然而，意识到可预测性的局限性是一回事，否认所有预测，视之为徒劳无益的行为，绝对又是另外一回事。

让我们打开记录仪，观察那位居住在堪萨斯城郊区的妇女一天的生活：早晨6点半，她将文件塞进公文包，钻进车里，驾车沿着平时的路线去上班，在市中心停好车。她步行穿过狮群的雕像，走进堪萨斯城人寿保险公司希腊风格的办公楼，每个工作日早晨都会如此。在工位上，她花一些时间处理电子表格，10点半参加电话会议，然后在亚马逊网站上逛几分钟，接着回复电子邮件，直到11点50分才停下来。随后她走进一家店面不大的意大利餐馆，与姐姐一起吃中饭。

这位妇女的生活受到诸多不可预测因素的影响，例如钱包里的彩票，导致丈夫飞往利比亚执行任务的骚乱，以及，某个她闻所未闻的国家发生政变造成每加仑汽油价格上涨5美分。但是，也有同样多甚至更多的因素完全可以预测。她为什么6点半离开家？答案是她不想在行车高峰期内被堵在路上。或者换一种说法，她预料到稍后交通状况会糟糕得多。她几乎百分之百是对的，因为高峰期内交通状况可预测程度很高。开车时她要不断预测其他司机的行为：红灯时他们要停在路口；他们保持在自己的车道内行驶，转向时会打灯。她认为那些说自己要参加10点半电话会议的人会遵守约定，她判断对了。她计划和姐姐在那家餐馆共进午餐，因为餐馆的公告显示届时它会开门营业。公告是可靠的指引。

我们每天都做这样单调的预测，其他人同样如此，而他们的预测会影响到我们的生活。那位妇女开启电脑，就会增加一点堪萨斯城的电力消耗，而在那个早晨，其他“工蜂”也会有此举动，他们合力产生了一个电力需求高峰。每个正常工作日，在这个时间段，都会出现这样的情况。不过这不会造成任何问题，因为电厂对这样的高峰已有准备，会根据情况调整电力输出。当这位妇女访问亚马逊网站时，网站会重点推荐它认为这位妇女喜欢的某些产品，这是按照她和其他数百万人过去购买和浏览的产品进行的预测。我们常常遇到预测性的行为，就像网络上发生的那样，例如谷歌会将搜索结果个性化，它认为你最感兴趣的结果被排在前面，但是，这些行为如此自然，我们很少注意到。接下来，我们说说这位妇女所在的公司。堪萨斯城人寿保险公司的业务是预测人的残疾和死亡，它在这方面干得不错。这并不意味着它知道我的确切死亡时间，但它可以出色地预估像我这样年龄和状况（性别、收入、生活方式）的人能够活多久。堪萨斯城人寿保险公司成立于1895年。如果它的精算师不是好预测师，也许它早就破产了。

我们现实生活中有如此之多的像这样可以预测的事物，也许还不止这些。我就在谷歌上搜索密苏里州堪萨斯城明天的日出和日落时间，然后一分不差地记下来。这些预测是靠得住的，不论它们针对的是明天、后天还是50年后。同样的情形还包括潮汐、日食和月相。一切都可以根据钟表般精准的科学规律进行预测，准确度足以让拉普拉斯的预测之“魔”满意。

当然，我们可以立即点破可预测性的所有漏洞。当一家不错的餐馆通知大家要开门营业时，它的确很有可能这么做。可是，它也可能失约。我们可以找出各种理由，例如餐馆经理睡过了头，火灾，破产，传染病威胁，核战争，或者是一场物理试验偶然制造出一个黑洞，吞噬掉整个太阳系。同理，其他任何事物也是如此。如果未来50年内的某时，一颗太空巨石撞击地球，使地球偏离在太阳系中的轨道，那么，那个关于50年后日出和日落时间的预测，也会与实际情况略有偏差。生活中一切都是不确定的。假如将大脑内容上传至云计算网络的技术有可能开发出来，死亡就是不确定的；假如未来某个社会极其注重公益，极其富裕，以至于国家可以依靠慈善捐款来获得财政收入，那么税收也是不确定的。