Tom Chatfield: 7 ways video games engage the brain

203,337 views ・ 2010-11-01

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Piotr Wiśniewski Korekta: Kinga Skorupska
00:15
I love video games.
0
15260
3000
Kocham gry wideo.
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
18260
3000
Trochę je podziwiam.
00:21
I'm in awe of their power
2
21260
2000
Żywię cześć dla potęgi wyobraźni, pomysłów
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
23260
2000
Żywię cześć dla potęgi wyobraźni, pomysłów
00:25
in terms of concept.
4
25260
2000
i technologii w nich obecnych.
00:27
But I think, above all,
5
27260
2000
Ale przede wszystkim
00:29
I'm in awe at their power
6
29260
2000
dla ich zdolności motywowania,
00:31
to motivate, to compel us,
7
31260
3000
zmuszania nas do działań,
00:34
to transfix us,
8
34260
2000
przykuwania uwagi,
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
36260
3000
w stopniu większym niż cokolwiek innego
00:39
has quite done before.
10
39260
2000
wynalezionego do tej pory.
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
41260
3000
Możemy nauczyć się zdumiewających rzeczy
00:44
by looking at how we do this.
12
44260
2000
przez obserwowanie, jak to się dzieje.
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
46260
2000
Możemy dowiedzieć się
00:48
about learning.
14
48260
3000
czegoś na temat uczenia się.
00:51
Now the video games industry
15
51260
2000
Gry wideo są teraz
00:53
is far and away the fastest growing
16
53260
2000
najszybciej rozwijającym się medium.
00:55
of all modern media.
17
55260
2000
najszybciej rozwijającym się medium.
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
57260
2000
Jego wartość wzrosła
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
59260
3000
z 10 mld w 1990 do 50 mld dzisiaj
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
62260
3000
i tempo wzrostu nie maleje.
01:05
In four years' time,
21
65260
2000
Szacuje się, że za cztery lata
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
67260
3000
będzie wart ponad 80 mld dolarów.
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
70260
3000
To trzy razy więcej niż w branży muzycznej.
01:13
This is pretty stunning,
24
73260
2000
Ta statystyka oszałamia,
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
75260
3000
ale nie ona jest najbardziej wymowna.
01:18
The thing that really amazes me
26
78260
2000
Zadziwia mnie fakt,
01:20
is that, today,
27
80260
2000
że ludzie wydają dzisiaj
01:22
people spend about
28
82260
2000
około ośmiu miliardów
01:24
eight billion real dollars a year
29
84260
3000
dolarów rocznie
01:27
buying virtual items
30
87260
2000
na zakupy wirtualnych przedmiotów,
01:29
that only exist
31
89260
2000
które istnieją tylko wewnątrz gier.
01:31
inside video games.
32
91260
3000
które istnieją tylko wewnątrz gier.
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
94260
3000
To jest zrzut ekranu z gry Entropia Universe.
01:37
Earlier this year,
34
97260
2000
W tym roku wirtualną asteroidę z gry
01:39
a virtual asteroid in it
35
99260
2000
W tym roku wirtualną asteroidę z gry
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
101260
4000
sprzedano za 330 tys. dolarów.
01:45
And this
37
105260
2000
A to jest statek klasy Tytan
01:47
is a Titan class ship
38
107260
3000
A to jest statek klasy Tytan
01:50
in the space game, EVE Online.
39
110260
2000
z gry EVE Online.
01:52
And this virtual object
40
112260
2000
Do stworzenia tego
01:54
takes 200 real people
41
114260
2000
wirtualnego obiektu
01:56
about 56 days of real time to build,
42
116260
3000
potrzeba około 200 ludzi i 56 dni,
01:59
plus countless thousands of hours
43
119260
3000
a ponadto tysięcy godzin przygotowań.
02:02
of effort before that.
44
122260
2000
a ponadto tysięcy godzin przygotowań.
02:04
And yet, many of these get built.
45
124260
3000
A jednak buduje się ich dużo.
02:07
At the other end of the scale,
46
127260
2000
Na drugim krańcu skali
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
129260
3000
gra Farmville ma 70 milionów graczy
02:12
has 70 million players
48
132260
2000
gra Farmville ma 70 milionów graczy
02:14
around the world
49
134260
2000
na całym świecie,
02:16
and most of these players
50
136260
2000
z których większość
02:18
are playing it almost every day.
