I'm going to talk about the strategizing brain. We're going to use an unusual combination of tools from game theory and neuroscience to understand how people interact socially when value is on the line.
Voy a hablarles del cerebro estratégico. Vamos a utilizar una combinación inusual de herramientas de la teoría de juegos y la neurociencia para entender cómo la gente interactúa socialmente cuando hay valor en juego.
So game theory is a branch of, originally, applied mathematics, used mostly in economics and political science, a little bit in biology, that gives us a mathematical taxonomy of social life, and it predicts what people are likely to do and believe others will do in cases where everyone's actions affect everyone else. That's a lot of things: competition, cooperation, bargaining, games like hide-and-seek and poker.
La teoría de juegos es, originalmente, una rama de las matemáticas aplicadas, utilizada sobre todo en economía y ciencia política, un poco en biología, que nos da una taxonomía matemática de la vida social y predice lo que las personas probablemente harán y lo que creen que los otros harán en casos donde las acciones de todos afectan a todos los demás. Son muchas cosas: competencia, cooperación, negociación, juegos como el escondite y el póker.
Here's a simple game to get us started. Everyone chooses a number from zero to 100. We're going to compute the average of those numbers, and whoever's closest to two-thirds of the average wins a fixed prize. So you want to be a little bit below the average number but not too far below, and everyone else wants to be a little bit below the average number as well. Think about what you might pick. As you're thinking, this is a toy model of something like selling in the stock market during a rising market: You don't want to sell too early, because you miss out on profits, but you don't want to wait too late, to when everyone else sells, triggering a crash. You want to be a little bit ahead of the competition, but not too far ahead.
Este es un juego simple para comenzar. Todos eligen un número de 0 a 100, calcularemos el promedio de esos números, y quien esté más cerca de los dos tercios del promedio, gana un premio determinado. Así que quieren estar un poco por debajo del promedio, pero no demasiado, y todo el mundo quiere estar un poco por debajo del promedio, también. Piensen en el que escogerían. Están pensando, este es un modelo elemental de algo como vender en la bolsa en un mercado al alza, ¿verdad? No quieren vender demasiado pronto, porque pierden ganancias, pero no quieren esperar demasiado para cuando todo el mundo vende, desencadenando un crack. Quieren estar un poco adelante de la competencia, pero no demasiado por delante. Bueno, aquí hay dos teorías sobre cómo la gente podría pensar en esto,
OK, here's two theories about how people might think about this, then we'll see some data. Some of these will sound familiar because you probably are thinking that way. I'm using my brain theory to see. A lot of people say, "I really don't know what people are going to pick, so I think the average will be 50" -- they're not being strategic at all -- and "I'll pick two-thirds of 50, that's 33." That's a start. Other people, who are a little more sophisticated, using more working memory, say, "I think people will pick 33, because they're going to pick a response to 50, and so I'll pick 22, which is two-thirds of 33." They're doing one extra step of thinking, two steps. That's better. Of course, in principle, you could do three, four or more, but it starts to get very difficult. Just like in language and other domains, we know that it's hard for people to parse very complex sentences with a recursive structure. This is called the cognitive hierarchy theory, something I've worked on and a few other people, and it indicates a kind of hierarchy, along with some assumptions about how many people stop at different steps and how the steps of thinking are affected by lots of interesting variables and variant people, as we'll see in a minute.
