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

Colin Camerer: Neurociência, teoria dos jogos, macacos

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2013-03-28 ・ TED


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Colin Camerer: Neurociência, teoria dos jogos, macacos

186,287 views ・ 2013-03-28

TED


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00:00
Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Thu-Huong Ha
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7000
Tradutor: Isabel Villan Revisor: Gislene Kucker Arantes
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
1
12857
2373
Vou falar sobre o cérebro que cria estratégias.
Vamos usar uma combinação não comum de ferramentas
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
da teoria dos jogos e da neurociência
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
4
19278
3270
para entender como as pessoas interagem socialmente quando valores estão em jogo.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
5
22572
3472
Bem, a teoria dos jogos, originalmente, é um ramo da matemática aplicada,
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
6
26068
3428
usado principalmente na economia e na ciência política, um pouquinho na biologia,
que nos dá uma taxinomia matemática da vida social
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
e prevê o que as pessoas provavelmente farão
00:34
and believe others will do
9
34730
1316
e aquilo que acreditam que outros farão,
nos caso em que as ações de cada um afetam os outros.
00:36
in cases where everyone's actions affect everyone else.
10
36070
2973
Há muitas coisas: competição, cooperação, barganha,
00:39
That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining,
11
39067
3685
00:42
games like hide-and-seek and poker.
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42776
2352
jogos como esconde-esconde e pôquer.
00:45
Here's a simple game to get us started.
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45954
1933
Aqui está um jogo simples para começarmos.
00:47
Everyone chooses a number from zero to 100.
14
47911
2464
Cada um escolhe um número de zero a 100,
00:50
We're going to compute the average of those numbers,
15
50399
2460
vamos calcular a média desses números,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
16
52883
4039
e aquele que estiver mais próximo de dois terços da média ganha o prêmio determinado.
00:56
So you want to be a little bit below the average number
17
56946
2746
Assim sendo, você quer estar um pouquinho abaixo da média,
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
mas não muito abaixo, e todos os outros também querem estar
01:00
and everyone else wants to be a little bit below the average number as well.
19
60892
3621
um pouquinho abaixo da média.
Pense no que você poderia escolher.
01:04
Think about what you might pick.
20
64537
1547
Enquanto pensa, isto é um modelo de brinquedo de algo como
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
vender no mercado de ações quando o mercado está em alta. Certo?
01:10
during a rising market:
23
70371
1618
Você não quer vender cedo demais, porque deixa de lucrar,
01:12
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
24
72013
3110
mas não quer esperar demais
01:15
but you don't want to wait too late, to when everyone else sells,
25
75147
3048
até quando todos vendem, disparando uma quebra.
01:18
triggering a crash.
26
78219
1225
Você quer ficar um pouquinho adiante da concorrência, mas não muito adiante.
01:19
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
Ok, aqui estão duas teorias sobre como as pessoas podem pensar sobre isso,
01:23
OK, here's two theories about how people might think about this,
28
83072
3085
depois veremos alguns dados.
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
Parte disso soará familiar porque você provavelmente está pensando
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
dessa forma. Estou usando minha teoria do cérebro para ver.
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
Muitas pessoas dizem: "Realmente não sei o que as pessoas vão escolher,
então acho que a média será 50."
01:36
so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all --
34
96222
3527
Elas não estão sendo nada estratégicas.
01:39
and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33."
35
99773
2062
"Escolherei dois terços de 50. Isso dá 33." Esse é um começo.
01:41
That's a start.
36
101859
1154
Outras pessoas que são um pouco mais sofisticadas,
01:43
Other people, who are a little more sophisticated,
37
103037
2389
usando mais a memória de trabalho,
01:45
using more working memory,
38
105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
dizem: "Acho que as pessoas escolherão 33 porque vão escolher uma alternativa para 50,
01:48
because they're going to pick a response to 50,
40
108368
2211
então escolherei 22, que são dois terços de 33."
01:50
and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33."
41
110603
2298
01:52
They're doing one extra step of thinking, two steps.
42
112925
2567
Elas estão dando um passo a mais na forma de pensar, dois passos.
01:55
That's better.
43
115913
1204
Isso é melhor. E claro, em princípio,
01:57
Of course, in principle, you could do three, four or more,
44
117141
2727
você poderia ter três, quatro ou mais,
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
mas começa a ficar muito difícil.