51
138260
2000
gra niemal codziennie.
02:20
This may all sound
52
140260
2000
Może to się wydawać niepokojące,
02:22
really quite alarming to some people,
53
142260
2000
Może to się wydawać niepokojące,
02:24
an index of something worrying
54
144260
2000
niczym sygnał czegoś złego
02:26
or wrong in society.
55
146260
2000
lub niestosownego.
02:28
But we're here for the good news,
56
148260
2000
Ale są też dobre wiadomości.
02:30
and the good news is
57
150260
2000
A dobra wiadomość jest taka, że możemy zbadać
02:32
that I think we can explore
58
152260
2000
A dobra wiadomość jest taka, że możemy zbadać
02:34
why this very real human effort,
59
154260
3000
czemu ten ludzki wysiłek
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
157260
4000
i produkcja wartości występują.
02:41
And by answering that question,
61
161260
2000
Odpowiedź na to pytanie
02:43
I think we can take something
62
163260
2000
pozwoli nam wynieść
02:45
extremely powerful away.
63
165260
2000
coś cennego.
02:47
And I think the most interesting way
64
167260
2000
Chyba najlepiej
02:49
to think about how all this is going on
65
169260
2000
jest myśleć o tym
02:51
is in terms of rewards.
66
171260
2000
w kategoriach nagród.
02:53
And specifically, it's in terms
67
173260
3000
Szczególnie intensywnych
02:56
of the very intense emotional rewards
68
176260
2000
nagród emocjonalnych,
02:58
that playing games offers to people
69
178260
2000
które gracze odczuwają
03:00
both individually
70
180260
2000
indywidualnie i zbiorowo.
03:02
and collectively.
71
182260
2000
indywidualnie i zbiorowo.
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
184260
2000
Jeśli przyjrzymy się, co się dzieje w głowach
03:06
when they are being engaged,
73
186260
2000
osób zaangażowanych w grę,
03:08
two quite different processes are occurring.
74
188260
3000
zobaczymy dwa procesy.
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
191260
3000
Z jednej strony - ochota.
03:14
This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
194260
3000
Ambicja i motywacja: "Zrobię coś by coś osiągnąć"
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
197260
2000
Z drugiej strony sympatia,
03:19
fun and affection
78
199260
2000
zabawa, zamiłowanie, zachwyt
03:21
and delight
79
201260
2000
zabawa, zamiłowanie, zachwyt
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
203260
2000
i latająca bestia z orkiem na grzbiecie.
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
205260
2000
To świetny obraz z World of Warcraft,
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
207260
3000
która ma ponad 10 mln graczy,
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
210260
3000
a wśród nich ja i moja żona.
03:33
And this kind of a world,
84
213260
2000
Taki świat, taka ogromna
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
215260
2000
latająca bestia, którą można ujeżdżać,
03:37
shows why games are so very good
86
217260
2000
pokazuje dlaczego gry
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
219260
3000
wzbudzają ochotę i sympatię.
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
222260
2000
Mają potężne możliwości.
03:44
It gives you great powers.
89
224260
2000
Zachwycają. Dają ci moc.
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
226260
3000
Zaspokajają ambicję, ale są też piękne.
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
229260
3000
To duża frajda, polatać sobie dookoła.
03:52
And so these combine to form
92
232260
2000
Wszystko to łączy się wywołując
03:54
a very intense emotional engagement.
93
234260
2000
głębokie zaangażowanie emocjonalne.
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
236260
3000
Ale nie to jest naprawdę interesujące.
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
239260
2000
Naprawdę interesujące jest to,
04:01
is what you can measure with it.
96
241260
2000
że w świecie wirtualnym można zmierzyć wszystko.
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
243260
3000
że w świecie wirtualnym można zmierzyć wszystko.
04:06
is everything.
98
246260
2000
Każde posunięcie,
04:08
Every single thing that every single person
99
248260
2000
wykonane przez każdego, wszędzie,
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
250260
3000
może zostać zmierzone.
