ABOUT THE SPEAKER
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin 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.

More profile about the speaker
Colin Camerer | Speaker | TED.com
TEDxCaltech

Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?

Colin Camerer: Neuroznanost, teorija igara, majmuni

Filmed:
1,516,785 views

Što se zapravo događa kad dvoje ljudi pokušavaju da se nagode – bilo da se natječu ili da surađuju – unutar njihovih mozgova? Bihevioralni ekonomist Colin Camerer prikazuje istraživanje koje otkriva kako smo samo malo sposobni predvidjeti o čemu drugi razmišljaju. Predstavlja nam jednu neočekivanu studiju koja pokazuje da i čimpanze u tome mogu biti bolje od nas. (Snimljeno na TEDxCalTech.)
- Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio

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

00:12
I'm going to talk about the strategizingstrategizing brainmozak.
0
562
2253
Govorit ću o strategijama mozga.
00:14
We're going to use an unusualneuobičajen combinationkombinacija of toolsalat
1
2815
2238
Koristit ćemo neobičnu
kombinaciju instrumenata
00:17
from gameigra theoryteorija and neuroscienceneuroznanost
2
5053
2013
iz teorije igara i neuroznanosti
00:19
to understandrazumjeti how people interactinterakcija sociallydruštveno when valuevrijednost is on the linecrta.
3
7066
2967
da biste razumjeli kako ljudi komuniciraju
kada je u pitanju vrijednost.
00:22
So gameigra theoryteorija is a branchpodružnica of, originallyizvorno, appliedprimijenjen mathematicsmatematika,
4
10033
3971
Izvorno, teorija igara je grana
primijenjene matematike,
00:26
used mostlyuglavnom in economicsekonomija and politicalpolitički scienceznanost, a little bitbit in biologybiologija,
5
14004
2986
korištena uglavnom u ekonomiji,
političkim znanostima i malo u biologiji,
00:28
that givesdaje us a mathematicalmatematički taxonomytaksonomija of socialsocijalni life
6
16990
3289
daje nam matematičku taksonomiju
drušštvenog žživota
00:32
and it predictspredviđa what people are likelyVjerojatno to do
7
20279
2131
i predviđa što ljudi obično čine
00:34
and believe othersdrugi will do
8
22410
1194
i ššto vjeruju da će drugi učiniti
00:35
in casesslučajevi where everyone'ssvi su actionsakcije affectutjecati everyonesvatko elsedrugo.
9
23604
3390
u slučajevima gdje postupci svakoga
utječu na sve ostale.
00:38
That's a lot of things: competitionkonkurencija, cooperationsuradnja, bargainingpregovaranje,
10
26994
3478
Tu su mnoge stvari: natjecanje,
suradnja, pogađanje,
00:42
gamesigre like hide-and-seekskrivača, and pokerpoker.
11
30472
3291
igre poput skrivača i poker.
00:45
Here'sOvdje je a simplejednostavan gameigra to get us startedpočeo.
12
33763
2239
Evo jednostavne igre za početak.
00:48
EveryoneSvi choosesodabere a numberbroj from zeronula to 100,
13
36002
2162
Svatko bira broj od 0 do 100,
00:50
we're going to computeprebrojavati the averageprosječan of those numbersbrojevi,
14
38164
2446
izračunat ćemo prosjek tih brojeva
00:52
and whoever'sTko je closestnajbliže to two-thirdsdvije trećine of the averageprosječan winspobjeda a fixedfiksni prizenagrada.
15
40610
4194
i tko bude najbližže dvotrećinskom
prosjeku osvojit će nagradu.
00:56
So you want to be a little bitbit belowispod the averageprosječan numberbroj,
16
44804
2269
Dakle, žželite biti
malo ispod prosječnog broja,
00:59
but not too fardaleko belowispod, and everyonesvatko elsedrugo wants to be
17
47073
2236
ali ne previšše,
jednako kao ššto i svi drugi žžele biti
01:01
a little bitbit belowispod the averageprosječan numberbroj as well.
18
49309
1945
malo ispod prosječnog broja.
01:03
Think about what you mightmoć pickodabrati.
19
51254
2579
Razmislite ššto biste mogli odabrati.
01:05
As you're thinkingmišljenje, this is a toyigračka modelmodel of something like
20
53833
3271
Dok razmišljate,
ovo je pojednostavljeni model nalik
01:09
sellingprodaja in the stockzaliha markettržište duringza vrijeme a risingrastući markettržište. Right?
21
57104
2812
prodaji na burzi tijekom
rastućeg tržižššta. Zar ne?
01:11
You don't want to sellprodavati too earlyrano, because you misspropustiti out on profitsdobit,
22
59916
2225
Ne žželite prodati prerano,
jer gubite na profitu,
01:14
but you don't want to wait too latekasno
23
62141
2180
ali ne žželite ni previšše čekati
01:16
to when everyonesvatko elsedrugo sellsproda, triggeringpokreće a crashsudar.
24
64321
2401
dok svi drugi ne prodaju,
jer biste propali.
01:18
You want to be a little bitbit aheadnaprijed of the competitionkonkurencija, but not too fardaleko aheadnaprijed.
25
66722
2879
ŽŽelite biti malo ispred konkurencije,
ali ne previšše.
01:21
Okay, here'sevo two theoriesteorije about how people mightmoć think about this,
26
69601
3613
Ok, evo dvije teorije
kako bi ljudi o tome mogli razmiššljati,
01:25
and then we'lldobro see some datapodaci.
27
73214
1396
a potom ćemo vidjeti neke podatke.
01:26
Some of these will soundzvuk familiarupoznat because you probablyvjerojatno are
28
74610
2191
Dio toga zvučat će poznato,
jer ste vjerojatno
01:28
thinkingmišljenje that way. I'm usingkoristeći my brainmozak theoryteorija to see.
29
76801
3799
razmiššljali na takav način. Koristim se
vlastitim mozgom za poimanje.
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pickodabrati,
30
80600
3110
Mnogi ljudi kažžu: "Doista
ne znam ššto će ljudi odabrati,
01:35
so I think the averageprosječan will be 50."
31
83710
1673
zato mislim da će prosjek biti 50."
01:37
They're not beingbiće really strategicstrateški at all.
32
85383
1911
Oni se uopšće
ne koriste strategijom.
01:39
"And I'll pickodabrati two-thirdsdvije trećine of 50. That's 33." That's a startpočetak.
33
87294
3352
" I izabrat ću dvije trećine od 50,
ššto je 33." To je početak.
01:42
Other people who are a little more sophisticatedsofisticirana,
34
90646
1892
Ostali ljudi koji su malo sofisticiraniji,
01:44
usingkoristeći more workingrad memorymemorija,
35
92538
1476
i koriste višše radne memorije,
01:46
say, "I think people will pickodabrati 33 because they're going to pickodabrati a responseodgovor to 50,
36
94014
3904
kažžu: "Mislim da će ljudi odabrati 33,
jer će birati odgovor na 50,
01:49
and so I'll pickodabrati 22, whichkoji is two-thirdsdvije trećine of 33."
