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.
ผมชอบเกมส์ อันที่จริงผมออกจะทึ่งในพวกมันซะด้วยซ้ำ ผมทึ่งในพลังของมัน ทึ่งในความคิดสร้างสรรค์ ทึ่งในเทคโนโลยี ทึ่งในแนวคิด แต่ที่สำคัญ ผมทึ่งในพลังของพวกมัน ที่ให้แรงบันดาลใจกับเรา ที่มีอิทธิพลต่อเรา ที่ทำให้เราตะลึงได้ ไม่เหมือนกับสิ่งประดิษฐ์ใดๆ เลยที่เราเคยคิดค้น จะสามารถทำมันได้มาก่อน และผมคิดว่าเราสามารถเรียนรู้บางอย่างที่พิเศษมากๆ จากการดูว่าเราทำมันได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผมคิดว่าเราสามารถที่จะเรียนรู้บางอย่าง เกี่ยวกับการเรียนได้ ธุรกิจเกมส์ในตอนนี้ เป็นธุรกิจที่เติบโตเร็วที่สุด แบบหาที่เปรียบไม่ได้ เมื่อเทียบกับธุรกิจสื่อสมัยใหม่ทั้งหมด เริ่มต้นจาก 1 หมื่นล้านในปี 1990 กลายเป็น 5 หมื่นล้านทั่วโลกในวันนี้ โดยที่ยังไม่มีวี่แววว่าจะเริ่มช้าลง ในอีก 4 ปีข้างหน้า ธุรกิจเกมส์ถูกประมาณการว่าจะมีมูลค่ากว่า 8 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐฯ คิดเป็นประมาณ 3 เท่าของธุรกิจเพลง นี่มันน่าทึ่งทีเดียว แต่ผมก็ยังไม่คิดว่ามันเป็นสถิติที่น่าประหลาดใจที่สุด สิ่งที่ทำให้ผมทึ่งจริงๆ ก็คือ ที่ทุกวันนี้ ผู้คนใช้เงินประมาณ 8 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐฯ ต่อปี เพื่อซื้อวัตถุเสมือนจริง ที่สามารถมีอยู่ได้ ภายในวีดีโอเกมส์เท่านั้น และนี่ก็คือภาพตัวอย่างจากโลกของเกมส์เสมือนจริง Entropia Universe ในช่วงต้นปีที่ผ่านมา ดาวเคราะห์เสมือนจริงในเกมส์ ถูกขายในราคาสูงถึง 330,000 เหรียญสหรัฐ และนี่ ก็คือเรือรบระดับ Titan ในเกมส์ท่องอวกาศ EVE Online และวัตถุเสมือนจริงนี้ ใช้คนจริง 200 คน กับเวลาจริงกว่า 56 วัน ในการสร้าง และนี่ยังไม่รวมกับเวลานับพันชั่วโมง กับความพยายามก่อนหน้านั้นอีก แต่ถึงอย่างนั้น วัตถุเหล่านี้ก็ยังถูกสร้างขึ้นอยู่เรื่อยๆ ที่อีกฟากหนึ่งของตาชั่ง เกมส์ Farmville ที่คุณอาจเคยคุ้นหูมาบ้าง มีผู้เล่นถึง 70 ล้านคน ทั่วโลก และผู้เล่นส่วนใหญ่ ก็เล่นมันแทบจะทุกวัน
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.
