ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.

Why you should listen

It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.

More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.

More profile about the speaker
Tom Chatfield | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Tom Chatfield: 7 ways games reward the brain

Tom Chatfield:遊戲獎勵大腦的7種方式

Filmed:
1,288,061 views

遊戲從越來越多的方面進入到我們的生活,我們花無數時間——以及真金白銀——去探索虛擬世界尋找想像中的寶藏。爲什麽?Tom Chatfield 向我們展示,遊戲被恰到好處地設計為提供一定的獎勵來吸引大腦,并使我們不斷索取更多。
- Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio

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00:15
I love video視頻 games遊戲.
0
0
3000
我熱愛電子遊戲。
00:18
I'm also slightly in awe威嚴 of them.
1
3000
3000
我還有點小小地敬畏它們。
00:21
I'm in awe威嚴 of their power功率
2
6000
2000
我敬畏它們在
00:23
in terms條款 of imagination想像力, in terms條款 of technology技術,
3
8000
2000
想像力,技術
00:25
in terms條款 of concept概念.
4
10000
2000
和概念方面的力量。
00:27
But I think, above以上 all,
5
12000
2000
但是,最重要的,
00:29
I'm in awe威嚴 at their power功率
6
14000
2000
我敬畏它們能夠
00:31
to motivate刺激, to compel迫使 us,
7
16000
3000
促使我們,強迫我們,
00:34
to transfix刺穿 us,
8
19000
2000
讓我們目瞪口呆,
00:36
like really nothing else其他 we've我們已經 ever invented發明
9
21000
3000
這是人類其它發明
00:39
has quite相當 doneDONE before.
10
24000
2000
所不能企及的。
00:41
And I think that we can learn學習 some pretty漂亮 amazing驚人 things
11
26000
3000
而且我認為我們能從中瞭解到很多驚人的事實,
00:44
by looking at how we do this.
12
29000
2000
就是看看我們是如何玩電子遊戲的。
00:46
And in particular特定, I think we can learn學習 things
13
31000
2000
特別是可以瞭解到
00:48
about learning學習.
14
33000
3000
關於人的認知。
00:51
Now the video視頻 games遊戲 industry行業
15
36000
2000
目前電子遊戲產業
00:53
is far and away the fastest最快的 growing生長
16
38000
2000
發展之快遠遠超越了
00:55
of all modern現代 media媒體.
17
40000
2000
其他現代媒體。
00:57
From about 10 billion十億 in 1990,
18
42000
2000
從1990年的一百億
00:59
it's worth價值 50 billion十億 dollars美元 globally全球 today今天,
19
44000
3000
到今天的全球產值五百億。
01:02
and it shows節目 no sign標誌 of slowing減緩 down.
20
47000
3000
而且完全沒有放緩的跡象。
01:05
In four years'年份' time,
21
50000
2000
預計在未來的四年,
01:07
it's estimated預計 it'll它會 be worth價值 over 80 billion十億 dollars美元.
22
52000
3000
將超過八百億美圓。
01:10
That's about three times the recorded記錄 music音樂 industry行業.
23
55000
3000
這是唱片業的三倍。
01:13
This is pretty漂亮 stunning令人驚嘆,
24
58000
2000
相當驚人的數字,
01:15
but I don't think it's the most telling告訴 statistic統計 of all.
25
60000
3000
但我認為這還不是最說明問題的數據。
01:18
The thing that really amazes驚訝 me
26
63000
2000
真正讓我驚訝的是
01:20
is that, today今天,
27
65000
2000
現在
01:22
people spend about
28
67000
2000
人們可以
01:24
eight billion十億 real真實 dollars美元 a year
29
69000
3000
一年花實實在在的八百億
01:27
buying購買 virtual虛擬 items項目
30
72000
2000
購買虛擬的iTunes
01:29
that only exist存在
31
74000
2000
只存在於
01:31
inside video視頻 games遊戲.
32
76000
3000
電子遊戲裡。
01:34
This is a screenshot截圖 from the virtual虛擬 game遊戲 world世界, Entropia安特羅皮亞 Universe宇宙.
33
79000
3000
這是一個虛擬的遊戲世界《Entropia Universe》的遊戲截屏。
01:37
Earlier this year,
34
82000
2000
就在前不久,
01:39
a virtual虛擬 asteroid小行星 in it
35
84000
2000
這個遊戲中的一個虛擬的小行星
01:41
sold出售 for 330,000 real真實 dollars美元.
36
86000
4000
竟以三十三萬美圓的價格售出。
01:45
And this
37
90000
2000
而這個
01:47
is a Titan泰坦 class ship
38
92000
3000
是一艘泰坦級的宇宙飛船
01:50
in the space空間 game遊戲, EVE前夕 Online線上.
39
95000
2000
來自EVE Online 這個太空遊戲。
01:52
And this virtual虛擬 object目的
40
97000
2000
而這艘虛擬的飛船
01:54
takes 200 real真實 people
41
99000
2000
需要200個真人
01:56
about 56 days of real真實 time to build建立,
42
101000
3000
花費56天建造出來,
01:59
plus countless無數 thousands數千 of hours小時
43
104000
3000
還要加上不知幾千小時的
02:02
of effort功夫 before that.
44
107000
2000
前期工作。
02:04
And yet然而, many許多 of these get built內置.
45
109000
3000
類似這樣被造出的還有很多。
02:07
At the other end結束 of the scale規模,
46
112000
2000
而另一方面,
02:09
the game遊戲 Farmville法姆維爾 that you may可能 well have heard聽說 of,
47
114000
3000
Farmville這個遊戲,可能你們已經聽說了,
02:12
has 70 million百萬 players玩家
48
117000
2000
有七千萬個玩家
02:14
around the world世界
49
119000
2000
遍佈全世界,
02:16
and most of these players玩家
50
121000
2000
而且這些玩家中的大多數
02:18
are playing播放 it almost幾乎 every一切 day.
