В исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence, авторы (Lin et al.) представляют новую биомиметическую генеративную модель, вдохновленную принципами работы человеческого мозга. Модель использует концепцию когнитивных карт, стохастические вычисления и композиционное кодирование для реализации процессов планирования и решения сложных задач. Ключевой особенностью разработки является способность системы к целенаправленному «воображению» сценариев, что имитирует когнитивные способности живых организмов. В отличие от традиционных глубоких нейросетей, предложенный подход требует только локальной синаптической пластичности, что делает его потенциально более эффективным с точки зрения энергопотребления и обучения. Исследование закладывает теоретический фундамент для создания более совершенных ИИ-агентов, способных к автономному планированию действий в динамических средах. Хотя работа носит фундаментальный характер, её результаты имеют долгосрочное значение для развития нейроморфных вычислений и систем искусственного интеллекта следующего поколения.