Danas mnogi uređaji mogu snimiti što se događa kamerom, ali što ako biste mogli snimiti na video ono što se još mora dogoditi? Istraživači s MIT CSAIL stvorili su algoritam dubokog učenja sposoban stvoriti videozapise koji pokazuju što se očekuje u budućnosti. Nakon intenzivnog treninga (2 milijuna videozapisa), sustav umjetne inteligencije počeo je generirati okvire, suprotstavljajući se dvije neuronske mreže jedna drugoj. Jedan je stvorio scenu određujući koji su se objekti u danom okviru kretali u to vrijeme. U međuvremenu je drugi djelovao kao provjera kvalitete - utvrđivao je je li video stvaran ili simuliran, a umjetni se video smatrao uspješnim kad je provjera AI prevarena da vjeruje da su snimke istinite.
Međutim, tehnologija ima svoja ograničenja. Ne može stvoriti video nakon sekunde i pol u budućnost, a rezultati nisu zapanjujuće realni, ali tehnologija je još uvijek dovoljno dobra da predviđa, na primjer, kretanje valova na plaži ili ljudi koji hodaju po travi.
Međutim, ako istraživači uspiju učiniti predviđanja realnijim i duljim u vremenu, to bi moglo imati dalekosežne posljedice. Samovozeći automobili moći će predvidjeti kamo i kako idu druga vozila i pješaci, a sigurnosne kamere moći će obilježiti nedosljednosti na snimkama na temelju onoga što očekuju. Tehnologija se također može koristiti za svakodnevne zadatke poput dodavanja animacije nepokretnim slikama ili komprimiranja videozapisa (budući da svaki video okvir više nije potreban). I bez obzira na okolnosti, predviđanje budućnosti može pomoći AI-ju da shvati što se trenutno događa - moglo bi pomoći u svakom slučaju kada je strojno prepoznavanje uzoraka neophodno.