51
123000
2000
幾乎每天都在玩。
02:20
This may可能 all sound聲音
52
125000
2000
可能這聽上去
02:22
really quite相當 alarming驚人 to some people,
53
127000
2000
會令一些人相當警惕,
02:24
an index指數 of something worrying令人擔憂
54
129000
2000
覺得是社會上那些令人焦慮
02:26
or wrong錯誤 in society社會.
55
131000
2000
或不正確的現象。
02:28
But we're here for the good news新聞,
56
133000
2000
但是我們來這是聽好消息的,
02:30
and the good news新聞 is
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135000
2000
好消息就是
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that I think we can explore探索
58
137000
2000
我認為我們能夠研究一下
02:34
why this very real真實 human人的 effort功夫,
59
139000
3000
爲什麽這種真實的人類勞動,
02:37
this very intense激烈 generation of value, is occurring發生.
60
142000
4000
這麼巨大的價值的創造會得以出現。
02:41
And by answering回答 that question,
61
146000
2000
通過回答這個問題,
02:43
I think we can take something
62
148000
2000
我覺得我們可以從中得到
02:45
extremely非常 powerful強大 away.
63
150000
2000
極其強大的信息。
02:47
And I think the most interesting有趣 way
64
152000
2000
我認為最有趣的
02:49
to think about how all this is going on
65
154000
2000
思考這些問題的角度
02:51
is in terms條款 of rewards獎勵.
66
156000
2000
就是獎賞。
02:53
And specifically特別, it's in terms條款
67
158000
3000
更具體來說,
02:56
of the very intense激烈 emotional情緒化 rewards獎勵
68
161000
2000
就是非常密集的情感獎賞,
02:58
that playing播放 games遊戲 offers報價 to people
69
163000
2000
通過玩遊戲提供給人們,
03:00
both individually個別地
70
165000
2000
既是個人的,
03:02
and collectively.
71
167000
2000
也有集體的。
03:04
Now if we look at what's going on in someone's誰家 head
72
169000
2000
如果我們觀察一下某人的大腦,
03:06
when they are being存在 engaged訂婚,
73
171000
2000
當他們忙碌時是怎樣運作的,
03:08
two quite相當 different不同 processes流程 are occurring發生.
74
173000
3000
兩個相當不同的進程同時發生著。
03:11
On the one hand, there's the wanting希望 processes流程.
75
176000
3000
一方面是想要的進程。
03:14
This is a bit like ambition志向 and drive駕駛 -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
179000
3000
有些類似進取心和動機——我要做那件事。我要努力工作。
03:17
On the other hand, there's the liking喜歡 processes流程,
77
182000
2000
而另一方面是喜歡的進程。
03:19
fun開玩笑 and affection感情
78
184000
2000
樂趣和喜愛
03:21
and delight
79
186000
2000
以及快樂——
03:23
and an enormous巨大 flying飛行 beast with an orc獸人 on the back.
80
188000
2000
這是一個巨型飛行獸,上頭騎著一個獸人。
03:25
It's a really great image圖片. It's pretty漂亮 cool.
81
190000
2000
這幅圖很棒,很酷。
03:27
It's from the game遊戲 World世界 of Warcraft魔獸 with more than 10 million百萬 players玩家 globally全球,
82
192000
3000
它來自魔獸世界,全球的玩家超過一千萬,
03:30
one of whom is me, another另一個 of whom is my wife妻子.
83
195000
3000
其中一個就是我,另外一個就是我老婆。
03:33
And this kind of a world世界,
84
198000
2000
在這種世界裡
03:35
this vast廣大 flying飛行 beast you can ride around,
85
200000
2000
你可以騎著這種巨型的飛行獸到處閒逛,
03:37
shows節目 why games遊戲 are so very good
86
202000
2000
而這正顯示出爲什麽遊戲是多麼善於
03:39
at doing both the wanting希望 and the liking喜歡.
87
204000
3000
讓人同時做要做和喜歡做的事。
03:42
Because it's very powerful強大. It's pretty漂亮 awesome真棒.
88
207000
2000
因為這很強大,相當厲害。
03:44
It gives you great powers權力.
89
209000
2000
它給予你強大的力量。
03:46
Your ambition志向 is satisfied滿意, but it's very beautiful美麗.
90
211000
3000
你的野心得到滿足,但又非常美麗。
03:49
It's a very great pleasure樂趣 to fly around.
91
214000
3000
飛來飛去帶來絕大的快感。
03:52
And so these combine結合 to form形成
92
217000
2000
所有這些組合起來形成
03:54
a very intense激烈 emotional情緒化 engagement訂婚.
93
219000
2000
非常巨大的情感投入。
03:56
But this isn't the really interesting有趣 stuff東東.
94
221000
3000
但這還不是真正有趣的部份。
03:59
The really interesting有趣 stuff東東 about virtuality虛擬性
95
224000
2000
虛擬世界真正有趣的地方在於
04:01
is what you can measure測量 with it.
96
226000
2000
你從中可以量度的東西。
04:03
Because what you can measure測量 in virtuality虛擬性
97
228000
3000
因為你在虛擬世界中能度量的東西
04:06
is everything.
98
231000
2000
就是最重要的東西。
04:08
Every一切 single thing that every一切 single person
99
233000
2000
每一個人在遊戲中做的每一件事
04:10
who's誰是 ever played發揮 in a game遊戲 has ever doneDONE can be measured測量.
100
235000
3000
都可被度量。
04:13
The biggest最大 games遊戲 in the world世界 today今天
101
238000
2000
今天世界上最大型的遊戲
04:15
are measuring測量 more than one billion十億 points of data數據
102
240000
4000
正在量度玩家的上十億的數據
04:19
about their players玩家, about what everybody每個人 does --
103
244000
2000
具體到每個人做的事——
04:21
far more detail詳情 than you'd ever get from any website網站.
104
246000
3000
其細緻程度超過任何其他網站。
04:24
And this allows允許 something very special特別
105
249000
3000
而這就使得一些非常特別的東西可以
04:27
to happen發生 in games遊戲.
