TEDxCaltech
Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?
コリン・キャメラー： 神経科学、ゲーム理論とサル
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ある2人が交渉をしているとき―それが競争か協力であるかを問わず―彼らの頭の中では、いったい何が起こっているのでしょうか？ 行動経済学者 コリン・キャメラーは、我々がどれだけ他人の考えを予測できないかを示した研究を紹介します。さらに、チンパンジーが人間よりも優れているとの予想外の調査結果も提示します。 （TEDxCalTechにて収録）
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
今日は 戦略を練る脳についてお話します
00:14
We're going to use an unusual combination of tools
1
2815
2238
ここでは ゲーム理論と神経科学という
00:17
from game theory and neuroscience
2
5053
2013
変わった組み合わせを用いて
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
3
7066
2967
利害が絡むとき人々が
社会的にどう相互作用するかを理解します
社会的にどう相互作用するかを理解します
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
4
10033
3971
ゲーム理論は 元々応用数学の一分野で
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
5
14004
2986
ほとんどが経済学と政治科学で
ごく一部 生物学で 使われます
ごく一部 生物学で 使われます
00:28
that gives us a mathematical taxonomy of social life
6
16990
3289
ゲーム理論は
社会行動の数学的分類を可能にし
社会行動の数学的分類を可能にし
00:32
and it predicts what people are likely to do
7
20279
2131
行動が他人に影響を与え合うとき
00:34
and believe others will do
8
22410
1194
人がどのように行動をし
00:35
in cases where everyone's actions affect everyone else.
9
23604
3390
他人がどう行動すると考えるかを
予想するものです
予想するものです
00:38
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
10
26994
3478
色々な状況が当てはまります
競争 協力 交渉―
競争 協力 交渉―
00:42
games like hide-and-seek, and poker.
11
30472
3291
かくれんぼや ポーカーといったゲームもそうです
00:45
Here's a simple game to get us started.
12
33763
2239
まずは この単純なゲームから始めましょう
00:48
Everyone chooses a number from zero to 100,
13
36002
2162
各人 0から100の中から数字を一つ選びます
00:50
we're going to compute the average of those numbers,
14
38164
2446
それらの数字を計算して平均値を出し
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
15
40610
4194
その平均値の2/3に
最も近かった人が賞をもらえます
最も近かった人が賞をもらえます
00:56
So you want to be a little bit below the average number,
16
44804
2269
つまり平均よりやや低めを狙いたいわけです
00:59
but not too far below, and everyone else wants to be
17
47073
2236
小さすぎではダメで
他の人も 同じように
他の人も 同じように
01:01
a little bit below the average number as well.
18
49309
1945
平均より少し小さめの数字にします
01:03
Think about what you might pick.
19
51254
2579
あなたなら どの数字にしますか
01:05
As you're thinking, this is a toy model of something like
20
53833
3271
これは上昇している市場における株の売却の
01:09
selling in the stock market during a rising market. Right?
21
57104
2812
簡易モデルみたいなものですよね
01:11
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
22
59916
2225
利益もほしいので
あまり早く売りたくはない
あまり早く売りたくはない
01:14
but you don't want to wait too late
23
62141
2180
だけど 待ちすぎると
01:16
to when everyone else sells, triggering a crash.
24
64321
2401
みんなが売ってしまって 値崩れしてしまう
01:18
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
25
66722
2879
相手の一歩先を行きたいけれど
先を行き過ぎてもいけない
先を行き過ぎてもいけない
01:21
Okay, here's two theories about how people might think about this,
26
69601
3613
このときの人々の思考について
2つの理論があります
2つの理論があります
01:25
and then we'll see some data.
27
73214
1396
あとで データも見ましょう
01:26
Some of these will sound familiar because you probably are
28
74610
2191
みなさんが思い当たる考え方もあるでしょう
01:28
thinking that way. I'm using my brain theory to see.
29
76801
3799
あなた自身がそう考えているからです
私の脳の理論でそれが見えます
私の脳の理論でそれが見えます
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
30
80600
3110
多くの人はこう考えるでしょう
「他人がどの数を選ぶか 見当もつかない
「他人がどの数を選ぶか 見当もつかない
01:35
so I think the average will be 50."
31
83710
1673
だから平均は50になるだろう」
01:37
They're not being really strategic at all.
32
85383
1911
これは ちっとも戦略的ではありません
01:39
"And I'll pick two-thirds of 50. That's 33." That's a start.
