Μηχανική μάθηση και εικονικά περιβάλλοντα για ενίσχυση της ανθρώπινης μάθησης
Authors: Μπαρμπαλιός Νικόλαος 
Published: September 2021

Αντικείμενο της παρούσας διδακτορικής διατριβής αποτελεί η διερεύνηση του προβλήματος κα-τανομής φυσικών πόρων με χρήση τεχνικών από τον χώρο της μηχανικής μάθησης, όπως ταπολυπρακτορικά μοντέλα προσομοίωσης και η ενισχυτική μάθηση, καθώς και η χρήση τεχνικώνεικονικής πραγματικότητας για την προβολή των ευρημάτων της έρευνας.Στην ερευνητική περιοχή της μοντελοποίησης βάσει πρακτόρων και της θεωρίας παιγνίων,που αποτέλεσαν και την μαθηματική βάση για τη μελέτη του προβλήματος, η έρευνα εστιάστηκεσε μια ad-hoc τεχνική για την προσομοίωση και μοντελοποίηση κοινωνικών και φυσικών φαι-νομένων, τα πολυπρακτορικά μοντέλα. Αναπτύχθηκε ένα πρωτότυπο πολυπρακτορικό μοντέλοπροσομοίωσης, το οποίο έχει τη δυνατότητα να προσομοιώνει με ακρίβεια τη διαδικασία διαμοι-ρασμού ενός υδάτινου πόρου σε μια κοινωνία χρηστών, οι οποίοι εκμεταλλεύονται τον πόρο γιαβιοποριστικούς λόγους. Το προτεινόμενο μοντέλο έχει τη δυνατότητα να προσομοιώνει διάφο-ρες πολιτικές διαμοιρασμού του πόρου και διάφορες συμπεριφορές απληστίας των χρηστών του,ενώ ενσωματώνει και κοινωνικοπολιτικές παραμέτρους, γεγονός που αποτελεί και πρωτοτυπίατης διατριβής. Πιο αναλυτικά, στα πλαίσια της διατριβής θεωρείται ότι σχέσεις εμπιστοσύνης ήδίαυλοι επικοινωνίας που πιθανόν να έχουν οι χρήστες μεταξύ τους καθίστανται αναξιόπιστεςκαθώς το νερό εξαντλείται, συνεπώς οι χρήστες δρουν ακολουθώντας καθαρά ωφελιμιστικάκριτήρια. Για να μελετηθεί αυτή η συμπεριφορά, σε όλα τα επίπεδα του μοντέλου θεωρείται ότιδεν υπάρχει κανενός είδους επικοινωνία μεταξύ των χρηστών με σκοπό την ορθότερη διαχείρισητου πόρου. Το μοντέλο παραμετροποιήθηκε και επαληθεύθηκε χρησιμοποιώντας πραγματικέςμετρήσεις και εμπειρικές παρατηρήσεις από ένα πραγματικό οικοσύστημα, αυτό της λίμνης Κο-ρώνειας, το οποίο αποτελεί ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτυχίας κεντρικών πολιτικώνδιαχείρισης ενός φυσικού πόρου. Για τη βαθύτερη μελέτη του προβλήματος υλοποιήθηκαν τρειςπραγματικές πολιτικές διαχείρισης υδάτινων πόρων (αρδευτικές πολιτικές), ενώ η πειραματι-κή διαδικασία περιελάμβανε προσομοιώσεις για διαφορετικές συμπεριφορές των χρηστών τουπόρου, που παράχθηκαν μέσω μιας διαδικασίας Monte Carlo. Η ερευνητική αποτίμηση τωναποτελεσμάτων έγινε βάσει κατάλληλων δεικτών αξιολόγησης, οι οποίοι ορίστηκαν στα πλαίσιατης διατριβής, και οι οποίοι εξετάζουν την επίδραση των πολιτικών διαχείρισης στη βιωσιμότητατου πόρου, των χρηστών αυτού αλλά και ολόκληρου του οικοσυστήματος (πόρος και χρήστεςταυτόχρονα). Τα πειραματικά αποτελέσματα επιβεβαίωσαν την ορθότητα του μοντέλου, την ι-κανότητα του να προσομοιώνει την δυναμική ενός πραγματικού οικοσυστήματος και κατέδειξαντην πολυπλοκότητα του προβλήματος.Η έρευνα επεκτάθηκε στη συνέχεια στην ερευνητική περιοχή της μηχανικής μάθησης, μεστόχο την εξεύρεση μιας ορθολογιστικής και βιώσιμης πολιτικής για την επίλυση του προ-βλήματος. Πιο αναλυτικά, μελετήθηκαν αλγόριθμοι μάθησης βέλτιστων λύσεων στοχαστικώνπαιχνιδιών και προτάθηκε μια μέθοδος πολυπρακτορικής ενισχυτικής μάθησης με σκοπό την αποτελεσματική κατανομή του πόρου, δεδομένων των κοινωνικοπολιτικών παραμέτρων (έλλειψηεπικοινωνίας μεταξύ των χρηστών). Η προτεινόμενη μέθοδος, η οποία ονομάζεται Προσαρμο-στική Βελτιστοποίηση, χρησιμοποιεί μια παραμετροποιήσιμη συνάρτηση προσαρμογής η οποίαενσωματώνει γνώση για την περιοχή του προβλήματος, τροποποιώντας τις ενέργειες των