37
97918
2968
i zato ću odabrati 22,
što je dvije trećine od 33."
01:52
They're doing one extraekstra stepkorak of thinkingmišljenje, two stepskoraci.
38
100886
2479
Oni čine jošš jedan dodatan korak
dok razmišljaju, dva koraka.
01:55
That's better. And of coursenaravno, in principlenačelo,
39
103365
2617
To je bolje. I dakako, u principu,
01:57
you could do threetri, fourčetiri or more,
40
105982
1827
možžete činiti tri, četiri ili višše,
01:59
but it startspočinje to get very difficulttežak.
41
107809
1869
ali počinje bivati veoma naporno.
02:01
Just like in languagejezik and other domainsdomena, we know that it's hardteško for people to parseraščlaniti
42
109678
2592
Bašš kao u jeziku i u drugim oblastima,
znamo da je ljudima tešško raščlaniti
02:04
very complexkompleks sentencesrečenice with a kindljubazan of recursiveponavljajući structurestruktura.
43
112270
3634
veoma složžene rečenice
rekurzivne strukture.
02:07
This is calledzvao a cognitivespoznajni hierarchyhijerarhija theoryteorija, by the way.
44
115904
1734
Uzgred, to se naziva
kognitivna hijerarhijska teorija.
02:09
It's something that I've workedradio on and a fewnekoliko other people,
45
117638
2556
Na njoj sam radio
sa jošš nekoliko drugih ljudi.
02:12
and it indicatesukazuje a kindljubazan of hierarchyhijerarhija alonguz with
46
120194
2220
Teorija upućuje na neku
vrstu hijerarhije
02:14
some assumptionspretpostavke about how manymnogi people stop at differentdrugačiji stepskoraci
47
122414
2254
s pretpostavkama o broju ljudi
koji zastaju na različitim koracima
02:16
and how the stepskoraci of thinkingmišljenje are affectedpogođeni
48
124668
1884
i kako na njih utječu
02:18
by lots of interestingzanimljiv variablesvarijable and variantvarijanta people, as we'lldobro see in a minuteminuta.
49
126552
3696
mnoge zanimljive varijable i vrste ljudi,
kao ššto ćemo vidjeti za minutu.
02:22
A very differentdrugačiji theoryteorija, a much more popularpopularan one, and an olderstariji one,
50
130248
3386
Vrlo različita teorija,
mnogo popularnija i starija,
02:25
dueuslijed largelyu velikoj mjeri to JohnJohn NashNash of "A BeautifulLijepa MindUm" fameslava,
51
133634
3540
uglavnom zahvaljujući Johnu Nash-u
iz znamenitog "Blistavog uma",
02:29
is what's calledzvao equilibriumravnoteža analysisanaliza.
52
137174
2240
naziva se ekvilibrijum analiza.
02:31
So if you've ever takenpoduzete a gameigra theoryteorija coursenaravno at any levelnivo,
53
139414
2454
Ako ste ikad pohađali tečaj
teorije igara na bilo kojoj razini,
02:33
you will have learnednaučeno a little bitbit about this.
54
141868
1713
naučili biste malo o tome.
02:35
An equilibriumravnoteža is a mathematicalmatematički statedržava in whichkoji everybodysvi
55
143581
2855
Ekvilibrijum je matematičko stanje
u kome su svi
02:38
has figuredshvaćen out exactlytočno what everyonesvatko elsedrugo will do.
56
146436
2449
točno shvatili ššto će svatko učiniti.
02:40
It is a very usefulkoristan conceptkoncept, but behaviorallypo ponašanju,
57
148885
2007
Vrlo koristan koncept,
ali bihevioralno,
02:42
it maysvibanj not exactlytočno explainobjasniti what people do
58
150892
2003
ne može točno razjasniti ššto ljudi rade
02:44
the first time they playigrati these typesvrste of economicekonomski gamesigre
59
152895
2735
kad po prvi put igraju
ove ekonomske igre
02:47
or in situationssituacije in the outsideizvan worldsvijet.
60
155630
2333
ili u situacijama u vanjskom svijetu.
02:49
In this casespis, the equilibriumravnoteža makesmarke a very boldodvažan predictionproricanje,
61
157963
2338
U ovom primjeru, teorija ekvilibrijuma
vrlo smjelo predviđa
02:52
whichkoji is everyonesvatko wants to be belowispod everyonesvatko elsedrugo,
62
160301
2860
da svatko žželi biti ispod svih ostalih,
02:55
thereforestoga they'lloni će playigrati zeronula.
63
163161
2291
te će zato odigrati igru ​​sa nultom sumom.
02:57
Let's see what happensdogađa se. This experiment'seksperiment je been doneučinio manymnogi, manymnogi timesputa.
64
165452
3009
Pogledajmo ššto se događa.
Ovaj eksperiment je izveden mnogo puta.
03:00
Some of the earliestnajraniji onesone were doneučinio in the '90s
65
168461
1883
Neke od najranijih eksperimenata
u 90-tim izveli smo
03:02
by me and RosemarieRosemarie NagelNagel and othersdrugi.
66
170344
2645
ja i Rosemarie Nagel i drugi.
03:04
This is a beautifullijep datapodaci setset of 9,000 people who wrotenapisao in
67
172989
2985
Ovo su krasni podaci o 9.000 ljudi
koji su se javili
03:07
to threetri newspapersnovine and magazinesčasopisi that had a contestNatjecanje.
68
175974
2880
na tri natječaja u novinama i časopisima.
03:10
The contestNatjecanje said, sendposlati in your numbersbrojevi
69
178854
1814
U natječaju je rečeno:
"Poššaljite svoje brojeve
03:12
and whoeverma tko is closeblizu to two-thirdsdvije trećine of the averageprosječan will winpobijediti a bigvelika prizenagrada.
70
180668
3155
i tkogod bude blizu dvotrećinskom prosjeku
osvojit će veliku nagradu."
03:15
And as you can see, there's so much datapodaci here, you can see the spikesšiljci very visiblyvidno.
71
183823
3088
Kao ššto vidite, ovdje je mnogo podataka,
ali skokovii se dobro vide.
03:18
There's a spikešiljak at 33. Those are people doing one stepkorak.
72
186911
3381
Postoji skok na 33.
To su ljudi koji čine jedan korak.
03:22
There is anotherjoš spikešiljak visiblevidljiv at 22.
73
190292
2497
Postoji jošš jedan skok vidljiv na 22.
03:24
And noticeobavijest, by the way, that mostnajviše people pickodabrati numbersbrojevi right around there.
74
192789
2292
Uzgred, pogledajte kako većina ljudi
odabira brojeve upravo tu negdje.
