本章的主题之一是人们如何利用常识处理之前未曾经历过的全新的情况。但纳西姆·塔勒布认为大多数人，尤其是投资者非常不善于处理这些“黑天鹅”（见The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable）。这里并不矛盾，常识就是处理新出现的情况，但投资者的任务更为棘手，需要分析评估所有可能发生的情况。在决定购买某只股票前，投资者必须考虑到所有可能导致股票下跌的因素。塔勒布认为，人们并不善于把握黑天鹅。例如，在文中提到的英国国家语料库中，有些词语出现的概率只有千万分之一，似乎可以忽略不计，但实际上这种词语非常多，如果忽略就会出大问题。英国国家语料库的信息可以在网上查到（见https://www.natcorp.ox.ac.uk/）。厄尼·戴维斯（Ernie Davis）对该语料库中大量存在的罕见词进行了观察，更多细节可以参考他的教材Linear Algebra and Probability for Computer Science Applications的第274页。
20世纪70年代，人工智能研究重点专注于技术和专业技能。主要想法是与专家进行访谈对话，利用条件规则复制他们在专业领域的知识，构建所谓专家系统，参见Introduction to Expert Systems和Building Expert Systems的例子。论文Skill in chess和The expert mind提到了国际象棋专家。休伯特·德雷福斯和图尔特·德雷福斯（Stuart Dreyfus）共同完成了国际象棋专家在下国际象棋的同时，还要进行复杂运算这一实验（参见Mind Over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer）。他们是如是说：
我们最近做了个实验，要求国际象棋大师胡利奥·卡普兰（Julio Kaplan）与另外一位水平稍差但也是大师级的棋手下5秒一步的国际象棋，同时卡普兰还要以每秒一个数字的速度将听到的数字加在一起。即使分析思维完全被数字所占据，卡普兰依然能够棋高一着，多次击败对手。
What Computers Still Can’t Do: A Critique of Artificial Reason一书介绍了他们对人工智能、专家系统的看法，还从哲学角度对专家和新手进行了观察分析。