أوركسترا من مئة عازف تعزف بلا قائد. ما دامت النوتة مألوفة، يقود كلٌّ خطَّه بثقة، فيتناغم الجميع. لكن ما إن يغيّر الملحن الإيقاع حتى يظهر التنافر في القاعة: بعض الآلات تواصل العزف على الطريقة القديمة، وبعضها يحاول التكيف، وبعضها يصمت. هذا الخلاف بين أعضاء مجموعة الشبكات العصبية تحديداً كان الإشارة الأكثر صدقاً على أن النموذج تجاوز حدود عالمه المألوف.
تواجه الشبكة العصبية التي تتنبأ بإلنينيو نوعين من عدم اليقين. الأول: العشوائي (aleatoric)، وهو عشوائية النظام نفسه؛ فالمحيط والغلاف الجوي فوضويان، وحتى النموذج المثالي لا يستطيع تحديد درجة حرارة الماء بدقة بعد عامين. الثاني: المعرفي (epistemic)، وهو جهل النموذج؛ فالشبكة لم ترَ مثل هذه الحالات في بيانات التدريب، ولذلك تتأرجح في تقديراتها. كان يُعتقد حتى وقت قريب أنه يكفي لتنبؤات المناخ مراقبة النوع الأول، لأنه يعكس طبيعة الظاهرة. لكن عندما بدأ المناخ يتغير، اتضح أن هذا المنطق ينهار.
درّب الباحثون ثلاث مجموعات، كلٌّ منها يضم مئة شبكة عصبية. المجموعة الأولى لم ترَ إلا مناخ ما قبل الثورة الصناعية من 1850 إلى 1949، والثانية رأت التاريخ حتى 2024، والثالثة حتى قرب نهاية القرن الحادي والعشرين. ثم طُلب من المجموعات الثلاث التنبؤ بإلنينيو على مدى 24 شهراً قادماً في ظل تحول مناخي. كانت النتيجة مفاجئة: عندما كان التوقع يسوء، كان عدم اليقين المعرفي، أي الخلاف بين الشبكات، يرتفع بشكل مؤكد. أما عدم اليقين العشوائي للآفاق الزمنية الطويلة فكان، على العكس، ينخفض. الشبكة التي وجدت نفسها في موقف غير مألوف لم تعترف بجهلها، بل أصبحت واثقة من نفسها أكثر من اللازم، مثل عازف لا يسمع أن الأوركسترا فقدت تناغمها فيواصل العزف بصوت أعلى من ذي قبل.
الخلاصة العملية: للتنبؤ بإلنينيو في مناخ متغير، ينبغي تتبع نوعي عدم اليقين معاً. فشبكة واحدة قد تكذب بوجه واثق، أما مجموعة من مئة شبكة فستظهر بأمانة أين تخمّن. هذا يشبه المستمع الخبير الذي يميّز الموسيقى المعقدة عن العزف الرديء: إذا اختلف العازفون، فمعنى ذلك أن النوتة غير مألوفة لديهم. في مراكز التنبؤ العملياتية، تتيح هذه الإشارة تحذير المستخدمين مسبقاً من عدم موثوقية التوقع، بدلاً من إعطائهم ثقة زائفة.
تعود الأوركسترا بلا قائد إلى البداية. عندما تتغير الموسيقى، يصبح الخلاف بين العازفين ليس علامة ضعف بل خريطة لأرض غير مألوفة. بالإصغاء إلى هذا الضجيج يمكن أن نفهم أين ينتهي العلم ويبدأ العشوائية. وبالنسبة للشبكات العصبية التي تتنبأ بالمناخ، فإن هذا التمييز أصبح الآن ذا قيمة عملية.
في هذا العمل، يتكون النموذج الجماعي من 100 شبكة عصبية، وهو أكبر بعشر مرات من النماذج الجماعية النموذجية المستخدمة للتنبؤ بظاهرة النينيو-التذبذب الجنوبي (ENSO)، وقد أتاح هذا الحجم تحديد نوعي عدم اليقين بشكل موثوق. ومن المثير للاهتمام أنه بالنسبة للتنبؤات قصيرة المدى (حتى 6 أشهر)، يزداد عدم اليقين العشوائي (aleatoric) قليلاً مع تغير الظروف، لكن هذه الإشارة أضعف من عدم اليقين المعرفي (epistemic).