04:13
The biggest games in the world today
101
253260
2000
Największe gry na świecie
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
255260
4000
zbierają dziś ponad miliard danych o graczach,
04:19
about their players, about what everybody does --
103
259260
2000
to znacznie więcej
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
261260
3000
niż dzięki stronie internetowej.
04:24
And this allows something very special
105
264260
3000
Dzięki temu w grach
04:27
to happen in games.
106
267260
2000
dzieje się coś szczególnego.
04:29
It's something called the reward schedule.
107
269260
3000
Nazywa się to harmonogramem nagrody.
04:32
And by this, I mean looking
108
272260
2000
Chodzi o przyglądanie się temu,
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
274260
2000
co robią miliony ludzi w grach
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
276260
2000
i uważne dobranie tempa,
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
278260
3000
rodzaju i intensywności nagród w grach,
04:41
to keep them engaged
112
281260
2000
by utrzymać zaangażowanie
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
283260
3000
przez długi czas i pomimo wysiłku.
04:46
Now, to try and explain this
114
286260
2000
Teraz, by wyjaśnić to rzeczowo,
04:48
in sort of real terms,
115
288260
3000
chciałbym omówić zadanie,
04:51
I want to talk about a kind of task
116
291260
2000
na które można się natknąć
04:53
that might fall to you in so many games.
117
293260
2000
w bardzo wielu grach:
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
295260
3000
idź i zdobądź określoną liczbę przedmiotów.
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
298260
2000
Powiedzmy, że moja misja
05:00
my mission is to get 15 pies
120
300260
3000
polega na zdobyciu 15 ciasteczek
05:03
and I can get 15 pies
121
303260
3000
a mogę je zdobyć
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
306260
2000
zabijając te śliczne stworki.
05:08
Simple game quest.
123
308260
2000
Proste zadanie z gry.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
310260
2000
Możecie myśleć o tym
05:12
as a problem about boxes.
125
312260
2000
jak o zadaniu ze skrzynkami.
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
314260
2000
Mam otwierać kolejne skrzynki.
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
316260
3000
Nie znam ich zawartości.
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
319260
3000
Otwieram je do uzbierania 15 ciastek.
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
322260
2000
Zatem o grze takiej jak World of Wacraft
05:24
you can think about it, if you like,
130
324260
2000
można myśleć jak o wielkim otwieraniu skrzynek.
05:26
as a great box-opening effort.
131
326260
3000
można myśleć jak o wielkim otwieraniu skrzynek.
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
329260
3000
Gry skłaniają do otwierania milionów skrzynek
05:32
getting better and better stuff in them.
133
332260
2000
i znajdowania coraz lepszych rzeczy.
05:34
This sounds immensely boring
134
334260
3000
Brzmi to jak straszne nudy,
05:37
but games are able
135
337260
2000
ale gry mogą uczynić to zajęcie
05:39
to make this process
136
339260
2000
ale gry mogą uczynić to zajęcie
05:41
incredibly compelling.
137
341260
2000
niewiarygodnie nieodpartym.
05:43
And the way they do this
138
343260
2000
Robią to poprzez połączenie
05:45
is through a combination of probability and data.
139
345260
3000
prawdopodobieństwa i danych.
05:48
Let's think about probability.
140
348260
2000
Pomyślmy o prawdopodobieństwie.
05:50
If we want to engage someone
141
350260
2000
Jeśli chcemy kogoś zająć
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
352260
3000
otwieraniem skrzynek celem znalezienia ciastek,
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
355260
2000
upewniamy się, że znalezienie ciastka
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
357260
2000
nie jest ani za łatwe, ani za trudne.
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
359260
2000
Co więc robimy?
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
361260
3000
Analizujemy 100 milionów otwieraczy skrzyń.
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
364260
3000
Dowiadujemy się, że szansa znalezienia ciastka
06:07
about 25 percent --
148
367260
2000
powinna wynosić 25%.
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
369260
3000
Wtedy nie będzie to ani za trudne, ani za łatwe.
06:12
It keeps people engaged.
150
372260
2000
Zaangażowanie się utrzyma.
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
374260
3000
Ale to nie wszystko - ciastek jest 15.
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
377260
2000
Mógłbym zrobić grę Piecraft,
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
379260
2000
w której chodziłoby o znajdowanie
06:21
or a thousand pies.