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
Exatamente como na linguagem e em outros domínios, sabemos que é difícil para as pessoas analisar
02:03
we know that it's hard for people to parse very complex sentences
47
123817
3065
sentenças muito complexas com um tipo de estrutura repetitiva.
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
A propósito, isto é chamado de teoria da hierarquia cognitiva.
02:08
This is called the cognitive hierarchy theory,
49
128221
2149
É algo em que tenho trabalhado, e mais algumas outras pessoas,
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 ela indica um tipo de hierarquia em que
02:14
along with some assumptions about how many people stop at different steps
52
134461
3439
algumas assunções sobre quantas pessoas param em diferentes etapas
e como as etapas do pensamento são afetadas
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
por muitas variáveis interessantes e em pessoas diferentes, como veremos a seguir.
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
Uma teoria muito diferente, muito mais popular, e mais velha,
02:23
A very different theory, a much more popular one and an older one,
56
143647
3138
devido amplamente à fama de "A Beautiful Mind", de John Nash,
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
é a chamada análise de equilíbrio.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
59
151421
2813
Então, se você já fez um curso de teoria dos jogos em qualquer nível,
você já aprendeu um pouquinho sobre isso.
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
Um equilíbrio é um estado matemático no qual todos
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
imaginaram exatamente o que as outras pessoas farão.
É um conceito muito útil, mas, relativamente ao comportamento,
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally, it may not exactly explain
64
162603
2054
pode não explicar exatamente o que as pessoas fazem
02:44
what people do the first time they play these types of economic games
65
164681
3274
na primeira vez em que jogam esses tipos de jogos econômicos
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
ou em situações do mundo real.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
67
169924
2801
Neste caso, o equilíbrio faz uma previsão muito ousada,
02:52
which is: everyone wants to be below everyone else,
68
172749
2709
que é: todo mundo quer estar abaixo de todos os outros,
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
portanto apostarão no zero.
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
Vejamos o que acontece. Este experimento foi feito muitas, muitas vezes.
02:58
This experiment's been done many, many times.
71
178904
2107
Alguns dos primeiros foram feitos nos anos 90,
03:01
Some of the earliest ones were done in the '90s
72
181035
2202
por mim e Rosemarie Nagel e por outros.
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
Este é um belo conjunto de dados de 9.000 pessoas que se inscreveram
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
em três jornais e revistas que tinham um concurso.
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
O concurso dizia: envie seus números
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
77
192947
3334
e quem mais se aproximar dos dois terços da média receberá um grande prêmio.
Como podem ver, há tantos dados aqui, vocês podem ver os picos claramente.
03:16
As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
Há um pico em 33. Essas são as pessoas fazendo a etapa um.
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
Há um outro pico visível em 22.
E notem, a propósito, que a maioria das pessoas escolhem números exatamente ao redor deles.
03:25
Notice, by the way, most people pick numbers right around there;
81
205043
3016
Não necessariamente escolhem exatos 33 e 22.
03:28
they don't necessarily pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
Há uma certa concentração ao redor deles.
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
Mas você pode ver esses picos que aí estão.
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
Há um outro grupo de pessoas que parece ter
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
um entendimento forte da análise do equilíbrio,
03:35
who seem to have a firm grip on equilibrium analysis,
86
215706
2487
porque estão escolhendo zero ou um.
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
Mas eles perdem, certo?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
89
221648
3384
Porque escolher um número tão baixo é, na verdade, uma escolha ruim,
se as outras pessoas não estiverem também fazendo a análise do equilíbrio.
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
Portanto, eles são espertos, mas ruins.
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(Risadas)
03:51
Where are these things happening in the brain?
93
231606
2467
Onde essas coisas estão acontecendo no cérebro?
Um estudo, de Coricelli e Nagel, fornece uma resposta realmente interessante e perspicaz.
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
Eles fizeram com que pessoas jogassem este jogo,
enquanto eram escaneadas por ressonância magnética,
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
e sob duas condições: em alguns experimentos,
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
era informado que você estava jogando com outra pessoa
04:04
"You're playing another person who's playing right now.
98
244241
2597
neste momento e nós vamos comparar
04:06
We'll match up your behavior at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
seu comportamento no final e pagar-lhe, se você vencer.
Em outras experiências, diziam-lhes: você está jogando com um computador.
04:09
In other trials, they're told, "You're playing a computer,
100
249889
2728
Estão escolhendo aleatoriamente.
