I love video games. I'm also slightly in awe of them. I'm in awe of their power in terms of imagination, in terms of technology, in terms of concept. But I think, above all, I'm in awe at their power to motivate, to compel us, to transfix us, like really nothing else we've ever invented has quite done before. And I think that we can learn some pretty amazing things by looking at how we do this. And in particular, I think we can learn things about learning. Now the video games industry is far and away the fastest growing of all modern media. From about 10 billion in 1990, it's worth 50 billion dollars globally today, and it shows no sign of slowing down. In four years' time, it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars. That's about three times the recorded music industry. This is pretty stunning, but I don't think it's the most telling statistic of all. The thing that really amazes me is that, today, people spend about eight billion real dollars a year buying virtual items that only exist inside video games. This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe. Earlier this year, a virtual asteroid in it sold for 330,000 real dollars. And this is a Titan class ship in the space game, EVE Online. And this virtual object takes 200 real people about 56 days of real time to build, plus countless thousands of hours of effort before that. And yet, many of these get built. At the other end of the scale, the game Farmville that you may well have heard of, has 70 million players around the world and most of these players are playing it almost every day.
Я люблю компьютерные игры. Я даже немного восхищаюсь ими. Я восхищаюсь их мощью в использовании воображения, технологий, в создании идей. Но, думаю, больше всего я восхищаюсь их силой мотивировать, приковывать наше внимание, ошеломлять нас так, как ничто из того, что мы когда-либо придумали. И я думаю, смотря на это, мы можем научиться довольно удивительным вещам. А более конкретно — мы можем научиться обучению. На сегодня игровая индустрия — это самая быстрорастущая индустрия из всех современных медиа. Капитализация в 10 миллиардов в 1990, 50 миллиардов долларов сегодня, и никаких признаков к снижению этого темпа. Через 4 года предполагаемая капитализация достигнет 80 миллиардов долларов. Это почти в 3 раза больше музыкальной индустрии. Довольно потрясающе, но не думаю, что это самое главное. Что действительно поражает меня, так это то, что сегодня люди тратят примерно 8 миллиардов долларов в год, покупая в виртуальном iTunes, существующем только в в видео играх. Вот скриншот из виртуального игрового мира Entropia Universe. Чуть ранее в этом году виртуальный астероид в этом мире был продан за 330 000 реальных долларов. А это космический корабль класса Титан в игре EVE Online. Этот виртуальный объект построили 200 реальных человек, примерно, за 56 реальных дней, плюс бесчисленное множество часов напряжённой работы до этого. И таких уже много построено. Но есть ещё такая игра, как Ферма, о которой вы, скорее всего, слышали. В неё играют 70 миллионов человек по всему миру и большинство из них играет почти каждый день.
This may all sound really quite alarming to some people, an index of something worrying or wrong in society. But we're here for the good news, and the good news is that I think we can explore why this very real human effort, this very intense generation of value, is occurring. And by answering that question, I think we can take something extremely powerful away. And I think the most interesting way to think about how all this is going on is in terms of rewards. And specifically, it's in terms of the very intense emotional rewards that playing games offers to people both individually and collectively. Now if we look at what's going on in someone's head when they are being engaged, two quite different processes are occurring. On the one hand, there's the wanting processes. This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard. On the other hand, there's the liking processes, fun and affection and delight and an enormous flying beast with an orc on the back. It's a really great image. It's pretty cool. It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally, one of whom is me, another of whom is my wife. And this kind of a world, this vast flying beast you can ride around, shows why games are so very good at doing both the wanting and the liking. Because it's very powerful. It's pretty awesome. It gives you great powers. Your ambition is satisfied, but it's very beautiful. It's a very great pleasure to fly around. And so these combine to form a very intense emotional engagement.
