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

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TED


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Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Thu-Huong Ha
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Traduttore: Emanuela A. Revisore: Giacomo Manfreda
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I'm going to talk about the strategizing brain.
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12857
2373
Vi parlerò del cervello che fa strategie.
Useremo una combinazione insolita di strumenti
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We're going to use an unusual combination of tools
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15254
2386
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from game theory and neuroscience
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17664
1590
dalla teoria dei giochi alle neuroscenze
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to understand how people interact socially when value is on the line.
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3270
per capire come le persone interagiscono socialmente quando c'è in gioco qualcosa di valore.
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So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
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22572
3472
Le teoria dei giochi è originariamente un ramo della matematica applicata
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used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
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26068
3428
usata soprattutto in economia e scienze politiche e un po' in biologia,
che ci fornisce una tassonomia matematica della vita sociale,
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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
prevede ciò che le persone probabilmente faranno
00:34
and believe others will do
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34730
1316
e cosa credono che altri faranno
nei casi in cui le azioni di ognuno influenzano tutti gli altri.
00:36
in cases where everyone's actions affect everyone else.
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36070
2973
Sono molte cose: concorrenza, cooperazione, contrattazione,
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That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
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39067
3685
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games like hide-and-seek and poker.
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42776
2352
giochi come il nascondino e il poker.
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Here's a simple game to get us started.
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45954
1933
Facciamo un semplice gioco per iniziare.
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Everyone chooses a number from zero to 100.
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47911
2464
Ognuno scelga un numero da zero a 100,
00:50
We're going to compute the average of those numbers,
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50399
2460
calcoleremo la media di quei numeri,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
16
52883
4039
e chi si avvicina di più a due terzi della media vince un determinato premio.
00:56
So you want to be a little bit below the average number
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56946
2746
Così si vuole essere un po' sotto il numero medio,
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
ma non troppo sotto, e anche tutti agli altri vogliono essere
01:00
and everyone else wants to be a little bit below the average number as well.
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60892
3621
un po' sotto il numero medio.
Pensate a che numero potreste scegliere.
01:04
Think about what you might pick.
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64537
1547
Mentre pensate, questo è un modello di qualcosa di simile
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
alla vendita sul mercato azionario in un mercato in rialzo. Giusto?
01:10
during a rising market:
23
70371
1618
Non si vuole vendere troppo presto, perché si perderebbe sui profitti,
01:12
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
24
72013
3110
ma allo stesso tempo non conviene aspettare troppo,
01:15
but you don't want to wait too late, to when everyone else sells,
25
75147
3048
fino a quando anche tutti gli altri vendono, innescando un collasso.
01:18
triggering a crash.
26
78219
1225
Si vuole essere un po' in anticipo rispetto alla concorrenza, ma non troppo avanti.
01:19
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
Bene, vi presenterò due teorie su come le persone possono pensare a questo problema,
01:23
OK, here's two theories about how people might think about this,
28
83072
3085
poi vedremo qualche dato.
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
Alcune di queste vi sembreranno familiari perché probabilmente
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
voi stessi state pensando in quel modo. Sto usando la mia teoria del cervello per vedere.
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
Un sacco di persone dicono, "Io davvero non so che cosa la gente sceglierà,
quindi penso che la media sarà 50."
01:36
so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all --
34
96222
3527
Non sono per niente strategici.
01:39
and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33."
35
99773
2062
"E sceglierò due terzi dei 50. Che è 33." È un inizio.
01:41
That's a start.
36
101859
1154
Altre persone che sono un po' più sofisticate,
01:43
Other people, who are a little more sophisticated,
37
103037
2389
usando più memoria di lavoro,
01:45
using more working memory,
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105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
dicono, "Penso che la gente sceglierà 33 perché sceglieranno la risposta a 50,
01:48
because they're going to pick a response to 50,
40
108368
2211
e quindi io dirò 22, che è due terzi di 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
Stanno facendo un ulteriore passaggio nel pensiero, due passaggi.
