Game Theory IELTS Reading: Hướng dẫn giải bài đọc chi tiết nhất

Bạn đang tìm kiếm lời giải chi tiết cho bài đọc Game Theory IELTS Reading? Đây là một bài đọc thuộc chủ đề Khoa học & Công nghệ, khám phá cách “lý thuyết trò chơi” được ứng dụng vào phần mềm máy tính để dự báo hành vi con người và giải quyết các vấn đề phức tạp trong kinh tế, chính trị.

Để giúp bạn chinh phục bài đọc đầy thách thức này, bài viết dưới đây của trung tâm ngoại ngữ ECE sẽ cung cấp một lộ trình phân tích toàn diện: nội dung bài đọc, hệ thống câu hỏi, tóm tắt, từ vựng và quan trọng nhất là đáp án kèm giải thích chi tiết cho từng câu.

Thông tin bài đọc Game Theory IELTS Reading

Nội dung bài đọc (Passage Text)

Game Theory

Computer software that models human behaviour can make forecasts, outsmart rivals, and transform negotiations.

According to game theory, our chances of success in negotiations are based on the choices of others. Computer models have been developed to work out how events will unfold as people and organizations act in what they perceive to be their own best interests. Numerical values are placed on the goals, motivations, and influence of players, and likely options are considered. Game theory software then evaluates the ability of each of those players to influence others, and hence predicts the course of events.

Although many individuals would feel uncomfortable having a computer make decisions for them, many organizations run such computer simulations for law firms, companies, and governments. But feeding software with accurate data on all the players involved is especially tricky for political matters. Reinier van Oosten of Decide, a Dutch firm that models political negotiations, notes that predictions may become unreliable when people unexpectedly give in to ‘non-rational’ emotions such as hatred, rather than pursuing what is apparently in their best interests. However, sorting out people’s motivations is much easier when making money is the main object. Accordingly, modeling behavior using game theory is proving especially useful when applied to economics.

Using game theory software to model auctions can be very lucrative. Consulting firms are entering the market to help clients design profitable auctions, or to win them less expensively. In 2006, in the run-up to an online auction of radio-spectrum licenses by America’s Federal Communications Commission, Dr. Paul Milgrom, a consultant and Stanford University professor in the United States, customized his game theory software to assist a consortium of bidders. He was apprehensive at first, but the result was a triumph. When the auction began, Milgrom’s software tracked competitors’ bids to estimate their budgets for the 1,132 licenses on offer. Crucially, the software estimated the secret values bidders placed on specific licenses and determined that certain big licenses were being overvalued. Milgrom’s clients were then directed to obtain a collection of smaller, less expensive licenses instead. Two of his clients paid about a third less than their competitors for an equivalent amount of spectrum, saving almost $1.2 billion. Such a saving makes one wonder why everyone isn’t using game theory software. And, if they were, how would that affect the game?

PA Consulting, a British firm, designs models for software based on game theory to help its clients solve specific problems in areas from pharmaceuticals to the production of television shows. British government agencies have asked PA Consulting to build models to test scenarios that address how many of a type of business should be allowed to operate in a particular area. A simple example: if two competing ice-cream sellers share a long beach, they will set up stalls back-to-back in the middle and stay put, explains Dr. Stephen Black, a modeler for PA. Unfortunately for potential customers at the far ends of the beach, each seller prevents the other from relocating—no other spot would be closer to more people. Introduce a third seller, however, and the stifling equilibrium is broken as relocations and pricing changes energize the market. By studying a chain of events such as this, software designers can assess the effect of change and see the patterns in possible outcomes that may occur. As a result, the use of modeling makes clients more inclined to look at future repercussions when making business decisions, Black says.