33
87294
3352
「そこで 50の2/3の数を選ぶね つまり 33だ」
これが第一歩です
これが第一歩です
01:42
Other people who are a little more sophisticated,
34
90646
1892
もう少し知恵のはたらく人なら
01:44
using more working memory,
35
92538
1476
作業記憶を使ってこう言います
01:46
say, "I think people will pick 33 because they're going to pick a response to 50,
36
94014
3904
「みんな 50を平均と考えて 33を選ぶはず
01:49
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
37
97918
2968
だから 私は 33の2/3である22にする」
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
38
100886
2479
彼らは もう1段階 考えを進めて
2段階を踏みました
2段階を踏みました
01:55
That's better. And of course, in principle,
39
103365
2617
よりよいですね
もちろん 原理上―
もちろん 原理上―
01:57
you could do three, four or more,
40
105982
1827
3段階 4段階 それ以上もできます
01:59
but it starts to get very difficult.
41
107809
1869
でも そうなると難しくなってきます
02:01
Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse
42
109678
2592
言語やその他の分野で
再帰的な構造を持つ複雑な文章を
再帰的な構造を持つ複雑な文章を
02:04
very complex sentences with a kind of recursive structure.
43
112270
3634
文法的に説明するのが
難しいのと同じことです
難しいのと同じことです
02:07
This is called a cognitive hierarchy theory, by the way.
44
115904
1734
これは 認知階層理論と呼ばれていて
02:09
It's something that I've worked on and a few other people,
45
117638
2556
私と数名が取り組んできたもので
02:12
and it indicates a kind of hierarchy along with
46
120194
2220
ある仮定のもと
どの段階まで人が思考するか
どの段階まで人が思考するか
02:14
some assumptions about how many people stop at different steps
47
122414
2254
多くの興味深い条件や被験者を
変えることで
変えることで
02:16
and how the steps of thinking are affected
48
124668
1884
その思考段階がどう影響されるかにつき
02:18
by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
49
126552
3696
ある種の階層を提示します
あとでお見せします
あとでお見せします
02:22
A very different theory, a much more popular one, and an older one,
50
130248
3386
これとは全然違って
もっと人気があって 古い理論があります
もっと人気があって 古い理論があります
02:25
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
51
133634
3540
「ビューティフル・マインド」の
ジョン・ナッシュで有名になったもので
ジョン・ナッシュで有名になったもので
02:29
is what's called equilibrium analysis.
52
137174
2240
均衡分析と言われているものです
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
53
139414
2454
ゲーム理論の授業を受けたことがある人なら
02:33
you will have learned a little bit about this.
54
141868
1713
誰でもこの理論について習う筈です
02:35
An equilibrium is a mathematical state in which everybody
55
143581
2855
均衡とは 全員がお互いが何をするか
02:38
has figured out exactly what everyone else will do.
56
146436
2449
完全に把握している
数学的な状態のことを指します
数学的な状態のことを指します
02:40
It is a very useful concept, but behaviorally,
57
148885
2007
とても便利な概念ですが
02:42
it may not exactly explain what people do
58
150892
2003
こうした経済ゲームを初めてやる場合や
02:44
the first time they play these types of economic games
59
152895
2735
現実の世界において
人々がどんな行動をとるか
人々がどんな行動をとるか
02:47
or in situations in the outside world.
60
155630
2333
これで 正確に説明できるとは限りません
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
61
157963
2338
先ほどのゲームの例では この理論は
02:52
which is everyone wants to be below everyone else,
62
160301
2860
誰もが他人より低い数を選ぶため
02:55
therefore they'll play zero.
63
163161
2291
皆ゼロを選択するという大胆な予測をします
02:57
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times.
64
165452
3009
実際はどうか見てみましょう
この実験は何度も行われています
この実験は何度も行われています
03:00
Some of the earliest ones were done in the '90s
65
168461
1883
最も古い実験のいくつかは 90年代に
03:02
by me and Rosemarie Nagel and others.
66
170344
2645
私と ローズマリー・ネーゲルらが行いました
03:04
This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in
67
172989
2985
3つの新聞・雑誌が開催した
コンテストに参加した
コンテストに参加した
03:07
to three newspapers and magazines that had a contest.
68
175974
2880
9,000 人からなる美しいデータセットです
03:10
The contest said, send in your numbers
69
178854
1814
参加者は好きな数字を投稿し
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
70
180668
3155
平均値の 2/3 にもっとも近い人が
賞を獲得します
賞を獲得します
03:15
And as you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
71
183823
3088
データを見て分かる通り
いくつかのはっきりとした山があります
いくつかのはっきりとした山があります
03:18
There's a spike at 33. Those are people doing one step.
72
186911
3381
33で ひとつの山がありますね
1段階だけ思考を進めた人たちです
1段階だけ思考を進めた人たちです
03:22
There is another spike visible at 22.
73
190292
2497
そして 次の山は 22で見えます
03:24
And notice, by the way, that most people pick numbers right around there.