01:55
That's better.
43
115913
1204
È già meglio. E ovviamente, in teoria,
01:57
Of course, in principle, you could do three, four or more,
44
117141
2727
se ne possono fare tre, quattro o più,
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
ma inizia a diventare molto difficile.
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
Proprio come nel linguaggio ed in altri settori, sappiamo che è difficile per le persone analizzare
02:03
we know that it's hard for people to parse very complex sentences
47
123817
3065
frasi molto complesse con una sorta di struttura ricorsiva.
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
A proposito, si chiama teoria cognitiva gerarchica.
02:08
This is called the cognitive hierarchy theory,
49
128221
2149
È una teoria sulla quale io e alcune altre persone abbiamo lavorato,
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
e suggerisce un certo tipo di gerarchia
02:14
along with some assumptions about how many people stop at different steps
52
134461
3439
oltre ad alcune ipotesi riguardo a come molte persone si fermano a stadi diversi,
e come gli stadi di pensiero sono influenzati
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
da molte variabili interessanti e da persone diverse, come vedremo tra un minuto.
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
Una teoria molto differente, più vecchia e molto più popolare,
02:23
A very different theory, a much more popular one and an older one,
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143647
3138
sopratutto grazie alla fama di John Nash di "A beautiful Mind"
02:26
due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame,
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146809
2479
02:29
is what's called "equilibrium analysis."
58
149312
2085
è la cosiddetta analisi dell'equilibrio.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
59
151421
2813
Quindi, se avete mai seguito un corso di teoria dei giochi a qualsiasi livello,
avrete sicuramente imparato qualcosa su questa teoria.
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
Un equilibrio è uno stato matematico in cui tutti
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
hanno capito esattamente che cosa faranno tutti gli altri.
È un concetto molto utile, ma a livello comportamentale,
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally, it may not exactly explain
64
162603
2054
potrebbe non spiegare esattamente quello che le persone fanno
02:44
what people do the first time they play these types of economic games
65
164681
3274
la prima volta che giocano a questo tipo di giochi economici
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
o in situazioni nel mondo esterno.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
67
169924
2801
In questo caso, l'equilibrio fa una previsione molto audace,
02:52
which is: everyone wants to be below everyone else,
68
172749
2709
cioè che tutti vogliono essere al di sotto di tutti gli altri,
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
pertanto giocheranno zero.
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
Vediamo cosa succede. Questo esperimento è stato fatto molte, molte volte.
02:58
This experiment's been done many, many times.
71
178904
2107
Alcuni dei primi esperimenti sono stati fatti negli anni '90
03:01
Some of the earliest ones were done in the '90s
72
181035
2202
da me, Rosemarie Nagel e altri.
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
Questa è una serie bellissima di dati di 9000 persone che hanno risposto
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
ad un concorso pubblicato da tre quotidiani e riviste.
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
Il concorso diceva, spediteci i vostri numeri
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
77
192947
3334
e chi si avvicina di più a due terzi della media vince un grosso premio.
E come si può vedere, ci sono così tanti dati qui, che è possibile vedere i picchi molto chiaramente.
03:16
As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
Ecco qui il picco a 33. Queste sono le persone che fanno un passaggio.
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
C'è un altro picco visibile a 22.
E a proposito, si noti che la maggior parte delle persone sceglie numeri proprio lì intorno.
03:25
Notice, by the way, most people pick numbers right around there;
81
205043
3016
Non necessariamente scelgono 22 e 33 esattamente.
03:28
they don't necessarily pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
I dati sono un po' variabili in quella zona.
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
Ma si possono vedere i picchi, sono li.
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
C'e' un altro gruppo di persone che sembrano avere
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
una chiara comprensione dell'analisi di equilibrio,
03:35
who seem to have a firm grip on equilibrium analysis,
86
215706
2487
perché scelgono zero o uno.
