Ograniczenia modeli w nauce

Model to opis zjawiska naturalnego, który naukowcy mogą wykorzystać do prognozowania. Dobry model jest zarówno tak dokładny, jak to tylko możliwe i tak prosty, jak to tylko możliwe, co sprawia, że ​​jest nie tylko potężny, ale także łatwy do zrozumienia. Jednak bez względu na to, jak dobre są, modele prawie zawsze będą miały ograniczenia.

Większość modeli nie może uwzględnić wszystkich szczegółów złożonych zjawisk naturalnych. Na przykład podczas pomiaru odległości wokół Ziemi wygodnie jest modelować Ziemię jako kulę, ale to nie uwzględniają różnice w odległości ze względu na pasma górskie, doliny i inne cechy topologiczne, które podróżny musi trawers. Uwzględnienie tych dodatkowych szczegółów spowodowałoby, że model byłby zbyt złożony, aby można go było łatwo używać. Ponieważ modele muszą być na tyle proste, aby można było z nich korzystać do prognozowania, często pomijają niektóre szczegóły.

Większość modeli zawiera pewne przybliżenia jako wygodny sposób na opisanie czegoś, co dzieje się w przyrodzie. Te przybliżenia nie są dokładne, więc oparte na nich przewidywania wydają się być nieco inne od tego, co faktycznie obserwujesz - blisko, ale nie w górę. Na przykład w mechanice kwantowej nie ma dokładnych rozwiązań równania Schrodingera dla atomów od helu; dokładne rozwiązania istnieją tylko dla wodoru. W konsekwencji fizycy stosują przybliżenia dla wyższych pierwiastków. Te przybliżenia są dobre, ale mimo wszystko są przybliżeniami.

Czasami model może być bardziej dokładny, ale kosztem prostoty. W takich przypadkach prostszy model może być lepszy, ponieważ umożliwia wizualizację procesu, dzięki czemu można go zrozumieć i przewidzieć na jego temat. Na przykład w chemii wzory strukturalne i modele kulkowe i kijowe są nierealistycznymi obrazami cząsteczek; całkowicie ignorują to, co chemicy wiedzą z mechaniki kwantowej o naturze materii na poziomie subatomowym. Niemniej jednak są proste, łatwe do narysowania i oferują bogaty wgląd w strukturę i właściwości molekularne w sposób łatwy do wizualizacji i zrozumienia. W związku z tym chemicy nadal stosują zarówno wzory strukturalne, jak i modele kulkowe.

Ostatecznie modele podlegają pewnym kompromisom. Potrzebujesz jak największej mocy predykcyjnej. Jednocześnie chcesz, aby model był tak prosty, jak to tylko możliwe. Natura jest jednak obojętna na ludzką potrzebę prostoty i łatwości zrozumienia, a wiele zjawisk przyrodniczych jest złożonych. Pomyśl na przykład o łańcuchu procesów biochemicznych, które zachodzą tylko po to, aby przekazać informację z fotoreceptorów w oku do kory wzrokowej mózgu. Jeśli spróbujesz włączyć wszystko, co faktycznie dzieje się w modelu, staje się on nieporęczny i trudny w użyciu. W końcu okazuje się, że w pewnym stopniu polegasz na przybliżeniach i ramach koncepcyjnych, które ułatwiają wizualizację procesu, ale niekoniecznie odzwierciedlają prawdziwą naturę rzeczywistości.