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

Colin Camerer: Nörobilim, oyun teorisi, maymunlar

186,625 views

2013-03-28 ・ TED


New videos

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

Colin Camerer: Nörobilim, oyun teorisi, maymunlar

186,625 views ・ 2013-03-28

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Thu-Huong Ha
0
0
7000
Çeviri: argun pire Gözden geçirme: Enes Kutuk
00:12
I'm going to talk about the strategizing brain.
1
12857
2373
Strateji geliştiren beynimiz hakkında konuşacağım.
Değer kavramı sınırdayken, insanların nasıl sosyal iletişime geçebildiklerini anlamak için
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
oyun kuramı ve sinir biliminden gelen
00:19
to understand how people interact socially when value is on the line.
4
19278
3270
alışılmadık bir araç kombinasyonu kullanacağız.
00:22
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics,
5
22572
3472
Oyun kuramı, özünde, uygulamalı matematiğin bir koludur.
00:26
used mostly in economics and political science, a little bit in biology,
6
26068
3428
Genelde ekonomi ve siyasal bilimlerde, biraz biyolojide kullanılır.
Bizce sosyal yaşamın matematiksel bir sınıflandırmasını yapar.
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
Her bir bireyin diğerinin davranışlarını etkileyeceği bir durumda,
00:34
and believe others will do
9
34730
1316
insanların neye meyilli olduğunu, ve diğerlerinin ne yapacağını
tahmin etmeye çalışır .
00:36
in cases where everyone's actions affect everyone else.
10
36070
2973
Bu çok şeyi kapsar: yarışma, uzlaşma, pazarlık,
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
saklambaç, poker gibi oyunlar.
00:45
Here's a simple game to get us started.
13
45954
1933
İşte size başlangıç için basit bir oyun:
00:47
Everyone chooses a number from zero to 100.
14
47911
2464
Herkes sıfırla yüz arasında bir sayı seçsin,
00:50
We're going to compute the average of those numbers,
15
50399
2460
bu sayıların ortalamasını hesaplamaya çalışalım,
00:52
and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize.
16
52883
4039
ve bu ortalamanın üçte ikisine en yakın sayıyı tutana bir ödül var.
00:56
So you want to be a little bit below the average number
17
56946
2746
Yani ortalamanın biraz altında bir sayı tutmanız gerekiyor,
00:59
but not too far below,
18
59716
1152
ama çok altında olmamalı, ve eminim
01:00
and everyone else wants to be a little bit below the average number as well.
19
60892
3621
herkes ortalamanın biraz altında bir sayı tutmak istiyor.
Ne seçebileceğinizi bir düşünün bakalım.
01:04
Think about what you might pick.
20
64537
1547
Siz düşünürken, işte size piyasası artan bir borsada
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
satışın küçük bir modeli.
01:10
during a rising market:
23
70371
1618
Çok erken bir zamanda satmak istemiyorsunuz, yoksa kârdan olursunuz,
01:12
You don't want to sell too early, because you miss out on profits,
24
72013
3110
ama herkesin satışını tamamlayıp bir kazaya yol açacak bir zamanlamayla
01:15
but you don't want to wait too late, to when everyone else sells,
25
75147
3048
çok geç kalmak da istemiyorsunuz.
01:18
triggering a crash.
26
78219
1225
Bu yarışın azıcık önünde olmak istiyorsunuz, ama çok önünde değil.
01:19
You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
27
79468
3580
Tamam, işte size herkesin bu meseleyle ilgili ne düşünebileceğine dair iki teori,
01:23
OK, here's two theories about how people might think about this,
28
83072
3085
ve sonra, bir miktar veriye bakacağiz.
01:26
then we'll see some data.
29
86181
1200
Bunlardan bazıları size tanıdık gelecek, çünkü büyük ihtimalle
01:27
Some of these will sound familiar
30
87405
1596
siz de öyle düşünüyor olacaksınız. Ben kendi beyin kuramımı kullanıyorum.
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
Bir çok kişi, "Diğerleri ne seçecek gerçekten bilmiyorum,
dolayısıyla ortalama 50 olacaktır" diyordur.
01:36
so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all --
34
96222
3527
Bu kişiler pek stratejik davranıyor sayılmaz.
01:39
and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33."
35
99773
2062
"50'nin üçte ikisini, yani 33'ü, seçeceğim." Bu bir başlangıç.
01:41
That's a start.
36
101859
1154
Biraz daha karmaşık düşünen diğer kişiler,
01:43
Other people, who are a little more sophisticated,
37
103037
2389
biraz daha akıl yürüterek,
01:45
using more working memory,
38
105450
1241
01:46
say, "I think people will pick 33,
39
106715
1629
"Bence insanlar 50 ortalama sayısına göre 33'e yüklenecekler.
