過去のデータから将来を予測しよう。そのときいつまで遡って過去のデータを利用すればいいだろう？
データを取る時には誤差は付き物。だから、今日取ったデータだけで将来を予測するのは考えものだ。たまたま今日とったデータの誤差が大きかったら困る。でも、だからといってデータはたくさんあればいいというものではない。あんまり昔のデータだと今の状態とは何の関係もないかもしれない。だから、どのくらい過去のデータを使えばいいかということは、予測すべき対象が時間とともに変化していくその速さと、データを取る時の誤差に依存する。ということで、この二つのパラメーターを計測することで、上の問いに答えることができる。まあ、実際に計測ができるかどうかは別問題なのだが。
で、どのくらい過去のデータを利用すればいいかということは、つまり記憶の長さに関係するわけで、同じような環境に住んでいれば、同じような記憶力を備えることになるのかもしれない。ある場所の環境パラメーターを計測して、そこに住み同じ環境要素を利用する異なる種のmemory longevityを測定すれば収斂が見られるのだろうか？
