不，参议员，科学无法消除模型

星期五，得克萨斯州参议员约翰·科宁（John Cornyn ）在Twitter上向科学家们提出了一些建议：模型不是科学方法的一部分。科学家们回答了混合的困惑和愤怒。Cornyn的误解很普遍，也很重要，值得一探。

Cornyn的带有模型的牛肉呼应了一个经常要引起人们拒绝系统科学不便结论的话题。实际上，“您可以让模型说出您想要的任何东西”与“所有天鹅都是白色的”一样有效。后者要么是一个轻率的争论，要么是您对天鹅的熟悉程度有限。

模型并不完美。他们可能会生成不准确的预测。当科学不确定时，它们可以产生高度不确定的预测。而且某些模型可能真的很糟糕，产生了无用且支持不力的预测。但是，模型不是科学中心的想法是错误的。的确，批评通常集中在数学模拟上，但是这些只是光谱上的一种模型，没有模型就没有科学。

要做什么模型？

科学思维有一个基本的基础，实际上是我们日常生活中导航的大多数事物：概念模型。这就是事物运作方式的形象。无论是研究细菌还是微波玉米煎饼，您都可以参考概念模型来获得所需的东西。概念模型可能非常简单（交钥匙，发动机启动），也可能非常详细（汽车点火系统中每个组件的工作知识），但它们都非常有用。

由于科学是一种寻求知识的工作，因此它围绕建立更好的概念模型而发展。尽管模型和数据之间的相互作用可以采取多种形式，但我们大多数人都学习了一种以实验室为中心的科学方法，该方法由假设，实验，数据和修正的假设组成。

在现在著名的一次演讲中，量子物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）向他的学生类似地描述了发现新的物理定律的过程：“首先，我们猜测。然后，我们计算猜测的结果，以了解……意味着什么。然后我们将这些计算结果与自然进行比较……如果它与实验不同，那就错了。用这种简单的说法是科学的关键。”

为了“计算猜测的结果”，需要一个模型。对于某些现象，一个好的概念模型就足够了。例如，TC Chamberlin的“ 多重工作假设方法 ”是向年轻地质学家传授的基石原则之一。他建议该领域的所有地质学家在进行勘测时要牢记一个以上的假设（已构建为完整的概念模型）。观察。

这样，数据不仅可以简单地计算出与您喜欢的假设相一致的所有观察结果，还可以更客观地突出显示更接近现实的观察结果。您的概念模型越详细，观察起来就越容易表明它是不正确的。如果您知道某个岩石层将出现在什么地方而它不在那儿，则说明存在问题。

涉及数学

但是在某些时候，正在研究的系统变得过于复杂，以至于人类无法在自己的头脑中“计算后果”。输入数学模型。这可以像在电子表格中求解的单个方程式一样简单，也可以像需要超级计算机运行时间的多层全局仿真一样复杂。

这就是George EP Box创造的建模者格言的来源：“所有模型都是错误的，但是有些模型是有用的。” 任何数学模型都必然是对现实的简化，因此不可能以所有可能的方式来完善和完善。但是，完美不是其工作。它的工作要比没有模型更有用。

考虑一个产生很少党派争论的科学例子：水文地质学。想象一下，在加油站下方的储油罐中发现了泄漏。地下水位离地表足够近，汽油已经污染了地下水。需要将污染物标出，以查看污染物传播的距离，并（理想情况下）促进清理。

如果金钱和精力不是问题，那么您可以在网格中钻1000口监控井，以了解其去向。显然，没有人这样做。相反，您可以在水箱附近钻三个井，以确定土壤或基岩的特征，地下水的流动方向以及水源附近的污染物浓度。可以将这些信息简单地插入到地下水模型中，以便在笔记本电脑上运行，模拟可能的流速，化学反应和微生物活动，从而分解污染物等，从而找出可能的污染位置和污染程度。这简直是太多的数学工作，无法在您的脑海中全盘解决，但是我们可以量化相关的物理和化学反应，让计算机来承担繁重的工作。

一个真正完美的模型预测将或多或少需要了解站下每个砂粒和每个岩石裂缝的位置。但是，简化的模型可以产生有用的假设，只需多几个监测井就可以轻松地对其进行测试-肯定比直觉上的钻探更有效。

不要射击建模者

当然，康宁参议员可能没有想到地下水模型。该推文是由与流行病学模型一起工作的，这些模型预测了COVID-19在美国的影响。到目前为止，结合最近的社会疏远，测试和治疗措施的模型预测的死亡人数比早期的预测要少。有些人不欢迎这种进步的迹象，而是莫名其妙地抨击了这些模型，声称这些向下修订显示出较早的警告夸大了威胁并导致了过度的经济影响。

在那个论点中有一个非常明显的事实被忽略了：较早的预测表明如果我们不采取强烈的反应（以及其他情况）会发生什么，而新的预测表明我们当前的道路将我们送往何处。向下修订并不意味着模型不好。这意味着我们做了一些事情。

通常，科学的“如果...会怎样”的社会价值 模式是我们可能要更改“如果”。如果计算每天购买一条新裤子的时间，您的银行帐户将在多长时间内达到零，则可能会导致您雄心勃勃的衣柜采购计划发生变化。这就是为什么您首先处理数字。

然而，关于“夸大模型”的抱怨令人遗憾地是可以预见的。关于臭氧层上的一个洞的事情大惊小怪，事实证明它停止了增长！（因为我们禁止生产负责任的污染物。）酸雨本来是一场大灾难，但我好几年都没有听说过！（因为我们要求对排放硫磺的烟囱进行污染控制。）最坏的气候变化情景是，到2100年，全球变暖已经超过4°C，现在预计将更接近3°C！（因为我们已采取停止措施以减少排放。）

这些抱怨似乎将模型视为未来事件的水晶球或心理视野。但事实并非如此。模型只是采用您感兴趣的场景或假设，并“计算猜测的结果”。结果可用于进一步科学地了解事物的工作方式或为重要的决策提供依据。

毕竟，替代方案是什么？科学会否赞成使用其他方法？想象一下，如果NASA用望远镜盯着火星，指向火箭，按下发射按钮并希望达到最佳状态，将会发生什么。也许人类可以将其对气候变化的反应建立在一个向大气挥手的人身上，然后说：“我不知道，每百万分之600的二氧化碳听起来并不多。”

显然，这些不是任何理性的个人都应该认真考虑的选择。

COVID-19的传播是一个非常复杂的过程，  并且难以预测。它取决于一些经过充分研究的事物（例如病原体如何在人与人之间传播），一些被部分理解（例如SARS-CoV-2病毒的特征及其杀伤力）以及一些不可知的事物（例如精确的每个美国人的动作和动作）。如果我们想了解医院满足当地护理需求的能力，就必须在全国范围内对它进行模拟。

如果没有计算机模型，我们就可以减少到背的最信封吐泥包，甚至是需要对各个变量的概念模型和数学模型。现实情况是，大科学需要大模型。那些假装自己的人并没有捍卫某种“纯粹的”科学方法。他们只是不懂科学。

我们再也无法剥夺模型科学，而只能剥夺知识。