Обозначим буквой А первое событие (явление, сигнал), с которым встретилась система. После этого события в памяти выделяется ячейка, которой присваивается метка «А». Тем самым в память записано, что событие А имело место в опыте системы. Точно так же после каждого впервые встретившегося события метка этого события присваивается новой ячейке. Таких ячеек будет организовано столько, сколько новых событий встретит система в среде. Набор этих ячеек удобно сравнить с каталогом, где каждой ячейке соответствует свой ящик. Для каждого наступившего события, помимо организации новой ячейки (ящика), если событие наступило впервые, делается запись на карточку, которая ставится в ящик, заведенный для предшествующего события. Пусть, например, после события А наступило событие В. Тогда заводится ящик для В (поскольку В встретилось впервые) и, кроме того, карточка «В» ставится в ящик А – фиксация в памяти того, что В было после А. Карточка с записью прошедшего события каждый раз (в который бы раз ни произошло событие) ставится в ящик того события, которое непосредственно предшествовало данному. Каждая новая карточка ставится в ящик впереди других карточек.

Сформированная таким образом память уже может обеспечить системе возможность вероятностного прогнозирования предстоящих событий и, следовательно, возможность преднастройки – подготовки к действиям, адекватным прогнозируемым событиям. В простейшем случае прогноз осуществляется следующим образом. Чтобы построить прогноз событий, после того как наступило некоторое изменение среды (например, событие А), из памяти извлекается ящик с меткой А. В этом ящике подсчитывается доля карточек А по отношению ко всему числу всех карточек в ящике – это и будет вероятность, с которой прогнозируется наступление события А; доля карточек В по отношению ко всем карточкам составит вероятностный прогноз наступления события В и т. д.

Таким образом, вероятность, с которой прогнозируется событие В в случае наступления события А, равна n_>BN, где – число карточек В среди всех N карточек в ящике А. Система подготавливается к действиям, соответствующим событиям А, В, С,, в соответствии с величиной вероятностного прогноза n_>A/N, n_>B/N, n_>C/N.

Здесь для прогнозирования используется вся память, накопленная за всю «жизнь» системы. В частном случае, если сразу после события А всегда следовало только определенное событие (например, В), ящик А будет заполнен только карточками В, и в этом случае событие В будет прогнозироваться после А с вероятностью 1.

Однако такая «память на всю жизнь» оказывается весьма ненадежной, если система находится в среде, вероятностные характеристики которой изменяются во времени. Чтобы сделать прогнозы хоть сколько-нибудь соответствующими изменившейся среде, система должна «прожить» в этой среде отрезок времени, соизмеримый с уже прожитой ранее «жизнью». Система оказывается косной, плохо адаптирующейся к изменяющимся внешним условиям. При этом, чем «старше» система, тем труднее она приспосабливается к изменяющейся среде. Опыт, приобретенный системой за последнее время, играет все меньшую роль, по сравнению с длительно накапливавшимся старым опытом. Таким образом, чтобы хорошо приспосабливаться к изменчивой среде, способность забывать не менее полезна, чем способность запоминать.

Наша система окажется более адаптивной, если она будет осуществлять вероятностное прогнозирование, опираясь не на «память всей жизни», а лишь на опыт последнего периода.

Если произошло событие А, то модель просматривает N карточек, последними поставленных в ящик