TED日本語 - コリン・キャメラー: 神経科学、ゲーム理論とサル

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TED Talks

神経科学、ゲーム理論とサル
Neuroscience, game theory, monkeys
コリン・キャメラー
Colin Camerer

内容

ある2人が交渉をしているとき―それが競争か協力であるかを問わず―彼らの頭の中では、いったい何が起こっているのでしょうか? 行動経済学者 コリン・キャメラーは、我々がどれだけ他人の考えを予測できないかを示した研究を紹介します。さらに、チンパンジーが人間よりも優れているとの予想外の調査結果も提示します。 (TEDxCalTechにて収録)

Script

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.

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.

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. Right? 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. Okay, here's two theories about how people might think about this, and 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 really 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. And 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 kind of recursive structure. This is called a cognitive hierarchy theory, by the way. It's something that 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. 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 will have learned a little 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.

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. And 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. And notice, by the way, that most people pick numbers right around there. They don't necessarily pick exactly 33 and 22. There's something a little bit noisy around it. But you can see those spikes, and they're there. 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.

(Laughter)

Where are these things happening in the brain? One study by Coricelli and Nagel gives a really sharp, interesting answer. So 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 and we're going to match up your behavior at the end and pay you if you win. In the 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, however, 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. So these were some of the first studies to see this tied in to game theory.

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 playing 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 that those two-step players are doing something differently.

Now if you were to step back and say, "What can we do with this information?" you might be able to look at brain activity and say, "This person's going to be a good poker player," or, "This person's socially naive," and we might also be able to study things like development of adolescent brains once we have an idea of where this circuitry exists.

Okay. 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're going to actually earn that money. If 10 seconds goes 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 that the informed player knows. So the uninformed player's challenge is to say, "Is this guy really being fair or are they giving me a very low offer in order to get me to think that 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, and they're bargaining over how much the uninformed player gets, and the informed player's going to 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, right, 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 you the most that I can."

First some behavior. So a bunch of the subject pairs, they play face to face. We have some 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?

So this is the other group of subjects who often disagree. So they have a chance of -- they bicker and disagree and end up with less money. They might be eligible to be on "Real Housewives," the TV show. You see on the left, when the amount to divide is one,two or three dollars, they disagree about half the time, and when the amount is 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 kind of should occur. Your intuition might tell you that too.

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 and you'd expect common activity in language regions when they're actually kind of listening and communicating. So the arrows connect regions that are active at the same time, and 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 were 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.

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.

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. 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.

So this is an amazing memory test from Nagoya, Japan, Primate Research Institute, where they've done a lot of this research. This goes back quite a ways. They're interested in working memory. The chimp is going to see, watch carefully, they're going to see 200 milliseconds' exposure - that's fast, that's eight movie frames- of numbers one,two,three,four,five. Then they disappear and they're 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. This is a young chimp. The young ones are better than the old ones, just like humans. And they're highly experienced, so they've done this thousands and thousands of time. Obviously there's a big training effect, as you can imagine. (Laughter) You can see they're very blase and kind of effortless. Not only can they do it very well, they do it in a sort of lazy way. Right? Who thinks you could beat the chimps? Wrong. (Laughter) We can try. We'll try. Maybe we'll try.

Okay, so the next part of this study I'm going to go quickly through is based on an idea of Tetsuro Matsuzawa. He had a bold idea that -- what he called the cognitive trade-off hypothesis. We know chimps are faster and stronger. They're also very obsessed with status. His thought was, maybe they've preserved brain activities and they 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. The chimps are actually interacting with each other through the computers. They're going to 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 predicted 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.

Now we move the payoffs. We're actually going to make the left, left payoff for the matcher a little bit higher. Now they get three apple cubes. Game theoretically, that should actually make the mismatcher's behavior shift, because what happens is, the mismatcher will think, oh, this guy's going to go for the big reward, and so I'm going to 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, really close, within .01. They're actually closer than any species we've observed.

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 are playing better than the humans, better in the sense 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.

So here are some things we learned today. People seem to do a limited amount of strategic thinking using theory of mind. We have some preliminary evidence from bargaining that early warning signs in the brain might be used to predict whether there will be a bad disagreement that costs money, and chimps are better competitors than humans, as judged by game theory. Thank you. (Applause)

今日は 戦略を練る脳についてお話します ここでは ゲーム理論と神経科学という 変わった組み合わせを用いて 利害が絡むとき人々が社会的にどう相互作用するかを理解します

ゲーム理論は 元々応用数学の一分野で ほとんどが経済学と政治科学でごく一部 生物学で 使われます ゲーム理論は社会行動の数学的分類を可能にし 行動が他人に影響を与え合うとき 人がどのように行動をし 他人がどう行動すると考えるかを予想するものです 色々な状況が当てはまります 競争 協力 交渉― かくれんぼや ポーカーといったゲームもそうです

