V:
Kako bo Web 3.0 bolje povezal podatke?
A:Temeljna značilnost spleta 3.0, ki izboljšuje podatkovno povezavo, je ustvarjanje semantičnega spleta. Trenutno, čeprav inteligentni, imajo stroji le nekoliko omejeno sposobnost »razumevanja«, kaj ljudje od njih zahtevajo. Na primer, iskalni iskalniki uporabljajo ključne besede in številke, da projicirajo rezultate poizvedb, ne da bi resnično dojeli pravega "pomena" izrazov. Vsebina je prepoznana, vendar le redko razumljiva, saj tudi najpametnejši AI nima sposobnosti spretnosti razlage resničnosti, kot to počnejo ljudje.
Na primer, ko uporabljamo programsko opremo za prepoznavanje obraza, lahko dodamo dve različni vrednosti moškim in ženskim igralcem, vendar AI ni sposoben razumeti pomena "spola" ali "spola." Ta raven razumevanja zahteva pojasnilo - ime te "stvari" (spol) mora imeti "pomen" onkraj izrazov "moški" in "ženska", ki je opredeljen kot pomenske metapodatke. Z ustvarjanjem registra metapodatkov lahko strojimo mehanizem za razlago stvari, ki niso njihova imena, s pomočjo razvrščanja, identifikacije in oblikovanja definicij. Semantični metapodatki so globoko povezani in medsebojno povezani ter ustvarijo bogat kontekst okoli vsakega vsebinskega dela.
Web 3.0 izkorišča računalniško moč naprednega AI, da izkoristi ves potencial semantičnega spleta. Obdelava in integracija informacij v naravnem jeziku se uporabljata za zagotavljanje strojev z vsem potrebnim kontekstom, potrebnim za boljše razumevanje sveta in boljše medsebojne povezanosti. Kot je pojasnil partner AngelList in podvižni vlagatelj Lee Jacobs, "je bilo rečeno, da je približno 2, 5 kvintiljonskih bajtov podatkov, ustvarjenih vsak dan, stroji postajajo pametnejši in pametnejši, algoritmi pa imajo boljšo napovedno moč; stopnja, s katero bomo spoznavali svet okoli nas, se bo še naprej povečevala. "
Semantični splet izboljšuje sposobnost tako uporabnikov kot strojev za skupno rabo in povezovanje vsebin, saj bo iskanje in analiza temeljila na globljem razumevanju same vsebine in njene definicije. Vse razpoložljive informacije, kot so slike, povezave, izrazi in videoposnetki, bodo povezane, da bodo razumeli kontekst, ki vodi do veliko višje stopnje povezanosti podatkov.