106
252000
2000
存在於遊戲中。
04:29
It's something called the reward獎勵 schedule時間表.
107
254000
3000
這就是獎賞機制。
04:32
And by this, I mean looking
108
257000
2000
通過這個機制,
04:34
at what millions百萬 upon millions百萬 of people have doneDONE
109
259000
2000
觀察成百萬上千萬的人是怎麼玩的,
04:36
and carefully小心 calibrating校準 the rate,
110
261000
2000
然後仔細校準比率,
04:38
the nature性質, the type類型, the intensity強度 of rewards獎勵 in games遊戲
111
263000
3000
屬性,類型,以及遊戲中獎賞的強度
04:41
to keep them engaged訂婚
112
266000
2000
令人持續投入
04:43
over staggering踉蹌 amounts of time and effort功夫.
113
268000
3000
數量驚人的時間和努力。
04:46
Now, to try and explain說明 this
114
271000
2000
現在為了試圖用一些實際的概念
04:48
in sort分類 of real真實 terms條款,
115
273000
3000
來闡釋這個機制,
04:51
I want to talk about a kind of task任務
116
276000
2000
我要討論一種任務
04:53
that might威力 fall秋季 to you in so many許多 games遊戲.
117
278000
2000
就是你在很多遊戲中會遇到的那種任務。
04:55
Go and get a certain某些 amount of a certain某些 little game-y遊戲-Y item項目.
118
280000
3000
去找到一定數量的某種遊戲小道具。
04:58
Let's say, for the sake清酒 of argument論據,
119
283000
2000
比如說,
05:00
my mission任務 is to get 15 pies餡餅
120
285000
3000
我的任務是得到15個餡餅,
05:03
and I can get 15 pies餡餅
121
288000
3000
然後為了這15個餡餅
05:06
by killing謀殺 these cute可愛, little monsters怪物.
122
291000
2000
我要殺死這些可愛的小怪物。
05:08
Simple簡單 game遊戲 quest尋求.
123
293000
2000
很簡單的遊戲任務。
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
295000
2000
現在如果你喜歡可以把這個想像為
05:12
as a problem問題 about boxes盒子.
125
297000
2000
一個關於盒子的問題。
05:14
I've got to keep opening開盤 boxes盒子.
126
299000
2000
我需要不斷打開盒子。
05:16
I don't know what's inside them until直到 I open打開 them.
127
301000
3000
我不知道裡頭有什麽,直到我打開它們。
05:19
And I go around opening開盤 box after box until直到 I've got 15 pies餡餅.
128
304000
3000
然後我四處去打開一個又一個盒子,直到得到15個餡餅。
05:22
Now, if you take a game遊戲 like Warcraft魔獸,
129
307000
2000
現在如果你在玩的是魔獸世界這樣的遊戲,
05:24
you can think about it, if you like,
130
309000
2000
如果你願意可以把它想像為
05:26
as a great box-opening盒子打開 effort功夫.
131
311000
3000
一個繁重的開盒子的勞動。
05:29
The game's遊戲 just trying to get people to open打開 about a million百萬 boxes盒子,
132
314000
3000
遊戲想讓人去打開大約一百萬個盒子,
05:32
getting得到 better and better stuff東東 in them.
133
317000
2000
從裡頭找到越來越好的東西。
05:34
This sounds聲音 immensely非常 boring無聊
134
319000
3000
聽上去是極度枯燥,
05:37
but games遊戲 are able能夠
135
322000
2000
但遊戲卻能夠
05:39
to make this process處理
136
324000
2000
使得這個過程
05:41
incredibly令人難以置信 compelling引人注目.
137
326000
2000
極其吸引人。
05:43
And the way they do this
138
328000
2000
而它們所使用的方法
05:45
is through通過 a combination組合 of probability可能性 and data數據.
139
330000
3000
就是把概率和數據結合起來。
05:48
Let's think about probability可能性.
140
333000
2000
讓我們來想想概率問題。
05:50
If we want to engage從事 someone有人
141
335000
2000
如果我們想讓人去
05:52
in the process處理 of opening開盤 boxes盒子 to try and find pies餡餅,
142
337000
3000
打開盒子尋找餡餅,
05:55
we want to make sure it's neither也不 too easy簡單,
143
340000
2000
我們想確保它不要太容易,
05:57
nor也不 too difficult, to find a pie餡餅.
144
342000
2000
也不能太困難。
05:59
So what do you do? Well, you look at a million百萬 people --
145
344000
2000
那該怎麼辦?那麼你觀察一百萬個人——
06:01
no, 100 million百萬 people, 100 million百萬 box openers開罐器 --
146
346000
3000
不,一億個人,一億個開盒子的人——
06:04
and you work out, if you make the pie餡餅 rate
147
349000
3000
然後來計算一下,如果你設定餡餅出現的比率
06:07
about 25 percent百分 --
148
352000
2000
大約為25%——
06:09
that's neither也不 too frustrating洩氣, nor也不 too easy簡單.
149
354000
3000
這樣不會太令人挫敗,也不會太容易;
06:12
It keeps保持 people engaged訂婚.
150
357000
2000
這樣就能讓人投入進去——
06:14
But of course課程, that's not all you do -- there's 15 pies餡餅.
151
359000
3000
當然,這還不是全部——這只是15個餡餅。
06:17
Now, I could make a game遊戲 called PiecraftPiecraft,
152
362000
2000
現在,我可以做一個遊戲叫做餡餅世界,
06:19
where all you had to do was get a million百萬 pies餡餅
153
364000
2000
你在這裡要做的就是找到一百萬個餡餅,
06:21
or a thousand pies餡餅.
154
366000
2000
或一千個。
06:23
That would be very boring無聊.
155
368000
2000
這個遊戲會很無聊。
06:25
Fifteen十五 is a pretty漂亮 optimal最佳 number.
156
370000
2000
15是一個最優化的數字。
06:27
You find that -- you know, between之間 five and 20
157
372000
2000
你要尋找的,——你知道,在5到20之間,
06:29
is about the right number for keeping保持 people going.
