尽管进化论总是被说成“最适者生存”，但其机制表述为“更适者生存”才比较确切。根据特定环境的需要和生存要求来定义比较优势。人类之所以能成功地完成这些“生存任务”，并非因为我们拥有异常敏锐的感觉，也并非因为我们拥有格外强壮的体魄。事实上，今天的人类之所以能主宰地球，恰恰是因为我们拥有一种独特的技能——能够做出好的决策。总而言之，人类拥有一种特殊的能力，能为实现特定的目标而选择合适的途径。
研究最重要的发现是：不同个体在不同决策情境下的思考方式是相同的。我们有一些共同的认知技能，它导致我们表现出一些相似的决策习惯。我们的决策能力并不是经过一些进化上的设计而简单地被“安入”体内的。事实上，如何做出明智的选择是一种需要学习的技能。和其他所有技能一样，决策技能也会随着经验的丰富而改善。这一过程和学习游泳的过程非常相似。所以，人们可通过消除不利的错误来矫正普通技能，使其能有效地应对情境。
什么是思维？简而言之，它是针对那些并不存在于即时环境中的事物所创造出的心理表征。再如，知道了某只股票的股价下跌，这不是思维，但猜想股价下跌的理由并决定抛掉该股就是思维。我们能将思维过程简化成两种基本类型：自动的（automatic）和控制性的（controlled）。这两个词本身就暗含了两种思维的区别。某个想法激起了另一个想法或记忆，这也是单纯联结。控制性思维是一种“如果……那么……”的思维。控制性思维还包括视觉想象、创造和情境创设。
人们开车时的思维就是自动思维的一种原型。我们“开着汽车”到达预期位置，但意识不到此时我们正在转动方向盘，从而使汽车按自己的要求前行。只有当我们学车时才会意识到这些思维过程的存在。确切地说，只有我们不再意识到它们时我们才算真正学会开车。当自动思维发生在有点不同寻常的非现世区域时，我们就称之为直觉。
与此相反，科学推理是控制性思维的一种原型。为解释某一现象，人们会产生一些想法，尽管这些初始想法的产生可能是直觉性的，但是，要验证它们必须经过严谨的调查，包括考虑这一现象的其他解释。有时候，如果不仔细研究思维过程的话，我们并不清楚它在多大程度上是自动的而不是控制性的。其实，任何一项伟大的智力成果都是自动思维和控制性思维的结合体，但这使我们更难确定思维在多大程度上是自动的。
一个基本观点是：在判断和选择时，人们常常使用自动思维。某些心理学规则（例如启发式）能用于描述这些自动的思维过程。相比控制性思维，如果我们在决策时采用自动思维的话，可能会做出一些比较差的判断和选择。但这也并不意味着有意识的控制性思维永远是完美的，或者总优于直觉性思维。
认知理论的另一部分主要描述基本的信息加工过程，人们依靠这一过程来存储、比较表征，并将其转换成富有成效的思维。因此，我们对认知科学的第一认识是：我们能将判断、决策这些智力成果视为其具有计算机特征，它能被分解成符号表征和对符号表征的操作。另外，我们要强调的是，在这个意义上，自动思维和控制性思维都能被概括成计算模型。
在这个多模块模型中，包含输入和输出模块，前者对来自各感觉系统的信息进行编码。工作记忆是系统的中心枢纽，系统中另一个重要部分是长时记忆，它包含各种信息，包括用于思考和决策的程序。在解释判断和决策现象时，记忆存储的两个特性起到关键作用。第一，工作记忆的有限容量可用于解释非最优选择和非理性行为。
对于偏离最优行为的主要解释是：由于工作记忆对人们能使用的信息数量有限制，因此，我们没有计算最佳解决方法的能力。第二，我们经常参考曾经学习过并存储在长时记忆中的许多事实和程序。因此，国际象棋特级大师和初学者的差别在于他们大脑中存储的曾下过的棋局和各种妙招的知识有天壤之别，初学者和特级大师的工作记忆容量相似，因为在面对随机摆放在棋盘上的棋子时，两类棋手能记住的棋子数相当。实际上，特级大师所拥有而初学者欠缺的，其实是长时记忆中所存储的有关国际象棋的知识。
理性（rationality）具有狭义的技术性定义，我们并不能将其作为标准来判断决策是好还是坏。一个理性的选择需要满足四个标准：
1.基于决策者目前的资产。资产不仅指金钱，还应包括生理状态、心理能力、社会关系和感觉。
2.基于选择的可能结果。
3.当选择结果不确定时，可用概率论的基本原理去评价结果的可能性。
