根据百科的定义，模型是对现实世界中某个问题或现象的抽象化表达，通常以某种形式化的方式呈现。模型不仅是对具体事物的简化，也是通过一定的规则和结构来帮助我们理解复杂现象的工具。
另一种定义则指出，模型是一种对某一对象、系统或过程的简化或抽象描述。这种描述通常不关注事物的所有细节，而是提炼出最核心的特征，帮助我们更清晰地把握事物的本质。
在计算机科学领域，"模型"这一概念通常指对现实世界或某一特定问题进行抽象与简化后所形成的数学或逻辑结构。借助这种结构，我们能够描述对象、系统或过程，并进一步分析、理解其行为与性质。例如，在机器学习中，模型帮助我们从数据中提取规律、预测未知情况；在物理学中，模型则为我们提供了一种理解自然现象和提出新理论的框架。在不同领域中，模型的具体形式和种类会有所差异，但它们共同的目标是解决现实中的实际问题。
模型的核心作用之一，是帮助我们降低认知成本，让我们在复杂的现实世界中更高效地识别事物的关键特征。通过建构模型，我们能够剥离无关的细节，集中精力关注事物的本质。
举个简单的例子，假设我们看一只胖胖的橘。每个爱猫人士都觉得自家猫咪是世界上最可爱、最独特的存在，但如果让一个对猫咪不感兴趣的人来描述这只猫，他们的视角可能会完全不同：这只猫对于他们来说，可能就是“橘色”和“胖”这两个简单的特点。如果这个人拿起画笔画这只猫，最终的结果可能就会是一个典型的“加菲猫”形象——这就是“建模”的过程。
简单来说，建模就是将某个事物的特点用符号或者数学表达出来，帮助我们从抽象的角度去理解现实世界的某些规律。这种过程可以类比为小学时解应用题时列方程的过程。
在社会科学领域，建模的应用也相当广泛。比如，我们会使用商业分析模型来预测市场动向，或者运用认知模型和思维模型来分析人类行为的规律。回到建模的核心本质，它就是一种“抽象”的过程：通过提炼事物的核心特点，构造出一个虚拟的“模型”，用以解释或预测现实中发生的事情。
抽象，是指从具体事物中提取出它们的共同特性或者本质属性，形成一个更为普适的概念。这一过程帮助我们从繁杂的细节中抽身，关注事物背后的普遍规律。抽象不仅是我们理解世界的一种重要方式，也是科学探索与哲学思考的基础。通过抽象化的思维，我们能够更清晰地把握事物的本质，进而推动知识的进步和创新。