تنبؤ مسارات البشر هو مشكلة ذات طبيعة متعددة النماذج بشكل طبيعي. تنشأ عدم اليقين في المسارات المستقبلية من مصدرين: (أ) مصادر تعرفها الوكيل لكنها غير معروفة للنموذج، مثل الأهداف طويلة المدى، و(ب) مصادر غير معروفة لكل من الوكيل والنموذج، مثل نوايا الوكالات الأخرى والارتجالية غير القابلة للتقليل في اتخاذ القرارات. نقترح تحليل هذا عدم اليقين إلى مصادره الإبيستيمولوجية (التي تتعلق بالمعرفة) والألاتورية (التي تتعلق بالعشوائية). نُمَثِّل عدم اليقين الإبيستيمولوجي من خلال التعددية في الأهداف طويلة المدى، ونُمَثِّل عدم اليقين الألاتوري من خلال التعددية في النقاط المرجعية والمسارات. ولتوضيح هذا التمايز، نقترح أيضًا إعدادًا جديدًا لتنبؤ المسارات طويلة المدى، مع حدود تنبؤ تصل إلى دقيقة، أي بعشرة أضعاف أطول من الدراسات السابقة. وأخيرًا، نقدّم نموذج Y-net، وهو شبكة لتنبؤ المسارات متوافقة مع المشهد، تستفيد من البنية المُقترحة للعدم اليقين الإبيستيمولوجي والألاتوري لتحقيق تنبؤات مسارات متنوعة على مدى تنبؤات طويلة. يُحسّن نموذج Y-net بشكل ملحوظ الأداء المُتفوّق السابق على كل من: (أ) إعدادات التنبؤ القصيرة المدى المُدرَّسة جيدًا على مجموعتي بيانات Stanford Drone وETH/UCY، و(ب) الإعداد المُقترح للتنبؤ الطويل المدى على مجموعتي بيانات Stanford Drone المُعاد توظيفها وIntersection Drone.