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
Ma perdono, giusto?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
89
221648
3384
Perché scegliere un numero tanto basso è in realtà una cattiva scelta
se il resto delle persone non applicano l'analisi di equilibrio a loro volta.
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
Qundi sono intelligenti, ma scarsi.
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(Risate)
03:51
Where are these things happening in the brain?
93
231606
2467
Dove avvengono queste cose nel cervello?
Uno studio di Coricelli e Nagel ci dà una risposta veramente brillante e interessante.
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
Hanno fatto giocare della gente a questo gioco
durante una risonanza magnetica
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
e in due condizioni: in alcuni esperimenti,
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
viene loro detto che stanno giocando contro un'altra persona
04:04
"You're playing another person who's playing right now.
98
244241
2597
che sta giocando nello stesso momento, e che alla fine verranno confrontate
04:06
We'll match up your behavior at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
le risposte, e verranno pagate se vinceranno.
In altri esperimenti viene detto loro di giocare contro un computer.
04:09
In other trials, they're told, "You're playing a computer,
100
249889
2728
Vengono scelti completamente a caso.
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
Quindi quello che vedete qui è una sottrazione
04:14
So what you see here is a subtraction of areas
102
254189
2162
delle aree in cui c'è più attività cerebrale
04:16
in which there's more brain activity when you're playing people
103
256375
2959
quando si sta giocando contro delle persone rispetto a giocare contro il computer.
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
E vedete attività in alcune delle regioni che abbiamo visto oggi,
nella corteccia prefrontale mediale, dorsomediale, e anche qui,
04:23
medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate,
107
265793
2392
nella corteccia prefrontale ventromediale
cingolata anteriore, un'area coninvolta
04:28
an area that's involved in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
in molti tipi di risoluzione di conflitti, come quando si gioca a "Simon dice",
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
e anche nelle giunzioni temporo-parietali destra e sinistra.
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
E queste sono tutte le aree che sono abbastanza note
per essere parte di quello che viene chiamato circuito della "teoria della mente",
04:39
part of what's called a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
o "circuito mentalizzatore."
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
È un circuito utilizzato per immaginare che cosa potrebbero fare altre persone.
04:46
These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
Questi erano alcuni dei primi studi che vedevano questo
correlato alla teoria dei giochi.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
116
290778
2246
Cosa succede in questi tipi a uno o due passaggi?
Classifichiamo le persone in base a cosa hanno scelto,
04:53
So, we classify people by what they picked,
117
293048
2251
e poi analizziamo le differenze tra
04:55
and then we look at the difference between playing humans versus computers,
118
295323
3530
giocare contro esseri umani o giocare contro i computer,
04:58
which brain areas are differentially active.
119
298877
2065
per vedere quali aree del cervello sono attivate in modo differenziale.
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
In alto vedete i giocatori a uno stadio.
Non c'è praticamente nessuna differenza.
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
Il motivo è che questi trattano le altre persone come computer, e nello stesso modo si comporta il cervello.
05:04
The reason is, they're treating other people like a computer,
122
304367
2877
Nei giocatori in basso vedete tutta l'attività nella corteccia prefrontale dorsomediale.
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
Così sappiamo che quei giocatori a due stadi stanno facendo qualcosa di diverso.
05:11
So we know the two-step players are doing something differently.
125
311490
3007
Ora, se poteste fare un passo indietro e dire: "Che cosa possiamo fare con questa informazione?"
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
potreste essere in grado di guardare l'attività cerebrale e dire:
05:16
You might be able to look at brain activity and say,
127
316546
2441
"Questa persona sarà un buon giocatore di poker"
05:19
"This person will be a good poker player," or "This person's socially naive."
128
319011
3643
o, "Questa persona è socialmente ingenua"
e potremmo essere in grado di studiare cose
05:22
We might also be able to study things like development of adolescent brains
129
322678
3535
come lo sviluppo del cervello degli adolescenti
una volta che abbiamo chiarito in che area si trova questo circuito.
05:26
once we have an idea of where this circuitry exists.
