Efekt motýlího křídla bývá obvykle chápán jako příčina, „proč něco nejde“. Nemůžeme předpovědět budoucnost systému, protože neznáme úplně přesně jeho počáteční podmínky a systém je k počátečním podmínkám extrémně citlivý atd. atd.
Jenže na motýlí křídla se lze dívat i úplně opačně. Když Edward Lorenz vykládal svému okolí o svých prvních modelech, které ukazovaly vývoj počasí, jeho kolegové namítali: nejde o nemožnost předpovědi, ale naopak o možnost cíleného ovlivňování počasí.
Takový pohled má svoji logiku. Nemáme dost energie, abychom najednou přetočili foukání všech větrů na Zeměkouli. Fungují-li motýlí křídla, pak by ale mohlo stačit hrábnout do systému jenom maličko, a on by se už do de facto „opačného“ nebo „výrazně odlišného“ stavu přeskládal zcela sám. Samozřejmě, že takovéhle drobné zásahy, které by měly dalekosáhlé důsledky, jsou zvlášť lákavé třeba v rámci ekonomické politiky…
Pokud se jedná o „standardní“ chaotický systém, pak nám tenhle přístup příliš nepomůže. Nevíme, jak na základě (nepřesně změřených) vstupních podmínek předpovědět budoucnost systému, a tudíž už vůbec nemůžeme odhadnout, co se systémem udělá náš zásah. Dokonce i když víme, že jsme třeba počasí změnili, nevíme, zda k lepšímu nebo horšímu – netušíme, jaké by bylo bez našeho zásahu, namítal Lorenz.
Nicméně si lze snadno představit řadu systémů, kdy motýlí křídla skutečně hrají ve prospěch ovlivňování – máme-li třeba důvod předpokládat, že systém se nachází někde na hraně a jeho posunutí jedním směrem ho pravděpodobně posune blíže žádoucímu scénáři než naopak.
Zdroj: John Gleick: Chaos, Ando Publishing, Brno, 1996 a další