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
Então o que veem aqui é uma subtração
04:14
So what you see here is a subtraction of areas
102
254189
2162
das áreas nas quais há mais atividade cerebral,
04:16
in which there's more brain activity when you're playing people
103
256375
2959
quando você está jogando com pessoas, comparada com jogar com o computador.
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 você observa atividade em algumas regiões que vimos hoje,
córtex pré-frontal medial, dorsomedial, no entanto, aqui em cima,
04:23
medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate,
107
265793
2392
córtex pré-frontal ventromedial,
cingulado anterior, uma área que está envolvida
04:28
an area that's involved in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
em muitos tipos de conflitos de decisão, como se você estivesse jogando "Simon Says",
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
e também a junção temporo-parietal direita e esquerda.
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 essas são áreas seguramente conhecidas
como parte do que é chamado de circuito da "teoria da mente"
04:39
part of what's called a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
ou "circuito da mentalização".
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
Isto é, trata-se de um circuito que é usado para imaginar o que outras pessoas poderiam fazer.
04:46
These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
Assim, esses foram alguns dos primeiros estudos para observar isto
ligados à teoria dos jogos.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
116
290778
2246
O que acontece com os tipos de uma e duas etapas?
Então classificamos as pessoas pelo que escolheram,
04:53
So, we classify people by what they picked,
117
293048
2251
e, a seguir, observamos as diferenças entre
04:55
and then we look at the difference between playing humans versus computers,
118
295323
3530
jogar com humanos contra jogar com computadores,
04:58
which brain areas are differentially active.
119
298877
2065
quais áreas cerebrais são diferencialmente ativas.
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
No topo, você vê os jogadores de uma etapa.
Quase não há diferença.
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
A razão é: eles estão tratando as outras pessoas como um computador, e o cérebro também está.
05:04
The reason is, they're treating other people like a computer,
122
304367
2877
Nos jogadores abaixo, você vê toda a atividade no PFC (córtex pré-frontal) dorsomedial
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
Assim, sabemos que aqueles jogadores de duas etapas estão fazendo algo de modo diferente.
05:11
So we know the two-step players are doing something differently.
125
311490
3007
Agora, se você voltasse e dissesse: "O que podemos fazer com essa informação?",
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
você poderia ser capaz de olhar para a atividade cerebral e dizer:
05:16
You might be able to look at brain activity and say,
127
316546
2441
"Esta pessoa vai ser um bom jogador de pôquer"
05:19
"This person will be a good poker player," or "This person's socially naive."
128
319011
3643
ou "Esta pessoa é socialmente ingênua",
e também poderíamos ser capazes de estudar coisas
05:22
We might also be able to study things like development of adolescent brains
129
322678
3535
como o desenvolvimento de cérebros adolescentes,
já que temos uma ideia de onde existe esse circuito.
05:26
once we have an idea of where this circuitry exists.
130
326237
2437
Ok. Prepare-se.
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
Estou poupando algo da atividade cerebral para você,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
133
331998
2737
porque você não precisar usar suas células detectoras.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
134
334759
3262
Você deveria usar essas células para pensar cuidadosamente sobre este jogo.
Este é um jogo de barganhas.
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
Dois jogadores, que estão sendo escaneados usando eletrodos de EEG,
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
137
342623
2778
vão barganhar de um a seis dólares.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money.
138
345425
2683
Se conseguirem fazer isso em 10 segundos, vão realmente ganhar o dinheiro.
Se os 10 segundos se esgotarem e eles não tiverem feito o acordo, ganham nada.
05:48
If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
Este é um tipo de erro conjunto.
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
A questão é que um jogador, à esquerda,
05:55
is informed about how much on each trial there is.
142
355592
2349
é informado de quanto há em cada jogada.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
143
357965
2718
Eles jogam muitas vezes com diferentes quantias cada vez.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
144
360707
2097
Neste caso, sabem que há quatro dólares.
06:02
The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows.
145
362828
3600
O jogador não informado não sabe,
mas eles sabem que o jogador informado sabe.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
146
366452
2195
Então o desafio do jogador não informado é:
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
"Este cara está realmente sendo honesto
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
ou está me dando um oferta muito baixa
06:11
in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
para me fazer pensar que há somente um ou dois dólares para dividir?".
caso em que deve rejeitá-la e não fazer acordo.
06:15
in which case they might reject it and not come to a deal.
150
375596
2719
Portanto, há alguma tensão aqui entre tentar obter o máximo de dinheiro
06:18
So there's some tension here between trying to get the most money
151
378339
3053
e tentar induzir o outro jogador a dar-lhe mais.