Where is all this heading? Alongside the increasingly elaborate modeling software, there are also efforts to develop software that can assist in negotiation and mediation. Two decades ago, Dr. Clara Ponsati, a Spanish academic, came up with a clever idea. She accepted that, as negotiators everywhere know, the first side to disclose the maximum amount that it is willing to pay loses considerable bargaining power. Without leverage, it can be pushed backward in the bargaining process by a clever opponent. But if neither side reveals the concessions it is prepared to make, negotiations can become very slow or collapse. However, difficult negotiations can often be pushed along by neutral mediators, especially if they are entrusted with the secret bottom lines of all parties. Ponsati’s idea was that if a human mediator was not trusted, affordable, or available, a computer could do the job instead. Negotiating parties would update the software with the confidential information on their bargaining positions after each round of talks. Once positions on both sides were no longer mutually exclusive, the software would be used to split the difference and propose an agreement. Ponsati, now head of the Institute of Economic Analysis at the Autonomous University of Barcelona in Spain, says such “mediation machines” could be employed to push negotiations forward by unlocking information that would otherwise be withheld from an opponent.

Could mediation which has been achieved using software based on game theory spread from auction bids and utility pricing to resolving political and military disputes? Today’s game theory software is not yet sufficiently advanced to mediate between warring countries. But one day opponents on the brink of war might be tempted to use it to exchange information without having to engage in conflict. According to some game theorists, opponents could learn how a war would turn out, skip the fighting, and strike a deal. Over-optimistic, perhaps-but game theorists do have rather an impressive track record when it comes to predicting the future.

Questions 27 – 31

Choose the correct letter, A, B, C, or D. Write the correct letter in boxes 27 – 31 on your answer sheet.

27. What does the writer suggest about game theory software in the first paragraph?

A. Traditional negotiating practices should be used to supplement the software.

B. Success of the software depends on the accuracy of the assigned data.

C. This software anticipates the outcome of future events.

D. Future business negotiations will be dominated by this software.

28. Reinier van Oosten says predicting what people will do works best if

A. Participants are honest about how they feel.

B. There is a good understanding of the client’s culture.

C. People strongly dislike the other party.

D. Profit is the primary motivator.

29. After using game theory software in 2006, Dr. Milgrom instructed his clients to

A. Buy big licenses.

B. Negotiate with the other parties directly.

C. Make one big offer at the end of the auction.

D. Purchase a mix of licenses.

30. The writer refers to Stephen Black’s ice-cream seller example in order to

A. Show the impact new competitors have on business.

B. Highlight the importance of location on business success.

C. Demonstrate that businesses must follow a strategy.

D. Clarify how pricing affects sales.

31. Ponsati believes business negotiations are more likely to progress if

A. A solution is proposed by one of the interested parties.

B. Mediators or computers take over the bargaining process.

C. Both parties follow the rules of negotiating.

D. Sufficient time is allowed for the bargaining process.

Questions 32 – 35

Do the following statements agree with the claims of the writer in Reading Passage 3?

YES – if the statement agrees with the claims of the writer

NO – if the statement contradicts the claims of the writer

NOT GIVEN – if it is impossible to say what the writer thinks about this

32. Game theory software may be unhelpful when dealing with political issues.
33. Dr. Milgrom was confident about applying his software to an auction in 2006.
34. Dr. Ponsati believes ‘mediation machines’ are an inappropriate method of negotiation in areas other than business.
35. Military organizations refuse to accept that software based on game theory could prevent wars.

Questions 36 – 40

Complete each sentence with the correct ending, A-F, below. Write the correct letter, A-F, in boxes 36 – 40 on your answer sheet.

36. According to Reinier van Oosten, game theory software fails when…

37. Dr. Milgrom’s software is successful in detecting if…

38. Dr. Black’s game theory software is a helpful tool when…

39. According to Dr. Ponsati, negotiators fall behind if…

40. Dr. Ponsati’s mediation machine is useful when…

List of Endings

A. something is thought to be worth more than it really is.

B. discussions between the parties begin to break down.

C. too much information is given to the other parties early on.

D. businesses consider possible future developments.

E. people allow their feelings to influence decisions.

F. a solution requires face-to-face negotiation.

Tóm tắt nội dung bài đọc Game Theory

Bài đọc “Game Theory” giới thiệu về cách phần mềm máy tính dựa trên “Lý thuyết trò chơi” có thể mô phỏng và dự đoán hành vi của con người trong các cuộc đàm phán và cạnh tranh.