03:27
They don't necessarilyobavezno pickodabrati exactlytočno 33 and 22.
75
195081
2510
Ne odaberu uvjek
baš točno 33. i 22.
03:29
There's something a little bitbit noisyglasan around it.
76
197591
2056
Ovdje okolo je malo življe.
03:31
But you can see those spikesšiljci, and they're there.
77
199647
1478
Ali, možžete vidjeti
i skokove ondje.
03:33
There's anotherjoš groupskupina of people who seemčiniti se to have
78
201125
1710
Postoji jošš jedna grupa ljudi
koja se izgleda
03:34
a firmfirma gripzahvat on equilibriumravnoteža analysisanaliza,
79
202835
2075
čvrsto držži ekvilibrijum analiza,
03:36
because they're pickingbranje zeronula or one.
80
204910
2395
jer su odabrali nulu ili jedan.
03:39
But they loseizgubiti, right?
81
207305
2089
Ali oni gube, zar ne?
03:41
Because pickingbranje a numberbroj that lownizak is actuallyzapravo a badloše choiceizbor
82
209394
3192
Zato ššto je odabir tako niskog broja
doista lošš odabir
03:44
if other people aren'tnisu doing equilibriumravnoteža analysisanaliza as well.
83
212586
2820
ukoliko se i svi drugi ljudi
ne pozabave ekvilibrijum analizom.
03:47
So they're smartpametan, but poorsiromašan.
84
215406
2112
Dakle, oni su pametni, ali siromaššni.
03:49
(LaughterSmijeh)
85
217518
2088
(Smijeh)
03:51
Where are these things happeningdogađa in the brainmozak?
86
219606
1969
Gdje se to događa u mozgu?
03:53
One studystudija by CoricelliCoricelli and NagelNagel givesdaje a really sharpoštar, interestingzanimljiv answerodgovor.
87
221575
3875
Istražživanje Coricellija i Nagelove
daje vrlo jasan, zanimljiv odgovor.
03:57
So they had people playigrati this gameigra
88
225450
1508
Kod njih su ljudi igrali ovu igru
03:58
while they were beingbiće scannedskeniran in an fMRIfMRI,
89
226958
2217
dok su ih skenirali u fMRI,
04:01
and two conditionsUvjeti: in some trialsispitivanja,
90
229175
2271
u dvostrukim uvjetima.
U nekim ispitivanjima,
04:03
they're told you're playingigranje anotherjoš personosoba
91
231446
1515
rečeno im je: "Igrate s drugom osobom
04:04
who'stko je playingigranje right now and we're going to matchutakmica up
92
232961
1588
koja upravo sada igra i
mi ćemo vas na koncu
04:06
your behaviorponašanje at the endkraj and payplatiti you if you winpobijediti.
93
234549
2204
usporediti i platiti vam ako pobijedite."
04:08
In the other trialsispitivanja, they're told, you're playingigranje a computerračunalo.
94
236753
1978
U drugim ispitivanjima, rečeno im je:
"Igrate s računalom."
04:10
They're just choosingOdabir randomlyslučajno.
95
238731
1634
Odabir su pravili nasumično.
04:12
So what you see here is a subtractionoduzimanje
96
240365
2077
Ono ššto se ovdje vidi je oduzimanje
04:14
of areaspodručja in whichkoji there's more brainmozak activityaktivnost
97
242442
2750
područja u kojima postoji
višše možždane aktivnosti
04:17
when you're playingigranje people comparedu odnosu to playingigranje the computerračunalo.
98
245192
2976
kada igrate s ljudima u usporedbi
na igru s računalom.
04:20
And you see activityaktivnost in some regionsregije we'veimamo seenvidio todaydanas,
99
248168
1991
I vidite aktivnost u nekim područjima
koju smo danas vidjeli,
04:22
medialMedijalna strana prefrontalprefrontalni cortexkorteks, dorsomedialdorsomedial, howevermeđutim, up here,
100
250159
3237
u medijalnom prefrontalnom korteksu,
dorzomedijalnom, ovdje gore je
04:25
ventromedialVentromedijalni prefrontalprefrontalni cortexkorteks,
101
253396
1851
ventromedijalni prefrontalni korteks,
04:27
anteriorprednji cingulatepojasnoj, an areapodručje that's involvedumiješan
102
255247
1354
prednja cingularna vijuga,
područje koje uključuje
04:28
in lots of typesvrste of conflictsukob resolutionrezolucija, like if you're playingigranje "SimonSimon SaysKaže,"
103
256601
3637
razne vrste rješšavanja konflikata,
kao kada se igra "Simon Kaže,"
04:32
and alsotakođer the right and left temporoparietaltemporoparietal junctionspoj.
104
260238
3814
i također desno i lijevo
temporoparietalni spoj.
04:36
And these are all areaspodručja whichkoji are fairlypošteno reliablypouzdano knownznan
105
264052
2466
To su sve područja
za koja se prilično pouzdano zna
04:38
to be partdio of what's calledzvao a "theoryteorija of mindum" circuitstrujni krug,
106
266518
2321
da su dio onoga ššto se naziva
kružžni tok "teorije uma",
04:40
or "mentalizingmentalizing circuitstrujni krug."
107
268839
1901
ili "mentalni sklop."
04:42
That is, it's a circuitstrujni krug that's used to imaginezamisliti what other people mightmoć do.
108
270740
3378
Taj se sklop koristi da se zamisli
što bi drugi ljudi mogli učiniti.
04:46
So these were some of the first studiesstudije to see this
109
274118
2240
Ovo su neke od prvih studija
koje su uočile
04:48
tiedvezan in to gameigra theoryteorija.
110
276358
2033
tu povezanost s teorijom igara.
04:50
What happensdogađa se with these one-jedno- and two-stepu dva koraka typesvrste?
111
278391
2240
ŠŠto se događa s ovim
jedan i dva-koraka tipovima?
04:52
So we classifyrazvrstati people by what they pickedizabran,
112
280631
2071
Tako klasificiramo ljude
po tome ššto su odabrali,
04:54
and then we look at the differencerazlika betweenizmeđu
113
282702
1667
a onda pogledamo na različitosti između
04:56
playingigranje humansljudi versusprotiv playingigranje computersračunala,
114
284369
1975
njihovih igara s ljudima naspram
njihovih igara s računalima
04:58
whichkoji brainmozak areaspodručja are differentiallyrazličito activeaktivan.
115
286344
1891
i koja su područja mozga različito aktivna.
05:00
On the topvrh you see the one-stepone-korak playersigrači.
116
288235
1752
Na vrhu vidite jedan-korak igrače.
05:01
There's almostskoro no differencerazlika.
117
289987
1520
Gotovo da nema razlike.
05:03
The reasonrazlog is, they're treatingtretiranje other people like a computerračunalo, and the brainmozak is too.
