TEDxCaltech
Colin Camerer: When you're making a deal, what's going on in your brain?
Colin Camerer: Nörobilim, oyun teorisi, maymunlar
Filmed:
Readability: 3.9
1,516,785 views
İki insan bir anlaşma yapmak için çalışırken -- rekabetle veya işbirliği yaparak -- beyinleri içinde tam olarak ne olur? Davranışçı ekonomist Colin Camerer başkalarının düşüncelerini tahmin etmekte ne kadar başarısız olduğumuzu aydınlatan bir araştırma gösteriyor. Ve şempanzelerin bu işte bizden daha iyi olabileceğini gösteren şaşırtıcı bir çalışma sunuyor.
Colin Camerer - Behavioral economist
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio
Colin Camerer is a leading behavioral economist who studies the psychological and neural bases of choice and strategic decision-making. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
0
562
2253
Strateji geliştiren beynimiz hakkında konuşacağım.
00:14
We're going to use an unusual combination of tools
1
2815
2238
Değer kavramı sınırdayken, insanların nasıl sosyal iletişime geçebildiklerini anlamak için
00:17
from game theory and neuroscience
2
5053
2013
oyun kuramı ve sinir biliminden gelen
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
3
7066
2967
alışılmadık bir araç kombinasyonu kullanacağız.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
4
10033
3971
Oyun kuramı, özünde, uygulamalı matematiğin bir koludur.
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
5
14004
2986
Genelde ekonomi ve siyasal bilimlerde, biraz biyolojide kullanılır.
00:28
that gives us a mathematical taxonomy of social life
6
16990
3289
Bizce sosyal yaşamın matematiksel bir sınıflandırmasını yapar.
00:32
and it predicts what people are likely to do
7
20279
2131
Her bir bireyin diğerinin davranışlarını etkileyeceği bir durumda,
00:34
and believe others will do
8
22410
1194
insanların neye meyilli olduğunu, ve diğerlerinin ne yapacağını
00:35
in cases where everyone's actions affect everyone else.
9
23604
3390
tahmin etmeye çalışır .
00:38
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
10
26994
3478
Bu çok şeyi kapsar: yarışma, uzlaşma, pazarlık,
00:42
games like hide-and-seek, and poker.
11
30472
3291
saklambaç, poker gibi oyunlar.
00:45
Here's a simple game to get us started.
12
33763
2239
İşte size başlangıç için basit bir oyun:
00:48
Everyone chooses a number from zero to 100,
13
36002
2162
Herkes sıfırla yüz arasında bir sayı seçsin,
00:50
we're going to compute the average of those numbers,
14
38164
2446
bu sayıların ortalamasını hesaplamaya çalışalım,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
15
40610
4194
ve bu ortalamanın üçte ikisine en yakın sayıyı tutana bir ödül var.
00:56
So you want to be a little bit below the average number,
16
44804
2269
Yani ortalamanın biraz altında bir sayı tutmanız gerekiyor,
00:59
but not too far below, and everyone else wants to be
17
47073
2236
ama çok altında olmamalı, ve eminim
01:01
a little bit below the average number as well.
18
49309
1945
herkes ortalamanın biraz altında bir sayı tutmak istiyor.
01:03
Think about what you might pick.
19
51254
2579
Ne seçebileceğinizi bir düşünün bakalım.
01:05
As you're thinking, this is a toy model of something like
20
53833
3271
Siz düşünürken, işte size piyasası artan bir borsada
01:09
selling in the stock market during a rising market. Right?
21
57104
2812
satışın küçük bir modeli.
01:11
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
22
59916
2225
Çok erken bir zamanda satmak istemiyorsunuz, yoksa kârdan olursunuz,
01:14
but you don't want to wait too late
23
62141
2180
ama herkesin satışını tamamlayıp bir kazaya yol açacak bir zamanlamayla
01:16
to when everyone else sells, triggering a crash.
24
64321
2401
çok geç kalmak da istemiyorsunuz.
01:18
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
25
66722
2879
Bu yarışın azıcık önünde olmak istiyorsunuz, ama çok önünde değil.
01:21
Okay, here's two theories about how people might think about this,
26
69601
3613
Tamam, işte size herkesin bu meseleyle ilgili ne düşünebileceğine dair iki teori,
01:25
and then we'll see some data.
27
73214
1396
ve sonra, bir miktar veriye bakacağiz.
01:26
Some of these will sound familiar because you probably are
28
74610
2191
Bunlardan bazıları size tanıdık gelecek, çünkü büyük ihtimalle
01:28
thinking that way. I'm using my brain theory to see.
29
76801
3799
siz de öyle düşünüyor olacaksınız. Ben kendi beyin kuramımı kullanıyorum.
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
30
80600
3110
Bir çok kişi, "Diğerleri ne seçecek gerçekten bilmiyorum,
01:35
so I think the average will be 50."
31
83710
1673
dolayısıyla ortalama 50 olacaktır" diyordur.
01:37
They're not being really strategic at all.
32
85383
1911
Bu kişiler pek stratejik davranıyor sayılmaz.
01:39
"And I'll pick two-thirds of 50. That's 33." That's a start.
33
87294
3352
"50'nin üçte ikisini, yani 33'ü, seçeceğim." Bu bir başlangıç.
