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

Colin Camerer: Neurowissenschaften, Spieltheorie, Affen

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2013-03-28 ・ TED


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

Colin Camerer: Neurowissenschaften, Spieltheorie, Affen

186,412 views ・ 2013-03-28

TED


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00:00
Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
Übersetzung: Jo Pi Lektorat: Angelika Lueckert Leon
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
1
12857
2373
Mein Thema ist das strategische Gedächtnis.
Wir sehen eine ungewöhnliche Werkzeugkombination
00:15
We're going to use an unusual combination of tools
2
15254
2386
00:17
from game theory and neuroscience
3
17664
1590
aus Spieltheorie und Neurowissenschaft,
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
4
19278
3270
um soziale Interaktion von Menschen zu verstehen, wenn es um Werte geht.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
5
22572
3472
Die Spieltheorie war ursprünglich ein Zweig der angewandten Mathematik
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
6
26068
3428
und wird meist in Wirtschaft, Politologie und manchmal Biologie eingesetzt.
Mit ihr kann man das Sozialleben mathematisch klassifizieren
00:29
that gives us a mathematical taxonomy of social life,
7
29520
2843
00:32
and it predicts what people are likely to do
8
32387
2319
und voraussagen, was Menschen wahrscheinlich tun werden
00:34
and believe others will do
9
34730
1316
und was sie von anderen erwarten,
wenn jede Handlung alle anderen beeinflusst.
00:36
in cases where everyone's actions affect everyone else.
10
36070
2973
Beispiele dafür sind Wettbewerb, Kooperation, Verhandeln,
00:39
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
11
39067
3685
00:42
games like hide-and-seek and poker.
12
42776
2352
Versteckenspielen oder Poker.
00:45
Here's a simple game to get us started.
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45954
1933
Fangen wir mit einem einfachen Spiel an.
00:47
Everyone chooses a number from zero to 100.
14
47911
2464
Wählen Sie bitte eine Zahl zwischen 0 und 100,
00:50
We're going to compute the average of those numbers,
15
50399
2460
wir errechnen dann den Durchschnitt,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
16
52883
4039
und wer dem Zweidrittelwert am nächsten kommt, gewinnt einen Preis.
00:56
So you want to be a little bit below the average number
17
56946
2746
Man sollte also etwas unter dem Durchschnitt liegen,
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
aber nicht zu sehr, und jeder andere
01:00
and everyone else wants to be a little bit below the average number as well.
19
60892
3621
will das auch.
Wie könnte Ihre Wahl lauten?
01:04
Think about what you might pick.
20
64537
1547
Während Sie überlegen: Es ist so, als würden Sie
01:06
As you're thinking,
21
66108
1161
01:07
this is a toy model of something like selling in the stock market
22
67293
3054
etwas an der Börse bei steigenden Kursen verkaufen.
01:10
during a rising market:
23
70371
1618
Wenn man zu früh verkauft, schmälert man die Gewinne,
01:12
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
24
72013
3110
aber wenn man zu lange wartet,
01:15
but you don't want to wait too late, to when everyone else sells,
25
75147
3048
bis alle verkaufen, stürzt der Kurs ab.
01:18
triggering a crash.
26
78219
1225
Man sollte der Konkurrenz ein wenig – aber nicht zu sehr – voraus sein.
01:19
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
Hier sind 2 Theorien, wie Menschen dies angehen,
01:23
OK, here's two theories about how people might think about this,
28
83072
3085
dann sehen wir einige Daten.
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
Einiges wird Ihnen bekannt vorkommen, weil Sie
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
vielleicht gerade so denken. Ich verwende meine Gehirntheorie.
01:29
because you probably are thinking that way.
31
89025
2059
01:31
I'm using my brain theory to see.
32
91108
1652
01:32
A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick,
33
92784
3414
Viele sagen: "Ich weiß nicht, was die anderen nehmen,
also rechne ich mit einem Durchschnitt von 50."
01:36
so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all --
34
96222
3527
Sie denken gar nicht strategisch.