118
291507
2940
To je zato ššto oni tretiraju druge ljude
kao računala, te to radi i mozak.
05:06
The bottomdno playersigrači, you see all the activityaktivnost in dorsomedialdorsomedial PFCPFC.
119
294447
4141
Kod donjih igrača vidite sve aktivnosti
u dorzomedijalnom prefrontalnom korteksu.
05:10
So we know that those two-stepu dva koraka playersigrači are doing something differentlyrazličito.
120
298588
2051
Dakle, mi znamo da ti dva- koraka igrači
rade nešto što je drukčije.
05:12
Now if you were to stepkorak back and say, "What can we do with this informationinformacija?"
121
300639
3096
Ako biste se vratili korak natrag
i rekli: "ŠŠto ćemo s tim informacijama?"
05:15
you mightmoć be ableu stanju to look at brainmozak activityaktivnost and say,
122
303735
1821
Možžda biste mogli pogledati na
možždane aktivnosti i reći:
05:17
"This person'sosobe going to be a good pokerpoker playerigrač,"
123
305556
1499
"Ova će osoba biti dobar igrač pokera,"
05:19
or, "This person'sosobe sociallydruštveno naivenaivan,"
124
307055
1929
ili "Ovaj je čovjek drušštveno naivan"
05:20
and we mightmoć alsotakođer be ableu stanju to studystudija things
125
308984
1278
i možžda bi također mogli proučavati stvari
05:22
like developmentrazvoj of adolescentadolescenata brainsmozak
126
310262
1598
kao što bi bio razvoj
adolescentnih mozgova
05:23
oncejednom we have an ideaideja of where this circuitrystrujni krugovi existspostoji.
127
311860
3354
jednom kada saznamo
gdje ovaj sklop postoji.
05:27
Okay. Get readyspreman.
128
315214
2612
Ok. Spremite se.
05:29
I'm savingušteda you some brainmozak activityaktivnost,
129
317826
2123
Ušštedet ću vam malo možždane aktivnosti,
05:31
because you don't need to use your hairdlaka detectordetektor cellsStanice.
130
319949
2810
jer ne morate koristiti svoje
stanice vlasi za detekciju.
05:34
You should use those cellsStanice to think carefullypažljivo about this gameigra.
131
322759
2888
Trebali biste koristiti one stanice
da bi pažžljivo razmislili o ovoj igri.
05:37
This is a bargainingpregovaranje gameigra.
132
325647
1935
Ovo je igra međusobnog pogađanja.
05:39
Two playersigrači who are beingbiće scannedskeniran usingkoristeći EEGEEG electrodeselektrode
133
327582
2556
Dva igrača koja će biti skenirana
pomoću EEG elektroda
05:42
are going to bargainjeftino over one to sixšest dollarsdolara.
134
330138
2877
pogađat će se oko
svote od jednog do ššest dolara.
05:45
If they can do it in 10 secondssekundi, they're going to actuallyzapravo earnzaraditi that moneynovac.
135
333015
2664
Ako im uspije pogoditi se za 10 sekundi,
oni će zapravo zaraditi taj novac.
05:47
If 10 secondssekundi goeside by and they haven'tnisu madenapravljen a dealdogovor, they get nothing.
136
335679
3040
Ako 10 sekundi prođe,
a ne dogovore se, neće dobiti niššta.
05:50
That's kindljubazan of a mistakepogreška togetherzajedno.
137
338719
1683
To je neka vrsta uzajamne pogrešške.
05:52
The twisttwist is that one playerigrač, on the left,
138
340402
2817
Trik je u tome što je jedan igrač,
s lijeve strane,
05:55
is informedinformiran about how much on eachsvaki trialsuđenje there is.
139
343219
2688
informiran kolika je svota
svaki put u igri.
05:57
They playigrati lots of trialsispitivanja with differentdrugačiji amountsiznosi eachsvaki time.
140
345907
2232
Igraju mnogo puta
i svaki put su iznosi drukčiji.
06:00
In this casespis, they know there's fourčetiri dollarsdolara.
141
348139
2241
U ovom slučaju znaju
da su tu četiri dolara.
06:02
The uninformedneinformirani playerigrač doesn't know,
142
350380
1877
Neinformiran igrač ne zna,
06:04
but they know that the informedinformiran playerigrač knowszna.
143
352257
2054
ali oboje znaju da informiran igrač zna.
06:06
So the uninformedneinformirani player'sigrač je challengeizazov is to say,
144
354311
2059
Tako je neinformiran igrač na kušnji reći:
06:08
"Is this guy really beingbiće fairfer
145
356370
1470
"Da li je ovaj tip doista fer
06:09
or are they givingdavanje me a very lownizak offerponuda
146
357840
1854
ili mi daju veoma nisku ponudu
06:11
in ordernarudžba to get me to think that there's only one or two dollarsdolara availabledostupno to splitSplit?"
147
359694
3078
kako bi me naveli na pomisao da postoje
samo jedan ili dva dolara za podijeliti? "
06:14
in whichkoji casespis they mightmoć rejectodbijanje it and not come to a dealdogovor.
148
362772
3154
U tom bi slučaju mogli odbaciti pregovore
i ne dogovoriti se.
06:17
So there's some tensionnapetost here betweenizmeđu tryingtežak to get the mostnajviše moneynovac
149
365926
2950
Ovdje između postoji neka tenzija u
pokuššaju da se pridobije najvišše novca
06:20
but tryingtežak to goadgoad the other playerigrač into givingdavanje you more.
150
368876
2573
nagovorom drugog igrača
da vam da više.
06:23
And the way they bargainjeftino is to pointtočka on a numberbroj linecrta
151
371449
2330
Pogađaju se tako ššto
pokazuju broj reda
06:25
that goeside from zeronula to sixšest dollarsdolara,
152
373779
1806
koji se kreće od nula do ššest dolara
06:27
and they're bargainingpregovaranje over how much the uninformedneinformirani playerigrač getsdobiva,
153
375585
2978
i pogađaju se oko toga
koliko će neinformiran igrač dobiti,
06:30
and the informedinformiran player'sigrač je going to get the restodmor.
154
378563
1585
s tim da će informiranom igraču
pripasti ostatak.
06:32
So this is like a management-laborupravljanje-rada negotiationPregovaranje
155
380148
2575
Dakle, ovo je kao pregovor
između rukovodstva i radnika
06:34
in whichkoji the workersradnici don't know how much profitsdobit
156
382723
2733
u kome radnici ne znaju koliki profit
06:37
the privatelyprivatno heldodržanog companydruštvo has, right,
157
385456
2667
privatna tvrtka ima, zar ne?
06:40
and they want to maybe holddržati out for more moneynovac,
158
388123
2368
I oni bi se htjeli po mogućnosti
domognuti čim višše novca,
06:42
but the companydruštvo mightmoć want to createstvoriti the impressionutisak
159
390491
1836
ali tvrtka bi htjela stvoriti dojam
06:44
that there's very little to splitSplit: "I'm givingdavanje you the mostnajviše that I can."