Возможно, для некоторых людей это выглядит довольно тревожно, как знак к тому, что в обществе что-то сломалось. Но мы здесь ради хороших новостей. И хорошие новости в том, что мы можем выяснить, откуда же берутся эти человеческие усилия, это напряжённое создание ценностей. И отвечая на этот вопрос, мы можем выделить нечто очень сильное. Я думаю, что самый интересный способ разобраться что же, всё-таки, происходит, это использовать вознаграждения. А точнее, очень сильные эмоциональные вознаграждения, которые игры предлагают людям, как индивидуально, так и коллективно. Если мы взглянем на то, что происходит в чьей-либо голове, когда они чем-то увлечены, то увидим два различных процесса. С одной стороны — «хочу». Это сродни силе и амбициям — без труда рыбку не вытянешь. А с другой стороны — «нравится» Это весело и увлекательно, это восторг и здоровенный летающий зверь с орком на спине. Это действительно очень клёвая картина. Она из игры World of Warcraft, в которую играют более 10 миллионов человек по всему миру. Двое из них — я и моя жена. И вот этот вот мир, этот громадный летающий зверь, которого можно оседлать, показывают, почему игры так хороши в совмещении «хочу» и «нравится». Они удивительны настолько, насколько могущественны. Они наделяют вас большими возможностями. Хоть ваши амбиции и удовлетворены, всё же, это прекрасно. Летать туда-сюда — замечательное ощущение. Всё это вкупе создаёт очень сильное эмоциональное влечение.
But this isn't the really interesting stuff. The really interesting stuff about virtuality is what you can measure with it. Because what you can measure in virtuality is everything. Every single thing that every single person who's ever played in a game has ever done can be measured. The biggest games in the world today are measuring more than one billion points of data about their players, about what everybody does -- far more detail than you'd ever get from any website. And this allows something very special to happen in games. It's something called the reward schedule. And by this, I mean looking at what millions upon millions of people have done and carefully calibrating the rate, the nature, the type, the intensity of rewards in games to keep them engaged over staggering amounts of time and effort. Now, to try and explain this in sort of real terms, I want to talk about a kind of task that might fall to you in so many games. Go and get a certain amount of a certain little game-y item. Let's say, for the sake of argument, my mission is to get 15 pies and I can get 15 pies by killing these cute, little monsters. Simple game quest. Now you can think about this, if you like, as a problem about boxes. I've got to keep opening boxes. I don't know what's inside them until I open them. And I go around opening box after box until I've got 15 pies. Now, if you take a game like Warcraft, you can think about it, if you like, as a great box-opening effort. The game's just trying to get people to open about a million boxes, getting better and better stuff in them.
Но это ещё не самое интересное. Потому самое интересное в виртуальном мире — это то, что вы можете измерить. А измерить вы можете всё что угодно. Абсолютно любое действие, совершенное любым человеком в игре, может быть измерено. Сегодня, крупнейшие игры в мире Обрабатывают более миллиарда различных данных об игроках, об их действиях — намного больше, чем вы можете получить на любом сайте. И это позволяет чему-то особенному происходить в играх. Оно называется наградным расписанием. Я имею в виду «слежку» за тем , чем занимаются миллионы людей и тщательной калибровки темпа, природы, типа и интенсивности наград в играх, что бы удерживать вовлечённым, несмотря на ошеломляющие затраты времени и сил. А сейчас, для того что бы объяснить это обычными терминами, я хочу поговорить о том типе заданий с которым вы встречались во многих играх. Пойти и раздобыть определённое количество какого-либо игрового предмета. Предположим, для простоты понимания, мне нужно раздобыть 15 пирогов, и получить их я могу, убивая этих маленьких монстриков. Простое игровое задание. Вы можете предположить, если хотите, что это всё — коробки. Мне нужно открывать коробки. И я не знаю что внутри, пока не открою их. И вот я хожу и открываю коробку за коробкой, пока не соберу 15 пирогов. А если взять в пример игру типа Warcraft, вы можете предположить, что это — гигантское коробко-открывательное усилие. Игра хочет что бы люди открывали миллионы коробок, получая всё лучшие и лучшие предметы из них.
This sounds immensely boring but games are able to make this process incredibly compelling. And the way they do this is through a combination of probability and data. Let's think about probability. If we want to engage someone in the process of opening boxes to try and find pies, we want to make sure it's neither too easy, nor too difficult, to find a pie. So what do you do? Well, you look at a million people -- no, 100 million people, 100 million box openers -- and you work out, if you make the pie rate about 25 percent -- that's neither too frustrating, nor too easy. It keeps people engaged. But of course, that's not all you do -- there's 15 pies. Now, I could make a game called Piecraft, where all you had to do was get a million pies or a thousand pies. That would be very boring. Fifteen is a pretty optimal number. You find that -- you know, between five and 20 is about the right number for keeping people going. But we don't just have pies in the boxes. There's 100 percent up here. And what we do is make sure that every time a box is opened, there's something in it, some little reward that keeps people progressing and engaged. In most adventure games, it's a little bit in-game currency, a little bit experience. But we don't just do that either.