4.在与每一个选择的可能结果相联系的概率、价值和满意度约束之下，理性的选择应具有适应性。
难道我们不是按上述标准来做决策吗？当然不是！决策时，我们不仅会受当前状态的影响，而且还会受习惯性状态的影响，而这显然违反了前两条标准。过去的事情已经过去，且不可改变，但我们对未来的决策常常会不理性地受其影响。
实际上，存在一些常用的决策程序，它们与理性标准并没有直接关联，这些程序包括：
1.习惯，人们习惯选择之前选过的选项；
2.一致性，选（你认为的）大多数人会选的选项，或模仿自己所钦佩的人所做的选择总体而言，模仿成功人物是具有适应性意义的，但也并不总是如此。
3.基于（你理解的）宗教原则或文化背景进行选择。
理性的四条标准有其哲学根源。如果违反了任何一条标准，那么决策者就会得到矛盾的结论，尽管这些结论基于相同的偏好和知识。具体而言，如果人们违反了这些标准，那么他可能发现某一行为既是可取的又是不可取的；或者选项A比选项B更有优势，同时，选项B也比选项A更具优势。
通过分析简单的赌博情境，我们便能较为容易地理解期望效用准则。如果一个人在面对两个赌博候选项时，偏好其中的一个，但却愿意为另一个下更多赌注的话，他也违背了期望效用理论。期望效用理论的前提是我们先前所说的理性的四条标准。因此，违背期望效用理论的决策也同样违背了好决策的标准，而这些标准非常简单、十分基本，也很有道理，人们在做重要的决策时都愿意遵循这些标准。决策理论没有说明决策者应该满足哪些欲望，也就是说没有说明各种结果的效用应该是什么，但它暗示了一些选择和其他偏好之间有很强的关联。
一生的适应性学习经历也会塑造我们的决策习惯。那些真正意义上不具有适应性的习惯会惨遭进化和学习过程的淘汰。乐观地说，也许只有理性的决策习惯才会被完整地保留下来。只有了解人们何时能做出适应性的理性行为，我们才能真正地洞察人性。也许，最为重要的是，知道人类的行为何时背离理性模型，这才是改进基本思维技能的第一步。
何谓决策？有个非常形象的比喻：一个人驻足于岔路口，然后选择一条路线，其目的是为了达到渴望的目标，或者避免不愉快的结果。其实这就是决策。决策应该是特定情境中的一种反应，它由三部分组成：第一，有不止一个行动方案可供选择。第二，决策者对每一个行动方案所带来的结果和未来事件会形成一定的预期，预期可能会以信心程度或者概率的形式呈现。第三，与可能的结果相联系的后果可以在一个连续体上得到评估，而这一评估所依据的是当前的目标和个人的价值观。
我们会运用“决策树”这样的图解形式来描绘决策情境。这些图解的主要作用之一是对个人或公众决策情境中的一些要素进行总结，以便于将科学决策理论所涉及的一些原理加以运用，从而选择最佳行动方案。而任务和情境在决策行为的研究中是非常重要的。决策树状图有一个约定俗成的惯例：我们用一张布满选择点和结果的假想地图来表示情境，这些选择点和结果会导致相应的后果，就像道路上表示岔路口的路标以及沿路的各种事物。
决策者在对可能的结果进行判断时，往往具有一定的不确定性，对于这种不确定性程度，我们用另外一种方式——概率——来表示。通常情况下，我们所指的概率是人们对某些事情的主观信念。尽管我们用到的数字可能会被数学家理解成一种正式的概率，但是，在这里我们并没有假设这些数字体现的是一种真实的概率。实际上，心理学研究有一个很重要的发现：主观概率和数学上精确的概率并不总是保持一致。
在决策研究领域，赌博是最受欢迎的实验游戏，它能提供定义清晰、易于理解的两难决策情境，在这些情境中，我们确信参加实验的被试都希望在实际中“最大化”地赚取报酬。决策树状图提醒我们，在理解任何决策时，至关重要的第一步就是描述决策发生的情境。这一步骤看起来似乎没什么意义，但如果我们想构建一个概括性的图解的话，就必须要面对这样两个问题：情境中包含什么？哪些要排除在外？而后者比前者更难回答。
尽管这样的表现形式不一定在所有细节上都那么精确，但我们仍然可以将其视之为一个有用的模型去分析和改善我们的决策过程。决策树的表现形式体现了一种充分而前后一致的思考，然而，有趣的是，在日常生活中，人们在做这种类型的决策时通常不会这般思考，即使他们正坐在法庭的陪审团席上、他们的决定将会导致非常严肃的后果时也是如此。