160
392327
2932
da je vrlo malo za podijeliti:
"Dajem vam najvišše ššto mogu"
06:47
First some behaviorponašanje. So a bunchmnogo of the subjectpredmet pairsparovi, they playigrati facelice to facelice.
161
395259
4231
Prvo malo o ponaššanju. Gomila
parova, koji igraju licem u lice.
06:51
We have some other datapodaci where they playigrati acrosspreko computersračunala.
162
399490
1836
Mi imamo neke druge podatke
gdje igraju putem računala.
06:53
That's an interestingzanimljiv differencerazlika, as you mightmoć imaginezamisliti.
163
401326
1738
To je zanimljiva razlika,
ššto možžete i zamisliti.
06:55
But a bunchmnogo of the face-to-facelicem u lice pairsparovi
164
403064
2202
Ali gomila licem-u-lice parova
06:57
agreesložiti to dividepodijeliti the moneynovac evenlyravnomjerno everysvaki singlesingl time.
165
405266
3693
je suglasna i dijeli novac ravnomjerno
odista svaki put.
07:00
BoringDosadno. It's just not interestingzanimljiv neurallysinkopama.
166
408959
2906
Dosadno. To je jednostavno
neuralno nezanimljivo.
07:03
It's good for them. They make a lot of moneynovac.
167
411865
2514
Za njih je dobro,
jer zarade mnogo novaca.
07:06
But we're interestedzainteresiran in, can we say something about
168
414379
2672
Ali nas interesira možžemo li što reći
o tome
07:09
when disagreementsneslaganja occurdoći versusprotiv don't occurdoći?
169
417051
2536
kad se nesuglasice događaju, a kad ne?
07:11
So this is the other groupskupina of subjectsteme who oftenčesto disagreene slagati se.
170
419587
2357
Ovo je druga grupa ispitanika
koji se često ne složže.
07:13
So they have a chanceprilika of -- they bickerBoc and disagreene slagati se
171
421944
2768
Dakle, oni imaju ššansu
- prepucavaju se i ne slažžu se-
07:16
and endkraj up with lessmanje moneynovac.
172
424712
1307
okončati s manje novca.
07:18
They mightmoć be eligiblepravo to be on "RealPravi HousewivesDomaćice," the TVTV showpokazati.
173
426019
3917
Mogu možda biti prikladni za nastup
u TV ššou "Prave kućanice."
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
Na lijevoj strani vidite -
07:23
when the amountiznos to dividepodijeliti is one, two or threetri dollarsdolara,
175
431872
2664
kad je iznos za podjelu jedan,
dva ili tri dolara,
07:26
they disagreene slagati se about halfpola the time,
176
434536
1648
ne slože se približžno
polovinu puta,
07:28
and when the amountiznos is fourčetiri, fivepet, sixšest, they agreesložiti quitedosta oftenčesto.
177
436184
2192
a kada je iznos četiri, pet, ššest,
često se slože.
07:30
This turnsokreti out to be something that's predictedpredvidjeti
178
438376
1874
Ispostavlja se da je to predvidljivo
07:32
by a very complicatedsložen typetip of gameigra theoryteorija
179
440250
2204
vrlo kompliciranim tipom teorije igara,
07:34
you should come to graduatediplomirani schoolškola at CalTechCalTech and learnnaučiti about.
180
442454
2809
morali biste završiti studije na CalTech-u
da biste o tome naučili.
07:37
It's a little too complicatedsložen to explainobjasniti right now,
181
445263
2172
Odviše je komplicirano
za objasniti sada ovdje,
07:39
but the theoryteorija tellsgovori you that this shapeoblik kindljubazan of should occurdoći.
182
447435
3416
ali teorija govori da bi se ovaj oblik
na neki način trebao dogoditi.
07:42
Your intuitionintuicija mightmoć tell you that too.
183
450851
2216
To bi vam također mogla
reći vašša intuicija.
07:45
Now I'm going to showpokazati you the resultsrezultati from the EEGEEG recordingsnimanje.
184
453067
2240
Sada ću vam pokazati
rezultate EEG snimanja.
07:47
Very complicatedsložen. The right brainmozak schematicshematski
185
455307
2353
Vrlo komplicirano. Na shemi je desni mozak
07:49
is the uninformedneinformirani personosoba, and the left is the informedinformiran.
186
457660
2863
od neinformirane osobe,
a lijevi je od informirane.
07:52
RememberSjećam se that we scannedskeniran bothoba brainsmozak at the sameisti time,
187
460523
2800
Zapamtite da smo skenirali
oba mozga u isto vrijeme,
07:55
so we can askpitati about time-syncedput sinkronizirane activityaktivnost
188
463323
2392
te možžemo iskati vremenski
sinkronizirane aktivnosti
07:57
in similarsličan or differentdrugačiji areaspodručja simultaneouslyistovremeno,
189
465715
3224
u sličnim ili različitim
područjima istovremeno,
08:00
just like if you wanted to studystudija a conversationrazgovor
190
468939
2264
bašš kao kad biste
žželjeli proučiti razgovor
08:03
and you were scanningskeniranje two people talkingkoji govori to eachsvaki other
191
471203
1936
te skenirali razgovor dvoje ljudi
08:05
and you'dti bi expectočekivati commonzajednička activityaktivnost in languagejezik regionsregije
192
473139
2360
i vi biste očekivali zajedničku
aktivnost u jezičkom području
08:07
when they're actuallyzapravo kindljubazan of listeningslušanje and communicatingkomuniciranje.
193
475499
2385
dok oni zapravo sluššaju i komuniciraju.
08:09
So the arrowsstrelice connectSpojiti regionsregije that are activeaktivan at the sameisti time,
194
477884
3927
Strelice povezuju područja
koja su aktivna u isto vrijeme,
08:13
and the directionsmjer of the arrowsstrelice flowsteče
195
481811
2040
a tok strelica pokazuje smjer
08:15
from the regionregija that's activeaktivan first in time,
196
483851
2480
od područja koje se prvo aktivira
08:18
and the arrowheadvrha strelice goeside to the regionregija that's activeaktivan laterkasnije.
197
486331
3568
do vrha strelica,
kasnije aktiviranog područja.
08:21
So in this casespis, if you look carefullypažljivo,
198
489899
2216
Tako se u ovom slučaju,
ako pozorno pogledate,
08:24
mostnajviše of the arrowsstrelice flowteći from right to left.
199
492115
1857
većina strelica kreće
s desna na lijevo.
08:25
That is, it looksizgled as if the uninformedneinformirani brainmozak activityaktivnost
200
493972
3280
Dakle, izgleda kao da se
aktivnosti neinformiranog mozga
08:29
is happeningdogađa first,
201
497252
1959
prvo događaju,
08:31
and then it's followedslijedi by activityaktivnost in the informedinformiran brainmozak.