01:42
Other people who are a little more sophisticated,
34
90646
1892
Biraz daha karmaşık düşünen diğer kişiler,
01:44
using more working memory,
35
92538
1476
biraz daha akıl yürüterek,
01:46
say, "I think people will pick 33 because they're going to pick a response to 50,
36
94014
3904
"Bence insanlar 50 ortalama sayısına göre 33'e yüklenecekler.
01:49
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
37
97918
2968
dolayısıyla ben de 33'ün üçte ikisi olan 22'yi seçerim." diyecektir.
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
38
100886
2479
Bu kişiler bir adım daha sonrasını düşünürler, yani iki adım ilerisini.
01:55
That's better. And of course, in principle,
39
103365
2617
Bu daha iyi. Ve elbette, prensipte,
01:57
you could do three, four or more,
40
105982
1827
üç, dört ve daha fazla adımda düşünülebilir,
01:59
but it starts to get very difficult.
41
107809
1869
ama işler zorlaşmaya başlar.
02:01
Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse
42
109678
2592
Tıpkı bir dilde veya başka mecralarda olduğu gibi, insanlar için
02:04
very complex sentences with a kind of recursive structure.
43
112270
3634
tekrarlanan bir yapıda çok karmaşık cümlelerin gramerini incelemek zordur.
02:07
This is called a cognitive hierarchy theory, by the way.
44
115904
1734
Bu arada bu işleme, "bilişsel hiyerarşi kuramı" deniliyor.
02:09
It's something that I've worked on and a few other people,
45
117638
2556
Benim ve az sayıda başkalarının çalıştığı bir alanı,
02:12
and it indicates a kind of hierarchy along with
46
120194
2220
bazı varsayımlar yaparak hiyerarşik olarak
02:14
some assumptions about how many people stop at different steps
47
122414
2254
kaç insan hangi adımlarda hesap yapmayı bıraktığını,
02:16
and how the steps of thinking are affected
48
124668
1884
ve bu düşünsel adımların, bir çok ilginç değişkten
02:18
by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
49
126552
3696
ve farklı insanlardan nasıl etkilendiğini, birazdan göreceğiz.
02:22
A very different theory, a much more popular one, and an older one,
50
130248
3386
Çok farklı bir kuram, çok daha popüler ve eski bir tanesi,
02:25
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
51
133634
3540
ağırlıklı olarak John Nash'ın "Akıl Oyunları" şöhretinden kaynaklı
02:29
is what's called equilibrium analysis.
52
137174
2240
adına "denge analizi" denen kuramdır.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
53
139414
2454
Eğer herhangi bir seviyedeki bir oyun kuramı dersi aldıysanız,
02:33
you will have learned a little bit about this.
54
141868
1713
bu mesele hakkında bir miktar bir şeyler öğrenmişsinizdir.
02:35
An equilibrium is a mathematical state in which everybody
55
143581
2855
Denge, her kişinin kendi haricinde kalanların nasıl davranacaklarını
02:38
has figured out exactly what everyone else will do.
56
146436
2449
tamamen bilebildiği bir matematiksel durumdur.
02:40
It is a very useful concept, but behaviorally,
57
148885
2007
Çok faydalı bir fikir olmakla birlikte,
02:42
it may not exactly explain what people do
58
150892
2003
insanların ilk defa içinde bulundukları
02:44
the first time they play these types of economic games
59
152895
2735
bu tip ekonomik oyunlarda veya meselelerde
02:47
or in situations in the outside world.
60
155630
2333
durumunu tamamen açıklayamayabilir.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
61
157963
2338
Bu tür durumlarda, 'denge' çok abartılı bir tahmin yapar,
02:52
which is everyone wants to be below everyone else,
62
160301
2860
yani herkes herkesin altında bir sayı tutmak ister,
02:55
therefore they'll play zero.
63
163161
2291
dolayısıyla herkes sıfırı seçer.
02:57
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times.
64
165452
3009
Bakalım gerçekleşen neymiş. Bu deney daha önce defalarca icra edilmiş.
03:00
Some of the earliest ones were done in the '90s
65
168461
1883
İlklerden biri ben, Rosemarie Nagel ve başkaları tarafından
03:02
by me and Rosemarie Nagel and others.
66
170344
2645
90'larda yapıldı.
03:04
This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in
67
172989
2985
Bu, 9,000 kişinin cevaplarından oluşan güzel bir veri.
03:07
to three newspapers and magazines that had a contest.
68
175974
2880
Bu insalar, bunu bir yarışma şeklinde düzenleyen üç gazete ve dergiye yazarak cevap verdiler.
03:10
The contest said, send in your numbers
69
178854
1814
Yarışma diyordu ki, bize tuttuğunuz sayıyı gönderin,
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
70
180668
3155
ve ortalamanın üçte ikisine yakın bir sayı tutana büyük ödül verilecektir.
03:15
And as you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
71
183823
3088
Ve gördüğünüz gibi, burada oldukça iyi bir veri var. Sivri uçları net bir şekilde görebiliyorsunuzdur.
03:18
There's a spike at 33. Those are people doing one step.
72
186911
3381
33'te bir sivrilik var. Bunlar bir adımlık düşünsel faaliyet gösterenler.
