When you're making a deal, what's going on in your brain? | Colin Camerer
コリン・キャメラー: 神経科学、ゲーム理論とサル
186,412 views ・ 2013-03-28
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00:00
Transcriber: Joseph Geni
Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
翻訳: Yuko Yoshida
校正: Shuichi Sakai
00:12
I'm going to talk about
the strategizing brain.
1
12857
2373
今日は 戦略を練る脳についてお話します
ここでは ゲーム理論と神経科学という
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
変わった組み合わせを用いて
00:19
to understand how people interact socially
when value is on the line.
4
19278
3270
利害が絡むとき人々が
社会的にどう相互作用するかを理解します
00:22
So game theory is a branch of,
originally, applied mathematics,
5
22572
3472
ゲーム理論は 元々応用数学の一分野で
00:26
used mostly in economics and political
science, a little bit in biology,
6
26068
3428
ほとんどが経済学と政治科学で
ごく一部 生物学で 使われます
ゲーム理論は
社会行動の数学的分類を可能にし
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
行動が他人に影響を与え合うとき
00:34
and believe others will do
9
34730
1316
人がどのように行動をし
他人がどう行動すると考えるかを
予想するものです
00:36
in cases where everyone's actions
affect everyone else.
10
36070
2973
色々な状況が当てはまります
競争 協力 交渉―
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
かくれんぼや ポーカーといったゲームもそうです
00:45
Here's a simple game to get us started.
13
45954
1933
まずは この単純なゲームから始めましょう
00:47
Everyone chooses a number
from zero to 100.
14
47911
2464
各人 0から100の中から数字を一つ選びます
00:50
We're going to compute
the average of those numbers,
15
50399
2460
それらの数字を計算して平均値を出し
00:52
and whoever's closest to two-thirds
of the average wins a fixed prize.
16
52883
4039
その平均値の2/3に
最も近かった人が賞をもらえます
00:56
So you want to be a little bit
below the average number
17
56946
2746
つまり平均よりやや低めを狙いたいわけです
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
小さすぎではダメで
他の人も 同じように
01:00
and everyone else wants to be a little bit
below the average number as well.
19
60892
3621
平均より少し小さめの数字にします
あなたなら どの数字にしますか
01:04
Think about what you might pick.
20
64537
1547
これは上昇している市場における株の売却の
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
簡易モデルみたいなものですよね
01:10
during a rising market:
23
70371
1618
利益もほしいので
あまり早く売りたくはない
01:12
You don't want to sell too early,
because you miss out on profits,
24
72013
3110
だけど 待ちすぎると
01:15
but you don't want to wait too late,
to when everyone else sells,
25
75147
3048
みんなが売ってしまって 値崩れしてしまう
01:18
triggering a crash.
26
78219
1225
相手の一歩先を行きたいけれど
先を行き過ぎてもいけない
01:19
You want to be a little bit ahead
of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
このときの人々の思考について
2つの理論があります
01:23
OK, here's two theories
about how people might think about this,
28
83072
3085
あとで データも見ましょう
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
みなさんが思い当たる考え方もあるでしょう
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
あなた自身がそう考えているからです
私の脳の理論でそれが見えます
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
多くの人はこう考えるでしょう
「他人がどの数を選ぶか 見当もつかない
だから平均は50になるだろう」
01:36
so I think the average will be 50" --
they're not being strategic at all --
34
96222
3527
これは ちっとも戦略的ではありません
01:39
and "I'll pick two-thirds
of 50, that's 33."
35
99773
2062
「そこで 50の2/3の数を選ぶね つまり 33だ」
これが第一歩です
01:41
That's a start.
36
101859
1154
もう少し知恵のはたらく人なら
01:43
Other people, who are a little
more sophisticated,
37
103037
2389
作業記憶を使ってこう言います
01:45
using more working memory,
38
105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
「みんな 50を平均と考えて 33を選ぶはず
01:48
because they're going
to pick a response to 50,
40
108368
2211
だから 私は 33の2/3である22にする」
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
彼らは もう1段階 考えを進めて
2段階を踏みました
01:55
That's better.