y luego veremos algunos datos. Algunas les sonarán familiares porque probablemente están pensando así. Usaré mi teoría del cerebro para ver. Mucha gente dice, "Realmente no sé lo que los demás van a elegir, así que creo que el promedio será 50". No están siendo realmente estratégicos en absoluto. "Escogeré dos tercios de 50. Es 33". Es un comienzo. Otras personas que son un poco más sofisticadas, utilizan más memoria de trabajo, dicen, "Creo que la gente elegirá 33 porque van a elegir una respuesta a 50, y así que escogeré 22, que es dos tercios de 33". Están haciendo un paso adicional de pensamiento, dos pasos. Es mejor. Y por supuesto, en principio, uno podría hacer tres, cuatro o más, pero empieza a volverse muy difícil. Al igual que en el lenguaje y otros dominios, sabemos que es difícil para la gente analizar oraciones muy complejas con una especie de estructura recursiva. Esta se llama teoría jerárquica cognitiva, por cierto. Es algo en lo que he trabajado y algunas otras personas, e indica una especie de jerarquía junto con algunas suposiciones acerca de cuántas personas paran en distintas etapas y cómo se ven afectados los pasos del pensamiento por un montón de variables interesantes y personas variantes, como veremos en un minuto. Una teoría muy diferente, una versión mucho más popular y más antigua
A very different theory, a much more popular one and an older one, due largely to John Nash of "A Beautiful Mind" fame, is what's called "equilibrium analysis." So if you've ever taken a game theory course at any level, you'll have learned a bit about this. An equilibrium is a mathematical state in which everybody has figured out exactly what everyone else will do. It is a very useful concept, but behaviorally, it may not exactly explain what people do the first time they play these types of economic games or in situations in the outside world. In this case, the equilibrium makes a very bold prediction, which is: everyone wants to be below everyone else, therefore, they'll play zero.
debido en gran parte a la fama del John Nash de "Una mente brillante", es lo que se llama análisis de equilibrio. Si alguna vez han hecho un curso de teoría de juegos en cualquier nivel, habrán aprendido un poco sobre esto. Un equilibrio es un estado matemático en que todo el mundo ha comprendido exactamente lo que todo el mundo hará. Es un concepto muy útil, pero visto desde el comportamiento, no puede explicar exactamente lo que las personas harán la primera vez que juegan estos tipos de juegos económicos o en situaciones en el mundo exterior. En este caso, el equilibrio hace una predicción muy audaz, que todo el mundo quiere estar por debajo de todos los demás, y por lo tanto juegan 0.
Let's see what happens. This experiment's been done many, many times. Some of the earliest ones were done in the '90s by me and Rosemarie Nagel and others. This is a beautiful data set of 9,000 people who wrote in to three newspapers and magazines that had a contest. The contest said, send in your numbers, and whoever is close to two-thirds of the average will win a big prize. As you can see, there's so much data here, you can see the spikes very visibly. There's a spike at 33 -- those are people doing one step. There is another spike visible at 22. Notice, by the way, most people pick numbers right around there; they don't necessarily pick exactly 33 and 22. There's something a bit noisy around it. But you can see those spikes on that end. There's another group of people who seem to have a firm grip on equilibrium analysis, because they're picking zero or one. But they lose, right? Because picking a number that low is actually a bad choice if other people aren't doing equilibrium analysis as well. So they're smart, but poor.
Veamos qué pasa. Este experimento se ha hecho muchas, muchas veces. Algunos de los primeros se realizaron en los años 90 por mí y Rosemarie Nagel y otros. Este es un hermoso conjunto de datos de 9 000 personas que escribió en tres periódicos y revistas que tenían un concurso. El concurso decía: envíen sus números y quien esté cerca de dos tercios del promedio ganará un gran premio. Y como pueden ver, hay muchos datos aquí, pueden ver los picos muy visiblemente. Hay una punta en el 33. Son personas que hacen un paso. Hay otro punto visible en 22. Y note, por cierto, que la mayoría de la gente elige números justo alrededor de allí. No necesariamente eligen 22 y 33 exactamente. Hay un poco de ruido alrededor de ellos. Pero pueden ver los picos, y están allí. Hay otro grupo de personas que parecen tener un agarre firme en el análisis de equilibrio, porque escogieron 0 o 1. Pero pierden, ¿verdad? Porque escoger un número tan bajo es realmente una mala elección si otras personas no están haciendo el análisis de equilibrio también. Por lo que son inteligentes, pero pobres.
(Laughter)
(Risas)
Where are these things happening in the brain? One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer. They had people play this game while they were being scanned in an fMRI, and two conditions: in some trials, they're told, "You're playing another person who's playing right now. We'll match up your behavior at the end and pay you if you win." In other trials, they're told, "You're playing a computer, they're just choosing randomly." So what you see here is a subtraction of areas in which there's more brain activity when you're playing people compared to playing the computer. And you see activity in some regions we've seen today, medial prefrontal cortex, dorsomedial, up here, ventromedial prefrontal cortex, anterior cingulate, an area that's involved in lots of types of conflict resolution, like if you're playing "Simon Says," and also the right and left temporoparietal junction. And these are all areas which are fairly reliably known to be part of what's called a "theory of mind" circuit or "mentalizing circuit." That is, it's a circuit that's used to imagine what other people might do. These were some of the first studies to see this tied in to game theory.
