Tänapäeval suudavad paljud seadmed kaameral toimuvat jäädvustada, kuid mis oleks, kui saaksite videole salvestada selle, mis veel juhtuma peab? MIT CSAILi teadlased on loonud sügava õppimise algoritmi, mis suudab luua videoid, mis näitavad tulevikus oodatut. Pärast intensiivset treeningut (2 miljonit videot) hakkas tehisintellekti süsteem raame genereerima, vastandades üksteisele kahte närvivõrku. Üks lõi stseeni, tehes kindlaks, millised objektid antud kaadris sel ajal liikusid. Teine tegutses vahepeal kvaliteedikontrollina - see tegi kindlaks, kas video oli tõeline või simuleeritud, ja kunstlikku videot peeti edukaks, kui tehisintellekti peteti uskuma, et kaadrid olid ehtsad.
Kuid tehnoloogial on oma piirangud. See ei saa luua videot kaugemale kui poolteist sekundit tulevikku ja tulemused pole silmatorkavalt realistlikud, kuid tehnoloogia on siiski piisavalt hea, et ennustada näiteks lainete liikumist rannas või inimesi, kes kõnnivad murul.
Kui aga teadlastel õnnestub prognoose realistlikumaks ja pikemaks muuta, võivad sellel olla kaugeleulatuvad tagajärjed. Isesõitvad autod suudavad ennustada, kuhu ja kuidas teised sõidukid ja jalakäijad lähevad, ning turvakaamerad saavad märkida kaadris vastuolusid selle põhjal, mida nad loodavad näha. Seda tehnoloogiat võiks kasutada ka igapäevaste ülesannete täitmiseks, nagu näiteks piltidele animatsiooni lisamine või video tihendamine (kuna iga videokaadrit pole enam vaja). Ja oludest olenemata võib tuleviku ennustamine aidata tehisintellektil mõista, mis parasjagu toimub - see võib aidata igal juhul, kui masinmustri tuvastamine on hädavajalik.