158
374000
2000
這是讓人願意玩下去的一個恰到好處的數量。
06:31
But we don't just have pies餡餅 in the boxes盒子.
159
376000
2000
但我們在盒子里找到的不只是餡餅。
06:33
There's 100 percent百分 up here.
160
378000
2000
這點我敢百分百肯定。
06:35
And what we do is make sure that every一切 time a box is opened打開,
161
380000
3000
我們所做的就是要確保每次盒子一打開,
06:38
there's something in it, some little reward獎勵
162
383000
2000
裡頭總有點什麽,一些小小的獎勵,
06:40
that keeps保持 people progressing進展 and engaged訂婚.
163
385000
2000
就是這些東西令人投入地玩下去。
06:42
In most adventure冒險 games遊戲,
164
387000
2000
在大部份的冒險遊戲裡,
06:44
it's a little bit in-game在遊戲中 currency貨幣, a little bit experience經驗.
165
389000
3000
這獎賞會是一點遊戲幣,一點經驗值,
06:47
But we don't just do that either.
166
392000
2000
但我們也不是僅僅為了這個才玩。
06:49
We also say there's going to be loads負載 of other items項目
167
394000
2000
可以說裡頭還有一些其他道具
06:51
of varying不同 qualities氣質 and levels水平 of excitement激動.
168
396000
2000
帶著不同的內容和不同級別的興奮感。
06:53
There's going to be a 10 percent百分 chance機會 you get a pretty漂亮 good item項目.
169
398000
3000
大約有十分之一的機會你可能得到一個相當好的道具。
06:56
There's going to be a 0.1 percent百分 chance機會
170
401000
2000
而有大概千分之一的機會
06:58
you get an absolutely絕對 awesome真棒 item項目.
171
403000
3000
會得到一件絕對厲害的道具。
07:01
And each of these rewards獎勵 is carefully小心 calibrated校準 to the item項目.
172
406000
3000
而所有這些獎賞都小心地與道具調整在一起。
07:04
And also, we say,
173
409000
2000
而且,我們還會說,
07:06
"Well, how many許多 monsters怪物? Should I have the entire整個 world世界 full充分 of a billion十億 monsters怪物?"
174
411000
3000
“好,放多少鬼怪呢?我是不是應該讓整個世界充滿十億個鬼怪?”
07:09
No, we want one or two monsters怪物 on the screen屏幕 at any one time.
175
414000
3000
不,我們只想讓一到兩隻鬼怪同時出現在屏幕上。
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy簡單, not too difficult.
176
417000
3000
於是我就被吸引住了。這不太容易,也不太難。
07:15
So all this is very powerful強大.
177
420000
2000
加在一起就很強大了。
07:17
But we're in virtuality虛擬性. These aren't real真實 boxes盒子.
178
422000
3000
但是我們是在虛擬世界;這些都不是真的盒子。
07:20
So we can do
179
425000
2000
所以我們還可以做一些
07:22
some rather amazing驚人 things.
180
427000
2000
更加令人驚奇的事。
07:24
We notice注意, looking at all these people opening開盤 boxes盒子,
181
429000
4000
在觀察所有這些人打開盒子時,我們注意到,
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies餡餅,
182
433000
3000
當人們拿到15個餡餅中的13個時,
07:31
their perception知覺 shifts轉變, they start開始 to get a bit bored無聊, a bit testy性急的.
183
436000
3000
他們的注意力發生轉移,他們開始覺得有點無聊,開始急躁。
07:34
They're not rational合理的 about probability可能性.
184
439000
2000
他們并沒有理性理解概率。
07:36
They think this game遊戲 is unfair不公平.
185
441000
2000
他們認為這個遊戲不公平。
07:38
It's not giving me my last two pies餡餅. I'm going to give up.
186
443000
2000
它沒給我最後兩個餡餅。我快要放棄了。
07:40
If they're real真實 boxes盒子, there's not much we can do,
187
445000
2000
如果要找的是真正的盒子,那到這裡我們就無能為力了,
07:42
but in a game遊戲 we can just say, "Right, well.
188
447000
2000
但是在遊戲裡,我們只需說,“好吧,這樣。”
07:44
When you get to 13 pies餡餅, you've got 75 percent百分 chance機會 of getting得到 a pie餡餅 now."
189
449000
4000
當你拿到13個餡餅時,現在你拿到餡餅的機會提高到75%。
07:48
Keep you engaged訂婚. Look at what people do --
190
453000
2000
這樣就會令你繼續玩下去。觀察人們如何玩遊戲——
07:50
adjust調整 the world世界 to match比賽 their expectation期望.
191
455000
2000
調整這個世界符合他們的期待。
07:52
Our games遊戲 don't always do this.
192
457000
2000
而我們的遊戲并不總是如此。
07:54
And one thing they certainly當然 do at the moment時刻
193
459000
2000
目前有一件事它們肯定會做的就是
07:56
is if you got a 0.1 percent百分 awesome真棒 item項目,
194
461000
3000
如果你拿到那個千分之一機會才能得到的道具,
07:59
they make very sure another另一個 one doesn't appear出現 for a certain某些 length長度 of time
195
464000
3000
它們會確保另一個這樣的道具在相當長一段時間內不會出現
08:02
to keep the value, to keep it special特別.
196
467000
2000
以此令其保值,讓它特殊。
08:04
And the point is really
197
469000
2000
而關鍵就在於
08:06
that we evolved進化 to be satisfied滿意 by the world世界
198
471000
2000
我們適應了以某種特定的方式
08:08
in particular特定 ways方法.
199
473000
2000
從周圍的世界獲得滿足感。
08:10
Over tens and hundreds數以百計 of thousands數千 of years年份,
200
475000
3000
通過幾百萬年,
08:13
we evolved進化 to find certain某些 things stimulating刺激,
201
478000
2000
我們演化成尋找某種刺激性的事物,
08:15
and as very intelligent智能, civilized文明 beings眾生,
202
480000
2000
並且作為非常智能和文明化的生物,
08:17
we're enormously巨大 stimulated刺激 by problem問題 solving and learning學習.