¿Donde están sucediendo estas cosas en el cerebro? Un estudio realizado por Coricelli y Nagel da una respuesta interesante, realmente aguda. Tenían gente jugando este juego mientras que se está escaneando en un fMRI [resonancia magnética] y dos condiciones: en algunos ensayos, les dicen que está jugando otra persona que está jugando ahora mismo y vamos a probar su comportamiento al final y le pagaremos si gana. En otros ensayos, les dicen, juegas contra una computadora. Solo está eligiendo al azar. Así que lo que ven aquí es una sustracción de áreas donde hay más actividad cerebral cuando juegan con personas en comparación con jugar con la computadora. Y pueden ver actividad en algunas regiones que hemos visto hoy, el corteza prefrontal medial, dorsomedial, sin embargo, hasta aquí, corteza prefrontal ventromedial, cíngulo anterior, una zona que se dedica en muchos tipos de resolución de conflictos, como si estás jugando "Simon Dice" y también la unión temporoparietal derecha e izquierda. Y estas son todas las áreas que se conocen razonablemente bien como parte de lo que se denomina el circuito de la "teoría de la mente", o "circuito de mentalización". Es decir, es un circuito que se utiliza para imaginar lo que podrían hacer otras personas. Así que estos fueron algunos de los primeros estudios para verlo asociado a la teoría de juegos.
What happens with these one- and two-step types? So, we classify people by what they picked, and then we look at the difference between playing humans versus computers, which brain areas are differentially active. On the top, you see the one-step players. There's almost no difference. The reason is, they're treating other people like a computer, and the brain is too. The bottom players, you see all the activity in dorsomedial PFC. So we know the two-step players are doing something differently.
¿Qué pasa con estos tipos de un paso y dos? Clasificamos a la gente según lo que escogieron, y luego nos fijamos en la diferencia entre jugar con seres humanos frente a computadoras, qué áreas del cerebro son activadas diferencialmente. En la parte superior ven los jugadores de un solo paso. No hay casi ninguna diferencia. La razón es que están tratando a otras personas como una computadora, y el cerebro lo es también. En los jugadores de la parte inferior verán toda la actividad en dorsomedial CPF. Sabemos que los jugadores de dos pasos están haciendo algo diferente. Ahora bien, si tuviera que hacerse a un lado y decir, "¿Qué podemos hacer con esta información?",
Now, what can we do with this information? You might be able to look at brain activity and say, "This person will be a good poker player," or "This person's socially naive." We might also be able to study things like development of adolescent brains once we have an idea of where this circuitry exists.
es posible que pueda mirar la actividad cerebral y decir: "Esta persona va a ser un buen jugador de póker" o, "Esta persona es socialmente ingenua", y también podríamos estudiar cosas como el desarrollo de cerebros adolescentes una vez que tengamos una idea de dónde está este circuito.
OK. Get ready. I'm saving you some brain activity, because you don't need to use your hair detector cells. You should use those cells to think carefully about this game. This is a bargaining game. Two players who are being scanned using EEG electrodes are going to bargain over one to six dollars. If they can do it in 10 seconds, they'll earn that money. If 10 seconds go by and they haven't made a deal, they get nothing. That's kind of a mistake together. The twist is that one player, on the left, is informed about how much on each trial there is. They play lots of trials with different amounts each time. In this case, they know there's four dollars. The uninformed player doesn't know, but they know the informed player knows. So the uninformed player's challenge is to say, "Is this guy being fair, or are they giving me a very low offer in order to get me to think there's only one or two dollars available to split?" in which case they might reject it and not come to a deal. So there's some tension here between trying to get the most money but trying to goad the other player into giving you more. And the way they bargain is to point on a number line that goes from zero to six dollars. They're bargaining over how much the uninformed player gets, and the informed player will get the rest. So this is like a management-labor negotiation in which the workers don't know how much profits the privately held company has, and they want to maybe hold out for more money, but the company might want to create the impression that there's very little to split: "I'm giving the most I can."
