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Dialogue: 0,0:00:06.65,0:00:10.30,Default,,0000,0000,0000,,几个月前，我们在自己的社群上\N发起了一个挑战。
Dialogue: 0,0:00:10.30,0:00:15.19,Default,,0000,0000,0000,,我们问每个人：\N从给定 0 到 100 的整数范围内，
Dialogue: 0,0:00:15.19,0:00:22.06,Default,,0000,0000,0000,,猜测一个最接近\N所有猜测数字平均数 2/3 的整数。
Dialogue: 0,0:00:22.06,0:00:26.78,Default,,0000,0000,0000,,即倘若所有猜测数的平均是 60，\N那么正确的猜测将会是 40。
Dialogue: 0,0:00:26.78,0:00:31.41,Default,,0000,0000,0000,,你认为哪个数字会是\N平均数 2/3 的正确猜测呢？
Dialogue: 0,0:00:32.73,0:00:36.11,Default,,0000,0000,0000,,让我们看看是否可以尝试并推理出\N我们猜测答案的方法。
Dialogue: 0,0:00:36.11,0:00:41.41,Default,,0000,0000,0000,,这个博弈是在一先决条件下进行的，\N该条件被博弈理论家称为常识。
Dialogue: 0,0:00:41.41,0:00:44.50,Default,,0000,0000,0000,,不仅每一个参与者\N都有一样的信息储备——
Dialogue: 0,0:00:44.50,0:00:46.71,Default,,0000,0000,0000,,他们也知道其他人都一样，
Dialogue: 0,0:00:46.71,0:00:52.62,Default,,0000,0000,0000,,并且其他人也都知道\N再其他人也如此，如此无限循环。
Dialogue: 0,0:00:52.62,0:00:58.54,Default,,0000,0000,0000,,现在，如果每个人都猜 100，\N那最大的可能平均数将会出现。
Dialogue: 0,0:00:58.54,0:01:03.27,Default,,0000,0000,0000,,在那个情况下，平均数的 2/3\N将会是 66.66。
Dialogue: 0,0:01:03.27,0:01:05.20,Default,,0000,0000,0000,,既然每个人可以明白这个道理，
Dialogue: 0,0:01:05.20,0:01:09.62,Default,,0000,0000,0000,,那就没有理由去猜比 67 大的整数。
Dialogue: 0,0:01:09.62,0:01:12.75,Default,,0000,0000,0000,,如果每个人都在博弈中\N得出同样的结论，
Dialogue: 0,0:01:12.75,0:01:15.52,Default,,0000,0000,0000,,没人会猜比 67 大的整数。
Dialogue: 0,0:01:15.52,0:01:19.66,Default,,0000,0000,0000,,现在 67 是最大的可能平均数，
Dialogue: 0,0:01:19.66,0:01:25.44,Default,,0000,0000,0000,,所以合理的猜测\N就不应该比 67 的 2/3 大，即 44。
Dialogue: 0,0:01:25.44,0:01:28.98,Default,,0000,0000,0000,,这个逻辑可以不断地被拓展，
Dialogue: 0,0:01:28.98,0:01:33.71,Default,,0000,0000,0000,,随着每一步，符合逻辑的\N最大可能猜测数会不断变小。
Dialogue: 0,0:01:33.71,0:01:38.28,Default,,0000,0000,0000,,因此猜测最小的可能数字\N看似非常明智。
Dialogue: 0,0:01:38.28,0:01:41.13,Default,,0000,0000,0000,,确实，如果每个人都选择 0，
Dialogue: 0,0:01:41.13,0:01:45.06,Default,,0000,0000,0000,,这个博弈将会达到“纳什均衡”。
Dialogue: 0,0:01:45.06,0:01:46.10,Default,,0000,0000,0000,,在这一情况中，
Dialogue: 0,0:01:46.10,0:01:52.52,Default,,0000,0000,0000,,每个玩家在都为自己\N选择了最优可能策略，
Dialogue: 0,0:01:52.52,0:01:57.33,Default,,0000,0000,0000,,并且没有单独的玩家\N可以通过不同选择受益。
Dialogue: 0,0:01:57.33,0:02:01.51,Default,,0000,0000,0000,,但是这在现实世界不会发生。
Dialogue: 0,0:02:01.51,0:02:05.48,Default,,0000,0000,0000,,事实证明，\N人们要么不是完全理智的，
Dialogue: 0,0:02:05.48,0:02:09.04,Default,,0000,0000,0000,,要么不会预期别人能做到完全理智，
Dialogue: 0,0:02:09.04,0:02:12.37,Default,,0000,0000,0000,,再或者可能是这两种情况的组合。
Dialogue: 0,0:02:12.37,0:02:15.22,Default,,0000,0000,0000,,当这个博弈在真实世界中发生时，
Dialogue: 0,0:02:15.22,0:02:20.22,Default,,0000,0000,0000,,平均数接近于\N20 至 35 之间的某个整数。
Dialogue: 0,0:02:20.22,0:02:26.08,Default,,0000,0000,0000,,丹麦 Poolitiken 报纸曾开展这个博弈，\N有超过 1.9 万读者参与。