01:39
and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33."
35
99773
2062
"Ich nehme 2/3 von 50, also 33." Das ist ein Anfang.
01:41
That's a start.
36
101859
1154
Anspruchsvollere Menschen
01:43
Other people, who are a little more sophisticated,
37
103037
2389
verwenden ihr Arbeitsgedächtnis
01:45
using more working memory,
38
105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
und sagen: "Die anderen nehmen sicher 33, weil sie 50 erwarten,
01:48
because they're going to pick a response to 50,
40
108368
2211
also nehme ich 22, das sind 2/3 von 33."
01:50
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
41
110603
2298
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
42
112925
2567
Sie gehen einen Schritt weiter und machen 2 Schritte.
01:55
That's better.
43
115913
1204
Das ist besser. Prinzipiell kann man
01:57
Of course, in principle, you could do three, four or more,
44
117141
2727
natürlich drei, vier oder noch mehr machen,
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
aber dann wird es sehr schwierig.
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
Von Sprachen und anderen Bereichen wissen wir, dass Menschen
02:03
we know that it's hard for people to parse very complex sentences
47
123817
3065
sehr komplexe Sätze mit rekursiven Strukturen schwer analysieren können.
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
Das nennt man kognitive Hierarchie-Theorie.
02:08
This is called the cognitive hierarchy theory,
49
128221
2149
Daran haben ich und einige andere gearbeitet.
02:10
something I've worked on and a few other people,
50
130394
2249
02:12
and it indicates a kind of hierarchy,
51
132667
1770
Sie weist auf eine Hierarchie hin und
02:14
along with some assumptions about how many people stop at different steps
52
134461
3439
überlegt, wie viele Menschen wie viele Schritte machen
und wie viele interessante Variablen und Menschen
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
diese Gedankenschritte beeinflussen.
02:19
by lots of interesting variables and variant people,
54
139955
2444
02:22
as we'll see in a minute.
55
142423
1200
Eine ganz andere Theorie ist viel beliebter und älter.
02:23
A very different theory, a much more popular one and an older one,
56
143647
3138
Sie beruht hauptsächlich auf John Nash, bekannt aus "A beautiful mind",
02:26
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
57
146809
2479
02:29
is what's called "equilibrium analysis."
58
149312
2085
und heißt "Gleichgewichtsanalyse".
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
59
151421
2813
Falls Sie je einen Kurs in Spieltheorie besucht haben,
haben Sie sicher davon gehört.
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
Gleichgewicht ist ein mathematischer Zustand,
02:36
An equilibrium is a mathematical state
61
156059
1828
02:37
in which everybody has figured out exactly what everyone else will do.
62
157911
3300
in dem jeder genau weiß, was alle anderen tun werden.
Das Konzept ist sehr nützlich,
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally, it may not exactly explain
64
162603
2054
aber es erklärt nicht genau, was Menschen tun werden,
02:44
what people do the first time they play these types of economic games
65
164681
3274
wenn sie diese Art Wirtschaftsspiele zum ersten Mal spielen
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
oder sich in der Außenwelt befinden.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
67
169924
2801
In diesem Fall sagt das Gleichgewicht kühn voraus,
02:52
which is: everyone wants to be below everyone else,
68
172749
2709
dass jeder niedriger als die anderen sein will,
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
und deshalb auf 0 setzt.
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
Schauen wir uns das an. Dieses Experiment wurde schon oft gemacht.
02:58
This experiment's been done many, many times.
71
178904
2107
Die frühesten wurden in den 90er-Jahren
03:01
Some of the earliest ones were done in the '90s
72
181035
2202
von mir, Rosemarie Nagel und anderen durchgeführt.
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
Dies ist ein schöner Datensatz von 9.000 Teilnehmern
03:05
This is a beautiful data set of 9,000 people
74
185091
2520
03:07
who wrote in to three newspapers and magazines that had a contest.
75
187635
3221
eines Wettbewerbs dreier Zeitungen und Magazine.