まずは この単純なゲームから始めましょう 各人 0から100の中から数字を一つ選びます それらの数字を計算して平均値を出し その平均値の2/3に最も近かった人が賞をもらえます つまり平均よりやや低めを狙いたいわけです 小さすぎではダメで他の人も 同じように 平均より少し小さめの数字にします あなたなら どの数字にしますか これは上昇している市場における株の売却の 簡易モデルみたいなものですよね 利益もほしいのであまり早く売りたくはない だけど 待ちすぎると みんなが売ってしまって 値崩れしてしまう 相手の一歩先を行きたいけれど先を行き過ぎてもいけない このときの人々の思考について2つの理論があります あとで データも見ましょう みなさんが思い当たる考え方もあるでしょう あなた自身がそう考えているからです私の脳の理論でそれが見えます 多くの人はこう考えるでしょう「他人がどの数を選ぶか 見当もつかない だから平均は50になるだろう」 これは ちっとも戦略的ではありません 「そこで 50の2/3の数を選ぶね つまり 33だ」これが第一歩です もう少し知恵のはたらく人なら 作業記憶を使ってこう言います 「みんな 50を平均と考えて 33を選ぶはず だから 私は 33の2/3である22にする」 彼らは もう1段階 考えを進めて2段階を踏みました よりよいですねもちろん 原理上― 3段階 4段階 それ以上もできます でも そうなると難しくなってきます 言語やその他の分野で再帰的な構造を持つ複雑な文章を 文法的に説明するのが難しいのと同じことです これは 認知階層理論と呼ばれていて 私と数名が取り組んできたもので ある仮定のもとどの段階まで人が思考するか 多くの興味深い条件や被験者を変えることで その思考段階がどう影響されるかにつき ある種の階層を提示しますあとでお見せします これとは全然違ってもっと人気があって 古い理論があります 「ビューティフル・マインド」のジョン・ナッシュで有名になったもので 均衡分析と言われているものです ゲーム理論の授業を受けたことがある人なら 誰でもこの理論について習う筈です 均衡とは 全員がお互いが何をするか 完全に把握している数学的な状態のことを指します とても便利な概念ですが こうした経済ゲームを初めてやる場合や 現実の世界において人々がどんな行動をとるか これで 正確に説明できるとは限りません 先ほどのゲームの例では この理論は 誰もが他人より低い数を選ぶため 皆ゼロを選択するという大胆な予測をします

実際はどうか見てみましょうこの実験は何度も行われています 最も古い実験のいくつかは 90年代に 私と ローズマリー・ネーゲルらが行いました 3つの新聞・雑誌が開催したコンテストに参加した 9,000 人からなる美しいデータセットです 参加者は好きな数字を投稿し 平均値の 2/3 にもっとも近い人が賞を獲得します データを見て分かる通りいくつかのはっきりとした山があります 33で ひとつの山がありますね1段階だけ思考を進めた人たちです そして 次の山は 22で見えます ほとんどの人はこの前後の数を選んでいます 33や22 ちょうどを選択するとは限らないのです このあたりは バラバラですが 山があるのも事実です 均衡分析を充実に守ったグループもいて 均衡分析を忠実に守ったグループもいて 彼らは0 か 1 を選んでいます でも 彼らは負けましたね? 全員が同様に均衡分析をするとは限らないのに それだけ小さい数字を選ぶのは悪い選択なのです だから 彼らは賢いけれど 貧しいのです

(笑)

これらは脳のどこで起きているんでしょう? コリセッリとネーゲルの研究がとても鋭く 面白い答えをくれます 彼らは 被験者をfMRIで測定しながら 2つの異なる条件下において このゲームをプレーしてもらったのです ある条件では 同時に別の人間と対戦していて 勝てば賞金を払うと 説明されます 別の条件では ランダムの数字を選ぶ コンピュータを相手と告げられます ここで見ているのは コンピュータ相手のときよりも 人間相手で脳の活動が増えている場所です 活動がある場所は ご覧の通り― 内側前頭前皮質 背内側部それと 上のここ 前頭前野腹内側部 前帯状領域ですここは 「船長さんの命令」のようなゲームにおける問題解決プロセスと関係します それから 左右の側頭頭頂接合部もあります これらは全て 「心の理論」回路や 「心理化回路」の一部として よく知られています つまり それは 他人の行動を推測するのに使われる回路です これらはこの回路とゲーム理論を結びつけた 最初の研究でした

