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E4-SENSATION-1 — cierre verde de predicción sensorial

2026-09-21. Contrato predictivo v1.

Cerrada en su alcance declarado: aprender a predecir el siguiente WSP del cuerpo virtual WORLD-1 usando historia observable, con incertidumbre separada del error. No demuestra mantenimiento, causa propia/externa, conciencia, eliminación del aliasing ni una mejora de la política Q.

Implementación y encaje

SensationPredictor reutiliza CAM, World/T y PatternMemory originales. El registro temporal identifica historias exactas; no añade un segundo bus, otra CAM o un controlador. El primario recuerda dos transiciones (50 bytes de ventana), aprende reglas tras ocho repeticiones y retira la respuesta temporal ante contradicción. Si no hay regla, recurre a T con su confianza.

SensationAgent lo conecta a _predict del Agent existente. La predicción se obtiene después del gate, para la acción ejecutada, y antes de la física. Comparar contra la consecuencia precede al aprendizaje temporal. Se usan las mismas CAM y T que el Agent; Q, gate y WORLD-1 no se modifican.

Las cuatro etiquetas (esperada, desviación pequeña, grande, incertidumbre) resumen error de código sensorial y confianza. No identifican una causa ni se han validado como detector general de fallos. En esta campaña nominal no hubo errores de confianza alta clasificados como desviación grande; esa rama se comprueba con pruebas unitarias, no con fallos físicos reales.

El examen congelado usa el predictor autónomo con los mismos componentes; no se llama «congelado» al Agent, cuyo aprendizaje Q/T continúa. La conexión real se verifica aparte durante cuatro vidas explícitas, 118 transiciones y tres reinicios. La primera vida conserva las 37 acciones del baseline.

Examen prospectivo

8.192 episodios de entrenamiento, 104.705 transiciones. Luego B y C, 2.048 episodios cada una, hasta 24 acciones y final al morir. Arranques particionados y nuevas secuencias de acciones; ninguna selección por éxito. Semillas públicas prospectivas, no custodia ciega. Se generaliza a otras trayectorias del mismo mundo, no a leyes físicas nuevas.

Medida Validación B Confirmación C
Transiciones evaluadas 25.781 26.030
Aciertos T instantánea 21.834 22.215
Aciertos historia 2 22.052 22.418
Precisión T 84,6903% 85,3438%
Precisión historia 2 85,5359% 86,1237%
Mejora absoluta +0,8456 puntos +0,7799 puntos
Victorias / pérdidas emparejadas 218 / 0 203 / 0
Episodios ganados / perdidos 165 / 0 158 / 0
Cobertura de predicción 100% 100%
Cobertura de confianza alta 28,4085% 29,1433%
Aciertos de confianza alta 7.303 / 7.324 7.564 / 7.586
Precisión de confianza alta 99,7133% 99,7100%

Ambas etapas superan los umbrales prospectivos: al menos 10.000 muestras, +0,5 puntos de acierto, cobertura 98%, confianza alta en 5% y precisión 95% en ese subconjunto. Incertidumbre no oculta errores: la precisión global incluye todas las transiciones. Todavía hay 3.729 y 3.612 errores del primario; un cierre predictivo no implica predicción perfecta.

Historia 4 no es el ganador: aporta solo dos aciertos adicionales en cada etapa y descarta 46.049 altas de contexto al llenarse su registro. No se seleccionó retrospectivamente entre dos y cuatro pasos: dos era el brazo primario del contrato. La observabilidad potencial y la capacidad de aprender con memoria limitada no son la misma cosa.

Invariantes y presupuesto

  • WSP intacto de 16 bytes; aritmética entera; sin LLM/córtex ni hardware.
  • 45 paquetes observados en una CAM de 4.096 ranuras; cero destrucciones.
  • T instantánea idéntica en los tres brazos: mismo aprendizaje base.
  • CAM/T/PATTERN/registro idénticos antes/después de cada examen; solo avanza la ventana. Predicciones nunca se escriben como hechos.
  • Primario: 1.007/2.048 contextos, 2.807/8.191 filas PATTERN, cero descartes.
  • Claves del primario: 50.350 bytes; ventana: 50 bytes. La estimación de objetos Python del conjunto CAM/T/PATTERN/registro es 3.930.876 bytes en esta ejecución. 50 bytes no es el consumo total del modelo. No es medida de RSS, implementación C Heap-0 o memoria de una NPU.
  • Integración nativa: cero hechos falsos, ranuras destruidas y llamadas al córtex. Las paradas, terminalidad y gate mantienen su autoridad.

Verificación

145 pruebas pasan: 26 nuevas del predictor/campaña, 26 de ventana/auditoría temporal y 93 regresiones seleccionadas de WORLD-1, Q, HEAT, ECHO-2 y NEXUS-0. Incluyen capacidad llena sin desalojo, entradas inválidas sin mutación, predicción anterior a la consecuencia, uso de la acción tras veto, congelación y rechazo de informe y traza manipulados en copias temporales. No se ejecutó toda la suite histórica ni se reabrieron campañas selladas.

La auditoría completa en un proceso nuevo vuelve a entrenar desde cero, repite B/C y compara todos los campos semánticos y hashes de las trazas. Resultado: valid=true, sin hallazgos, sensation_predictive_green=true. El tamaño de objetos dependiente del intérprete es diagnóstico y no entra en el digest; los presupuestos y ocupaciones sí.

Certificado de contenido reproducible (no certificación externa):

96f2deaeefdc40a38d45710dc732106f68295d7a81553bef4b6e554a8f8d1b88

Informe · Recibo de auditoría. Las trazas locales train.jsonl, B.jsonl y C.jsonl ocupan unos 72 MiB en conjunto. Se conservan como evidencia, no se han publicado en la web.

Reproducción

Desde echoai/, verificar evidencia existente sin sobrescribirla:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 PYTHONPATH=.. python3 -m echoai.echo4 sensation-verify lab/echo4/sensation1-predictor-v1

Otra ejecución completa, JSON en stdout y sin escritura implícita:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 PYTHONPATH=.. python3 -m echoai.echo4 sensation-campaign

--output-dir permite conservar evidencia en un directorio nuevo y rechaza sobrescribir uno existente. --development utiliza otro corpus y no concede cierre aunque sus números pasen un umbral.

Pruebas:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 PYTHONPATH=.. python3 -m unittest \
  echoai.tests.test_echo4_sensation_predictor echoai.tests.test_echo4_sensation1 \
  echoai.tests.test_echo4_world1 echoai.tests.test_qtable \
  echoai.tests.test_heat1 echoai.tests.test_echo2 \
  echoai.tests.test_nexus0.TestWorld echoai.tests.test_nexus0.TestEncoder \
  echoai.tests.test_nexus0.TestGate echoai.tests.test_nexus0.TestBench -q

Siguiente fase

E4-BOUNDARY-1: contrato de intervenciones comparables, acciones vetadas, retardos y perturbaciones para estimar influencia causal y abstenerse ante ambigüedad. Un error de SENSATION no basta para clasificar un cambio como externo, ni predictibilidad significa pertenencia corporal. BOUNDARY no está implementado por este cierre; ECHO-4 completo sigue abierto.

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