74
192789
2292
ほとんどの人は
この前後の数を選んでいます
この前後の数を選んでいます
03:27
They don't necessarily pick exactly 33 and 22.
75
195081
2510
33や22 ちょうどを選択するとは
限らないのです
限らないのです
03:29
There's something a little bit noisy around it.
76
197591
2056
このあたりは バラバラですが
03:31
But you can see those spikes, and they're there.
77
199647
1478
山があるのも事実です
03:33
There's another group of people who seem to have
78
201125
1710
均衡分析を充実に守った
グループもいて
グループもいて
03:34
a firm grip on equilibrium analysis,
79
202835
2075
均衡分析を忠実に守った
グループもいて
グループもいて
03:36
because they're picking zero or one.
80
204910
2395
彼らは0 か 1 を選んでいます
03:39
But they lose, right?
81
207305
2089
でも 彼らは負けましたね？
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
82
209394
3192
全員が同様に均衡分析をするとは
限らないのに
限らないのに
03:44
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
83
212586
2820
それだけ小さい数字を選ぶのは
悪い選択なのです
悪い選択なのです
03:47
So they're smart, but poor.
84
215406
2112
だから 彼らは賢いけれど 貧しいのです
03:49
(Laughter)
85
217518
2088
（笑）
03:51
Where are these things happening in the brain?
86
219606
1969
これらは
脳のどこで起きているんでしょう？
脳のどこで起きているんでしょう？
03:53
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
87
221575
3875
コリセッリとネーゲルの研究が
とても鋭く 面白い答えをくれます
とても鋭く 面白い答えをくれます
03:57
So they had people play this game
88
225450
1508
彼らは 被験者をfMRIで測定しながら
03:58
while they were being scanned in an fMRI,
89
226958
2217
2つの異なる条件下において
04:01
and two conditions: in some trials,
90
229175
2271
このゲームをプレーしてもらったのです
04:03
they're told you're playing another person
91
231446
1515
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
対戦していて
04:04
who's playing right now and we're going to match up
92
232961
1588
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
対戦していて
04:06
your behavior at the end and pay you if you win.
93
234549
2204
勝てば賞金を払うと 説明されます
04:08
In the other trials, they're told, you're playing a computer.
94
236753
1978
別の条件では ランダムの数字を選ぶ
04:10
They're just choosing randomly.
95
238731
1634
コンピュータを相手と告げられます
04:12
So what you see here is a subtraction
96
240365
2077
ここで見ているのは
04:14
of areas in which there's more brain activity
97
242442
2750
コンピュータ相手のときよりも
04:17
when you're playing people compared to playing the computer.
98
245192
2976
人間相手で脳の活動が増えている場所です
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
99
248168
1991
活動がある場所は ご覧の通り―
04:22
medial prefrontal cortex, dorsomedial, however, up here,
100
250159
3237
内側前頭前皮質 背内側部
それと 上のここ
それと 上のここ
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
101
253396
1851
前頭前野腹内側部
04:27
anterior cingulate, an area that's involved
102
255247
1354
前帯状領域です
ここは
ここは
04:28
in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says,"
103
256601
3637
「船長さんの命令」のようなゲームにおける
問題解決プロセスと関係します
問題解決プロセスと関係します
04:32
and also the right and left temporoparietal junction.
104
260238
3814
それから 左右の側頭頭頂接合部もあります
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known
105
264052
2466
これらは全て 「心の理論」回路や
04:38
to be part of what's called a "theory of mind" circuit,
106
266518
2321
「心理化回路」の一部として
04:40
or "mentalizing circuit."
107
268839
1901
よく知られています
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
108
270740
3378
つまり それは 他人の行動を推測するのに
使われる回路です
使われる回路です
04:46
So these were some of the first studies to see this
109
274118
2240
これらは
この回路とゲーム理論を結びつけた
この回路とゲーム理論を結びつけた
04:48
tied in to game theory.
110
276358
2033
最初の研究でした
04:50
What happens with these one- and two-step types?
111
278391
2240
思考が1段階か2段階かで
何が違うのでしょう？
何が違うのでしょう？
04:52
So we classify people by what they picked,
112
280631
2071
どの戦略を選んだかで被験者を分類し
04:54
and then we look at the difference between
113
282702
1667
相手が 人かコンピュータかで
04:56
playing humans versus playing computers,
114
284369
1975
脳のどこが活動しているか
04:58
which brain areas are differentially active.
115
286344
1891
違いを見てみます
05:00
On the top you see the one-step players.
116
288235
1752
上側は 1段階のプレーヤーです
05:01
There's almost no difference.
117
289987
1520
ほぼ違いはありません
05:03
The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too.