นี่มันอาจจะฟังดู น่าตกใจทีเดียวสำหรับบางคน เพราะมันอาจเป็นการบ่งบอกบางสิ่งที่น่าเป็นห่วง หรือไม่เหมาะสมอยู่ในสังคม แต่พวกเรามาที่นี่เพื่อบอกข่าวดีกับคุณ และข่าวดีก็คือ ผมคิดว่าเราสามารถที่จะสำรวจ ว่าทำไมความตั้งใจจริง ที่แสนเข้มข้นในยุคของคนเหล่านี้ ถึงได้เกิดขึ้น และจากคำตอบที่ได้ ผมคิดว่าเราสามารถที่จะนำ บางอย่างที่ทรงพลังอย่างมากออกไป และสิ่งที่น่าสนใจที่สุด คือการคิดว่าทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้น ในลักษณะของการให้รางวัล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในส่วน ของการให้รางวัลทางอารมณ์ที่ลึกซึ้ง ที่การเล่นเกมส์สามารถให้ ทั้งในระดับของบุคคล และในระดับกลุ่มได้ เอาล่ะ หากเรามาลองดูว่าเกิดอะไรขึ้นในหัวของใครบางคน เวลาที่เขากำลังรู้สึกมีส่วนร่วม จะมีกระบวนการทำงานที่แตกต่างกัน 2 อย่างเกิดขึ้น ที่ฝั่งหนึ่ง จะมีกระบวนการของความต้องการ นี่มันคล้ายๆ กับความทะเยอทะยาน และแรงผลักดัน ฉันจะทำอย่างนั้น และฉันจะทำมันอย่างหนัก และที่อีกฝั่งหนึ่ง เป็นกระบวนการของความชื่นชอบ ความสนุก และความหลงใหล และความพอใจ กับสัตว์ประหลาดตัวใหญ่บินได้ ที่มียักษ์ขี่อยู่บนหลัง มันเป็นภาพที่เยี่ยมมาก และมันดูเจ๋งทีเดียว ภาพนี้มาจากเกมส์ World of Warcraft ที่มีผู้เล่นทั่วโลกกว่า 10 ล้านคน 1 ในนั้นก็คือผม อีกคนก็คือภรรยาของผม และโลกแบบนี้ เจ้าสัตว์ประหลาดยักษ์ที่คุณสามารถขี่ไปไหนมาไหนก็ได้นี้ แสดงให้เห็นว่าทำไมเกมส์ถึงทำได้ดีนัก ทั้งส่วนของความต้องการ และความชอบ เพราะว่ามันทรงพลังอย่างมาก และมันเจ๋งเลยทีเดียว มันให้พลังอันมหาศาลกับคุณ ความทะเยอทะยานของคุณก็ถูกเติมเต็ม และมันก็งดงามมากๆ มันเป็นความรู้สึกที่สุดยอดมากเวลาได้บินไปรอบๆ และทั้งหมดนี่มันก่อให้เกิด อารมณ์ร่วมอย่างลึกซึ้ง
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.
แต่นี่ก็ยังมันไม่ใช่สิ่งที่น่าสนใจจริงๆ สิ่งที่น่าสนใจจริงๆ เกี่ยวกับโลกเสมือนจริง ก็คือสิ่งที่คุณสามารถนำมาวัดค่าได้ เพราะว่าทุกสิ่งทุกอย่างในโลกเสมือนจริง สามารถวัดค่าได้ ทุกๆ การกระทำในทุกๆ คน ที่เคยเล่นเกมส์มา สามารถถูกวัดได้ เกมส์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกทุกวันนี้ กำลังวัดผลข้อมูลกว่า 1 พันล้านจุด เกี่ยวกับผู้เล่น เกี่ยวกับสิ่งที่ทุกคนทำ เป็นข้อมูลที่ละเอียดมากกว่าสิ่งที่คุณเคยได้รับจากเว็บไซต์ใดๆ และนี่มันทำให้บางอย่างที่พิเศษมากๆ เกิดขึ้นได้ในเกมส์ มันถูกเรียกว่า กำหนดการการให้รางวัล และในที่นี้ ผมหมายถึงการมอง สิ่งที่คนนับล้านๆ คนได้ทำ และค่อยๆปรับค่า ของลักษณะ ประเภท และความหนาแน่นของรางวัลในเกมส์อย่างระมัดระวัง เพื่อทำให้พวกเค้ายังคงติดพัน กับการใช้เวลา และความพยายามอยู่ต่อไปเรื่อยๆ เอาล่ะ ตอนนี้เรามาลองอธิบายสิ่งนี้ ในความเป็นจริงกัน ผมต้องการพูดถึงงานบางประเภท ที่อาจคล้ายกับสิ่งที่มีอยู่ในเกมส์ เช่น การเดินทางเพื่อไปเก็บวัตถุในเกมส์บางอย่าง ยกตัวอย่างเช่น ภารกิจของผมคือการไปหาพาย 15 ชิ้น และผมจะได้พาย 15 ชิ้นมาจาก การล่าสัตว์ประหลาดตัวเล็กๆ น่ารักๆ พวกนี้ ในภารกิจแบบครั้งเดียวจบ ตอนนี้ผมอยากให้คุณลองคิดถึงสถานการณ์แบบนี้ ในลักษณะของปัญหาเกี่ยวกับกล่อง ซึ่งผมจะต้องเปิดกล่องไปเรื่อยๆ โดยที่ผมจะไม่รู้ว่าอะไรอยู่ข้างในจนกว่าผมจะเปิดมัน ผมก็เลยเดินไปเพื่อเปิดกล่องเรื่อยๆ จนกว่าผมจะได้พาย 15 ชิ้น ตอนนี้ถ้าคุณลองมองเกมส์อย่าง Warcraft คุณลองคิดดูนะ ด้วยความพยายามในการเปิดกล่องอย่างหนัก เกมส์นั้นก็แค่พยายามให้คนเข้าไปเปิดกล่องประมาณ 1 ล้านกล่อง โดยได้เจอสิ่งที่ดีขึ้นเรื่อยๆ อยู่ข้างใน
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.
