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

Colin Camerer: Neuroscience, théorie des jeux et chimpanzés

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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: Neuroscience, théorie des jeux et chimpanzés

186,412 views ・ 2013-03-28

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

00:00
Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Thu-Huong Ha
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0
7000
Traducteur: Shadia Ramsahye Relecteur: Jahi Abdulaziz
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
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12857
2373
Je vais parler du cerveau stratège.
Nous allons utiliser une combinaison inhabituelle d'outils
00:15
We're going to use an unusual combination of tools
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15254
2386
00:17
from game theory and neuroscience
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17664
1590
de la théorie des jeux et des neurosciences
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to understand how people interact socially when value is on the line.
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19278
3270
pour comprendre comment les gens interagissent socialement lorsqu'il s'agit d'argent.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
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22572
3472
La théorie des jeux est à la base une branche des mathématiques appliquées,
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
6
26068
3428
utilisée principalement en économie et en sciences politiques, et un peu en biologie,
qui nous donne une taxinomie mathématique de la vie sociale
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
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32387
2319
et prédit ce que les gens sont susceptibles de faire
00:34
and believe others will do
9
34730
1316
et ce qu'ils croient que les autres feront
dans des cas où les actions de chacun affectent tout le monde.
00:36
in cases where everyone's actions affect everyone else.
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36070
2973
Ça inclut beaucoup de choses : la compétition, la coopération, la négociation,
00:39
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
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39067
3685
00:42
games like hide-and-seek and poker.
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42776
2352
des jeux comme cache-cache et le poker.
00:45
Here's a simple game to get us started.
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45954
1933
Voici un simple jeu pour commencer.
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Everyone chooses a number from zero to 100.
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47911
2464
Tout le monde choisit un certain nombre de 0 à 100,
00:50
We're going to compute the average of those numbers,
15
50399
2460
nous allons calculer la moyenne de ces nombres,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
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52883
4039
et celui qui est plus proche de deux-tiers de la moyenne gagne un prix.
00:56
So you want to be a little bit below the average number
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56946
2746
Donc vous voulez être un peu en-dessous du nombre moyen,
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
mais pas trop loin en-dessous, et tout le monde veut être
01:00
and everyone else wants to be a little bit below the average number as well.
19
60892
3621
un peu en-dessous du nombre moyen.
Pensez au nombre que vous pourriez choisir.
01:04
Think about what you might pick.
20
64537
1547
Comme vous le pensez, c'est un modèle simplifié de quelque chose comme
01:06
As you're thinking,
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66108
1161
01:07
this is a toy model of something like selling in the stock market
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67293
3054
vendre sur le marché boursier sur un marché en hausse. N'est-ce pas ?
01:10
during a rising market:
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70371
1618
Vous ne voulez pas vendre trop tôt, parce que vous passerez à côté des profits,
01:12
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
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72013
3110
mais vous ne voulez pas attendre trop tard
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but you don't want to wait too late, to when everyone else sells,
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75147
3048
jusqu'à ce que tout le monde vende, déclenchant un crash.
01:18
triggering a crash.
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78219
1225
Vous voulez être un peu en avance sur vos concurrents, mais pas trop loin devant.
01:19
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
Bon, voici deux théories sur comment les gens pourraient penser le problème,
01:23
OK, here's two theories about how people might think about this,
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83072
3085
et nous verrons ensuite les données.
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
Certaines choses vous paraîtront familières parce que, peut-être,
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
vous pensez ainsi. Je vais utiliser ma théorie du cerveau pour vérifier.
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
Beaucoup de gens se disent, « Je ne sais vraiment pas ce que les autres vont choisir,
donc je pense que la moyenne sera 50. »
01:36
so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all --
34
96222
3527
Ils ne sont pas du tout stratégiques.
01:39
and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33."
35
99773
2062
« Et je vais prendre deux tiers de 50. Ça fait 33. » C'est un début.
01:41
That's a start.