03:22
There is another spike visible at 22.
73
190292
2497
22'de başka bir sivri bölüm var.
03:24
And notice, by the way, that most people pick numbers right around there.
74
192789
2292
Ve dikkat edin, bu arada, bir çok insan rakamları bu sivriliklerin etrafında da seçiyorlar.
03:27
They don't necessarily pick exactly 33 and 22.
75
195081
2510
Tam 33 veya 22 sayısını seçmiyorlar.
03:29
There's something a little bit noisy around it.
76
197591
2056
Dolayısıyla etrafında bir miktar kargaşa var.
03:31
But you can see those spikes, and they're there.
77
199647
1478
Fakat diğer sivri uçları görebiliyorsunuz, onlar şurada.
03:33
There's another group of people who seem to have
78
201125
1710
Başka bir grup insan da denge analizi meselesini
03:34
a firm grip on equilibrium analysis,
79
202835
2075
iyice yakalamış durumda,
03:36
because they're picking zero or one.
80
204910
2395
zira ya sıfırı ya da 1'i seçmişler.
03:39
But they lose, right?
81
207305
2089
Fakat kaybettiler, değil mi?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
82
209394
3192
Çünkü çok küçük bir sayı tutmak da
03:44
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
83
212586
2820
eğer diğer kişiler de denge analizi yapmıyorsa, kötü bir seçimdir.
03:47
So they're smart, but poor.
84
215406
2112
Dolayısıyla bu da akıllıca, ama zayıf.
03:49
(Laughter)
85
217518
2088
(Gülüşmeler)
03:51
Where are these things happening in the brain?
86
219606
1969
Tüm bunlar beynin neresinde oluyor?
03:53
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
87
221575
3875
Coricelli ve Nagel tarafından gerçekleştirilen bir çalışma, bu soruya çok net ve ilginç bir cevap veriyor.
03:57
So they had people play this game
88
225450
1508
Bu oyunu oynatmışlar
03:58
while they were being scanned in an fMRI,
89
226958
2217
bir yandan da fMRI'lerını çekmişler,
04:01
and two conditions: in some trials,
90
229175
2271
ve bunu iki farklı koşulda yapmışlar: bir deneyde,
04:03
they're told you're playing another person
91
231446
1515
insanlara başka biriyle birlikte bu oyunu oynadıklarını,
04:04
who's playing right now and we're going to match up
92
232961
1588
onunkilerle sonuçların karşılaştırılacağını
04:06
your behavior at the end and pay you if you win.
93
234549
2204
ve kazanırsan bir miktar para ödeneceğini söylemişler.
04:08
In the other trials, they're told, you're playing a computer.
94
236753
1978
Diğerinde ise, bir bilgisayara karşı oynadıklarını söylemişler.
04:10
They're just choosing randomly.
95
238731
1634
Bu işi rastgele bir seçimle belirlemişler.
04:12
So what you see here is a subtraction
96
240365
2077
Sonunda, beyinde gerçekleşen etkinliklerin
04:14
of areas in which there's more brain activity
97
242442
2750
bir insana karşı oynandığında bir bilgisayara kıyasla
04:17
when you're playing people compared to playing the computer.
98
245192
2976
daha fazla olduğu gözlenmiş.
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
99
248168
1991
Ve belli bölgelerde etkinlikler görebiliyoruz, mesela
04:22
medial prefrontal cortex, dorsomedial, however, up here,
100
250159
3237
medyal prefrontal korteks, dorsomedyal, fakat burada,
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
101
253396
1851
ventromedyal prefrontal korteks,
04:27
anterior cingulate, an area that's involved
102
255247
1354
ön cingulate, çelişen davranışlarla ilgilenen
04:28
in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says,"
103
256601
3637
bir bölgede ('deve-cüce' oyunundaki gibi)
04:32
and also the right and left temporoparietal junction.
104
260238
3814
ve sağ-sol temporoparietal bağlantı gibi.
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known
105
264052
2466
Ve bu bölgeler, oldukça kesin bir şekilde
04:38
to be part of what's called a "theory of mind" circuit,
106
266518
2321
"akıl kuramı" devresi
04:40
or "mentalizing circuit."
107
268839
1901
veya "zihinsel devre" olarak biliniyor.
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
108
270740
3378
Bu devre, diğer insanların ne hayal ettiğini tahmin etmekte kullanılır.
04:46
So these were some of the first studies to see this
109
274118
2240
Yani bunlar bu devrenin oyun teorisiyle ilgisini
04:48
tied in to game theory.
110
276358
2033
araştıran ilk çalışmalar.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
111
278391
2240
Bir- ve iki- adım tipleri ne ifade eder?
04:52
So we classify people by what they picked,
112
280631
2071
Biz insanları neyi seçtiklerine göre sınıflandırırız,
04:54
and then we look at the difference between
113
282702
1667
ve sonra insanla oynayanlar ve bilgisayarla oynayanların
04:56
playing humans versus playing computers,
114
284369
1975
hangi beyin bölgeleri farklı olarak aktiflenmiş diye
04:58
which brain areas are differentially active.
115
286344
1891
aradaki farka bakarız.
05:00
On the top you see the one-step players.
116
288235
1752
Yukarda bir-adım oyuncularını görüyorsunuz.
