В исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence, авторы (Li et al.) представляют инновационную модель на базе рекуррентных нейронных сетей (RNN), имитирующую процессы свободного воспроизведения информации человеком. В отличие от классических моделей временного контекста, оптимизированные нейросети смогли самостоятельно выработать разнообразные когнитивные стратегии, схожие с человеческими методами запоминания. Ключевым открытием стало обнаружение индексного механизма, который функционально напоминает технику «чертогов разума» (memory palace), позволяя модели эффективно структурировать данные. Исследование демонстрирует, что ИИ может не только имитировать поведение, но и воспроизводить сложные ментальные паттерны, используемые людьми для когнитивной обработки. Результаты работы имеют важное значение для развития нейроморфных вычислений и создания более совершенных систем искусственного интеллекта, способных к долгосрочному и структурированному хранению знаний. Данный подход открывает новые горизонты в понимании механизмов человеческой памяти через призму машинного обучения.