36
101859
1154
D'autres personnes qui sont un peu plus sophistiquées,
01:43
Other people, who are a little more sophisticated,
37
103037
2389
utilisent la mémoire de travail,
01:45
using more working memory,
38
105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
et se disent : « Je pense que les gens vont choisir 33 parce qu'ils pensent que la moyenne est 50,
01:48
because they're going to pick a response to 50,
40
108368
2211
alors je prends 22, ce qui fait deux tiers de 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
Ils effectuent un niveau de réflexion supplémentaire, à deux étapes.
01:55
That's better.
43
115913
1204
C'est mieux. Et bien sûr, en principe,
01:57
Of course, in principle, you could do three, four or more,
44
117141
2727
vous pourriez faire trois, quatre ou plus,
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
mais ça commence à devenir très difficile.
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
Tout comme dans les autres domaines et la langue, nous savons qu'il est difficile pour les gens d'analyser
02:03
we know that it's hard for people to parse very complex sentences
47
123817
3065
des phrases très complexes avec une sorte de structure récursive.
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
Cela s'appelle une théorie de hiérarchie cognitive.
02:08
This is called the cognitive hierarchy theory,
49
128221
2149
J'ai travaillé dessus, ainsi que quelques autres persones,
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
et cela indique un type de hiérarchie ainsi que
02:14
along with some assumptions about how many people stop at different steps
52
134461
3439
quelques hypothèses sur combien de personnes qui s'arrêtent à chaque étape
et comment les étapes de réflexion sont affectées
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
par de nombreuses variables et individus variables, comme nous le verrons dans un instant.
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
Une toute autre théorie, plus populaire et plus vieille,
02:23
A very different theory, a much more popular one and an older one,
56
143647
3138
attribuée en grande partie à John Nash, « Un homme d'exception »,
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
est ce qu'on appelle l'analyse de l'équilibre.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
59
151421
2813
Donc, si vous avez déjà pris un cours de théorie des jeux de n'importe quel niveau,
vous en connaissez déjà un peu à ce sujet.
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
Un équilibre est un état mathématique dans lequel tout le monde
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
a compris exactement ce que tout le monde va faire.
C'est un concept très utile, mais au niveau du comportement,
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally, it may not exactly explain
64
162603
2054
il peut ne pas expliquer exactement ce que font les individus
02:44
what people do the first time they play these types of economic games
65
164681
3274
la première fois qu'ils jouent à ce type de jeux économiques
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
ou dans des situations concrètes du monde extérieur.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
67
169924
2801
Dans ce cas, l'équilibre fait une prévision très audacieuse,
02:52
which is: everyone wants to be below everyone else,
68
172749
2709
qui est que tout le monde veut être en-dessous des autres,
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
et qu'au final ils jouent zéro.
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
Voyons ce qu'il se passe. Cette expérience a été répliquée de très nombreuses fois.
02:58
This experiment's been done many, many times.
71
178904
2107
Une des premières a été réalisée dans les années 90
03:01
Some of the earliest ones were done in the '90s
72
181035
2202
par moi et Rosemarie Nagel et d'autres.
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
Il s'agit d'une belle base de données de 9000 personnes qui ont écrit
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
à trois journaux et magazines qui avaient fait un concours.
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
La consigne était d'envoyer ses nombres
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
77
192947
3334
et celui qui est proche des deux tiers de la moyenne gagne un gros prix.
Et vous voyez, il y a tant de données ici que nous pourrons très bien voir les pics.
03:16
As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
Il y en a un à 33. Ces individus effectuent une étape.
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
Il y a un autre pic visible à 22.
Et notez, au passage, que la pluspart des individus ont choisis des nombres proches de ces valeurs.
03:25
Notice, by the way, most people pick numbers right around there;
81
205043
3016
Ils n'ont pas nécessairement choisi exactement 33 ou 22.
03:28
they don't necessarily pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
Il y a un peu de bruit autour de ces valeurs.
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
Mais vous pouvez voir ces pics, et qu'il y en a trois.
