek, and poker.
11
30472
3291
des jeux comme cache-cache et le poker.
00:45
Here's a simple game to get us started.
12
33763
2239
Voici un simple jeu pour commencer.
00:48
Everyone chooses a number from zero to 100,
13
36002
2162
Tout le monde choisit un certain nombre de 0 à 100,
00:50
we're going to compute the average of those numbers,
14
38164
2446
nous allons calculer la moyenne de ces nombres,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
15
40610
4194
et celui qui est plus proche de deux-tiers
de la moyenne gagne un prix.
de la moyenne gagne un prix.
00:56
So you want to be a little bit below the average number,
16
44804
2269
Donc vous voulez être un peu en-dessous du nombre moyen,
00:59
but not too far below, and everyone else wants to be
17
47073
2236
mais pas trop loin en-dessous,
et tout le monde veut être
et tout le monde veut être
01:01
a little bit below the average number as well.
18
49309
1945
un peu en-dessous du nombre moyen.
01:03
Think about what you might pick.
19
51254
2579
Pensez au nombre que vous pourriez choisir.
01:05
As you're thinking, this is a toy model of something like
20
53833
3271
Comme vous le pensez, c'est un modèle simplifié de quelque chose comme
01:09
selling in the stock market during a rising market. Right?
21
57104
2812
vendre sur le marché boursier sur un marché en hausse. N'est-ce pas ?
01:11
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
22
59916
2225
Vous ne voulez pas vendre trop tôt, parce que vous passerez à côté des profits,
01:14
but you don't want to wait too late
23
62141
2180
mais vous ne voulez pas attendre trop tard
01:16
to when everyone else sells, triggering a crash.
24
64321
2401
jusqu'à ce que tout le monde vende, déclenchant un crash.
01:18
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
25
66722
2879
Vous voulez être un peu en avance sur vos concurrents, mais pas trop loin devant.
01:21
Okay, here's two theories about how people might think about this,
26
69601
3613
Bon, voici deux théories sur comment les gens pourraient penser le problème,
01:25
and then we'll see some data.
27
73214
1396
et nous verrons ensuite les données.
01:26
Some of these will sound familiar because you probably are
28
74610
2191
Certaines choses vous paraîtront familières parce que, peut-être,
01:28
thinking that way. I'm using my brain theory to see.
29
76801
3799
vous pensez ainsi. Je vais utiliser ma théorie du cerveau pour vérifier.
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
30
80600
3110
Beaucoup de gens se disent, « Je ne sais vraiment pas
ce que les autres vont choisir,
ce que les autres vont choisir,
01:35
so I think the average will be 50."
31
83710
1673
donc je pense que la moyenne sera 50. »
01:37
They're not being really strategic at all.
32
85383
1911
Ils ne sont pas du tout stratégiques.
01:39
"And I'll pick two-thirds of 50. That's 33." That's a start.
33
87294
3352
« Et je vais prendre deux tiers de 50. Ça fait 33. »
C'est un début.
C'est un début.
01:42
Other people who are a little more sophisticated,
34
90646
1892
D'autres personnes qui sont un peu plus sophistiquées,
01:44
using more working memory,
35
92538
1476
utilisent la mémoire de travail,
01:46
say, "I think people will pick 33 because they're going to pick a response to 50,
36
94014
3904
et se disent : « Je pense que les gens vont choisir 33 parce qu'ils pensent que la moyenne est 50,
01:49
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
37
97918
2968
alors je prends 22, ce qui fait deux tiers de 33 ».
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
38
100886
2479
Ils effectuent un niveau de réflexion supplémentaire, à deux étapes.
01:55
That's better. And of course, in principle,
39
103365
2617
C'est mieux. Et bien sûr, en principe,
01:57
you could do three, four or more,
40
105982
1827
vous pourriez faire trois, quatre ou plus,
01:59
but it starts to get very difficult.
41
107809
1869
mais ça commence à devenir très difficile.
02:01
Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse
42
109678
2592
Tout comme dans les autres domaines et la langue, nous savons qu'il est difficile pour les gens d'analyser
02:04
very complex sentences with a kind of recursive structure.
43
112270
3634
des phrases très complexes avec une sorte de structure récursive.
02:07
This is called a cognitive hierarchy theory, by the way.
44
115904
1734
Cela s'appelle une théorie de hiérarchie cognitive.