130
326237
2437
Va bene. Preparatevi.
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
Vi risparmio un po' di attività cerebrale,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
133
331998
2737
perché non è necessario che utilizziate le vostre cellule rivelatrici di capelli.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
134
334759
3262
Utilizzate quelle cellule per riflettere attentamente su questo gioco.
Questo è un gioco di contrattazione.
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
Due giocatori analizzati usando elettrodi EEG
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
137
342623
2778
stanno per contrattare su una cifra tra uno e sei dollari.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money.
138
345425
2683
Se riescono a farlo in 10 secondi, potranno effettivamente guadagnare quei soldi.
Se i 10 secondi passano e non hanno raggiunto un accordo, non ottengono nulla.
05:48
If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
Che è un sorta di errore.
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
La complicazione è che un giocatore, sulla sinistra,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
142
355592
2349
è informato su quanto c'è per ogni esperimento.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
143
357965
2718
Fanno molte prove con diverse somme ogni volta.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
144
360707
2097
In questo caso, sanno che ci sono quattro dollari.
06:02
The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows.
145
362828
3600
Il giocatore non informato non lo sa,
ma sa che il giocatore informato lo sa.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
146
366452
2195
Così la sfida del giocatore non informato è quella di dire,
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
"Questo tipo si sta davvero comportando in maniera onesta,
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
o mi sta facendo un'offerta molto bassa
06:11
in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
al fine di farmi pensare che ci siano uno o due dollari disponibili alla divisione?"
in tal caso potrebbe rifiutarla e non arrivare ad un accordo.
06:15
in which case they might reject it and not come to a deal.
150
375596
2719
Quindi c'è della tensione qui tra il cercare di ottenere più soldi possibile,
06:18
So there's some tension here between trying to get the most money
151
378339
3053
ma cercando di stimolare l'altro giocatore a dare di più.
06:21
but trying to goad the other player into giving you more.
152
381416
2675
Il modo per contrattare è puntare a un numero
06:24
And the way they bargain is to point on a number line
153
384115
2478
che va da zero a sei dollari,
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
e contrattano su quanto il giocatore non informato riceve,
06:28
They're bargaining over how much the uninformed player gets,
155
388320
2834
mentre il giocatore informato riceverà il resto.
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
È come una trattativa di lavoro
06:33
So this is like a management-labor negotiation
157
393203
2144
in cui i lavoratori non sanno quanto sono i profitti
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
dell'azienda privata, giusto,
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
160
400355
2435
e vogliono forse provare a ottenere più soldi,
06:42
but the company might want to create the impression
161
402814
2396
ma l'azienda potrebbe volere dare l'impressione
che c'è molto poco da dividere: "Vi dò il massimo che posso."
06:45
that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
162
405234
2960
Prima qualche comportamento. Un sacco di coppie di soggetti giocano faccia a faccia.
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
Abbiamo altri dati dove giocano attraverso dei computer.
È un'interessante differenza, come potete immaginare.
06:54
That's an interesting difference, as you might imagine.
165
414110
2574
Ma un sacco di coppie faccia a faccia
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
si accordano per dividere il denaro in modo equo ogni singola volta.
06:58
agree to divide the money evenly every single time.
167
418506
2727
Noioso. Non è interessante a livello neurologico.
07:01
Boring. It's just not interesting neurally.
168
421257
2662
È buono per loro. Fanno un sacco di soldi.
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
Ma ci interessa capire se possiamo dire qualcosa circa
07:08
Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
la chiusura o la mancata chiusura di accordi.
07:11
So this is the other group of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
Quindi questo è l'altro gruppo di soggetti che spesso sono in disaccordo.
Litigano e non si mettono d'accordo
07:14
They bicker and disagree and end up with less money.
173
434683
3477
e finiscono con meno soldi.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
Potrebbero essere idonei alla serie televisiva "Real Housewives".