ซึ่งมันอาจฟังดูน่าเบื่อ แต่เกมส์กลับมีความสามารถ ในการทำให้กระบวนการทั้งหมดนี้ น่าดึงดูดได้ และวิธีที่พวกเขาทำ ก็เป็นส่วนประกอบของความน่าจะเป็น และข้อมูล ลองมาคิดถึงความน่าจะเป็นกันดู ถ้าเราต้องการให้ใครซักคนรู้สึกอยากเล่นต่อไปเรื่อยๆ ในกระบวนการของการเปิดกล่อง และการหาพาย เราต้องทำให้แน่ใจได้ว่ามันจะไม่ง่าย หรือยากเกินไปที่จะหาพาย แล้วคุณจะทำอย่างไรล่ะ เอาล่ะคุณลองมาดูคน 1 ล้านคน ไม่สิ 100 ล้านคน คนเปิดกล่อง 100 ล้านคน และคุณคำนวณอัตราการเปิดเจอพาย ที่ประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งฟังดูไม่น่าปวดหัว หรือง่ายเกินไป มันทำให้ผู้คนรู้สึกอยากเล่นต่อ แต่แน่นอนนั่นมันไม่ใช่ทุกอย่างที่คุณจะต้องทำ คุณต้องการพาย 15 ชิ้น ตอนนี้ ผมสามารถสร้างเกมส์ที่ชื่อ Piecraft ซึ่งสิ่งที่คุณต้องทำทั้งหมดก็คือการหาพาย 1 ล้านชิ้น หรือ 1 พันชิ้น มันคงจะน่าเบื่อมากทีเดียว 15 เป็นเลขที่กำลังเหมาะสม คุณจะพบว่า จำนวนระหว่าง 5 และ 20 นั้นเป็นจำนวนที่เหมาะสมให้คนยังคงเล่นต่อไป แต่แน่นอนเราไม่จำเป็นต้องมีแค่พายในกล่องเท่านั้น มันสามารถเป็นอะไรก็ได้ทุกๆ ครั้งที่เปิดกล่อง และสิ่งที่เราทำก็คือทำให้แน่ใจว่าทุกๆ ครั้งที่กล่องถูกเปิด มันจะต้องมีบางสิ่งอยู่ข้างในนั้น เป็นรางวัลเล็กๆ น้อยๆ ที่ทำให้คนยังดำเนินการ และติดพันไปกับเกมส์ต่อ ในเกมส์ผจญภัยส่วนใหญ่ มันมักจะเป็นส่วนผสมของการใช้สกุลเงินในเกมส์ กับค่าประสบการณ์ แต่เราก็ยังไม่หยุดแค่นั้น
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.