202
499211
3515
a potom su pak praćene
aktivnošću u informiranom mozgu.
08:34
And by the way, these were trialsispitivanja where theirnjihov dealsPopularna were madenapravljen.
203
502726
3692
I uzgred, to su pokusi
gdje su se uspjeli dogovoriti.
08:38
This is from the first two secondssekundi.
204
506418
1780
Ovo su prve dvije sekunde.
08:40
We haven'tnisu finishedgotov analyzingAnalizirajući this datapodaci,
205
508198
1980
Nismo okončali s analizom ovih podataka,
08:42
so we're still peekingviri in, but the hopenada is
206
510178
1900
te i dalje virimo, ali u nadi
08:44
that we can say something in the first couplepar of secondssekundi
207
512078
2564
da ćemo poneššto moći reći
o vjerojatnom ishodu dogovora
08:46
about whetherda li they'lloni će make a dealdogovor or not,
208
514642
1723
u prvih nekoliko sekundi,
08:48
whichkoji could be very usefulkoristan in thinkingmišljenje about avoidingizbjegavanje litigationparnica
209
516365
2043
ššto bi moglo biti vrlo korisno
za izbjegavanje parnice,
08:50
and uglyružan divorcesrazvoda and things like that.
210
518408
1928
ružžnih razvoda i sličnog.
08:52
Those are all casesslučajevi in whichkoji a lot of valuevrijednost is lostizgubljen
211
520336
2883
To su sve slučajevi u kojima se
gubi mnogo vrijednosti
08:55
by delayodgoditi and strikesštrajkovi.
212
523219
2976
zbog zakaššnjenja i protesta.
08:58
Here'sOvdje je the casespis where the disagreementsneslaganja occurdoći.
213
526195
2030
Evo slučaja gdje se
nesuglasice pojavljuju.
09:00
You can see it looksizgled differentdrugačiji than the one before.
214
528225
2173
Vidi se već po izgledu
da je drukčiji od prethodnog.
09:02
There's a lot more arrowsstrelice.
215
530398
2249
Mnogo je višše strelica.
09:04
That meanssredstva that the brainsmozak are syncedsinkronizirane up
216
532647
1511
To znači da se mozak
sinkronizira
09:06
more closelytijesno in termsUvjeti of simultaneoussimultano activityaktivnost,
217
534158
2552
bliže u smislu simultane aktivnosti,
09:08
and the arrowsstrelice flowteći clearlyjasno from left to right.
218
536710
2010
i strelice jasno prelaze
s lijeva na desno.
09:10
That is, the informedinformiran brainmozak seemsčini se to be decidingodlučujući,
219
538720
2242
To znači kao da se informiran
mozak odlučuje:
09:12
"We're probablyvjerojatno not going to make a dealdogovor here."
220
540962
2288
"ovdje se vjerojatno nećemo dogovoriti."
09:15
And then laterkasnije there's activityaktivnost in the uninformedneinformirani brainmozak.
221
543250
3225
A tek potom ta je aktivnost
u neinformiranom mozgu.
09:18
NextSljedeći I'm going to introducepredstaviti you to some relativesrođaci.
222
546475
2503
Nadalje ću vas upoznati s nekim srodnicima.
09:20
They're hairydlakave, smellysmrdljiv, fastbrzo and strongjak.
223
548978
2261
Dlakavi su, smrdljivi, brzi i jaki.
09:23
You mightmoć be thinkingmišljenje back to your last ThanksgivingDan zahvalnosti.
224
551239
3190
Pomislit ćete možžda na vašš
posljednji Dan zahvalnosti.
09:26
Maybe if you had a chimpanzeečimpanza with you.
225
554429
2693
Možžda, ako su sa vama bile čimpanze.
09:29
CharlesCharles DarwinDarwin and I and you brokerazbio off from the familyobitelj treedrvo
226
557122
3461
Charles Darwin, ja i vi smo prekinuli
to obiteljsko stablo
09:32
from chimpanzeesčimpanze about fivepet millionmilijuna yearsgodina agoprije.
227
560583
2259
s čimpanzama prije oko pet milijuna godina.
09:34
They're still our closestnajbliže geneticgenetski kinRod.
228
562842
1968
I dalje su to našši
genetski najbližži srodnici.
09:36
We sharePodjeli 98.8 percentposto of the genesgeni.
229
564810
1737
Dijelimo 98,8 posto gena.
09:38
We sharePodjeli more genesgeni with them than zebraszebre do with horseskonji.
230
566547
2800
Dijelimo višše gena sa njima
nego zebre sa konjima.
09:41
And we're alsotakođer theirnjihov closestnajbliže cousinrođak.
231
569347
1717
I mi smo također
njihovi najbližži srodnici.
09:43
They have more geneticgenetski relationodnos to us than to gorillasgorila.
232
571064
3002
Višše su genetski povezani
s nama nego s gorilama.
09:46
So how humansljudi and chimpanzeesčimpanze behaveponašati differentlyrazličito
233
574066
2528
Različito ponaššanje ljudi i čimpanza
09:48
mightmoć tell us a lot about brainmozak evolutionevolucija.
234
576594
2455
moglo bi nam reći mnogo o evoluciji mozga.
09:51
So this is an amazingnevjerojatan memorymemorija testtest
235
579049
2601
Ovo je nevjerojatan test pamćenja
09:53
from NagoyaNagoya, JapanJapan, PrimatePrimat ResearchIstraživanja InstituteInstitut,
236
581650
2816
Instituta za istražživanje primata
iz Nagoje u Japanu,
09:56
where they'vešto ga do doneučinio a lot of this researchistraživanje.
237
584466
1778
gdje su napravili mnoga istražživanja.
09:58
This goeside back quitedosta a waysnačine. They're interestedzainteresiran in workingrad memorymemorija.
238
586244
2340
Ovo ide daleko unatrag.
Zainteresirani su za radnu memoriju.
10:00
The chimpčimpanza is going to see, watch carefullypažljivo,
239
588584
1772
Čimpanza će opaziti, gledajte pozorno,
10:02
they're going to see 200 milliseconds'MS' exposureizloženost
240
590356
2202
ugledat će ekspoziciju od 200 milisekundi
10:04
— that's fastbrzo, that's eightosam moviefilm framesokviri
241
592558
1994
- to je brzo, to je osam filmskih kadrova -
10:06
of numbersbrojevi one, two, threetri, fourčetiri, fivepet.
242
594552
1951
brojeve jedan, dva, tri, četiri, pet.
10:08
Then they disappearnestati and they're replacedzamijeniti by squarestrgovi,
243
596503
1998
Zatim oni nestaju i zamijenjeni
su praznim kvadratima
10:10
and they have to presstisak the squarestrgovi
244
598501
1755
koje je potrebno pritisnuti odgovarajuće
10:12
that correspondodgovaraju to the numbersbrojevi from lownizak to highvisok
245
600256
2321
nestalim brojevima
od niskog do visokog
10:14
to get an applejabuka rewardnagrada.