118
291507
2940
彼ら自身も 脳も
他人をコンピュータと同様に扱うからです
他人をコンピュータと同様に扱うからです
05:06
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
119
294447
4141
下側は 背内側部前頭前皮質で
活動があります
活動があります
05:10
So we know that those two-step players are doing something differently.
120
298588
2051
2段階思考の人は
違う形で動いているのです
違う形で動いているのです
05:12
Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?"
121
300639
3096
さて 一歩離れて
「この情報で何ができるのか？」と言うと
「この情報で何ができるのか？」と言うと
05:15
you might be able to look at brain activity and say,
122
303735
1821
脳の活動から こう言えるかもしれません
05:17
"This person's going to be a good poker player,"
123
305556
1499
「この人はポーカーがうまそう」
05:19
or, "This person's socially naive,"
124
307055
1929
「この人は 世間知らずだ」 と
05:20
and we might also be able to study things
125
308984
1278
この回路の場所が分かれば
05:22
like development of adolescent brains
126
310262
1598
思春期の脳の発達などについても
05:23
once we have an idea of where this circuitry exists.
127
311860
3354
研究をすることができるかもしれません
05:27
Okay. Get ready.
128
315214
2612
よろしい
では 行きますよ
では 行きますよ
05:29
I'm saving you some brain activity,
129
317826
2123
あなたの脳が活動する手間を省いてあげます
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
130
319949
2810
髪の有無を検知する細胞を使う必要はないでしょう
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
131
322759
2888
この細胞を使って
このゲームについてよく考えてください
このゲームについてよく考えてください
05:37
This is a bargaining game.
132
325647
1935
これは 交渉ゲームです
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
133
327582
2556
2人の被験者は
脳波図電極を使って測定されながら
脳波図電極を使って測定されながら
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
134
330138
2877
1～6ドルを分配する交渉をします
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually earn that money.
135
333015
2664
10秒で決められれば
その額のお金をもらえます
その額のお金をもらえます
05:47
If 10 seconds goes by and they haven't made a deal, they get nothing.
136
335679
3040
10秒たって 交渉が成立しなければ
お互い何ももらえません
お互い何ももらえません
05:50
That's kind of a mistake together.
137
338719
1683
これは どっちにとっても間違いですね
05:52
The twist is that one player, on the left,
138
340402
2817
違うのは 一方のプレーヤー
ここでは左側の方だけが
ここでは左側の方だけが
05:55
is informed about how much on each trial there is.
139
343219
2688
各実験で分配する金額を
知っています
知っています
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
140
345907
2232
彼らは違う金額で何度もプレイします
06:00
In this case, they know there's four dollars.
141
348139
2241
例えば 分配金が4 ドルのとき
06:02
The uninformed player doesn't know,
142
350380
1877
情報を持たないプレーヤーは
知りませんが
知りませんが
06:04
but they know that the informed player knows.
143
352257
2054
他方のプレーヤーが
知っていることは知っています
知っていることは知っています
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
144
354311
2059
情報を持たないプレーヤーは
こう考えます
こう考えます
06:08
"Is this guy really being fair
145
356370
1470
「相手は本当に公平なのか
06:09
or are they giving me a very low offer
146
357840
1854
それとも 1 ドルか2ドルしかないと
06:11
in order to get me to think that there's only one or two dollars available to split?"
147
359694
3078
思わせて
低い分け前をオファーしているのか？」
低い分け前をオファーしているのか？」
06:14
in which case they might reject it and not come to a deal.
148
362772
3154
後者の場合はオファーを拒否して交渉不成立に
なるかもしれません
なるかもしれません
06:17
So there's some tension here between trying to get the most money
149
365926
2950
ですから できるだけ多くのお金を得ることと
06:20
but trying to goad the other player into giving you more.
150
368876
2573
相手からお金を引き出すこととの間で
緊張があります
緊張があります
06:23
And the way they bargain is to point on a number line
151
371449
2330
交渉のやり方は
0から6までの数直線上で
0から6までの数直線上で
06:25
that goes from zero to six dollars,
152
373779
1806
数字を指差すというもので
06:27
and they're bargaining over how much the uninformed player gets,
153
375585
2978
情報を持たないプレーヤーが
何ドル得るか交渉し
何ドル得るか交渉し
06:30
and the informed player's going to get the rest.
154
378563
1585
情報を持つプレーヤーが
残りを取ります
残りを取ります
06:32
So this is like a management-labor negotiation
155
380148
2575
これは労使間交渉に似ています
06:34
in which the workers don't know how much profits
156
382723
2733
株式非公開の会社の場合
従業員は
従業員は
06:37
the privately held company has, right,
157
385456
2667
会社の利益を知りませんが
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
158
388123
2368
できるだけ多くの報酬を引き出すよう
交渉します
交渉します
06:42
but the company might want to create the impression
159
390491
1836
一方 会社は従業員に対して
06:44
that there's very little to split: "I'm giving you the most that I can."