43
115913
1204
よりよいですね
もちろん 原理上―
01:57
Of course, in principle,
you could do three, four or more,
44
117141
2727
3段階 4段階 それ以上もできます
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
でも そうなると難しくなってきます
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
言語やその他の分野で
再帰的な構造を持つ複雑な文章を
02:03
we know that it's hard for people
to parse very complex sentences
47
123817
3065
文法的に説明するのが
難しいのと同じことです
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
これは 認知階層理論と呼ばれていて
02:08
This is called the cognitive
hierarchy theory,
49
128221
2149
私と数名が取り組んできたもので
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
ある仮定のもと
どの段階まで人が思考するか
02:14
along with some assumptions about
how many people stop at different steps
52
134461
3439
多くの興味深い条件や被験者を
変えることで
その思考段階がどう影響されるかにつき
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
ある種の階層を提示します
あとでお見せします
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
これとは全然違って
もっと人気があって 古い理論があります
02:23
A very different theory, a much
more popular one and an older one,
56
143647
3138
「ビューティフル・マインド」の
ジョン・ナッシュで有名になったもので
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
均衡分析と言われているものです
02:31
So if you've ever taken
a game theory course at any level,
59
151421
2813
ゲーム理論の授業を受けたことがある人なら
誰でもこの理論について習う筈です
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
均衡とは 全員がお互いが何をするか
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
完全に把握している
数学的な状態のことを指します
とても便利な概念ですが
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally,
it may not exactly explain
64
162603
2054
こうした経済ゲームを初めてやる場合や
02:44
what people do the first time they play
these types of economic games
65
164681
3274
現実の世界において
人々がどんな行動をとるか
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
これで 正確に説明できるとは限りません
02:49
In this case, the equilibrium
makes a very bold prediction,
67
169924
2801
先ほどのゲームの例では この理論は
02:52
which is: everyone wants
to be below everyone else,
68
172749
2709
誰もが他人より低い数を選ぶため
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
皆ゼロを選択するという大胆な予測をします
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
実際はどうか見てみましょう
この実験は何度も行われています
02:58
This experiment's been done
many, many times.
71
178904
2107
最も古い実験のいくつかは 90年代に
03:01
Some of the earliest ones
were done in the '90s
72
181035
2202
私と ローズマリー・ネーゲルらが行いました
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
3つの新聞・雑誌が開催した
コンテストに参加した
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
9,000 人からなる美しいデータセットです
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
参加者は好きな数字を投稿し
03:12
and whoever is close to two-thirds
of the average will win a big prize.
77
192947
3334
平均値の 2/3 にもっとも近い人が
賞を獲得します
データを見て分かる通り
いくつかのはっきりとした山があります
03:16
As you can see, there's so much data
here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
33で ひとつの山がありますね
1段階だけ思考を進めた人たちです
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
そして 次の山は 22で見えます
ほとんどの人は
この前後の数を選んでいます
03:25
Notice, by the way, most people
pick numbers right around there;
81
205043
3016
33や22 ちょうどを選択するとは
限らないのです
03:28
they don't necessarily
pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
このあたりは バラバラですが
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
山があるのも事実です
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
均衡分析を充実に守った
グループもいて
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
均衡分析を忠実に守った
グループもいて
03:35
who seem to have a firm grip
on equilibrium analysis,
86
215706
2487
彼らは0 か 1 を選んでいます
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
でも 彼らは負けましたね?
03:41
Because picking a number that low
is actually a bad choice
89
221648
3384
全員が同様に均衡分析をするとは
限らないのに
それだけ小さい数字を選ぶのは
悪い選択なのです
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
だから 彼らは賢いけれど 貧しいのです
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(笑)
03:51
Where are these things
happening in the brain?
93
231606
2467
これらは
脳のどこで起きているんでしょう?
コリセッリとネーゲルの研究が
とても鋭く 面白い答えをくれます
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
彼らは 被験者をfMRIで測定しながら
2つの異なる条件下において
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
このゲームをプレーしてもらったのです
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
04:04
"You're playing another person
who's playing right now.
98
244241
2597
ある条件では 同時に別の人間と
対戦していて
04:06
We'll match up your behavior
at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
勝てば賞金を払うと 説明されます
別の条件では ランダムの数字を選ぶ
04:09
In other trials, they're told,
"You're playing a computer,
100
249889
2728
コンピュータを相手と告げられます
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
ここで見ているのは
04:14
So what you see here
is a subtraction of areas
102
254189
2162
コンピュータ相手のときよりも
04:16
in which there's more brain activity
when you're playing people
103
256375
2959
人間相手で脳の活動が増えている場所です
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
活動がある場所は ご覧の通り―
内側前頭前皮質 背内側部
それと 上のここ
04:23
medial prefrontal cortex,
dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex,
anterior cingulate,
107
265793
2392
前頭前野腹内側部
前帯状領域です
ここは
04:28
an area that's involved
in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
「船長さんの命令」のようなゲームにおける
問題解決プロセスと関係します
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
それから 左右の側頭頭頂接合部もあります
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
これらは全て 「心の理論」回路や
「心理化回路」の一部として
04:39
part of what's called
a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
よく知られています
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
つまり それは 他人の行動を推測するのに
使われる回路です
04:46
These were some of the first studies
to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
これらは
この回路とゲーム理論を結びつけた
最初の研究でした
04:50
What happens with these
one- and two-step types?