02:09
It's something that I've worked on and a few other people,
45
117638
2556
J'ai travaillé dessus, ainsi que quelques autres persones,
02:12
and it indicates a kind of hierarchy along with
46
120194
2220
et cela indique un type de hiérarchie ainsi que
02:14
some assumptions about how many people stop at different steps
47
122414
2254
quelques hypothèses sur combien de personnes qui s'arrêtent à chaque étape
02:16
and how the steps of thinking are affected
48
124668
1884
et comment les étapes de réflexion sont affectées
02:18
by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
49
126552
3696
par de nombreuses variables et individus variables,
comme nous le verrons dans un instant.
comme nous le verrons dans un instant.
02:22
A very different theory, a much more popular one, and an older one,
50
130248
3386
Une toute autre théorie, plus populaire et plus vieille,
02:25
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
51
133634
3540
attribuée en grande partie à John Nash, « Un homme d'exception »,
02:29
is what's called equilibrium analysis.
52
137174
2240
est ce qu'on appelle l'analyse de l'équilibre.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
53
139414
2454
Donc, si vous avez déjà pris un cours de théorie des jeux de n'importe quel niveau,
02:33
you will have learned a little bit about this.
54
141868
1713
vous en connaissez déjà un peu à ce sujet.
02:35
An equilibrium is a mathematical state in which everybody
55
143581
2855
Un équilibre est un état mathématique dans lequel tout le monde
02:38
has figured out exactly what everyone else will do.
56
146436
2449
a compris exactement ce que tout le monde va faire.
02:40
It is a very useful concept, but behaviorally,
57
148885
2007
C'est un concept très utile, mais au niveau du comportement,
02:42
it may not exactly explain what people do
58
150892
2003
il peut ne pas expliquer exactement ce que font les individus
02:44
the first time they play these types of economic games
59
152895
2735
la première fois qu'ils jouent à ce type de jeux économiques
02:47
or in situations in the outside world.
60
155630
2333
ou dans des situations concrètes du monde extérieur.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
61
157963
2338
Dans ce cas, l'équilibre fait une prévision très audacieuse,
02:52
which is everyone wants to be below everyone else,
62
160301
2860
qui est que tout le monde veut être en-dessous des autres,
02:55
therefore they'll play zero.
63
163161
2291
et qu'au final ils jouent zéro.
02:57
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times.
64
165452
3009
Voyons ce qu'il se passe. Cette expérience a été répliquée de très nombreuses fois.
03:00
Some of the earliest ones were done in the '90s
65
168461
1883
Une des premières a été réalisée dans les années 90
03:02
by me and Rosemarie Nagel and others.
66
170344
2645
par moi et Rosemarie Nagel et d'autres.
03:04
This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in
67
172989
2985
Il s'agit d'une belle base de données de 9000 personnes qui ont écrit
03:07
to three newspapers and magazines that had a contest.
68
175974
2880
à trois journaux et magazines qui avaient fait un concours.
03:10
The contest said, send in your numbers
69
178854
1814
La consigne était d'envoyer ses nombres
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
70
180668
3155
et celui qui est proche des deux tiers de la moyenne gagne un gros prix.
03:15
And as you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
71
183823
3088
Et vous voyez, il y a tant de données ici que nous pourrons très bien voir les pics.
03:18
There's a spike at 33. Those are people doing one step.
72
186911
3381
Il y en a un à 33. Ces individus effectuent une étape.
03:22
There is another spike visible at 22.
73
190292
2497
Il y a un autre pic visible à 22.
03:24
And notice, by the way, that most people pick numbers right around there.
74
192789
2292
Et notez, au passage, que la pluspart des individus ont choisis des nombres proches de ces valeurs.
03:27
They don't necessarily pick exactly 33 and 22.
75
195081
2510
Ils n'ont pas nécessairement choisi exactement 33 ou 22.
03:29
There's something a little bit noisy around it.
76
197591
2056
Il y a un peu de bruit autour de ces valeurs.
03:31
But you can see those spikes, and they're there.
77
199647
1478
Mais vous pouvez voir ces pics, et qu'il y en a trois.
03:33
There's another group of people who seem to have
78
201125
1710
Il y a un autre groupe de personnes qui semblent avoir
03:34
a firm grip on equilibrium analysis,
79
202835
2075
une prise ferme sur l'analyse de l'équilibre,
03:36
because they're picking zero or one.
80
204910
2395
parce qu'ils ont choisi zéro ou un.
03:39
But they lose, right?
81
207305
2089
Mais ils perdent, pas vrai ?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
82
209394
3192
Parce que choisir un nombre aussi faible est réellement un mauvais choix
03:44
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
83
212586
2820
si les autres ne font pas de l'analyse de l'équilibre.
03:47
So they're smart, but poor.
84
215406
2112
Ils sont donc intelligents, mais pauvres.
03:49
(Laughter)
85
217518
2088
(Rires)
03:51
Where are these things happening in the brain?