Звучит чрезвычайно скучно, но играм удаётся сделать этот процесс невероятно интересным. А делают они это путём скрещивания возможностей и данных. Давайте поговорим о возможностях. Если мы хотим увлечь кого-то в процесс открывания коробок и поиска пирогов, то мы должны быть уверены, что найти пирог — не просто, но и не сложно. Так что же нам делать? Ну, вы следите за миллионом игроков, нет, за сотней миллионов открывателей коробок, и замечаете, что если сделать шанс нахождения пирога равным 25 процентам, то это не очень легко, но и не шибко надоедает, и держит людей вовлеченными. Но, конечно, это не всё — надо-то 15 пирогов. Теперь я могу создать игру «Искусство пирогов», в которой всё, что нужно делать — это собрать миллион пирогов, ну или тысячу. Ну и скукотища. 15 — оптимальное количество. Вы понимаете, что между 5 и 20 — это оптимальное количество для того, что бы люди продолжали. Но у нас в коробках не только пироги. Там всегда что-то есть. И мы должны проследить, что бы при открытии каждой коробки в ней что-то было, какая-то маленькая награда, которая положительно подействует на дальнейшее желание играть. В большинстве приключенческих игр есть своя внутри-игровая валюта, опыт, но для нас этого мало.
We also say there's going to be loads of other items of varying qualities and levels of excitement. There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item. There's going to be a 0.1 percent chance you get an absolutely awesome item. And each of these rewards is carefully calibrated to the item. And also, we say, "Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?" No, we want one or two monsters on the screen at any one time. So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult. So all this is very powerful. But we're in virtuality. These aren't real boxes. So we can do some rather amazing things. We notice, looking at all these people opening boxes, that when people get to about 13 out of 15 pies, their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy. They're not rational about probability. They think this game is unfair. It's not giving me my last two pies. I'm going to give up. If they're real boxes, there's not much we can do, but in a game we can just say, "Right, well. When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now." Keep you engaged. Look at what people do -- adjust the world to match their expectation. Our games don't always do this. And one thing they certainly do at the moment is if you got a 0.1 percent awesome item, they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time to keep the value, to keep it special.
У нас будет множество других предметов разного качества и желания. Пускай, шанс получить какой-либо хороший предмет будет 10%. И 0.1% вероятности для получения очень клёвого предмета. И каждый такой шанс хорошенько подогнан под предмет. А ещё мы зададимся вопросом: «Чтож, сколько будет монстров? Может быть миллиард монстров на весь мир?» Нет, нам нужен 1-2 монстра одновременно на экране. Вот и получилось: не слишком легко, не слишком сложно. Всё это — очень занятно. Но это не реальные коробки. Поэтому мы можем поработать над ещё более удивительными вещами. Мы заметили, смотря на людей, открывающих коробки, что когда они получают где-то тринадцатый из 15 пирогов, то они хотят закончить, им скучно, они начинают злиться. Они теряют понимание возможности. Они думают, что игра к ним несправедлива. Я не могу получить последних 2 пирога. Я хочу сдаться. Если бы это были реальные коробки — мы не многое могли бы сделать, но в игре мы просто скажем: «Чтож, да.» Как только доберёшься до 13 пирога — получишь 75% вероятности на следующие. Так они удерживают вас. Смотря на то, что делают люди и подстраивают мир под их ожидания. Наши игры не всегда делают исключительно так. Единственное, что они точно делают — если вы получили предмет с шансом 0.1%, то они уж постараются, что бы такой же предмет никто не получил определённое количество времени. Нужно сохранить значимость, индивидуальность.