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
Il y a un autre groupe de personnes qui semblent avoir
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
une prise ferme sur l'analyse de l'équilibre,
03:35
who seem to have a firm grip on equilibrium analysis,
86
215706
2487
parce qu'ils ont choisi zéro ou un.
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
Mais ils perdent, pas vrai ?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
89
221648
3384
Parce que choisir un nombre aussi faible est réellement un mauvais choix
si les autres ne font pas de l'analyse de l'équilibre.
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
Ils sont donc intelligents, mais pauvres.
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(Rires)
03:51
Where are these things happening in the brain?
93
231606
2467
Où se passent ces choses dans le cerveau ?
Une étude de Coricelli et Nagel donne une réponse nette et intéressante.
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
Ils ont fait jouer ce jeu à des individus
alors qu'ils étaient scannés sous IRM,
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
et dans deux conditions : dans certains essais
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
on leur dit qu'ils jouent avec une autre personne
04:04
"You're playing another person who's playing right now.
98
244241
2597
qui joue en ce moment même et avec qui les choix
04:06
We'll match up your behavior at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
seront associés à la fin, déterminant les gains.
Dans d'autres essais, on leur dit qu'ils jouent contre l'ordinateur.
04:09
In other trials, they're told, "You're playing a computer,
100
249889
2728
Ils sont choisis aléatoirement.
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
Ce que vous voyez ici est une soustraction
04:14
So what you see here is a subtraction of areas
102
254189
2162
des zones dans lesquelles il y a le plus d'activité cérébrale
04:16
in which there's more brain activity when you're playing people
103
256375
2959
quand vous jouez contre des autres gens que quand vous jouez contre l'ordinateur.
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
Et vous voyez l'activité dans certaines régions que nous avons vues aujourd'hui,
le cortex préfrontal médial, dorsomédial,
04:23
medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate,
107
265793
2392
le cortex préfrontal ventromdial,
le cortex cingulaire antérieur, une zone qui est impliquée
04:28
an area that's involved in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
dans de nombreux types de résolution de conflit, comme si vous jouiez à « Jacques a dit »,
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
et aussi le carrefour temporo-pariétal droite et gauche.
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
Il s'agit de toutes les zones qui sont reconnues avec une quasi-certitude
comme faisant partie de ce qui est appelé un circuit de la « théorie de l'esprit »,
04:39
part of what's called a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
ou « circuit de mentalisation ».
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
Autrement dit, c'est un circuit qui sert à imaginer ce que pourraient faire les autres personnes.
04:46
These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
Donc voilà quelques-unes des premières études analysant ces liens
dans la théorie des jeux.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
116
290778
2246
Que se passe-t-il avec ces genres à une ou deux étapes ?
Nous classons les sujets selon leur choix,
04:53
So, we classify people by what they picked,
117
293048
2251
et puis nous regardons la différence entre
04:55
and then we look at the difference between playing humans versus computers,
118
295323
3530
jouer contre des humains et jouer contre des ordinateurs,
04:58
which brain areas are differentially active.
119
298877
2065
et quelles zones du cerveau sont actives dans ces deux cas.
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
En haut vous voyez les joueurs à une étape.
Il n'y a pratiquement aucune différence.
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
La raison est qu'ils traitent les autres personnes comme un ordinateur, donc le cerveau fait pareil.
05:04
The reason is, they're treating other people like a computer,
122
304367
2877
Pour les joueurs en bas, vous voyez toute l'activité dans le PFC dorsomédial.
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
Nous savons que ces joueurs à deux étapes procèdent différement.
05:11
So we know the two-step players are doing something differently.
125
311490
3007
Maintenant, si vous deviez prendre du recul et vous « que pouvons-nous faire avec cette information? »
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
vous pourriez être en mesure de regarder l'activité cérébrale et dire,
05:16
You might be able to look at brain activity and say,
127
316546
2441
« Cette personne sera un bon joueur de poker »
05:19
"This person will be a good poker player," or "This person's socially naive."
