Тогда как в обычной системе, подобной солнечной системе, вычисления надолго опережают действие, в хаотической системе требуется обрабатывать все больше и больше информации, чтобы поддерживать тот же уровень точности, а вычисления едва поспевают за действительными событиями. Другими словами, полностью теряется предсказательная сила. Вывод состоит в том, что система — наилучший компьютер для самой себя, сказал Орлов, которого интересуют игрушки. Джозеф Форд предпочитает думать о различиях между обычными и хаотическими системами в плане обработки информации. Он отмечает, что если мы посмотрим на начальные условия как на «исходные данные» для компьютерной симуляции будущего поведения, то в обычной системе за усилия мы будем вознаграждены тем, что эта исходная информация преобразуется в очень большой объем данных на выходе, которые выражаются в виде поведения, предсказуемого с разумной точностью на внушительный срок вперед. Но для хаотической системы симуляция бесцельна, поскольку в итоге мы получаем столько же данных, сколько вложили в начале. Все больший и больший вычислительный ресурс требуется для того, чтобы сообщить нам все меньше и меньше. Другими словами, мы ничего не предсказываем, а лишь описываем систему с определенной ограниченной степенью точности, по мере того как она развивается в реальном времени. Если прибегнуть к аналогии Форда, то при расчете хаотического движения наши компьютеры низводятся до уровня устройств ксерокопирования. Мы не можем определить хаотическую траекторию, если ранее мы не ознакомились с ней.
Для более подробного описания представьте, что компьютер определенного размера тратит час на расчет хаотической орбиты некоей движущейся частицы с определенной степенью точности на одну минуту вперед. Тогда для расчета с той же степенью точности на две минуты вперед, возможно, потребуется в десять раз больше исходных данных и десять часов вычислений. Для трех минут тогда понадобится в 100 раз больше данных, а вычисления займут 100 часов; для четырех минут будет нужно 1000 часов и так далее.