05:01
There's almost no difference.
117
289987
1520
Neredeyse fark yok.
05:03
The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too.
118
291507
2940
Bunun sebebi onlar diğer insanları bilgisayar olarak algılıyor, tıpkı beyinlerinin yaptığı gibi.
05:06
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
119
294447
4141
Alttaki oyuncuların dorsomedial prefrontal cortex'indeki aktiviteyi görüyorsunuz.
05:10
So we know that those two-step players are doing something differently.
120
298588
2051
Yani biliyoruz ki iki-adımlık oyuncular bir şeyleri farklı yapıyor.
05:12
Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?"
121
300639
3096
Şimdi durmuş ve şunu soruyor olabilirsiniz, " Bu bilgiyle ne yapabilirim? "
05:15
you might be able to look at brain activity and say,
122
303735
1821
Beyin aktivitesine bakıp şunu söyleyebilirsiniz,
05:17
"This person's going to be a good poker player,"
123
305556
1499
" Bu adam iyi bir poker oyuncusu olacak, "
05:19
or, "This person's socially naive,"
124
307055
1929
veya " Bu adam sosyal anlamda zayıf, "
05:20
and we might also be able to study things
125
308984
1278
ve bu zihinsel devrenin nerede olduğunu bildikten sonra
05:22
like development of adolescent brains
126
310262
1598
ergenlerin beyin gelişimi gibi konularda da
05:23
once we have an idea of where this circuitry exists.
127
311860
3354
çalışmamız daha mümkün olabilir.
05:27
Okay. Get ready.
128
315214
2612
Tamam. Hazır olun.
05:29
I'm saving you some brain activity,
129
317826
2123
Sizi biraz beyin aktivitesinden kurtaracağım,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
130
319949
2810
çünkü " hair detector " hücrelerini kullanmaya ihtiyacınız yok.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
131
322759
2888
Bu hücrelerinizi şu oyun hakkında dikkatle düşünmek için kullanmalısınız.
05:37
This is a bargaining game.
132
325647
1935
Bu bir pazarlık oyunu.
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
133
327582
2556
EEG elektrodları kullanılarak taranan iki oyuncu
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
134
330138
2877
bir-altı dolar arasındaki bir miktar üzerine pazarlık edecekler.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they're going to actually earn that money.
135
333015
2664
Eğer 10 saniye içinde yapabilirlerse, bu parayı gerçekten kazanacaklar.
05:47
If 10 seconds goes by and they haven't made a deal, they get nothing.
136
335679
3040
Eğer 10 saniye geçer ve anlaşma yapamazlarsa, hiçbir şey alamayacaklar.
05:50
That's kind of a mistake together.
137
338719
1683
Yani ikisi birlikte batacaklar.
05:52
The twist is that one player, on the left,
138
340402
2817
Esas olay şu, soldaki oyuncu
05:55
is informed about how much on each trial there is.
139
343219
2688
her bir denemede ortada ne kadar para olduğunu hakkında bilgi sahibi.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
140
345907
2232
Farklı miktarlarla birçok kez oynuyorlar.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
141
348139
2241
Bu oyunda, bilgilendirilen ortada dört dolar olduğunu biliyor.
06:02
The uninformed player doesn't know,
142
350380
1877
Bilgilendirilmemiş oyuncu bilmiyor,
06:04
but they know that the informed player knows.
143
352257
2054
ama o da bilgilendirilmiş oyuncunun bildiğini biliyor.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
144
354311
2059
Yani bilgilendirilmemiş oyuncunun sorunu şu,
06:08
"Is this guy really being fair
145
356370
1470
" Bu adam gerçekten dürüst mü
06:09
or are they giving me a very low offer
146
357840
1854
veya benim ortada paylaşılacak bir veya iki dolar olduğunu düşünmem amacıyla
06:11
in order to get me to think that there's only one or two dollars available to split?"
147
359694
3078
bana çok düşük bir miktar mı öneriyor?
06:14
in which case they might reject it and not come to a deal.
148
362772
3154
Bu oyunda muhtemelen bir anlaşmaya varamayacaklar.
06:17
So there's some tension here between trying to get the most money
149
365926
2950
Yani en fazla parayı almak ve diğer oyuncuyu
06:20
but trying to goad the other player into giving you more.
150
368876
2573
size daha fazla vermesi için teşvik etmek arasında heyecanlı bir ilişki mevcut.
06:23
And the way they bargain is to point on a number line
151
371449
2330
Pazarlık yapma şekli sıfırdan altıya kadar giden
06:25
that goes from zero to six dollars,
152
373779
1806
bir numara çizelgesini işaret etmek,
06:27
and they're bargaining over how much the uninformed player gets,
153
375585
2978
bu şekilde bilgilendirilmemiş oyuncunun ne kadar alacağı üzerine pazarlık ediyorlar,
06:30
and the informed player's going to get the rest.
154
378563
1585
ve bilgili oyuncu da paranın geri kalanını alıyor.
06:32
So this is like a management-labor negotiation
155
380148
2575
Yani bu şirket tarafından saklı tutulduğu için
06:34
in which the workers don't know how much profits
156
382723
2733
işçilerin ne kadar kar edildiğini bilmediği
06:37
the privately held company has, right,
157
385456
2667
bir işçi-patron ilişkisi gibi.