128
319011
3643
ou, « cette personne est socialement naïve »
et nous pourrions aussi être en mesure d'étudier des choses
05:22
We might also be able to study things like development of adolescent brains
129
322678
3535
comme le développement du cerveau des adolescents
dès que nous aurons une idée de l'endroit où ce circuit existe.
05:26
once we have an idea of where this circuitry exists.
130
326237
2437
Très bien. Préparez-vous.
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
Je vous épargne de l'activité cérébrale,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
133
331998
2737
parce que vous n'avez pas besoin d'utiliser vos cellules ciliées.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
134
334759
3262
Vous devez utiliser ces cellules pour réfléchir à ce jeu.
Il s'agit d'un jeu de négociation.
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
Deux joueurs scannés avec des électrodes EEG
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
137
342623
2778
vont négocier de un à six dollars.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money.
138
345425
2683
S'ils peuvent le faire en 10 secondes, ils gagnent effectivement cette somme.
Si à la fin des 10 secondes ils n'ont pas conclu un accord, ils ne gagnent rien.
05:48
If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
C'est un genre d'erreur commune.
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
Un joueur, celui à gauche,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
142
355592
2349
est informé de combien il y a à négocier à chaque essai.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
143
357965
2718
Les deux joueurs jouent de nombreux essais avec des sommes différentes à chaque fois.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
144
360707
2097
Dans ce cas, l'informé sait qu'il y a 4 dollars.
06:02
The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows.
145
362828
3600
Le joueur non informé ne sait pas,
mais il sait que le joueur informé sait.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
146
366452
2195
Donc le but pour le joueur non informé est de se dire :
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
« Est-ce que cette personne est réellement juste,
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
ou est-ce qu'elle me donne une offre très basse
06:11
in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
dans le but de me faire penser qu'il n'y a que un ou deux dollars à partager ? »
auquel cas le joueur non informé pourrait rejeter l'offre et ainsi ne pas arriver à un accord.
06:15
in which case they might reject it and not come to a deal.
150
375596
2719
Donc il y a ici une tension entre essayer d'obtenir le plus d'argent
06:18
So there's some tension here between trying to get the most money
151
378339
3053
en essayant de pousser l'autre joueur à donner plus d'argent.
06:21
but trying to goad the other player into giving you more.
152
381416
2675
Et ils négocient en désignant un nombre
06:24
And the way they bargain is to point on a number line
153
384115
2478
qui va de zéro à six dollars,
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
et ils négocient combien le joueur non informé obtient,
06:28
They're bargaining over how much the uninformed player gets,
155
388320
2834
et le joueur informé gagne le reste.
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
C'est donc comme une négociation travail / gestion
06:33
So this is like a management-labor negotiation
157
393203
2144
dans laquelle les travailleurs ne connaissent pas le montant des bénéfices
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
de la société privée, n'est-ce pas,
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
160
400355
2435
et ils veulent peut-être tenir le coup pour plus d'argent,
06:42
but the company might want to create the impression
161
402814
2396
mais la compagnie pourrait vouloir donner l'impression
qu'il y a très peu à partager : « Je vous donne le plus que je peux. »
06:45
that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
162
405234
2960
Premièrement, un peu de comportement. Donc un groupe de paires de sujets jouent face à face.
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
Nous avons d'autres données où ils jouent ensemble mais par ordinateur.
C'est une différence intéressante, comme vous pouvez l'imaginer.
06:54
That's an interesting difference, as you might imagine.
165
414110
2574
Mais un groupe de paires en face à face
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
se sont mis d'accord pour diviser l'argent équitablement à chaque fois.
06:58
agree to divide the money evenly every single time.
167
418506
2727
Ennuyeux. Ce n'est pas intéressant neuralement.
07:01
Boring. It's just not interesting neurally.
168
421257
2662
C'est bon pour eux. Ils se font beaucoup d'argent.
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
Mais ce qui nous intéresse c'est de savoir si nous pouvons dire quelque chose
07:08
Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
de la différence entre accords et désaccords.