เรายังเพิ่มในองค์ประกอบในส่วนของสิ่งของมากมาย ที่แตกต่างกันด้วยคุณภาพ และระดับขั้นของความตื่นเต้น คุณอาจจะมีโอกาสซัก 10 เปอร์เซ็นต์ในการได้ของดีๆ สักชิ้น แต่คุณจะมีโอกาสแค่ 0.1 เปอร์เซ็นต์ ในการที่จะได้สิ่งของระดับขั้นสุดยอดมาสักชิ้น และของรางวัลแต่ละชนิดก็จะถูกปรับอัตราการพบอย่างระมัดระวัง นอกจากนี้เรายังพูดกันว่า "แล้วเราจะมีสัตว์ประหลาดกี่ชนิดดีล่ะ? พวกเราควรจะให้ทั้งโลกเต็มไปด้วยสัตว์ประหลาดนับพันล้านชนิดเลยดีมั้ย?" คำตอบก็คือไม่ เราต้องการแค่ 1 หรือ 2 ชนิดให้ปรากฎขึ้นบนจอเท่านั้น ผมก็เลยติดมัน มันไม่ง่าย และไม่ยากจนเกินไป เพราะฉะนั้นทั้งหมดนี่มันทรงพลังมากๆ แต่เราอยู่ในโลกเสมือนจริง และนี่ไม่ใช่กล่องจริงๆ พวกเราเลยสามารถ ทำสิ่งที่น่าเหลือเชื่อได้ เราได้เห็นผู้คนเหล่านี้เปิดกล่อง เวลาพวกเขาเปิดเจอพายซัก 13 จาก 15 ชิ้น มุมมองของพวกเขาก็จะเปลี่ยนไป พวกเขาเริ่มเบื่อ เริ่มใจร้อน พวกเขาไม่ได้มองจากมุมของความน่าจะเป็น และเริ่มคิดว่าเกมส์นี้มันไม่ยุติธรรม หาพาย 2 ชิ้นสุดท้ายไม่เจอซักที ฉันจะเลิกเล่นมันแล้ว ถ้าเกิดว่ามันเป็นกล่องจริงๆ เราคงทำอะไรไม่ได้มาก แต่ในเกมส์เราสามารถพูดได้ว่า "โอเค ถ้าหากคุณเจอพายไป 13 ชิ้นแล้ว ตอนนี้คุณจะได้โอกาสถึง 75 เปอร์เซ็นต์ในการเปิดเจอพายแล้ว" เพื่อให้คนยังคงเล่นต่อไป จากการดูจากสิ่งที่คนทำ และเปลี่ยนโลกให้มันเหมาะสมกับความคาดหวังของพวกเค้า บางเกมส์ของเราอาจไม่ได้ทำแบบนี้ แต่สิ่งหนึ่งที่พวกเขาจะทำแน่ๆ ก็คือ ทันทีที่คุณได้รับของสุดยอดที่มีโอกาสได้แค่ 0.1 เปอร์เซ็นต์นั้น พวกเค้าจะทำให้แน่ใจว่าอีกชิ้นหนึ่งจะยังไม่ปรากฎออกมาซักพัก เพื่อให้มันยังคงความพิเศษอยู่
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.
