現在是web幾點零的時代
不管妳是否相信，社交網絡和在線視頻流出現之前，互聯網就已經存在了。Web1.0甚至在20世紀90年代谷歌出現之前就已經存在了。當時的互聯網是由AltaVista和網景公司主導的。
AltaVista搜索引擎創立於1995年，2013年被雅虎關閉。網景公司成立於1994年，旗下的網景瀏覽器曾全球聞名，但在2003年被美國在線解散。當時，這些互聯網只為實體公司提供廣告服務。
網頁是“只讀的”，用戶只能搜索信息，瀏覽信息。正如下面第1張圖所展示的：
大多數電子商務網站從性質上講還是Web1.0，因為其背後的理念非常簡單，面向消費者展示產品，從感興趣的消費者那裏收錢。這些網站往往反應迅速，體驗順暢，但用戶的互動程度被降到了最低。
Web2.0
在Web1.0之後，互聯網的第二次叠代被稱作Web2.0，也就是“可讀寫”網絡。到了2.0時代，用戶不僅僅局限於瀏覽，他們還可以自己創建內容並上傳到網頁上。
Web2.0這個概念，最早是在2003年，由O’Reilly傳媒副總裁DaleDougherty提出的。自此以後，Web2.0浪潮席卷全球。僅僅過了10年，Web2.0就已經徹底重新定義了市場營銷和商務運營。
現在，微博上的大V可以通過壹張照片成就或毀掉壹個品牌。大眾點評上的用戶可以通過壹條差評就抹黑壹家餐廳，甚至點評已經對用戶的購買決策起到至關重要的作用。
就像本篇文章第2張圖展示的那樣，形形色色的社交網站和點評網站，是Web2.0的代表：
根據壹項調研，90%的消費者在購買之前會在線閱讀點評，88%的用戶會像信任個人推薦壹樣信任網絡點評。
Web2.0的初衷就在於讓互聯網更加貼近民主，使用戶更好的互動。
Web3.0
在了解什麽是Web3.0之前，先來看下下面這張圖，是不是起來很熟悉？
上圖是本篇文章的第3張圖。每次在亞馬遜上購物，網站算法就會看其他人購買了妳的這件商品後會繼續買什麽，然後會把推薦結果展示給妳。
這意味著什麽？這意味著網站在從其他用戶的購買習慣中學習，推斷妳有可能傾向於哪些產品，並把妳可能喜歡的商品推薦給妳。簡而言之，網站自身有了自主學習能力，變得更加智能。
這就是Web3.0背後的哲學了。
Web1.0是由內容驅動的，內容來自於商業機構，服務於消費者；
Web2.0允許用戶自主上傳內容，分享內容；
Web3.0使得在線應用和網站可以接收到已經在網絡上的信息，並將新的信息和數據反饋給用戶。
正如相親網站eHarmony研發部門高級總監GianGonzaga博士所說，Web3.0可以反饋給我們之前並不知曉的內容。Web3.0在學習，在理解妳是誰，並試圖給妳壹些反饋。
Web3.0的四大屬性
為了更好地理解Web3.0與Web1.0和2.0的細微差別和微妙之處，讓我們看看Web3.0的四個屬性。
屬性壹：語義網絡
Web3.0的壹個關鍵元素是“語義網絡”，“語義網絡”由萬維網之父TimBerners-Lee創造，用於表述可以由機器處理的數據網絡。
TimBerners-Lee最初是這樣表達他對語義網絡的看法的：
“我有壹個夢想，網絡中的所有計算機能夠分析網絡中的數據，包括內容、鏈接、人與計算機之間的往來。語義網絡會讓這壹切成為可能，壹旦該網絡出現，日常的交易機制、事務以及我們的日常生後都會由機器與機器之間的溝通來處理。人們吹噓多年的“智能代理”將最終實現。”那麽，簡單來說，這句話的意思是什麽？語義指的究竟是什麽？
“我愛比特幣”和“我
兩個句子之間的語法不同，但語義相同。語義處理數據所傳達的意義或情感，在我們的例子中，這兩個句子表達的是相同的情感。
所以，語義網絡和人工智能是Web3.0的兩大基石。語義網絡有助於計算機學習數據的含義，從而演變為人工智能，分析處理信息和數據。其核心理念是創建壹個知識蛛網，幫助互聯網理解單詞的含義，從而通過搜索和分析來創建、***享和連接內容。
由於語義元數據，Web3.0有助於增強數據之間的連接。因此，用戶體驗會升級到更高層次，所有可用信息將更好地連接起來，最終更有效地被利用。