160
392327
2932
利益は少なく
「精一杯分配している」印象を与えたいのです
「精一杯分配している」印象を与えたいのです
06:47
First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face.
161
395259
4231
まず ある行動を見ましょう
ある被験者ペアーには 対面でプレーさせます
ある被験者ペアーには 対面でプレーさせます
06:51
We have some other data where they play across computers.
162
399490
1836
他のグループはコンピュータを介して
プレーさせます
プレーさせます
06:53
That's an interesting difference, as you might imagine.
163
401326
1738
ご想像の通り 面白い違いがあります
06:55
But a bunch of the face-to-face pairs
164
403064
2202
対面のペアーのいくつかは
06:57
agree to divide the money evenly every single time.
165
405266
3693
毎回 均等にお金を分けることに合意しました
07:00
Boring. It's just not interesting neurally.
166
408959
2906
つまらないですね
神経学的に面白くないです
神経学的に面白くないです
07:03
It's good for them. They make a lot of money.
167
411865
2514
まあ 彼らにとってはよいことです
たくさんお金を得られますから
たくさんお金を得られますから
07:06
But we're interested in, can we say something about
168
414379
2672
ただ 我々の関心は 言うなれば
07:09
when disagreements occur versus don't occur?
169
417051
2536
不一致があるときと そうでないときの差にあります
07:11
So this is the other group of subjects who often disagree.
170
419587
2357
彼らは 言い争って合意できず
結局 少ないお金しか
結局 少ないお金しか
07:13
So they have a chance of -- they bicker and disagree
171
421944
2768
得られないことがありました
07:16
and end up with less money.
172
424712
1307
結局 少ないお金しか得られないことがありました
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
173
426019
3917
彼らは リアリティ番組「妻たちの真実」に
出演できるかもしれません
出演できるかもしれません
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
左を見てください
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
175
431872
2664
分ける金額が1～3ドルのとき
07:26
they disagree about half the time,
176
434536
1648
半分くらいは 合意できていません
07:28
and when the amount is four, five, six, they agree quite often.
177
436184
2192
4～6ドルでは
かなり頻繁に合意できています
かなり頻繁に合意できています
07:30
This turns out to be something that's predicted
178
438376
1874
これは あるとても複雑なゲーム理論が
07:32
by a very complicated type of game theory
179
440250
2204
予想した結果に合致します
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
180
442454
2809
カリフォルニア工科大学大学院で
勉強しないといけなくらい
勉強しないといけなくらい
07:37
It's a little too complicated to explain right now,
181
445263
2172
ここで説明するには 少し複雑すぎますが―
07:39
but the theory tells you that this shape kind of should occur.
182
447435
3416
この理論が言わんとするのは
この形になるということです
この形になるということです
07:42
Your intuition might tell you that too.
183
450851
2216
直感的にも そう思われるでしょう
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
184
453067
2240
さて 脳波検査記録の結果をお見せします
07:47
Very complicated. The right brain schematic
185
455307
2353
とても複雑です
右側の脳の回路は―
右側の脳の回路は―
07:49
is the uninformed person, and the left is the informed.
186
457660
2863
情報を持たない人のもので
左は情報を持つ人のです
左は情報を持つ人のです
07:52
Remember that we scanned both brains at the same time,
187
460523
2800
私たちは 同時に両方の脳を計測をしたので
07:55
so we can ask about time-synced activity
188
463323
2392
類似したあるいは異なる脳領域での活動を
07:57
in similar or different areas simultaneously,
189
465715
3224
時間を同期して見ることができます
08:00
just like if you wanted to study a conversation
190
468939
2264
ちょうど 会話について研究するのに
08:03
and you were scanning two people talking to each other
191
471203
1936
互いに話をしている2名を計測して
08:05
and you'd expect common activity in language regions
192
473139
2360
実際に 聞いたり 意思疎通を図っているときに
08:07
when they're actually kind of listening and communicating.
193
475499
2385
言語野における共通の動きを期待するようなものです
08:09
So the arrows connect regions that are active at the same time,
194
477884
3927
ですから 矢印は同時に活動がある場所を
結んでいますが―
結んでいますが―
08:13
and the direction of the arrows flows
195
481811
2040
矢印の向きは
08:15
from the region that's active first in time,
196
483851
2480
最初にアクティブになった場所から出ていて
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
197
486331
3568
そのあとにアクティブになった場所に向かっています
08:21
So in this case, if you look carefully,
198
489899
2216
ですから このケースでは よく見ると
08:24
most of the arrows flow from right to left.