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
158
388123
2368
Böylece işçiler belki daha fazla para koparırız diye direnirler
06:42
but the company might want to create the impression
159
390491
1836
ama şirket onlara verecek çok az parası olduğu izlenimini
06:44
that there's very little to split: "I'm giving you the most that I can."
160
392327
2932
yaratmak isteyebilir: "Elimden geldiği kadar fazla para veriyorum".
06:47
First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face.
161
395259
4231
Önce biraz eylem. Böylece bir grup çift yüz yüze oynar.
06:51
We have some other data where they play across computers.
162
399490
1836
Elimizde bilgisayara karşı oynayanların bilgisi de var.
06:53
That's an interesting difference, as you might imagine.
163
401326
1738
Tahmin edebileceğiniz gibi arada ilginç bir fark var.
06:55
But a bunch of the face-to-face pairs
164
403064
2202
Ama bir grup yüz yüze oynayan çift
06:57
agree to divide the money evenly every single time.
165
405266
3693
parayı her seferinde eşit olarak bölüşmeyi kabul ediyor.
07:00
Boring. It's just not interesting neurally.
166
408959
2906
Sıkıcı. Sinirsel olarak ilgi çekici de değil.
07:03
It's good for them. They make a lot of money.
167
411865
2514
Onlar için iyi tabi. Bir sürü para kazanıyorlar.
07:06
But we're interested in, can we say something about
168
414379
2672
Ama bizim ilgilendiğimiz şey, ne zaman anlaşmazlık olup olmadığı hakkında
07:09
when disagreements occur versus don't occur?
169
417051
2536
bir şeyler söyleyebilir miyiz?
07:11
So this is the other group of subjects who often disagree.
170
419587
2357
Bu genelde anlaşamayan diğer grup.
07:13
So they have a chance of -- they bicker and disagree
171
421944
2768
Çekişme, kabul etmeme ve daha az para kazanma
07:16
and end up with less money.
172
424712
1307
ihtimalleri var.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
173
426019
3917
"Gerçek Evkadınları" şovunda oynamak için uygun olabilirler.
07:21
You see on the left,
174
429936
1936
Solda gördüğünüz,
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
175
431872
2664
bölüşülen miktar bir, iki veya üç dolar olduğu zaman
07:26
they disagree about half the time,
176
434536
1648
%50 ihtimalle kabul etmiyor,
07:28
and when the amount is four, five, six, they agree quite often.
177
436184
2192
ve miktar dört, beş, altı olduğunda genelde kabul ediyor.
07:30
This turns out to be something that's predicted
178
438376
1874
Bu, çok karmaşık bir oyun teoristi tarafından
07:32
by a very complicated type of game theory
179
440250
2204
önceden tahmin edilebilir bir şeye dönüştürülmüştür.
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
180
442454
2809
CalTech okulundan mezun olmalı ve bu konu hakkında bir şeyler öğrenmelisiniz.
07:37
It's a little too complicated to explain right now,
181
445263
2172
Şu anda açıklamak için biraz karmaşık,
07:39
but the theory tells you that this shape kind of should occur.
182
447435
3416
ama teori bu gibi şeylerin meydana gelebileceğini açıklar.
07:42
Your intuition might tell you that too.
183
450851
2216
Önsezileriniz de size bunu açıklayabilir.
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
184
453067
2240
Şimdi size kaydedilen EEG sonuçlarını göstereceğim.
07:47
Very complicated. The right brain schematic
185
455307
2353
Çok karışık. Sağdaki beyin
07:49
is the uninformed person, and the left is the informed.
186
457660
2863
bilgilendirilmemiş kişiye ait, ve soldaki bilgilendirilmiş kişiye.
07:52
Remember that we scanned both brains at the same time,
187
460523
2800
İki beyni de aynı anda taradığımızı hatırlayın.
07:55
so we can ask about time-synced activity
188
463323
2392
Yani beynin aynı veya farklı alanlarındaki
07:57
in similar or different areas simultaneously,
189
465715
3224
eş-zamanlı aktivite hakkında soru sorabiliriz,
08:00
just like if you wanted to study a conversation
190
468939
2264
tıpkı bir diyalog üzerinde çalışmak istediğinizde olduğu gibi
08:03
and you were scanning two people talking to each other
191
471203
1936
ve birbiriyle konuşan iki insanı tararken
08:05
and you'd expect common activity in language regions
192
473139
2360
onlar gerçekten birbiriyle iletişim haline geçtiğinde
08:07
when they're actually kind of listening and communicating.
193
475499
2385
esas aktivitenin onların konuşma bölgesinde olmasını beklemeniz gibi
08:09
So the arrows connect regions that are active at the same time,
194
477884
3927
Oklar aynı anda aktif olan bölgeleri bağlıyor,
08:13
and the direction of the arrows flows
195
481811
2040
ve okların yönü ilk aktiflenen
08:15
from the region that's active first in time,
196
483851
2480
bölgeden başlayıp
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
197
486331
3568
daha sonra aktif olan bölgeye doğru gidiyor.
08:21
So in this case, if you look carefully,
198
489899
2216
Bu durumda, dikkatlice bakarsanız
08:24
most of the arrows flow from right to left.