86
219606
1969
Où se passent ces choses dans le cerveau ?
03:53
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
87
221575
3875
Une étude de Coricelli et Nagel donne une réponse nette et intéressante.
03:57
So they had people play this game
88
225450
1508
Ils ont fait jouer ce jeu à des individus
03:58
while they were being scanned in an fMRI,
89
226958
2217
alors qu'ils étaient scannés sous IRM,
04:01
and two conditions: in some trials,
90
229175
2271
et dans deux conditions : dans certains essais
04:03
they're told you're playing another person
91
231446
1515
on leur dit qu'ils jouent avec une autre personne
04:04
who's playing right now and we're going to match up
92
232961
1588
qui joue en ce moment même et avec qui les choix
04:06
your behavior at the end and pay you if you win.
93
234549
2204
seront associés à la fin, déterminant les gains.
04:08
In the other trials, they're told, you're playing a computer.
94
236753
1978
Dans d'autres essais, on leur dit qu'ils jouent contre l'ordinateur.
04:10
They're just choosing randomly.
95
238731
1634
Ils sont choisis aléatoirement.
04:12
So what you see here is a subtraction
96
240365
2077
Ce que vous voyez ici est une soustraction
04:14
of areas in which there's more brain activity
97
242442
2750
des zones dans lesquelles il y a le plus d'activité cérébrale
04:17
when you're playing people compared to playing the computer.
98
245192
2976
quand vous jouez contre des autres gens
que quand vous jouez contre l'ordinateur.
que quand vous jouez contre l'ordinateur.
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
99
248168
1991
Et vous voyez l'activité dans certaines régions que nous avons vues aujourd'hui,
04:22
medial prefrontal cortex, dorsomedial, however, up here,
100
250159
3237
le cortex préfrontal médial, dorsomédial,
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
101
253396
1851
le cortex préfrontal ventromdial,
04:27
anterior cingulate, an area that's involved
102
255247
1354
le cortex cingulaire antérieur, une zone qui est impliquée
04:28
in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says,"
103
256601
3637
dans de nombreux types de résolution de conflit,
comme si vous jouiez à « Jacques a dit »,
comme si vous jouiez à « Jacques a dit »,
04:32
and also the right and left temporoparietal junction.
104
260238
3814
et aussi le carrefour temporo-pariétal droite et gauche.
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known
105
264052
2466
Il s'agit de toutes les zones qui sont reconnues avec une quasi-certitude
04:38
to be part of what's called a "theory of mind" circuit,
106
266518
2321
comme faisant partie de ce qui est appelé un circuit de la « théorie de l'esprit »,
04:40
or "mentalizing circuit."
107
268839
1901
ou « circuit de mentalisation ».
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
108
270740
3378
Autrement dit, c'est un circuit qui sert à imaginer ce que pourraient faire les autres personnes.
04:46
So these were some of the first studies to see this
109
274118
2240
Donc voilà quelques-unes des premières études analysant ces liens
04:48
tied in to game theory.
110
276358
2033
dans la théorie des jeux.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
111
278391
2240
Que se passe-t-il avec ces genres à une ou deux étapes ?
04:52
So we classify people by what they picked,
112
280631
2071
Nous classons les sujets selon leur choix,
04:54
and then we look at the difference between
113
282702
1667
et puis nous regardons la différence entre
04:56
playing humans versus playing computers,
114
284369
1975
jouer contre des humains et jouer contre des ordinateurs,
04:58
which brain areas are differentially active.
115
286344
1891
et quelles zones du cerveau sont actives dans ces deux cas.
05:00
On the top you see the one-step players.
116
288235
1752
En haut vous voyez les joueurs à une étape.
05:01
There's almost no difference.
117
289987
1520
Il n'y a pratiquement aucune différence.
05:03
The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too.
118
291507
2940
La raison est qu'ils traitent les autres personnes
comme un ordinateur, donc le cerveau fait pareil.
comme un ordinateur, donc le cerveau fait pareil.
05:06
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
119
294447
4141
Pour les joueurs en bas, vous voyez toute l'activité dans le PFC dorsomédial.
05:10
So we know that those two-step players are doing something differently.
120
298588
2051
Nous savons que ces joueurs à deux étapes procèdent différement.
05:12
Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?"
121
300639
3096
Maintenant, si vous deviez prendre du recul et vous « que pouvons-nous faire avec cette information? »
05:15
you might be able to look at brain activity and say,
122
303735
1821
vous pourriez être en mesure de regarder l'activité cérébrale et dire,
05:17
"This person's going to be a good poker player,"
123
305556
1499
« Cette personne sera un bon joueur de poker »
05:19
or, "This person's socially naive,"
124
307055
1929
ou, « cette personne est socialement naïve »
05:20
and we might also be able to study things
125
308984
1278
et nous pourrions aussi être en mesure d'étudier des choses
05:22
like development of adolescent brains
126
310262
1598
comme le développement du cerveau des adolescents
05:23
once we have an idea of where this circuitry exists.