154
381260
2000
milionów, czy tysięcy, ciastek.
06:23
That would be very boring.
155
383260
2000
To byłoby strasznie nudne.
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
385260
2000
Optymalna ilość to 15.
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
387260
2000
Ilość między 5 a 20
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
389260
2000
zachęca do dalszych wysiłków.
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
391260
2000
Ale w skrzyniach są też inne rzeczy.
06:33
There's 100 percent up here.
160
393260
2000
Tego jesteśmy pewni.
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
395260
3000
Kiedy otworzymy skrzynkę jesteśmy pewni,
06:38
there's something in it, some little reward
162
398260
2000
że jakaś mała nagroda będzie w środku.
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
400260
2000
Coś co utrzyma zaangażowanie.
06:42
In most adventure games,
164
402260
2000
W większości gier to pieniądze
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
404260
3000
trochę doświadczenia,
06:47
But we don't just do that either.
166
407260
2000
ale na tym nie koniec.
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
409260
2000
W skrzyniach będą inne przedmioty
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
411260
2000
różniące się jakością i siłą nagradzania.
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
413260
3000
10% szans, że trafi się coś dobrego.
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
416260
2000
Mamy 0,1% szansy na coś wyjątkowego.
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
418260
3000
Mamy 0,1% szansy na coś wyjątkowego.
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
421260
3000
Siła nagrody jest dopasowana do przedmiotu.
07:04
And also, we say,
173
424260
2000
Dalej pytamy co z potworami:
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
426260
3000
"Czy świat ma roić się od milionów potworów?".
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
429260
3000
W danej chwili tylko kilka powinno być blisko.
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
432260
3000
Chce się iść dalej. Nie jest za łatwo, czy za trudno.
07:15
So all this is very powerful.
177
435260
2000
To potężne narzędzie.
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
437260
3000
W świecie wirtualnym to nie są prawdziwe skrzynki.
07:20
So we can do
179
440260
2000
Można więc zrobić
07:22
some rather amazing things.
180
442260
2000
inne ciekawe rzeczy.
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
444260
4000
Gdy otwierający skrzynki mają już po 13 ciasteczek
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
448260
3000
z piętnastu wymaganych,
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
451260
3000
ich uwaga odpływa, nudzą się, są rozdrażnieni.
07:34
They're not rational about probability.
184
454260
2000
Nie oceniają prawdopodobieństwa racjonalnie.
07:36
They think this game is unfair.
185
456260
2000
Myślą, że gra jest nie fair.
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
458260
2000
"Nie daje mi ostatnich ciasteczek. Poddam się".
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
460260
2000
Gdyby to były prawdziwe skrzynki,
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
462260
2000
niewiele można by zrobić, ale w grze można powiedzieć:
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
464260
4000
"Przy 13 ciastkach szanse rosną do 75%".
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
468260
2000
Popatrz jak ludzie się zachowują
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
470260
2000
i dostosuj świat do ich oczekiwań.
07:52
Our games don't always do this.
192
472260
2000
W grach nie zawsze tak się dzieje.
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
474260
2000
Jeśli zdobędziesz wyjątkowy przedmiot
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
476260
3000
z szansą 0,1%, kolejny taki długo ci się nie trafi,
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
479260
3000
dzięki temu na jakiś czas
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
482260
2000
pozostanie wyjątkowy i wartościowy.
08:04
And the point is really
197
484260
2000
Wyewoluowaliśmy tak,
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
486260
2000
by świat nas zaspokajał
08:08
in particular ways.
199
488260
2000
w konkretny sposób.
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
490260
3000
Przez setki tysięcy lat rozwijaliśmy się
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
493260
2000
szukając rzeczy pobudzających.
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
495260
2000
Jako inteligentne, ucywilizowane istoty
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
497260
3000
lubimy rozwiązywać problemy i uczyć się.
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
500260
2000
A teraz sami możemy być inżynierami
08:22
and build worlds
205
502260
2000
i budować światy,
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
504260
3000
które odpowiadają ewolucyjnym potrzebom.
08:27
So what does all this mean in practice?
207
507260
2000
Co to oznacza w praktyce?
