本記事では、高性能な自然動画の予測に特化したDNNアーキテクチャ「PredNet」が、異なるルールの離散的な世界データセット（すなわち、生命のゲーム）を学ぶ能力を失っていることについて探ります。PredNetは、自然動画に対しては高いパフォーマンスを発揮する一方で、人工的な動画データセットでは中程度の精度にも達しないという結果が得られました。また、PredNetの一部のモジュールである畳み込みニューラルネットワークは、ゲームにおいて完璧な精度を達成しましたが、自然動画に対してはパフォーマンスが低下しました。これにより、PredNetのアーキテクチャが自然動画における高性能と、離散的なデータセットに対する学習能力の損失の両方に寄与していることが示唆されています。