不确定性也进入了另一种意识。尽管信息通常是被定义为降低(reducing）不确定性，但其实它也依赖于不确定性。例如，假如说，《万有引力之虹》(Gravity'sRainbow)是我阅读推荐名单上唯一的一本书，我所选择它的可能性就是百分之百。那么我如果再发一封电子邮件给我的学生，告诉他们本周的阅读任务是《万有引力之虹》，他们就不会了解任何他们还不知道的东西，这其中也不存在任何有意义的信息交流。唯一的可能使他们感到意外的情况是我发给他们的是一段无意义的乱码。(要知道信息在技术层面上与意义无关，一条消息是否有意义和它包含了多少信息量也并无关联）这些凭直觉感知的知识可以通过信息的数学理论来证实。[15]对于单条的消息，随着事件发生的概率减少，其传达的信息越多。也就说，一件事越不可能发生，那么对于它的说明就包含越多的信息量。这种特性通常可以被称为“意外性”。如果说我的阅读任务中九次都是关于《万有引力之虹》的，而有一次是关于《葡萄园》（Vineland）的，那么当我发邮件告诉我的学生们某次任务是关于《葡萄园》的时候他们所获取的信息明显比我告诉他们阅读任务是关于《万有引力之虹》的时候要多。事件越可能发生，越被当作理所当然而无需说明。然而很多时候，电子工程师们关心的并不是单条的信息，而是指定发信源所能产生的所有信息。因而他们并不是那么想要知道从某个源产生的意外性，而是关注普遍的平均状况。这种平均值的意义在当各个符号可能出现在任意位置的时候达到最大一也就是当没有既定模式，随机性达到极端的时候。由此沃伦·韦弗（WarrenWeaver）在他对于申农的信息理论的阐释中提出，信息应该这样来理解：既依赖可预测性，又依赖不可预测性；既取决于模式，又取决于随机。[16]
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我们何以成为后人类：文学、信息科学和控制论中的虚拟身体