事物的發展有極大的隨機性，但它們很多方麵我們依然能夠給予肯定的評斷，譬如枝頭的蘋果不摘的話肯定最後會掉到地上，某地夏天的平均溫度肯定比冬天高，今天的西方資本主義社會肯定要比200年前的進步，但另外還有很多方麵我們無法給予肯定結論，譬如蘋果究竟是爛了後還是爛之前掉地上，某地今年冬天氣溫高夏天究竟是否會比去年更熱，今天的西方資本主義究竟是否開始走下坡路了，這樣的不確定是知識性的，因為我們掌握的信息遠不夠完備，或對某概念的把握和定義遠不夠精確，但是理論上我們還是有可能給予肯定回答的。
除此之外，不確定性更存在於這些方麵，今天我靠著樹幹想問題，蘋果掉在我頭上，如果我不靠樹幹，蘋果是否明後天或下周才會掉；百年氣象記錄顯示本地氣溫大致呈上升趨勢，可不可能是城市化造成的熱島效應；2009年全球經濟危機過後美國經濟沒有一蹶不振而是不斷開高，是否美聯儲的救市貨幣政策有方和及時的緣故。這類問題牽涉到一個事物對另一個事物的影響，其不確定性是根本的，是邏輯上的不可知。這是因為時間的單向性，我們絕對不可能把曆史重置並反演一遍，我們不可能讓這個蘋果重新長回枝頭，然後不靠樹幹觀察它今天會否掉落；不可能退回一百年前，保持本地不進入城市化看氣溫會否升高； 不可能退回經濟危機初發當口，而嚐試其他的金融和貨幣政策。因而，我們無法肯定地回答這些問題。
在宏觀世界，任何逆時間的研判事物A對事物B 的因果影響的實驗是不可能的（也許在量子層次可以），這叫反實際（counterfactual)，是我們難以逾越的最根本也是最嚴重的不可知，因為這個世界的存在在於它的動態變化，它各種事物間的互動，和人類對它的種種有意或無意的改造。我們需要了解我們對世界的影響，我們的舉措對我們周遭社會和自然環境的影響，對自己關心的事物和人的影響。譬如一項意在促進就業的公共政策實施了，它是否真起到了預期的作用？我們不能僅僅比較政策實施前後的失業率，因為可能市場本身正開始一個上升期，即使沒有這項政策，就業率也會升高；反過來說，即使政策實施後的失業率比之前更高，我們也不能斷然說政策失敗了，因為可能沒有這個政策失業率會更高。
唯一能夠幫助我們稍微準確點回答這個問題的，隻有靠電腦建立一個‘反實際’，實際是一個社會在實施這項政策，而電腦虛擬出一個反實際 - 完全一樣的社會，唯一不同的是沒有這項政策在實施，就像兩個並行世界，一虛一實，除了這項政策的有無，其餘完全一樣，兩者從同一起跑線上同時起跑，惟其如此，我們才能肯定回答這項政策究竟有無作用，有多大作用。
但並行世界是不可能實現的，現實世界裏我們能依靠的大概隻有兩樣東西，統計和控製對照樣本，我們或可以收集大量的曆史數據，盡量包括各種與就業率有關的獨立變量，然後建立就業率和這些變量互動的電腦模型，當政策實施後，繼續采集這些獨立變量的數據輸入模型，然後比較模擬出的失業率和現實失業率。更進一步，我們或可以把這個社會分成盡量相同的兩半，一半實施政策，另一半不，就如醫學或藥物開發的幹預組和對照組間的雙盲實驗。問題是我們不可能保證模型已經窮盡了所有可能變量並且這些變量是真真獨立的（更不可能采集所有變量的數據就不去說了- 比較起來隻是個技術問題），也不可能保證控製對照樣本和幹預樣本間每個體絕對相同（也不用去說社會規模的對照實驗會遭到社會道德的嚴厲質疑而行不通）。
在日常生活裏，我們經常會碰到要判斷事物間因果影響的時刻，但我們鮮少會去建立並運行一個反實際counterfactual 電腦模型，我們用得更多的是直覺和經驗，在特定的領域裏，專家的直覺和經驗往往比電腦模型更管用，美聯儲主席和他的顧問們麵對經濟狀況的變化，雖然會參考一下經濟模 運算結果，但更主動的會按自己專業知識和經驗做出對策。這就是我們的世界，我們處在巨大的不可知中，但依然得對不可知做出判斷和反應，億萬人的隨機應變綜合成了社會的既定走向，就像無數量子的多態不確定性聚合成了物質的確定狀態，然而看回140億年前大爆炸那一瞬間，今天世界的萬象，可知和不可知，都隻不過因為那當口上帝的心念稍微抖動了一下。
