语义网 - 它实际上会是什么样子
第三代互联网，有时也称为 Web 3.0(1)，自上个十年中期就已经出现。 然而，直到现在，他的愿景才开始变得更加准确。 似乎它可能是由于三种逐渐发展的技术的组合（或者说学习，融合）而产生的。
在描述 Internet 的当前状态时，专家、记者和 IT 业务代表经常提到以下挑战和问题：
● 集权 – 有关用户及其行为的数据收集在大型参与者拥有的强大的中央数据库中；
● 隐私和安全 – 随着收集的数据量不断增加，存储数据的中心吸引了网络犯罪分子，包括以有组织的团体的形式；
● 规模 – 随着来自数十亿连接设备的数据量不断增加，现有基础设施的负载将会增加。 当前的服务器-客户端模型适用于轻型工作负载，但不太可能无限扩展到下一代网络。
今天，数字经济（在西方世界和受其影响的地区）由五个主要参与者主导：Facebook、苹果、微软、谷歌和亚马逊，按此顺序列出，缩写为 FAMGA. 这些公司管理着上述中心收集的大部分数据，但是，它们是商业结构，利润是最重要的。 用户兴趣在优先级列表中更靠后。
FAMGA 通过将其服务的用户数据出售给出价最高的人来赚钱。 到目前为止，用户已经普遍接受了这样的方案，或多或少有意识地将他们的数据和隐私交换为“免费”服务和应用程序。 到目前为止，这对 FAMGA 是有益的，并为互联网用户所允许，而且在全球范围内也是如此。 网络 3.0 会继续正常工作吗？ 毕竟，对消费者或整个社会造成损害的违规行为、非法数据处理、泄漏和恶意使用获取的数据正在变得越来越多。 人们对隐私的认识也在不断提高，这破坏了一个已经存在多年的系统。
万物互联与区块链
人们普遍认为，现在是分散网络的时候了。 多年来不断发展的物联网 (IoT) 越来越多地被称为 万物互联 (IoE). 从各种家用电器（2)，办公室或工业，传感器和相机，让我们继续广义概念 多层次的分布式网络在这 人工智能 它可以获取数 PB 的数据并将其转换为对人类或下游系统有意义且有价值的信号。 物联网的概念基于这样一个事实，即互连的机器、物体、传感器、人员和系统的其他元素可以配备标识符以及将数据从集中式网络传输到分散式网络的能力。 这可以通过人际交互、人机交互或无需人工干预来完成。 后一个过程，根据许多意见，不仅需要 AI/ML 技术（ML-，机器学习），还需要 可靠的安全方法. 目前，它们由基于区块链的系统提供。
2. 日常物联网
物联网系统将不成比例地产生 大量数据当传输到数据中心时，这可能会导致网络带宽问题。 例如，此信息可以描述特定人如何与物理或数字世界中的产品交互，因此对制造商和零售商来说是有价值的。 然而，由于当前物联网生态系统的架构是基于集中式模型，称为服务器-客户端模型，在这种模型中，所有设备都通过云服务器进行识别、身份验证和连接，因此服务器场似乎会变得非常昂贵。 大规模，并使物联网网络容易受到网络攻击。
物联网或相互连接的设备本质上是分布式的。 因此，使用分散式分布式技术将设备相互连接或连接到管理系统的人似乎是合理的。 我们已经多次写过关于区块链网络的安全性，它是加密的，任何干预的企图都是显而易见的。 也许最重要的是，对区块链的信任是基于系统而不是系统管理员的权威，这在 FAMGA 公司的情况下变得越来越成问题。
对于物联网来说，这似乎是一个显而易见的解决方案，因为在如此庞大的资源和数据交换系统中，没有人可以成为担保人。 每个经过身份验证的节点都注册并存储在区块链上，网络上的物联网设备可以相互识别和验证，而无需人员、管理员或当局的授权。 结果，身份验证网络变得相对容易扩展，并且能够支持数十亿台设备，而无需额外的人力资源。
附近最有名的两种加密货币之一 bitcoina 笑话 醚. 它所基于的智能合约在以太坊虚拟机中运行，创建了有时被称为“世界计算机”的东西。 这是去中心化区块链系统如何工作的一个很好的例子。 下个阶段 ”傀儡超级计算机“哪个去中心化将使用世界的计算资源来完成系统执行的任务。 这个想法让人想起旧的倡议，例如 [电子邮件受到保护] 是加州大学伯克利分校的一个项目，旨在为一个研究项目提供分布式计算支持。
明白这一切
正如我们已经提到的，物联网产生了大量的数据资源。 仅对于现代汽车行业，该指标估计为 每秒千兆字节. 问题是如何消化这片海洋并从中获得一些东西（或不仅仅是“一些东西”）？
人工智能已经在许多专业领域取得了成功。 示例包括更好的反垃圾邮件过滤器、面部识别、自然语言解释、聊天机器人和基于它们的数字助理。 在这些领域，机器可以展示人类水平或更高的技能。 如今，没有一家科技初创公司不在其解决方案中使用 AI/ML。
三、物联网人工智能与区块链的融合
然而，物联网世界似乎需要的不仅仅是高度专业化的人工智能系统。 事物之间的自动通信将需要更通用的智能来识别和分类任务、问题和数据——就像人类通常所做的那样。 根据机器学习方法，这样的“通用人工智能”只能通过在运营网络中使用来创建，因为它们是人工智能学习的数据来源。
所以你可以看到一些反馈。 物联网需要人工智能更好地工作——人工智能会随着物联网数据而改进。 关注人工智能、物联网和（3)，我们越来越意识到这些技术是创造 Web 3.0 的技术难题的一部分。 它们似乎让我们更接近一个比目前已知的更强大的网络平台，同时解决了我们面临的许多问题。
蒂姆·伯纳斯-李4）他在多年前创造了这个词“语义网»作为 Web 3.0 概念的一部分。 现在我们可以看到这个最初有点抽象的概念可以代表什么。 构建“语义网”的三种方法中的每一种都面临着一些挑战。 物联网应该统一通信标准，区块链应该提高能源效率和成本效率，人工智能应该学到很多东西。 然而，今天第三代互联网的愿景似乎比十年前要清晰得多。
