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通过应用经过训练能够填充细节的机器学习模型，分辨率比当今模型所能达到的更高。这有点像填补图像缺失的部分，目前的生成式人工智能可以令人信服地做到这一点。但我们不希望机器学习模型仅仅猜测缺失的细节可能是什么：它应该学习根据粗略的模型结果和适用的物理原理来填充细节。将物理学融入机器学习是一个重要的主题，目前已成为全球研究的热门课题。稍后将 最近的手机号码数据 在本篇博文中详细介绍。

“……即使在这种复杂的情况下，它们也往往具有高度的准确性。”
利用机器学习可以对物理世界中难以明确建模的方面进行建模，从而提高预测的可靠性。许多计算模型包含参数化，以解释我们无法准确描述的效应。借助机器学习，我们或许能够找到更好的方法将这些效应纳入计算机模型，从而改进预测。

“……他们可以在头戴式显示器上播放计划行动的互动电影。”
故事中几个场景中出现的逼真电影效果，与人工智能目前所能做到的并不相符。即使在今天，虚拟现实也被用于与计算结果进行交互。这个故事中引入这一概念，是为了强调随着这项技术逐渐融入日常生活，它可能会变得比现在更加普遍。