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
Man musste seine Zahlen einschicken,
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
77
192947
3334
und jeder nahe bei 2/3 des Durchschnitts gewann einen großen Preis.
Es gibt dazu so viele Daten, dass man die Spitzen sehr gut sehen kann.
03:16
As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
Eine Spitze ist bei 33. Diese Leute machen 1 Schritt.
03:20
There's a spike at 33 -- those are people doing one step.
79
200062
2714
03:22
There is another spike visible at 22.
80
202800
2219
Eine weitere sichtbare Spitze ist bei 22.
Übrigens wählen die meisten Leute umliegende Zahlen
03:25
Notice, by the way, most people pick numbers right around there;
81
205043
3016
und nicht unbedingt genau 33 und 22.
03:28
they don't necessarily pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
Hier herrscht ein bisschen Gedränge.
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
Sie können die Spitzen aber klar erkennen.
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
Eine andere Gruppe Leute scheint
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
die Gleichgewichtsanalyse gut zu kennen,
03:35
who seem to have a firm grip on equilibrium analysis,
86
215706
2487
weil sie 0 oder 1 wählen.
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
Aber sie verlieren, richtig?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
89
221648
3384
Eine so niedrige Zahl ist nämlich eine schlechte Wahl,
wenn andere Menschen keine Gleichgewichtsanalyse machen.
03:45
if other people aren't doing equilibrium analysis as well.
90
225056
2739
03:47
So they're smart, but poor.
91
227819
1675
Sie sind also schlau, aber arm.
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(Lachen)
03:51
Where are these things happening in the brain?
93
231606
2467
Wo im Gehirn spielen sich diese Dinge ab?
Eine Studie von Coricelli und Nagel hat darauf eine sehr interessante Antwort.
03:54
One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer.
94
234097
3693
03:57
They had people play this game while they were being scanned in an fMRI,
95
237814
3812
Menschen spielten dieses Spiel
während einer Kernspintomographie.
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
Es gab 2 Gruppen: In einigen Versuchen
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
sagt man ihnen, ihr Gegner ist ein Mensch,
04:04
"You're playing another person who's playing right now.
98
244241
2597
der gerade jetzt spielt. Am Ende wird verglichen
04:06
We'll match up your behavior at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
und der Gewinner wird bezahlt.
Die andere Gruppe glaubt, ihr Gegner ist ein Computer.
04:09
In other trials, they're told, "You're playing a computer,
100
249889
2728
Sie entscheidet nach Willkür.
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
Hier sehen Sie eine Abbildung
04:14
So what you see here is a subtraction of areas
102
254189
2162
von Regionen mit mehr Gehirnaktivität,
04:16
in which there's more brain activity when you're playing people
103
256375
2959
wenn der Gegner ein Mensch bzw. Computer ist.
04:19
compared to playing the computer.
104
259358
1578
04:20
And you see activity in some regions we've seen today,
105
260960
2536
Sie sehen Aktivität in folgenden Regionen:
Mittlerer präfrontaler Kortex, dorsomedial. Hier oben jedoch
04:23
medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate,
107
265793
2392
im ventromedialen präfrontalen Kortex,
vorderer Gyrus cinguli, diese Region
04:28
an area that's involved in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
hat oft mit Konfliktlösung zu tun, wie z. B. im Spiel "Simon says",
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
und auch im rechten und linken temporoparietalen Übergang.
04:33
and also the right and left temporoparietal junction.
110
273008
3173
04:36
And these are all areas which are fairly reliably known to be
111
276205
2875
Diese Regionen sind höchstwahrscheinlich
Teil eines "Theory of Mind"- oder
04:39
part of what's called a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
"Mentalisierungs"-Schaltkreises.
04:41
or "mentalizing circuit."
113
281379
1526
04:42
That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do.
114
282929
3507
Er wird für Erwartungen an Handlungen anderer Menschen verwendet.
04:46
These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
Das waren einige der ersten Studien,
die den Zusammenhang mit der Spieltheorie sahen.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
116
290778
2246
Was geschieht mit den Ein- und Zwei-Schritt-Typen?
