Некоторые ученые утверждают, что до тех пор, пока мы не располагаем моделью системы, мы даже не знаем, о чем говорим.
По мнению Джефферса, к примеру, «…фактическим способом передачи знаний при развитии науки служит модель как таковая, а не данные, используемые для ее конструирования либо для доказательства ее адекватности». Фельдман и Кэрри выражают мысль, распространенную среди разработчиков моделей: «Многие сложные взаимодействия имеют место в тех биологических системах, понять которые полностью можно только с помощью математического моделирования».
Приложение аппарата системного анализа предполагает наличие некоторой модели. Утверждение, что прежде, чем анализировать действительность, ее следует упростить, стало уже трюизмом теории систем. Процесс выбора переменных, подходящих для описания конкретной проблемы, есть одновременно и благо, поскольку проблема становится обозримой, и проклятие, так как множество переменных оказывается вне рассмотрения. Модель никогда не описывает поведение реальной системы в полной мере и никогда не сможет ответить на все вопросы, которые нам хотелось бы задать. Таким образом, первый вывод, который следует сделать, заключается в следующем: модели представляют собой упрощения реальных систем. В лучшем случае они отображают лишь некоторую малую часть действительного функционирования систем в целом.
Другое связанное с моделями затруднение — это их неединственность: всегда существует более чем один верный способ построения модели. Некоторые из этих способов проще, чем другие, и одновременно результаты моделирования легче поддаются интерпретации. Искусство построения модели состоит в выборе такой математической конструкции, которая допускала бы использование относительно прямых методов анализа имитируемой системы. К сожалению, универсальных рекомендаций, позволяющих облегчить этот выбор, не существует. Равным образом не существует рецепта, позволяющего однозначно установить тип модели, наиболее подходящий для решения конкретной проблемы. В каждом случае может быть предложено несколько моделей, не противоречащих выдвигаемым требованиям. Это свойство неединственности подводит нас к третьему выводу относительно природы моделей.
Поскольку для упрощения реальной системы существуют альтернативы, моделям свойственна нестойкость. Два разработчика, занятых решением одной и той же задачи, как правило, приходят к разным математическим конструкциям, отражающим их личные предпочтения. Многие модели не признает никто, кроме их создателя, и потому век их короток. Кроме того, модели легко поддаются модификациям, что привлекает любителей решать задачу «на скорую руку». Если разработанная тобой модель используется другим экологом в качестве основы для модификации, это расценивается как акт высокого признания профессиональных заслуг.
Сочетание недолговечности и уязвимости делает модели нестойкими. Эта нестойкость, в свою очередь, ведет к неадекватным способам испытаний моделей, к отсутствию серьезного опыта в их использовании, к тому, что специальная литература изобилует описаниями различных моделей, среди которых нет ни одной широко внедренной и детально изученной. Нестойкость моделей часто является проявлением «здоровья» в активной научной области, однако она может быть также свидетельством того, что с точки зрения решаемых проблем моделирование непродуктивно. Это во всех случаях отличное развлечение, но много ли проку от него? Данный вопрос приводит нас к необходимости сформулировать общие цели моделирования.