Un enfant qui explore un appartement inconnu rampe d'un objet à l'autre et mémorise ce qui est visible depuis chaque coin. C'est ainsi que le cerveau construit une carte mentale. L'algorithme gradCSCG fonctionne de la même manière : il reçoit un flux vidéo de la caméra et dessine lui-même le plan de la pièce, en s'appuyant uniquement sur le changement des images. Auparavant, les machines avaient besoin d'indices — par exemple, des objets pré-marqués. La nouvelle méthode s'en passe. Une partie du programme compresse les images visuelles en un code court, le spectre (un ensemble de caractéristiques distinctives), et l'autre, gradCSCG, relie ces codes au chemin parcouru. Tout est appris simultanément : les erreurs de reconnaissance corrigent la topologie, et vice versa. Pour que le système ne perde pas le fil, des mécanismes sont intégrés pour atténuer l'entropie (la confusion) et l'empêcher de « s'endormir » dans la monotonie. Un résultat inattendu : même si à un endroit la caméra montrait tantôt un chiffre manuscrit « 3 », tantôt une tache, l'algorithme déterminait avec certitude qu'il s'agissait du même point. Ainsi, le modèle standard (le plan type) de l'emplacement est reconstruit. C'est le même principe que celui des neurones en grille dans notre cerveau — pour leur découverte, le prix Nobel a été décerné en 2014. Cette technologie promet des robots assistants qui explorent des étages inconnus sans GPS, comme le droïde BB-8.