В чем заключаются парадоксы моделирования в современной науке?

Некоторые парадоксы моделирования в современной науке:

• Парадокс Симпсона. dzen.ru Описывает феномен, при котором тренд, наблюдаемый в нескольких группах данных, рассеивается при их объединении. dzen.ru Например, в исследовании уровня приёма в аспирантуру Университета Беркли при рассмотрении каждой школы отдельно женщин принимали чаще, чем мужчин, но среднее значение предполагало обратное. dzen.ru
• Парадокс Моравека. dzen.ru Утверждает, что, вопреки распространённому мнению, рассуждение высокого уровня требует меньше вычислений, чем бессознательное познание низкого уровня. dzen.ru Это противоречит представлению о том, что большие вычислительные возможности приводят к более интеллектуальным системам. dzen.ru
• Парадокс достоверности. dzen.ru Утверждает, что достоверность не всегда является хорошим показателем для классификации результативности прогнозных моделей. dzen.ru Парадокс коренится в несбалансированных наборах данных для обучения. dzen.ru

Также к парадоксам моделирования относят парадоксы теории множеств, которые показали необходимость уточнения аксиом и создания новой математической модели. www.work5.ru

Кроме того, есть мнение, что результаты моделирования автоматически не являются надёжными, и требуется много усилий и опыта, чтобы решить, какие из них надёжны, а какие нет. plato.stanford.edu