และจุดประสงค์ที่แท้จริงของพวกเราก็คือ พวกเราจะปรับตัวเพื่อให้โลกยังคงพอใจอยู่ ไม่ทางใด ก็ทางหนึ่ง ไม่ว่าจะผ่านไป 10 หรือ 100 หรือ พันปี พวกเราก็จะปรับตัวเพื่อหาสิ่งที่จะคอยกระตุ้นคุณอยู่เรื่อยๆ และในฐานะของสิ่งมีชีวิตที่ชาญฉลาด และมีอารยธรรม เราจะรู้สึกถูกกระตุ้นอย่างมากโดยการแก้ปัญหา และการเรียนรู้อยู่แล้ว แต่ตอนนี้เราสามารถที่จะกลับกระบวนการทั้งหมดนั่น และสร้างโลก ที่จะคอยสร้างแรงกระตุ้น ต่อต่อมการวิวัฒนาการของเราได้ แล้วนี่มันหมายความว่าอย่างไรในภาคการปฏิบัติน่ะเรอะ? ผมก็เลยได้คิดค้น 7 อย่าง ที่คิดว่า จะแสดง ให้คุณเห็นว่าคุณสามารถนำบทเรียนจากเกมส์เหล่านี้ และนำมันมาใช้นอกเกมส์ได้อย่างไร อย่างแรกนั้นง่ายมาก เราจะต้องทำการแสดงความก้าวหน้า เปรียบเทียบกับระดับความสำเร็จ บางอย่างที่ถูกกล่าวถึงอย่างดีเยี่ยม จากคนอย่าง เจสซี่ เชลล์ (Jesse Schell) เมื่อต้นปีที่ผ่านมา มันถูกทำสำเร็จมาแล้วในมหาวิทยาลัยอินเดียน่า ในสหรัฐอเมริกา มันเป็นความคิดง่ายๆ โดยแทนที่จะให้คะแนนนักศึกษา ทีละส่วนๆ ย่อยๆ คุณจะให้ตัวตนเสมือนจริง 1 คนกับพวกเขา ที่จะพัฒนาขึ้นไปเรื่อยๆ ทีละน้อย ทีละน้อย โดยที่พวกเขายังรู้สึกว่าเป็นตัวของเขาเอง และทุกอย่างมันจะมาจบลงที่ ขณะพวกเขาดูพวกมันเติบโต พวกเขาจะรู้สึกถึงความเป็นเจ้าของมันไปโดยปริยาย
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.
ข้อสอง การสร้างจุดหมายระยะยาว และระยะสั้นหลายๆ จุด พาย 5 พันชิ้น มันฟังดูน่าเบื่อ พาย 15 ชิ้น น่าสนใจ เพราะฉะนั้นเราจะมอบหมายงานให้ หลายๆ แบบ คุณจะบอกว่ามันเกี่ยวกับ การตอบคำถาม 10 ข้อนี้ ทั้งหมด แต่หน้าที่อีกอย่าง ก็คือการมาเข้าชั้นเรียนตรงเวลา 20 ครั้ง อีกอย่างก็คือทำงานร่วมกับคนอื่น แล้วอีกงานก็ให้แสดงว่าคุณได้ทำงาน 5 ครั้ง อีกงานหนึ่งก็คือการได้เป้าหมายตามที่กำหนด คุณจะต้องแยกงานเหล่านี้ออกเป็นชิ้นส่วนที่สามารถปรับแปลงค่าได้ ให้คนสามารถเลือก และทำไปพร้อมๆ กัน เพื่อให้พวกเขายังรู้สึกมีส่วนร่วมอยู่ และคุณก็สามารถที่จะแนะนำพวกเขา ให้ทำกิจกรรมที่สร้างคุณค่าของตัวเองได้
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.
ข้อสาม ให้รางวัลกับความพยายาม เกมส์น่ะเก่งในส่วนนี้มาก มันเป็นอัตราการเปิดเจอ 100 เปอร์เซ็นต์ ทุกๆ ครั้งที่คุณทำอะไรก็ตาม คุณจะได้รับความน่าเชื่อถือเพิ่ม คุณได้ความเชื่อถือเพิ่มจากความพยายามของคุณ คุณต้องไม่ทำโทษความผิดที่เกิดขึ้น คุณเปลี่ยนมาให้รางวัลกับทุกๆ ความพยายามแทน ให้ทองซักเล็กน้อย ให้ความน่าเชื่อถืออีกเล็กน้อย คุณทำคำถามครบ 20 ข้อแล้ว เช็ค ทั้งหมดมันประกอบกันเป็นการให้แรงจูงใจในช่วงเวลาสั้นๆ
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.