χρη-στών με σκοπό τη βέλτιστη εκμετάλλευση του πόρου. Στα πλαίσια της διατριβής, προτάθηκαντέσσερις αλγόριθμοι που βασίζονται στην Προσαρμοστική Βελτιστοποίηση. Πιο αναλυτικά,παρουσιάστηκε η AR-Empirical, κατά την οποία η συνάρτηση προσαρμογής προσδιορίζεταιεμπειρικά, η AR Covariance Matrix Adaptation (AR-CMA) και η AR Real Coded GeneticAlgorithms (AR-RCGA) στις οποίες η συνάρτηση προσαρμογής εκτιμάται με χρήση στοχαστι-κών μεθόδων αναζήτησης μέσω μιας διαδικασίας βελτιστοποίησης μαύρου κουτιού (black boxoptimization problem), ενώ τέλος προτάθηκε και η μέθοδος AR Fuzzy Particle Swarm Optimization(AR-FPSO) που περιλαμβάνει την μαθηματική προσέγγιση της συνάρτησης προσαρ-μογής με χρήση αυτορυθμιζόμενων τεχνικών μάθησης. Για την αξιολόγηση των προτεινόμενωναλγορίθμων χρησιμοποιήθηκαν οι δείκτες αποτίμησης που αξιολόγησαν τις πραγματικές πολι-τικές διαχείρισης του πόρου, ενώ έγινε μια συγκριτική αποτίμηση των προτεινόμενων μεθόδωνμε κλασικούς αλγόριθμους πολυπρακτορικής μάθησης και με πραγματικές πολιτικές διαχείρισηςυδάτινων πόρων. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν την ανωτερότητα των προτει-νόμενων μεθόδων να παράγουν βιώσιμες και αποτελεσματικές κατανομές του πόρου, κατά τιςοποίες και ο πόρος διατηρείται αλλά και οι χρήστες του μεγιστοποιούν τα κέρδη τους.Τέλος, μελετήθηκε η δυνατότητα χρήσης τεχνικών εικονικής πραγματικότητας για την προ-βολή των ευρημάτων της έρευνας, δηλαδή του προβλήματος, της πολυπλοκότητας του αλλά καιτων μεθόδων επίλυσης του, με απώτερο σκοπό την ευκολότερη κατανόηση τους. Λόγω της ιδιαι-τερότητας αλλά και της πολυπλοκότητας του προβλήματος, κρίθηκε σκόπιμη η ανάπτυξη ενόςτρισδιάστατου εικονικού περιβάλλοντος το οποίο δίνει την δυνατότητα εμβύθισης σε έναν κόσμοπου μιμείται τον πραγματικό και προσφέρει τρόπους αλληλεπίδρασης που δεν είναι εφικτοί στονπραγματικό κόσμο, καθιστώντας την μάθηση ευκολότερη και πιο ευχάριστη. Η πρωτοτυπία τουπεριβάλλοντος έγκειται στο γεγονός ότι τα στοιχεία του είναι διασυνδεδεμένα με τα στοιχείατου πολυπρακτορικού μοντέλου, το οποίο ελέγχει και τις προσομοιώσεις του εικονικού κόσμου.Με τον τρόπο αυτό, το εικονικό περιβάλλον δρα ως ένα μέσο διεπαφής ανάμεσα στον μαθητήκαι το μοντέλο, προστατεύοντας τον από την μαθηματική πολυπλοκότητα του και επιτρέπον-τας τον να εστιάσει μόνο στα σημαντικά μέρη αυτού. Το εικονικό περιβάλλον αναπτύχθηκεμε την ενεργή συμμετοχή μαθητών, ενώ το μαθησιακό πλεονέκτημα που παρέχει διερευνήθηκεμέσω μαθησιακών στόχων που πηγάζουν από το Αναλυτικό Πρόγραμμα του Υπουργείου Παι-δείας. Οι στόχοι αυτοί σχετίζονται με τη σημαντικότητα των υδάτινων πόρων, την αναγνώρισητων προβλημάτων που δημιουργούνται από την υπεράντληση νερού, καθώς και την αναγνώρισηαποτελεσματικών λύσεων του προβλήματος (μέσω των αλγορίθμων Προσαρμοστικής Βελτιστοποίησης). Η αξιολόγηση του εικονικού περιβάλλοντος έγινε με την συμμετοχή 24 μαθητών, οιοποίοι χωρίστηκαν σε μια ομάδα ελέγχου, που εκπαιδεύτηκε ακολουθώντας την κλασική μέθοδοδιδασκαλίας, και μια πειραματική ομάδα, η οποία χρησιμοποίησε το εικονικό περιβάλλον. Γιατην καταγραφή των αποτελεσμάτων χρησιμοποιήθηκε ένα ερωτηματολόγιο, το οποίο αναπτύ-χθηκε στα πλαίσια αυτής της διατριβής, και το οποίο συμπληρώθηκε πριν (pre-test) και μετά(post-test) τη διαδικασία μάθησης. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν την αποτελεσματικότητατου προτεινόμενου περιβάλλοντος στην κατανόηση πολύπλοκων περιβαλλοντικών εννοιών, οιοποίες θα ήταν αδύνατον να κατανοηθούν μέσω κλασικών μεθόδων διδασκαλίας.