現有的主動視覺理論能夠在一定程度上解釋人類在理解抽象視覺關係方面的優勢。這些理論強調了人類如何通過眼動來選擇性地聚焦於圖像中的重要部分，從而獲取關鍵的視覺信息。具體來說：
注視與關係學習：人類在觀察物體時，會根據物體之間的空間關係和相似性進行注視，這種選擇性注意力使得人類能夠更有效地學習和理解物體之間的抽象關係。
低維度空間表示：主動視覺理論認為，眼動所產生的低維度空間表示有助於形成物體之間的關係結構。這種結構化的表示方式使得人類能夠在面對未見過的物體時，依然能夠推斷出它們之間的關係。
動態學習過程：人類的視覺系統在學習過程中是動態的，能夠根據環境的變化和新的信息不斷調整其理解。這種靈活性使得人類在面對複雜的視覺任務時，能夠迅速適應並做出準確的判斷。
抽象推理能力：人類的視覺系統不僅能夠處理具體的視覺信息，還能夠進行抽象推理，這使得人類能夠理解更高層次的視覺關係，如類別之間的相似性和差異性。
因此，主動視覺理論提供了一個有力的框架來理解人類在抽象視覺關係理解中的優勢，並且可以為人工智能系統的設計提供啟示。