具體描述
亞曆剋斯·本特利，是田納西大學人類學係主任。邁剋爾·奧布萊恩是德剋薩斯州農工大學聖安東尼奧分校的教務長。本特利和奧布萊恩曾與馬剋·厄爾斯(Mark Earls)閤著《竊言盜行：模仿的科學與藝術》，麻省理工學院齣版社齣版。
狩獵采集時期的人類進化成瞭優秀的投擲者、咀嚼者和長跑者，而現在的我們熱衷玩《我的世界》之類的遊戲。作者認為，隻有文化進化的集體加速纔能解釋這種發展。今天，我們正在追隨社交媒體機器人，就像我們過去從祖先那裏學習一樣。我們正在從根本上改變文化的發展方式。
經過幾韆年的演變，本特利和奧布萊恩描述瞭在互聯網時代，文化的傳播是如何巨量且瞬時地發生傳播的。作者指齣，長期發展的文化知識正在被在綫算法大幅打摺，這些算法優先考慮流行度和近因度，而如果孩子們從《我的世界》中學到的東西比從傳統中學到的更多，這將是文化演變的一個深刻轉變。
本特利和奧布萊恩研究瞭今天在網絡科學、預測市場和數字信息爆炸中所看到的廣而淺的文化進化模式。作者認為，在未來，人工智能可以用來解決信息過載的問題。
用戶評價
##模仿是對結果的復製，效仿是對思考過程的再現。
評分 評分##知識傳播的兩種模式
評分 評分##效仿行為的第一條規則，叫幸存者效應。也就是，在信息的傳遞中，我們不管怎麼改動它，都會留下那些，跟生存有關的知識。 效仿行為的第二個規則，叫社會地位效應。也就是，一個信息越是能夠吸引彆人的注意力，能夠引起爭議，在這個信息麵前，人們就越容易忽略事實。 這套最底層的糾錯機製，就是我們要說的，第三種知識傳播的規則，叫作貝葉斯規則。
評分##從人類祖先的行為開始入手，講到人工智能與大數據，有趣。
評分##對社交網絡人際關係的分析，比如支持度，現在看就是集閤論和貝葉斯條件概率啊。人類學傢寫到算法部分還是力有不逮。前麵曆史部分還可以。
評分##對社交網絡人際關係的分析，比如支持度，現在看就是集閤論和貝葉斯條件概率啊。人類學傢寫到算法部分還是力有不逮。前麵曆史部分還可以。
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