• Nguyên lý cơ bản: Phần mềm hoạt động bằng cách gán giá trị số cho mục tiêu, động lực của các “người chơi” và từ đó dự đoán diễn biến sự việc dựa trên các lựa chọn mang lại lợi ích tốt nhất cho mỗi bên.
• Ứng dụng và hạn chế: Công nghệ này tỏ ra rất hiệu quả trong lĩnh vực kinh tế, nơi lợi nhuận là mục tiêu rõ ràng. Tuy nhiên, nó gặp khó khăn trong chính trị vì các yếu tố cảm xúc phi lý trí có thể làm sai lệch dự đoán.
• Ví dụ thành công: Bài viết nêu ví dụ về Dr. Milgrom đã dùng phần mềm để giúp khách hàng tiết kiệm 1.2 tỷ USD trong một cuộc đấu giá bằng cách phát hiện các giấy phép bị định giá quá cao. Một ví dụ khác là mô hình người bán kem trên bãi biển, cho thấy phần mềm giúp doanh nghiệp đánh giá tác động của sự thay đổi và hậu quả trong tương lai.
• Hướng phát triển tương lai: Công nghệ này đang hướng tới việc tạo ra các “cỗ máy hòa giải” (mediation machines) có thể hoạt động như một bên trung gian đáng tin cậy, giúp các cuộc đàm phán không bị đổ vỡ bằng cách xử lý thông tin bí mật.
• Triển vọng: Bài đọc kết thúc bằng một câu hỏi mở về khả năng ứng dụng công nghệ này vào việc giải quyết các xung đột chính trị và quân sự, một viễn cảnh có thể còn lạc quan nhưng không phải là không thể.

Tổng hợp từ vựng hay trong bài đọc

1. Lucrative (adj): Sinh lời, có lợi nhuận cao.
   • Ví dụ: Using game theory software to model auctions can be very lucrative.
2. Apprehensive (adj): Lo lắng, e ngại (về điều gì đó sắp xảy ra).
   • Ví dụ: He was apprehensive at first, but the result was a triumph.
3. Equilibrium (n): Trạng thái cân bằng.
   • Ví dụ: …and the stifling equilibrium is broken as relocations and pricing changes energize the market.
4. Repercussions (n): Hậu quả, ảnh hưởng (thường là tiêu cực và gián tiếp).
   • Ví dụ: …makes clients more inclined to look at future repercussions when making business decisions.
5. Mediation (n): Sự hòa giải, trung gian hòa giải.
   • Ví dụ: …there are also efforts to develop software that can assist in negotiation and mediation.
6. Leverage (n): Đòn bẩy, lợi thế, sức ảnh hưởng.
   • Ví dụ: Without leverage, it can be pushed backward in the bargaining process by a clever opponent.
7. Concessions (n): Sự nhượng bộ.
   • Ví dụ: But if neither side reveals the concessions it is prepared to make, negotiations can become very slow or collapse.

Đáp án bài đọc kèm phân tích chi tiết

27. Đáp án: C. This software anticipates the outcome of future events.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 1, câu cuối: “Game theory software then evaluates… and hence predicts the course of events.” “Predicts the course of events” (dự đoán diễn biến của các sự kiện) đồng nghĩa với “anticipates the outcome of future events”.

28. Đáp án: D. Profit is the primary motivator.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 2, câu cuối: “…sorting out people’s motivations is much easier when making money is the main object.” “Making money is the main object” (kiếm tiền là mục tiêu chính) đồng nghĩa với “Profit is the primary motivator” (Lợi nhuận là động lực chính).

29. Đáp án: D. Purchase a mix of licenses.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 3: “…determined that certain big licenses were being overvalued. Milgrom’s clients were then directed to obtain a collection of smaller, less expensive licenses instead.” “A collection of smaller, less expensive licenses” (một bộ sưu tập các giấy phép nhỏ hơn, rẻ hơn) chính là “a mix of licenses” (một hỗn hợp các giấy phép).

30. Đáp án: A. Show the impact new competitors have on business.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 4: Ví dụ mô tả 2 người bán kem ở trạng thái cân bằng, nhưng khi “Introduce a third seller, however, and the stifling equilibrium is broken…”. Việc thêm vào một người bán thứ ba (a new competitor) đã phá vỡ thế cân bằng và làm thay đổi thị trường.

31. Đáp án: B. Mediators or computers take over the bargaining process.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 5: “…difficult negotiations can often be pushed along by neutral mediators… if a human mediator was not trusted… a computer could do the job instead.” Điều này cho thấy các bên trung gian hòa giải hoặc máy tính có thể giúp thúc đẩy quá trình thương lượng.