Bien. Prepárense. Estoy ahorrándoles alguna actividad cerebral, porque no necesitan utilizar sus células detectoras de pelo. Deben usar esas células con cuidado en este juego. Este es un juego de negociación. Dos jugadores que están siendo escaneados utilizando electrodos EEG van a negociar de uno a seis dólares. Si pueden hacerlo en 10 segundos, van en realidad a ganar ese dinero. Si pasan 10 segundos y no han llegado a un acuerdo, no consiguen nada. Ese es el tipo de error conjunto. El truco es que a un jugador, a la izquierda, se le informa cuánto hay en cada ensayo. Juegan un montón de ensayos con diferentes cantidades cada vez. En este caso, saben que hay cuatro dólares. El jugador desinformado no sabe, pero saben que el jugador informado sabe. Así que el reto del jugador desinformado es decir, "¿Es este chico realmente justo o me están ofreciendo una oferta muy baja con el fin de hacerme pensar que solo hay 1 o 2 dólares para dividir?", en cuyo caso podrían rechazarla y no llegar a un acuerdo. Así que hay cierta tensión aquí entre el intento de conseguir más dinero pero tratando de conseguir que el otro jugador le dé más. Y la manera en que negocian es señalando un número en una línea que va de 0 a 6 dólares, y están negociación cuánto recibe el jugador desinformado, y el jugador informado recibirá el resto. Es como una negociación la dirección-trabajadores en la que los trabajadores no saben cuántas ganancias tiene la empresa privada, cierto, y ellos pueden quizá rehusarse esperando más dinero, pero la empresa talvez quiere crear la impresión que hay muy poco para dividir: "Le estoy dando lo más que puedo".
First, some behavior: a bunch of the subject pairs play face-to-face. We have other data where they play across computers. That's an interesting difference, as you might imagine. But a bunch of the face-to-face pairs agree to divide the money evenly every single time. Boring. It's just not interesting neurally. It's good for them -- they make a lot of money. But we're interested in: Can we say something about when disagreements occur versus don't occur?
Primero unas normas. Se forman parejas que juegan cara a cara. Tenemos algunos otros datos de cuando juegan con computadoras. Es una diferencia interesante, como se pueden imaginar. Pero un grupo de los pares de cara a cara acuerdan dividir el dinero uniformemente cada vez. Aburrido. Simplemente no es interesante neurológicamente. Es bueno para ellos. Hacen un montón de dinero. Pero estamos interesados en si podemos decir algo sobre lo que ocurre cuando hay o no desacuerdos.
So this is the other group of subjects, who often disagree. They bicker and disagree and end up with less money. They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show.
Así que este es el otro grupo de sujetos que a menudo no están de acuerdo. Tienen la oportunidad de pelear y no estar de acuerdo y terminar con menos dinero. Podrían seleccionados para un "Real Housewives", el programa de televisión.
(Laughter)
Lo ven a la izquierda,
You see on the left, when the amount to divide is one, two or three dollars, they disagree about half the time; when it's four, five, six, they agree quite often. This turns out to be something that's predicted by a very complicated type of game theory you should come to graduate school at CalTech and learn about. It's a little too complicated to explain right now, but the theory tells you that this shape should occur. Your intuition might tell you that, too.
cuando la cantidad a dividir es 1, 2 o 3 dólares, discrepan la mitad del tiempo, y cuando la cantidad es de 4, 5, 6, acuerdan más a menudo. Esto resulta ser predicho por un tipo de teoría de juegos muy complicado, tienen que venir a graduarse en CalTech y aprenderla. Es un poco complicado explicarla ahora, pero la teoría dice que debería producirse este tipo de forma. Su intuición podría decírselos también. Ahora voy a mostrarle los resultados de la grabación de EEG.