07:11
So this is the other group of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
Donc voici le groupe de sujets qui ont été souvent en désaccord.
Ils se chamaillent, ne se mettent pas d'accord
07:14
They bicker and disagree and end up with less money.
173
434683
3477
et se retrouvent avec moins d'argent.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
Ils pourraient participer à l'émission de télévision « Real Housewives ».
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
Vous voyez sur la gauche,
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
quand la somme à diviser est un, deux ou trois dollars,
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
il y a désaccord une fois sur deux,
07:28
when it's four, five, six, they agree quite often.
179
448294
2351
et quand la somme est de quatre, cinq ou six, ils se mettent d'accord assez souvent.
07:30
This turns out to be something that's predicted
180
450669
2199
Cela s'avère être quelque chose qui est prédit
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
par un type très compliqué de théorie des jeux
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
182
454877
3107
vous devriez venir à CalTech pour apprendre à ce sujet.
C'est un peu trop compliqué à expliqué maintenant,
07:38
It's a little too complicated to explain right now,
183
458008
2388
mais la théorie dit que ce genre de comportements doit se produire.
07:40
but the theory tells you that this shape should occur.
184
460420
2643
Votre intuition pourrait vous dire cela également.
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
Maintenant, je vais vous montrer les résultats de l'électro-encéphalographie.
Très compliqué. Le cerveau de droite
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic is the uninformed person,
188
469239
2392
est celui de la personne non informée, celui de gauche est l'informée.
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
Rappelez-vous que nous avons scanné les deux cerveaux au même moment,
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
nous pouvons donc étudier l'activité synchronisée
dans des zones identiques ou différentes, de manière simultanée,
07:58
in similar or different areas simultaneously,
192
478142
3016
juste comme si vous vouliez étudier une conversation
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
et que vous scanniez deux personnes parlant ensemble.
Vous attendriez une activité commune dans les régions du langage
08:06
You'd expect common activity in language regions
195
486073
2258
lorsqu'ils parlent et communiquent.
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
Les flèches connectent les régions qui sont actives en même temps
08:10
So the arrows connect regions that are active at the same time.
197
490340
3831
et la direction des flèches vont
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
des régions qui sont actives en premier,
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
200
498331
3795
vers les régions qui sont actives plus tard.
Dans ce cas, si vous regardez attentivement,
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
la plupart des flèches vont de droite à gauche.
C'est comme si l'activté du cerveau du sujet non informé
08:26
That is, it looks as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
s'active en premier,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
205
511211
3852
et est ensuite suivi par l'activité du cerveau informé.
Et au passage, il s'agit d'essais où des accords sont passés.
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
Il s'agit ici des deux premières secondes.
08:40
We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in,
208
520343
3156
Nous n'avons pas fini d'analyser ces données,
donc nous cherchons toujours, mais l'espoir est
08:43
but the hope is that we can say something in the first couple of seconds
209
523523
3408
de pouvoir prédire dans les deux premières secondes
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
s'ils vont passer un accord ou non.
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
211
528942
3005
Cela pourrait être très utile pour éviter les litiges,
les divorces compliqués et les choses du genre.
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
Ce sont tous les cas dans lesquels beaucoup est perdu
08:53
Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
à cause des retards et des grèves.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
214
538630
2164
Voici le cas où un désaccord se produit.
09:00
You can see it looks different than the one before.
215
540818
2394
Vous pouvez voir que cela semble différent de précédement.
Il y a beaucoup plus de flèches.
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
Cela signifie que les cerveaux sont synchronisés
plus étroitement en termes de simultanéité de l'activité,
09:07
in terms of simultaneous activity,
218
547276
1620
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
219
548920
2203
et les flèches vont clairement de gauche à droite.
Le cerveau informé semble décider,
09:11
That is, the informed brain seems to be deciding,
220
551147
2288
« Nous allons probablement pas conclure d'accord ici. »
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
Et puis arrive l'activité du cerveau non informé.
09:18
Next, I'm going to introduce you to some relatives.
223
558799
2404
Ensuite je vais vous présenter quelques proches.
