動画の処理　時間の経過による変化を的確に捉えられるようになる
↓
動画を見て法則性・規則性を学習
因果関係、簡単な物理化学、動物や人間の行動パターン、
家具・家電製品の可動部分はどこか　などなど
例「物を持って離せば下に落ちる」「このスイッチを押すとあのライトがつく」
を動画を見て学習できる
↓
AI内に仮想空間をつくり近未来をシミュレーション

現実世界をシミュレーションできるようになると凄いことになる。
汎用知能の達成と言っていい
１．複雑な動作の習得、DARPAロボティクスチャレンジでの車の乗り降りなど
２．課題の解決　高い所にあるモノを椅子を移動させて椅子に上りとるなどの一般問題
３．言語理解　小説を読んでAI内の仮想空間で映画化
４．感情の獲得　近未来の状況を予想できなければ、身の危険つまり恐怖の感情を設定できない

仮想空間でのシミュレーションはある程度、現時点でもできているようだ
「自動運転車は周りの世界をどう見ているのか」のTEDの動画、9分あたりから
https://www.ted.com/talks/chris_urmson_how_a_driverless_car_sees_the_road?language=ja#t-539973
非常にリアルな仮想環境でロボットをトレーニング
http://www.sankei.com/economy/news/170512/prl1705120018-n1.html

↑現時点：動画の処理〜
これすら未解決だ(人間レベルの認識能力には程遠い)
画像認識　人間を超える精度(※但し多くのデータと長い学習時間)　一方動画認識()
2020年：HTM完成で全て解決

>>631
×人間の脳のメカニズム=HTM
○人間の知能のメカニズム=HTM