203
482000
3000
我們通過解決問題和學習知識獲得巨大的刺激。
08:20
But now, we can reverse相反 engineer工程師 that
204
485000
2000
但是現在,我們能反向設計這一行為
08:22
and build建立 worlds世界
205
487000
2000
構造出遊戲世界
08:24
that expressly明確地 tick our evolutionary發展的 boxes盒子.
206
489000
3000
很明顯地突出我們的演化特徵。
08:27
So what does all this mean in practice實踐?
207
492000
2000
那麼所有這些在實踐中有什麽意義?
08:29
Well, I've come up
208
494000
2000
我總結出
08:31
with seven things
209
496000
2000
七個要點
08:33
that, I think, show顯示
210
498000
2000
我認為表明了
08:35
how you can take these lessons教訓 from games遊戲
211
500000
2000
你如何從遊戲中有所學習
08:37
and use them outside of games遊戲.
212
502000
3000
并將它們應用到遊戲以外。
08:40
The first one is very simple簡單:
213
505000
2000
第一點很簡單:
08:42
experience經驗 bars酒吧 measuring測量 progress進展 --
214
507000
2000
用經驗值條量度進程——
08:44
something that's been talked about brilliantly出色
215
509000
2000
有人已經很出色地討論過這個問題
08:46
by people like Jesse傑西 Schell謝爾 earlier this year.
216
511000
3000
如今年年初時的Jesse Schell 。
08:49
It's already已經 been doneDONE at the University大學 of Indiana印地安那 in the States狀態, among其中 other places地方.
217
514000
3000
在美國的印第安那大學和其他一些地方已經這樣去做了。
08:52
It's the simple簡單 idea理念 that instead代替 of grading等級 people incrementally增量
218
517000
3000
很簡單的道理就是,不用增量的方式給人打分,
08:55
in little bits and pieces,
219
520000
2000
不要去算計那些點點滴滴,
08:57
you give them one profile輪廓 character字符 avatar頭像
220
522000
2000
你給他們一個角色化身
08:59
which哪一個 is constantly經常 progressing進展
221
524000
2000
這個化身會持續地發展
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments增量 which哪一個 they feel are their own擁有.
222
526000
3000
一點一點地,以非常微弱的量發展,他們會感同身受。
09:04
And everything comes towards that,
223
529000
2000
然後一切都朝向那個目標前進,
09:06
and they watch it creeping爬行 up, and they own擁有 that as it goes along沿.
224
531000
3000
他們會看著它不斷增長,然後隨著它的發展他們對之認同。
09:09
Second第二, multiple long and short-term短期 aims目標 --
225
534000
2000
第二,多進程的長短期目標——
09:11
5,000 pies餡餅, boring無聊,
226
536000
2000
五千個餡餅,太煩了,
09:13
15 pies餡餅, interesting有趣.
227
538000
2000
十五個,有意思。
09:15
So, you give people
228
540000
2000
因此你要給人們
09:17
lots and lots of different不同 tasks任務.
229
542000
2000
很多很多不同的任務。
09:19
You say, it's about
230
544000
2000
你要說,這是
09:21
doing 10 of these questions問題,
231
546000
2000
解決10個這樣的問題,
09:23
but another另一個 task任務
232
548000
2000
而另一個任務
09:25
is turning車削 up to 20 classes on time,
233
550000
2000
是在規定時間內升20級,
09:27
but another另一個 task任務 is collaborating合作 with other people,
234
552000
3000
但再另外一個任務是和別人合作,
09:30
another另一個 task任務 is showing展示 you're working加工 five times,
235
555000
3000
再另一個任務是展示你的工作五次,
09:33
another另一個 task任務 is hitting this particular特定 target目標.
236
558000
2000
再一個任務是擊中這個特定的標靶。
09:35
You break打破 things down into these calibrated校準 slices
237
560000
3000
你把任務拆分成這些經過調校的小塊,
09:38
that people can choose選擇 and do in parallel平行
238
563000
2000
人們可以挑選,以及並行處理
09:40
to keep them engaged訂婚
239
565000
2000
以令他們保持投入
09:42
and that you can use to point them
240
567000
2000
并將它們和
09:44
towards individually個別地 beneficial有利 activities活動.
241
569000
3000
個人的獲利行為掛鉤。
09:48
Third第三, you reward獎勵 effort功夫.
242
573000
2000
第三,獎賞努力工作。
09:50
It's your 100 percent百分 factor因子. Games遊戲 are brilliant輝煌 at this.
243
575000
3000
這是你的萬靈丹。遊戲在這點上極其擅長。
09:53
Every一切 time you do something, you get credit信用; you get a credit信用 for trying.
244
578000
3000
每次你做點什麽事時,你都得到分數,從嘗試中得分。
09:56
You don't punish懲治 failure失敗. You reward獎勵 every一切 little bit of effort功夫 --
245
581000
3000
你不會懲罰失敗;你會獎勵每一點微小的努力——
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit信用. You've doneDONE 20 questions問題 -- tick.
246
584000
3000
一小塊金子,一小點分數——你已經做完了20個問題了——完成。
10:02
It all feeds供稿 in as minute分鐘 reinforcement加強.
247
587000
3000
這些都是通過小小的鼓勵實現的。
10:05
Fourth第四, feedback反饋.
248
590000
2000
第四,反饋。
10:07
This is absolutely絕對 crucial關鍵,
249
592000
2000
這絕對是個關鍵,
10:09
and virtuality虛擬性 is dazzling令人眼花繚亂 at delivering交付 this.
250
594000
2000
而虛擬世界為實現這一點做的讓人眼花繚亂。
10:11
If you look at some of the most intractable棘手 problems問題 in the world世界 today今天
251
596000
3000
如果你看那些當今世界上最難解決的一些問題,
10:14
that we've我們已經 been hearing聽力 amazing驚人 things about,
252
599000
2000
關於這些問題我們已經聽到很多驚人的東西,
10:16
it's very, very hard for people to learn學習
253
601000
3000
人們很難有所長進
10:19
if they cannot不能 link鏈接 consequences後果 to actions行動.
