Notre système cognitif est conçu pour détecter les écarts plutôt que pour confirmer les modèles. Le signal d'erreur s'active instantanément dès qu'un résultat diffère de l'attente, libérant des neuromodulateurs qui renforcent l'apprentissage bien plus qu'une confirmation réussie. Vérifier une hypothèse correcte ne produit presque aucune trace mémorielle, tandis qu'un faux pas grave durablement la tâche dans l'hippocampe. En pratique, les algorithmes d'intelligence artificielle imitent désormais ce principe : ils progressent plus vite lorsqu'on leur montre des échecs variés que lorsqu'on les entraîne sur des exemples parfaits. La surprise devient donc le carburant principal de l'évolution cognitive.