dives）、基里巴斯（Kiribati）等国就面临着这样的问题，虽然无关侵略，也不涉及政治原因，但是这些国家很担忧自己国家的未来状态。国家的实体存在性可能会发生变化，这一类问题我们还从没遇到过。
从这些例子中我们似乎可以看出，新的知识越来越多，传播得越来越快，而且它们引发了一些改变，而我们甚至还没有意识到这些改变属于中央事实。
另一方面，我们似乎也可以看出事实的变化速度正在放缓。虽然摩尔定律顺风顺水地持续了几十年，而且它一直在广纳历代的技术，但是，仍有很多人觉得8再过个几十年，它就不成立了。在不久的将来，我们将开始遭遇物理极限，比如说，原子的大小最终将限制电路板所能集成的电路数。
同样的限制也会出现在交通运输上。我们已经拥有了一系列惊人的技术，它们使运输速度越来越快，但是，指数增长的步伐似乎不会永远持续下去。虽然去月球午休听起来很奇妙，但是这样的事情确实不太可能发生。
这并不意味着技术变革不再遵循数学规律。从长期来看，它们很可能会遵循逻辑曲线，越来越靠近极限，最终步伐放缓下来。只是我们现在还处在曲线上瞬息万变的中间部分，所以很难看到最终放缓的景象。应该说我们人类太悲观，太容易低估自己持续创新的能力。单个技术可能会达到极限，但是这时往往又会出现一项新的技术，它基于已有的限制继续创新，以至于我们身边的变化可能在未来很长一段时间都不会放缓。
但是科学知识会怎么样呢？虽然我们离科学的尽头还太远，如果把我们未知的事情加起来，一定多得吓人，但是很可能我们身处的是不断变化的知识的逻辑曲线，而不是指数增长曲线。我这么认为的其中一个原因很简单：人口统计数据。人口似乎不太可能再猛增了。一个国家一旦实现了工业化，那它的人口出生率就会随之下降9。因此，随着全球技术的整体进步，人口在未来的几十年甚至几百年里都不会再骤增了。再结合能源限制来看，我们的需求是无底洞，但能源肯定不是无限的，知识的指数增长趋势不能永远持续下去。但是话说回来，随着计算能力的进步，计算机辅助的科学发现不会让放缓的趋势很快到来。
尽管如此，事实的变化和增长还是有规律可循的：虽然速度放缓，但是事实将继续增长，继续被推翻，而且在很长的一段时间里，我们的知识肯定还是会继续呈指数增长趋势。
但是就算任何事物都会继续快速增长，我们对这种变化的认识以及适应力却有可能受到一定的限制。
18世纪，卡尔·林奈提出了生物的分类法，他把生物分为三个界10，动物、植物和矿物，又进一步分为纲、目、属、种。当今，生物学家把生物分为五个界：介于界和纲之间的叫作门；在目和属之间的第三高的层次叫作科。由于我们知道的物种数量从数千增加到了数百万，我们的分类系统也要有所改变。
同样，疾病的类目也在迅速增长。1893年，第一版《国际死亡原因名单》（International List of Causes of Death）涵盖了大约150种疾病11。2012年，我们正在对第10版12《国际死亡原因及相关的健康问题统计分类》（International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems）进行修订（简称为ICD-10）。它发行于1990年，涵盖了12 420种疾病，这一数字是前一版本ICD-9的近两倍，而这两个版本的发行时间前后相差也不过十几年。事实激增，所以我们对知识的管理和认识也必须跟着愈发精细复杂的分类系统一同成长。
一方面，我们的智力随着复杂性的增强而增强，无论这种复杂性是疾病分类领域的，还是生物分类领域的，或是许许多多我们在使用的其他分类系统的——这些分类系统非常之多（例如，职业类型，互联网域名）。多看需要动脑的电视节目、多玩需要动脑的电子游戏13会让我们的批判性思考能力增强，同样地，更多的事实和愈加复杂的分类系统也会让我们变聪明。
然而，似乎我们人类的认知范围有限，因此在日常生活中我们也会力有不逮。
我们的大脑只有这么大。似乎是大脑的大小在决定我们能维系多少社会关系，能和多少人经常交往并把他们记在心里。这被称为邓巴数字（Dunbar number），得名于它的提出者罗宾·邓巴（Robin Dunbar），他研究了各种灵长类动物大脑的大小。意思是说，一个人能够拥有且有效经营的社会关系数介于150~200人之间。一个军队的士兵数14（不管是古罗马的军队还是现代的军队）与此差不多，它和小村落里的村民数也相当。让人意外的是，尽管先进的科技推动了社会关系领域的变革，但是我们Facebook上的平均好友数量仍然符合邓巴数字，2011年是190人15。