199
492115
1857
çoğu ok sağdan sola gitmekte.
08:25
That is, it looks as if the uninformed brain activity
200
493972
3280
Öyle ki, sanki bilgilendirilmemiş beyin aktivitesi
08:29
is happening first,
201
497252
1959
önce oluyor,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
202
499211
3515
ve sonra bunu bilgilendirilmiş beyindeki aktivite takip ediyor.
08:34
And by the way, these were trials where their deals were made.
203
502726
3692
Ve bu arada, bu testlerin anlaşmaları yapılmış.
08:38
This is from the first two seconds.
204
506418
1780
Bu ilk iki saniyeden.
08:40
We haven't finished analyzing this data,
205
508198
1980
Bu bilgiyi analiz etmeyi bitirmedik,
08:42
so we're still peeking in, but the hope is
206
510178
1900
bu yüzden gözlemeye devam ediyoruz, ama umudumuz
08:44
that we can say something in the first couple of seconds
207
512078
2564
deneklerin anlaşıp anlaşamayacağını
08:46
about whether they'll make a deal or not,
208
514642
1723
ilk birkaç saniyeden tahmin edebilmek,
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
209
516365
2043
bu davalardan kaçınma durumlarında ve kötü boşanma durumlarında
08:50
and ugly divorces and things like that.
210
518408
1928
veya bunun gibi şeylerde çok kullanışlı olabilir.
08:52
Those are all cases in which a lot of value is lost
211
520336
2883
Bu testlerin tamamında birçok değer
08:55
by delay and strikes.
212
523219
2976
gecikmeden dolayı kayboldu.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
213
526195
2030
İşte burada anlaşmazlıkların meydana geldiği durum.
09:00
You can see it looks different than the one before.
214
528225
2173
Öncelinden farklı gözüktüğünü fark edebilirsiniz.
09:02
There's a lot more arrows.
215
530398
2249
Birçok ok var.
09:04
That means that the brains are synced up
216
532647
1511
Bu beyinlerin eşzamanlı aktivite döneminde
09:06
more closely in terms of simultaneous activity,
217
534158
2552
daha yakın şekilde eşlendiğini gösteriyor,
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
218
536710
2010
ve oklar açık şekilde soldan sağa gidiyor.
09:10
That is, the informed brain seems to be deciding,
219
538720
2242
Yani, bilgilendirilmiş beyin karar alıyor gibi gözüküyor,
09:12
"We're probably not going to make a deal here."
220
540962
2288
"Büyük ihtimalle anlaşmaya varamayacağız."
09:15
And then later there's activity in the uninformed brain.
221
543250
3225
Ve sonra bilgilendirilmemiş beyinde aktivite oluşuyor.
09:18
Next I'm going to introduce you to some relatives.
222
546475
2503
Şimdi size bazi akrabaları tanıtacağım.
09:20
They're hairy, smelly, fast and strong.
223
548978
2261
Onlar kıllı, kokulu, hızlı ve güçlü.
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
224
551239
3190
Son Şükran Günü'nü düşünüyor olabilirsiniz.
09:26
Maybe if you had a chimpanzee with you.
225
554429
2693
Belki yanınızda bir şempanze olsaydı.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree
226
557122
3461
Charles Darwin, ben ve siz yaklaşık beş milyon yıl önce
09:32
from chimpanzees about five million years ago.
227
560583
2259
aile ağacında şempanzelerden ayrıldık.
09:34
They're still our closest genetic kin.
228
562842
1968
Onlar hala bizim en yakın genetik akrabamız.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
229
564810
1737
Genlerimizin yüzde 98.8'ini paylaşıyoruz.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
230
566547
2800
Zebralar ve atların paylaştığından daha çok gen paylaşıyoruz şempanzelerle.
09:41
And we're also their closest cousin.
231
569347
1717
Ve ayrıca onların en yakın kuzeniyiz.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
232
571064
3002
Bizimle, gorillerden daha fazla genetik ilişkileri var.
09:46
So how humans and chimpanzees behave differently
233
574066
2528
Şimdi, insanlar ve şempanzelerin davranışlarının farklı olması
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
234
576594
2455
bize beyin evrimi hakkında birçok şey anlatabilir.
09:51
So this is an amazing memory test
235
579049
2601
Bu inanılmaz bir hafıza testi
09:53
from Nagoya, Japan, Primate Research Institute,
236
581650
2816
Nagoya, Japonya, Primat Araştırma Enstitü'sünden,
09:56
where they've done a lot of this research.
237
584466
1778
Bu araştırmanın birçoğu orada yapıldı.
09:58
This goes back quite a ways. They're interested in working memory.
238
586244
2340
Bu bayağı geriye gidiyor. Onlar işleyen bellekle ilgileniyorlardı.
10:00
The chimp is going to see, watch carefully,
239
588584
1772
Şempanze görecek, dikkatli izleyin,
10:02
they're going to see 200 milliseconds' exposure
240
590356
2202
bir, iki, üç, dört, beş rakamlarının
10:04
— that's fast, that's eight movie frames —
241
592558
1994
200 milisaniyelik pozlarını görecekler
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
242
594552
1951
.-- oldukça hızlı, ve 200 milisaniyelik poz, sekiz sinema karesine eşdeğer --
10:08
Then they disappear and they're replaced by squares,
243
596503
1998
Sonra numaralar kaybolacak ve yerlerine kareler gelecek,
10:10
and they have to press the squares
244
598501
1755
ve şempanzeler ödül olan elmayı alabilmek için
10:12
that correspond to the numbers from low to high
245
600256
2321
numaraları büyükten küçüğüe sıralayacak şekilde
10:14
to get an apple reward.