01:48
because they're going to pick a response to 50,
40
108368
2211
dolayısıyla ben de 33'ün üçte ikisi olan 22'yi seçerim." diyecektir.
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
Bu kişiler bir adım daha sonrasını düşünürler, yani iki adım ilerisini.
01:55
That's better.
43
115913
1204
Bu daha iyi. Ve elbette, prensipte,
01:57
Of course, in principle, you could do three, four or more,
44
117141
2727
üç, dört ve daha fazla adımda düşünülebilir,
01:59
but it starts to get very difficult.
45
119892
1946
ama işler zorlaşmaya başlar.
02:01
Just like in language and other domains,
46
121862
1931
Tıpkı bir dilde veya başka mecralarda olduğu gibi, insanlar için
02:03
we know that it's hard for people to parse very complex sentences
47
123817
3065
tekrarlanan bir yapıda çok karmaşık cümlelerin gramerini incelemek zordur.
02:06
with a recursive structure.
48
126906
1291
Bu arada bu işleme, "bilişsel hiyerarşi kuramı" deniliyor.
02:08
This is called the cognitive hierarchy theory,
49
128221
2149
Benim ve az sayıda başkalarının çalıştığı bir alanı,
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
bazı varsayımlar yaparak hiyerarşik olarak
02:14
along with some assumptions about how many people stop at different steps
52
134461
3439
kaç insan hangi adımlarda hesap yapmayı bıraktığını,
ve bu düşünsel adımların, bir çok ilginç değişkten
02:17
and how the steps of thinking are affected
53
137924
2007
ve farklı insanlardan nasıl etkilendiğini, birazdan göreceğiz.
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
Çok farklı bir kuram, çok daha popüler ve eski bir tanesi,
02:23
A very different theory, a much more popular one and an older one,
56
143647
3138
ağırlıklı olarak John Nash'ın "Akıl Oyunları" şöhretinden kaynaklı
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
adına "denge analizi" denen kuramdır.
02:31
So if you've ever taken a game theory course at any level,
59
151421
2813
Eğer herhangi bir seviyedeki bir oyun kuramı dersi aldıysanız,
bu mesele hakkında bir miktar bir şeyler öğrenmişsinizdir.
02:34
you'll have learned a bit about this.
60
154258
1777
Denge, her kişinin kendi haricinde kalanların nasıl davranacaklarını
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
tamamen bilebildiği bir matematiksel durumdur.
Çok faydalı bir fikir olmakla birlikte,
02:41
It is a very useful concept,
63
161235
1344
02:42
but behaviorally, it may not exactly explain
64
162603
2054
insanların ilk defa içinde bulundukları
02:44
what people do the first time they play these types of economic games
65
164681
3274
bu tip ekonomik oyunlarda veya meselelerde
02:47
or in situations in the outside world.
66
167979
1921
durumunu tamamen açıklayamayabilir.
02:49
In this case, the equilibrium makes a very bold prediction,
67
169924
2801
Bu tür durumlarda, 'denge' çok abartılı bir tahmin yapar,
02:52
which is: everyone wants to be below everyone else,
68
172749
2709
yani herkes herkesin altında bir sayı tutmak ister,
02:55
therefore, they'll play zero.
69
175482
1701
dolayısıyla herkes sıfırı seçer.
02:57
Let's see what happens.
70
177723
1157
Bakalım gerçekleşen neymiş. Bu deney daha önce defalarca icra edilmiş.
02:58
This experiment's been done many, many times.
71
178904
2107
İlklerden biri ben, Rosemarie Nagel ve başkaları tarafından
03:01
Some of the earliest ones were done in the '90s
72
181035
2202
90'larda yapıldı.
03:03
by me and Rosemarie Nagel and others.
73
183261
1806
Bu, 9,000 kişinin cevaplarından oluşan güzel bir veri.
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
Bu insalar, bunu bir yarışma şeklinde düzenleyen üç gazete ve dergiye yazarak cevap verdiler.
03:10
The contest said, send in your numbers,
76
190880
2043
Yarışma diyordu ki, bize tuttuğunuz sayıyı gönderin,
03:12
and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize.
77
192947
3334
ve ortalamanın üçte ikisine yakın bir sayı tutana büyük ödül verilecektir.
Ve gördüğünüz gibi, burada oldukça iyi bir veri var. Sivri uçları net bir şekilde görebiliyorsunuzdur.
03:16
As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly.
78
196305
3733
33'te bir sivrilik var. Bunlar bir adımlık düşünsel faaliyet gösterenler.
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
22'de başka bir sivri bölüm var.
Ve dikkat edin, bu arada, bir çok insan rakamları bu sivriliklerin etrafında da seçiyorlar.
