那么，现实是像钟表还是像云？未来完全可以预测还是绝对无法预测？这些问题体现了错误的二元对立思想，我们在后面还将遇到许多这样的问题。我们生活的世界像钟表又像云。我们还可以把它比喻为一大堆杂乱无章的东西。不可预测性和可预测性艰难地共存于构成人体、社会和宇宙的复杂的关联系统中。某事物的可预测性如何，取决于三个因素：我们想要预测的内容，预测的时间远近，以及在什么情况下进行预测。
来看看爱德华·洛伦兹的领域。在大多数情况下，气象预测关注的是未来两天的情况，通常十分可靠，但是，如果预测的是3天、4天和5天后的天气，准确性会越来越低。如果时间远远超过一个星期，问问掷飞镖的黑猩猩亦可。所以，我们不能说天气是不是可以预测的，只能说某些情况下在一定程度上可以预测，如果要更加严谨地表达这一观点，我们必须非常注意措辞。可以用以下看似简单的话语来描述时间和预测性的关系：我们要预测的对象时间越遥远，事实就越难以看清，总体上说，这是正确的。但是，就这条定律而言，也可能存在例外，某些长期事件更容易预测。对股票市场中长期牛市的持续时间的预测能够为你带来好几年的收益，可是到了牛市末期，突然间，这个预测也会让你亏钱。在过去数千万年的时间里，预测恐龙将长期居于食物链的顶端，不会有任何问题，直到后来，一颗小行星引发了一场灾难，弱小的哺乳动物抓住机会在生态圈建立地位，并最终进化出试图预测未来的物种。除了物理定律，其他恒久事物是不存在的，因此要将可预测性与不可预测性区分开，不是一件容易的事，或者说完全做不到。
气象学家比其他人更清楚这一点。他们做了大量的预测，经常验证这些预测的准确性，所以我们知道期限为一天或两天的预测往往非常准确，而8天的预测往往不靠谱。借助这样的分析，气象学家能够加深对天气变化机制的理解，并微调他们的模型。然后，他们又尝试新的预测。先预测，接着评估准确性，最后修正模型。周而复始。这是一个永无止境的渐进提高过程，它说明了天气预报靠谱但改进过程缓慢的原因。不过，这样的改进也许是有限的，因为天气就是非线性系统的典型例子。预测的期限越长，混沌就会有越多的机会令蝴蝶扇动翅膀，让预期落空。计算能力的飞跃和预测模型的持续改进也许会减小一些预测的局限性，但是改进将举步维艰，回报也会不断缩小，直至为零。我们能获得多大进步？无人知晓。但是，知道目前的局限性在哪里，这本身就是一项成就。
经历了其他诸多高风险的尝试之后，预测师仍然在黑暗中摸索。他们不知道自己的短期、中期和长期预测的准确性如何，也判断不出他们的预测能够达到什么样的准确性。他们能有的不过是模糊的直觉。这是因为预测—评估—修正过程只能在高端技术预测的狭小空间里展开，中央银行的宏观经济学家、大公司的营销能手和财务专家以及纳特·西尔弗（Nate Silver）这样的民意测验分析师的工作就属于高端技术预测。而更多的预测是，发布了，然后……一文不值。为什么呢？多数情况下，这是一个需求方问题：预测的消费者—政府、企业和公众—不需要准确性证明。因此，没有任何评估手段，也就是说，不会有任何修正。没有修正，就不会有改进。请想象这样一个世界。人们喜欢跑步，但不知道普通人的跑步速度，也不清楚最棒的家伙们跑得多快，因为跑步的人从未同意遵守基本的比赛规则，例如沿着跑道跑，枪响后开始比赛，跑完特定路程后结束比赛；同时，没有独立的比赛官员和计时员来评判结果。在这个世界里，跑步速度提高的可能性有多大？不大。最优秀的跑步者的速度能够达到人类体能极限吗？同样，也许不能。