06:21
but trying to goad the other player into giving you more.
152
381416
2675
E a forma como barganham é indicando em uma linha de números
06:24
And the way they bargain is to point on a number line
153
384115
2478
que vão de zero a seis dólares,
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
e estão barganhando quanto o jogador não informado ganha
06:28
They're bargaining over how much the uninformed player gets,
155
388320
2834
e o jogador informado fica com o restante.
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
Assim, isto é como uma negociação salarial
06:33
So this is like a management-labor negotiation
157
393203
2144
na qual os trabalhadores não sabem quanto lucro
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
a empresa tem, certo,
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
160
400355
2435
e eles querem resistir por mais dinheiro,
06:42
but the company might want to create the impression
161
402814
2396
mas a empresa poderia querer criar a impressão
de que há muito pouco para dividir: "Estou dando a vocês o máximo que posso."
06:45
that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
162
405234
2960
Primeiro alguma encenação. Então um grupo de indivíduos forma pares, jogam cara a cara.
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
Temos outros dados em que eles jogam através de computadores.
Essa é uma diferença interessante, como podem imaginar.
06:54
That's an interesting difference, as you might imagine.
165
414110
2574
E um grupo de pares cara a cara
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
concorda em dividir o dinheiro igualmente toda vez.
06:58
agree to divide the money evenly every single time.
167
418506
2727
Chato. Não é interessante com os neurônios.
07:01
Boring. It's just not interesting neurally.
168
421257
2662
É bom para eles. Conseguem muito dinheiro.
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
Mas estamos interessados em, digamos,
07:08
Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
quando desacordos ocorrem contra não ocorrem?
07:11
So this is the other group of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
Este é o outro grupo de indivíduos que discorda frequentemente.
Eles têm uma chance de -- eles disputam, discordam
07:14
They bicker and disagree and end up with less money.
173
434683
3477
e acabam com menos dinheiro.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
Eles podem ser qualificados para estar no show de TV "Real Housewives".
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
Você vê, à esquerda,
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 a quantia a dividir é um, dois ou três dólares,
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
eles discordam cerca de metade do tempo,
07:28
when it's four, five, six, they agree quite often.
179
448294
2351
e quando a quantia é quatro, cinco, seis, eles concordam muito frequentemente.
07:30
This turns out to be something that's predicted
180
450669
2199
Isto se transforma em algo que é previsível
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
por um tipo de teoria dos jogos muito complicado,
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
182
454877
3107
você deveria se formar na CalTech para aprender.
É meio complicado demais para explicar agora,
07:38
It's a little too complicated to explain right now,
183
458008
2388
mas a teoria diz que essa configuração meio que deveria ocorrer.
07:40
but the theory tells you that this shape should occur.
184
460420
2643
Sua intuição pode lhe dizer isso também.
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
Agora vou mostrar-lhes o resuldado do registro de EEG.
Muito complicado. O esquema do cérebro à direita
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic is the uninformed person,
188
469239
2392
é da pessoa não informada, e o da esquerda é do informado.
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
Lembre-se de que escaneamos ambos os cérebros ao mesmo tempo,
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
portanto podemos questionar a atividade sincronizada
em áreas similares ou diferentes simultaneamente,
07:58
in similar or different areas simultaneously,
192
478142
3016
como se você quisesse estudar uma conversa
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 estivesse escaneando duas pessoas conversando uma com a outra
e esperasse atividade comum em regiões da linguagem,
08:06
You'd expect common activity in language regions
195
486073
2258
quando, na verdade, eles estão meio que ouvindo e comunicando.
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
As setas conectam regiões que estão ativas ao mesmo tempo,
08:10
So the arrows connect regions that are active at the same time.
197
490340
3831
e a direção em que vão as setas
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
é da região que está ativa primeiro,
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
200
498331
3795
e as setas váo para a região que está ativada depois.
Neste caso, se você olha atentamente,
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
a maioria das setas vai da direita para a esquerda.
Isto é, parece que a atividade cerebral do não informado
08:26
That is, it looks as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
está acontecendo primeiro,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
205
511211
3852
sendo, então, seguida pela atividade no cérebro informado.
A propósito, estas foram experiências nas quais os acordos foram feitos.
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
Esta é dos dois primeiros segundos.