116
290778
2246
思考が1段階か2段階かで
何が違うのでしょう?
どの戦略を選んだかで被験者を分類し
04:53
So, we classify people
by what they picked,
117
293048
2251
相手が 人かコンピュータかで
04:55
and then we look at the difference
between playing humans versus computers,
118
295323
3530
脳のどこが活動しているか
04:58
which brain areas
are differentially active.
119
298877
2065
違いを見てみます
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
上側は 1段階のプレーヤーです
ほぼ違いはありません
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
彼ら自身も 脳も
他人をコンピュータと同様に扱うからです
05:04
The reason is, they're treating
other people like a computer,
122
304367
2877
下側は 背内側部前頭前皮質で
活動があります
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
2段階思考の人は
違う形で動いているのです
05:11
So we know the two-step players
are doing something differently.
125
311490
3007
さて 一歩離れて
「この情報で何ができるのか?」と言うと
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
脳の活動から こう言えるかもしれません
05:16
You might be able to look
at brain activity and say,
127
316546
2441
「この人はポーカーがうまそう」
05:19
"This person will be a good poker player,"
or "This person's socially naive."
128
319011
3643
「この人は 世間知らずだ」 と
この回路の場所が分かれば
05:22
We might also be able to study things
like development of adolescent brains
129
322678
3535
思春期の脳の発達などについても
研究をすることができるかもしれません
05:26
once we have an idea
of where this circuitry exists.
130
326237
2437
よろしい
では 行きますよ
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
あなたの脳が活動する手間を省いてあげます
05:31
because you don't need to use
your hair detector cells.
133
331998
2737
髪の有無を検知する細胞を使う必要はないでしょう
05:34
You should use those cells
to think carefully about this game.
134
334759
3262
この細胞を使って
このゲームについてよく考えてください
これは 交渉ゲームです
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being
scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
2人の被験者は
脳波図電極を使って測定されながら
05:42
are going to bargain
over one to six dollars.
137
342623
2778
1~6ドルを分配する交渉をします
05:45
If they can do it in 10 seconds,
they'll earn that money.
138
345425
2683
10秒で決められれば
その額のお金をもらえます
10秒たって 交渉が成立しなければ
お互い何ももらえません
05:48
If 10 seconds go by and they haven't
made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
これは どっちにとっても間違いですね
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
違うのは 一方のプレーヤー
ここでは左側の方だけが
05:55
is informed about how much
on each trial there is.
142
355592
2349
各実験で分配する金額を
知っています
05:57
They play lots of trials
with different amounts each time.
143
357965
2718
彼らは違う金額で何度もプレイします
06:00
In this case, they know
there's four dollars.
144
360707
2097
例えば 分配金が4 ドルのとき
06:02
The uninformed player doesn't know,
but they know the informed player knows.
145
362828
3600
情報を持たないプレーヤーは
知りませんが
他方のプレーヤーが
知っていることは知っています
06:06
So the uninformed player's
challenge is to say,
146
366452
2195
情報を持たないプレーヤーは
こう考えます
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
「相手は本当に公平なのか
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
それとも 1 ドルか2ドルしかないと
06:11
in order to get me to think there's only
one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
思わせて
低い分け前をオファーしているのか?」
後者の場合はオファーを拒否して交渉不成立に
なるかもしれません
06:15
in which case they might reject it
and not come to a deal.
150
375596
2719
ですから できるだけ多くのお金を得ることと
06:18
So there's some tension here
between trying to get the most money
151
378339
3053
相手からお金を引き出すこととの間で
緊張があります
06:21
but trying to goad the other player
into giving you more.
