简析 Web 3.0：万维网的下一个时代

原文标题：《什么是 Web 3.0 以及它将如何帮助您？》

文章作者：admin

文章翻译：Block unicorn

Web 3.0 是万维网的下一个时代。

尽管 Web 多年来取得了许多进步，但许多用户仍然担心其当前结构对其施加的限制。因此，除其他外，越来越多的人相信 Web 3.0 提供了卓越的体验，这是您应该了解的有关 Web 3.0 的所有信息。

从 1991 年到 2000 年代初，大多数 Web 用户都是内容的惰性消费者。网页是静态和只读的，这意味着互联网用户在进行在线互动时会遇到限制。

在互联网的早期，内容是从 ISP（互联网服务提供商）托管的静态网站或 GeoCities 等网站消费的。信息的交换速度比以往任何时候都快得多，但交互性很低。

随着 1999 年服务器技术的进步，互联网连接速度提高，使从 Web 1.0 到 Web 2.0 的过渡更快。

快进到 2000 年代初期 Web 2.0 的曙光，随着越来越多的用户被赋予创建内容的能力，交互性激增。MySpace 和 Facebook 等社交媒体网站鼓励互动，因为人们会生成不同形式的内容。Web 2.0 时代在很大程度上由三件事定义：移动、社交和云。

万维网的创始人蒂姆·伯纳斯·李将 Web 3.0 描述为“读写执行”。它是 Web 的一个版本，它赋予用户创建和执行他们自己的工具和软件的能力，而不是依赖其他人来获取软件。

Web 3.0 虽然仍处于起步阶段，但有望使开放、去信任和无需许可的网络成为可能。它由几个元素组成，这些元素可以作为其成功的基石：边缘计算、分散数据网络、3D 图形和人工智能。

语义网是 1990 年代万维网联盟成员提出的一个概念。它旨在赋予单词以意义，以便机器可以读取网络上的内容。这使程序可以更轻松地在 Web 上共享、连接和创建内容。

有了语义网，程序将能够组织更广泛的数据集来执行任务。例如，目前很多内容都没有标记，这意味着搜索引擎主要依靠关键字来识别相关内容。这可能导致不太准确的搜索结果。在互联网上创建一种通用语言将有助于使内容的组织、创建和使用更加可靠。

人工智能将成为构建未来网络的重要工具。语义网使人工智能更容易执行自然语言处理，从而获得更快、更准确的搜索结果，以及其他好处。

三维设计将成为 Web 3.0 的优先事项，因为用户可以从博物馆指南和计算机游戏中增强的交互性中获益。从文本到视觉显示的过渡可能构成 Web 3.0 运动的主要部分。

区块链网络提供了存储和使用数据的新方法。区块链的透明、去中心化网络与其共识系统相结合，可以根据嵌入代码中的商定规则共享可验证的信息。

互联网的当前结构基于大众分类法，这是一种使用用户添加的标签和标签来组织数据和数字内容的方法，以识别内容。

网页是链接的，网站之间共享的数据在很大程度上取决于其内容的人群知识。借助 Web 3.0，机器可以识别更广泛的数据集以对内容进行分类。这使得用更有用的内容吸引用户变得更容易。

在 Web 2.0 上提供数字社会信任层的中介往往依赖于价值的提取而不是吸引。他们拥有不成比例的高权力水平，这使人们在他们的平台上面临丢失他们不想泄露的数据的风险。

例如，传输控制协议/互联网协议有助于确定我们的计算机如何从全球服务器上的不同数据库请求数据。很大一部分数据库和服务器是集中式的，这就质疑人们对他们的数据真正拥有多少控制权。

开发人员工具也高度集中，因为它们几乎总是由私人公司所有。这包括 Facebook 等大型科技公司拥有的 API。

此外，开发人员制作网站和应用程序所依赖的网络平台默认是私有的，这意味着需要复杂的权限集（通常来自大型科技公司）才能使用网络开发软件。这形成了具有严格规则的封闭网络。

去中心化互联网（Web 3.0）的底层数据结构基于区块链而非传统数据库。数据结构消除了对用户名和密码的需要，区块链的防篡改特性使不同组之间在开放项目上的协作变得容易。

项目可以托管在分散的云和独立的数据中心上，这是公共网络和工具的完美结构。这意味着任何人都可以使用此类平台，而无需获得大型科技公司或中心化看门人的许可。

网络的透明度意味着可以实现真正免费的互联网，因为人们更难以进行审查或在其应用程序中包含恶意代码。

正如我们所知，网络为我们提供了很好的服务，提供了无尽的信息海洋来改善我们的日常生活。

尽管如此，它还是提出了许多 Web 3.0 可以解决的挑战。尽管 Web 3.0 前景广阔，但仍有很长的路要走。信息的无缝交换需要 Web 3.0 项目之间更加统一。此外，还需要为 Web 3.0 构建更多结构才能真正取得成功。

新的交易系统很可能是 Web 3.0 的产物，因为区块链在定义不同网络的激励措施方面变得越来越重要，在这些网络中人们可以更好地控制自己的数据以及与谁共享数据。