Wir teilen Leute nach ihrer Zahlenwahl ein
04:53
So, we classify people by what they picked,
117
293048
2251
und sehen uns die Unterschiede zwischen
04:55
and then we look at the difference between playing humans versus computers,
118
295323
3530
Gegnern von Menschen und Computern an
04:58
which brain areas are differentially active.
119
298877
2065
und welche Gehirnzonen jeweils aktiv sind.
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
Oben sehen Sie die 1-Schritt-Spieler.
Kaum Unterschiede.
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
Sie behandeln andere Menschen wie Computer, und ihr Gehirn auch.
05:04
The reason is, they're treating other people like a computer,
122
304367
2877
Unten ist der dorsomediale PFC sehr aktiv.
05:07
and the brain is too.
123
307268
1151
05:08
The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC.
124
308443
3023
Sie machen also etwas anders.
05:11
So we know the two-step players are doing something differently.
125
311490
3007
Was kann man mit dieser Information anfangen?
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
Anhand der Hirnaktivität kann man sagen:
05:16
You might be able to look at brain activity and say,
127
316546
2441
"Er wäre ein guter Pokerspieler",
05:19
"This person will be a good poker player," or "This person's socially naive."
128
319011
3643
oder "Dieser hier ist sozial naiv",
und wir könnten auch die Entwicklung
05:22
We might also be able to study things like development of adolescent brains
129
322678
3535
jugendlicher Gehirne erforschen,
wenn wir einmal wissen, wo dieser Schaltkreis ist.
05:26
once we have an idea of where this circuitry exists.
130
326237
2437
Ok. Jetzt kommt's.
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
Ich erspare Ihnen etwas Nachdenken,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
133
331998
2737
Sie brauchen Ihre Haarerkennungszellen nicht.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
134
334759
3262
Verwenden Sie diese Zellen für dieses Spiel:
Es ist ein Verhandlungsspiel.
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
Zwei Spieler mit EEG-Elektroden
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
137
342623
2778
verhandeln über 1 bis 6 Dollar.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money.
138
345425
2683
Schaffen sie es in 10 Sekunden, bekommen sie das Geld.
Wenn sie sich in 10 Sekunden nicht einigen, bekommen sie nichts.
05:48
If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
Ein gemeinsamer Fehler.
05:51
That's kind of a mistake together.
140
351305
1623
05:52
The twist is that one player, on the left,
141
352952
2616
Hier weiß der Spieler links,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
142
355592
2349
wie viel bei jedem Versuch zur Verfügung steht.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
143
357965
2718
Sie spielen viele Runden mit jeweils verschiedenen Beträgen.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
144
360707
2097
Hier wissen sie, es gibt 4 Dollar.
06:02
The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows.
145
362828
3600
Der uninformierte Spieler weiß es nicht,
aber er weiß, dass der andere das weiß.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
146
366452
2195
Die Herausforderung für den uninformierten Spieler ist,
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
ob er glaubt, der andere ist fair
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
oder dass ihm zu wenig geboten wird,
06:11
in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
damit er denkt, dass nur 1 oder 2 Dollar zur Verfügung stünden.
Dann könnte er ablehnen und sogar leer ausgehen.
06:15
in which case they might reject it and not come to a deal.
150
375596
2719
Es gibt eine Spannung beim Versuch, das meiste Geld herauszuholen
06:18
So there's some tension here between trying to get the most money
151
378339
3053
und den anderen Spieler dazu zu bringen, mehr herauszurücken.
06:21
but trying to goad the other player into giving you more.
152
381416
2675
Die Verhandlung wird über einen Zahlenstreifen
06:24
And the way they bargain is to point on a number line
153
384115
2478
von 0 bis 6 Dollar geführt.
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
Sie verhandeln, wie viel der uninformierte Spieler bekommt,
06:28
They're bargaining over how much the uninformed player gets,
155
388320
2834
und der informierte Spieler bekommt den Rest.