ข้อที่สี่ การตอบกลับ นี่มันสำคัญมากทีเดียว และโลกเสมือนจริงก็ทำได้ดีมากในส่วนนี้ ถ้าคุณลองมองปัญหาที่แก้ไขได้ยากในโลกปัจจุบัน คุณก็จะได้ยินสิ่งที่น่าแปลกใจเกี่ยวกับ ว่าผู้คนน่ะเรียนรู้ได้ยากมากๆ เพียงใด ถ้าหากพวกเขาไม่สามารถเชื่อมต่อสิ่งที่จะได้กับการกระทำ มลพิษ, สภาวะเรือนกระจก สิ่งเหล่านี้ ผลของการกระทำมันอยู่ไกลโพ้นออกไปในช่วงเวลา และสถานที่ มันจึงยากมากที่จะเรียนรู้ ยากที่จะรู้สึกถึงบทเรียน แต่ถ้าคุณสามารถจำลองสิ่งเหล่านี้ ให้ผู้คนสามารถปรับแปลงค่าได้ด้วยตัวเอง และเล่นกับผลตอบกลับที่จะเกิดขึ้น เมื่อนั้นพวกเขาถึงจะเรียนรู้ เพราะพวกเขาเห็น พวกเขาสามารถดำเนินต่อไปได้ พวกเขาจะเข้าใจ
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.
และข้อที่ 5 องค์ประกอบของความไม่แน่นอน และนี่ก็เปรียบเสมือนกับขุมทองของระบบประสาท ถ้าชอบที่จะเปรียบมันอย่างนั้น เพราะการที่ได้รู้รางวัลที่จะได้รับ มันทำให้รู้สึกถึงความตื่นเต้น แต่สิ่งที่ทำให้พวกเขาก้าวเดินต่อไป ก็คือรางวัลจากความไม่แน่นอน รางวัลที่ให้บนระดับความไม่แน่นอนที่กำลังดี ที่พวกเขายังไม่แน่ใจว่าพวกเขาจะได้รับมันจริงๆ หรือไม่ เจ้า 25 เปอร์เซ็นต์นี่แหละ ที่มันจะทำให้สมองปลอดโปร่ง และถ้าคุณลองคิดดู การใช้สิ่งนี้ในการทดสอบ ในการใช้การควบคุมองค์ประกอบของความไม่แน่นอนต่างๆ ในรูปแบบของการทดสอบ และการอบรม คุณสามารถเปลี่ยนแปลงระดับของความมีส่วนร่วมของผู้คนได้ ด้วยการเข้าไปสู่สิ่งที่ทรงพลังมากๆ ของ กลไกของการวิวัฒนาการนี้ เมื่อใดก็ตามที่เราไม่สามารถคาดเดาผลลัพธ์ออกมาได้อย่างแม่นยำ เราจะรู้สึกตื่นเต้นไปกับมัน และพวกเราก็ต้องการเสาะหามันมากขึ้นไปเรื่อยๆ
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.
และอย่างที่คุณอาจจะรู้ สารสื่อประสาท ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ ที่เรียกว่า โดพามีน (Dopamine) ซึ่งมันเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการหารางวัล และบางอย่างที่น่าตื่นเต้นมากๆ กำลังจะเกิดขึ้น ในสถานที่อย่าง มหาวิทยาลัยบริสตอล (University of Bristol) ในสหราชอาณาจักร ที่ๆ เราเริ่มต้นหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เพื่อจำลองระดับโดพามีนในสมองได้ และนี่มันทำให้เราสามารถคาดคะเนการเรียนรู้ เราสามารถคาดคะเนการเพิ่มระดับความมีส่วนร่วม แล้วหน้าต่างพวกนี้แหละ หน้าต่างแห่งเวลา การเรียนรู้จะได้เกิดขึ้นในระดับที่ดียิ่งขึ้นได้ และมันมี 2 ปัจจัยที่จะเกิดขึ้นจากสิ่งนี้ อย่างที่ 1 เกี่ยวข้องกับความจำ ที่เราสามารถหาจังหวะเวลา เมื่อใครบางคนสามารถที่จะจำได้ดีกว่า เราก็จะให้รางวัลที่หน้าต่าง อย่างที่ 2 คือความมั่นใจ ที่เราสามารถเห็นการเล่นเกมส์ และโครงสร้างของการให้รางวัล ทำให้ผู้คนมีความกล้ามากขึ้น ทำให้ยอมรับความเสี่ยงได้มากขึ้น และก็มีความต้องการที่จะเผชิญต่อความยากลำบาก รู้สึกท้อถอยได้ยากขึ้น ทั้งหมดนี่มันอาจดูชั่วร้ายมากๆ แต่คุณก็อย่างที่คุณน่าจะรู้ว่า "สมองของพวกเราล้วนถูกบงการอยู่ ความจริงพวกเราก็เหมือนกับผู้เสพย์ติดคนหนึ่ง" คำว่า "เสพย์ติด" นั้นเป็นแค่คำพูดลอยๆ มันก็มีความน่าเป็นห่วงบางอย่างอยู่เหมือนกัน แต่สิ่งที่จะสามารถปลุกเร้าทางประสาทให้กับคนได้มากที่สุด ก็คือคนอื่นๆ นี่แหละที่มันน่าตื่นเต้นสำหรับพวกเรา ในแง่ของการให้รางวัล มันไม่เกี่ยวกับเงิน มันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการให้เงินสด นั่นมันก็แค่ดี แต่มันคือการได้ทำกิจกรรมร่วมกับเพื่อนร่วมงานของเรา เฝ้าดูเรา ทำงานร่วมกับเรา
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.
