Содержание
Q:
Как Web 3.0 будет лучше связывать данные?
A:
Фундаментальная особенность Web 3.0, которая собирается улучшить подключение к данным, - это создание семантической сети. Прямо сейчас, хотя и умные, машины имеют лишь несколько ограниченную способность «понимать», что люди просят их сделать. Например, поисковые системы используют ключевые слова и цифры для проецирования результатов запроса, не понимая истинного «значения» терминов.Содержание идентифицируется, но редко понимается, поскольку даже у самого умного ИИ нет умения интерпретировать реальность так, как это делают люди.
Например, при использовании программного обеспечения для распознавания лиц мы можем назначить два разных значения «мужским» и «женским» актерам, но ИИ не способен понять значение «пола» или «пола». Этот уровень понимания требует объяснение - название этой «вещи» (пола) должно иметь «значение» помимо терминов «мужской» и «женский», которое определяется как семантические метаданные. Создавая реестр метаданных, мы можем предоставить машинам механизм для интерпретации вещей за пределами их имен посредством классификации, идентификации и формирования определений. Семантические метаданные глубоко взаимосвязаны и взаимосвязаны и создают богатый довод вокруг каждого фрагмента контента.
Web 3.0 использует вычислительную мощь продвинутого ИИ, чтобы полностью использовать потенциал семантической сети. Обработка естественного языка и интеграция информации используются для предоставления машинам всех необходимых условий, необходимых для более «человеческого» понимания мира и улучшения взаимосвязанности. Как пояснил партнер и венчурный инвестор AngelList Ли Джейкобс: «Говорят, что существует ок. 2,5 квинтиллиона байтов данных, создаваемых каждый день, машины становятся все умнее и умнее, а алгоритмы обладают большей предсказательной способностью; скорость, с которой мы узнаем об окружающем нас мире, будет продолжать расти ».
Семантическая сеть улучшает способность пользователей и компьютеров обмениваться контентом и связывать его, поскольку поиск и анализ будут основаны на более глубоком понимании как самого контента, так и его определения. Вся доступная информация, такая как изображения, ссылки, термины и видео, будет сопоставлена, чтобы понять, что приводит к гораздо более высокому уровню связи между данными.