03:25
Notice, by the way, most people pick numbers right around there;
81
205043
3016
Tam 33 veya 22 sayısını seçmiyorlar.
03:28
they don't necessarily pick exactly 33 and 22.
82
208083
2158
Dolayısıyla etrafında bir miktar kargaşa var.
03:30
There's something a bit noisy around it.
83
210265
1916
Fakat diğer sivri uçları görebiliyorsunuz, onlar şurada.
03:32
But you can see those spikes on that end.
84
212205
1968
Başka bir grup insan da denge analizi meselesini
03:34
There's another group of people
85
214197
1485
iyice yakalamış durumda,
03:35
who seem to have a firm grip on equilibrium analysis,
86
215706
2487
zira ya sıfırı ya da 1'i seçmişler.
03:38
because they're picking zero or one.
87
218217
1736
03:39
But they lose, right?
88
219977
1647
Fakat kaybettiler, değil mi?
03:41
Because picking a number that low is actually a bad choice
89
221648
3384
Çünkü çok küçük bir sayı tutmak da
eğer diğer kişiler de denge analizi yapmıyorsa, kötü bir seçimdir.
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
Dolayısıyla bu da akıllıca, ama zayıf.
03:49
(Laughter)
92
229518
2064
(Gülüşmeler)
03:51
Where are these things happening in the brain?
93
231606
2467
Tüm bunlar beynin neresinde oluyor?
Coricelli ve Nagel tarafından gerçekleştirilen bir çalışma, bu soruya çok net ve ilginç bir cevap veriyor.
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
Bu oyunu oynatmışlar
bir yandan da fMRI'lerını çekmişler,
04:01
and two conditions:
96
241650
1157
ve bunu iki farklı koşulda yapmışlar: bir deneyde,
04:02
in some trials, they're told,
97
242831
1386
insanlara başka biriyle birlikte bu oyunu oynadıklarını,
04:04
"You're playing another person who's playing right now.
98
244241
2597
onunkilerle sonuçların karşılaştırılacağını
04:06
We'll match up your behavior at the end and pay you if you win."
99
246862
3003
ve kazanırsan bir miktar para ödeneceğini söylemişler.
Diğerinde ise, bir bilgisayara karşı oynadıklarını söylemişler.
04:09
In other trials, they're told, "You're playing a computer,
100
249889
2728
Bu işi rastgele bir seçimle belirlemişler.
04:12
they're just choosing randomly."
101
252641
1524
Sonunda, beyinde gerçekleşen etkinliklerin
04:14
So what you see here is a subtraction of areas
102
254189
2162
bir insana karşı oynandığında bir bilgisayara kıyasla
04:16
in which there's more brain activity when you're playing people
103
256375
2959
daha fazla olduğu gözlenmiş.
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
Ve belli bölgelerde etkinlikler görebiliyoruz, mesela
medyal prefrontal korteks, dorsomedyal, fakat burada,
04:23
medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here,
106
263520
2249
04:25
ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate,
107
265793
2392
ventromedyal prefrontal korteks,
ön cingulate, çelişen davranışlarla ilgilenen
04:28
an area that's involved in lots of types of conflict resolution,
108
268209
3015
bir bölgede ('deve-cüce' oyunundaki gibi)
04:31
like if you're playing "Simon Says,"
109
271248
1736
ve sağ-sol temporoparietal bağlantı gibi.
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
Ve bu bölgeler, oldukça kesin bir şekilde
"akıl kuramı" devresi
04:39
part of what's called a "theory of mind" circuit
112
279104
2251
veya "zihinsel devre" olarak biliniyor.
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
Bu devre, diğer insanların ne hayal ettiğini tahmin etmekte kullanılır.
04:46
These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
115
286460
3907
Yani bunlar bu devrenin oyun teorisiyle ilgisini
araştıran ilk çalışmalar.
04:50
What happens with these one- and two-step types?
116
290778
2246
Bir- ve iki- adım tipleri ne ifade eder?
Biz insanları neyi seçtiklerine göre sınıflandırırız,
04:53
So, we classify people by what they picked,
117
293048
2251
ve sonra insanla oynayanlar ve bilgisayarla oynayanların
04:55
and then we look at the difference between playing humans versus computers,
118
295323
3530
hangi beyin bölgeleri farklı olarak aktiflenmiş diye
04:58
which brain areas are differentially active.
119
298877
2065
aradaki farka bakarız.
05:00
On the top, you see the one-step players.
120
300966
1968
Yukarda bir-adım oyuncularını görüyorsunuz.
Neredeyse fark yok.
05:02
There's almost no difference.
121
302958
1385
Bunun sebebi onlar diğer insanları bilgisayar olarak algılıyor, tıpkı beyinlerinin yaptığı gibi.