08:29
Well, I've come up
208
509260
2000
Znalazłem siedem kwestii,
08:31
with seven things
209
511260
2000
które możemy zaczerpnąć z gier
08:33
that, I think, show
210
513260
2000
które możemy zaczerpnąć z gier
08:35
how you can take these lessons from games
211
515260
2000
i wykorzystać w świecie realnym.
08:37
and use them outside of games.
212
517260
3000
i wykorzystać w świecie realnym.
08:40
The first one is very simple:
213
520260
2000
Pierwsza kwestia jest bardzo prosta:
08:42
experience bars measuring progress --
214
522260
2000
pasek postępu.
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
524260
2000
Było to już doskonale opisane
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
526260
3000
przez Jesse Schella.
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
529260
3000
Badano to na Uniwersytecie Stanu Indiana.
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
532260
3000
To koncepcja, w myśl której zamiast
08:55
in little bits and pieces,
219
535260
2000
dawania ludziom ocen cząstkowych
08:57
you give them one profile character avatar
220
537260
2000
dajemy im jednego bohatera,
08:59
which is constantly progressing
221
539260
2000
którego doświadczenie stopniowo rośnie
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
541260
3000
w kroczkach, które ludzie odbierają jako własne.
09:04
And everything comes towards that,
223
544260
2000
Doświadczenie gracza rośnie i ma je on na własność.
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
546260
3000
Doświadczenie gracza rośnie i ma je on na własność.
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
549260
2000
Po drugie, różnorodne cele, krótko- i długoterminowe:
09:11
5,000 pies, boring,
226
551260
2000
Po drugie, różnorodne cele, krótko- i długoterminowe:
09:13
15 pies, interesting.
227
553260
2000
5 tys ciastek - nudno, 15 - ciekawie.
09:15
So, you give people
228
555260
2000
5 tys ciastek - nudno, 15 - ciekawie.
09:17
lots and lots of different tasks.
229
557260
2000
Ludzie muszą mieć różne zadania.
09:19
You say, it's about
230
559260
2000
Ludzie muszą mieć różne zadania.
09:21
doing 10 of these questions,
231
561260
2000
Raz "odpowiedz na 10 pytań",
09:23
but another task
232
563260
2000
ale innym razem
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
565260
2000
"przyjdź na 20 zajęć".
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
567260
3000
W kolejnym - współpracuj z innymi,
09:30
another task is showing you're working five times,
235
570260
3000
zaprezentuj swoją pracę pięć razy,
09:33
another task is hitting this particular target.
236
573260
2000
osiągnij konkretny cel.
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
575260
3000
Wszystko można podzielić na części,
09:38
that people can choose and do in parallel
238
578260
2000
które ludzie mogą robić równolegle
09:40
to keep them engaged
239
580260
2000
by utrzymywać zaangażowanie
09:42
and that you can use to point them
240
582260
2000
dzięki czemu można pokierować ich,
09:44
towards individually beneficial activities.
241
584260
3000
by robili rzeczy dla nich korzystne.
09:48
Third, you reward effort.
242
588260
2000
Po trzecie, nagradzajmy wysiłek.
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
590260
3000
Gry są w tym znakomite.
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
593260
3000
Za wysiłek dostaje się punkty.
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
596260
3000
Nie karzemy porażki.
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
599260
3000
Troszkę złota, troszkę doświadczenia...
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
602260
3000
Wszystko składa się na drobne wzmocnienia.
10:05
Fourth, feedback.
248
605260
2000
Po czwarte - wyniki.
10:07
This is absolutely crucial,
249
607260
2000
To kluczowe a świat wirtualny
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
609260
2000
wspaniale tego dostarcza.
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
611260
3000
Przyglądając się trudnym do rozwiązania
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
614260
2000
problemom dzisiejszego świata widzimy,
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
616260
3000
że ludziom trudno jest się uczyć,
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
619260
3000
jeśli nie wiążą skutków z działaniami.
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
622260
2000
Globalne ocieplenie, zanieczyszczenia -
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
624260
2000
powiązania są odległe w czasie i przestrzeni.
