Использование искусственного интеллекта, или ИИ, медленно распространяется: для этой технологии открываются новые применения, а некоторые предыдущие — отбрасываются. И хотя некоторые ставят под сомнение реальное применение ИИ, другие подчеркивают жизненно важную роль, которую он будет играть в формировании Интернета будущего, или Web3.
Однако до сих пор существуют некоторые заблуждения относительно Web3, а точнее — о различиях между Web3 и Web3.0. Дело в том, что обе эти технологии имеют некоторые общие аспекты, но весьма различны, причем ИИ является основным фактором, объединяющим их под знаменем Интернета будущего.
Web3 и Web3.0 – различия и сходства
На технологическом уровне Web3 основан на использовании технологии блокчейна в качестве базовой инфраструктуры, что делает Интернет полностью децентрализованной средой. Хотя Web3.0 также опирается на децентрализованную основу для своей работы, он влечет за собой использование ряда других технологий, облегчающих обмен данными, среди них SKOS, SPARQL, OWL и другие. Кроме того, основа в виде блокчейна в Web3 делает все вводимые в него данные неизменяемыми и полностью безопасными, а любые данные, вводимые в Web3.0, можно легко изменить.
Web3.0, более известный как семантическая сеть, полностью ориентирован на обеспечение эффективности взаимодействия с пользователем и обработки данных во многих его центрах за счет использования искусственного интеллекта и машинного обучения. Напротив, Web3 ориентирован на безопасность личных данных и использование личности пользователя в качестве ключа доступа к различным приложениям и ресурсам. Централизованное надежное хранилище пользовательских данных, применяемое в Web3.0, дает всем пользователям возможность взаимодействовать со сторонними приложениями и информацией, в то время как Web3 полагается на кошельки на основе блокчейна для идентификации пользователей в форме закрытых ключей.
В конечном счете, и Web3, и Web3.0 ориентированы на создание более качественной и надежной формы Интернета, в которой использование искусственного интеллекта и машинного обучения оптимизирует взаимодействие с пользователем посредством распознавания речи и анализа данных, делая общение с машиной более доступным и понятным. Не требующий разрешения и доверия характер Web3 сделает его доступным для любого пользователя из любой точки земного шара, имеющего подключение к Интернету, в том числе для разработчиков, которые смогут использовать открытый исходный код инфраструктуры.
Применение ИИ в Web3 и Web3.0
Искусственный интеллект жизненно важен для реализации потенциала, который таят в себе Web3 и Web3.0. Использование таких технологий, которые позволяют практически мгновенно и эффективно собирать и анализировать данные, позволяет разработчикам внедрять такие концепции, как обработка естественного языка (NLP) и алгоритмы семантической сети, для облегчения интеграции с пользователями. Использование машинного обучения значительно улучшит анализ данных и точность таргетинга, позволяя Интернету учиться на человеческом опыте на основе информационных потоков, которые он получает. Конечным результатом является более высокая точность сопоставления запросов пользователей с потенциальными решениями и значительно улучшенная ориентация на конкретные интересы.
Ключевые преимущества с точки зрения технологических усовершенствований, которые влечет за собой использование ИИ, включают следующее:
Возможности подключения
Возможность связывать огромные объемы информации через единый репозиторий и делать ее доступной для мгновенного анализа — главное преимущество децентрализованной среды как для Web3, так и для Web3.0. Доступ к огромному количеству приложений в режиме реального времени позволяет подключать практически бесконечное количество устройств, тем самым ускоряя внедрение Интернета вещей в массовом масштабе. ИИ будет играть решающую роль в этом отношении, анализируя и сортируя информацию для лучшего сопоставления с решениями на основе данных, полученных из потоков машинного обучения.
Автоматизация
Децентрализованная основа архитектуры Web3 и Web3.0 предполагает использование автономных агентов — программ на основе искусственного интеллекта, которые улучшат работу смарт-контрактов блокчейна. Благодаря использованию таких агентов контракты можно обрабатывать, выполнять и согласовывать в режиме реального времени, тем самым полностью персонализируя взаимодействие между пользователями и онлайн-субъектами. Это открывает путь к использованию криптовалют в качестве средства платежа внутри системы, тем самым оптимизируя транзакционные издержки за счет устранения посредников в цепочке операций.