思考が1段階か2段階かで何が違うのでしょう? どの戦略を選んだかで被験者を分類し 相手が 人かコンピュータかで 脳のどこが活動しているか 違いを見てみます 上側は 1段階のプレーヤーです ほぼ違いはありません 彼ら自身も 脳も他人をコンピュータと同様に扱うからです 下側は 背内側部前頭前皮質で活動があります 2段階思考の人は違う形で動いているのです

さて 一歩離れて「この情報で何ができるのか?」と言うと 脳の活動から こう言えるかもしれません 「この人はポーカーがうまそう」 「この人は 世間知らずだ」 と この回路の場所が分かれば 思春期の脳の発達などについても 研究をすることができるかもしれません

よろしいでは 行きますよ あなたの脳が活動する手間を省いてあげます 髪の有無を検知する細胞を使う必要はないでしょう この細胞を使ってこのゲームについてよく考えてください これは 交渉ゲームです 2人の被験者は脳波図電極を使って測定されながら 1~6ドルを分配する交渉をします 10秒で決められればその額のお金をもらえます 10秒たって 交渉が成立しなければお互い何ももらえません これは どっちにとっても間違いですね 違うのは 一方のプレーヤーここでは左側の方だけが 各実験で分配する金額を知っています 彼らは違う金額で何度もプレイします 例えば 分配金が4 ドルのとき 情報を持たないプレーヤーは知りませんが 他方のプレーヤーが知っていることは知っています 情報を持たないプレーヤーはこう考えます 「相手は本当に公平なのか それとも 1 ドルか2ドルしかないと 思わせて低い分け前をオファーしているのか?」 後者の場合はオファーを拒否して交渉不成立になるかもしれません ですから できるだけ多くのお金を得ることと 相手からお金を引き出すこととの間で緊張があります 交渉のやり方は0から6までの数直線上で 数字を指差すというもので 情報を持たないプレーヤーが何ドル得るか交渉し 情報を持つプレーヤーが残りを取ります これは労使間交渉に似ています 株式非公開の会社の場合従業員は 会社の利益を知りませんが できるだけ多くの報酬を引き出すよう交渉します 一方 会社は従業員に対して 利益は少なく「精一杯分配している」印象を与えたいのです

まず ある行動を見ましょうある被験者ペアーには 対面でプレーさせます 他のグループはコンピュータを介してプレーさせます ご想像の通り 面白い違いがあります 対面のペアーのいくつかは 毎回 均等にお金を分けることに合意しました つまらないですね神経学的に面白くないです まあ 彼らにとってはよいことですたくさんお金を得られますから ただ 我々の関心は 言うなれば 不一致があるときと そうでないときの差にあります

彼らは 言い争って合意できず結局 少ないお金しか 得られないことがありました 結局 少ないお金しか得られないことがありました 彼らは リアリティ番組「妻たちの真実」に出演できるかもしれません 左を見てください 分ける金額が1~3ドルのとき 半分くらいは 合意できていません 4~6ドルではかなり頻繁に合意できています これは あるとても複雑なゲーム理論が 予想した結果に合致します カリフォルニア工科大学大学院で勉強しないといけなくらい ここで説明するには 少し複雑すぎますが― この理論が言わんとするのはこの形になるということです 直感的にも そう思われるでしょう

さて 脳波検査記録の結果をお見せします とても複雑です右側の脳の回路は― 情報を持たない人のもので左は情報を持つ人のです 私たちは 同時に両方の脳を計測をしたので 類似したあるいは異なる脳領域での活動を 時間を同期して見ることができます ちょうど 会話について研究するのに 互いに話をしている2名を計測して 実際に 聞いたり 意思疎通を図っているときに 言語野における共通の動きを期待するようなものです ですから 矢印は同時に活動がある場所を結んでいますが― 矢印の向きは 最初にアクティブになった場所から出ていて そのあとにアクティブになった場所に向かっています ですから このケースでは よく見ると ほとんどの矢印が右から左に向かっています つまり 情報を持たない脳の活動が 先に起こって それから 情報を持っている方の脳が活動しているのです ところで これらは交渉が成立したときのものです これは 最初の2秒の状況です このデータはまだ分析を終えていなくて まだ ちらっと見ただけですが最終的には― 最初の2秒の動きを見て交渉が成立するか 言えればと思っています それができれば 訴訟や醜い離婚などを避けるのに― とても有益ですから これらは 全て 遅れや攻撃行為によって 多くの価値が失われたときのものです

これは 不一致がおこったときのものです 前のと違うことがわかりますね より たくさんの矢印があります これは 脳が 同時活動の観点で より密接にシンクロしていることを意味します 矢印も 明らかに左から右に流れています つまり 情報を持っている脳が 「おそらく 交渉は成立しないだろう」と決めて そのあとで 情報を持たない脳で活動が起きています