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
626260
2000
Trudno się tak czegoś nauczyć,
10:28
But if you can model things for people,
258
628260
2000
ale jeśli dostarczymy modelową sytuację,
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
630260
2000
którą ludzie mogą się bawić i manipulować
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
632260
2000
i w której pojawia się informacja zwrotna,
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
634260
2000
wtedy możemy się nauczyć, zobaczyć,
10:36
they can move on, they can understand.
262
636260
3000
zrozumieć, zadziałać.
10:39
And fifth,
263
639260
2000
Piąta kwestia - niepewność.
10:41
the element of uncertainty.
264
641260
2000
Doszliśmy, że tak powiem,
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
643260
3000
do neurologicznej żyły złota.
10:46
if you like,
266
646260
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:48
because a known reward
267
648260
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:50
excites people,
268
650260
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:52
but what really gets them going
269
652260
2000
Ale znacznie bardziej
10:54
is the uncertain reward,
270
654260
2000
ekscytuje ich nagroda nieznana,
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
656260
2000
ustawiona na odpowiednim poziomie niepewności.
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
658260
3000
ustawiona na odpowiednim poziomie niepewności.
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
661260
3000
To 25%. To rozpala mózg.
11:04
And if you think about
274
664260
2000
Dzięki wprowadzeniu
11:06
using this in testing,
275
666260
2000
kontrolowanego elementu przypadkowości
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
668260
2000
kontrolowanego elementu przypadkowości
11:10
in all forms of testing and training,
277
670260
2000
w zadaniach treningowych,
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
672260
2000
można zwiększyć zaangażowanie
11:14
by tapping into this very powerful
279
674260
2000
dzięki temu potężnemu ewolucyjnemu mechanizmowi.
11:16
evolutionary mechanism.
280
676260
2000
dzięki temu potężnemu ewolucyjnemu mechanizmowi.
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
678260
2000
Kiedy nie wiemy czegoś na pewno,
11:20
we get really excited about it.
282
680260
2000
jesteśmy tym podekscytowani.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
682260
2000
Chcemy dowiedzieć się więcej.
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
684260
2000
Jak pewnie wiecie, neuroprzekaźnikiem
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
686260
2000
związanym z uczeniem się jest dopamina.
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
688260
3000
Wiąże się z poszukiwaniem nagrody.
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
691260
3000
Na Uniwersytecie w Bristolu
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
694260
3000
zarysowuje się coś niezwykłego...
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
697260
3000
Jesteśmy w stanie modelować
11:40
dopamine levels in the brain.
290
700260
2000
poziomy dopaminy w mózgu.
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
702260
2000
Przewidujemy kiedy się uczymy,
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
704260
3000
okresy wzmożonego zaangażowania,
11:47
these windows, these windows of time,
293
707260
2000
okienka, w których uczenie się
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
709260
3000
może być przyspieszone.
11:52
And two things really flow from this.
295
712260
2000
Płyną z tego dwie korzyści.
11:54
The first has to do with memory,
296
714260
2000
Pierwsza dotyczy pamięci:
11:56
that we can find these moments.
297
716260
2000
określamy kiedy zapamiętywanie
11:58
When someone is more likely to remember,
298
718260
2000
staje się bardziej prawdopodobne,
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
720260
2000
by wtedy dać nagrodę.
12:02
And the second thing is confidence,
300
722260
2000
Druga rzecz to pewność,
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
724260
2000
że obserwacja reakcji graczy na nagrody
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
726260
3000
pokaże jak ludzie stają się odważniejsi,
12:09
more willing to take on difficulty,
303
729260
2000
kiedy chętniej podejmują ryzyko i trud,
12:11
harder to discourage.
304
731260
2000
czy rzadziej się zniechęcają.
12:13
This can all seem very sinister.
305
733260
2000
Może wydawać się to złowieszcze.
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
735260
2000
"To manipulacja, jesteśmy uzależnieni".
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
737260
2000
Dużo się mówi o uzależnieniu,
12:19
There are real concerns there.
308
739260
2000
ludzie żywią realne obawy.
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
741260
2000
Ale najsilniejszym neurologicznym stymulatorem są inni ludzie.
12:23
is other people.
310
743260
2000
Ale najsilniejszym neurologicznym stymulatorem są inni ludzie.
12:25
This is what really excites us.
311
745260
3000
To nas naprawdę nakręca.
