విషయము
Q:
వెబ్ 3.0 డేటాను ఎలా బాగా కనెక్ట్ చేస్తుంది?
A:
డేటా కనెక్షన్‌ను మెరుగుపరచబోయే వెబ్ 3.0 యొక్క ప్రాథమిక లక్షణం సెమాంటిక్ వెబ్ యొక్క సృష్టి. ప్రస్తుతం, తెలివితేటలు ఉన్నప్పటికీ, యంత్రాలు మానవులు ఏమి చేయమని అడుగుతున్నాయో వాటిని "అర్థం చేసుకోవడానికి" కొంతవరకు పరిమిత సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, శోధన ఇంజిన్లు కీలక పదాలను మరియు సంఖ్యలను ప్రశ్న ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తాయి, నిబంధనల యొక్క నిజమైన “అర్థం” యొక్క నిజమైన అవగాహన లేకుండా.మానవుడిలాగే వాస్తవికతను అర్థం చేసుకునే నైపుణ్యం కూడా తెలివైన AI కి లేనందున కంటెంట్ గుర్తించబడింది కాని చాలా అరుదుగా అర్థం అవుతుంది.
ఉదాహరణకు, ముఖ గుర్తింపు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మేము “మగ” మరియు “ఆడ” నటులకు రెండు వేర్వేరు విలువలను కేటాయించవచ్చు, కాని AI “లింగం” లేదా “సెక్స్” యొక్క అర్ధాన్ని అర్థం చేసుకోలేకపోతుంది. ఈ స్థాయి అవగాహనకు ఒక అవసరం వివరణ - ఈ “విషయం” (లింగం) పేరుకు “మగ” మరియు “ఆడ” అనే పదాలకు మించి “అర్ధం” ఉండాలి, దీనిని సెమాంటిక్ మెటాడేటాగా నిర్వచించారు. మెటాడేటా రిజిస్ట్రీని సృష్టించడం ద్వారా, వర్గీకరణ, గుర్తింపు మరియు నిర్వచనాల ఏర్పాటు ద్వారా యంత్రాలకు వాటి పేర్లకు మించిన విషయాలను వివరించే యంత్రాంగాన్ని అందించవచ్చు. సెమాంటిక్ మెటాడేటా లోతుగా ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడి ఉంది మరియు ప్రతి కంటెంట్ చుట్టూ రిచ్ కాన్ ను సృష్టిస్తుంది.
సెమాంటిక్ వెబ్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి వెబ్ 3.0 అధునాతన AI యొక్క కంప్యూటింగ్ శక్తిని ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రపంచం గురించి మరింత “మానవ” అవగాహన మరియు మెరుగైన ఇంటర్‌కనెక్టివిటీని పొందటానికి అవసరమైన అన్ని కాన్స్‌తో యంత్రాలను అందించడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు సమాచార ఏకీకరణ ఉపయోగించబడతాయి. ఏంజెల్లిస్ట్ భాగస్వామి మరియు వెంచర్ ఇన్వెస్టర్ లీ జాకబ్స్ వివరించినట్లు, “ఇది సుమారుగా ఉందని చెప్పబడింది. ప్రతి రోజు 2.5 క్విన్టిలియన్ బైట్ల డేటా సృష్టించబడుతుంది, యంత్రాలు తెలివిగా మరియు తెలివిగా లభిస్తాయి మరియు అల్గోరిథంలు మంచి అంచనా శక్తిని కలిగి ఉంటాయి; మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచం గురించి మనం నేర్చుకునే రేటు వేగవంతం అవుతుంది. ”
సెమాంటిక్ వెబ్ యూజర్లు మరియు మెషీన్ల యొక్క కంటెంట్‌ను పంచుకునే మరియు కనెక్ట్ చేసే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, ఎందుకంటే శోధన మరియు విశ్లేషణ కంటెంట్ యొక్క లోతైన అవగాహనతో పాటు దాని నిర్వచనం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. డేటా మధ్య ఎక్కువ స్థాయి కనెక్టివిటీకి దారితీసే కాన్ ను అర్థం చేసుకోవడానికి చిత్రాలు, లింకులు, నిబంధనలు మరియు వీడియోలు వంటి అన్ని సమాచారం పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.