127
311860
3354
dès que nous aurons une idée de l'endroit où ce circuit existe.
05:27
Okay. Get ready.
128
315214
2612
Très bien. Préparez-vous.
05:29
I'm saving you some brain activity,
129
317826
2123
Je vous épargne de l'activité cérébrale,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
130
319949
2810
parce que vous n'avez pas besoin d'utiliser vos cellules ciliées.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
131
322759
2888
Vous devez utiliser ces cellules pour réfléchir à ce jeu.
05:37
This is a bargaining game.
132
325647
1935
Il s'agit d'un jeu de négociation.
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
133
327582
2556
Deux joueurs scannés avec des électrodes EEG
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
134
330138
2877
vont négocier de un à six dollars.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually earn that money.
135
333015
2664
S'ils peuvent le faire en 10 secondes, ils gagnent effectivement cette somme.
05:47
If 10 seconds goes by and they haven't made a deal, they get nothing.
136
335679
3040
Si à la fin des 10 secondes ils n'ont pas conclu un accord, ils ne gagnent rien.
05:50
That's kind of a mistake together.
137
338719
1683
C'est un genre d'erreur commune.
05:52
The twist is that one player, on the left,
138
340402
2817
Un joueur, celui à gauche,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
139
343219
2688
est informé de combien il y a à négocier à chaque essai.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
140
345907
2232
Les deux joueurs jouent de nombreux essais avec des sommes différentes à chaque fois.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
141
348139
2241
Dans ce cas, l'informé sait qu'il y a 4 dollars.
06:02
The uninformed player doesn't know,
142
350380
1877
Le joueur non informé ne sait pas,
06:04
but they know that the informed player knows.
143
352257
2054
mais il sait que le joueur informé sait.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
144
354311
2059
Donc le but pour le joueur non informé est de se dire :
06:08
"Is this guy really being fair
145
356370
1470
« Est-ce que cette personne est réellement juste,
06:09
or are they giving me a very low offer
146
357840
1854
ou est-ce qu'elle me donne une offre très basse
06:11
in order to get me to think that there's only one or two dollars available to split?"
147
359694
3078
dans le but de me faire penser qu'il n'y a que un ou deux dollars à partager ? »
06:14
in which case they might reject it and not come to a deal.
148
362772
3154
auquel cas le joueur non informé pourrait rejeter l'offre
et ainsi ne pas arriver à un accord.
et ainsi ne pas arriver à un accord.
06:17
So there's some tension here between trying to get the most money
149
365926
2950
Donc il y a ici une tension entre essayer d'obtenir le plus d'argent
06:20
but trying to goad the other player into giving you more.
150
368876
2573
en essayant de pousser l'autre joueur à donner plus d'argent.
06:23
And the way they bargain is to point on a number line
151
371449
2330
Et ils négocient en désignant un nombre
06:25
that goes from zero to six dollars,
152
373779
1806
qui va de zéro à six dollars,
06:27
and they're bargaining over how much the uninformed player gets,
153
375585
2978
et ils négocient combien le joueur non informé obtient,
06:30
and the informed player's going to get the rest.
154
378563
1585
et le joueur informé gagne le reste.
06:32
So this is like a management-labor negotiation
155
380148
2575
C'est donc comme une négociation travail / gestion
06:34
in which the workers don't know how much profits
156
382723
2733
dans laquelle les travailleurs ne connaissent pas le montant des bénéfices
06:37
the privately held company has, right,
157
385456
2667
de la société privée, n'est-ce pas,
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
158
388123
2368
et ils veulent peut-être tenir le coup pour plus d'argent,
06:42
but the company might want to create the impression
159
390491
1836
mais la compagnie pourrait vouloir donner l'impression
06:44
that there's very little to split: "I'm giving you the most that I can."
160
392327
2932
qu'il y a très peu à partager : « Je vous donne le plus que je peux. »
06:47
First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face.
161
395259
4231
Premièrement, un peu de comportement. Donc un groupe de paires de sujets jouent face à face.
06:51
We have some other data where they play across computers.
162
399490
1836
Nous avons d'autres données où ils jouent ensemble mais par ordinateur.
06:53
That's an interesting difference, as you might imagine.
163
401326
1738
C'est une différence intéressante, comme vous pouvez l'imaginer.