05:04
The reason is, they're treating other people like a computer,
122
304367
2877
Alttaki oyuncuların dorsomedial prefrontal cortex'indeki aktiviteyi görüyorsunuz.
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
Yani biliyoruz ki iki-adımlık oyuncular bir şeyleri farklı yapıyor.
05:11
So we know the two-step players are doing something differently.
125
311490
3007
Şimdi durmuş ve şunu soruyor olabilirsiniz, " Bu bilgiyle ne yapabilirim? "
05:14
Now, what can we do with this information?
126
314521
2001
Beyin aktivitesine bakıp şunu söyleyebilirsiniz,
05:16
You might be able to look at brain activity and say,
127
316546
2441
" Bu adam iyi bir poker oyuncusu olacak, "
05:19
"This person will be a good poker player," or "This person's socially naive."
128
319011
3643
veya " Bu adam sosyal anlamda zayıf, "
ve bu zihinsel devrenin nerede olduğunu bildikten sonra
05:22
We might also be able to study things like development of adolescent brains
129
322678
3535
ergenlerin beyin gelişimi gibi konularda da
çalışmamız daha mümkün olabilir.
05:26
once we have an idea of where this circuitry exists.
130
326237
2437
Tamam. Hazır olun.
05:28
OK. Get ready.
131
328698
1152
05:29
I'm saving you some brain activity,
132
329874
2100
Sizi biraz beyin aktivitesinden kurtaracağım,
05:31
because you don't need to use your hair detector cells.
133
331998
2737
çünkü " hair detector " hücrelerini kullanmaya ihtiyacınız yok.
05:34
You should use those cells to think carefully about this game.
134
334759
3262
Bu hücrelerinizi şu oyun hakkında dikkatle düşünmek için kullanmalısınız.
Bu bir pazarlık oyunu.
05:38
This is a bargaining game.
135
338045
1513
05:39
Two players who are being scanned using EEG electrodes
136
339582
3017
EEG elektrodları kullanılarak taranan iki oyuncu
05:42
are going to bargain over one to six dollars.
137
342623
2778
bir-altı dolar arasındaki bir miktar üzerine pazarlık edecekler.
05:45
If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money.
138
345425
2683
Eğer 10 saniye içinde yapabilirlerse, bu parayı gerçekten kazanacaklar.
Eğer 10 saniye geçer ve anlaşma yapamazlarsa, hiçbir şey alamayacaklar.
05:48
If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing.
139
348132
3149
Yani ikisi birlikte batacaklar.
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
Esas olay şu, soldaki oyuncu
05:55
is informed about how much on each trial there is.
142
355592
2349
her bir denemede ortada ne kadar para olduğunu hakkında bilgi sahibi.
05:57
They play lots of trials with different amounts each time.
143
357965
2718
Farklı miktarlarla birçok kez oynuyorlar.
06:00
In this case, they know there's four dollars.
144
360707
2097
Bu oyunda, bilgilendirilen ortada dört dolar olduğunu biliyor.
06:02
The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows.
145
362828
3600
Bilgilendirilmemiş oyuncu bilmiyor,
ama o da bilgilendirilmiş oyuncunun bildiğini biliyor.
06:06
So the uninformed player's challenge is to say,
146
366452
2195
Yani bilgilendirilmemiş oyuncunun sorunu şu,
06:08
"Is this guy being fair,
147
368671
1151
" Bu adam gerçekten dürüst mü
06:09
or are they giving me a very low offer
148
369846
1929
veya benim ortada paylaşılacak bir veya iki dolar olduğunu düşünmem amacıyla
06:11
in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?"
149
371799
3773
bana çok düşük bir miktar mı öneriyor?
Bu oyunda muhtemelen bir anlaşmaya varamayacaklar.
06:15
in which case they might reject it and not come to a deal.
150
375596
2719
Yani en fazla parayı almak ve diğer oyuncuyu
06:18
So there's some tension here between trying to get the most money
151
378339
3053
size daha fazla vermesi için teşvik etmek arasında heyecanlı bir ilişki mevcut.
06:21
but trying to goad the other player into giving you more.
152
381416
2675
Pazarlık yapma şekli sıfırdan altıya kadar giden
06:24
And the way they bargain is to point on a number line
153
384115
2478
bir numara çizelgesini işaret etmek,
06:26
that goes from zero to six dollars.
154
386617
1679
bu şekilde bilgilendirilmemiş oyuncunun ne kadar alacağı üzerine pazarlık ediyorlar,
06:28
They're bargaining over how much the uninformed player gets,
155
388320
2834
ve bilgili oyuncu da paranın geri kalanını alıyor.
06:31
and the informed player will get the rest.
156
391178
2001
Yani bu şirket tarafından saklı tutulduğu için
06:33
So this is like a management-labor negotiation
157
393203
2144
işçilerin ne kadar kar edildiğini bilmediği
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
bir işçi-patron ilişkisi gibi.