Ils sont poilus, puants, rapides et forts.
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
Vous pourriez repenser à votre dernier Thanksgiving.
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
Peut-être si vous aviez un chimpanzé avec vous.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
Charles Darwin et moi et vous sommes détachés de l'arbre généalogique
des chimpanzés il y a environ cinq millions d'années.
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
Ils sont toujours nos parents génétiques les plus proches.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
Nous partageons 98,8% de gènes.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
232
578502
2961
Nous partageons plus de gènes avec eux que les zèbres avec les chevaux.
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
Et nous sommes également leur cousin le plus proche.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
234
583421
2621
Ils ont plus de relation génétique avec nous qu'avec les gorilles.
09:46
So, how humans and chimpanzees behave differently
235
586066
2739
Les différences de comportement entre hommes et chimpanzés
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
pourraient nous en dire beaucoup sur l'évolution du cerveau.
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
Il s'agit d'un fascinant test de mémoire
09:53
from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute,
238
593650
2792
de Nagoya, au Japon, du Primate Research Institute,
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
où ils ont beaucoup mené ce type de recherche.
09:58
This goes back a ways. They're interested in working memory.
240
598493
2824
Cela remonte assez loin. Ils sont intéressés par la mémoire de travail.
Regardez attentivement.
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
Les chimpanzés vont voir 200 millisecondes
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
-- c'est rapide, c'est huit images animées --
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
des nombres un, deux, trois, quatre, cinq.
10:08
Then they disappear and are replaced by squares,
244
608690
2245
Ensuite ils disparaissent et sont remplacés par des carrés
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
et les chimpanzés doivent appuyer sur les carrés
10:12
that correspond to the numbers from low to high
246
612610
2200
qui correspondent aux nombres du plus petit au plus grand
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
afin d'obtenir une pomme comme récompense.
Voyons comment ils peuvent faire cela.
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
C'est un jeune chimpanzé. Les jeunes
10:29
The young ones are better than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
sont meilleurs que les vieux, comme les humains.
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
Et ils sont très entraînés, ils ont fait cela
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
des milliers de fois.
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
Évidemment, il y a un gros effet d'entraînement, comme vous pouvez l'imaginer.
10:37
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(Rires)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very blasé and effortless.
256
641426
2148
Vous pouvez constater qu'ils sont très blasés et font cela sans effort.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
Non seulement ils le font très bien, mais ils le font de manière paresseuse.
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
Non ? Qui pense qu'il peut battre les chimpanzés ?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
Faux. (Rires)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
Nous pouvons essayer. Nous allons essayer. Peut-être que nous allons essayer.
10:54
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through
263
654899
3994
Ok, donc la partie suivante de cette étude,
je vais la passer rapidement en revue,
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
est basée sur une idée de Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
Il a eu l'idée audacieuse -- ce qu'il appelle l'hypothèse du compromis cognitif.
Nous savons que les chimpanzés sont plus rapides et plus forts.
11:05
We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status.
266
665061
3482
Ils sont aussi obsedés par le status.
Sa pensée était que peut-être qu'ils ont préservé des activités cérébrales
11:08
His thought was, maybe they've preserved brain activities
267
668567
2681
et ils les entraînent en grandissant
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
qui sont très très important pour eux
pour négocier leur status et gagner,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
270
676738
2992
ce qui ressemble à de la réflexion stratégique lors de la compétition.
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
Nous allons donc vérifier cela
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
en faisant jouer vraiment les chimpanzés à un jeu
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
en touchant deux écrans tactiles.
11:26
The chimps are interacting with each other through the computers.
274
686499
3060
Les chimpanzés interagissent entre eux à via les ordinateurs.
Ils vont appuyer à gauche ou à droite.
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
Un des chimpanzés est appelé l'apparieur.
Ils gagnent s'ils appuient sur gauche, gauche,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
comme le chercheur dans un jeu de cache-cache, ou droite, droite.
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
Le désapparieur veut défaire les paires.