And the point is really that we evolved to be satisfied by the world in particular ways. Over tens and hundreds of thousands of years, we evolved to find certain things stimulating, and as very intelligent, civilized beings, we're enormously stimulated by problem solving and learning. But now, we can reverse engineer that and build worlds that expressly tick our evolutionary boxes. So what does all this mean in practice? Well, I've come up with seven things that, I think, show how you can take these lessons from games and use them outside of games. The first one is very simple: experience bars measuring progress -- something that's been talked about brilliantly by people like Jesse Schell earlier this year. It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places. It's the simple idea that instead of grading people incrementally in little bits and pieces, you give them one profile character avatar which is constantly progressing in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own. And everything comes towards that, and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
И дело в том, что мы эволюционировали так, что бы мир мог удовлетворить нас определёнными путями. Свыше десятков и сотен тысяч лет, мы развивались в поисках стимула, и, будучи интеллектуальными и цивилизованными существами, нашим стимулом было решение проблем и обучение. Но сейчас, используя обратный инжиниринг, мы можем построить миры, которые ясно выделяют наши эволюционные коробки. Но что же это значит на практике? Чтож, я дошёл до семи способов, которые, я думаю, покажут какие уроки вы можете изъять из игр и использовать в жизни. Первый — очень простой: панели опыта измеряют прогресс — нечто, о чём блестяще говорили такие люди, как Джесси Шель не так давно. Этим уже занимались в Университете Индиады в Штатах, как и в других местах. Идея проста — вместо того, что бы постепенно награждать людей, маленькими кусочками, вы создаёте им один аватар который постоянно развивается маленькими, маленькими шажками, которые они воспринимают как свои. И всё сводится к нему, и они наблюдают, как он ползёт вверх, и они единственные, кому он принадлежит.
Second, multiple long and short-term aims -- 5,000 pies, boring, 15 pies, interesting. So, you give people lots and lots of different tasks. You say, it's about doing 10 of these questions, but another task is turning up to 20 classes on time, but another task is collaborating with other people, another task is showing you're working five times, another task is hitting this particular target. You break things down into these calibrated slices that people can choose and do in parallel to keep them engaged and that you can use to point them towards individually beneficial activities.
Второй: несколько долго- и краткосрочных целей — 5 000 пирогов — скучно, 15 пирогов — интересно. Вот вы и давайте людям много разных задач. Вы скажете, это похоже на решение 10 таких проблем, но одна задача выливается в 20 занятий по времени, для другой задачи нужно сотрудничать с другими людьми, для третьей — показывать ваши наработки по пять раз, ещё одна — достичь определённой цели. Вы разбиваете задания в эти откалиброванные кусочки, из которых люди могут выбирать и делать их параллельно, что бы оставаться вовлечёнными и что бы вы могли, используя их, подвести людей к их индивидуальной полезной деятельности.
Third, you reward effort. It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this. Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying. You don't punish failure. You reward every little bit of effort -- a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick. It all feeds in as minute reinforcement.
Третий — вы награждаете старание. Это ваша главная движущая сила. Игры невероятны в этом. Каждый раз, когда вы что-то делаете — вы получаете награду. Вы не наказываете за неудачу; вы награждаете каждую маленькую попытку — немного золотишка, немного похвалы — решили 20 задач — получите. Нужна всего-то минута поддержки.
Fourth, feedback. This is absolutely crucial, and virtuality is dazzling at delivering this. If you look at some of the most intractable problems in the world today that we've been hearing amazing things about, it's very, very hard for people to learn if they cannot link consequences to actions. Pollution, global warming, these things -- the consequences are distant in time and space. It's very hard to learn, to feel a lesson. But if you can model things for people, if you can give things to people that they can manipulate and play with and where the feedback comes, then they can learn a lesson, they can see, they can move on, they can understand.
Четвёртый — ответная реакция. Это очень важно, и виртуальность превосходна в этом. Если вы взгляните на самые непокорные проблемы сегодняшнего мира, о которых мы слышали удивительные вещи, становится ясно, что людям очень сложно учиться, если они не могут связать последствия с действиями. Последствия загрязнений, глобального потепления и многого другого очень далеки во времени. Очень сложно научиться чувствовать, но если вы смоделируете это для людей, если вы дадите им то, на что можно влиять, с чем можно играть и получать обратную связь, то тогда они смогут усвоить урок, они смогут видеть, смогут двигаться в правильном направлении, смогут понять.
And fifth, the element of uncertainty. Now this is the neurological goldmine, if you like, because a known reward excites people, but what really gets them going is the uncertain reward, the reward pitched at the right level of uncertainty, that they didn't quite know whether they were going to get it or not. The 25 percent. This lights the brain up. And if you think about using this in testing, in just introducing control elements of randomness in all forms of testing and training, you can transform the levels of people's engagement by tapping into this very powerful evolutionary mechanism. When we don't quite predict something perfectly, we get really excited about it. We just want to go back and find out more.