06:40
and they want to maybe hold out for more money,
160
400355
2435
Böylece işçiler belki daha fazla para koparırız diye direnirler
06:42
but the company might want to create the impression
161
402814
2396
ama şirket onlara verecek çok az parası olduğu izlenimini
yaratmak isteyebilir: "Elimden geldiği kadar fazla para veriyorum".
06:45
that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
162
405234
2960
Önce biraz eylem. Böylece bir grup çift yüz yüze oynar.
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
Elimizde bilgisayara karşı oynayanların bilgisi de var.
Tahmin edebileceğiniz gibi arada ilginç bir fark var.
06:54
That's an interesting difference, as you might imagine.
165
414110
2574
Ama bir grup yüz yüze oynayan çift
06:56
But a bunch of the face-to-face pairs
166
416708
1774
parayı her seferinde eşit olarak bölüşmeyi kabul ediyor.
06:58
agree to divide the money evenly every single time.
167
418506
2727
Sıkıcı. Sinirsel olarak ilgi çekici de değil.
07:01
Boring. It's just not interesting neurally.
168
421257
2662
Onlar için iyi tabi. Bir sürü para kazanıyorlar.
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
Ama bizim ilgilendiğimiz şey, ne zaman anlaşmazlık olup olmadığı hakkında
07:08
Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
171
428120
3753
bir şeyler söyleyebilir miyiz?
07:11
So this is the other group of subjects, who often disagree.
172
431897
2762
Bu genelde anlaşamayan diğer grup.
Çekişme, kabul etmeme ve daha az para kazanma
07:14
They bicker and disagree and end up with less money.
173
434683
3477
ihtimalleri var.
07:18
They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
174
438184
2963
"Gerçek Evkadınları" şovunda oynamak için uygun olabilirler.
07:21
(Laughter)
175
441171
1088
Solda gördüğünüz,
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
bölüşülen miktar bir, iki veya üç dolar olduğu zaman
07:26
they disagree about half the time;
178
446648
1622
%50 ihtimalle kabul etmiyor,
07:28
when it's four, five, six, they agree quite often.
179
448294
2351
ve miktar dört, beş, altı olduğunda genelde kabul ediyor.
07:30
This turns out to be something that's predicted
180
450669
2199
Bu, çok karmaşık bir oyun teoristi tarafından
07:32
by a very complicated type of game theory
181
452892
1961
önceden tahmin edilebilir bir şeye dönüştürülmüştür.
07:34
you should come to graduate school at CalTech and learn about.
182
454877
3107
CalTech okulundan mezun olmalı ve bu konu hakkında bir şeyler öğrenmelisiniz.
Şu anda açıklamak için biraz karmaşık,
07:38
It's a little too complicated to explain right now,
183
458008
2388
ama teori bu gibi şeylerin meydana gelebileceğini açıklar.
07:40
but the theory tells you that this shape should occur.
184
460420
2643
Önsezileriniz de size bunu açıklayabilir.
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
Şimdi size kaydedilen EEG sonuçlarını göstereceğim.
Çok karışık. Sağdaki beyin
07:48
Very complicated.
187
468064
1151
07:49
The right brain schematic is the uninformed person,
188
469239
2392
bilgilendirilmemiş kişiye ait, ve soldaki bilgilendirilmiş kişiye.
07:51
and the left is the informed.
189
471655
1400
İki beyni de aynı anda taradığımızı hatırlayın.
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
Yani beynin aynı veya farklı alanlarındaki
eş-zamanlı aktivite hakkında soru sorabiliriz,
07:58
in similar or different areas simultaneously,
192
478142
3016
tıpkı bir diyalog üzerinde çalışmak istediğinizde olduğu gibi
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
ve birbiriyle konuşan iki insanı tararken
onlar gerçekten birbiriyle iletişim haline geçtiğinde
08:06
You'd expect common activity in language regions
195
486073
2258
esas aktivitenin onların konuşma bölgesinde olmasını beklemeniz gibi
08:08
when they're listening and communicating.
196
488355
1961
Oklar aynı anda aktif olan bölgeleri bağlıyor,
08:10
So the arrows connect regions that are active at the same time.
197
490340
3831
ve okların yönü ilk aktiflenen
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
bölgeden başlayıp
08:18
and the arrowhead goes to the region that's active later.
200
498331
3795
daha sonra aktif olan bölgeye doğru gidiyor.
Bu durumda, dikkatlice bakarsanız
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
çoğu ok sağdan sola gitmekte.
Öyle ki, sanki bilgilendirilmemiş beyin aktivitesi
08:26
That is, it looks as if the uninformed brain activity
203
506268
3284
08:29
is happening first,
204
509576
1611
önce oluyor,
08:31
and then it's followed by activity in the informed brain.
