DeepMind团队则演习了一个人工智能如何从其未见的角度预测事物的样子。
DeepMind的科学家提出了一个天生查询网络（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，人工智能不雅观察场景的2D平面图像，然后考试测验重新创建它。
在这种情形下，主要的是DeepMind的人工智能不该用任何人为标记的输入等。
它只不雅观察三幅图像，并开始预测场景的3D版本是什么样子。

「视频」DeepMind人工智能学会将平面图像转换为3D场景_人工智能_场景 文字写作

研究职员正在努力实现“完备无监督的场景理解”。
目前人工智能尚未接管真实天下的图像演习，因此下一步将从照片中渲染逼真的场景。
未来，DeepMind基于GQN的人工智能可能只利用照片就可以天生与现实天下险些完备相同的按需3D场景。