254
604000
3000
如果他們無法將結果與行為聯繫起來。
10:22
Pollution污染, global全球 warming變暖, these things --
255
607000
2000
污染,全球暖化,這些問題,
10:24
the consequences後果 are distant遙遠 in time and space空間.
256
609000
2000
其後果從時間空間上看都還很遙遠。
10:26
It's very hard to learn學習, to feel a lesson.
257
611000
2000
結果就很難學到,感受到其中的教訓。
10:28
But if you can model模型 things for people,
258
613000
2000
但如果你可以給人們一些這類事情的模型,
10:30
if you can give things to people that they can manipulate操作
259
615000
2000
如果你可以給一些東西他們可以操控
10:32
and play with and where the feedback反饋 comes,
260
617000
2000
玩耍并從中獲得反饋,
10:34
then they can learn學習 a lesson, they can see,
261
619000
2000
那麼他們就能從中有所學習,他們就能看到,
10:36
they can move移動 on, they can understand理解.
262
621000
3000
他們就能進步,能理解。
10:39
And fifth第五,
263
624000
2000
第五,
10:41
the element元件 of uncertainty不確定.
264
626000
2000
不確定性因素。
10:43
Now this is the neurological神經 goldmine金礦,
265
628000
3000
目前這是神經科學的寶庫,
10:46
if you like,
266
631000
2000
你可以這麼說,
10:48
because a known已知 reward獎勵
267
633000
2000
因為一個已知的獎勵
10:50
excites的激勵 people,
268
635000
2000
會讓人們興奮,
10:52
but what really gets得到 them going
269
637000
2000
但真正驅動他們的
10:54
is the uncertain不確定 reward獎勵,
270
639000
2000
是不確定的獎勵,
10:56
the reward獎勵 pitched傾斜的 at the right level水平 of uncertainty不確定,
271
641000
2000
帶著適當程度的不確定性的獎勵,
10:58
that they didn't quite相當 know whether是否 they were going to get it or not.
272
643000
3000
也就是說人們不太知道是否能得到。
11:01
The 25 percent百分. This lights燈火 the brain up.
273
646000
3000
四分之一的概率。這就能使大腦興奮。
11:04
And if you think about
274
649000
2000
如果你想
11:06
using運用 this in testing測試,
275
651000
2000
把這點用於測試,
11:08
in just introducing引入 control控制 elements分子 of randomness隨機性
276
653000
2000
就只需引入隨機性的控制因素
11:10
in all forms形式 of testing測試 and training訓練,
277
655000
2000
放在各種形式的測試和訓練中,
11:12
you can transform轉變 the levels水平 of people's人們 engagement訂婚
278
657000
2000
你能夠改變人們的投入程度
11:14
by tapping竊聽 into this very powerful強大
279
659000
2000
通過引入這種非常強大的
11:16
evolutionary發展的 mechanism機制.
280
661000
2000
演化機制。
11:18
When we don't quite相當 predict預測 something perfectly完美,
281
663000
2000
當我們無法相當完美地預測某事時,
11:20
we get really excited興奮 about it.
282
665000
2000
對它就會特別興奮。
11:22
We just want to go back and find out more.
283
667000
2000
我們就想回去發現更多。
11:24
As you probably大概 know, the neurotransmitter神經遞質
284
669000
2000
你可能知道,神經遞質
11:26
associated相關 with learning學習 is called dopamine多巴胺.
285
671000
2000
伴隨學習產生的神經遞質叫做多巴胺。
11:28
It's associated相關 with reward-seeking尋求獎賞 behavior行為.
286
673000
3000
它出現在尋找獎勵的行為中。
11:31
And something very exciting扣人心弦 is just beginning開始 to happen發生
287
676000
3000
一些激動人心的工作正在
11:34
in places地方 like the University大學 of Bristol布里斯托爾 in the U.K.,
288
679000
3000
展開,如英國的布裡斯托爾大學,
11:37
where we are beginning開始 to be able能夠 to model模型 mathematically數學
289
682000
3000
在那裡我們開始能夠用數學的方式
11:40
dopamine多巴胺 levels水平 in the brain.
290
685000
2000
建構大腦中多巴胺水平的模型。
11:42
And what this means手段 is we can predict預測 learning學習,
291
687000
2000
這意味著我們可以預測學習,
11:44
we can predict預測 enhanced增強 engagement訂婚,
292
689000
3000
我們可以預測加強的行為,
11:47
these windows視窗, these windows視窗 of time,
293
692000
2000
這些機會期,這些時間的機會期,
11:49
in which哪一個 the learning學習 is taking服用 place地點 at an enhanced增強 level水平.
294
694000
3000
其中所發生的學習行為處在一個加強的水平。
11:52
And two things really flow from this.
295
697000
2000
從中產生兩個結果。
11:54
The first has to do with memory記憶,
296
699000
2000
第一與記憶有關,
11:56
that we can find these moments瞬間.
297
701000
2000
就是我們可以找到這些瞬間。
11:58
When someone有人 is more likely容易 to remember記得,
298
703000
2000
當某人想記住什麽時,
12:00
we can give them a nugget金塊 in a window窗口.
299
705000
2000
我們可以給他們提供機會期這一寶貴資源。
12:02
And the second第二 thing is confidence置信度,
300
707000
2000
第二就是信心,
12:04
that we can see how game-playing玩遊戲 and reward獎勵 structures結構
301
709000
2000
我們能看到遊戲的操作和獎賞結構是如何
12:06
make people braver勇敢, make them more willing願意 to take risks風險,
302
711000
3000
令人更勇敢,令人更樂於冒險,
12:09
more willing願意 to take on difficulty困難,
303
714000
2000
更願意面對困難
12:11
harder更難 to discourage不鼓勵.