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
Si vede sulla sinistra,
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
quando la somma da dividere è uno, due o tre dollari,
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
non sono d'accordo circa la metà delle volte,
07:28
when it's four, five, six, they agree quite often.
179
448294
2351
e quando l'importo è di quattro, cinque, sei, molto spesso sono d'accordo.
07:30
This turns out to be something that's predicted
180
450669
2199
Questo si rivela essere una cosa prevista
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
da una complicatissima teoria dei giochi.
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
182
454877
3107
Dovreste venire a fare un dottorato a CalTech e impararla.
È un po' troppo complicata da spiegare adesso,
07:38
It's a little too complicated to explain right now,
183
458008
2388
ma la teoria dice che si dovrebbe ottenere circa questa forma.
07:40
but the theory tells you that this shape should occur.
184
460420
2643
Il vostro intuito vi potrebbe dire la stessa cosa.
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
Ora vi mostro i risultati dalla registrazione EEG.
Molto complicato. Il cervello schematizzato a destra
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic is the uninformed person,
188
469239
2392
è della persona non informata, e quello a sinistra di quella informata.
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
Vi ricordo che abbiamo eseguito lo scan di entrambi i cervelli contemporaneamente,
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
così possiamo interrogarci sull'attività sincrona
in aree simili o differenti contemporaneamente,
07:58
in similar or different areas simultaneously,
192
478142
3016
proprio come se si volesse studiare una conversazione
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
e si facessero gli scan di due persone che si parlano
e ci si aspetterebbero attività comuni nelle regioni del linguaggio
08:06
You'd expect common activity in language regions
195
486073
2258
quando stanno di fatto ascoltando e comunicando.
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
Le frecce collegano le regioni che sono attive allo stesso tempo,
08:10
So the arrows connect regions that are active at the same time.
197
490340
3831
e la direzione delle frecce va
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
dalla regione che è la prima ad attivarsi nel tempo,
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
200
498331
3795
e la punta della freccia va alla regione che è attiva in seguito.
Quindi, in questo caso, se si guarda attentamente,
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 maggior parte delle frecce va da destra a sinistra.
Cioè, sembra che l'attività cerebrale nei non informati
08:26
That is, it looks as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
avvenga prima,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
205
511211
3852
e poi sia seguita da attività nel cervello dell'informato.
E a proposito, queste erano prove dove si sono raggiunti accordi.
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
Questi dati si riferiscono ai primi due secondi.
08:40
We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in,
208
520343
3156
Non abbiamo finito di analizzare questi dati,
stiamo ancora sbirciando, ma la speranza è
08:43
but the hope is that we can say something in the first couple of seconds
209
523523
3408
che possiamo dire qualcosa nei primi due o tre secondi
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
sull'eventuale raggiungimento di un accordo
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
211
528942
3005
che potrebbe essere molto utile nel tentativo di evitare contenziosi,
brutti divorzi e altre cose del genere.
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
Sono tutti casi in cui si perde un sacco di valore
08:53
Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
per colpa di ritardi e proteste.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
214
538630
2164
Qui è il caso in cui si verificano i disaccordi.
09:00
You can see it looks different than the one before.
215
540818
2394
Notate che è diverso da quello precedente.
Ci sono molte più frecce.
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
Ciò significa che i cervelli sono sincronizzati
più strettamente in termini di attività simultanee,
09:07
in terms of simultaneous activity,
218
547276
1620
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
219
548920
2203
e le frecce vanno chiaramente da sinistra a destra.
Cioè, sembra che il cervello informato stia decidendo,
09:11
That is, the informed brain seems to be deciding,
220
551147
2288
"Probabilmente non raggiungeremo un accordo."
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
E successivamente c'è attività nel cervello non informato.
09:18
Next, I'm going to introduce you to some relatives.
223
558799
2404
Ora vi presento alcuni parenti.
Sono pelosi, maleodoranti, veloci e forti.
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
Potrebbe farvi ripensare al vostro ultimo Giorno del Ringraziamento.
