DeepMind团队则训练了一个人工智能如何从其未见的角度猜测事物的样子。 DeepMind的科学家提出了一个生成查询网络(Generative Query Network,GQN),这是一个神经网络,旨在教人工智能如何从不同的角度想象物体的场景会是什么样子。基本上,人工智能观察场景的2D平面图像,然后尝试重新创建它。在这种情况下,重要的是DeepMind的人工智能不使用任何人为标记的输入等。它只观察三幅图像,并开始预测场景的3D版本是什么样子。
研究人员正在努力实现“完全无监督的场景理解”。目前人工智能尚未接受真实世界的图像训练,因此下一步将从照片中渲染逼真的场景。未来,DeepMind基于GQN的人工智能可能只使用照片就可以生成与现实世界几乎完全相同的按需3D场景。