И пятый — элемент неопределенности. Сейчас это золотое дно неврологии, потому что известная награда интересует людей, но вот что их действительно возбуждает, так это неопределённая награда — награда, находящаяся на определённом уровне неопределённости, так, что они не знают, получат ли они её или нет. 25 процентов. Ум начинает светиться. И если вы представите использование такого в исследованиях, в представлении основных элементов беспорядочности во всех формах испытаний и обучения, вы сможете изменить уровень вовлечения людей, нажав на этот очень сильный механизм эволюции. Когда мы не можем что-либо предугадать, нам становится действительно очень интересно. Мы даже хотим вернуться назад, что бы узнать больше.
As you probably know, the neurotransmitter associated with learning is called dopamine. It's associated with reward-seeking behavior. And something very exciting is just beginning to happen in places like the University of Bristol in the U.K., where we are beginning to be able to model mathematically dopamine levels in the brain. And what this means is we can predict learning, we can predict enhanced engagement, these windows, these windows of time, in which the learning is taking place at an enhanced level. And two things really flow from this. The first has to do with memory, that we can find these moments. When someone is more likely to remember, we can give them a nugget in a window. And the second thing is confidence, that we can see how game-playing and reward structures make people braver, make them more willing to take risks, more willing to take on difficulty, harder to discourage. This can all seem very sinister. But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts." The word "addiction" is thrown around. There are real concerns there. But the biggest neurological turn-on for people is other people. This is what really excites us. In reward terms, it's not money; it's not being given cash -- that's nice -- it's doing stuff with our peers, watching us, collaborating with us.
Как вам, вероятно, известно, нейромедиатор, связанный с обучением, называется дофамин. Он связан и с поведением при возможных наградах. И нечто очень интересное начинает происходить в таких местах, как Университет Бристоля в Англии, где начинает получаться математически смоделировать уровень дофамина в мозгу. А это значит, что мы можем спрогнозировать обучение, повышенное вовлечение и временные окна, во время которых обучение происходит на повышенном уровне. Из этого исходит 2 вещи. Первая связана с памятью, что бы мы могли отыскать эти моменты. Когда кто-то собирается вспомнить, мы можем закинуть ему снежок в окно. И вторая — уверенность, мы можем увидеть, как игра в игру и устройство наград делают людей смелее, позволяют им больше рисковать, чаще браться за сложности, реже отговаривать себя. Возможно, это выглядит как шаг против природы. Но знаете, «Нашими мозгами манипулируют, мы все зависимы». Слово зависимость сейчас по всюду. И есть о чём побеспокоиться. Но самый большой неврологический включатель у людей — это другие люди. Это то, что по-настоящему заводит нас. В значении наград — это не деньги, не получать деньги, но делать что-то вместе с другими, наблюдать за ними, сотрудничать с ними.
And I want to tell you a quick story about 1999 -- a video game called EverQuest. And in this video game, there were two really big dragons, and you had to team up to kill them -- 42 people, up to 42 to kill these big dragons. That's a problem because they dropped two or three decent items. So players addressed this problem by spontaneously coming up with a system to motivate each other, fairly and transparently. What happened was, they paid each other a virtual currency they called "dragon kill points." And every time you turned up to go on a mission, you got paid in dragon kill points. They tracked these on a separate website. So they tracked their own private currency, and then players could bid afterwards for cool items they wanted -- all organized by the players themselves. Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest, but that today, a decade on, every single video game in the world with this kind of task uses a version of this system -- tens of millions of people. And the success rate is at close to 100 percent. This is a player-developed, self-enforcing, voluntary currency, and it's incredibly sophisticated player behavior.
Я хочу рассказать вам короткую историю о событии 1999 года — компьютерной игре, названной Everquest. В этой игре было два реально больших дракона, и надо было объединяться в группы, что бы убить их — 42 человека, до 42-х, что бы убить драконов. И проблема в том, что они оставляют всего 2-3 стоящих предмета. В итоге игроки решили эту проблему путём спонтанно созданной системы, которая честно и прозрачно мотивировала каждого их них. Вот в чём соль: они платили каждому виртуальной валютой, названной «Очки за убийство дракона» (DKP). И каждый раз, когда вам надо было отправляться на миссию, вы получали свои очки. Они отслеживали их на различных веб-сайтах. В общем, у них была своя личная валюта, за которую игроки могли покупать крутые предметы на аукционе — и всё это создано самими игроками. Сейчас эта поразительная система не осталась в одном-лишь Эверквесте, сегодня, десятилетие спустя, каждая компьютерная игра с похожими задачами использую некий аналог этой системы — это десятки миллионов людей. И процент успеха приближается к сотне. Это разработанная игроками, самодостаточная, добровольная валюта, и также очень изощрённое поведение игроков.
