Browsing by Author "Ruhdorfer, Constantin"

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    Into the minds of the chefs : using Theory of Mind for robust collaboration with humans in Overcooked
    (2023) Ruhdorfer, Constantin
    Theory of Mind, die Fähigkeit auf die mentalen Zustände anderer Menschen zu schließen und diese als ursächlich für Verhalten zu identifizieren, ist für eine effektive Zusammenarbeit zwischen Menschen von entscheidender Bedeutung. In dieser Arbeit untersuchen wir, wie diese Fähigkeit die Zusammenarbeit zwischen Agenten erleichtern kann, insbesondere in Szenarien, in denen der zukünftige Partner unbekannt ist und dieser auch ein Mensch sein könnte. Während in anderen Arbeiten in der Literatur vor allem Umgebungen untersucht worden sind, in welchen die mentalen Zustände der Agenten eindeutig bestimmbar sind, z.B. in Spielen mit asymmetrischen Informationen, untersuchen wir Theory of Mind in einer kollaborativen Multi-Agenten-Umgebung, in welcher solche mentalen Zustände nicht durch die Umgebung bestimmt sind, nämlich Overcooked. Um dennoch die mentalen Zustände anderer Agenten vorhersagen zu können, schlagen wir drei Auxiliary-Tasks vor, welche wiederum von Theory of Mind inspiriert sind: Vorhersage (i) der nächsten Aktion des Partners, (ii) des nächsten strategischen Ziels des Partners und (iii) des neuronalen Zustands des Partners. Unsere Arbeit zeigt, dass Self-Play-Agenten, die mit diesen Auxiliary-Tasks trainiert wurden, zwar eine bessere Spielkompetenz aufweisen, aber bei der Kooperation mit Unbekannten unterdurchschnittlich abschneiden. Dies wiederum lässt darauf schließen, dass diese Auxiliary Tasks zu mehr Überspezialisierung mit sich selbst führt. Um diesem Problem zu entgegnen, fügen wir unsere Auxiliary-Tasks auch zu Methoden hinzu, die eine beste Antwort gegen eine Population diverser Agent trainieren und zeigen eine verbesserte Leistung bei verschiedenen Benchmarks, insbesondere im Layout Asymmetric Advantages. Insgesamt zeigt unsere Arbeit, wie wichtig die explizite Modellierung von Theory of Mind für die Zusammenarbeit von Multiagenten ist.
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    VisRecall++: analysing and predicting visualisation recallability from gaze behaviour
    (2024) Wang, Yao; Jiang, Yue; Hu, Zhiming; Ruhdorfer, Constantin; Bâce, Mihai; Bulling, Andreas
    Question answering has recently been proposed as a promising means to assess the recallability of information visualisations. However, prior works are yet to study the link between visually encoding a visualisation in memory and recall performance. To fill this gap, we propose VisRecall++ - a novel 40-participant recallability dataset that contains gaze data on 200 visualisations and five question types, such as identifying the title, and finding extreme values.We measured recallability by asking participants questions after they observed the visualisation for 10 seconds.Our analyses reveal several insights, such as saccade amplitude, number of fixations, and fixation duration significantly differ between high and low recallability groups.Finally, we propose GazeRecallNet - a novel computational method to predict recallability from gaze behaviour that outperforms several baselines on this task.Taken together, our results shed light on assessing recallability from gaze behaviour and inform future work on recallability-based visualisation optimisation.