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
Es ist wie eine Verhandlung zwischen Management und Arbeiter,
06:33
So this is like a management-labor negotiation
157
393203
2144
wobei der Arbeiter nicht weiß, wie viel Gewinn
06:35
in which the workers don't know
158
395371
1730
06:37
how much profits the privately held company has,
159
397125
3206
die private Firma macht.
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
160
400355
2435
Er will vielleicht mehr Geld,
06:42
but the company might want to create the impression
161
402814
2396
aber die Firma will vielleicht den Eindruck erwecken,
dass es nicht viel Spielraum gibt: "Ich gebe dir soviel ich kann."
06:45
that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
162
405234
2960
Zuerst zum Verhalten. Ein Teil dieser Paare sitzt sich beim Spiel gegenüber.
06:48
First, some behavior: a bunch of the subject pairs play face-to-face.
163
408218
3404
06:51
We have other data where they play across computers.
164
411646
2440
In anderen Fällen spielen sie über Computer.
Der Unterschied ist sicher sehr interessant.
06:54
That's an interesting difference, as you might imagine.
165
414110
2574
Aber ein Teil der sich gegenüber sitzenden Spieler
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
teilt das Geld jedes Mal gerecht auf.
06:58
agree to divide the money evenly every single time.
167
418506
2727
Langweilig. Wissenschaftlich uninteressant.
07:01
Boring. It's just not interesting neurally.
168
421257
2662
Gut für sie. Sie machen viel Geld.
07:04
It's good for them -- they make a lot of money.
169
424308
2224
07:06
But we're interested in:
170
426556
1540
Uns interessiert, ob wir etwas über Uneinigkeit
07:08
Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
versus Einigkeit sagen können.
07:11
So this is the other group of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
Diese Gruppe hier ist sich oft uneinig.
Es kann passieren, dass sie ständig streiten
07:14
They bicker and disagree and end up with less money.
173
434683
3477
und am Ende weniger Geld haben.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
Sie wären für die TV-Serie "Real Housewives" gut geeignet.
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
Links sehen Sie
07:22
You see on the left,
176
442283
1683
07:23
when the amount to divide is one, two or three dollars,
177
443990
2634
Gesamtbeträge von 1, 2 oder 3 Dollar.
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
Sie sind sich die halbe Zeit uneins,
07:28
when it's four, five, six, they agree quite often.
179
448294
2351
und bei 4, 5, 6 Dollar läuft es viel besser.
07:30
This turns out to be something that's predicted
180
450669
2199
Dies ist mit einem sehr komplizierten Typ
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
der Spieltheorie voraussagbar.
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
182
454877
3107
Das können Sie auf der CalTech studieren.
Für eine Erklärung hier ist die Theorie zu kompliziert
07:38
It's a little too complicated to explain right now,
183
458008
2388
aber sie sagt, dieses Muster kann man erwarten.
07:40
but the theory tells you that this shape should occur.
184
460420
2643
Ihre Intuition sagt Ihnen das vielleicht auch.
07:43
Your intuition might tell you that, too.
185
463087
2062
07:45
Now I'm going to show you the results from the EEG recording.
186
465173
2867
Jetzt kommen die Ergebnisse der EEG-Aufnahme.
Sehr kompliziert. Auf dem rechten Bild
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic is the uninformed person,
188
469239
2392
ist die uninformierte Person, und links ist die informierte.
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
Wir haben beide Gehirne gleichzeitig gescannt,
07:53
Remember that we scanned both brains at the same time,
190
473079
2746
07:55
so we can ask about time-synced activity
191
475849
2269
um Aktivitäten zeitlich genau
in den jeweiligen Regionen abfragen zu können,
07:58
in similar or different areas simultaneously,
192
478142
3016
ungefähr so, wie wenn Sie ein Gespräch
08:01
just like if you wanted to study a conversation,
193
481182
2265
08:03
and you were scanning two people talking to each other.