12:28
In reward terms, it's not money;
312
748260
2000
Nie pieniądze - choć są miłe.
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
750260
3000
W kategoriach nagrody
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
753260
2000
to robienie czegoś razem,
12:35
watching us, collaborating with us.
315
755260
2000
obserwowanie i współpraca.
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
757260
2000
Opowiem wam historię z 1999 roku
12:39
a video game called EverQuest.
317
759260
2000
o grze Everquest.
12:41
And in this video game,
318
761260
2000
Trzeba było zabić dwa duże smoki.
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
763260
3000
Trzeba było zabić dwa duże smoki.
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
766260
3000
Wymagało to współpracy 42 osób.
12:49
That's a problem
321
769260
2000
Ale ze smoków
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
771260
3000
wypadały tylko 2-3 fajne przedmioty.
12:54
So players addressed this problem
323
774260
3000
Gracze sami zajęli się tym problemem
12:57
by spontaneously coming up with a system
324
777260
2000
przez stworzenie przejżystego i uczciwego
12:59
to motivate each other,
325
779260
2000
przez stworzenie przejżystego i uczciwego
13:01
fairly and transparently.
326
781260
2000
systemu motywacyjnego.
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
783260
3000
Płacili sobie wirtualną walutą:
13:06
they called "dragon kill points."
328
786260
3000
punktami za zabicie smoka.
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
789260
2000
Za każdą walkę ze smokiem
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
791260
2000
dostawało się te punkty.
13:13
They tracked these on a separate website.
331
793260
2000
Punkty były nanoszone
13:15
So they tracked their own private currency,
332
795260
2000
na stronie internetowej.
13:17
and then players could bid afterwards
333
797260
2000
Potem fajne przedmioty
13:19
for cool items they wanted --
334
799260
2000
licytowało się za te punkty.
13:21
all organized by the players themselves.
335
801260
2000
Wszystko organizowane przez graczy.
13:23
Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
803260
3000
To sprawdza się nie tylko w Everquest,
13:26
but that today, a decade on,
337
806260
2000
ale również dziś, 10 lat później,
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
808260
3000
w grach z podobnymi zadaniami
13:31
uses a version of this system --
339
811260
2000
miliony ludzi wykorzystują
13:33
tens of millions of people.
340
813260
2000
jakiś wariant tego systemu.
13:35
And the success rate
341
815260
2000
Działa on niemal w stu procentach.
13:37
is at close to 100 percent.
342
817260
2000
Działa on niemal w stu procentach.
13:39
This is a player-developed,
343
819260
2000
Jest to przykład działania
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
821260
3000
niezwykle wymyślnego,
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
824260
2000
dobrowolnego, stworzonego
13:46
player behavior.
346
826260
2000
i utrzymywanego przez graczy.
13:50
And I just want to end by suggesting
347
830260
2000
Na koniec zasugeruję
13:52
a few ways in which these principles
348
832260
2000
jak można to wykorzystać
13:54
could fan out into the world.
349
834260
2000
w prawdziwym świecie.
13:56
Let's start with business.
350
836260
2000
Zacznę od biznesu.
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
838260
2000
Zaczynamy dostrzegać problemy
14:00
around something like business are
352
840260
2000
w kwestiach około-biznesowych:
14:02
recycling and energy conservation.
353
842260
2000
recyklingu i oszczędzania energii.
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
844260
2000
Widzimy, jak powstają technologie,
14:06
like real-time energy meters.
355
846260
2000
na przykład mierniki energii.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
848260
2000
Patrzę na to i myślę,
14:10
we could take that so much further
357
850260
3000
że moglibyśmy pójść dużo dalej
14:13
by allowing people to set targets
358
853260
2000
dzięki ustanawianiu odpowiednich celów,
14:15
by setting calibrated targets,
359
855260
2000
dzięki ustanawianiu odpowiednich celów,
14:17
by using elements of uncertainty,
360
857260
3000
wprowadzeniu elementu niepewności,
14:20
by using these multiple targets,
361
860260
2000
zastosowaniu różnorodności,
14:22
by using a grand, underlying reward and incentive system,
362
862260
3000
używaniu systemu nagród
14:25
by setting people up
363
865260
2000
i współpracy grupowej.
