在过去近50年的时间里，认知心理学与理论经济学所走的路完全不同。当经济学家拥抱简单化的实用概念“理性人”时，心理学家构建了一个人类如何处理信息的复杂框架。随着20世纪80年代认知心理学、社会学以及相关领域的长足发展，心理学家越来越关注是什么原因导致了人类大脑和以机器为基础的电脑逻辑之问的区别。
虽然看上去电脑开始有能力模拟人脑认知的某些方面，但实际上还没有一个电脑系统可以与人脑相匹敌。然而，正如我们所知，人类的思维过程不同于毫无逻辑漏洞的电脑，所以心理学家调查了专家所拥有的知识的局限性以及处理信息时的局限性。他们找到了专家会失败的潜意识原因，以及为什么我们这些非专家的表现也不佳的原因。
大量研究清晰地表明，专家的失败远高于投资者的想象。这是人类信息处理能力的基本问题。目前的研究显示，我们的大脑是一个串行或循序的数据处理器，只能依照线性的方式处理信息。也就是说，我们可以通过逻辑上的顺序从一点移动到另一点。在建造轮船或太空飞船时，我们有确定的步骤。每一步，不论在技术上多复杂，都会为下一步打下基础，直到整个工程完成。
但那些被证明对于专业人员来说很困难的问题又不一样;不同于线形思维，在这里需要构成性推理(或互动推理)。在一个构成性推理的问题中，决策者对信息的解构会因为他对其他因素的评估而改变。可以用证券分析师作为例子说明:当两家公司的收益曲线一致，公司的增长率会因为行业的未来、收入增长、利润空间、资本回报率，以及其他我们之前已经列举的主要分析标准等而显示出明显的不同。分析师的评估同样会因为经济形势、利率水平以及公司所处的竞争环境而有所改变。因此，为了获得恰当的评估，分析师必须适应构成性推理;他们必须整合、测量不同的因素，当一个因素改变的时候，他们必须重新评估。
这就像玩杂技，每个因素都是一个气球，在不断增加难度。投资专家有能力处理他们的投资方法所需要的那些复杂分析吗?我们已经看到这项任务的困难程度，以及很多人无意钻识地从指定的理性分析方法转向经验性的推理。
