在这一理念的背后，暗含着一个前提，那就是“未来是历史的重现”。奈特和塔勒布认为通过这一预测方法取得成功的模式非常有限，对于人类而言，越是重要的事情，通过统计和概率预测的准确率就越低。
尤其是针对当代经常使用的统计推理，塔勒布的批评更为直接而尖锐。他断言以正态分布为基础的现代统计学的概率论方法是没有任何意义和作用的。这是因为使用正态分布的推理，将那些极为罕见的现象视为“不会发生的事件”，并直接忽略不计。也就是说，其完全否定了黑天鹅事件的存在。
只有同时具备“稳定性”和“重现性”时，才能确定概率和统计推理是合理的。比如，你想确定明天是否会发生某件事，就对过去1000天的历史数据进行汇总分析，统计发生和未发生这种事的天数。结果发现，1000天中有20天发生了这种事。因此，你可以推测“明天发生某件事的概率”为2%（20÷1000）。
这个原理成立的前提是建立在“此前1000天发生的现象今后仍会重复发生”的基础上的。虽说在今后的1000天中有20天左右会发生同样的事件，但是未必会按照之前的顺序发生。因此，你根本就无法断定明天是不是发生这一事件的日子。这种情况在明天之后的任意一天中都是相同的，有鉴于此，你推测发生这一事件的可能性为20‰，也就是2%。
在第六章中，我们曾经简单接触过归纳法的概念。“由于过去是这样的，因此未来也会是这样的”的推理方法就属于归纳法。概率和统计都是典型的归纳型推理方法。
塔勒布认为这种归纳法是毫无理论依据的。他通过下述经典的例子证明了这一观点。这个实例是塔勒布参考哲学家拉塞尔使用过的例子进行重新阐释的。
有一只每天都有人喂食的火鸡。每当得到食物后，火鸡就会觉得人类当中也有许多善良可亲的人特意给它喂食，并将这种习惯当作日常生活中普遍存在的一般法则，深信不疑。之所以会出现这种情况，完全是因为火鸡坚信人们给它喂食是“为它的最大利益着想”。但是，在感恩节前一天的下午，一件意想不到的事情将要降临在火鸡身上，从而彻底颠覆它的信念。
塔勒布通过辛辣的讽刺，说明了统计学中的归纳推理与这只火鸡的推理之间并没有什么本质的区别。真正颠覆这只火鸡信念的正是“惊奇”。
用“公式”表示“惊奇”的尝试
奈特和塔勒布通过我们日常生活中经常遇到的事例，说明了“惊奇”在不确定条件下决策过程中的重要作用，确实具有极强的说服力。但是，他们的理论和观点全都建立在语言论述的基础上，只不过是感性的经验总结。为了在具体决策过程中运用这些理论解决问题，需要明确的公式。
最先提出关于惊奇的可行性公式的是英国经济学家沙克尔。1949年，沙克尔在自己的著作《经济学中的期望》中，以函数的形式引入了潜在惊奇（potentialsurprise）这一概念，拉开了通过“惊奇”公式辅助人们决策的帷幕。
沙克尔是深受凯恩斯影响的后凯恩斯主义[7]经济学家。凯恩斯非常重视不确定条件下的决策，将其视为推动经济发展的基础。对此，沙尔克全盘继承，并通过各种方式进一步阐述了其重要性。
与奈特和塔勒布相同，沙克尔也抱着怀疑精神，质疑传统的概率理论。他提出“像反复多次投掷硬币那样，从统计学的角度可以计算出确切的行为结果的情形，是不存在不确定性的”。这种现象可以通过数学期望值来理解，因此并非“真正的不确定性”。真正需要给予注意的是那些尝试行为本身会永久破坏其存在环境的情形。沙克尔将这种情形称为“不可分割的非连续性”。在这种情况下，应该思考的并不是“长期会发生什么”，而是“下一次会发生什么”。