199
492115
1857
ほとんどの矢印が右から左に向かっています
08:25
That is, it looks as if the uninformed brain activity
200
493972
3280
つまり 情報を持たない脳の活動が
08:29
is happening first,
201
497252
1959
先に起こって
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
202
499211
3515
それから 情報を持っている方の脳が
活動しているのです
活動しているのです
08:34
And by the way, these were trials where their deals were made.
203
502726
3692
ところで これらは交渉が成立したときのものです
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
これは 最初の2秒の状況です
08:40
We haven't finished analyzing this data,
205
508198
1980
このデータはまだ分析を終えていなくて
08:42
so we're still peeking in, but the hope is
206
510178
1900
まだ ちらっと見ただけですが
最終的には―
最終的には―
08:44
that we can say something in the first couple of seconds
207
512078
2564
最初の2秒の動きを見て
交渉が成立するか
交渉が成立するか
08:46
about whether they'll make a deal or not,
208
514642
1723
言えればと思っています
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
209
516365
2043
それができれば 訴訟や
醜い離婚などを避けるのに―
醜い離婚などを避けるのに―
08:50
and ugly divorces and things like that.
210
518408
1928
とても有益ですから
08:52
Those are all cases in which a lot of value is lost
211
520336
2883
これらは 全て 遅れや攻撃行為によって
08:55
by delay and strikes.
212
523219
2976
多くの価値が失われたときのものです
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
213
526195
2030
これは 不一致がおこったときのものです
09:00
You can see it looks different than the one before.
214
528225
2173
前のと違うことがわかりますね
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
より たくさんの矢印があります
09:04
That means that the brains are synced up
216
532647
1511
これは 脳が 同時活動の観点で
09:06
more closely in terms of simultaneous activity,
217
534158
2552
より密接にシンクロしていることを意味します
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
218
536710
2010
矢印も 明らかに左から右に流れています
09:10
That is, the informed brain seems to be deciding,
219
538720
2242
つまり 情報を持っている脳が
09:12
"We're probably not going to make a deal here."
220
540962
2288
「おそらく 交渉は成立しないだろう」と決めて
09:15
And then later there's activity in the uninformed brain.
221
543250
3225
そのあとで 情報を持たない脳で
活動が起きています
活動が起きています
09:18
Next I'm going to introduce you to some relatives.
222
546475
2503
次に 私たちの親戚を紹介しましょう
09:20
They're hairy, smelly, fast and strong.
223
548978
2261
毛深くて 臭くて 速くてて強いものです
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
224
551239
3190
感謝祭の日を思い出しているかもしれませんし
09:26
Maybe if you had a chimpanzee with you.
225
554429
2693
チンパンジーが一緒だったかもしれません
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree
226
557122
3461
チャールズ・ダーウィンと私とあなたは
約500万年前に
約500万年前に
09:32
from chimpanzees about five million years ago.
227
560583
2259
チンパンジーの系譜から離れました
09:34
They're still our closest genetic kin.
228
562842
1968
でも まだ遺伝子上は
最も近いものです
最も近いものです
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
229
564810
1737
98.8%の遺伝子は同じです
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
230
566547
2800
シマウマと馬との間よりも
私たちは 遺伝子を共有していて
私たちは 遺伝子を共有していて
09:41
And we're also their closest cousin.
231
569347
1717
チンパンジーの
最も近い従兄弟です
最も近い従兄弟です
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
232
571064
3002
チンパンジーは ゴリラよりも
私たちと遺伝子的関係が強いです
私たちと遺伝子的関係が強いです
09:46
So how humans and chimpanzees behave differently
233
574066
2528
ですから 人間とチンパンジーの行動の差を見れば
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
234
576594
2455
脳の進化について
多くのことが分かるかもしれないのです
多くのことが分かるかもしれないのです
09:51
So this is an amazing memory test
235
579049
2601
これは 素晴らしい記憶テストで
09:53
from Nagoya, Japan, Primate Research Institute,
236
581650
2816
日本の名古屋にある 霊長類研究所で行われたものです
09:56
where they've done a lot of this research.
237
584466
1778
ここでは この種の研究が多く行われています
09:58
This goes back quite a ways. They're interested in working memory.
238
586244
2340
これは かなり遡ります
彼らは 作業記憶に関心があります
彼らは 作業記憶に関心があります
10:00
The chimp is going to see, watch carefully,
239
588584
1772
よく見ていてください
チンパンジーは
チンパンジーは
10:02
they're going to see 200 milliseconds' exposure
240
590356
2202
200 ミリ秒間だけ写し出される
1～5の数字を見ています
1～5の数字を見ています
10:04
— that's fast, that's eight movie frames —
241
592558
1994
200 ミリ秒間だけ写し出される
1～5の数字を見ています
1～5の数字を見ています
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
242
594552
1951
映画のコマ8つ分だけの長さです
10:08
Then they disappear and they're replaced by squares,
243
596503
1998
数字は消えて 四角に変わります
10:10
and they have to press the squares
244
598501
1755
チンパンジーたちは―
10:12
that correspond to the numbers from low to high
245
600256
2321
数の小さい順に
数字に対応した四角を押せば
数字に対応した四角を押せば
10:14
to get an apple reward.
