TArtificialIntelligenceHandler — Εγγενής Κλάση AI στο Ascoos OS

Εισαγωγή

Η TArtificialIntelligenceHandler είναι η βασική κλάση AI στο Ascoos OS, σχεδιασμένη να παρέχει εγγενή ευφυΐα χωρίς εξάρτηση από εξωτερικά API ή cloud υπηρεσίες. Περιλαμβάνει πάνω από 120 μεθόδους που καλύπτουν μηχανική μάθηση, νευρωνικά δίκτυα, transformers, ενισχυτική μάθηση, γενετικούς αλγορίθμους, εξηγήσιμη AI και άλλα.

Είναι πλήρως ενσωματωμένη στον πυρήνα Web5 και συμβατή με τη Macro Engine, τη DSL scripting και τα σημασιολογικά modules. Η τεκμηρίωση αυτή παρουσιάζει τις δυνατότητες, τις κατηγορίες μεθόδων και τα πρότυπα χρήσης της.

1️⃣ Κύριες Δυνατότητες

• Εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλων τοπικά (χωρίς εξωτερικές βιβλιοθήκες)
• Υποστήριξη για επιβλεπόμενη, μη επιβλεπόμενη και ενισχυτική μάθηση
• Εξηγήσιμη AI με LIME, SHAP και χάρτες saliency
• Υλοποίηση transformer blocks και μηχανισμών attention
• Meta-learning και βαθμολόγηση ομοιότητας εργασιών
• Ενσωμάτωση με DSL macros και σημασιολογικούς profilers

---

2️⃣ Κατηγορίες Μεθόδων

Οι μέθοδοι της TArtificialIntelligenceHandler είναι οργανωμένες σε λειτουργικές κατηγορίες. Κάθε κατηγορία αντιπροσωπεύει ένα διαφορετικό AI παράδειγμα ή βοηθητική λειτουργία:

• Μηχανική Μάθηση: Γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων, SVM, ομαδοποίηση K-means
• Νευρωνικά Δίκτυα: Δημιουργία επιπέδων, εκπαίδευση, πρόβλεψη, dropout, batch normalization
• Transformers: Επίπεδα encoder/decoder, multi-head attention, positional encoding
• Ενισχυτική Μάθηση: Q-learning, policy gradients, value iteration, στρατηγικές εξερεύνησης
• Meta-Learning: Ενημερώσεις MAML, προσαρμογή Reptile, βήματα gradient μεταξύ εργασιών
• Γενετικοί Αλγόριθμοι: Αρχικοποίηση πληθυσμού, αξιολόγηση καταλληλότητας, crossover, mutation
• Εξηγήσιμη AI: LIME, SHAP, χάρτες saliency, counterfactuals
• Συναρτήσεις Απώλειας: MSE, cross-entropy, hinge, Poisson, quantile loss
• Κανονικοποίηση: L1, L2, ElasticNet, spectral norm
• Βοηθητικά Εργαλεία: Διαχωρισμός dataset, κανονικοποίηση, one-hot encoding, σημασία χαρακτηριστικών

Κάθε μέθοδος είναι σχεδιασμένη ώστε να είναι συνθέσιμη και ερμηνεύσιμη, επιτρέποντας στους developers να δημιουργούν σύνθετες AI ροές με ελάχιστο κόστος.

---

3️⃣ Παραδείγματα Χρήσης

Παρακάτω παρουσιάζονται απλοποιημένα παραδείγματα χρήσης της TArtificialIntelligenceHandler σε πραγματικά σενάρια:

3.1 Εκπαίδευση Νευρωνικού Δικτύου

$ai = new TArtificialIntelligenceHandler();
$ai->addLayer('dense', ['units' => 64, 'activation' => 'relu']);
$ai->addLayer('dense', ['units' => 10, 'activation' => 'softmax']);
$ai->compile(['optimizer' => 'adam', 'loss' => 'categoricalCrossEntropy']);
$ai->fit($trainingData, $trainingLabels, ['epochs' => 10, 'batchSize' => 32]);
        

3.2 Ανάλυση Συναισθήματος με NLP

$nlp = new TLanguageProcessingAIHandler();
$result = $nlp->analyzeSentiment("Λατρεύω τις νέες δυνατότητες AI του Ascoos OS!");
echo $result['score']; // π.χ. 0.92
        

3.3 Πρόβλεψη Σημασιολογικού Macro

$macroAI = new TArtificialIntelligenceHandler();
$macroAI->loadMacroHistory($macroData);
$prediction = $macroAI->predictNextMacro(['context' => 'userIntent']);
executeMacro($prediction);
        

---

4️⃣ Ενσωμάτωση με Web5

Η TArtificialIntelligenceHandler έχει σχεδιαστεί ώστε να λειτουργεί απρόσκοπτα μέσα στον πυρήνα Web5, προσφέροντας πλήρη συμβατότητα με τα modules και τα επίπεδα εκτέλεσης του Ascoos OS.

• Macro Engine: Οι μέθοδοι AI μπορούν να καλούνται απευθείας από macro scripts, επιτρέποντας αυτόνομη λήψη αποφάσεων και προσαρμοζόμενες ροές εργασίας.
• Semantic Profiler: Τα αποτελέσματα AI μπορούν να βαθμολογηθούν σημασιολογικά και να ερμηνευτούν, επιτρέποντας εκτέλεση με βάση το συμφραζόμενο και ανατροφοδότηση.
• DSL Scripting: Οι developers μπορούν να ενσωματώσουν AI λογική σε DSL εντολές για δυναμική συμπεριφορά και ευφυή διακλάδωση.
• Data Modules: Τα μοντέλα AI μπορούν να εκπαιδευτούν σε εσωτερικά datasets, όπως συμπεριφορά χρήστη, logs συστήματος και ιστορικό macro.

Η ενσωμάτωση αυτή διασφαλίζει ότι η AI δεν είναι απλώς ένα χαρακτηριστικό — είναι εγγενής δυνατότητα. Οι εφαρμογές που χτίζονται πάνω στο Ascoos OS μπορούν να συλλογίζονται, να προσαρμόζονται και να εξελίσσονται χωρίς εξάρτηση από εξωτερικές υπηρεσίες.

---

📚 Αναφορές

• 1 : Εγγενής AI στο Ascoos OS — Το Θεμέλιο του Web5
• 2 : Παραδείγματα Χρήσης στο Ascoos OS
• 3 : Το Ascoos OS συναντά το Web5

✍️ Γράφτηκε από τον Χρήστο Δρογκίδη — Developer, στοχαστής και υπέρμαχος του λογικά καθοδηγούμενου σχεδιασμού λογισμικού.