06:55
But a bunch of the face-to-face pairs
164
403064
2202
Mais un groupe de paires en face à face
06:57
agree to divide the money evenly every single time.
165
405266
3693
se sont mis d'accord pour diviser l'argent équitablement à chaque fois.
07:00
Boring. It's just not interesting neurally.
166
408959
2906
Ennuyeux. Ce n'est pas intéressant neuralement.
07:03
It's good for them. They make a lot of money.
167
411865
2514
C'est bon pour eux. Ils se font beaucoup d'argent.
07:06
But we're interested in, can we say something about
168
414379
2672
Mais ce qui nous intéresse c'est de savoir si nous pouvons dire quelque chose
07:09
when disagreements occur versus don't occur?
169
417051
2536
de la différence entre accords et désaccords.
07:11
So this is the other group of subjects who often disagree.
170
419587
2357
Donc voici le groupe de sujets qui ont été souvent en désaccord.
07:13
So they have a chance of -- they bicker and disagree
171
421944
2768
Ils se chamaillent, ne se mettent pas d'accord
07:16
and end up with less money.
172
424712
1307
et se retrouvent avec moins d'argent.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
173
426019
3917
Ils pourraient participer à l'émission de télévision « Real Housewives ».
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
Vous voyez sur la gauche,
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
175
431872
2664
quand la somme à diviser est un, deux ou trois dollars,
07:26
they disagree about half the time,
176
434536
1648
il y a désaccord une fois sur deux,
07:28
and when the amount is four, five, six, they agree quite often.
177
436184
2192
et quand la somme est de quatre, cinq ou six, ils se mettent d'accord assez souvent.
07:30
This turns out to be something that's predicted
178
438376
1874
Cela s'avère être quelque chose qui est prédit
07:32
by a very complicated type of game theory
179
440250
2204
par un type très compliqué de théorie des jeux
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
180
442454
2809
vous devriez venir à CalTech pour apprendre à ce sujet.
07:37
It's a little too complicated to explain right now,
181
445263
2172
C'est un peu trop compliqué à expliqué maintenant,
07:39
but the theory tells you that this shape kind of should occur.
182
447435
3416
mais la théorie dit que ce genre de comportements doit se produire.
07:42
Your intuition might tell you that too.
183
450851
2216
Votre intuition pourrait vous dire cela également.
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
184
453067
2240
Maintenant, je vais vous montrer
les résultats de l'électro-encéphalographie.
les résultats de l'électro-encéphalographie.
07:47
Very complicated. The right brain schematic
185
455307
2353
Très compliqué. Le cerveau de droite
07:49
is the uninformed person, and the left is the informed.
186
457660
2863
est celui de la personne non informée, celui de gauche est l'informée.
07:52
Remember that we scanned both brains at the same time,
187
460523
2800
Rappelez-vous que nous avons scanné les deux cerveaux au même moment,
07:55
so we can ask about time-synced activity
188
463323
2392
nous pouvons donc étudier l'activité synchronisée
07:57
in similar or different areas simultaneously,
189
465715
3224
dans des zones identiques ou différentes, de manière simultanée,
08:00
just like if you wanted to study a conversation
190
468939
2264
juste comme si vous vouliez étudier une conversation
08:03
and you were scanning two people talking to each other
191
471203
1936
et que vous scanniez deux personnes parlant ensemble.
08:05
and you'd expect common activity in language regions
192
473139
2360
Vous attendriez une activité commune dans les régions du langage
08:07
when they're actually kind of listening and communicating.
193
475499
2385
lorsqu'ils parlent et communiquent.
08:09
So the arrows connect regions that are active at the same time,
194
477884
3927
Les flèches connectent les régions qui sont actives en même temps
08:13
and the direction of the arrows flows
195
481811
2040
et la direction des flèches vont
08:15
from the region that's active first in time,
196
483851
2480
des régions qui sont actives en premier,
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
197
486331
3568
vers les régions qui sont actives plus tard.
08:21
So in this case, if you look carefully,
198
489899
2216
Dans ce cas, si vous regardez attentivement,
08:24
most of the arrows flow from right to left.
199
492115
1857
la plupart des flèches vont de droite à gauche.
08:25
That is, it looks as if the uninformed brain activity
200
493972
3280
C'est comme si l'activté du cerveau du sujet non informé
08:29
is happening first,
201
497252
1959
s'active en premier,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
202
499211
3515
et est ensuite suivi par l'activité du cerveau informé.
08:34
And by the way, these were trials where their deals were made.
203
502726
3692
Et au passage, il s'agit d'essais où des accords sont passés.
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
Il s'agit ici des deux premières secondes.