246
602577
1339
リンゴのご褒美をもらえます
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
彼らがどうするか見てみましょう
10:28
This is a young chimp. The young ones
248
616391
1493
こちらは 若いチンパンジーです
10:29
are better than the old ones, just like humans.
249
617884
2783
人間同様 年老いているより
若い方が上手です
若い方が上手です
10:32
And they're highly experienced, so they've done this
250
620667
1592
彼らは 経験をかなり積んでいて
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
何千回も これを行っています
10:35
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
252
623691
2884
ご想像の通り はっきりと
訓練の効果が見られます
訓練の効果が見られます
10:39
(Laughter)
253
627928
1344
（笑）
10:41
You can see they're very blasé and kind of effortless.
254
629272
1935
とても 無関心に
簡単そうにしていますね
簡単そうにしていますね
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
255
631207
3928
彼らはうまいだけではなくて
言わば だらけた感じでやってのけます
言わば だらけた感じでやってのけます
10:47
Right? Who thinks you could beat the chimps?
256
635135
3435
そうでしょう？
チンパンジーに勝てると思う人いますか？
チンパンジーに勝てると思う人いますか？
10:50
Wrong. (Laughter)
257
638570
1596
無理ですよ（笑）
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
258
640166
2438
試すことはできますね
まあ 頑張りましょう
まあ 頑張りましょう
10:54
Okay, so the next part of this study
259
642604
2590
さて この研究の次の部分は
10:57
I'm going to go quickly through
260
645194
1596
これから簡単に説明しますが
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
261
646790
2692
松沢哲郎氏のアイデアに基づいています
11:01
He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis.
262
649482
3029
彼は大胆な発想で
「知性のトレードオフ仮説」を立てました
「知性のトレードオフ仮説」を立てました
11:04
We know chimps are faster and stronger.
263
652511
1292
チンパンジーは 素早く力強いですが
11:05
They're also very obsessed with status.
264
653803
1680
地位に関しても
強い執着心があります
強い執着心があります
11:07
His thought was, maybe they've preserved brain activities
265
655483
2956
松沢氏が考えたのは
チンパンジーは脳の活動を温存し
チンパンジーは脳の活動を温存し
11:10
and they practice them in development
266
658439
2168
それを彼らにとって最重要である
11:12
that are really, really important to them
267
660607
1851
地位を 交渉して勝ち取るために
11:14
to negotiate status and to win,
268
662458
2210
使っているのではないかということです
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
269
664668
2998
それは 競争における
戦略的思考のようなものです
戦略的思考のようなものです
11:19
So we're going to check that out
270
667666
1580
ここで チンパンジーに
11:21
by having the chimps actually play a game
271
669246
2430
2つのタッチスクリーンを触るゲームをさせて
11:23
by touching two touch screens.
272
671676
2638
確認してみましょう
11:26
The chimps are actually interacting with each other through the computers.
273
674314
2440
彼らは コンピュータを介して
作用し合っていて
作用し合っていて
11:28
They're going to press left or right.
274
676754
1608
スクリーンの左か右側を押します
11:30
One chimp is called a matcher.
275
678362
2113
一方のチンパンジーは「一致狙い」で
11:32
They win if they press left, left,
276
680475
1983
両方が左 または 右を押せば 勝ちです
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right, right.
277
682458
3169
かくれんぼで 鬼が誰かを探す感じです
11:37
The mismatcher wants to mismatch.
278
685627
1228
もう一方は「不一致狙い」で
11:38
They want to press the opposite screen of the chimp.
279
686855
3076
相手と反対側のスクリーンを
押すと勝ちです
押すと勝ちです
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
689931
2544
ご褒美は 角切りのりんご
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
692475
2528
ゲーム理論者は
このデータをこう見ます
このデータをこう見ます
11:47
This is a graph of the percentage of times
282
695003
1614
このグラフでは X軸に
11:48
the matcher picked right on the x-axis,
283
696617
2618
「一致狙い」のチンパンジーが右を選んだ割合を
11:51
and the percentage of times they predicted right
284
699235
1516
Y軸には「不一致狙い」の相手が
11:52
by the mismatcher on the y-axis.