194
483471
2578
zwischen zwei Menschen erforschen wollen
und Sie sich gleichzeitige Aktivität in Sprachregionen erwarten,
08:06
You'd expect common activity in language regions
195
486073
2258
wenn sie zuhören und kommunizieren.
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
Die Pfeile verbinden Regionen, die gleichzeitig aktiv sind,
08:10
So the arrows connect regions that are active at the same time.
197
490340
3831
die Pfeile zeigen weg
08:14
The direction of the arrows
198
494195
1322
08:15
flows from the region that's active first in time,
199
495541
2766
aus der zuerst aktiven Region,
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
200
498331
3795
und die Pfeilspitze zeigt zur später aktiven Region.
Wenn Sie genau hinschauen, sehen Sie,
08:22
So in this case, if you look carefully,
201
502150
2047
08:24
most of the arrows flow from right to left.
202
504221
2023
dass die meisten Pfeile von rechts nach links zeigen.
Das uninformierte Gehirn
08:26
That is, it looks as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
agiert anscheinend zuerst,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
205
511211
3852
dann folgt die Aktivität im informierten Gehirn.
Das sind übrigens die Runden, in denen Einigkeit erzielt wurde.
08:35
And by the way, these are trials where their deals were made.
206
515087
3451
08:38
This is from the first two seconds.
207
518562
1757
Das sind die ersten 2 Sekunden.
08:40
We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in,
208
520343
3156
Die Daten sind noch nicht fertig analysiert,
wir sind also noch dran, aber wir hoffen,
08:43
but the hope is that we can say something in the first couple of seconds
209
523523
3408
nach den ersten paar Sekunden sagen zu können,
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
ob sie sich einig werden oder nicht.
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
211
528942
3005
Das wäre sehr nützlich, um Dinge wie Rechtsstreit und
hässliche Scheidungen zu vermeiden.
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
In diesen Fällen geht sehr viel Wertvolles
08:53
Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
durch Verzögerung und Streiks verloren.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
214
538630
2164
Hier herrscht Uneinigkeit.
09:00
You can see it looks different than the one before.
215
540818
2394
Die Bilder schauen ganz anders aus.
Es gibt viel mehr Pfeile.
09:03
There's a lot more arrows.
216
543236
1341
09:04
That means that the brains are synced up more closely
217
544601
2651
Die Gehirne sind im Hinblick auf
gleichzeitige Aktivität enger miteinander verbunden
09:07
in terms of simultaneous activity,
218
547276
1620
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
219
548920
2203
und die Pfeile gehen eindeutig von links nach rechts.
Das informierte Gehirn scheint zu entscheiden:
09:11
That is, the informed brain seems to be deciding,
220
551147
2288
"Wir werden uns vermutlich nicht einig."
09:13
"We're probably not going to make a deal here."
221
553459
2192
09:15
And then later, there's activity in the uninformed brain.
222
555675
2743
Darauf folgt Aktivität im uninformierten Gehirn.
09:18
Next, I'm going to introduce you to some relatives.
223
558799
2404
Jetzt stelle ich Ihnen ein paar Verwandte vor.
Sie sind haarig, stinken, sind schnell und stark.
09:21
They're hairy, smelly, fast and strong.
224
561227
2161
09:23
You might be thinking back to your last Thanksgiving.
225
563412
2494
Vielleicht denken Sie an Ihre letzte Familienfeier.
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
Vielleicht war ein Schimpanse dort.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
Charles Darwin, ich und Sie haben den Stammbaum der
Schimpansen vor ca. 5 Mio. Jahren verlassen.
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
Sie sind noch immer unsere engsten genetischen Verwandten.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
Wir haben 98,8 % der Gene gemeinsam.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
232
578502
2961
Wir haben mehr mit ihnen gemein als Zebras mit Pferden.
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
Wir sind auch ihre engsten Cousins.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
234
583421
2621
Sie sind genetisch mit uns näher verwandt als mit Gorillas.
09:46
So, how humans and chimpanzees behave differently
235
586066
2739
Unterschiede im Verhalten von Mensch und Schimpanse
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
könnten viel über die Gehirnentwicklung aussagen.
