← К списку демонстраций
Автоматизмы и преемственность effect
automatizms.js · episodic_memory.js

Один раз вычисляется effect при closeLastFrame; то же число попадает и в кадр ЭП, и в обновление Usefulness автоматизма — без второго расчёта и расхождений.

Преемственность оценки
Кадр ЭП
effect = clamp(Δdiff)
=
Штатный автоматизм ветки
addUsefulnessSample(id, effect)
usefulness усредняется по count

Если на кадре задан feedbackAutomatizmId (ожидание после автоматизма), образец уходит в него; иначе — в Automatizms_getDefaultAutomatizmForBranch(perceptionNodeId).

Создание автоматизма по образу действия
После срабатывания рефлекса EpisodicMemory_setLastFrameActionFromActionId регистрирует ОД в кадре и вызывает Automatizms_createAutomatizm(branchId, actionsImageId). Запись уникальна по паре (ветка, ОД). Первый автоматизм на ветке назначается штатным (setDefaultAutomatizm).
От рефлекса к первым автоматизмам
Генетический или условный рефлекс → startAction → в кадр записывается реакция (ОД) → создаётся автоматизм с нулевым usefulness и count = 0 до первого закрытия.
При закрытии кадра тот же effect, что в ЭП, усредняется в usefulness — это и есть «первая» численная оценка полезности для связки ветка + действие.
Дальше штатный автоматизм участвует в ФО как кандидат при активации ветки; накопленная полезность отражает успех/неуспех повторяющихся эпизодов.
Зачем это нужно
Единая метрика: память эпизода и обучение автоматизма опираются на одно значение effect — проще согласовать поведение и отладку.
Штатный автоматизм ветки — компактное представление «что обычно сработало на этой ветке» для сознания; рост usefulness при положительных эпизодах усиливает доверие к этому действию.