上述情况就好比这样的情形：即使每个人的利益一致，但在为实现共同目标而集体行动时，仍会面临协调问题：个体为取得对自己最佳的解决方案所做的尝试，很可能对团队整体而言并非最优。
为给这种情况建模，美国耶鲁大学的研究人员邀请了一群人来解决一个网络颜色协调问题。这群人面对的是一个具有20个节点的网络，每一个节点可能有3种颜色选择，他们的集体目标是使每一个节点的颜色与相邻节点颜色不同，但参与者只能看到自己的节点及其相邻节点的颜色。对机器人做编程处理使之展现低水平的随机“噪声”，然后将其引入这场博弈中的中心位置，结果发现，团队的集体表现上升了，人们解决问题所耗费的时间也缩短了。
研究人员表示，“噪声”或者说进程中的无意义信息，通常被视为一种问题来源，但在本研究中，生成的“噪声”如同在网络中安插的已经知道如何解决问题的参与者。
英国诺丁汉大学的科学家强调说，该研究更为有趣的一点是，机器人的参与不仅让任务变得简单，也影响了人类参与者之间的交互方式，由此产生了效益联动。而且，即使人们知道他们是在与机器人交互，也会出现这种效应。