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
Dieser wunderbare Gedächtnistest stammt
09:53
from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute,
238
593650
2792
vom Institut für Primatenforschung in Nagoya, Japan,
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
wo diese Forschung intensiv betrieben wurde.
09:58
This goes back a ways. They're interested in working memory.
240
598493
2824
Sie machen das schon länger und erforschen das Arbeitsgedächtnis.
Schauen Sie genau hin, der Schimpanse sieht
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
200 Millisekunden lang
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
– das ist schnell, 8 Einzelbilder im Kino –
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
die Zahlen 1, 2, 3, 4, 5.
10:08
Then they disappear and are replaced by squares,
244
608690
2245
Dann verschwinden sie und werden durch Quadrate ersetzt.
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
Sie müssen die Quadrate drücken,
10:12
that correspond to the numbers from low to high
246
612610
2200
die den aufsteigenden Zahlen entsprechen,
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
um einen Apfel als Belohnung zu erhalten.
Schauen wir uns an, wie es ihnen geht.
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
Das ist ein junger Schimpanse. Die jungen
10:29
The young ones are better than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
sind besser als die alten, wie bei Menschen.
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
Sie haben schon viel Erfahrung, sie haben das
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
schon tausende Male gemacht.
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
Sie können sich vorstellen, dass es dabei einen großen Lerneffekt gibt.
10:37
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(Lachen)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very blasé and effortless.
256
641426
2148
Sie sind fast gleichgültig und haben keine Mühe.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
Sie können es nicht nur sehr gut, sie sind auch sehr entspannt.
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
Wer von Ihnen glaubt, die Schimpansen schlagen zu können?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
Falsch. (Lachen)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
Wir können es versuchen. Vielleicht werden wir das.
10:54
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through
263
654899
3994
Durch den nächsten Teil der Studie
führ ich Sie schnell durch.
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
Er basiert auf einer Idee Tetsuro Matsuzawas.
11:01
He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
Er hatte eine kühne Idee – die sogenannte kognitive Tausch-Hypothese.
Schimpansen sind schneller und stärker.
11:05
We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status.
266
665061
3482
Status ist ihnen sehr wichtig.
Er dachte, vielleicht haben sie weitere Gehirnaktivitäten,
11:08
His thought was, maybe they've preserved brain activities
267
668567
2681
die sie für etwas sehr Wichtiges
11:11
and practice them in development
268
671272
1603
11:12
that are really, really important to them to negotiate status and to win,
269
672899
3815
verwenden:
Gewinnen und Verhandeln von Status,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
270
676738
2992
vergleichbar mit strategischem Denken in einem Wettbewerb.
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
Wir überprüfen das, indem
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
die Schimpansen in einem Spiel
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
zwei Touch-Screens berühren müssen.
11:26
The chimps are interacting with each other through the computers.
274
686499
3060
Die Schimpansen interagieren durch die Computer miteinander.
Sie drücken links oder rechts.
11:29
They'll press left or right.
275
689583
1349
11:30
One chimp is called a matcher; they win if they press left-left,
276
690956
3478
Einer von ihnen wird "Matcher" genannt.
Sie gewinnen, wenn sie links – links,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
oder rechts – rechts drücken, wie ein Suchender beim Versteckenspielen.
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
Der "Mismatcher" macht das Gegenteil.
Er muss den gegenteiligen Bildschirm berühren.
11:39
they want to press the opposite screen of the chimp.
279
699256
2699
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
701979
2472
Die Belohnung sind Apfelstücke.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
704475
2327
So interpretieren Spieltheoretiker die Daten:
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
Das Diagramm zeigt auf der x-Achse,
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
wie oft der "Matcher" richtig lag,
11:51
and the percentage of times they picked right
284
711102
2154
und auf der y-Achse, wie oft
der "Mismatcher" richtig lag.
11:53
by the mismatcher on the y-axis.
285
713280
2205
11:55
So a point here is the behavior by a pair of players,
286
715509
3329
Hier geht es um das Verhalten eines Spielerpaares,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
718862
2196
einer versucht das Gleiche zu drücken, der andere das Gegenteil.