屬性二：人工智能
接下來我們來看人工智能。目前，隨著區塊鏈技術的發展，人工智能已經成為最熱門和最具創新力的技術。
根據維基百科的說法，“在計算機科學領域，人工智能，有時被稱為機器智能，是機器所表現出的智能，與人類和其他動物的自然智能不同。”因此，人工智能將幫助機器變得更加智能，以滿足用戶的需求。
人工智能允許網站過濾並向用戶提供盡可能最好的數據。目前在Web2.0中，我們已經開始采納用戶意見，以理解特定產品/資產的質量。想想在豆瓣這樣的網站，用戶可以為電影投票評分，得分較高的電影壹般會認為是“好電影”。這樣的信息可以幫助我們直接獲得“好數據”，避免“壞數據”。
如我們已經提到的，PeerReview（同級評級）是Web2.0最大的貢獻之壹。但是，人無完人，人類的建議也並非完全可靠。壹部爛片子，也可能因為某種原因得到好評，得分也會上升。人工智能則可以學習如何區分好壞，給我們提供可靠數據。
屬性三：三維世界
Web3.0也會改變互聯網的未來，從簡單的二維網絡發展為更真實的三維網絡世界。三維設計在網絡遊戲、電子商務、區塊鏈、房地產等Web3.0的網站和服務中得到了廣泛的應用。
三維網絡的概念聽起來可能有點陌生，但很多人已經開始在三維空間中互動了。例如《第二人生》或《魔獸世界》等在線遊戲，用戶對他們遊戲中的人生比真實生活中的人生更加在意。
《第二人生》的創始人PhilipRosedale相信虛擬身份將像電子郵件地址和手機壹樣普遍。雖然現在聽起來虛擬身份似乎還有些遙遠。但別忘了，20多年前的1997年，也僅僅只有少數人有電子郵件地址。這樣來看，擁有3D虛擬身份的人絕對還會增加。
屬性四：無處不在
無所不在是指網絡跨越時間與空間，無所不在。Web2.0時代我們已經獲得這項功能，例如在社交媒體網站例如Instagram，用戶可以拍照，在線上傳或分享，照片可以成為自己的知識產權。圖像隨處可見，無處不在。
移動設備和互聯網的發展將使Web3.0體驗隨時隨地可用。互聯網將不再像Web1.0那樣局限在桌面上，也不再像Web2.0那樣僅僅在智能手機，而是會無所不在。
要實現這壹目標，Web3.0時代，身邊的壹切事物都是連接在線的，也就是物聯網。我們正在緩慢但穩定地向物聯網邁進。
Web3.0應用的挑戰
了解了什麽是Web3.0，接下來讓我們來看看Web3.0的應用過程中有哪些挑戰。
無邊際：互聯網是巨大的，它包含了數十億個頁面，僅SnomedCT醫學術語就包含了370,000個類目，而現有的技術還不能消除所有語義重復的術語。任何能夠讀取數據並理解其功能的推理系統必須要處理海量數據。
模糊：用戶查詢往往不是很具體，有時候可能非常模糊，只能用模糊邏輯處理模糊性。
不確定：互聯網處理大量不確定的價值。例如，有些患者可能會出現壹組癥狀，對應於許多不同的不同診斷，每個診斷的概率都不同。概率推理技術通常用於解決不確定性。
不壹致：前後矛盾的數據可能會導致邏輯上的沖突以及不可預期的分析結果。
欺詐：雖然人工智能可以過濾數據，但是如果所有提供的數據都是故意錯誤和誤導的呢？應用加密技術可以有效預防這個問題。
盡管面臨許多挑戰，但營長相信Web3.0的發展仍然是大勢所趨。
Web3.0有很多優勢，例如：
增加信息連接：語義網絡將有助於在線數據的連接。
高效搜索
有效營銷
高效網絡瀏覽
有效溝通
改變人類互動
同時，它也有壹些不足，主要包括：
對設備要求較高，落後的設備難以滿足Web3.0的要求。
大浪淘沙，3.0時代，1.0時期網站更過時了。
相對復雜，新手理解起來很困難。
人類正處於真正的互聯網革命的邊緣，Web3.0的實現確實存在壹些挑戰，但它能給我們的生活帶來的純粹創新卻是難以置信的。
目前關於Web3.0雖然有很多炒作，但我們仍然需要壹些實際用例來真正理解它可以給我們的生活帶來哪些積極變化。
在這方面，區塊鏈也是壹個很好的連接場景。讓我們拭目以待！