Now I'm going to show you the results from the EEG recording. Very complicated. The right brain schematic is the uninformed person, and the left is the informed. Remember that we scanned both brains at the same time, so we can ask about time-synced activity in similar or different areas simultaneously, just like if you wanted to study a conversation, and you were scanning two people talking to each other. You'd expect common activity in language regions when they're listening and communicating. So the arrows connect regions that are active at the same time. The direction of the arrows flows from the region that's active first in time, and the arrowhead goes to the region that's active later. So in this case, if you look carefully, most of the arrows flow from right to left. That is, it looks as if the uninformed brain activity is happening first, and then it's followed by activity in the informed brain. And by the way, these are trials where their deals were made. This is from the first two seconds. We haven't finished analyzing this data, so we're still peeking in, but the hope is that we can say something in the first couple of seconds about whether they'll make a deal or not, which could be very useful in thinking about avoiding litigation and ugly divorces and things like that. Those are all cases in which a lot of value is lost by delay and strikes.
Muy complicada. El esquema cerebral derecho es de la persona desinformada, y el de la izquierda es el informado. Recuerden que examinamos los dos cerebros a la vez, así que podemos preguntar sobre su actividad en tiempo sincronizado en áreas similares o diferentes al mismo tiempo, al igual que si quisieran estudiar una conversación y escanean dos personas hablando entre sí y esperarán una actividad común en regiones del lenguaje cuando están realmente escuchando y comunicándose. Así que las flechas conectan regiones que están activas al mismo tiempo, y la dirección de las flechas fluye de la región que está activa de primero, y la punta de flecha va a la región que está activa después. En este caso, si se mira cuidadosamente, la mayoría de las flechas fluyen de derecha a izquierda. Es decir, parece como si la actividad cerebral desinformada sucediera primero y luego es seguida por la actividad del cerebro informado. Y por cierto, estos son ensayos donde se hicieron acuerdos. Se trata de los primeros dos segundos. No hemos terminado de analizar estos datos, así que todavía estamos leyéndolos, pero la esperanza es que podamos decir algo del primer par de segundos sobre si habrá un acuerdo o no, lo que podría ser muy útil pensando en evitar litigios y divorcios penosos, y cosas así. Son todos los casos en que se pierde un gran valor por demora y huelgas.
Here's the case where the disagreements occur. You can see it looks different than the one before. There's a lot more arrows. That means that the brains are synced up more closely in terms of simultaneous activity, and the arrows flow clearly from left to right. That is, the informed brain seems to be deciding, "We're probably not going to make a deal here." And then later, there's activity in the uninformed brain.
Aquí es el caso donde se producen los desacuerdos. Se puede ver que es diferente al anterior. Hay muchas más flechas. Eso significa que el cerebro se sincroniza hacia arriba más cerca en términos de actividad simultánea, y las flechas van claramente de izquierda a derecha. Es decir, el cerebro informado parece decidir, "Probablemente no vamos a hacer un trato aquí". Y luego, más tarde, hay actividad en el cerebro desinformado.
Next, I'm going to introduce you to some relatives. They're hairy, smelly, fast and strong. You might be thinking back to your last Thanksgiving.
A continuación voy a presentarles a algunos familiares. Son peludos, malolientes, rápidos y fuertes. Podrían estar pensando en su último día de Acción de Gracias.
(Laughter)
Tal vez si tuvieron un chimpancé con Uds.
Maybe, if you had a chimpanzee with you. Charles Darwin and I and you broke off from the family tree from chimpanzees about five million years ago. They're still our closest genetic kin. We share 98.8 percent of the genes. We share more genes with them than zebras do with horses. And we're also their closest cousin. They have more genetic relation to us than to gorillas. So, how humans and chimpanzees behave differently might tell us a lot about brain evolution.
Charles Darwin y yo y tú nos separamos del árbol genealógico de los chimpancés hace unos 5 millones años. Todavía son nuestros parientes genéticos más cercanos. Compartimos el 98,8 % de los genes. Compartimos más genes con ellos que las cebras con los caballos. Y somos también sus primos más cercanos. Tienen más relación genética con nosotros que con los gorilas. Así que, qué tan diferentemente se comportan los seres humanos y los chimpancés puede decirnos mucho sobre la evolución del cerebro.