205
511211
3852
ve sonra bunu bilgilendirilmiş beyindeki aktivite takip ediyor.
Ve bu arada, bu testlerin anlaşmaları yapılmış.
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
Bu ilk iki saniyeden.
08:40
We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in,
208
520343
3156
Bu bilgiyi analiz etmeyi bitirmedik,
bu yüzden gözlemeye devam ediyoruz, ama umudumuz
08:43
but the hope is that we can say something in the first couple of seconds
209
523523
3408
deneklerin anlaşıp anlaşamayacağını
08:46
about whether they'll make a deal or not,
210
526955
1963
ilk birkaç saniyeden tahmin edebilmek,
08:48
which could be very useful in thinking about avoiding litigation
211
528942
3005
bu davalardan kaçınma durumlarında ve kötü boşanma durumlarında
veya bunun gibi şeylerde çok kullanışlı olabilir.
08:51
and ugly divorces and things like that.
212
531971
1864
Bu testlerin tamamında birçok değer
08:53
Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
213
533859
4077
gecikmeden dolayı kayboldu.
08:58
Here's the case where the disagreements occur.
214
538630
2164
İşte burada anlaşmazlıkların meydana geldiği durum.
09:00
You can see it looks different than the one before.
215
540818
2394
Öncelinden farklı gözüktüğünü fark edebilirsiniz.
Birçok ok var.
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
Bu beyinlerin eşzamanlı aktivite döneminde
daha yakın şekilde eşlendiğini gösteriyor,
09:07
in terms of simultaneous activity,
218
547276
1620
09:08
and the arrows flow clearly from left to right.
219
548920
2203
ve oklar açık şekilde soldan sağa gidiyor.
Yani, bilgilendirilmiş beyin karar alıyor gibi gözüküyor,
09:11
That is, the informed brain seems to be deciding,
220
551147
2288
"Büyük ihtimalle anlaşmaya varamayacağız."
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
Ve sonra bilgilendirilmemiş beyinde aktivite oluşuyor.
09:18
Next, I'm going to introduce you to some relatives.
223
558799
2404
Şimdi size bazi akrabaları tanıtacağım.
Onlar kıllı, kokulu, hızlı ve güçlü.
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
Son Şükran Günü'nü düşünüyor olabilirsiniz.
09:25
(Laughter)
226
565930
1016
09:26
Maybe, if you had a chimpanzee with you.
227
566970
2476
Belki yanınızda bir şempanze olsaydı.
09:29
Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees
228
569470
4006
Charles Darwin, ben ve siz yaklaşık beş milyon yıl önce
aile ağacında şempanzelerden ayrıldık.
09:33
about five million years ago.
229
573500
1400
09:34
They're still our closest genetic kin.
230
574924
1811
Onlar hala bizim en yakın genetik akrabamız.
09:36
We share 98.8 percent of the genes.
231
576759
1719
Genlerimizin yüzde 98.8'ini paylaşıyoruz.
09:38
We share more genes with them than zebras do with horses.
232
578502
2961
Zebralar ve atların paylaştığından daha çok gen paylaşıyoruz şempanzelerle.
09:41
And we're also their closest cousin.
233
581487
1910
Ve ayrıca onların en yakın kuzeniyiz.
09:43
They have more genetic relation to us than to gorillas.
234
583421
2621
Bizimle, gorillerden daha fazla genetik ilişkileri var.
09:46
So, how humans and chimpanzees behave differently
235
586066
2739
Şimdi, insanlar ve şempanzelerin davranışlarının farklı olması
09:48
might tell us a lot about brain evolution.
236
588829
2094
bize beyin evrimi hakkında birçok şey anlatabilir.
09:51
This is an amazing memory test
237
591326
2300
Bu inanılmaz bir hafıza testi
09:53
from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute,
238
593650
2792
Nagoya, Japonya, Primat Araştırma Enstitü'sünden,
09:56
where they've done a lot of this research.
239
596466
2003
Bu araştırmanın birçoğu orada yapıldı.
09:58
This goes back a ways. They're interested in working memory.
240
598493
2824
Bu bayağı geriye gidiyor. Onlar işleyen bellekle ilgileniyorlardı.
Şempanze görecek, dikkatli izleyin,
10:01
The chimp will see, watch carefully,
241
601341
1716
bir, iki, üç, dört, beş rakamlarının
10:03
they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames --
242
603081
3584
200 milisaniyelik pozlarını görecekler
10:06
of numbers one, two, three, four, five.
