所有這一切聽起來都非常機械。囚徒困境這樣的游戲能夠幫助我們解釋簡單得幾乎可以用算術規(guī)則推測的微生物行為，這一點也許很容易理解。但是，我們卻很難想象這些游戲策略如何應用于人類行為。我們是多么的任性、多變，而且人類互動絕不僅僅局限于一對一的單人游戲。一場兩人之間的對話也許會帶有“以牙還牙”的特點（如交換八卦消息），但如果有第三個人加入，對話往往會出其不意地轉移方向。在政治界，2010年英國大選期間，少數(shù)派候選人尼克·克萊格（Nick Clegg）就在卡梅隆和布朗的辯論中扮演了這樣的第三人角色；同樣，在1992美國總統(tǒng)大選候選人辯論中，羅斯·佩羅（Ross Perot）也在布什和克林頓中間插了一腳。參與對話的人越多，對話的主題就越難以預測，最后人們常常會問：“我們本來談的是混凝土，怎么現(xiàn)在說到山羊上來了呢？”博弈論模擬的兩個人就不會出現(xiàn)這樣的情況。他們的對話只能是：“我們吃飯吧?！薄澳阆瘸浴！薄安?，你先吃?！薄安?，你先?！薄澳阆劝??！薄拔覀冮_吃吧?！苯Y論是，兩人博弈論不能解釋有趣對話的不可預測性。

不過，我們還是應該從簡單的模型開始，因為復雜性是很容易添加上去的。許多年來，人們在囚徒困境的基礎上逐漸添加了許多不同的變量，來觀察它們會如何影響游戲結果。比如，研究人員添加了空間關系，參與者可以與鄰近的其他參與者互相競爭，或者可以隨機認識他們。

讓研究人員最有收獲的是一種將參與者看成一個網絡，而不是散布在地理空間中的個體的思考方式。畢竟，人們是在一個社會網絡中進行互動的。個人利益會再次決定行動結果嗎？沒有。在芝加哥的美國西北大學復雜系統(tǒng)研究所（Northwestern University Institute on Complex Systems），路易·阿瑪若爾（Louis Amaral）、布萊恩·烏齊（Brian Uzzi）和其他研究人員發(fā)現(xiàn)，無論是在體育運動、百老匯音樂劇還是科研活動中，團隊的表現(xiàn)不僅依靠單個團隊成員，也取決于他們如何合作，尤其是在科研方面，現(xiàn)在科技進步越來越依賴大型的研究團隊。而西北大學的研究小組發(fā)現(xiàn)，單靠科研團隊中成員的個人數(shù)據(jù)很難推測團隊整體的表現(xiàn)。

確實，人類作為物種在演化中取得的成功，在很大程度上是由于人類能夠合作。單獨的個人在捕食者眼中只是微不足道的獵物，但當人們組成群體、相互合作時，往往能變得非常強大。哈佛大學研究博弈論的馬丁·諾瓦克（Martin Nowak）和他的團隊發(fā)現(xiàn)，在社會網絡中，合作一般遵循兩種模式而演化：要么是“我們對抗他們”的群體心態(tài)，要么是某種形式的互惠。他們還發(fā)現(xiàn)，只有當合作的效益大于個人成本時，才會產生合作。這種情況更容易在社會關系緊密、每個人朋友較少的社會網絡中發(fā)生?？傮w來說，諾瓦克提出了五種合作的演化條件：親屬選擇、群體選擇、直接互惠、間接互惠和網絡互惠。我們大致把這五種條件歸為三大類：群體心態(tài)、互惠和名譽。