.1 מגנונים אולטימטיביים – ישאל איך זה שהתנהגות של שיתוף פעולה/ עזרה שורדת ומחזיקה מעמד במציאות ב ה
אני אמור לדאוג רק לעצמי?
.2 מנגנונים מקורבים – איך אנחנו משמרים שיתוף פעולה? מה אנו עושים ביום יום ?
זה נושא די מורכב, ונוח להסתכל על זה כך:
| אינדיבידואל | קבוצה | |
| אולטימטיבי | למה לי כדאי להתנהג באופן
משתף פעולה לאורך זמן? |
איך היחס משתנה לאורך
דורות? |
| מקורב | נמצא בספר | נמצא בספר |
בעיות של שיתוף פעולה אצל אינדיבידואלים- מנגנונים אולטימטיביים:
צריך לזכור שבדקו זאת בעיקר באופן ממוחשב, בסימולציות. אחרי אין סוף אינטראקציות בדקו איזה תכונות החזיקו
מעמד. בשנות ה,80- אקסלרוד התעסק רבות עם דילמת האסיר- דילמה קלאסית של שיתוף פעולה. איזו אסטרטגיה תגרום לי להרוויח הכי הרבה? איך לשחק את המשחק? הוא שלח את השאלה למתמטיקאים וביקש מהם ליצור אסטרטגיה. כל
האסטרטגיות ישחקו 200 פעמים מול האסטרטגיות האחרות ונראה מי מצליח. עשו טורניר גדול ונבחרה אסטרטגיית – .Tit-For-Tat מתחילים בלשתף פעולה. ואז מסתכלים על התנהגות השחקן השני ועושים מה שהוא עשה (אחרי
שבפעם הראשונה שיתפנו פעולה.) בעיה באסטרטגיה- רגישה מאוד לטעויות. אם בטעות שחקן נטש, ולא התכוון לכך,
גם השחקן השני ינטוש, וזה יכניס למבוי סתום (שיתוף פעולה-נטישה- שיתוף פעולה- נטישה.) כאשר תהיה עוד טעות, אז זה יוביל למינימום רווח למשתפים. כדי להתגבר לרגישות לטעויות נקראת TFT -forgiving אם השחקן נטש, יש אפשרות שהשחקן השני יסלח לו. גם כאן יש בעיה, כי אם יש שחקן שמדי פעם סולח, יש כאלו שינצלו את זה. גילו שהכי טוב להתחיל בtft- ואחרי זמן מסוים עובר ל.Ftft-אם מקבילים את זה לבני אדם- כאשר מכירים את האחר, יותר
שהברירה הטבעית תיתן לנו את האסטרטגיה הטובה.
לאחר מכן הגיע עוד רעיון-
אמון.
מוותרים, סולחים, יש
theory Game -Evolutionary לדמות את העקרונות של הברירה הטבעית ולראות איזו אסטרטגיה התנהגותית תנצח.
Evolutionary Game theory
חיבור של התחומים של תורת המשחקים ושל אבולוציה דינמית.
תורת המשחקים- ייצוג מתמטי של אינטראקציות חברתיות. איזה אופציות יש לי, מה הרווח של כל אופציה, ועוד.
אבולוציה דינמית- ייצוג מתמטי של תהליך של אבולוציה ושל שינוי גנים.
3 הנושאים שחשובות לנו בברירה הטבעית: השונות, תהליך הברירה, מוטציה מדור לדור.
שונות- לכל אינדיבידואל יש שונות גנטית ברירה- אלו בעלי הכשירות הגבוהה יותר יתרבו, והחלשים לא ישרדו
מוטציות- השכפול וההתרבות היא לא מושלמת, יש מוטציות שיוצרות תכונות חדשות.
ברמה ההתנהגותית- שונות- לכל אחד יש אסטרטגיה אחרת, מתנהגים שונה
ברירה- נרצה להתנהג באופן מיטבי, מוצלח יותר. ולפעמים גם נחליף התנהגות וכך התנהגויות לא טובות יכחדו.
אסטרטגיות טובות, ישמרו ויהיו שכיחות יותר ויותר.
מוטציות- אני לא תמיד מחקה התנהגות באופן מושלם, וייווצרו מוטציות בהתנהגות.
התחילו מאוכלוסייה שבה כל הסוכנים מתנהגים באופן שונה, ונותנים להם לשחק (הייתה רנדומליות מוחלטת באסטרטגיה.) נטישה נהייתה מהר מאוד ההתנהגות הדומיננטית מאוד. כלומר התהליך של ברירה טבעית נותן יתרון לנוטשים. בהמשך, יש עלייה באחוז הסוכנים שמשתמשים במשהו דומה ל,TFT- שבה יש נקימה בנוטשים ושיתוף
פעולה במשתפי פעולה. בעקבות זאת, יעלה ה.fTFT- כלומר יש יתרון לסלחנות. ברגע שיהיה אחוז מסוים של סלחנות,
התנהגות של נטישה שוב תעלה- יש מקום לניצול הסלחנים. אחת המסקנות היא– אין אסטרטגיה יציבה לאורך זמן. יש יתרון לשינוי באסטרטגיה- הראשונים שמשנים אסטרטגיה הם מרוויחים בד"כ. זה מתחבר לסוגית הלטאות ב3-
הצבעים, לכל אסטרטגיה יש אסטרטגיה שתחליף אותה וזה יוצר מחזוריות בהתנהגות.
בעיות של שיתוף פעולה אצל קבוצה- מנגנונים אולטימטיביים:
ניסו להפוך את הסימולציות לסביבה קבוצתית, ואף שבטית. 3 הנחות: א. גודל הקבוצה יהיה כזה שנוכל לראות מה
אנשים עושים, אך היא צריכה להיות מספיק גדולה כדי שיהיו כאלה שיוכלו להתחמק מהתנהגויות, להתנהג באופן אנוכי.
ב. אין מבנה מאורגן של אכיפת נורמות, אז היא תיעש ע"י חברי הקבוצה. ג. בקבוצות שבטיות קטנות, במיוחד חקלאיות,
אין כל כך חשיבות למעמד.
הגדירו 3 טיפוסים התחלתיים: א. תמיד נוטשים. ב. תמיד משתפי פעולה. ג. הדדיים- משתפים עפולה עם משתתפים,
לא משתפים עם נוטשים (רע לרעים וטוב לטובים.) התחילו מאוכלוסייה בה היו 93% אנוכיים, 3% משתפי פעולה, 4%הדדים, ואז ראו מה קורה אחרי 1000 אינטראקציות
(הכל במחשב.)! שיעור האנוכיים ירד מאוד, אך עדיין נשאר הכי גבוה- .38% שיעור משתפי הפעולה וההדדיים עולה-
.37%-ו 25%