And I just want to end by suggesting a few ways in which these principles could fan out into the world. Let's start with business. I mean, we're beginning to see some of the big problems around something like business are recycling and energy conservation. We're beginning to see the emergence of wonderful technologies like real-time energy meters. And I just look at this, and I think, yes, we could take that so much further by allowing people to set targets by setting calibrated targets, by using elements of uncertainty, by using these multiple targets, by using a grand, underlying reward and incentive system, by setting people up to collaborate in terms of groups, in terms of streets to collaborate and compete, to use these very sophisticated group and motivational mechanics we see. In terms of education, perhaps most obviously of all, we can transform how we engage people. We can offer people the grand continuity of experience and personal investment. We can break things down into highly calibrated small tasks. We can use calculated randomness. We can reward effort consistently as everything fields together. And we can use the kind of group behaviors that we see evolving when people are at play together, these really quite unprecedentedly complex cooperative mechanisms. Government, well, one thing that comes to mind is the U.S. government, among others, is literally starting to pay people to lose weight. So we're seeing financial reward being used to tackle the great issue of obesity. But again, those rewards could be calibrated so precisely if we were able to use the vast expertise of gaming systems to just jack up that appeal, to take the data, to take the observations, of millions of human hours and plow that feedback into increasing engagement.
И в окончании я хотел бы предложить несколько путей, которыми эти принципы могут влиться в наш мир. Я начну с бизнеса. То бишь, мы начинаем видеть некоторые большие проблемы вокруг чего-то, навроде бизнеса, переработки мусора, сохранения энергии. Мы видим появление замечательных технологий, как счётчики энергии в настоящем времени. Я глянул на это и подумал, что да, мы можем продвинуться ещё дальше, позволяя людям ставить цели, откалиброванные цели, используя элементы неопределённости, используя несколько таких целей, используя мощные системы наград и стимула, подталкивая людей на сотрудничество в группах и сообществах, на сотрудничество и состязание, используя эту изощрённую групповую и мотивационную механику. С точки зрения образования, возможно, самое очевидное — мы можем изменить то, как мы вовлекаем людей. Мы можем предложить им непрерывный поток мастерства и личностных инвестиций. Мы можем разбить большие задачи на откалиброванные маленькие. Мы можем использовать просчитанную беспорядочность. Мы можем последовательно награждать старания. И мы можем использовать некое групповое поведение, которое мы замечаем, когда люди играют друг с другом. Это довольно беспрецедентная связка совместных механизмов. Правительство. Чтож, первое, что приходит на ум, в США правительство начинает буквально платить людям за похудение. Как мы видим, для борьбы с ожирением используется финансовая награда. Но опять же, эти награды могут быть откалиброваны очень чётко, если мы воспользуемся огромным опытом игровых систем, что бы усилить этот призыв, взять данные, взять наблюдения над миллионами человеко-часов и превратить всё это в нарастающую заинтересованность.
And in the end, it's this word, "engagement," that I want to leave you with. It's about how individual engagement can be transformed by the psychological and the neurological lessons we can learn from watching people that are playing games. But it's also about collective engagement and about the unprecedented laboratory for observing what makes people tick and work and play and engage on a grand scale in games. And if we can look at these things and learn from them and see how to turn them outwards, then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
Под конец я хочу оставить вас с этим словом — заинтересованность. Задумайтесь о том, как личная заинтересованность может быть преображена с помощью психологических и неврологических уроков, которые мы почерпнули смотря на играющих в игры людей. Так же, как и коллективная заинтересованность. Задумайтесь о беспрецедентных лабораториях, в которых с размахом с помощью игр изучается то, что заставляет людей жить, работать, играть и интересоваться. И если мы сможем присмотреться к таким вещам и научиться чему-то у них, и понять, как их использовать в жизни, тогда, я думаю, мы найдём здесь нечто революционное.
Thank you very much.
Спасибо большое.
(Applause)
(Аплодисменты)