The inability of a computer to think has been a limiter in its usefulness and a point of reassurance for humanity since the first computers were created. The semantic web is the first step toward removing that barrier, enabling computers to operate based on conceptual understanding, and AI and ML are the second. Both semantic knowledge and the ability to learn are fundamental to web3, as are blockchain, decentralization, transactional transparency, and ownership. Web3 is the next generational step in the information age, where the web evolves into a more digestible medium for users and machines to browse knowledge. The slow introduction of Web3 across the global software ecosystem will impact the people who enable the current iteration. This evolution of the internet space will expand the way knowledge is shared, consumed, and owned, which will lessen the requirement for a global standard and allow data to interact efficiently, no matter the construction of the knowledge. The heart of this paper understands the: 1) Enablement of Web3 across the digital ecosystem. 2) What a Web3 developer will look like. 3) How this alteration will evolve the market around software and knowledge in general.


翻译:自第一批计算机创建以来,计算机无法思考一直是其效用的极限,也是人类的保障点。语义网络是消除这一屏障的第一步,使计算机能够在概念理解的基础上运作,而AI和ML是第二步。语义知识和学习能力对于网络3都至关重要,就像块链、权力下放、交易透明度和所有权一样。Web3是信息时代的下一个代际步骤,在这个时代,网络演变成一个供用户和机器浏览知识的更可消化的媒介。全球软件生态系统对Web3的缓慢引入将影响促成当前循环的人。互联网空间的这种演变将扩大知识的共享、消费和拥有方式,这将降低全球标准的要求,使数据能够高效互动,而不管知识的构建如何。本文的核心理解:(1) 在整个数字生态系统中,网络3的启用。(2)Web3开发者将看起来像什么样子。(3) 这种改变将如何在软件和一般知识的市场上演变。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员