304
716000
2000
更不容易灰心。
12:13
This can all seem似乎 very sinister險惡.
305
718000
2000
這些可以是些不好的跡象。
12:15
But you know, sort分類 of "our brains大腦 have been manipulated操縱; we're all addicts癮君子."
306
720000
2000
但是你知道,有人會說“我們的大腦都被控制了,我們都是癮君子。”
12:17
The word "addiction" is thrown拋出 around.
307
722000
2000
“上癮”這個詞到處可見。
12:19
There are real真實 concerns關注 there.
308
724000
2000
這的確是個問題。
12:21
But the biggest最大 neurological神經 turn-on打開 for people
309
726000
2000
但是對人來說,最大的神經刺激
12:23
is other people.
310
728000
2000
來自他人。
12:25
This is what really excites的激勵 us.
311
730000
3000
這才是真正令我們興奮的。
12:28
In reward獎勵 terms條款, it's not money;
312
733000
2000
就獎賞來說,并不是金錢,
12:30
it's not being存在 given特定 cash現金 -- that's nice不錯 --
313
735000
3000
並不是得到現金——當然那也不錯——
12:33
it's doing stuff東東 with our peers同行,
314
738000
2000
而是和同伴一起做事,
12:35
watching觀看 us, collaborating合作 with us.
315
740000
2000
注視我們,和我們合作。
12:37
And I want to tell you a quick story故事 about 1999 --
316
742000
2000
我想很快地講一個小故事,1999年
12:39
a video視頻 game遊戲 called EverQuest無盡的任務.
317
744000
2000
有個電子遊戲叫做《無盡任務》。
12:41
And in this video視頻 game遊戲,
318
746000
2000
在這個遊戲裡,
12:43
there were two really big dragons小龍, and you had to team球隊 up to kill them --
319
748000
3000
有兩頭巨大的龍,你必須組隊才能殺掉它們——
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons小龍.
320
751000
3000
42個人——必須要42個人才能殺掉巨龍。
12:49
That's a problem問題
321
754000
2000
這是個問題,
12:51
because they dropped下降 two or three decent正經 items項目.
322
756000
3000
因為這些龍會丟出兩三個重要的道具。
12:54
So players玩家 addressed解決 this problem問題
323
759000
3000
於是玩家處理這個問題的方法是
12:57
by spontaneously自發 coming未來 up with a system系統
324
762000
2000
自發地建立起一套體系
12:59
to motivate刺激 each other,
325
764000
2000
來激勵每個玩家,
13:01
fairly相當 and transparently透明.
326
766000
2000
公平地,透明地。
13:03
What happened發生 was, they paid支付 each other a virtual虛擬 currency貨幣
327
768000
3000
結果,他們付給每個玩家虛擬貨幣
13:06
they called "dragon kill points."
328
771000
3000
他們稱之為殺龍點數。
13:09
And every一切 time you turned轉身 up to go on a mission任務,
329
774000
2000
每次出發去完成一個任務
13:11
you got paid支付 in dragon kill points.
330
776000
2000
都會得到一些殺龍點數。
13:13
They tracked追踪 these on a separate分離 website網站.
331
778000
2000
他們用另一個獨立的網站記錄這些點數。
13:15
So they tracked追踪 their own擁有 private私人的 currency貨幣,
332
780000
2000
這樣就可以記錄自己的貨幣,
13:17
and then players玩家 could bid出價 afterwards之後
333
782000
2000
之後玩家就可以用來競拍
13:19
for cool items項目 they wanted --
334
784000
2000
他們想要的厲害道具——
13:21
all organized有組織的 by the players玩家 themselves他們自己.
335
786000
2000
這些都是玩家自己組織起來的。
13:23
Now the staggering踉蹌 system系統, not just that this worked工作 in EverQuest無盡的任務,
336
788000
3000
目前這個令人難以置信的系統不僅出現在《無限任務》
13:26
but that today今天, a decade on,
337
791000
2000
而是今天,十年以後,
13:28
every一切 single video視頻 game遊戲 in the world世界 with this kind of task任務
338
793000
3000
世界上的每一款有這類任務的電子遊戲
13:31
uses使用 a version of this system系統 --
339
796000
2000
都在使用某個版本的這個系統——
13:33
tens of millions百萬 of people.
340
798000
2000
上千萬的人。
13:35
And the success成功 rate
341
800000
2000
而成功率
13:37
is at close to 100 percent百分.
342
802000
2000
接近百分之百。
13:39
This is a player-developed播放器開發,
343
804000
2000
這是一個玩家開發的,
13:41
self-enforcing自我實施, voluntary自主性 currency貨幣,
344
806000
3000
自動實施的,自願的貨幣,
13:44
and it's incredibly令人難以置信 sophisticated複雜的
345
809000
2000
這就是玩家複雜到令人無法相信的
13:46
player播放機 behavior行為.
346
811000
2000
玩家行為。
13:50
And I just want to end結束 by suggesting提示
347
815000
2000
最後我想建議
13:52
a few少數 ways方法 in which哪一個 these principles原則
348
817000
2000
一些方法使這些原則
13:54
could fan風扇 out into the world世界.
349
819000
2000
可以擴散到全世界。
13:56
Let's start開始 with business商業.
350
821000
2000
首先是商業。
13:58
I mean, we're beginning開始 to see some of the big problems問題
351
823000
2000
我認為我們將會看到一些非常巨大的問題
14:00
around something like business商業 are
352
825000
2000
出現在諸如商業裏面,
14:02
recycling回收 and energy能源 conservation保護.
353
827000
2000
循環利用和節約能源。
14:04
We're beginning開始 to see the emergence緊急情況 of wonderful精彩 technologies技術
354
829000
2000
我們將會看到一些很奇妙的技術出現
14:06
like real-time即時的 energy能源 meters.