152
381416
2675
交渉のやり方は
0から6までの数直線上で
06:24
And the way they bargain
is to point on a number line
153
384115
2478
数字を指差すというもので
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
情報を持たないプレーヤーが
何ドル得るか交渉し
06:28
They're bargaining over how much
the uninformed player gets,
155
388320
2834
情報を持つプレーヤーが
残りを取ります
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
これは労使間交渉に似ています
06:33
So this is like
a management-labor negotiation
157
393203
2144
株式非公開の会社の場合
従業員は
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
会社の利益を知りませんが
06:40
and they want to maybe
hold out for more money,
160
400355
2435
できるだけ多くの報酬を引き出すよう
交渉します
06:42
but the company might want
to create the impression
161
402814
2396
一方 会社は従業員に対して
利益は少なく
「精一杯分配している」印象を与えたいのです
06:45
that there's very little to split:
"I'm giving the most I can."
162
405234
2960
まず ある行動を見ましょう
ある被験者ペアーには 対面でプレーさせます
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
他のグループはコンピュータを介して
プレーさせます
ご想像の通り 面白い違いがあります
06:54
That's an interesting difference,
as you might imagine.
165
414110
2574
対面のペアーのいくつかは
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
毎回 均等にお金を分けることに合意しました
06:58
agree to divide the money
evenly every single time.
167
418506
2727
つまらないですね
神経学的に面白くないです
07:01
Boring. It's just not
interesting neurally.
168
421257
2662
まあ 彼らにとってはよいことです
たくさんお金を得られますから
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
ただ 我々の関心は 言うなれば
07:08
Can we say something about when
disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
不一致があるときと そうでないときの差にあります
07:11
So this is the other group
of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
彼らは 言い争って合意できず
結局 少ないお金しか
得られないことがありました
07:14
They bicker and disagree
and end up with less money.
173
434683
3477
結局 少ないお金しか得られないことがありました
07:18
They might be eligible to be
on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
彼らは リアリティ番組「妻たちの真実」に
出演できるかもしれません
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
左を見てください
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
分ける金額が1~3ドルのとき
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
半分くらいは 合意できていません
07:28
when it's four, five, six,
they agree quite often.
179
448294
2351
4~6ドルでは
かなり頻繁に合意できています
07:30
This turns out to be
something that's predicted
180
450669
2199
これは あるとても複雑なゲーム理論が
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
予想した結果に合致します
07:34
you should come to graduate school
at CalTech and learn about.
182
454877
3107
カリフォルニア工科大学大学院で
勉強しないといけなくらい
ここで説明するには 少し複雑すぎますが―
07:38
It's a little too complicated
to explain right now,
183
458008
2388
この理論が言わんとするのは
この形になるということです
07:40
but the theory tells you
that this shape should occur.
184
460420
2643
直感的にも そう思われるでしょう
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
さて 脳波検査記録の結果をお見せします
とても複雑です
右側の脳の回路は―
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic
is the uninformed person,
188
469239
2392
情報を持たない人のもので
左は情報を持つ人のです
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
私たちは 同時に両方の脳を計測をしたので
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
類似したあるいは異なる脳領域での活動を
時間を同期して見ることができます
07:58
in similar or different
areas simultaneously,
192
478142
3016
ちょうど 会話について研究するのに
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
互いに話をしている2名を計測して
実際に 聞いたり 意思疎通を図っているときに
08:06
You'd expect common
activity in language regions
195
486073
2258
言語野における共通の動きを期待するようなものです
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
ですから 矢印は同時に活動がある場所を
結んでいますが―
08:10
So the arrows connect regions
that are active at the same time.
197
490340
3831
矢印の向きは
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
最初にアクティブになった場所から出ていて
08:18
and the arrowhead goes
to the region that's active later.
200
498331
3795
そのあとにアクティブになった場所に向かっています
ですから このケースでは よく見ると
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
ほとんどの矢印が右から左に向かっています
つまり 情報を持たない脳の活動が
08:26
That is, it looks
as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
先に起こって
08:31
and then it's followed
by activity in the informed brain.
205
511211
3852
それから 情報を持っている方の脳が
活動しているのです
ところで これらは交渉が成立したときのものです
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
これは 最初の2秒の状況です
08:40
We haven't finished analyzing this data,
so we're still peeking in,
208
520343
3156
このデータはまだ分析を終えていなくて
まだ ちらっと見ただけですが
最終的には―
08:43
but the hope is that we can say something
in the first couple of seconds
209
523523
3408
最初の2秒の動きを見て
交渉が成立するか
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
言えればと思っています
08:48
which could be very useful in thinking
about avoiding litigation
211
528942
3005
それができれば 訴訟や
醜い離婚などを避けるのに―
とても有益ですから
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
これらは 全て 遅れや攻撃行為によって
08:53
Those are all cases in which a lot
of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
多くの価値が失われたときのものです
08:58
Here's the case where
the disagreements occur.
