기억화 스크립트
기억화 스크립트는 환경의 반복 패턴을 암기해 입력 관찰과 무관하게 고정된 타이밍·행동열을 출력하는 정책 유형으로, 관찰에 반응하는 정책과 달리 외형상 높은 성능을 내더라도 일반화에 취약합니다. 학습 과정에서 환경 변형이나 소음에도 강인한 스크립트가 최적화될 수 있으며, 이 경우 실제로는 환경 역학을 모델링하지 않고 단순 타이밍으로 보상을 얻습니다. 따라서 검증으로 서로 다른 레이아웃·노이즈 조건에서 행동 차이를 측정해 반응성 여부를 판단합니다.