246
602577
1339
da bi se dobila nagrada u vidu jabuke.
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
Pogledajmo kako to oni rade.
10:28
This is a youngmladi chimpčimpanza. The youngmladi onesone
248
616391
1493
Ovo je mlad čimpanza. Mladi
10:29
are better than the oldstar onesone, just like humansljudi.
249
617884
2783
su bolji od starih, bašš kao i kod ljudi.
10:32
And they're highlyvisoko experiencediskusan, so they'vešto ga do doneučinio this
250
620667
1592
I imaju veliko iskustvo,
jer su ovo radili
10:34
thousandstisuća and thousandstisuća of time.
251
622259
1432
tisućama i tisućama puta.
10:35
ObviouslyOčito there's a bigvelika trainingtrening effectposljedica, as you can imaginezamisliti.
252
623691
2884
Očito vježba ima veliki učinak,
ššto možžete zamisliti.
10:39
(LaughterSmijeh)
253
627928
1344
(Smijeh)
10:41
You can see they're very blasBlasé and kindljubazan of effortlessbez napora.
254
629272
1935
Vidi se da su vrlo ravnodušni
i to rade bez napora.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sortvrsta of lazylijeni way.
255
631207
3928
Ne samo da to rade jako dobro,
već i na neki lijeni način.
10:47
Right? Who thinksmisli you could beatpobijediti the chimpsčimpanze?
256
635135
3435
Zar ne? Tko misli da možže
pobijediti čimpanze?
10:50
WrongU redu. (LaughterSmijeh)
257
638570
1596
Pogreššno. (Smijeh)
10:52
We can try. We'llMi ćemo try. Maybe we'lldobro try.
258
640166
2438
Možžemo pokuššati. Pokuššat ćemo.
Možžda ćemo pokuššati.
10:54
Okay, so the nextSljedeći partdio of this studystudija
259
642604
2590
Ok, sljedeći dio ove studije
10:57
I'm going to go quicklybrzo throughkroz
260
645194
1596
kroz koju ću preletjeti
10:58
is basedzasnovan on an ideaideja of TetsuroTetsuro MatsuzawaMatsuzawa.
261
646790
2692
zasnovan je na ideji Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a boldodvažan ideaideja that -- what he calledzvao the cognitivespoznajni trade-offtrade-off hypothesishipoteza.
262
649482
3029
On je imao smjelu ideju koju je nazvao
kognitivna hipoteza razmjene.
11:04
We know chimpsčimpanze are fasterbrže and strongerjači.
263
652511
1292
Znamo da su čimpanze hitrije i jače.
11:05
They're alsotakođer very obsessedopsjednut with statusstatus.
264
653803
1680
Također su vrlo opsjednute statusom.
11:07
His thought was, maybe they'vešto ga do preservedočuvana brainmozak activitiesdjelatnost
265
655483
2956
Njegova ideja je bila da su oni možžda
očuvali možždane aktivnosti
11:10
and they practicepraksa them in developmentrazvoj
266
658439
2168
koje kroz praksu razvijaju,
11:12
that are really, really importantvažno to them
267
660607
1851
jer je za njih doista, doista važno
11:14
to negotiatepregovarati statusstatus and to winpobijediti,
268
662458
2210
pregovarati se o statusu i pobijediti,
11:16
whichkoji is something like strategicstrateški thinkingmišljenje duringza vrijeme competitionkonkurencija.
269
664668
2998
ššto je nalik strategijskom razmiššljanju
tijekom natjecanja.
11:19
So we're going to checkprovjeriti that out
270
667666
1580
To ćemo provjeriti
11:21
by havingima the chimpsčimpanze actuallyzapravo playigrati a gameigra
271
669246
2430
tako ššto će čimpanze odigrati igru
11:23
by touchingdirljiv two touchdodir screensekrani.
272
671676
2638
dodirivanjem dva
na dodir osjetljiva ekrana.
11:26
The chimpsčimpanze are actuallyzapravo interactingu interakciji with eachsvaki other throughkroz the computersračunala.
273
674314
2440
Čimpanze zapravo međusobno komuniciraju
preko kompjutera.
11:28
They're going to presstisak left or right.
274
676754
1608
Pritiskat će lijevo ili desno.
11:30
One chimpčimpanza is calledzvao a matcherMatcher.
275
678362
2113
Jedan čimpanza se zove mečer.
11:32
They winpobijediti if they presstisak left, left,
276
680475
1983
Oni pobjeđuju ako pritisnu lijevo, lijevo,
11:34
like a seekerTragač findingnalaz someonenetko in hide-and-seekskrivača, or right, right.
277
682458
3169
kao onaj ššto pronalazi u igri skrivača,
ili desno, desno.
11:37
The mismatchermismatcher wants to mismatchNe podudaraju se.
278
685627
1228
Kontramečer žželi oponirati.
11:38
They want to presstisak the oppositesuprotan screenzaslon of the chimpčimpanza.
279
686855
3076
Oni žžele pritisnuti
suprotni ekran od čimpanza.
11:41
And the rewardsnagrade are applejabuka cubekocka rewardsnagrade.
280
689931
2544
Nagrade su kocke jabuke.
11:44
So here'sevo how gameigra theoristsTeoretičari look at these datapodaci.
281
692475
2528
Evo kako teoretičari igara
gledaju na ove podatke.
11:47
This is a graphgrafikon of the percentagepostotak of timesputa
282
695003
1614
Ovo je grafikon postotka
koliko je puta
11:48
the matcherMatcher pickedizabran right on the x-axisx-osi,
283
696617
2618
mečer izabrao desno na x-osi
11:51
and the percentagepostotak of timesputa they predictedpredvidjeti right
284
699235
1516
i postotak koliko je puta predvidio desno
11:52
by the mismatchermismatcher on the y-axisOS y.
285
700751
2868
kontramečer na y-osi.
11:55
So a pointtočka here is the behaviorponašanje by a pairpar of playersigrači,
286
703619
3200
Poenta je ovdje
ponaššanje para igrača,
11:58
one tryingtežak to matchutakmica, one tryingtežak to mismatchNe podudaraju se.
287
706819
2216
jedan pokuššava odigrati,
drugi pokuššava odgovoriti.