214
538630
2164
これは 不一致がおこったときのものです
09:00
You can see it looks different
than the one before.
215
540818
2394
前のと違うことがわかりますね
より たくさんの矢印があります
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
これは 脳が 同時活動の観点で
より密接にシンクロしていることを意味します
09:07
in terms of simultaneous activity,
218
547276
1620
09:08
and the arrows flow clearly
from left to right.
219
548920
2203
矢印も 明らかに左から右に流れています
つまり 情報を持っている脳が
09:11
That is, the informed brain
seems to be deciding,
220
551147
2288
「おそらく 交渉は成立しないだろう」と決めて
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
そのあとで 情報を持たない脳で
活動が起きています
09:18
Next, I'm going to introduce you
to some relatives.
223
558799
2404
次に 私たちの親戚を紹介しましょう
毛深くて 臭くて 速くてて強いものです
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
感謝祭の日を思い出しているかもしれませんし
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
チンパンジーが一緒だったかもしれません
09:29
Charles Darwin and I and you broke
off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
チャールズ・ダーウィンと私とあなたは
約500万年前に
チンパンジーの系譜から離れました
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
でも まだ遺伝子上は
最も近いものです
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
98.8%の遺伝子は同じです
09:38
We share more genes with them
than zebras do with horses.
232
578502
2961
シマウマと馬との間よりも
私たちは 遺伝子を共有していて
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
チンパンジーの
最も近い従兄弟です
09:43
They have more genetic relation
to us than to gorillas.
234
583421
2621
チンパンジーは ゴリラよりも
私たちと遺伝子的関係が強いです
09:46
So, how humans and chimpanzees
behave differently
235
586066
2739
ですから 人間とチンパンジーの行動の差を見れば
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
脳の進化について
多くのことが分かるかもしれないのです
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
これは 素晴らしい記憶テストで
09:53
from [Kyoto], Japan,
the Primate Research Institute,
238
593650
2792
日本の名古屋にある 霊長類研究所で行われたものです
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
ここでは この種の研究が多く行われています
09:58
This goes back a ways.
They're interested in working memory.
240
598493
2824
これは かなり遡ります
彼らは 作業記憶に関心があります
よく見ていてください
チンパンジーは
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
200 ミリ秒間だけ写し出される
1~5の数字を見ています
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure --
that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
200 ミリ秒間だけ写し出される
1~5の数字を見ています
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
映画のコマ8つ分だけの長さです
10:08
Then they disappear
and are replaced by squares,
244
608690
2245
数字は消えて 四角に変わります
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
チンパンジーたちは―
10:12
that correspond to the numbers
from low to high
246
612610
2200
数の小さい順に
数字に対応した四角を押せば
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
リンゴのご褒美をもらえます
彼らがどうするか見てみましょう
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
こちらは 若いチンパンジーです
10:29
The young ones are better
than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
人間同様 年老いているより
若い方が上手です
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
彼らは 経験をかなり積んでいて
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
何千回も これを行っています
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
ご想像の通り はっきりと
訓練の効果が見られます
10:37
Obviously there's a big training
effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(笑)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very
blasé and effortless.
256
641426
2148
とても 無関心に
簡単そうにしていますね
10:43
Not only can they do it very well,
they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
彼らはうまいだけではなくて
言わば だらけた感じでやってのけます
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
そうでしょう?
チンパンジーに勝てると思う人いますか?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
無理ですよ(笑)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
試すことはできますね
まあ 頑張りましょう
10:54
OK, so the next part of the study
I'm going to go quickly through
263
654899
3994
さて この研究の次の部分は
これから簡単に説明しますが
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
松沢哲郎氏のアイデアに基づいています
11:01
He had a bold idea he called
the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
彼は大胆な発想で
「知性のトレードオフ仮説」を立てました
チンパンジーは 素早く力強いですが
11:05
We know chimps are faster and stronger;
they're also obsessed with status.
266
665061
3482
地位に関しても
強い執着心があります
松沢氏が考えたのは
チンパンジーは脳の活動を温存し
11:08
His thought was, maybe
they've preserved brain activities
267
668567
2681
それを彼らにとって最重要である
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
地位を 交渉して勝ち取るために
使っているのではないかということです
11:16
which is something like strategic
thinking during competition.
