作者在本节继续讲述面对复杂系统时，我们为何会力不从心，主要还是因为我们的大脑无法适应非线性变化的互联系统，在非线性变化中，一个小变化在流经一个大型互联系统时，会导致系统以不成比例的方式发生变化，以致大脑无法很好地做出应对。
递归也潜藏在语言结构中。换句话说，语言具有递归能力。事实上，语言在理论上是无限递归的。你可以说“他说狗是棕色的”，也可以说“她认为他说狗是棕色的”。你在第二句话中嵌入了第一句话。更大胆一些，你甚至可以说“我记得她认为他说狗是棕色的”。基于不同的句型结构，在一个句子中嵌入另一个句子的现象，可以出现在句首、句中或句末，而且还可以一遍又一遍地嵌入。（这种嵌套多几层的话，普通人可能就很难一次看懂了）
递归，使语言变得无限丰富。举个例子，假设有一个规模相对较小的语言系统，它仅包含1 000个动词、10 000个名词，以及这样一个规则：将单词组成句子的唯一方式是“名词＋动词＋名词”。这种语言看似简单，但应用功能却极其强大。你可以造出10 000×1 000×10 000个句子，也就是1 000亿个句子。就算你以每10秒钟说一句话的速度，时刻不停地说，也需要3万多年才能说完所有句子。更重要的是，上述事例中的语言系统，其实是一种体量很小的语言系统。如果你面对的是一种单词量更大、句型结构更复杂的语言，想要将所有句子都说一遍，所需要的时间会十分漫长，漫长到需要地质时间来描述。（数量级确实恐怖）
有些计算机程序甚至直接内置了语法结构，因而能够创建出层级相当庞杂的句子。不过，它们无法让这种复杂的句子变得合理，只能让它们看上去像是人写的，并且风格与某些作家相似。以“康德发生器”为例，它可以造出这样的句子：“由于对现象的知识是先验的，因此，如我所知，对读者来说，就必然性和事物本身而言，应该非常小心地观察，人类理性的规律，可以像我们的判断一样对待。”人类作为生物，比小小的计算机程序复杂得多，但是在拆解问题，并确定其合理性方面，却无法像计算机程序那样信手拈来。（计算机适合拆解问题，设计者真是帮了人类的大忙呀）
当然，除了在面对递归以及其他某些语法技巧时，我们会显得无力之外，人类认知能力的局限性还体现在其他诸多方面。事实证明，许多机器能够轻松完成的任务，人类却无法胜任，这种情况几乎成就了整个家庭手工业。因此，我们无须再讨论“视觉幻象”这类感性挑战了，不如来看看有关心理能力极限的实例。例如，你有没有想过，你能瞬间记住的数字有多长？对于大多数人来说，只能记住7个数字左右，也就是说，你很难记住比电话号码更长的数字，而且这里所说的电话号码是不包含区号的。
在与计算机的其他“较量”中，人类的“成绩”也很可悲。将一个信息小片段传输到大脑的长期记忆区大约需要8秒钟，但是在同样的时间，甚至更短的时间里，我们可以将整本《战争与和平》下载到笔记本电脑中。人类在处理多重任务时的效率极差，远远比不上最低配置的计算机。我们的神经元回路比计算机电路要慢100多万倍。另外，据估计，大脑的长期记忆容量甚至还比不上20世纪80年代初出厂的一台老式苹果机（这些方面，人类确实不行，主要是机器出现之后，咱们才发现原来如此呀）。
人类的大脑最终能不能克服其局限性呢？通过对人类认知的研究，我们得到的答案并不如意。就像可以加快计算机转速，让计算机超频运行一样，我们偶尔也可以利用药物来“提神醒脑”。但是研究表明，大脑在“超频”时也会权衡利弊，做出取舍。正如超频运行的计算机可能会发热一样，超极限运转的大脑也会受到伤害。从现有的证据来看，人类的大脑在进化过程中已经微妙地实现了优化，所以随意“超频”可能会致使它出现严重的问题。（用脑过度也会头痛呀，哈哈哈）
苹果公司创始人之一斯蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）堪称技术研发领域的拉马努金。他不仅完成了对第一台苹果电脑的编程，还负责了第二代苹果电脑的开发。正如程序员兼小说家维克拉姆·钱德拉（Vikram Chandra）所说：“这台计算机的每一个组成部分、每一个字节都是沃兹尼亚克一手打造的，而且人们尚未发现任何错误……沃兹尼亚克一人包办了所有的硬件和软件，还在计算机代码中创建了一种编程语言。他本人就是硬核。”言下之意，沃兹尼亚克对技术的理解无人能及。（苹果联合创始人确实是天才级别的硬件软件大师，可惜坠机后受伤了，自此力不从心呀）
事实上，在现实生活中，我们也能观察到大脑的认知极限以及这种极限的扩展方式。伦敦的出租车驾驶员对道路知识的获取和运用，便是一个很好的例子。“知识”是一个奇妙的术语，这里所说的知识是指伦敦地区道路系统的所有细节：25 000条道路及其相互之间的连接点，以及公共汽车站、地标性建筑、雕像、餐馆、酒店……为了将乘客准确高效地送达目的地，出租车驾驶员必须掌握全部细节。积累这方面的知识，成为一名出色的出租车驾驶员，可能需要长达数年的强化记忆和积极的实践。最终，这些出租车驾驶员的大脑出现了明显的变化：对空间记忆至关重要的海马后部脑区增大了。（长期积累确实可以适当弥补我们大脑的不足，这个有点像进化论呀）
然而，尽管存在这样一些“异常点”，尽管这些特例给我们留下了非常深刻的印象，但是人类大脑的认知能力终归还是有限度的。拉马努金也会犯错，沃兹尼亚克肯定也有无法突破的认知极限，譬如递归问题。而伦敦的那些出租车驾驶员，显然也不可能把全世界的道路信息都存在脑子里。（能力总有边界，天才也不例外）
如前所述，我们的记忆能力以及在记忆中进行检索的能力，都是有限的，能瞬间识别的事物数量也少之又少。除此之外，我们还很难理解系统内部各种互联的具体含义。具体来说，在面对非线性变化时，我们会不知所措。当某个事物以线性方式发生变化，即一个较小的变化产生一个较小的差异、一个较大的变化产生一个较大的差异时，我们所需要做的主要是以线性形式进行外推。在这样做的时候，大脑几乎不会遇到什么困难，因为线性系统的输入与输出是成正比的。但是，在非线性变化中，一个小变化在流经一个大型互联系统时，会导致系统以不成比例的方式发生变化，以致大脑无法很好地做出应对。（人类大脑擅长单核运算，不擅长多核多线程运算呀）
在非线性系统中，行为会受到反馈和输入放大率调制的影响（或者也可能相反：一个很大的变化只能带来一个极小的影响），这令大脑很难将输入与输出关联起来。在这种情况下，我们无法继续以线性形式进行外推。所有变量之间的互动形成了错综复杂的不规则曲线，让我们的大脑一筹莫展。（蒙圈状态就是这样来的呀）正是因为大脑本身具有这样的缺陷，所以我们很难把握复杂系统，包括我们自己所构建的复杂系统。
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