Такое «забывание» старого при изменении среды и «вспоминание» после перерыва объясняется тем, что со временем «весовой коэффициент давности» изменяется. Недавние события могут «перевешивать» даже длительный, но более старый опыт благодаря их высокому весовому коэффициенту давности (площадь 5г на рис. 11

Рис. 11. Весовой коэффициент давности событий

1 — кратковременный недавний опыт «перевешивает» более длительный, но давний; 11 — по прошествии некоторого времени этот «перевес» утрачивается; Ш — повторное обучение требует меньшего времени, чем первоначальное. На оси ординат — весовой коэффициент, на оси абсцисс — давность событий больше площади Si). По прошествии же длительного времени, когда весовой коэффициент давности тех же событий уменьшится, опыт этого короткого периода уже не доминирует над длительным опытом (площадь 5г' меньше площади Si'). Но если теперь вновь восстановить такие вероятностные характеристики среды, как в период U—ti, то обучение пойдет быстрее, чем в первый раз: площадь Sz суммируется с площадью S2"; поэтому время повторного обучения £з—*4 меньше времени первичного обучения t\—1%. Повторное обучение требует тем меньше времени, чем быстрее оно проводится после первичного и чем длительнее было первичное обучение. В описанной выше модели вероятностное прогнозирование осуществляется по отношению только к одному событию, которое непосредственно предшествовало прогнозируемому событию. Ясно, однако, что такой прогноз не может быть достаточно надежным в сред«, в которой имеются связи не только между событиями, стоящими рядом, но и между более отдаленными. Так, например, событие D может следовать с большей вероятностью за событием В, если перед В было Л, и с малой вероятностью, если перед В было С. В описанной же выше модели прогноз вероятности наступления события D после В осуществляется без учета того, какое событие предшествовало В (в ящике В не содержится информации о том, что предшествовало событию В).