ผมอยากจะเล่าเรื่องราวอย่างเร็วๆ ซักเรื่องที่เกิดขึ้นในปี 1999 ที่เกี่ยวกับวีดีโอเกมส์ที่ชื่อว่า EverQuest และในเกมส์นี้ มีมังกรตัวใหญ่มากๆ อยู่ 2 ตัว ที่คุณจะต้องร่วมมือกันเพื่อสังหารมัน คน 42 คน ต้องใช้คนถึง 42 คนในการฆ่าเจ้ามังกร 2 ตัวนี้ และนั่นล่ะปัญหา เพราะว่าพวกมันจะให้สิ่งตอบแทนแค่ 2 หรือ 3 ชิ้นเท่านั้น เหล่าผู้เล่นจึงร่วมกันแก้ไขปัญหานี้ ด้วยการร่วมกันกำหนดระบบ เพื่อให้กำลังใจซึ่งกันและกัน อย่างยุติธรรม และโปร่งใส สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือ พวกเขาจะจ่ายเงินให้กันและกันด้วยสกุลเงินเสมือนจริง ที่เรียกว่า "แต้มฆ่ามังกร" ทุกๆ ครั้งที่คุณมาเข้าร่วมในภารกิจ คุณจะได้รับค่าตอบแทนเป็น แต้มฆ่ามังกร พวกเขาจะติดตามมันผ่านอีกเว็บไซต์หนึ่งที่แยกกัน และพวกเขาก็จะรู้ถึงจำนวนเงินส่วนตัวที่พวกเขามีได้ หลังจากนั้นผู้เล่นจะสามารถมาเข้าร่วมประมูล สำหรับสิ่งของเจ๋งๆ ที่พวกเขาต้องการ ซึ่งทั้งหมดถูกจัดการด้วยตัวผู้เล่นเองทั้งสิ้น เอาล่ะ สำหรับระบบที่รากฐานง่อนแง่น ไม่ใช่ว่าวิธีนี้จะใช้ได้ในแค่ EverQuest เท่านั้น แต่ในทุกวันนี้ นับ 10 ปีให้หลัง เกมส์ทุกเกมส์ในโลก ที่มีภารกิจลักษณะเช่นนี้ กับคนนับ 10 ล้านคน ก็ยังใช้ระบบแบบนี้อยู่ และอัตราความสำเร็จ มันก็ใกล้เคียง 100 เปอร์เซ็นต์ นี่มันคือระบบที่ผู้เล่นสร้างขึ้นมา ถูกบังคับใช้กันเอง, ด้วยสกุลเงินที่ใช้โดยสมัครใจ และมันก็ละเอียดอ่อนกับตัวผู้เล่น อย่างเหลือเชื่อ
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.
