Contente
Q:
Como a Web 3.0 conectará melhor os dados?
UMA:
O recurso fundamental da Web 3.0 que melhora a conexão de dados é a criação da web semântica. No momento, embora inteligentes, as máquinas têm apenas uma capacidade limitada de "entender" o que os humanos lhes pedem para fazer. Por exemplo, os mecanismos de pesquisa usam palavras-chave e números para projetar os resultados da consulta, sem uma compreensão real do verdadeiro "significado" dos termos.O conteúdo é identificado, mas raramente compreendido, pois até a IA mais inteligente não tem a capacidade de interpretar a realidade como os humanos.
Por exemplo, ao usar o software de reconhecimento facial, podemos atribuir dois valores diferentes aos atores "masculino" e "feminino", mas a IA não é capaz de entender o significado de "gênero" ou "sexo". Esse nível de entendimento requer um explicação - o nome dessa "coisa" (gênero) deve ter um "significado" além dos termos "masculino" e "feminino", que são definidos como metadados semânticos. Ao criar um registro de metadados, podemos fornecer às máquinas um mecanismo para interpretar coisas além de seus nomes por meio de classificação, identificação e formação de definições. Os metadados semânticos estão profundamente interligados e interconectados e criam um rico con em torno de cada parte do conteúdo.
A Web 3.0 aproveita o poder de computação da IA avançada para aproveitar todo o potencial da Web semântica. O processamento em linguagem natural e a integração de informações são usados para fornecer às máquinas todo o necessário para obter uma compreensão mais "humana" do mundo e melhorar a interconectividade. Como o parceiro e investidor de risco da AngelList, Lee Jacobs, explicou: “Foi dito que há aprox. 2,5 quintilhões de bytes de dados criados diariamente, as máquinas estão ficando cada vez mais inteligentes e os algoritmos têm melhor poder preditivo; a taxa em que aprenderemos sobre o mundo ao nosso redor continuará se acelerando. "
A web semântica aprimora a capacidade de usuários e máquinas de compartilhar e conectar conteúdo, uma vez que a pesquisa e a análise serão baseadas em um entendimento mais profundo do conteúdo em si, bem como em sua definição. Todas as informações disponíveis, como imagens, links, termos e vídeos, serão correlacionadas para entender o que leva a um nível muito mais alto de conectividade entre os dados.