243
606689
1977
.-- oldukça hızlı, ve 200 milisaniyelik poz, sekiz sinema karesine eşdeğer --
10:08
Then they disappear and are replaced by squares,
244
608690
2245
Sonra numaralar kaybolacak ve yerlerine kareler gelecek,
10:10
and they have to press the squares
245
610959
1627
ve şempanzeler ödül olan elmayı alabilmek için
10:12
that correspond to the numbers from low to high
246
612610
2200
numaraları büyükten küçüğüe sıralayacak şekilde
10:14
to get an apple reward.
247
614834
1303
numaralara denk gelen karelere basmak zorunda kalacak..
Bakalım nasıl yapabiliyorlar.
10:16
Let's see how they can do it.
248
616161
1497
10:28
This is a young chimp.
249
628478
1162
Bu genç bir şempanze. Genç olanlar
10:29
The young ones are better than the old ones, just like humans.
250
629664
2917
yaşlılardan daha iyi, tıpkı insanlar gibi.
10:32
(Laughter)
251
632605
1002
Ve oldukça deneyimliler, yani onlar bunu
10:33
And they're highly experienced,
252
633631
1478
binlerce ve binlerce kez yaptılar.
10:35
they've done this thousands of times.
253
635133
2323
Açıkçası burada büyük bir antreman etkisi var, fark edebileceğiniz üzere.
10:37
Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
254
637480
2886
(Gülüşmeler)
10:40
(Laughter)
255
640390
1012
10:41
You can see they're very blasé and effortless.
256
641426
2148
Görüyorsunuz oldukça bıkkın ve halsizler.
10:43
Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
257
643598
3211
Sadece bunu başarmakla kalmıyorlar, bunu oldukça tembel yolla yapıyorlar.
10:46
(Laughter)
258
646833
1004
10:47
Who thinks you could beat the chimps?
259
647861
1762
Evet? Kim bir şempanzeyi yenebileceğini düşünüyor?
10:49
(Laughter)
260
649647
1060
10:50
Wrong. (Laughter)
261
650731
1535
Yanlış. (Gülüşmeler)
10:52
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
262
652290
2585
Deneyebiliriz. Deneyeceğiz. Belki deneriz.
10:54
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through
263
654899
3994
Tamam, bu çalışmanın sıradaki bölümü
Tetsuro Matsuzawa'nın bir fikri üzerinde temellendi.
10:58
is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa.
264
658917
2976
Hızlıca göstereceğim.
11:01
He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis."
265
661917
3120
Cesur bir fikri vardı -- bilişsel takas hipotezi diyordu buna.
Biliyoruz ki şempanzeler hızlı ve güçlü.
11:05
We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status.
266
665061
3482
Ayrıca statüleriyle çok takıntılılar.
Onun düşüncesi şuydu, belki şempanzelerin beyin aktivitelerini koruyup
11:08
His thought was, maybe they've preserved brain activities
267
668567
2681
aynı zamanda yarışma sırasında stratejik düşünme
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
eylemini, onlar için gerçekten önemli olan
statü ve kazanmak için
11:16
which is something like strategic thinking during competition.
270
676738
2992
geliştirmeye çalışabilirlerdi.
11:19
So we're going to check that out
271
679754
1536
Şimdi iki dokunmatik ekranla
11:21
by having the chimps actually play a game
272
681314
2627
bir oyun oynayan şempanzeleri kullanarak
11:23
by touching two touch screens.
273
683965
2510
bunu kontrol edeceğiz.
11:26
The chimps are interacting with each other through the computers.
274
686499
3060
Şempanzeler gerçekten bilgisayar aracılığıyla birbirleriyle iletişim halindeler.
Sağa veya sola basacaklar.
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
Bir şempanze eşleyici olarak adlandırılıyor.
Eğer ikisi de sola basarsa eşleyici kazanır,
11:34
like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right.
277
694458
3145
veya sağa, tıpkı saklambaç oyunundaki ebe gibi.
11:37
The mismatcher wants to mismatch;
278
697627
1605
Uyuşmazcı iki şeklinde birbirine uymamasını istiyor.
O karşı ekrandaki şempanzeyle farklı şekle basmak istiyor.
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
Ve ödül elma küpleri.
11:44
So here's how game theorists look at these data.
281
704475
2327
Şimdi, oyun teorisyenlerinin bu bilgiye nasıl bakıyor?
11:46
This is a graph of the percentage of times
282
706826
2022
X ekseni üzerindeki grafik, eşleyicinin
11:48
the matcher picked right on the x-axis
283
708872
2206
sağ seçtiği zamanların yüzdesi,
11:51
and the percentage of times they picked right
284
711102
2154
ve y ekseni üzerinde uyuşmazcının
sağı tahmin ettiği zamanların yüzdesi.
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
Yani buradaki nokta, biri eşlenmeyi, diğeri eşlenmemeyi
11:58
one trying to match, one trying to mismatch.
287
718862
2196
isteyen bir çift oyuncunun davranışı.