次に 私たちの親戚を紹介しましょう 毛深くて 臭くて 速くてて強いものです 感謝祭の日を思い出しているかもしれませんし チンパンジーが一緒だったかもしれません チャールズ・ダーウィンと私とあなたは約500万年前に チンパンジーの系譜から離れました でも まだ遺伝子上は最も近いものです 98.8%の遺伝子は同じです シマウマと馬との間よりも私たちは 遺伝子を共有していて チンパンジーの最も近い従兄弟です チンパンジーは ゴリラよりも私たちと遺伝子的関係が強いです ですから 人間とチンパンジーの行動の差を見れば 脳の進化について多くのことが分かるかもしれないのです

これは 素晴らしい記憶テストで 日本の名古屋にある 霊長類研究所で行われたものです ここでは この種の研究が多く行われています これは かなり遡ります彼らは 作業記憶に関心があります よく見ていてくださいチンパンジーは 200 ミリ秒間だけ写し出される1~5の数字を見ています 映画のコマ8つ分だけの長さです 数字は消えて 四角に変わります チンパンジーたちは― 数の小さい順に数字に対応した四角を押せば リンゴのご褒美をもらえます 彼らがどうするか見てみましょう こちらは 若いチンパンジーです 人間同様 年老いているより若い方が上手です 彼らは 経験をかなり積んでいて 何千回も これを行っています ご想像の通り はっきりと訓練の効果が見られます (笑) とても 無関心に簡単そうにしていますね 彼らはうまいだけではなくて言わば だらけた感じでやってのけます そうでしょう?チンパンジーに勝てると思う人いますか? 無理ですよ(笑) 試すことはできますねまあ 頑張りましょう

さて この研究の次の部分は これから簡単に説明しますが 松沢哲郎氏のアイデアに基づいています 彼は大胆な発想で「知性のトレードオフ仮説」を立てました チンパンジーは 素早く力強いですが 地位に関しても強い執着心があります 松沢氏が考えたのはチンパンジーは脳の活動を温存し それを彼らにとって最重要である 地位を 交渉して勝ち取るために 使っているのではないかということです それは 競争における戦略的思考のようなものです ここで チンパンジーに 2つのタッチスクリーンを触るゲームをさせて 確認してみましょう 彼らは コンピュータを介して作用し合っていて スクリーンの左か右側を押します 一方のチンパンジーは「一致狙い」で 両方が左 または 右を押せば 勝ちです かくれんぼで 鬼が誰かを探す感じです もう一方は「不一致狙い」で 相手と反対側のスクリーンを押すと勝ちです ご褒美は 角切りのりんご ゲーム理論者はこのデータをこう見ます このグラフでは X軸に 「一致狙い」のチンパンジーが右を選んだ割合を Y軸には「不一致狙い」の相手が 右を選ぶことを正しく予測した割合を表しています ゲームの要は プレーヤーの片方は一致を もう片方は不一致を狙っているということです NE・CH・QREで記されている中央の四角は ナッシュ均衡およびその他の理論が 予測する地点を示しています 50-50となるべきということです 例えば 相手が左ばかりを押していれば 「不一致狙い」は 右を押すことで勝てるからです 各チンパンジーを三角で表していますが ご覧の通りみな予測された周辺にいますね

次に 報酬を変えてみます 「一致狙い」が左を押したときの報酬を多くして 角切りリンゴを3個にします ゲーム理論上 「不一致狙い」の行動は変化するはずです 「不一致狙い」はこう考えるからです 「相手は報酬が多い方にかけるだろう 自分は右にして報酬が与えられないようにしよう」 ご覧のとおり 行動は ナッシュ均衡により この変化の方向に上昇します 最後に もう1回 報酬を変えます 角切りリンゴ4個にします 彼らの行動は再び ナッシュ均衡に近づきます 点在はしていますが 平均すれば .01以内で かなり近づいています 私たちが観察した どんな種よりも近いです

人間はどうでしょう?チンパンジーよりも賢いでしょうか? ここに 緑と青で示した二つの人間の集団があります 50-50に近くなっています報酬へはさほど反応しておらず ゲームでの学習を考えれば 前の報酬ほど 敏感ではありません ゲーム理論に忠実という意味では チンパンジーは人間よりもプレイが上手です これは 日本とアフリカ出身の― 人間の二つのグループのデータですが結果はどちらも類似していて いずれも チンパンジーには程遠いのです

今日学んだことを振り返ってみましょう 人間は 限られた範囲でしか― 心の理論を使って戦略的思考をしていません 交渉の実験の暫定的な結果ではありますが 脳が発する早期警告を使えば 損に繋がる悪い不同意が予想でき そして ゲーム理論によって判断すると チンパンジーは 人間よりもゲームに長けているのです ありがとうございました (拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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