Персонализация
Использование ИИ способствует внедрению индивидуального и полностью персонализированного пользовательского опыта. Анализируя данные и поведение отдельных пользователей, ИИ сможет фильтровать полезную информацию и формулировать шаблоны для выдачи рекомендаций по различным типам контента. Этот элемент значительно улучшает общее впечатление от использования Web3 и Web3.0. Использование NLP еще больше расширяет этот опыт, позволяя взаимодействовать с Интернетом посредством прямой речи.
Торговые площадки данных
Выборочный обмен данными — это интересная концепция Web3, основанная на использовании искусственного интеллекта для расширения прав и возможностей отдельных лиц и предоставления им возможности выбирать, какие личные данные они хотят контролировать и делиться ими. Пользователи будут иметь возможность монетизировать свою конфиденциальность, поскольку их личные данные будут принадлежать только им и не будут общедоступными, как в случае с Web2. Компании будут готовы платить за эти данные, чтобы улучшить таргетирование и точность своих алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения – решающего фактора для маркетинга и рекламы.
Расширенная аналитика
ИИ позволяет обрабатывать огромные объемы информации, что позволяет ученым и даже автоматизированным алгоритмам заниматься интеллектуальным анализом данных. Имея в своем распоряжении достаточно полезной информации, некоторые организации смогут заниматься прогнозным анализом, создавать персонализированные рекомендации на основе массивов статистических данных и даже выявлять тенденции и идеи.
Безопасность
Децентрализованная основа Web3 и Web3.0 ориентирована на конфиденциальность пользователей и предоставляет им контроль над их личными данными. Использование ИИ может еще больше повысить эту внутреннюю безопасность за счет анализа системы и выявления возможных лазеек и уязвимостей. Он также может выступать в качестве дозорного и выявлять вредоносное поведение, например фишинг. ИИ — это авангард конфиденциальности пользователей и не требующей доверия среды Web3, добавляющий уверенности за счет децентрализации.
Машинное обучение
Web3.0 может похвастаться улучшенным пользовательским интерфейсом, что является его ключевым преимуществом. Но этот UX будет невозможен без машинного обучения, которое использует потоки данных для обучения и, таким образом, повышения производительности. Анализируя блоки персональных данных, система будет лучше адаптироваться к каждому отдельному пользователю и удовлетворять его личные потребности, как постоянные, так и динамические в режиме реального времени.
Эффективный поиск
Сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности поведения пользователей и адаптироваться к ним. Таким образом, персонализируя весь пользовательский опыт, Web3.0 будет выдавать чрезвычайно точные результаты поиска, эффективно устраняя один из основных недостатков традиционных поисковых систем. Машинное обучение и искусственный интеллект будут учитывать различные факторы при создании результатов поиска на основе местоположения пользователя, предпочтений, бюджетных ожиданий, вкусов и многого другого. Это означает, что пользователи будут получать индивидуальные рекомендации и им не придется самостоятельно просматривать результаты поиска в поисках решений. Это также означает, что социальные сети будут свободны от назойливой и нерелевантной рекламы, а ленты будут генерировать только релевантный для пользователя контент.
Обучение
Вовлечение пользователей посредством отображения актуальной информации является ключевым преимуществом Web3 и Web3.0, которое не только добавит прозрачности потокам данных, но также, вероятно, приведет к устранению цензуры и фейковых новостей. Анализируя множество аспектов одной порции информации, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения автоматически идентифицируют правдивые и подтвержденные факты.
Заключение
Web3 и Web3.0 на самом деле являются двумя отдельными, но взаимодополняющими частями одной системы. И то, и другое жизненно важно для разработки и запуска целостной версии будущей формы Интернета. Преимущества такой новой и полностью децентрализованной системы многочисленны, поскольку все они по своей природе ориентированы на пользователя и ориентированы на обеспечение привлекательного, безопасного, интерактивного, персонализированного и расширенного пользовательского опыта.
