本研究探讨了人工智能如何通过与环境的主动互动来发展空间意识。采用新方法，智能体能够自主内化空间概念，并建立混合动力系统模型，揭示最佳导航策略的稳定极限环。这为人工智能中的行动与感知提供了新视角，促进了机器在复杂环境中的学习与推理能力。

本文提出了一种高斯屏蔽自编码器（GMAE），旨在克服传统自编码器在空间意识方面的不足。研究表明，GMAE具备多种零样本学习能力，并能保持高语义质量，推动高保真视觉数据建模。