С одной стороны у нас есть целый набор математических методов прогнозирования. С другой мы говорим только о вероятностях тех или иных событий. При том, что часть событий будет выпадать из рассмотрения или потому что слишком маловероятны (но они вдруг почему то наступают) или потому что предсказать такое событие или сочетание факторов никто не мог.
Да, спорить не буду, что такие популярные сейчас подходы как нейросети и большие данные, несколько могут изменить представление о возможностях прогнозирования, но в сущности (мое личное мнение) это один из подходов экстраполяции прошлого опыта на будущее. То есть нейросети, или иные алгоритмы (программы или аппаратные реализации), учатся на основании больших данных, то есть гигантских наборов информации - различных событий, значений и прочего - и делают прогноз. Или производят ту или иную классификацию. И делают как бы выводы. Но это все часть прошлого, и экстраполяция этого прошлого на будущее. Не спорю, что с точки зрения специалистов это сильное упрощение, но если по сути, то думаю я не далеко ушел от истины.
Исходя из этих положений могу предположить, что само по себе прогнозирование не возможно, возможен только тот или иной набор предположений и вероятностей о том как поведет себя реальность.
Для полноценного прогноза необходимо описывать все вселенную, что либо в принципе не реально, либо пока не изобрели таких мощностей. Хотя если взять идеи о квантовых компьютерах, то чисто гипотетически можно начать приближаться к прогнозам. Но, наверное, это пока только теория.