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
Forse ci fosse stato uno scimpanzé con voi.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
Charles Darwin, io e voi, ci siamo allontanati dall'albero genealogico
dagli scimpanzè circa cinque milioni di anni fa.
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
Sono ancora i nostri parenti più vicini a livello genetico.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
Abbiamo in comune il 98,8 percento dei geni.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
232
578502
2961
Abbiamo in comune più geni con loro delle zebre coi cavalli.
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
E siamo anche loro cugini più stretti.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
234
583421
2621
Hanno più affinità genetica con noi rispetto ai gorilla.
09:46
So, how humans and chimpanzees behave differently
235
586066
2739
Così il diverso comportamento di umani e scimpanzé
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
potrebbe dirci molto sull'evoluzione del cervello.
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
Questo è un test di memoria incredibile
09:53
from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute,
238
593650
2792
fatto all'Istituto di Ricerca sui Primati a Nagoya, in Giappone,
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
dove hanno fatto molta ricerca in questo campo.
09:58
This goes back a ways. They're interested in working memory.
240
598493
2824
Questo va indietro un bel po'. Sono interessati nella memoria di lavoro.
La scimmia sta per guardare con attenzione,
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
un'esposizione di 200 millisecondi
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
-- che è veloce, come otto fotogrammi di un film --
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
di numeri uno, due, tre, quattro, cinque.
10:08
Then they disappear and are replaced by squares,
244
608690
2245
Poi spariscono e sono rimpiazzati da quadrati,
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
e dovranno premere i quadrati
10:12
that correspond to the numbers from low to high
246
612610
2200
che corrispondono ai numeri dal minore al maggiore
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
per ottenere una mela come ricompensa.
Vediamo come riescono a farlo.
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
Questo è un giovane scimpanzè. I giovani
10:29
The young ones are better than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
sono migliori dei vecchi, proprio come negli umani.
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
E sono molto esperti, hanno fatto questo test
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
migliaia e migliaia di volte.
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
Ovviamente l'allenamento ha un grande effetto, come potete immaginare.
10:37
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(Risate)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very blasé and effortless.
256
641426
2148
Vedete che sono molto disinvolti e lo fanno senza sforzo.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
Non solo lo eseguono molto bene, ma lo fanno anche in maniera quasi pigra.
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
Giusto? Chi pensa di riuscire a battere gli scimpanzé?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
Sbagliato. (Risate)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
Possiamo provare. Potremmo provare.
10:54
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through
263
654899
3994
Bene, per quando riguarda la successiva parte di questo studio
ve ne parlerò velocemente.
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
Si basa su un'idea di Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
Ha avuto un'idea ardita - che ha chiamato l'ipotesi cognitiva dello scambio.
Sappiamo che gli scimpanzè sono più veloci e più forti.
11:05
We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status.
266
665061
3482
Sono anche molto ossessionati dallo status sociale.
Il suo pensiero fu: forse hanno conservato delle attività cerebrali,
11:08
His thought was, maybe they've preserved brain activities
267
668567
2681
e le allenano nel corso dello sviluppo,
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
che sono molto, molto importanti per loro
per negoziare lo status e per vincere,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
270
676738
2992
che è qualcosa di simile al pensiero strategico durante una competizione.
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
Così andremo a verificarlo
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
facendo proprio fare agli scimpanzè un gioco
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
in cui toccano due schermi touch screen.
11:26
The chimps are interacting with each other through the computers.
274
686499
3060
Gli scimpanzè interagiscono l'un l'altro attraverso i computer.
Premeranno a sinistra o a destra.
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
Uno scimpanzè è chiamato il "matcher".
Vincono se premono sinistra tutti e due
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
come un cercatore che trova qualcuno a nascondino, o destra tutti e due.
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
Il "mismatcher" vuole il disallineamento.
Vuole premere lo schermo opposto all'altra scimmia.
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
E le ricompense sono cubetti di mela.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
704475
2327
Quindi ecco come i teorici dei giochi guardano questi dati.
