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게임 이론의 도전: 인간의 행동을 예측할 수 있는가? - 루카스 허스트 (Lucas Husted)

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    몇달 전, 우리는 사회에
    도전장을 던젔습니다.
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    우리는 모든 사람들에게
    주어진 0부터 100까지의 정수 중에서
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    추측된 모든 숫자의 평균값의 2/3에
    가장 가까운 정수를 추정해보라고 했죠.
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    만약 추측한 숫자의 평균이 60이라면,
    알맞은 답은 40이 될 겁니다.
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    평균의 2/3이 되는 정확한 숫자는
    무엇이라고 생각하십니까?
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    우리의 방식으로 정답을 찾아내고,
    설득할 수 있을지 두고 봅시다.
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    이 게임은 게임 이론가들에게
    상식으로 알려진 조건하에 진행됩니다.
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    각각의 게임 플레이어는 같은 정보를
    알고 있을 뿐만 아니라,
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    모두가 그걸 알고 있다는 사실을 알고,
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    모두가 또 그렇다는 사실을 알고,
    이 사실은 그렇게 무한히 반복됩니다.
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    모두가 100으로 추정한다고 가정하면
    가장 높은 평균 추정치가 나오겠죠.
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    이 경우, 평균 값의 2/3은
    66.66이 될 것입니다.
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    모두가 이것을 알아낼 수 있기 때문에,
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    67보다 더 높은 것을 추측하는 것은
    말이 되지 않을 겁니다.
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    만약 모든 사람들이
    이와 같은 결론에 도달한다면,
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    누구도 67보다 높게
    추정할 수 없을 겁니다.
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    이제 67은 가능한 한 가장 높은
    새로운 평균값이기 때문에,
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    즉, 합리적인 추측값은 44로,
    평균값의 2⁄3보다 높을 수 없습니다.
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    이러한 논리는 점점 더
    확장될 수 있습니다.
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    각 단계에서, 가능한 한 가장 높은
    논리적 해답의 숫자는 점점 작아집니다.
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    그래서 가능한 한 가장 낮은 숫자를
    추측하는게 합리적으로 보일 겁니다.
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    그리고 결과적으로,
    만약 모든 사람이 0을 선택한다면
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    이 게임은 내쉬균형이라고
    알려진 개념에 도달합니다.
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    이것은 다른 모든 선수들이
    경기하는 것을 고려했을 때,
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    모든 선수들이 스스로에게
    가장 좋은 전략을 선택한 상태이며,
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    어떤 개별 선수도 다른 선택을 함으로써
    이익을 얻을 수 없는 상태를 말합니다.
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    하지만 현실 세계에서는
    그런 일이 일어나지 않습니다.
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    알다시피, 사람들은 완벽히
    이성적일 수 없으며
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    서로 완벽하게 이성적이기를
    기대하지도 않습니다.
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    아니면, 아마도, 그것은
    그 둘의 어떤 조합일 것입니다.
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    이 게임이 현실 세계라는
    설정 안에서 실행될 때,
  • 2:15 - 2:20
    그 평균은 20과 35사이 어디쯤이
    되는 경향이 있습니다.
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    덴마크 신문 폴리티켄은 이 게임을
    만 9천여명 독자와 함께 진행하였는데
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    정답인 14를 맞춘 사람은
    평균적으로 약 22명이었습니다.
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    우리의 경우,
    그 평균은 31.3이었습니다.
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    만약 여러분이 평균값의 2/3으로
    21을 추측했다면, 아주 잘한 겁니다.
  • 2:41 - 2:45
    경제 게임 이론가들은
    K-레벨 추론이라고 불리는
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    합리성과 실용성 사이의 이런 상호작용을
    모델링하는 방법을 가지고 있습니다.
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    K는 추론의 순환이 반복되는
    횟수를 의미합니다.
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    K-레벨 0에서 경기하는 사람은
    다른 선수들에 대해 생각하지 않고
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    무작위로 숫자를 추측하면서
    우리 게임에 순진하게 접근할 것입니다.
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    K-레벨 1에서 플레이어는 모두가
    레벨 0에서 플레이한다고 가정하고,
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    그 결과 평균을 50으로, 그리고
    그에 따라 33을 정답으로 추측합니다.
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    K-레벨 2에서는 모두가
    1단계에 있다고 가정하고,
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    그 결과를 22로 도출해냅니다.
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    이런 식으로 하면 K-레벨 12에서는
    0에 도달할 것입니다.
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    이 자료는 대부분의 사람들이 K-레벨
    1 또는 2에서 멈춤을 암시합니다.
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    이건 알아두면 유용합니다.
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    K-레벨 사고는 위험성이 큰 상황에서
    중요한 역할을 하기 때문입니다.
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    예를 들어, 주식 거래자들은
    수익 보고서 뿐만 아니라
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    다른 사람들이 그 숫자에 두는
    가치에 근거하여 주식을 평가합니다.
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    그리고 축구에서 페널티킥을 하는 동안
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    슈터나 골키퍼 모두 상대방이
    생각하고 있는 것에 따라
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    오른쪽이나 왼쪽으로 갈지 결정합니다.
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    골잡이들은 종종 앞으로 마주할
    상대편의 패턴을 기억하고 있지만,
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    패널티 슈터들도 그것을 알고,
    그에 맞춰 계획할 수 있습니다.
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    각 경우에 참가자들은
    다른 참가자들이 상황을
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    얼마나 잘 이해하는 지에 비추어
    최선의 행동을 하고 있는지
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    스스로 이해도를 따져봐야합니다.
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    그러나 K-레벨 1이나 K-레벨 2는
    결코 냉정하고 빠른 규칙이 아닙니다.
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    단순히 이런 경향을 의식하는 것으로도
    사람들의 기대치를 조정할 수 있습니다.
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    예를 들어, 사람들이
    가장 논리적인 접근법과
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    가장 일반적인 접근법의 차이를 이해하고
    2/3 게임을 한다면
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    어떻게 될까요?
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    아래의 양식을 사용하여 새로운 평균의
    2/3가 얼마가 될지에 대한
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    당신의 추측을 제출하면,
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    우리가 알아낼 것입니다.
Title:
게임 이론의 도전: 인간의 행동을 예측할 수 있는가? - 루카스 허스트 (Lucas Husted)
Speaker:
루카스 허스트 (Lucas Husted)
Description:

전체 강의 보기 : https://ed.ted.com/lessons/game-theory-challenge-can-you-predict-human-behavior-lucas-husted

0에서 100 사이라는 주어진 정수 범위 내에서, 추정된 모든 숫자의 평균의 2/3에 가장 가까운 정수는 무엇입니까? 예를 들어, 모든 추측의 평균이 60 인 경우 정확한 추측은 40입니다. 이 게임은 게임 이론가에게 "공통 지식"이라고 알려진 조건 하에서 진행됩니다. 모든 플레이어는 동일한 정보를 가지고 있고, 그들은 또한 다른 모든 사람들이 동일한 정보를 가지고 있다는 사실도 압니다. 루카스 허스트가 설명합니다.

강의 : 루카스 허스트 Lucas Husted
감독 : 안톤 트로피모프 Anton Trofimov

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
04:40

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