08:40
We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in,
208
520343
3156
Não terminamos de analisar estes dados,
ainda estamos examinando, mas esperamos
08:43
but the hope is that we can say something in the first couple of seconds
209
523523
3408
poder dizer algo nos primeiros segundos,
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
se eles farão um acordo ou não,
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
211
528942
3005
o que poderia ser muito útil quando pensamos em evitar litígios,
divórcios horríveis e coisas assim.
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
Esses são todos casos em que muito valor é perdido
08:53
Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
por demoras e impasses.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
214
538630
2164
Aqui está o caso em que ocorre desacordo.
09:00
You can see it looks different than the one before.
215
540818
2394
Você pode ver que parece diferente do anterior.
Há muito mais setas.
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
Isso significa que os cérebros estão sincronizados
mais estreitamente em termos de atividade simultânea,
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 as setas vão claramente da esquerda para a direita.
Isto é, o cérebro informado parece estar decidindo:
09:11
That is, the informed brain seems to be deciding,
220
551147
2288
"Provavelmente não teremos acordo aqui."
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 depois mais tarde há atividade no cérebro não informado.
09:18
Next, I'm going to introduce you to some relatives.
223
558799
2404
A seguir, vou apresentar-lhes alguns parentes.
Eles são peludos, malcheirosos, rápidos e fortes.
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
Você pode estar pensando na última reunião do Dia de Ação de Graças.
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
Talvez, se você tivesse um chimpanzé com você.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
Charles Darwin, eu e você surgimos da mesma árvore genealógica
dos chimpanzés, aproximadamente cinco milhões de anos atrás.
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
Eles ainda são nossos parentes genéticos mais próximos.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
Compartilhamos 98.8 por cento dos genes.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
232
578502
2961
Compartilhamos mais genes com eles do que zebras compartilham com cavalos.
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
E somos também seus primos mais próximos.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
234
583421
2621
Eles têm mais relação genética conosco que com gorilas.
09:46
So, how humans and chimpanzees behave differently
235
586066
2739
Assim, humanos e chimpanzés comportarem-se diferentemente
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
pode nos dizer muito sobre a evolução do cérebro.
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
Este é um teste de memória surpreendente,
09:53
from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute,
238
593650
2792
do Primate Research Institute, em Nagoya, Japão.
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
onde fizeram muitas dessas pesquisas.
09:58
This goes back a ways. They're interested in working memory.
240
598493
2824
Isso ocorre há longo tempo. Eles estão interessados na memória de trabalho.
O chimpanzé vai ver, observem com cuidado,
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
eles vão ver 200 milissegundos de exposição
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
-- isso é rápido, são oito quadros de filme --
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
dos números um, dois, três, quatro, cinco.
10:08
Then they disappear and are replaced by squares,
244
608690
2245
Então desaparecem e são substituídos por quadrados,
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
e eles têm que pressionar os quadrados
10:12
that correspond to the numbers from low to high
246
612610
2200
que correspondem aos números do mais baixo para o mais alto,
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
para ganhar a recompensa de maçã.
Vejamos como conseguem fazer isso.
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
Este é um chimpanzé jovem. Os jovens
10:29
The young ones are better than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
são melhores que os velhos, exatamente como humanos.
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
Eles têm bastante experiência, porque fizeram isso
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
centenas e centenas de vezes.
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
Claro que há um grande efeito do treino, como podem imaginar.
10:37
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(Risadas)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very blasé and effortless.
256
641426
2148
Podem notar que eles estão bastante indiferentes e meio que não se esforçam.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
Eles não apenas conseguem fazer isso muito bem como ainda o fazem de uma forma meio indolente.
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
Certo? Quem pensa que poderia bater os chimpanzés?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
Errado. (Risadas)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
Podemos tentar. Talvez tentemos.
10:54
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through
263
654899
3994
Ok, a parte seguinte deste estudo,
vou passar rapidamente,
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
é baseada em uma ideia de Tetsuro Matsuzawa.
11:01
He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
Ele teve uma ideia ousada de que - ele a chamou de hipótese da troca cognitiva.
Sabemos que os chimpanzés são mais rápidos e mais fortes.
11:05
We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status.
266
665061
3482
Também são obcecados com status.
Sua ideia foi: talvez eles preservem atividades cerebrais
11:08
His thought was, maybe they've preserved brain activities
267
668567
2681
e as ponham em prática nos desenvolvimentos
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
que são muito, muito importantes para eles
negociarem status e vencer,
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
270
676738
2992
o que é algo como o pensamento estratégico durante uma competição.
