Проблемой моделирования мышления в мире занимаются давно, однако, несмотря на большой поток (в основном прикладных) работ, область искусственного интеллекта испытывает сейчас значительный кризис и все чаще высказывается мнение об отсутствии общей концепции мышления и необходимости ее создании.
     Построение модели мышления как механизма управления поведением, обеспечивающего мыслящим системам возможность автономного существования в широком классе изменений условий внешней среды является одним из главных направлений работ сектора.
     Поскольку поведения строится на основе хранящихся в памяти законов и правил, позволяющих посредством анализа, логического вывода и других преобразований входной информации, принимать решения, т.е. находить неизвестные пути к целям, формировать действия, предсказывать изменения и пр., причем не все законы заранее известны, то необходимым этапом становится обучение, т.е. основанный на наблюдениях,  выдвижении и проверке гипотез поиск законов.
     Именно с обучением связаны основные проблемы моделирования мышления, одна из которых состоит в том, что в исходных описаниях ситуаций число связываемых гипотезами характеристик чрезвычайно велико, из-за чего возникает так называемый «комбинаторный взрыв», когда перебор и проверка гипотез становятся практически нереализуемыми. Необходимо сокращение размерности исходных описаний.
     Вторая проблема связана с тем, что при случайно выбранном языке представления гипотез большая их часть, пройдя проверку на конечном множестве примеров, будут оставаться ненадежными, т.е. на новых примерах выполняться не будут.
     Единственная возможность – использование языка изначально согласованного с устройством мира.
    Ведется разработка такого языка. Основу языка составляет понятие объекта пространства - времени. В качестве объектов могут фигурировать представления предметов, их частей, траекторий движения, процессы и пр. Каждому объекту и каждой его части соответствует свой канонический пространственно-временной базис, в котором  задается  его описание.
     Со структурой языка согласовываются алгоритмы обработки входной информации и архитектура ассоциативной памяти, обеспечивающие процессы формирования понятий и законов и их использование при принятии решений.
     Алгоритмы рассчитываются на высокую степень распараллеливания вычислений.
    М.Н. Вайнцвайгом и М.П. Поляковой построена теоретическая модель ассоциативной памяти, позволяющая инвариантно к локальным преобразованиям базисов и найденным ранее законам устанавливать частичное соответствие картин входа и памяти, распознавать объекты входных картин и отдельные их части, строить инвариантное предсказание ближайших контрастных событий.
     При параллельной реализации выполнение указанных процессов обеспечивается в реальном времени.
     В качестве одной из задач, на которых ведется отладка модели и  ее коррекция, рассматриваются действия системы в мире движущихся предметов, где имеют место законы трения, соударения и отражения, взаимодействия масс, зарядов и пр. Цели системы состоят в выполнении в тех или иных местах  пространства-времени ситуаций с заданными свойствами.
     По мере обучения происходит постепенное расширение класса ситуаций, в которых обеспечивается возможность достижения целей.