Dialogue: 0,0:02:26.08,0:02:32.06,Default,,0000,0000,0000,,其平均数结果约为 22，\N使得最终正确答案为 14。
Dialogue: 0,0:02:32.06,0:02:35.76,Default,,0000,0000,0000,,而我们的观众参与者，\N平均数为 31.3。
Dialogue: 0,0:02:35.76,0:02:41.02,Default,,0000,0000,0000,,所以如果你的猜测数为 21，\N那你猜得漂亮！
Dialogue: 0,0:02:41.02,0:02:47.37,Default,,0000,0000,0000,,经济博弈理论家有一个\N模拟理性和实践相互作用方法，
Dialogue: 0,0:02:47.37,0:02:49.80,Default,,0000,0000,0000,,称为“ k 级推理”。
Dialogue: 0,0:02:49.80,0:02:54.64,Default,,0000,0000,0000,,其中 k 代表\N一个推理周期的重复次数。
Dialogue: 0,0:02:54.64,0:02:58.95,Default,,0000,0000,0000,,一个 k 级为 0 的人\N会非常天真地参与我们的博弈，
Dialogue: 0,0:02:58.95,0:03:02.68,Default,,0000,0000,0000,,他不会考虑别人的选择\N而只是任意地猜一个数字。
Dialogue: 0,0:03:02.68,0:03:07.88,Default,,0000,0000,0000,,一个 k 级为 1 的人\N会假设别人都在 0 级博弈，
Dialogue: 0,0:03:07.88,0:03:12.42,Default,,0000,0000,0000,,进而平均数为 50，\N因此猜测数为 33。
Dialogue: 0,0:03:12.42,0:03:17.19,Default,,0000,0000,0000,,一个 k 级为 2 的人\N会假设其他人都在 1 级博弈，
Dialogue: 0,0:03:17.19,0:03:19.49,Default,,0000,0000,0000,,导致他们最终猜测数为 22。
Dialogue: 0,0:03:19.49,0:03:23.10,Default,,0000,0000,0000,,这将要求 12 的 k 级\N来达到猜测数为 0。
Dialogue: 0,0:03:23.10,0:03:27.92,Default,,0000,0000,0000,,事实证明大部分人\N处于 1 或 2 的 k 级。
Dialogue: 0,0:03:27.92,0:03:29.40,Default,,0000,0000,0000,,而知道这一点很有用，
Dialogue: 0,0:03:29.40,0:03:34.00,Default,,0000,0000,0000,,因为 k 级思维\N在高风险情况下时常出现。
Dialogue: 0,0:03:34.00,0:03:39.38,Default,,0000,0000,0000,,例如，股票交易员\N不仅基于收益报告来评估股票，
Dialogue: 0,0:03:39.38,0:03:43.11,Default,,0000,0000,0000,,也基于其他人\N在那些数字上摆放的价值。
Dialogue: 0,0:03:43.11,0:03:45.40,Default,,0000,0000,0000,,在球赛的点球环节中，
Dialogue: 0,0:03:45.40,0:03:49.54,Default,,0000,0000,0000,,射门人和守门员\N都凭借他们对彼此想法的预判
Dialogue: 0,0:03:49.54,0:03:52.74,Default,,0000,0000,0000,,来决定向右或向左跑。
Dialogue: 0,0:03:52.74,0:03:56.69,Default,,0000,0000,0000,,守门员时常提前\N记住他们对手的习惯模式，
Dialogue: 0,0:03:56.69,0:04:00.29,Default,,0000,0000,0000,,但罚球射手知道此事，\N并依此做出相应计划。
Dialogue: 0,0:04:00.29,0:04:02.60,Default,,0000,0000,0000,,每个情况下，参与者必须衡量
Dialogue: 0,0:04:02.60,0:04:05.57,Default,,0000,0000,0000,,自身对最优行为的理解，
Dialogue: 0,0:04:05.57,0:04:10.14,Default,,0000,0000,0000,,来对抗他们认为\N其他参与者对情况的了解深度。
Dialogue: 0,0:04:10.14,0:04:14.92,Default,,0000,0000,0000,,但是 1 或 2 的 k 级推理\N绝不是硬性且速成的规定——
Dialogue: 0,0:04:14.92,0:04:20.34,Default,,0000,0000,0000,,仅是人们对这种博弈趋势的意识\N使人们调整他们的预期。
Dialogue: 0,0:04:20.34,0:04:24.36,Default,,0000,0000,0000,,例如，当大家都了解了最符合逻辑的\N与最普遍方法之间的区别，
Dialogue: 0,0:04:24.36,0:04:28.25,Default,,0000,0000,0000,,再来玩这个 2/3 的博弈游戏，
Dialogue: 0,0:04:28.25,0:04:29.85,Default,,0000,0000,0000,,结果又会如何？
Dialogue: 0,0:04:29.85,0:04:36.22,Default,,0000,0000,0000,,将你的新平均数 2/3 的猜测整数\N填到以下表格并提交，
Dialogue: 0,0:04:36.22,0:04:38.15,Default,,0000,0000,0000,,我们再来看看。