This is an amazing memory test from [Kyoto], Japan, the Primate Research Institute, where they've done a lot of this research. This goes back a ways. They're interested in working memory. The chimp will see, watch carefully, they'll see 200 milliseconds' exposure -- that's fast, eight movie frames -- of numbers one, two, three, four, five. Then they disappear and are replaced by squares, and they have to press the squares that correspond to the numbers from low to high to get an apple reward. Let's see how they can do it.
Esta es una increíble prueba de memoria del Primate Research Institute, de Nagoya, Japón donde han hecho mucha investigación de este tipo. Esto va hacia mucho tiempo atrás. Están interesados en la memoria de trabajo. El chimpancé que verán, observen cuidadosamente, van a ver la exposición 200 milisegundos —eso es rápido, son 8 cuadros de la película— de números 1, 2, 3, 4, 5. Luego desaparecen y son substituidos por cuadrados, y tienen que presionar los cuadrados que corresponden a los números de menor a mayor para obtener una manzana de recompensa. Veamos cómo lo hacen.
This is a young chimp. The young ones are better than the old ones, just like humans.
Se trata de un chimpancé joven. Los jóvenes son mejores que los mayores, como los seres humanos.
(Laughter)
Y están muy experimentados, ya que han hecho esto
And they're highly experienced, they've done this thousands of times. Obviously there's a big training effect, as you can imagine.
miles y miles de veces. Obviamente hay un efecto de entrenamiento, como se imaginarán. (Risas)
(Laughter)
Pueden ver están muy indiferentes, como sin esfuerzo.
You can see they're very blasé and effortless. Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way.
No solo lo hacen muy bien, lo hacen con una especie de pereza.
(Laughter)
¿Verdad? ¿Quién piensa que los podría vencer?
Who thinks you could beat the chimps?
(Laughter)
Equivocado. (Risas)
Wrong. (Laughter)
Podemos tratar. Intentaremos. Tal vez intentaremos.
We can try. We'll try. Maybe we'll try.
Bien, así que la siguiente parte de este estudio,
OK, so the next part of the study I'm going to go quickly through is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa. He had a bold idea he called the "cognitive trade-off hypothesis." We know chimps are faster and stronger; they're also obsessed with status. His thought was, maybe they've preserved brain activities and practice them in development that are really, really important to them to negotiate status and to win, which is something like strategic thinking during competition. So we're going to check that out by having the chimps actually play a game by touching two touch screens.
voy a ir rápidamente, está basada en una idea de Tetsuro Matsuzawa. Él tenía una idea audaz que llamó la hipótesis de intercambio cognitivo. Sabemos que los chimpancés son más rápidos y más fuertes. También son muy obsesionados con el estatus. Su pensamiento fue, tal vez han conservado actividades del cerebro y las practican en el desarrollo, ya que son muy, muy importantes para ellos para negociar el estatus y ganar, que es algo así como el pensamiento estratégico durante la competición. Así que vamos a echar un vistazo poniendo a los chimpancés jugar un juego tocando dos pantallas táctiles.
The chimps are interacting with each other through the computers. They'll press left or right. One chimp is called a matcher; they win if they press left-left, like a seeker finding someone in hide-and-seek, or right-right. The mismatcher wants to mismatch; they want to press the opposite screen of the chimp. And the rewards are apple cube rewards. So here's how game theorists look at these data. This is a graph of the percentage of times the matcher picked right on the x-axis and the percentage of times they picked right by the mismatcher on the y-axis. So a point here is the behavior by a pair of players, one trying to match, one trying to mismatch. The NE square in the middle -- actually, NE, CH and QRE -- those are three different theories of Nash equilibrium and others, tells you what the theory predicts, which is that they should match 50-50, because if you play left too much, for example, I can exploit that if I'm the mismatcher by then playing right. And as you can see, the chimps -- each chimp is one triangle -- are circled around, hovering around that prediction.