และผมอยากจะจบด้วยการแนะนำ วิธีบางอย่างที่หลักการพวกนี้ จะสามารถแพร่หลายในโลกนี้ได้ เรามาเริ่มจากธุรกิจ ผมหมายถึง เราเริ่มที่จะเห็นปัญหาขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้น กับธุรกิจ เช่น การรีไซเคิล และการรักษาพลังงาน เราได้เริ่มเห็นการภัยจากเทคโนโลยีที่งดงามนี้ เหมือนกับมาตรวัดพลังงานที่ทำงานทันที และจากการเห็นสิ่งนี้ และผมคิดว่า ใช่ เราสามารถทำให้มันดียิ่งขึ้นไปได้อีก ด้วยการให้ผู้คนกำหนดเป้า ด้วยการปรับค่าเป้าหมาย จากองค์ประกอบของความไม่แน่นอน และการใช้เป้าหมายหลายๆ จุดนี้ ด้วยการใช้ระบบการให้รางวัลที่ซ่อนเร้น และการให้แรงจูงใจ ด้วยการกำหนดคนขึ้นมา เพื่อรับผิดชอบในกลุ่ม หรือถนนหาทาง เพื่อร่วมมือ และแข่งขัน เพื่อให้วิธีที่ละเอียดอ่อนนี้ รวมกลุ่ม และให้กำลังใจด้วยกลไกที่เราเห็น ในแง่ของการศึกษา บางทีอาจจะเห็นได้ชัดเจนที่สุด เราสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราให้คนเข้ามามีส่วนร่วม เราสามารถมอบโอกาสใหญ่ให้ผู้คนในการดำเนินการต่อ ในประสบการณ์ และการลงทุนส่วนตัว เราสามารถแตกสิ่งนี้ออกมา เป็นชิ้นงานเล็กๆ ที่สามารถปรับแปลงค่าได้ เราสามารถใช้หลักการของการสุ่ม เราสามารถให้รางวัลจูงใจต่อเนื่องไปเรื่อยๆ ได้ และเมื่อทุกอย่างสานเข้าด้วยกัน เมื่อเราสามารถใช้พฤติกรรมของกลุ่ม ที่เราเห็นว่าวิวัฒนาการขึ้น เมื่อผู้คนเล่นด้วยกัน เจ้าความซับซ้อนของกลไกการร่วมมือกัน ที่ไม่เคยมีมาก่อน หน่วยงานรัฐ เอาล่ะ สิ่งหนึ่งที่เข้ามาในหัวผม ในรัฐบาลสหรัฐฯ กำลังที่จะเริ่มจ่ายเงินให้คน ลดน้ำหนัก เราจึงได้เห็นการใช้รางวัลในรูปแบบของเงิน เพื่อต่อสู้กับปัญหาใหญ่ๆ อย่าง ปัญหาโรคอ้วน แต่ก็อีกนั่นแหละ รางวัลพวกนี้ อาจถูกตั้งค่าอย่างแม่นยำ ถ้าพวกเราสามารถที่จะใช้ทักษะอันกว้างขวาง ของระบบเกมส์ เพื่อสร้างความน่าดึงดูด เพื่อใช้ข้อมูล และการเฝ้าดู กิจกรรมนับล้านชั่วโมงของมนุษย์ และก็ใช้ข้อมูลจากการตอบกลับนั้น เพื่อเพิ่มความรู้สึกมีส่วนร่วม
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.
และในที่สุด คำว่า "ความมีส่วนร่วม" ที่ผมอยากจะจากคุณไปในตอนนี้ ก็คือการหาวิธีที่ความมีส่วนร่วมระดับบุคคล จะสามารถถูกเปลี่ยนแปลง ด้วยบทเรียน ทางจิตวิทยา และทางประสาทวิทยา เราสามารถเรียนรู้ได้จากการเฝ้ามองคนเล่นเกมส์ แล้วมันก็เกี่ยวข้องกับการรู้สึกมีส่วนร่วมในระดับกลุ่ม และสิ่งที่ไม่คาดคิดว่าจะเกิด จากการเฝ้าดูว่าอะไรทำให้คนถูกกระตุ้น และทำงาน และเล่น และมีส่วนร่วม ในระดับใหญ่ๆ เช่นในเกมส์ และถ้าหากเรามองสิ่งนี้ และเลือกที่จะเรียนรู้จากมัน และเห็นว่ามันอาจจะเปลี่ยนไปเป็นอย่างไร เมื่อนั้นผมคิดว่าเราจะมีเครื่องมือที่จะช่วยปฏิวัติวงการต่างๆ ด้วยมือของพวกเราเองได้
Thank you very much.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)