在過去近50年的時間裏，認知心理學與理論經濟學所走的路完全不同。當經濟學家擁抱簡單化的實用概念“理性人”時，心理學家構建了一個人類如何處理信息的複雜框架。隨着20世紀80年代認知心理學、社會學以及相關領域的長足發展，心理學家越來越關注是什麼原因導致了人類大腦和以機器爲基礎的電腦邏輯之問的區別。
雖然看上去電腦開始有能力模擬人腦認知的某些方面，但實際上還沒有一個電腦系統可以與人腦相匹敵。然而，正如我們所知，人類的思維過程不同於毫無邏輯漏洞的電腦，所以心理學家調查了專家所擁有的知識的侷限性以及處理信息時的侷限性。他們找到了專家會失敗的潛意識原因，以及爲什麼我們這些非專家的表現也不佳的原因。
大量研究清晰地表明，專家的失敗遠高於投資者的想象。這是人類信息處理能力的基本問題。目前的研究顯示，我們的大腦是一個串行或循序的數據處理器，只能依照線性的方式處理信息。也就是說，我們可以通過邏輯上的順序從一點移動到另一點。在建造輪船或太空飛船時，我們有確定的步驟。每一步，不論在技術上多複雜，都會爲下一步打下基礎，直到整個工程完成。
但那些被證明對於專業人員來說很困難的問題又不一樣;不同於線形思維，在這裏需要構成性推理(或互動推理)。在一個構成性推理的問題中，決策者對信息的解構會因爲他對其他因素的評估而改變。可以用證券分析師作爲例子說明:當兩家公司的收益曲線一致，公司的增長率會因爲行業的未來、收入增長、利潤空間、資本回報率，以及其他我們之前已經列舉的主要分析標準等而顯示出明顯的不同。分析師的評估同樣會因爲經濟形勢、利率水平以及公司所處的競爭環境而有所改變。因此，爲了獲得恰當的評估，分析師必須適應構成性推理;他們必須整合、測量不同的因素，當一個因素改變的時候，他們必須重新評估。
這就像玩雜技，每個因素都是一個氣球，在不斷增加難度。投資專家有能力處理他們的投資方法所需要的那些複雜分析嗎?我們已經看到這項任務的困難程度，以及很多人無意鑽識地從指定的理性分析方法轉向經驗性的推理。