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
Vamos verificar isso
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
fazendo com que os chimpanzés joguem um jogo
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
tocando duas telas sensíveis.
11:26
The chimps are interacting with each other through the computers.
274
686499
3060
Na verdade, os chimpanzés estão interagindo um com outro através de computadores.
Eles vão pressionar à direita ou à esquerda.
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
Um chimpanzé é chamado de combinador.
Eles vencem se pressionam à esquerda, à esquerda,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
como alguém encontrando o outro no jogo de esconde-esconde, ou à direita, à direita.
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
O opositor quer a incompatibilidade.
Eles querem pressionar a tela oposta do chimpanzé.
11:39
they want to press the opposite screen of the chimp.
279
699256
2699
11:41
And the rewards are apple cube rewards.
280
701979
2472
E a recompensa são cubos de maçã.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
704475
2327
Aqui está como os teóricos dos jogos veem estes dados.
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
Este é um gráfico do percentual de vezes
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
que o combinador escolheu certo no eixo X,
11:51
and the percentage of times they picked right
284
711102
2154
e o percentual de vezes que previram corretamente
pelo opositor no eixo 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
Uma questão aqui é o comportamento da dupla de jogadores,
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
718862
2196
um tentando combinar, um tentando não fazê-lo.
12:01
The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
O quadrado NE no centro -- na verdade NE, CH e QRE ---
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
esses são três teorias diferentes do equilíbrio Nash, e outros,
informa o que a teoria prevê,
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
que é eles devem combinar meio a meio,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
731427
2427
porque, se você joga demais à esquerda, por exemplo,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
733878
2966
posso tirar vantagem de, se sou o opositor, jogar à direita.
12:16
And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle --
294
736868
2972
E como podem ver, os chimpanzés, cada chimpanzé é um triângulo,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
739864
2659
estão ao redor, pairando ao redor dessa previsão.
Agora alteramos a recompensa.
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
Na verdade, vamos fazer a esquerda, a recompensa à esquerda para o combinador, um pouco maior.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
Agora conseguem três cubos de maçã.
12:29
Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
Teoricamente nos jogos, isso deveria fazer o comportamento do opositor mudar,
porque o que acontece é que, o opositor pensará:
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward,
300
753264
3507
oh, esse cara vai para a recompensa maior,
então vou para a direita, para ter certeza de que ele não a consiga.
12:36
so I'll go to the right, make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
E como podem ver, o comportamento deles se altera
12:39
And as you can see, their behavior moves up
302
759347
2028
na direção dessa mudança no equilíbrio 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
No final, mudamos a recompensa mais uma vez.
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
Agora são quatro cubos de maçã,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
e o comportamento deles novamente se altera em direção ao equilíbrio Nash.
Está espalhado, mas se você faz a média dos chimpanzés,
12:50
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
307
770520
2674
eles estão muito, muito perto, dentro de .01.
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
De fato, estão mais próximos do que qualquer outra espécie que observamos.
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 os humanos? Vocês pensam que são mais espertos que um chimpanzé?
Aqui estão dois grupos humanos em verde e azul.
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
Eles estão mais próximos ao meio a meio. Não estão respondendo às recompensas tão prontamente.
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 também, se você estuda o aprendizado deles no jogo,
eles não são tão sensíveis a recompensas prévias.
13:10
they aren't as sensitive to previous rewards.
314
790312
2101
Os chimpanzés estão jogando melhor que os humanos,
13:12
The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
melhor no sentido de adesão à teoria dos jogos.
Estes são dois grupos de humanos diferentes
13:16
And these are two different groups of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
do Japão e da África. Eles se repetem bastante bem.
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
Nenhum deles está perto de onde estão os chimpanzés.
13:20
None of them are close to where the chimps are.
318
800635
2545
Então, aqui estão algumas coisas que aprendemos hoje.
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
As pessoas parecem usar uma quantia limitada de pensamento estratégico
usando a teoria da mente.
13:28
We have preliminary evidence from bargaining
321
808758
2094
Temos algumas evidências preliminares da barganha
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
322
810876
2915
que sinais de alerta antecipados no cérebro podem ser usados para prever
se haverá um desacordo ruim que custará dinheiro,
13:33
whether there'll be a bad disagreement that costs money,
323
813815
2631
e chimpanzés são competidores melhores que humanos,
13:36
and chimps are "better" competitors than humans,
324
816470
2239
se julgados pela teoria dos jogos.
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
Obrigado.
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(Aplausos)
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