12:01
The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE --
288
721082
3317
Ortadaki NE karesi -- aslında NE, CH ve QRE
12:04
those are three different theories of Nash equilibrium and others,
289
724423
3124
Nash dengesinin üç farklı teorisi, ve diğerleri
teorinin ne öngördüğünü açıklıyor size,
12:07
tells you what the theory predicts,
290
727571
1683
12:09
which is that they should match 50-50,
291
729278
2125
ki bu da onların %50 oranında eşleşmeleri,
12:11
because if you play left too much, for example,
292
731427
2427
çünkü eşleyici çok fazla sol seçerse, örneğin,
12:13
I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right.
293
733878
2966
eğer uyuşmazcıysam sağı seçerek üstün bir başarı sağlayabilirim.
12:16
And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle --
294
736868
2972
Ve gördüğünüz gibi, şempanzeler, her bir şempanze bir üçgen,
12:19
are circled around, hovering around that prediction.
295
739864
2659
öngörümüz olan karenin etrafında dairelenmişler.
Şimdi ödülü değiştiriyoruz.
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
Sol, sol ödülünü eşleyici için bir miktar yükselteceğiz.
12:28
Now they get three apple cubes.
298
748446
1495
Şimdi üç elma küpü alacaklar.
12:29
Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift:
299
749965
3275
Oyun teorisine göre, bu uyuşmazcının davranışını değiştirmeli,
çünkü buna göre, uyuşmazcı şöyle düşünecek,
12:33
the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward,
300
753264
3507
oh, bu adam büyük ödülü almaya çalışacak,
ve bu yüzden ben sağı seçmeliyim, böylece onun kazanamayacağından emin olurum.
12:36
so I'll go to the right, make sure he doesn't get it."
301
756795
2528
Ve gördüğünüz gibi, davranışları Nash dengesinde
12:39
And as you can see, their behavior moves up
302
759347
2028
yapılan değişikliğin yönünde yukarı çıkıyor.
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
Son olarak ödülleri bir kez daha değiştiriyoruz.
12:46
Now it's four apple cubes,
305
766391
1248
Şimdi ödül dört elma küpü,
12:47
and their behavior again moves towards the Nash equilibrium.
306
767663
2833
ve davranışları yine Nash dengesi yönünde değişiyor.
Çevreye serpilmişler, ama ortalamasını alırsanız,
12:50
It's sprinkled around, but if you average the chimps out,
307
770520
2674
.01'den fazla bir fark oluşmaz, gerçekten çok yakın.
12:53
they're really close, within .01.
308
773218
1574
Onlar aslında gözlediğimiz her türden daha fazla yakınlık gösteriyor.
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
İnsanlar ne alemde? Bir şempanzeden daha zeki olduğunuzu düşünüyorsunuz değil mi?
İşte mavi ve yeşil renklerde iki insan grubu.
13:01
Here's two human groups in green and blue.
311
781350
3301
50-50'ye çok yakınlar. Ödüllere çok hassas cevap vermiyorlar,
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
ve ayrıca oyundaki öğrenmeleri üzerinde çalışırsanız,
önceki ödüllere çok duyarlı olmadıklarını göreceksiniz.
13:10
they aren't as sensitive to previous rewards.
314
790312
2101
Şempanzeler oyun teorisine bağlı kalma hissiyle birlikte
13:12
The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory.
315
792437
3585
insanlardan daha iyi oynuyor.
Ve şurada Japonya ve Afrika'dan iki insan
13:16
And these are two different groups of humans, from Japan and Africa;
316
796046
3201
grubu. İyi bir şekilde tekrarlıyorlar.
13:19
they replicate quite nicely.
317
799271
1340
Hiçbiri şempanzelerin seviyesine yakın değil.
13:20
None of them are close to where the chimps are.
318
800635
2545
Şimdi bugün öğrendiğimiz bazı şeyler.
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
İnsanlar aklın teorisini kullanarak stratejik düşünme miktarında
sınırlı gözüküyor.
13:28
We have preliminary evidence from bargaining
321
808758
2094
Pazarlıktan edindiğimiz giriş niteliğinde kanıtlarımız var,
13:30
that early warning signs in the brain might be used to predict
322
810876
2915
bunlar paraya mal olacak kötü bir anlaşmazlık olup olmayacağını
tahmin etmek için kullanılabilecek beyindeki erken uyarı işaretleriydi.
13:33
whether there'll be a bad disagreement that costs money,
323
813815
2631
Ve oyun teorisi ışığında
13:36
and chimps are "better" competitors than humans,
324
816470
2239
şempanzeler insanlardan daha iyi yarışmacı.
13:38
as judged by game theory.
325
818733
1242
13:39
Thank you.
326
819999
1151
Teşekkürler
13:41
(Applause)
327
821174
3119
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7