語義網 - 它實際上是什麼樣子
第三代互聯網，有時稱為 Web 3.0 (1)，自上個十年中期就已出現。 然而直到現在，他的目光才開始變得更加精準。 它似乎可以作為三種技術的組合（或者，就學習而言，融合）的結果而出現，這三種技術正在逐漸發展。
在描述互聯網的現狀時，專家、記者和 IT 行業代表經常提到挑戰和問題，例如：
● 集權 – 有關使用者及其行為的資料收集在主要參與者擁有的強大中央資料庫中；
● 隱私和安全 – 隨著收集的資料量不斷增加，儲存資料的中心也吸引了網路犯罪分子，包括有組織的犯罪集團；
● 規模 – 隨著數十億連接設備的資料量不斷增加，現有基礎設施的負載將會增加。 目前的伺服器-客戶端模型對於輕量工作負載來說效果很好，但不太可能無限期地擴展到下一代網路。
如今，數位經濟（在西方世界及其影響的地區）由五個主要參與者主導：Facebook、蘋果、微軟、谷歌和亞馬遜，按此順序列出，以縮寫詞表示 FAM。 這些公司管理上述中心收集的大部分數據，但它們是商業實體，利潤是最重要的。 用戶興趣在優先列表中的位置靠後。
FAMGA 透過將其服務的用戶資料出售給最高出價者來賺錢。 到目前為止，用戶普遍接受了這種方案，或多或少有意用自己的資料和隱私來換取「免費」服務和應用程式。 到目前為止，這對 FAMGA 是有利的，並被網路使用者乃至全世界所接受。 網路3.0 它會繼續正常工作嗎？ 畢竟，對消費者或整個社會造成損害的違規行為、非法處理資料、洩漏和惡意使用收到的資料的情況正在增加。 人們對隱私的意識也在不斷增強，這正在破壞已經存在多年的系統。
萬物互聯和區塊鏈
人們普遍認為現在是網路去中心化的時候了。 經過多年的發展，物聯網（IoT）越來越被稱為 萬物互聯 (IoE)。 來自各種家用電器（2）、辦公室或工業、感測器和攝像頭，讓我們繼續討論一般概念 多層次的分散式網絡，其中 人工智能 它可以獲取數 PB 的數據，並將其轉換為對人們或下游系統有意義且有價值的訊號。 物聯網的概念基於以下事實：互連的機器、物體、感測器、人員和其他系統元素可以配備標識符以及將資料從集中式網路傳輸到分散式網路的能力。 這可以透過人與人的互動、人與電腦的互動或沒有人的互動來完成。 許多觀點認為，後一個過程不僅需要AI/ML（ML-，機器學習）技術，還需要 可靠的安全方法。 目前，它們由基於區塊鏈的系統提供。
2.日常使用的物聯網
物聯網系統將產生不成比例的 大量數據當傳輸到資料中心時，這可能會導致網路吞吐量問題。 例如，這些資訊可以描述特定的人如何在實體或數位世界中與產品交互，因此對製造商和零售商來說很有價值。 然而，由於物聯網生態系統的當前架構是基於稱為伺服器-客戶端模型的集中式模型，其中所有設備都透過雲端伺服器進行識別、驗證和連接，因此伺服器群似乎將變得非常昂貴。 隨著規模不斷擴大，物聯網網路容易受到網路攻擊。
物聯網或相互連接的設備本質上是分散式的。 因此，使用去中心化、分散式技術將設備相互連接或與運行系統的人員連接似乎是合理的。 我們已經多次寫過有關區塊鏈網路安全性的文章，它是加密的，任何干擾嘗試都會立即變得顯而易見。 也許最重要的是，對區塊鏈的信任是基於系統，而不是系統管理者的權威，這在 FAMGA 公司的案例中越來越受到質疑。
這似乎是物聯網的一個顯而易見的解決方案，因為沒有人可以成為如此龐大的共享資源和資料系統的保證人。 每個經過身份驗證的節點都在區塊鏈上註冊並存儲，網路上的物聯網設備可以相互識別和身份驗證，而無需人類、管理員或當局的授權。 因此，身分驗證網路變得相對容易擴展，並且能夠支援數十億台設備，而無需額外的人力資源。
附近最著名的兩種加密貨幣之一 比特幣 笑話 乙醚。 它所基於的智慧合約在以太坊虛擬機中運行，創造了有時被稱為「世界電腦」的東西。 這是去中心化區塊鏈系統如何運作的一個很好的例子。 下個階段 ”大型超級電腦”，這將以分散的方式部署全球的運算資源，以實現系統執行的任務。 這個想法讓人想起以前的舉措，例如 [電子郵件保護] 是加州大學柏克萊分校的一個項目，旨在為研究項目提供分散式計算支援。
了解這一切
正如我們已經提到的，物聯網產生龐大的數據資源。 僅針對現代汽車產業，數字估計為 千兆位元組每秒。 問題是如何消化這片海洋並從中獲取一些東西（或不僅僅是“一些東西”）？
人工智慧已經在許多專業領域取得了成功。 例如更有效的反垃圾郵件過濾器、臉部辨識、自然語言解釋、聊天機器人和基於聊天機器人的數位助理。 在這些領域，機器可以展示人類水平或更高的技能。 如今，沒有一家科技新創公司不在其解決方案中使用人工智慧/機器學習。
3.物聯網人工智慧與區塊鏈的融合
然而，物聯網世界似乎需要的不僅僅是高度專業的人工智慧系統。 事物之間的自動通訊將需要更通用的智慧來識別和分類任務、問題和數據——就像人類通常所做的那樣。 根據機器學習方法，這種「通用人工智慧」只能透過在操作網路中使用來創建，因為它們是人工智慧學習的資料來源。
所以你可以看到一種回饋。 物聯網需要人工智慧才能更好地發揮作用——人工智慧是透過物聯網數據改進的。 關注人工智慧、物聯網和（3），我們越來越認識到這些技術是創建 Web 3.0 的技術難題的一部分。 它們似乎讓我們更接近一個比目前已知的更強大的網路平台，同時解決了我們面臨的許多問題。
提姆·伯納斯·李4）他多年前創造了這個詞“語意網»在Web 3.0概念的架構內。 我們現在可以看到這個最初有些抽象的概念可能代表什麼。 旨在建構「語義網」的三種方法中的每一種仍然面臨一些挑戰。 物聯網要統一通訊標準，區塊鏈要提高能源效率和成本效率，人工智慧還有很多東西要學。 然而，今天第三代網路的願景似乎比十年前更加清晰。