246
602577
1339
numaralara denk gelen karelere basmak zorunda kalacak..
10:15
Let's see how they can do it.
247
603916
4771
Bakalım nasıl yapabiliyorlar.
10:28
This is a young chimp. The young ones
248
616391
1493
Bu genç bir şempanze. Genç olanlar
10:29
are better than the old ones, just like humans.
249
617884
2783
yaşlılardan daha iyi, tıpkı insanlar gibi.
10:32
And they're highly experienced, so they've done this
250
620667
1592
Ve oldukça deneyimliler, yani onlar bunu
10:34
thousands and thousands of time.
251
622259
1432
binlerce ve binlerce kez yaptılar.
10:35
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
252
623691
2884
Açıkçası burada büyük bir antreman etkisi var, fark edebileceğiniz üzere.
10:39
(Laughter)
253
627928
1344
(Gülüşmeler)
10:41
You can see they're very blasé and kind of effortless.
254
629272
1935
Görüyorsunuz oldukça bıkkın ve halsizler.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
255
631207
3928
Sadece bunu başarmakla kalmıyorlar, bunu oldukça tembel yolla yapıyorlar.
10:47
Right? Who thinks you could beat the chimps?
256
635135
3435
Evet? Kim bir şempanzeyi yenebileceğini düşünüyor?
10:50
Wrong. (Laughter)
257
638570
1596
Yanlış. (Gülüşmeler)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
258
640166
2438
Deneyebiliriz. Deneyeceğiz. Belki deneriz.
10:54
Okay, so the next part of this study
259
642604
2590
Tamam, bu çalışmanın sıradaki bölümü
10:57
I'm going to go quickly through
260
645194
1596
Tetsuro Matsuzawa'nın bir fikri üzerinde temellendi.
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
261
646790
2692
Hızlıca göstereceğim.
11:01
He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis.
262
649482
3029
Cesur bir fikri vardı -- bilişsel takas hipotezi diyordu buna.
11:04
We know chimps are faster and stronger.
263
652511
1292
Biliyoruz ki şempanzeler hızlı ve güçlü.
11:05
They're also very obsessed with status.
264
653803
1680
Ayrıca statüleriyle çok takıntılılar.
11:07
His thought was, maybe they've preserved brain activities
265
655483
2956
Onun düşüncesi şuydu, belki şempanzelerin beyin aktivitelerini koruyup
11:10
and they practice them in development
266
658439
2168
aynı zamanda yarışma sırasında stratejik düşünme
11:12
that are really, really important to them
267
660607
1851
eylemini, onlar için gerçekten önemli olan
11:14
to negotiate status and to win,
268
662458
2210
statü ve kazanmak için
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
269
664668
2998
geliştirmeye çalışabilirlerdi.
11:19
So we're going to check that out
270
667666
1580
Şimdi iki dokunmatik ekranla
11:21
by having the chimps actually play a game
271
669246
2430
bir oyun oynayan şempanzeleri kullanarak
11:23
by touching two touch screens.
272
671676
2638
bunu kontrol edeceğiz.
11:26
The chimps are actually interacting with each other through the computers.
273
674314
2440
Şempanzeler gerçekten bilgisayar aracılığıyla birbirleriyle iletişim halindeler.
11:28
They're going to press left or right.
274
676754
1608
Sağa veya sola basacaklar.
11:30
One chimp is called a matcher.
275
678362
2113
Bir şempanze eşleyici olarak adlandırılıyor.
11:32
They win if they press left, left,
276
680475
1983
Eğer ikisi de sola basarsa eşleyici kazanır,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right, right.
277
682458
3169
veya sağa, tıpkı saklambaç oyunundaki ebe gibi.
11:37
The mismatcher wants to mismatch.
278
685627
1228
Uyuşmazcı iki şeklinde birbirine uymamasını istiyor.
11:38
They want to press the opposite screen of the chimp.
279
686855
3076
O karşı ekrandaki şempanzeyle farklı şekle basmak istiyor.
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
689931
2544
Ve ödül elma küpleri.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
692475
2528
Şimdi, oyun teorisyenlerinin bu bilgiye nasıl bakıyor?
11:47
This is a graph of the percentage of times
282
695003
1614
X ekseni üzerindeki grafik, eşleyicinin
11:48
the matcher picked right on the x-axis,
283
696617
2618
sağ seçtiği zamanların yüzdesi,
11:51
and the percentage of times they predicted right
284
699235
1516
ve y ekseni üzerinde uyuşmazcının
11:52
by the mismatcher on the y-axis.
285
700751
2868
sağı tahmin ettiği zamanların yüzdesi.
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
703619
3200
Yani buradaki nokta, biri eşlenmeyi, diğeri eşlenmemeyi
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
706819
2216
isteyen bir çift oyuncunun davranışı.