285
700751
2868
右を選ぶことを正しく予測した割合を
表しています
表しています
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
703619
3200
ゲームの要は プレーヤーの片方は一致を
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
706819
2216
もう片方は不一致を狙っているということです
12:01
The NE square in the middle -- actually NE, CH and QRE --
288
709035
3280
NE・CH・QREで記されている
中央の四角は
中央の四角は
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium, and others,
289
712315
2456
ナッシュ均衡およびその他の理論が
12:06
tells you what the theory predicts,
290
714771
2424
予測する地点を示しています
12:09
which is that they should match 50-50,
291
717195
2272
50-50となるべきということです
12:11
because if you play left too much, for example,
292
719467
2168
例えば 相手が左ばかりを押していれば
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
721635
2716
「不一致狙い」は 右を押すことで
勝てるからです
勝てるからです
12:16
And as you can see, the chimps, each chimp is one triangle,
294
724351
2764
各チンパンジーを三角で表していますが
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
727115
3847
ご覧の通りみな予測された周辺にいますね
12:22
Now we move the payoffs.
296
730962
1774
次に 報酬を変えてみます
12:24
We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher.
297
732736
3443
「一致狙い」が左を押したときの
報酬を多くして
報酬を多くして
12:28
Now they get three apple cubes.
298
736179
1520
角切りリンゴを3個にします
12:29
Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift,
299
737699
2800
ゲーム理論上 「不一致狙い」の行動は
変化するはずです
変化するはずです
12:32
because what happens is, the mismatcher will think,
300
740499
1590
「不一致狙い」はこう考えるからです
12:34
oh, this guy's going to go for the big reward,
301
742089
1810
「相手は報酬が多い方にかけるだろう
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
自分は右にして
報酬が与えられないようにしよう」
報酬が与えられないようにしよう」
12:38
And as you can see, their behavior moves up
303
746964
1665
ご覧のとおり 行動は ナッシュ均衡により
12:40
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
304
748629
3448
この変化の方向に上昇します
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
305
752077
2314
最後に もう1回 報酬を変えます
12:46
Now it's four apple cubes,
306
754391
1192
角切りリンゴ4個にします
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
307
755583
2172
彼らの行動は
再び ナッシュ均衡に近づきます
再び ナッシュ均衡に近づきます
12:49
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
308
757755
2035
点在はしていますが 平均すれば
12:51
they're really, really close, within .01.
309
759790
2190
.01以内で かなり近づいています
12:53
They're actually closer than any species we've observed.
310
761980
3199
私たちが観察した どんな種よりも近いです
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
311
765179
3193
人間はどうでしょう？
チンパンジーよりも賢いでしょうか？
チンパンジーよりも賢いでしょうか？
13:00
Here's two human groups in green and blue.
312
768372
3567
ここに 緑と青で示した
二つの人間の集団があります
二つの人間の集団があります
13:03
They're closer to 50-50. They're not responding to payoffs as closely,
313
771939
3744
50-50に近くなっています
報酬へはさほど反応しておらず
報酬へはさほど反応しておらず
13:07
and also if you study their learning in the game,
314
775683
1450
ゲームでの学習を考えれば
13:09
they aren't as sensitive to previous rewards.
315
777133
1985
前の報酬ほど 敏感ではありません
13:11
The chimps are playing better than the humans,
316
779118
1364
ゲーム理論に忠実という意味では
13:12
better in the sense of adhering to game theory.
317
780482
2423
チンパンジーは人間よりもプレイが上手です
13:14
And these are two different groups of humans
318
782905
1419
これは 日本とアフリカ出身の―
13:16
from Japan and Africa. They replicate quite nicely.
319
784324
3196
人間の二つのグループのデータですが
結果はどちらも類似していて
結果はどちらも類似していて
13:19
None of them are close to where the chimps are.
320
787520
3235
いずれも チンパンジーには程遠いのです
13:22
So here are some things we learned today.
321
790755
1755
今日学んだことを振り返ってみましょう
13:24
People seem to do a limited amount of strategic thinking
322
792510
1938
人間は 限られた範囲でしか―
13:26
using theory of mind.
323
794448
1811
心の理論を使って戦略的思考をしていません
13:28
We have some preliminary evidence from bargaining
324
796259
1917
交渉の実験の暫定的な結果ではありますが
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
325
798176
2492
脳が発する早期警告を使えば
13:32
whether there will be a bad disagreement that costs money,
326
800668
2226
損に繋がる悪い不同意が予想でき
13:34
and chimps are better competitors than humans,
327
802894
1840
そして ゲーム理論によって判断すると
13:36
as judged by game theory.
328
804734
2464
チンパンジーは 人間よりも
ゲームに長けているのです
ゲームに長けているのです
13:39
Thank you.
329
807198
1857
ありがとうございました
13:41
(Applause)
330
809055
3573
（拍手）
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