Bryan Cantrill: خطأ هينتون في توقع اختفاء أطباء الأشعة كان في فهم عملهم لا في التوقع

في عام 2016 قال جيفري هينتون إن تدريب أطباء أشعة جدد يجب أن يتوقف، وشبّههم بشخصية القيوط (coyote) في الرسوم المتحركة التي تواصل السير في الهواء قبل أن تنظر إلى الأسفل. ولم يتحقق ذلك.

وفي مقال نشره في 27 سبتمبر 2026، يرى Bryan Cantrill، مؤسس Oxide Computer وأحد أشهر مهندسي الأنظمة، أن الخطأ لم يكن في التوقع ذاته، بل في أن هينتون لم يكن يعرف ما يفعله طبيب الأشعة أصلًا. فقراءة الصورة جزء من العمل وليست العمل كله، وتسريع القراءة جعل الطبيب قادرًا على متابعة عدد أكبر من المرضى، لا أنه حلّ محله.

ويسمي Cantrill هذه الحالة fool’s expertise: أن يكون المرء خبيرًا حقيقيًا في جزء ما، فيظن أن خبرته تمتد تلقائيًا إلى جزء آخر.

والآلية التي يشرحها أن السيناريوهات الكبرى تسير في سلسلة سببية طويلة تعبر مجالات كثيرة. وبعبارته، فهم حلقة واحدة فهمًا كاملًا لا يعني فهم السلسلة.

ويقدّم مثالًا مضادًا من مؤسسة RAND، التي استبعدت عمدًا خبراء الذكاء الاصطناعي حين درست مخاطر الانقراض، ولجأت إلى متخصصين في الأسلحة النووية والتكنولوجيا الحيوية والمناخ، أي خبراء الحلقات التي يمر الضرر عبرها فعلًا.

ويمس ذلك قرّاء التقنية يوميًا، إذ تصلهم توقعات من أشخاص بارعين جدًا في مجالات ليست مجالاتهم. ويصبح السؤال المفيد ليس مدى ذكاء صاحب التوقع، بل الحلقة التي يتخصص فيها من السلسلة بالضبط.

لكن للحجة حدًا واضحًا. فالمنطق نفسه يمكن أن يُستخدم لإسقاط أي تحذير من أي شخص، والتمييز بين خبير يتحدث داخل مجاله وخبير خرج منه يبقى سؤالًا مفتوحًا.