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
867260
2000
Poszczególne grupy mogłyby
14:29
to collaborate and compete,
365
869260
2000
współpracować i rywalizować,
14:31
to use these very sophisticated
366
871260
2000
by wykorzystać mechanizmy
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
873260
2000
działania grupowego i motywacji.
14:35
In terms of education,
368
875260
2000
Jeżeli chodzi o edukację,
14:37
perhaps most obviously of all,
369
877260
2000
co chyba najbardziej oczywiste,
14:39
we can transform how we engage people.
370
879260
3000
można wpłynąć na zaangażowanie.
14:42
We can offer people the grand continuity
371
882260
2000
Możemy zaoferować ludziom
14:44
of experience and personal investment.
372
884260
3000
ciągłość doświadczenia i osobistego wkładu.
14:47
We can break things down
373
887260
2000
Możemy podzielić wszystko
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
889260
2000
na odpowiednio małe zadania.
14:51
We can use calculated randomness.
375
891260
2000
Możemy użyć zmienności losowej.
14:53
We can reward effort consistently
376
893260
2000
Możemy nagradzać wysiłki
14:55
as everything fields together.
377
895260
3000
na drodze do wykonania zadania,
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
898260
2000
wykorzystać te zachowania grupowe,
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
900260
3000
które wykształcają się, gdy ludzie grają razem,
15:03
these really quite unprecedentedly complex
380
903260
3000
a to bardzo złożona współpraca.
15:06
cooperative mechanisms.
381
906260
2000
Na szczeblu rządowym
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
908260
2000
myślałem na przykład o tym,
15:10
is the U.S. government, among others,
383
910260
3000
że rząd Stanów Zjednoczonych
15:13
is literally starting to pay people
384
913260
2000
płaci ludziom za zrzucenie wagi.
15:15
to lose weight.
385
915260
2000
płaci ludziom za zrzucenie wagi.
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
917260
2000
Nagrody finansowe są używane
15:19
to tackle the great issue of obesity.
387
919260
2000
w walce z problemem otyłości.
15:21
But again, those rewards
388
921260
2000
Ale mogłyby być one lepiej dobrane,
15:23
could be calibrated so precisely
389
923260
3000
Ale mogłyby być one lepiej dobrane,
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
926260
3000
gdybyśmy użyli wiedzy
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
929260
3000
dostarczanej przez gry...
15:32
to take the data, to take the observations,
392
932260
2000
Gdybyśmy zebrali obserwacje z milionów godzin gry
15:34
of millions of human hours
393
934260
2000
Gdybyśmy zebrali obserwacje z milionów godzin gry
15:36
and plow that feedback
394
936260
2000
aby jeszcze bardziej podnieść poziom zaangażowania.
15:38
into increasing engagement.
395
938260
2000
aby jeszcze bardziej podnieść poziom zaangażowania.
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
940260
3000
Właśnie z tym słowem was zostawię.
15:43
that I want to leave you with.
397
943260
2000
Zaangażowanie.
15:45
It's about how individual engagement
398
945260
2000
Psychologiczne i neurologiczne wnioski
15:47
can be transformed
399
947260
2000
Psychologiczne i neurologiczne wnioski
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
949260
3000
z obserwacji graczy mogą podnieść
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
952260
3000
poziom indywidualnego zaangażowania.
15:55
But it's also about collective engagement
402
955260
3000
Ale chodzi też o zaangażowanie grupowe,
15:58
and about the unprecedented laboratory
403
958260
3000
gdyż gry dają możliwość zrozumienia
16:01
for observing what makes people tick
404
961260
2000
gdyż gry dają możliwość zrozumienia
16:03
and work and play and engage
405
963260
2000
co ludzi nakręca, jak pracują,
16:05
on a grand scale in games.
406
965260
3000
jak grają, czemu się angażują.
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
968260
3000
Jeśli przyjrzymy się temu,
16:11
and see how to turn them outwards,
408
971260
2000
nauczymy czegoś i użyjemy w świecie,
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
973260
3000
zauważymy, że mamy w rękach coś przełomowego.
16:16
Thank you very much.
410
976260
2000
zauważymy, że mamy w rękach coś przełomowego.
16:18
(Applause)
411
978260
4000
Bardzo dziękuję. (Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7