355
831000
2000
如實時的能量計。
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
833000
2000
看著這些,我會想,對啊,
14:10
we could take that so much further進一步
357
835000
3000
我們可以更充分地使用這些技術
14:13
by allowing允許 people to set targets目標
358
838000
2000
讓人們設定目標
14:15
by setting設置 calibrated校準 targets目標,
359
840000
2000
通過設定標準化的目標,
14:17
by using運用 elements分子 of uncertainty不確定,
360
842000
3000
通過使用不確定性因素,
14:20
by using運用 these multiple targets目標,
361
845000
2000
通過多任務進程,
14:22
by using運用 a grand盛大, underlying底層 reward獎勵 and incentive激勵 system系統,
362
847000
3000
通過使用一個巨大的,潛在的獎賞和激勵機制,
14:25
by setting設置 people up
363
850000
2000
來激發人們
14:27
to collaborate合作 in terms條款 of groups, in terms條款 of streets街道
364
852000
2000
以團體和街區的形式合作,
14:29
to collaborate合作 and compete競爭,
365
854000
2000
既合作又競爭,
14:31
to use these very sophisticated複雜的
366
856000
2000
利用這些非常複雜的
14:33
group and motivational動機 mechanics機械學 we see.
367
858000
2000
組織和激勵機制。
14:35
In terms條款 of education教育,
368
860000
2000
在教育方面,
14:37
perhaps也許 most obviously明顯 of all,
369
862000
2000
可能是最顯著的,
14:39
we can transform轉變 how we engage從事 people.
370
864000
3000
我們能改變吸引人注意的方式。
14:42
We can offer提供 people the grand盛大 continuity連續性
371
867000
2000
我們可以提供給人們愉快的連續的
14:44
of experience經驗 and personal個人 investment投資.
372
869000
3000
經驗和個人的發展。
14:47
We can break打破 things down
373
872000
2000
我們可以把事務拆分為
14:49
into highly高度 calibrated校準 small tasks任務.
374
874000
2000
高度調整過的小任務。
14:51
We can use calculated計算 randomness隨機性.
375
876000
2000
我們可以利用計算過的隨機性。
14:53
We can reward獎勵 effort功夫 consistently始終如一
376
878000
2000
我們可以持續地獎勵努力
14:55
as everything fields領域 together一起.
377
880000
3000
調動所有方面。
14:58
And we can use the kind of group behaviors行為
378
883000
2000
我們還能利用這種團隊行為
15:00
that we see evolving進化 when people are at play together一起,
379
885000
3000
也就是當人們一起玩遊戲時看到的演化,
15:03
these really quite相當 unprecedentedly空前 complex複雜
380
888000
3000
這些真是前所未有的複雜的
15:06
cooperative合作社 mechanisms機制.
381
891000
2000
協作機制。
15:08
Government政府, well, one thing that comes to mind心神
382
893000
2000
我想到的另一個就是政府,
15:10
is the U.S. government政府, among其中 others其他,
383
895000
3000
尤其是美國政府
15:13
is literally按照字面 starting開始 to pay工資 people
384
898000
2000
已經真的開始付錢給民眾
15:15
to lose失去 weight重量.
385
900000
2000
去減肥。
15:17
So we're seeing眼看 financial金融 reward獎勵 being存在 used
386
902000
2000
所以我們所說的就是利用經濟獎賞
15:19
to tackle滑車 the great issue問題 of obesity肥胖.
387
904000
2000
去解決肥胖這個大問題。
15:21
But again, those rewards獎勵
388
906000
2000
但是同樣,這些獎勵
15:23
could be calibrated校準 so precisely恰恰
389
908000
3000
可以被精確地分配
15:26
if we were able能夠 to use the vast廣大 expertise專門知識
390
911000
3000
如果我們能夠使用遊戲系統的大量專業技術
15:29
of gaming賭博 systems系統 to just jack插口 up that appeal上訴,
391
914000
3000
去提升吸引力,
15:32
to take the data數據, to take the observations意見,
392
917000
2000
去採集數據,觀察,
15:34
of millions百萬 of human人的 hours小時
393
919000
2000
上百萬的人小時
15:36
and plow that feedback反饋
394
921000
2000
并將這些反饋用回到
15:38
into increasing增加 engagement訂婚.
395
923000
2000
提升人的參與度。
15:40
And in the end結束, it's this word, "engagement訂婚,"
396
925000
3000
最後,就是這個詞,參與度,
15:43
that I want to leave離開 you with.
397
928000
2000
我想留給大家。
15:45
It's about how individual個人 engagement訂婚
398
930000
2000
就是如何使個人的參與
15:47
can be transformed改造
399
932000
2000
可以發生轉化,
15:49
by the psychological心理 and the neurological神經 lessons教訓
400
934000
3000
通過心理學和神經學方面的經驗
15:52
we can learn學習 from watching觀看 people that are playing播放 games遊戲.
401
937000
3000
就是我們從觀察人玩遊戲獲得的經驗。
15:55
But it's also about collective集體 engagement訂婚
402
940000
3000
但是還有集體的參與度
15:58
and about the unprecedented史無前例 laboratory實驗室
403
943000
3000
以及前所未有的實驗
16:01
for observing觀察 what makes品牌 people tick
404
946000
2000
觀察是什麽使人行動
16:03
and work and play and engage從事
405
948000
2000
工作,遊戲和投入
16:05
on a grand盛大 scale規模 in games遊戲.
406
950000
3000
大量精力到遊戲中。
16:08
And if we can look at these things and learn學習 from them
407
953000
3000
如果我們觀察這些并從中有所學習
16:11
and see how to turn them outwards向外,
408
956000
2000
并看到如何將它們應用到遊戲以外,
16:13
then I really think we have something quite相當 revolutionary革命的 on our hands.
409
958000
3000
那麼我真的認為我們正在做的是具有革新意義的事情。
16:16
Thank you very much.
410
961000
2000
非常感謝。
16:18
(Applause掌聲)
411
963000
4000
(觀眾掌聲)
Translated by yuanyuan liang
Reviewed by Shelley Krishna R. TSANG

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ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.

Why you should listen

It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.

More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.

More profile about the speaker
Tom Chatfield | Speaker | TED.com