12:01
The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
Die Quadrate NE, CH und QRE in der Mitte
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
sind u. a. 3 verschiedenen Theorien zum Nash-Gleichgewicht
und zeigen, was die Theorie vorhersagt,
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
nämlich Treffer 50:50.
12:11
because if you play left too much, for example,
292
731427
2427
Wenn einer z.B. zu oft links spielt,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
733878
2966
kann ich als Mismatcher das ausnützen und rechts drücken.
12:16
And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle --
294
736868
2972
Die Dreiecke hier sind die Schimpansen,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
739864
2659
und sie liegen rings um die Vorhersage herum.
Jetzt verändern wir die Belohnung.
12:23
Now we move the payoffs.
296
743205
1706
12:24
We're going to make the left-left payoff for the matcher a little higher.
297
744935
3487
Beim links-links-Spielen erhält der Matcher eine höhere Belohnung.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
Er bekommt 3 Apfelstücke.
12:29
Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
Nach der Spieltheorie sollte der Mismatcher sein Verhalten ändern,
denn er wird denken:
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward,
300
753264
3507
"Dieser Typ will die große Belohnung,
deshalb drücke ich rechts, damit er sie nicht bekommt."
12:36
so I'll go to the right, make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
Ihr Verhalten bewegt sich sichtlich hinauf
12:39
And as you can see, their behavior moves up
302
759347
2028
hin zu der Veränderung im Nash-Gleichgewicht.
12:41
in the direction of this change in the Nash equilibrium.
303
761399
2698
12:44
Finally, we changed the payoffs one more time.
304
764121
2246
Dann haben wir die Belohnung wieder verändert.
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
Jetzt sind es 4 Apfelstücke,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
und ihr Verhalten bewegt sich wieder in Richtung Nash-Gleichgewicht.
Sie liegen rundherum, aber im Durchschnitt
12:50
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
307
770520
2674
kommen sie auf 0,01 heran.
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
Damit liegen sie näher dran als alle anderen getesteten Tierarten.
12:54
They're actually closer than any species we've observed.
309
774816
2628
12:57
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee?
310
777468
3098
Und der Mensch? Halten Sie sich für schlauer als der Schimpanse?
Hier sind 2 Menschengruppen in Grün und Blau.
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
Sie liegen näher bei 50:50. Sie reagieren auf die Belohnung nicht so stark,
13:04
They're closer to 50-50; they're not responding to payoffs as closely.
312
784675
3293
13:07
And also if you study their learning in the game,
313
787992
2296
und wenn man den Lerneffekt beobachtet,
waren frühere Belohnungen nicht so ausschlaggebend.
13:10
they aren't as sensitive to previous rewards.
314
790312
2101
Schimpansen spielen besser als Menschen,
13:12
The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
besser im Sinne der Spieltheorie.
Diese zwei Menschengruppen
13:16
And these are two different groups of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
aus Japan und Afrika machen dasselbe.
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
Keiner kommt den Schimpansen nahe.
13:20
None of them are close to where the chimps are.
318
800635
2545
Was haben wir heute also gelernt?
13:23
So, some things we learned:
319
803670
1294
13:24
people seem to do a limited amount of strategic thinking using theory of mind.
320
804988
3746
Menschen denken begrenzt strategisch
und verwenden Mentalisierung.
13:28
We have preliminary evidence from bargaining
321
808758
2094
Verhandlungen liefern einige vorläufige Beweise dafür,
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
322
810876
2915
dass frühe Warnsignale im Gehirn zur Vorhersage
einer kostspieligen Uneinigkeit verwendet werden könnten.
13:33
whether there'll be a bad disagreement that costs money,
323
813815
2631
dass Schimpansen bessere Konkurrenten als Menschen sind,
13:36
and chimps are "better" competitors than humans,
324
816470
2239
jedenfalls nach der Spieltheorie.
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
Vielen Dank.
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(Beifall)
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