Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung eines induktiven Bias aus der Physik vieler Körper könnte sein, dass die Übertragung von Konzepten aus der Physik auf maschinelles Lernen möglicherweise nicht immer angemessen oder effektiv ist. Kritiker könnten behaupten, dass die Komplexität und die spezifischen Annahmen der Physikmodelle nicht unbedingt auf die Vielfalt der Anwendungen im maschinellen Lernen übertragbar sind. Darüber hinaus könnten Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit und der Anpassungsfähigkeit des physikbasierten induktiven Bias an verschiedene Problemstellungen geäußert werden. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass die Verwendung eines solchen Bias die Interpretierbarkeit und Flexibilität des maschinellen Lernens einschränken könnte, da er spezifische Annahmen und Strukturen vorgibt.