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
Questo è un grafico della percentuale di volte
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
in cui il matcher ha scelto destra sull'asse x,
11:51
and the percentage of times they picked right
284
711102
2154
e la percentuale di volte in cui ha predetto destra
da parte del mismatcher sull'asse 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
Quindi un punto qui è il comportamento di una coppia di giocatori,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
718862
2196
uno che cerca di appaiare, uno che cerca di disappaiare.
12:01
The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
Il quadrato NE in mezzo - in realtà NE, CH e QRE -
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
quelle sono tre diverse teorie dell'equilibrio di Nash e altri,
vi dice cosa la teoria prevede,
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
cioè che dovrebbero corrispondere il 50% delle volte,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
731427
2427
perché se si gioca troppo sinistra, ad esempio,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
733878
2966
posso approfittarne se sono il mismatcher giocando poi a destra.
12:16
And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle --
294
736868
2972
E come potete vedere, gli scimpanzé, ogni scimpanzé è un triangolo,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
739864
2659
formano un cerchio, si aggirano intorno a quella previsione.
Ora modifichiamo la ricompensa.
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
In realtà renderemo la ricompensa di sinistra per il matcher un po' più alta.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
Ora ricevono tre cubetti di mela.
12:29
Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
Un gioco che teoricamente dovrebbe fare cambiare il comportamento del mismatcher,
perché ciò che accade è che il mismatcher penserà:
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward,
300
753264
3507
oh, questo tipo ha intenzione di provare a prendere la ricompensa più grande,
e così io andrò a destra, assicurandomi di non farglielo intuire.
12:36
so I'll go to the right, make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
E come si può vedere, il loro comportamento si sposta
12:39
And as you can see, their behavior moves up
302
759347
2028
in direzione di questo cambiamento nell'equilibrio di 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
Infine, abbiamo cambiato i compensi ancora una volta.
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
Ora sono quattro cubetti di mela,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
e il loro comportamento si sposta nuovamente verso l'equilibrio di Nash.
I dati sono sparpagliati, ma se si fa la media degli scimpanzé,
12:50
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
307
770520
2674
sono davvero, davvero vicini, entro lo 0,01.
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
Sono in realtà più vicini di qualsiasi altra specie che abbiamo studiato.
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
E per quanto riguarda gli esseri umani? Pensate di essere più intelligente di uno scimpanzè?
Ecco due gruppi di uomini in verde e blu.
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
Sono più vicini al 50%. Non rispondono cosi chiaramente alle variazioni dei compensi,
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
e inoltre se si studia il loro apprendimento del gioco,
non sono così sensibili alle ricompense precedenti.
13:10
they aren't as sensitive to previous rewards.
314
790312
2101
Gli scimpanzè giocano meglio degli esseri umani,
13:12
The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
meglio nel senso di aderire alla teoria dei giochi.
E queste sono due diversi gruppi di esseri umani
13:16
And these are two different groups of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
dal Giappone e dall'Africa. Replicano i risultati piuttosto bene.
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
Nessuno di questi è vicino a dove si trovano gli scimpanzè.
13:20
None of them are close to where the chimps are.
318
800635
2545
Così qui ci sono alcune delle cose che abbiamo appreso oggi.
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
La gente sembra fare un uso limitato del pensiero strategico
utilizzando la teoria della mente.
13:28
We have preliminary evidence from bargaining
321
808758
2094
Abbiamo alcune prove preliminari dallo studio delle contrattazioni
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
322
810876
2915
che certi segnali precoci nel cervello potrebbero essere usati per prevedere
se ci sarà un forte disaccordo che costa denaro,
13:33
whether there'll be a bad disagreement that costs money,
323
813815
2631
e gli scimpanzè sono concorrenti migliori degli esseri umani,
13:36
and chimps are "better" competitors than humans,
324
816470
2239
se giudicati in base dalla teoria dei giochi.
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
Grazie.
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(Applausi)
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