08:40
We haven't finished analyzing this data,
205
508198
1980
Nous n'avons pas fini d'analyser ces données,
08:42
so we're still peeking in, but the hope is
206
510178
1900
donc nous cherchons toujours, mais l'espoir est
08:44
that we can say something in the first couple of seconds
207
512078
2564
de pouvoir prédire dans les deux premières secondes
08:46
about whether they'll make a deal or not,
208
514642
1723
s'ils vont passer un accord ou non.
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
209
516365
2043
Cela pourrait être très utile pour éviter les litiges,
08:50
and ugly divorces and things like that.
210
518408
1928
les divorces compliqués et les choses du genre.
08:52
Those are all cases in which a lot of value is lost
211
520336
2883
Ce sont tous les cas dans lesquels beaucoup est perdu
08:55
by delay and strikes.
212
523219
2976
à cause des retards et des grèves.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
213
526195
2030
Voici le cas où un désaccord se produit.
09:00
You can see it looks different than the one before.
214
528225
2173
Vous pouvez voir que cela semble différent de précédement.
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
Il y a beaucoup plus de flèches.
09:04
That means that the brains are synced up
216
532647
1511
Cela signifie que les cerveaux sont synchronisés
09:06
more closely in terms of simultaneous activity,
217
534158
2552
plus étroitement en termes de simultanéité de l'activité,
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
218
536710
2010
et les flèches vont clairement de gauche à droite.
09:10
That is, the informed brain seems to be deciding,
219
538720
2242
Le cerveau informé semble décider,
09:12
"We're probably not going to make a deal here."
220
540962
2288
« Nous allons probablement pas conclure d'accord ici. »
09:15
And then later there's activity in the uninformed brain.
221
543250
3225
Et puis arrive l'activité du cerveau non informé.
09:18
Next I'm going to introduce you to some relatives.
222
546475
2503
Ensuite je vais vous présenter quelques proches.
09:20
They're hairy, smelly, fast and strong.
223
548978
2261
Ils sont poilus, puants, rapides et forts.
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
224
551239
3190
Vous pourriez repenser à votre dernier Thanksgiving.
09:26
Maybe if you had a chimpanzee with you.
225
554429
2693
Peut-être si vous aviez un chimpanzé avec vous.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree
226
557122
3461
Charles Darwin et moi et vous sommes détachés de l'arbre généalogique
09:32
from chimpanzees about five million years ago.
227
560583
2259
des chimpanzés il y a environ cinq millions d'années.
09:34
They're still our closest genetic kin.
228
562842
1968
Ils sont toujours nos parents génétiques les plus proches.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
229
564810
1737
Nous partageons 98,8% de gènes.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
230
566547
2800
Nous partageons plus de gènes avec eux que les zèbres avec les chevaux.
09:41
And we're also their closest cousin.
231
569347
1717
Et nous sommes également leur cousin le plus proche.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
232
571064
3002
Ils ont plus de relation génétique avec nous qu'avec les gorilles.
09:46
So how humans and chimpanzees behave differently
233
574066
2528
Les différences de comportement entre hommes et chimpanzés
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
234
576594
2455
pourraient nous en dire beaucoup sur l'évolution du cerveau.
09:51
So this is an amazing memory test
235
579049
2601
Il s'agit d'un fascinant test de mémoire
09:53
from Nagoya, Japan, Primate Research Institute,
236
581650
2816
de Nagoya, au Japon, du Primate Research Institute,
09:56
where they've done a lot of this research.
237
584466
1778
où ils ont beaucoup mené ce type de recherche.
09:58
This goes back quite a ways. They're interested in working memory.
238
586244
2340
Cela remonte assez loin. Ils sont intéressés par la mémoire de travail.
10:00
The chimp is going to see, watch carefully,
239
588584
1772
Regardez attentivement.
10:02
they're going to see 200 milliseconds' exposure
240
590356
2202
Les chimpanzés vont voir 200 millisecondes
10:04
— that's fast, that's eight movie frames —
241
592558
1994
-- c'est rapide, c'est huit images animées --
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
242
594552
1951
des nombres un, deux, trois, quatre, cinq.
10:08
Then they disappear and they're replaced by squares,
243
596503
1998
Ensuite ils disparaissent et sont remplacés par des carrés
10:10
and they have to press the squares
244
598501
1755
et les chimpanzés doivent appuyer sur les carrés
10:12
that correspond to the numbers from low to high
245
600256
2321
qui correspondent aux nombres du plus petit au plus grand
10:14
to get an apple reward.
246
602577
1339
afin d'obtenir une pomme comme récompense.
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
Voyons comment ils peuvent faire cela.
10:28
This is a young chimp. The young ones
248
616391
1493
C'est un jeune chimpanzé. Les jeunes
10:29
are better than the old ones, just like humans.
