Limitações dos modelos na ciência

A maioria dos modelos não pode incorporar todos os detalhes de fenômenos naturais complexos. Por exemplo, quando a medição de distâncias em torno da Terra é conveniente para modelar a Terra como uma esfera, mas isso não incorpora as variações na distância por causa de cadeias de montanhas, vales e outras características topológicas o viajante deve atravessar. Incorporando esses detalhes adicionais tornaria o modelo demasiado complexo para fácil utilização. Como os modelos devem ser simples o suficiente para que você pode usá-los para fazer previsões, que muitas vezes deixam de fora alguns dos detalhes.

A maioria dos modelos incluem algumas aproximações como uma forma conveniente de descrever algo que acontece na natureza. Essas aproximações não são exatas, de modo predições baseadas sobre eles tendem a ser um pouco diferente do que você realmente observar - perto, mas não bang. Na mecânica quântica, por exemplo, não há soluções exatas para a equação de Schrödinger para átomos de hélio onward- existem soluções exatas somente para hidrogênio. Consequentemente, os físicos usam aproximações para elementos mais elevados. Estas aproximações são bons, mas eles são aproximações, no entanto.

Por vezes, um modelo pode ser mais preciso, mas em detrimento da simplicidade. Em casos como estes, o modelo mais simples pode realmente ser superior, porque lhe dá uma forma de visualizar um processo para que você possa compreendê-lo e fazer previsões sobre ele. Em química, por exemplo, as fórmulas estruturais e modelos bola-e-vara são representações irrealistas de molecules- eles ignoram completamente o que os químicos sabem da mecânica quântica sobre a natureza da matéria em nível subatômico. No entanto, eles são simples, fáceis de desenhar e oferecem uma riqueza de insights sobre a estrutura molecular e propriedades de uma maneira que é fácil de visualizar e compreender. Consequentemente, os químicos continuar a usar ambas as fórmulas estruturais e modelos bola-e-vara.

Em última análise, os modelos estão sujeitos a alguns trade-offs. Você deseja o máximo poder preditivo possível. Ao mesmo tempo, você também quer que o modelo seja o mais simples possível. A natureza é indiferente à necessidade humana de simplicidade e facilidade de compreensão, no entanto, e muitos fenômenos naturais são complexas. Basta pensar, por exemplo, sobre a cadeia de processos bioquímicos que ocorrem apenas com o intuito de transmitir informações dos fotorreceptores em seu olho para o córtex visual do cérebro. Se você tentar incorporar tudo o que realmente acontece em um modelo, torna-se complicado e difícil de usar. No final, você achar que você confiar em algum grau em aproximações e quadros conceptuais que fazem um processo fácil de visualizar, mas não necessariamente refletem a verdadeira natureza da realidade.