12:01
The NE square in the middle -- actually NE, CH and QRE --
288
709035
3280
Ortadaki NE karesi -- aslında NE, CH ve QRE
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium, and others,
289
712315
2456
Nash dengesinin üç farklı teorisi, ve diğerleri
12:06
tells you what the theory predicts,
290
714771
2424
teorinin ne öngördüğünü açıklıyor size,
12:09
which is that they should match 50-50,
291
717195
2272
ki bu da onların %50 oranında eşleşmeleri,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
719467
2168
çünkü eşleyici çok fazla sol seçerse, örneğin,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
721635
2716
eğer uyuşmazcıysam sağı seçerek üstün bir başarı sağlayabilirim.
12:16
And as you can see, the chimps, each chimp is one triangle,
294
724351
2764
Ve gördüğünüz gibi, şempanzeler, her bir şempanze bir üçgen,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
727115
3847
öngörümüz olan karenin etrafında dairelenmişler.
12:22
Now we move the payoffs.
296
730962
1774
Şimdi ödülü değiştiriyoruz.
12:24
We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher.
297
732736
3443
Sol, sol ödülünü eşleyici için bir miktar yükselteceğiz.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
736179
1520
Şimdi üç elma küpü alacaklar.
12:29
Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift,
299
737699
2800
Oyun teorisine göre, bu uyuşmazcının davranışını değiştirmeli,
12:32
because what happens is, the mismatcher will think,
300
740499
1590
çünkü buna göre, uyuşmazcı şöyle düşünecek,
12:34
oh, this guy's going to go for the big reward,
301
742089
1810
oh, bu adam büyük ödülü almaya çalışacak,
12:35
and so I'm going to go to the right, make sure he doesn't get it.
302
743899
3065
ve bu yüzden ben sağı seçmeliyim, böylece onun kazanamayacağından emin olurum.
12:38
And as you can see, their behavior moves up
303
746964
1665
Ve gördüğünüz gibi, davranışları Nash dengesinde
12:40
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
304
748629
3448
yapılan değişikliğin yönünde yukarı çıkıyor.
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
305
752077
2314
Son olarak ödülleri bir kez daha değiştiriyoruz.
12:46
Now it's four apple cubes,
306
754391
1192
Şimdi ödül dört elma küpü,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
307
755583
2172
ve davranışları yine Nash dengesi yönünde değişiyor.
12:49
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
308
757755
2035
Çevreye serpilmişler, ama ortalamasını alırsanız,
12:51
they're really, really close, within .01.
309
759790
2190
.01'den fazla bir fark oluşmaz, gerçekten çok yakın.
12:53
They're actually closer than any species we've observed.
310
761980
3199
Onlar aslında gözlediğimiz her türden daha fazla yakınlık gösteriyor.
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
311
765179
3193
İnsanlar ne alemde? Bir şempanzeden daha zeki olduğunuzu düşünüyorsunuz değil mi?
13:00
Here's two human groups in green and blue.
312
768372
3567
İşte mavi ve yeşil renklerde iki insan grubu.
13:03
They're closer to 50-50. They're not responding to payoffs as closely,
313
771939
3744
50-50'ye çok yakınlar. Ödüllere çok hassas cevap vermiyorlar,
13:07
and also if you study their learning in the game,
314
775683
1450
ve ayrıca oyundaki öğrenmeleri üzerinde çalışırsanız,
13:09
they aren't as sensitive to previous rewards.
315
777133
1985
önceki ödüllere çok duyarlı olmadıklarını göreceksiniz.
13:11
The chimps are playing better than the humans,
316
779118
1364
Şempanzeler oyun teorisine bağlı kalma hissiyle birlikte
13:12
better in the sense of adhering to game theory.
317
780482
2423
insanlardan daha iyi oynuyor.
13:14
And these are two different groups of humans
318
782905
1419
Ve şurada Japonya ve Afrika'dan iki insan
13:16
from Japan and Africa. They replicate quite nicely.
319
784324
3196
grubu. İyi bir şekilde tekrarlıyorlar.
13:19
None of them are close to where the chimps are.
320
787520
3235
Hiçbiri şempanzelerin seviyesine yakın değil.
13:22
So here are some things we learned today.
321
790755
1755
Şimdi bugün öğrendiğimiz bazı şeyler.
13:24
People seem to do a limited amount of strategic thinking
322
792510
1938
İnsanlar aklın teorisini kullanarak stratejik düşünme miktarında
13:26
using theory of mind.
323
794448
1811
sınırlı gözüküyor.
13:28
We have some preliminary evidence from bargaining
324
796259
1917
Pazarlıktan edindiğimiz giriş niteliğinde kanıtlarımız var,
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
325
798176
2492
bunlar paraya mal olacak kötü bir anlaşmazlık olup olmayacağını
13:32
whether there will be a bad disagreement that costs money,
326
800668
2226
tahmin etmek için kullanılabilecek beyindeki erken uyarı işaretleriydi.
13:34
and chimps are better competitors than humans,
327
802894
1840
Ve oyun teorisi ışığında
13:36
as judged by game theory.
328
804734
2464
şempanzeler insanlardan daha iyi yarışmacı.
13:39
Thank you.
329
807198
1857
Teşekkürler
13:41
(Applause)
330
809055
3573
(Alkış)
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