32. Đáp án: YES

Vị trí & Giải thích: Đoạn 2: “…feeding software with accurate data on all the players involved is especially tricky for political matters… predictions may become unreliable…”. “Tricky” (khó khăn) và “unreliable” (không đáng tin cậy) cho thấy phần mềm có thể “unhelpful” (không hữu ích).

33. Đáp án: NO

Vị trí & Giải thích: Đoạn 3: “He was apprehensive at first, but the result was a triumph.” “Apprehensive” có nghĩa là lo lắng, e ngại, trái ngược hoàn toàn với “confident” (tự tin).

34. Đáp án: NOT GIVEN

Giải thích: Đoạn 5 nói về ý tưởng của Ponsati trong lĩnh vực kinh doanh. Đoạn 6 suy đoán về khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác như chính trị, quân sự. Tuy nhiên, bài đọc không hề đề cập đến quan điểm cá nhân của Ponsati về việc liệu nó có “inappropriate” (không phù hợp) cho các lĩnh vực khác hay không.

35. Đáp án: NOT GIVEN

Giải thích: Đoạn cuối nói rằng các đối thủ “might be tempted to use it” (có thể bị cám dỗ sử dụng nó). Điều này cho thấy một khả năng trong tương lai, chứ không phải là một sự thật ở hiện tại. Bài đọc không cung cấp thông tin nào về việc các tổ chức quân sự có “refuse to accept” (từ chối chấp nhận) hay không.

36. Đáp án: E. people allow their feelings to influence decisions.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 2: “…predictions may become unreliable when people unexpectedly give in to ‘non-rational’ emotions such as hatred, rather than pursuing what is apparently in their best interests.” “Give in to ‘non-rational’ emotions” khớp với “allow their feelings to influence decisions”.

37. Đáp án: A. something is thought to be worth more than it really is.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 3: “…the software… determined that certain big licenses were being overvalued.” “Overvalued” có nghĩa là được định giá quá cao, khớp với “something is thought to be worth more than it really is”.

38. Đáp án: D. businesses consider possible future developments.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 4: “…the use of modeling makes clients more inclined to look at future repercussions when making business decisions.” “Future repercussions” (hậu quả trong tương lai) khớp với “possible future developments”.

39. Đáp án: C. too much information is given to the other parties early on.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 5: “…the first side to disclose the maximum amount that it is willing to pay loses considerable bargaining power.” Việc tiết lộ số tiền tối đa ngay từ đầu chính là “too much information is given… early on”.

40. Đáp án: B. discussions between the parties begin to break down.

Vị trí & Giải thích: Đoạn 5: “…if neither side reveals the concessions it is prepared to make, negotiations can become very slow or collapse.” Máy hòa giải của Ponsati được đề xuất như một giải pháp cho tình huống này, tức là khi các cuộc thảo luận có nguy cơ đổ vỡ.

Bài đọc “Game Theory” là một ví dụ điển hình cho các chủ đề học thuật phức tạp trong IELTS Reading. Việc chinh phục thành công bài đọc này cho thấy bạn đã có khả năng xử lý thông tin chuyên sâu, suy luận logic và kết nối các ý tưởng phức tạp. Hy vọng bài phân tích chi tiết này từ ECE đã cung cấp cho bạn những công cụ cần thiết để tự tin đối mặt với các bài đọc tương tự. Hãy tiếp tục luyện tập với phương pháp phân tích này để tối đa hóa điểm số của mình. Chúc bạn thành công!

Đoàn Nương

Tôi là Đoàn Nương - Giám đốc trung tâm ngoại ngữ ECE. Tôi hiện đang là giảng viên của khoa ngôn ngữ các nước nói tiếng Anh - Trường Đại Học Quốc Gia Hà Nội. Tôi đã có 19 năm kinh nghiệm giảng dạy IELTS và 15 năm là giảng viên Đại Học. Tôi mong muốn đưa ECE trở thành trung tâm ngoại ngữ cho tất cả mọi người, mang tới cho học viên môi trường học tập tiếng Anh chuyên nghiệp và hiệu quả.