Los chimpancés están realmente interactuando entre sí a través de las computadoras. Van a presionar la izquierda o la derecha. Un chimpancé se llama 'matcher'. Gana si presionan izquierda, izquierda, como buscando a alguien en escondidas, o derecha, derecha. Los 'mismatcher' quieren discrepancia. Quieren presionar la pantalla contraria al otro chimpancé. Y las recompensas son pedazos de manzana. Aquí está cómo los teóricos de juegos miran estos datos. Se trata de un gráfico del porcentaje de veces que el 'matcher' escogió derecho en el eje de las x, y el porcentaje de veces que predijeron bien al 'mismatcher' en el eje de las y. Un punto aquí es el comportamiento de un par de jugadores, uno tratando de hacer coincidir, uno tratando de discrepar. El cuadrante NE en el centro —realmente NE, CH y QRE— son tres diferentes teorías del equilibrio de Nash, y otros, lo que predice la teoría, que es que deben coincidir 50-50, porque si juegas izquierda demasiado, por ejemplo, puedo aprovechar si soy la 'mismatcher' jugando a la derecha. Y como pueden ver, los chimpancés, cada chimpancé es un triángulo, están circulando alrededor, revoloteando alrededor de esa predicción.
Now we move the payoffs. We're going to make the left-left payoff for the matcher a little higher. Now they get three apple cubes. Game theoretically, that should make the mismatcher's behavior shift: the mismatcher will think, "Oh, this guy's going to go for the big reward, so I'll go to the right, make sure he doesn't get it." And as you can see, their behavior moves up in the direction of this change in the Nash equilibrium. Finally, we changed the payoffs one more time. Now it's four apple cubes, and their behavior again moves towards the Nash equilibrium. It's sprinkled around, but if you average the chimps out, they're really close, within .01. They're actually closer than any species we've observed.
Ahora pasamos a los pagos. Realmente vamos a hacer el beneficio de la izquierda, izquierda para el 'matcher', sea un poco mayor. Ahora llegan 3 trozos de manzana. Teóricamente, realmente debe cambiar de comportamiento del 'mismatcher', porque lo que pasa es que el 'mismatcher' va a pensar, oh, este chico va a ir por el gran premio, y así que voy a ir a la derecha, asegurándome de que no lo consigue. Y como pueden ver, su comportamiento se mueve hacia arriba en la dirección de este cambio en el equilibrio de Nash. Finalmente, cambiamos los pagos una vez más. Ahora son 4 trozos de manzana, y su comportamiento se dirige nuevamente hacia el equilibrio de Nash. Se dispersa, pero en promedio los chimpancés están muy, muy cerca, dentro del 0,01. Están realmente más cerca que cualquier especie que hayamos observado.
What about humans? You think you're smarter than a chimpanzee? Here's two human groups in green and blue. They're closer to 50-50; they're not responding to payoffs as closely. And also if you study their learning in the game, they aren't as sensitive to previous rewards. The chimps play better than the humans, in terms of adhering to game theory. And these are two different groups of humans, from Japan and Africa; they replicate quite nicely. None of them are close to where the chimps are.
¿Qué pasa con los seres humanos? ¿Creen que son más inteligentes que un chimpancé? Aquí hay dos grupos humanos en verde y azul. Están cerca de 50-50. No están respondiendo a los pagos tan de cerca, y si también estudiamos su aprendizaje en el juego, no son tan sensibles a las recompensas anteriores. Los chimpancés juegan mejor que los seres humanos, mejor en el sentido de adherirse a la teoría de juegos. Y estos son dos grupos diferentes de seres humanos de Japón y África. Replican muy bien. Ninguno está cerca de donde están los chimpancés.
So, some things we learned: people seem to do a limited amount of strategic thinking using theory of mind. We have preliminary evidence from bargaining that early warning signs in the brain might be used to predict whether there'll be a bad disagreement that costs money, and chimps are "better" competitors than humans, as judged by game theory.
Así que aquí hay algunas cosas que hemos aprendido hoy. La gente parece hacer una cantidad limitada de pensamiento estratégico usando la teoría de la mente. Tenemos algunas pruebas preliminares de la negociación que dan alertas tempranas en el cerebro que pueden utilizarse para predecir si va a haber un duro desacuerdo que cueste dinero, y que los chimpancés son mejores competidores que los seres humanos, según lo juzgado por la teoría de juegos.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)