Съдържание
Q:
Как Web 3.0 ще свързва данните по-добре?
A:
Основната характеристика на Web 3.0, която ще подобри връзката с данни, е създаването на семантичната мрежа. В момента, макар и интелигентни, машините имат само малко ограничена способност да „разбират“ какво хората искат от тях. Например, търсачките използват ключови думи и числа за проектиране на резултати от заявки, без да разбират реално „истинското“ значение на термините.Съдържанието се идентифицира, но рядко се разбира, тъй като дори и на най-умния ИИ липсва умението да тълкува реалността, както хората.
Например, когато използваме софтуер за разпознаване на лица, можем да зададем две различни стойности на „мъжки“ и „женски“ актьори, но ИИ не е в състояние да разбере значението на „пол“ или „пол“. Това ниво на разбиране изисква обяснение - името на това „нещо“ (пол) трябва да има „значение“ извън термините „мъж“ и „жена“, което се определя като семантични метаданни. Чрез създаването на регистър на метаданните можем да предоставим на машините механизъм за интерпретация на неща извън техните имена чрез класификация, идентификация и формиране на дефиниции. Семантичните метаданни са дълбоко свързани и взаимосвързани и създават богат кон около всяко съдържание.
Web 3.0 използва изчислителната мощ на усъвършенствания AI, за да използва пълния потенциал на семантичната мрежа. Използването на естествен език и интегриране на информация се използват за осигуряване на машините с всички необходими нужди, необходими за постигане на по-„човешко“ разбиране на света и подобряване на взаимовръзката. Както обясни партньорът на AngelList и рисков инвеститор Лий Джейкъбс, „Казано е, че има ок. 2.5 квинтилионни байта данни, създадени всеки ден, машините стават все по-умни и по-умни, а алгоритмите имат по-добра прогнозна сила; скоростта, с която ще научим за света около нас, ще продължи да се ускорява. “
Семантичната мрежа подобрява способността както на потребителите, така и на машините да споделят и свързват съдържание, тъй като търсенето и анализа ще се основават на по-задълбочено разбиране на самото съдържание, както и на неговото определение. Цялата налична информация, като изображения, връзки, термини и видеоклипове, ще бъде свързана, за да се разбере връзката, която води до много по-високо ниво на свързаност между данните.