12:01
The NENE squarekvadrat in the middlesrednji -- actuallyzapravo NENE, CHCH and QREJESU --
288
709035
3280
"NE" kvadrat u sredini -
u stvari "NE, CH" i "QRE" -
12:04
those are threetri differentdrugačiji theoriesteorije of NashNash equilibriumravnoteža, and othersdrugi,
289
712315
2456
to su tri različite teorije
Neššovog ekvilibrijuma i drugih,
12:06
tellsgovori you what the theoryteorija predictspredviđa,
290
714771
2424
koje vam govore ššto teorija predviđa,
12:09
whichkoji is that they should matchutakmica 50-50,
291
717195
2272
a to je da bi oni trebali odigrati 50-50,
12:11
because if you playigrati left too much, for exampleprimjer,
292
719467
2168
jer, primjerice, ako odigrate
previšše puta lijevo,
12:13
I can exploitiskorištavati that if I'm the mismatchermismatcher by then playingigranje right.
293
721635
2716
ja to mogu iskoristiti, ako sam
kontramečer, igrajući desno.
12:16
And as you can see, the chimpsčimpanze, eachsvaki chimpčimpanza is one triangletrokut,
294
724351
2764
I kao ššto vidite, čimpanze,
svaki od njih je jedan trokut,
12:19
are circledzaokružena around, hoveringlebdeći around that predictionproricanje.
295
727115
3847
zaokružžene su, kreću se oko te prognoze.
12:22
Now we movepotez the payoffsisplate.
296
730962
1774
Sada ćemo prijeći na naplatu.
12:24
We're actuallyzapravo going to make the left, left payoffisplatiti for the matcherMatcher a little bitbit higherviši.
297
732736
3443
Mi ćemo zapravo za lijevo-lijevo
malo povisiti mečeru isplatu.
12:28
Now they get threetri applejabuka cubeskocke.
298
736179
1520
Sada su dobili tri kocke jabuke.
12:29
GameIgra theoreticallyteoretski, that should actuallyzapravo make the mismatcher'smismatcher je behaviorponašanje shiftsmjena,
299
737699
2800
Po teoriji igara to bi trebalo da napravi
zaokret u ponaššanju kontramečera,
12:32
because what happensdogađa se is, the mismatchermismatcher will think,
300
740499
1590
jer ono ššto se događa jest
da će on pomisliti:
12:34
oh, this guy'stip je going to go for the bigvelika rewardnagrada,
301
742089
1810
oh, ovaj tip pretendira
na veliku nagradu,
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
te ću zato ići desno,
ne bi li bio siguran da je neće dobiti.
12:38
And as you can see, theirnjihov behaviorponašanje movespotezi up
303
746964
1665
I kao ššto vidite,
njihovo ponaššanje se pomiče
12:40
in the directionsmjer of this changepromijeniti in the NashNash equilibriumravnoteža.
304
748629
3448
u pravcu ove promjene
u Neššovom ekvilibrijumu.
12:44
FinallyKonačno, we changedpromijenjen the payoffsisplate one more time.
305
752077
2314
Na koncu smo jošš jednom
promijenili isplate.
12:46
Now it's fourčetiri applejabuka cubeskocke,
306
754391
1192
Sada su četiri kocke jabuke
12:47
and theirnjihov behaviorponašanje again movespotezi towardsza the NashNash equilibriumravnoteža.
307
755583
2172
i njihovo ponaššanje se ponovo
kreće ka Neššovom ekvilibrijumu.
12:49
It's sprinkledposuti around, but if you averageprosječan the chimpsčimpanze out,
308
757755
2035
To je rasprššeno okolo,
ali ako gledate prosjek,
12:51
they're really, really closeblizu, withinunutar .01.
309
759790
2190
oni su doista vrlo blizu, unutar 0.01.
12:53
They're actuallyzapravo closerbliže than any speciesvrsta we'veimamo observedpromatranom.
310
761980
3199
Oni su zapravo bližži od bilo koje vrste
koju smo promatrali.
12:57
What about humansljudi? You think you're smarterpametnije than a chimpanzeečimpanza?
311
765179
3193
Kako je s ljudima?
Mislite da ste pametniji od čimpanza?
13:00
Here'sOvdje je two humanljudski groupsgrupe in greenzelena and blueplava.
312
768372
3567
Evo dvije grupe ljudi
u zelenom i plavom.
13:03
They're closerbliže to 50-50. They're not respondingreagirati to payoffsisplate as closelytijesno,
313
771939
3744
Oni su bliže 50-50.
Ne reagiraju na isplate bašš toliko,
13:07
and alsotakođer if you studystudija theirnjihov learningučenje in the gameigra,
314
775683
1450
i također ako proučavate
njihovo učenje u igri,
13:09
they aren'tnisu as sensitiveosjetljiv to previousprijašnji rewardsnagrade.
315
777133
1985
nisu toliko osjetljivi
na prethodne nagrade.
13:11
The chimpsčimpanze are playingigranje better than the humansljudi,
316
779118
1364
Čimpanze igraju bolje od ljudi,
13:12
better in the senseosjećaj of adheringdržeći to gameigra theoryteorija.
317
780482
2423
bolje u smislu pridržavanja
teoriji igara.
13:14
And these are two differentdrugačiji groupsgrupe of humansljudi
318
782905
1419
Radi se o dvije različite grupe ljudi
13:16
from JapanJapan and AfricaAfrika. They replicateponoviti quitedosta nicelylijepo.
319
784324
3196
iz Japana i iz Afrike.
Oni ponavljaju posve lijepo.
13:19
NoneNiti jedan of them are closeblizu to where the chimpsčimpanze are.
320
787520
3235
Nitko od njih nije ni blizu čimpanzama.
13:22
So here are some things we learnednaučeno todaydanas.
321
790755
1755
Dakle, evo nekoliko stvari
koje smo danas naučili.
13:24
People seemčiniti se to do a limitedograničen amountiznos of strategicstrateški thinkingmišljenje
322
792510
1938
Ljudi se izgleda ograničeno koriste
strategijskim razmiššljanjem
13:26
usingkoristeći theoryteorija of mindum.
323
794448
1811
koristeći teoriju uma.
13:28
We have some preliminarypreliminaran evidencedokaz from bargainingpregovaranje
324
796259
1917
Imamo neke preliminarne dokaze
kada se radi o pogađanju
13:30
that earlyrano warningupozorenje signsznakovi in the brainmozak mightmoć be used to predictpredvidjeti
325
798176
2492
da bi se rani znaci upozorenja u mozgu
mogli koristiti za predviđanje
13:32
whetherda li there will be a badloše disagreementneslaganje that coststroškovi moneynovac,
326
800668
2226
da li će doći do ne slaganja
koje je loše i povlači troškove
13:34
and chimpsčimpanze are better competitorsnatjecatelji than humansljudi,
327
802894
1840
i da su čimpanze bolji natjecatelji od ljudi,
13:36
as judgedsudi by gameigra theoryteorija.
328
804734
2464
sudeći po teoriji igara.
13:39
Thank you.
329
807198
1857
Hvala.
13:41
(ApplausePljesak)
330
809055
3573
(Pljesak)
Translated by Maja Budisin Lukin
Reviewed by Senzos Osijek

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin 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.

More profile about the speaker
Colin Camerer | Speaker | TED.com