Il veut appuyer sur l'écran opposé au chimpanzé.
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
Et les récompenses sont des cubes de pomme.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
704475
2327
Voici comment les théoriciens des jeux voient ces données.
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
C'est un graphique du pourcentage de fois
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
où l'apparieur choisit droite dans l'axe des x,
11:51
and the percentage of times they picked right
284
711102
2154
et le pourcentage de fois qu'ils prédisent droite
par le discordeur sur l'axe des y.
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
Ici, un point représente le comportement d'une paire de joueurs,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
718862
2196
l'un essayant de faire correspondre, l'autre essayant de faire le contraire.
12:01
The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
Le carré NE au millieu -- en fait NE, CH et QRE --
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
représentent trois théories différentes de l'équilibre de Nash, et les autres,
vous disent ce que prédit la théorie,
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
qu'elles devraient correspondre de façon égale,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
731427
2427
parce que si vous jouez gauche trop souvent, par exemple,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
733878
2966
je peux exploiter cela si je suis le désapparieur en jouant droite.
12:16
And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle --
294
736868
2972
Et comme vous pouvez le voir, les chimpanzés, représentés par des triangles,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
739864
2659
sont entourés, tournant autour de cette prédiction.
Maintenant regardons les gains.
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
Nous allons rendre le paiement pour le choix gauche gauche un peu plus élevé pour l'apparieur.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
Maintenant ils gagnent trois cubes de pomme.
12:29
Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
Théoriquement, cela devrait changer le comportement du désapparieur,
parce que ce qu'il se passe ici, c'est que le désapparieur va penser :
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward,
300
753264
3507
« Oh, ce gars va vouloir la grosse récompense,
donc je vais droite, pour être sûr qu'il ne l'ait pas. »
12:36
so I'll go to the right, make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
Et comme vous pouvez le voir, leur comportement se déplace
12:39
And as you can see, their behavior moves up
302
759347
2028
dans la direction de ce changement prévu par l'équilibre de Nash.
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
Enfin, nous avons changé les gains une fois de plus.
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
Maintenant, c'est quatre cubes de pomme,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
et leur comportement se déplace encore une fois vers l'équilibre de Nash.
mais si vous faites la moyenne sur les chimpanzés,
12:50
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
307
770520
2674
ils sont très très proches, de 0,01.
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
Ils sont plus proches que n'importe quelle autre espèce que nous avons pu observer.
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
Et les humains ? Vous pensez que vous êtes plus intelligent qu'un chimpanzé ?
Voici deux groupes d'humains en vert et bleu.
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
Ils sont plus proches de 50-50. Ils ne répondent pas aux gains si étroitement,
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
et aussi si vous étudiez leur apprentissage dans le jeu,
ils ne sont pas aussi sensibles aux gains précédents.
13:10
they aren't as sensitive to previous rewards.
314
790312
2101
Les chimpanzés jouent mieux que les humains,
13:12
The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
mieux dans le sens de l'adhésion à la théorie des jeux.
Et il s'agit de deux groupes différents d'humains
13:16
And these are two different groups of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
du Japon et d'Afrique. Ils répliquent cela plutôt bien.
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
Aucun d'eux ne sont aussi proches que les chimpanzés.
13:20
None of them are close to where the chimps are.
318
800635
2545
Voici ce que nous avons appris aujourd'hui.
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
Les individus semblent effectuer un nombre limité de réflexion stratégique
en utilisant la théorie de l'esprit.
13:28
We have preliminary evidence from bargaining
321
808758
2094
Nous avons des preuves préliminaires de la négociation
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
322
810876
2915
que des signaux d'alerte dans le cerveau pourraient être utilisés pour prédire
s'il va y avoir un désaccord coûteux,
13:33
whether there'll be a bad disagreement that costs money,
323
813815
2631
et les chimpanzés sont de meilleurs compétiteurs que les humains,
13:36
and chimps are "better" competitors than humans,
324
816470
2239
à en juger par la théorie des jeux.
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
Merci.
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(Applaudissements)
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