249
617884
2783
sont meilleurs que les vieux, comme les humains.
10:32
And they're highly experienced, so they've done this
250
620667
1592
Et ils sont très entraînés, ils ont fait cela
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
des milliers de fois.
10:35
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
252
623691
2884
Évidemment, il y a un gros effet d'entraînement,
comme vous pouvez l'imaginer.
comme vous pouvez l'imaginer.
10:39
(Laughter)
253
627928
1344
(Rires)
10:41
You can see they're very blasé and kind of effortless.
254
629272
1935
Vous pouvez constater qu'ils sont très blasés et font cela sans effort.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
255
631207
3928
Non seulement ils le font très bien, mais ils le font de manière paresseuse.
10:47
Right? Who thinks you could beat the chimps?
256
635135
3435
Non ? Qui pense qu'il peut battre les chimpanzés ?
10:50
Wrong. (Laughter)
257
638570
1596
Faux.
(Rires)
(Rires)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
258
640166
2438
Nous pouvons essayer. Nous allons essayer. Peut-être que nous allons essayer.
10:54
Okay, so the next part of this study
259
642604
2590
Ok, donc la partie suivante de cette étude,
10:57
I'm going to go quickly through
260
645194
1596
je vais la passer rapidement en revue,
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
261
646790
2692
est basée sur une idée de Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis.
262
649482
3029
Il a eu l'idée audacieuse -- ce qu'il appelle l'hypothèse du compromis cognitif.
11:04
We know chimps are faster and stronger.
263
652511
1292
Nous savons que les chimpanzés sont plus rapides et plus forts.
11:05
They're also very obsessed with status.
264
653803
1680
Ils sont aussi obsedés par le status.
11:07
His thought was, maybe they've preserved brain activities
265
655483
2956
Sa pensée était que peut-être qu'ils ont préservé des activités cérébrales
11:10
and they practice them in development
266
658439
2168
et ils les entraînent en grandissant
11:12
that are really, really important to them
267
660607
1851
qui sont très très important pour eux
11:14
to negotiate status and to win,
268
662458
2210
pour négocier leur status et gagner,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
269
664668
2998
ce qui ressemble à de la réflexion stratégique lors de la compétition.
11:19
So we're going to check that out
270
667666
1580
Nous allons donc vérifier cela
11:21
by having the chimps actually play a game
271
669246
2430
en faisant jouer vraiment les chimpanzés à un jeu
11:23
by touching two touch screens.
272
671676
2638
en touchant deux écrans tactiles.
11:26
The chimps are actually interacting with each other through the computers.
273
674314
2440
Les chimpanzés interagissent entre eux à via les ordinateurs.
11:28
They're going to press left or right.
274
676754
1608
Ils vont appuyer à gauche ou à droite.
11:30
One chimp is called a matcher.
275
678362
2113
Un des chimpanzés est appelé l'apparieur.
11:32
They win if they press left, left,
276
680475
1983
Ils gagnent s'ils appuient sur gauche, gauche,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right, right.
277
682458
3169
comme le chercheur dans un jeu de cache-cache, ou droite, droite.
11:37
The mismatcher wants to mismatch.
278
685627
1228
Le désapparieur veut défaire les paires.
11:38
They want to press the opposite screen of the chimp.
279
686855
3076
Il veut appuyer sur l'écran opposé au chimpanzé.
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
689931
2544
Et les récompenses sont des cubes de pomme.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
692475
2528
Voici comment les théoriciens des jeux voient ces données.
11:47
This is a graph of the percentage of times
282
695003
1614
C'est un graphique du pourcentage de fois
11:48
the matcher picked right on the x-axis,
283
696617
2618
où l'apparieur choisit droite dans l'axe des x,
11:51
and the percentage of times they predicted right
284
699235
1516
et le pourcentage de fois qu'ils prédisent droite
11:52
by the mismatcher on the y-axis.
285
700751
2868
par le discordeur sur l'axe des y.
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
703619
3200
Ici, un point représente le comportement d'une paire de joueurs,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
706819
2216
l'un essayant de faire correspondre, l'autre essayant de faire le contraire.
12:01
The NE square in the middle -- actually NE, CH and QRE --
288
709035
3280
Le carré NE au millieu -- en fait NE, CH et QRE --
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium, and others,
289
712315
2456
représentent trois théories différentes de l'équilibre de Nash, et les autres,
12:06
tells you what the theory predicts,
290
714771
2424
vous disent ce que prédit la théorie,
12:09
which is that they should match 50-50,
291
717195
2272
qu'elles devraient correspondre de façon égale,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
719467
2168
parce que si vous jouez gauche trop souvent, par exemple,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
721635
2716
je peux exploiter cela si je suis le désapparieur en jouant droite.