270
676738
2992
それは 競争における
戦略的思考のようなものです
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
ここで チンパンジーに
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
2つのタッチスクリーンを触るゲームをさせて
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
確認してみましょう
11:26
The chimps are interacting
with each other through the computers.
274
686499
3060
彼らは コンピュータを介して
作用し合っていて
スクリーンの左か右側を押します
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
一方のチンパンジーは「一致狙い」で
両方が左 または 右を押せば 勝ちです
11:34
like a seeker finding someone
in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
かくれんぼで 鬼が誰かを探す感じです
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
もう一方は「不一致狙い」で
相手と反対側のスクリーンを
押すと勝ちです
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
ご褒美は 角切りのりんご
11:44
So here's how game theorists
look at these data.
281
704475
2327
ゲーム理論者は
このデータをこう見ます
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
このグラフでは X軸に
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
「一致狙い」のチンパンジーが右を選んだ割合を
11:51
and the percentage of times
they picked right
284
711102
2154
Y軸には「不一致狙い」の相手が
右を選ぶことを正しく予測した割合を
表しています
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
ゲームの要は プレーヤーの片方は一致を
11:58
one trying to match,
one trying to mismatch.
287
718862
2196
もう片方は不一致を狙っているということです
12:01
The NE square in the middle --
actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
NE・CH・QREで記されている
中央の四角は
12:04
those are three different theories
of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
ナッシュ均衡およびその他の理論が
予測する地点を示しています
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
50-50となるべきということです
12:11
because if you play left
too much, for example,
292
731427
2427
例えば 相手が左ばかりを押していれば
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher
by then playing right.
293
733878
2966
「不一致狙い」は 右を押すことで
勝てるからです
12:16
And as you can see, the chimps --
each chimp is one triangle --
294
736868
2972
各チンパンジーを三角で表していますが
12:19
are circled around,
hovering around that prediction.
295
739864
2659
ご覧の通りみな予測された周辺にいますね
次に 報酬を変えてみます
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
「一致狙い」が左を押したときの
報酬を多くして
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
角切りリンゴを3個にします
12:29
Game theoretically, that should
make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
ゲーム理論上 「不一致狙い」の行動は
変化するはずです
「不一致狙い」はこう考えるからです
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's
going to go for the big reward,
300
753264
3507
「相手は報酬が多い方にかけるだろう
自分は右にして
報酬が与えられないようにしよう」
12:36
so I'll go to the right,
make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
ご覧のとおり 行動は ナッシュ均衡により
12:39
And as you can see,
their behavior moves up
302
759347
2028
この変化の方向に上昇します
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
最後に もう1回 報酬を変えます
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
角切りリンゴ4個にします
12:47
and their behavior again moves
towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
彼らの行動は
再び ナッシュ均衡に近づきます
点在はしていますが 平均すれば
12:50
It's sprinkled around,
but if you average the chimps out,
307
770520
2674
.01以内で かなり近づいています
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
私たちが観察した どんな種よりも近いです
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
人間はどうでしょう?
チンパンジーよりも賢いでしょうか?
ここに 緑と青で示した
二つの人間の集団があります
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
50-50に近くなっています
報酬へはさほど反応しておらず
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
ゲームでの学習を考えれば
前の報酬ほど 敏感ではありません
13:10
they aren't as sensitive
to previous rewards.
314
790312
2101
ゲーム理論に忠実という意味では
13:12
The chimps play better than the humans,
in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
チンパンジーは人間よりもプレイが上手です
これは 日本とアフリカ出身の―
13:16
And these are two different groups
of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
人間の二つのグループのデータですが
結果はどちらも類似していて
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
いずれも チンパンジーには程遠いのです
13:20
None of them are close
to where the chimps are.
318
800635
2545
今日学んだことを振り返ってみましょう
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
人間は 限られた範囲でしか―
心の理論を使って戦略的思考をしていません
13:28
We have preliminary
evidence from bargaining
321
808758
2094
交渉の実験の暫定的な結果ではありますが
13:30
that early warning signs in the brain
might be used to predict
322
810876
2915
脳が発する早期警告を使えば
損に繋がる悪い不同意が予想でき
13:33
whether there'll be a bad
disagreement that costs money,
323
813815
2631
そして ゲーム理論によって判断すると
13:36
and chimps are "better"
competitors than humans,
324
816470
2239
チンパンジーは 人間よりも
ゲームに長けているのです
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
ありがとうございました
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(拍手)
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