12:16
And as you can see, the chimps, each chimp is one triangle,
294
724351
2764
Et comme vous pouvez le voir, les chimpanzés, représentés par des triangles,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
727115
3847
sont entourés, tournant autour de cette prédiction.
12:22
Now we move the payoffs.
296
730962
1774
Maintenant regardons les gains.
12:24
We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher.
297
732736
3443
Nous allons rendre le paiement pour le choix gauche gauche un peu plus élevé pour l'apparieur.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
736179
1520
Maintenant ils gagnent trois cubes de pomme.
12:29
Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift,
299
737699
2800
Théoriquement, cela devrait changer le comportement du désapparieur,
12:32
because what happens is, the mismatcher will think,
300
740499
1590
parce que ce qu'il se passe ici,
c'est que le désapparieur va penser :
c'est que le désapparieur va penser :
12:34
oh, this guy's going to go for the big reward,
301
742089
1810
« Oh, ce gars va vouloir la grosse récompense,
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
donc je vais droite, pour être sûr qu'il ne l'ait pas. »
12:38
And as you can see, their behavior moves up
303
746964
1665
Et comme vous pouvez le voir, leur comportement se déplace
12:40
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
304
748629
3448
dans la direction de ce changement prévu par l'équilibre de Nash.
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
305
752077
2314
Enfin, nous avons changé les gains une fois de plus.
12:46
Now it's four apple cubes,
306
754391
1192
Maintenant, c'est quatre cubes de pomme,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
307
755583
2172
et leur comportement se déplace encore une fois
vers l'équilibre de Nash.
vers l'équilibre de Nash.
12:49
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
308
757755
2035
mais si vous faites la moyenne sur les chimpanzés,
12:51
they're really, really close, within .01.
309
759790
2190
ils sont très très proches, de 0,01.
12:53
They're actually closer than any species we've observed.
310
761980
3199
Ils sont plus proches que n'importe quelle autre espèce
que nous avons pu observer.
que nous avons pu observer.
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
311
765179
3193
Et les humains ? Vous pensez que vous êtes
plus intelligent qu'un chimpanzé ?
plus intelligent qu'un chimpanzé ?
13:00
Here's two human groups in green and blue.
312
768372
3567
Voici deux groupes d'humains en vert et bleu.
13:03
They're closer to 50-50. They're not responding to payoffs as closely,
313
771939
3744
Ils sont plus proches de 50-50. Ils ne répondent pas
aux gains si étroitement,
aux gains si étroitement,
13:07
and also if you study their learning in the game,
314
775683
1450
et aussi si vous étudiez leur apprentissage dans le jeu,
13:09
they aren't as sensitive to previous rewards.
315
777133
1985
ils ne sont pas aussi sensibles aux gains précédents.
13:11
The chimps are playing better than the humans,
316
779118
1364
Les chimpanzés jouent mieux que les humains,
13:12
better in the sense of adhering to game theory.
317
780482
2423
mieux dans le sens de l'adhésion à la théorie des jeux.
13:14
And these are two different groups of humans
318
782905
1419
Et il s'agit de deux groupes différents d'humains
13:16
from Japan and Africa. They replicate quite nicely.
319
784324
3196
du Japon et d'Afrique. Ils répliquent cela plutôt bien.
13:19
None of them are close to where the chimps are.
320
787520
3235
Aucun d'eux ne sont aussi proches que les chimpanzés.
13:22
So here are some things we learned today.
321
790755
1755
Voici ce que nous avons appris aujourd'hui.
13:24
People seem to do a limited amount of strategic thinking
322
792510
1938
Les individus semblent effectuer un nombre limité
de réflexion stratégique
de réflexion stratégique
13:26
using theory of mind.
323
794448
1811
en utilisant la théorie de l'esprit.
13:28
We have some preliminary evidence from bargaining
324
796259
1917
Nous avons des preuves préliminaires de la négociation
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
325
798176
2492
que des signaux d'alerte dans le cerveau
pourraient être utilisés pour prédire
pourraient être utilisés pour prédire
13:32
whether there will be a bad disagreement that costs money,
326
800668
2226
s'il va y avoir un désaccord coûteux,
13:34
and chimps are better competitors than humans,
327
802894
1840
et les chimpanzés sont de meilleurs compétiteurs que les humains,
13:36
as judged by game theory.
328
804734
2464
à en juger par la théorie des jeux.
13:39
Thank you.
329
807198
1857
Merci.
13:41
(Applause)
330
809055
3573
(Applaudissements)
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