从理性的角度出发，沉没成本不应该影响我们未来的决策。当我们把不可挽回的花费和当下的投资等同起来，并以此为据采取行动的时候，我们实际上是在关注沉没成本。在决策的结点上，唯一可用的选择就是你认为更有价值的选择。关注沉没成本是非理性的。在为未来做决策的时候，我们有一个过分关注既往损失和代价的习惯。即便如此，仍然有大量的证据表明，我们在许多实际的决策中把沉没成本看得太重了。
人们对某些沉没成本的关注有时候并非是非理性的，这其中可能有另外一个原因，即决策者希望自己所做的决定能够展示和维护他们的名誉，即他们是果断坚定的人，或者他们不是挥霍浪费的人。对于生存决策问题，物种需要选择适应性的甚至是最优化的解决方案，而演化和学习为这一选择过程提供了极为有效的机制。
在决策的心理学研究领域有两个基本问题一直处于主导地位：什么因素使得一个决策成为好决策？什么因素使得决策变得困难？对第一个问题，传统的回答会参考理性原则：如果一个决策能够遵循逻辑学以及概率论的规则，那么它就是一个好决策。有限的计算能力（“脑力”）、信息缺失，或者处于一个混乱且“不稳定”的环境之中。在充满竞争的“零和游戏”环境中，决策过程需要和其他敌对性的决策策略较量，这种情形下，其有多大的稳定性和“生存能力”？
第二个问题更具有心理性，有诸多智力方面的因素使得决策变得困难：备选方案的个数、糟糕的决策所带来的潜在损失，以及做出不同的选择所带来的结果的不确定性程度。情绪方面的因素就更多了：备选方案在多大程度上包含甚至威胁到了自己所看重的价值观、与选择过程相联系的情绪强度如何，或者在评估备选方案的可能后果时所唤起的情绪强度，以及时间压力或其他威胁因素的存在对决策过程顺畅性的影响。
我们的判断能力常常会受到各种系统误差的影响，其中最突出的一个就是简单的过度自信。在许多判断情境下，我们有必要向专家咨询他们会使用什么样的线索，但要让机械模型来整合线索做出判断。总体而言，线性组合模型优于人工总体判断。人们很难同时注意到刺激或者情境中两个或者更多非可比的方面，这也许能解释线性模型预测为什么会成功。人的注意力会在线索之间来回转移。没有证据能够表明专家就一定与一般人的思考方式不同（记得第1章中提到的国际象棋大师吗？大师并不具备特别的视觉或者智力技能，只是相对于新手来说，他们知道“往哪儿看”，在长时记忆中有更多的各种棋局知识，并且清楚在每一种棋局下应该如何应对）。
由此我们可以做一个更大胆的设想：不仅仅现实经验的世界是线性的，相应地，人类的判断习惯也是线性的。因此，线性模型不仅广泛用于描摹透镜模型右边的线索利用部分，也正确地表现了人类的思维图式。大脑神经网络的工作原理也告诉我们，像大脑这样的自然“机器”，它的算法也是权重加法模式，很多基础的过程都可以很好地用线性方程来描述。
关于人工判断的大量研究给我们上了重要的一课，那就是，并不是所有的结果都是可预测的；在现实世界中存在大量的“不可降低的不确定性”，即透镜模型中的左边部分。线性模型可以有效地描述判断的心理过程，同时对预测外部事件来说，也是一个虽不完美但却相当实用的统计工具。然而我们也不能否认神秘性依然存在，只不过不是在这个情境中。我们所有人无一例外都对自己的判断能力过度自信。想要做出好的判断，并且对他人公平，就必须克服不使用数字信息的坏习惯。
通常，我们对频率和概率的估计，甚至对结果是否符合期望的估计都是模糊的。在这种模糊情境下，如果有一个“锚”作为估计起点，就可以产生戏剧性效果。人们会根据这个所谓的“锚”对自己的评估进行调整，不过估计的结果却不会离“锚”太远。锚的产生可能完全是随机的。其实，人们在判断的开始阶段会将注意力聚焦在一个所谓的锚上，而最终的估计无非是对这个锚的一个不充分调整。
在人们有意识地整合信息的习惯中，锚定与调整最为常见。与之密切相关的加权平均模型被普遍认为是最能描述人们判断行为的代数模型，所介绍的透镜模型中普遍使用的统计模型的基础。坦率地讲，我们认为线性累加模型之所以能成功描述人们的判断行为，是锚定与调整这一信息整合过程在其中发挥了作用。判断过程的时间进程图表明，最常见的顺序效应就是首因效应，即人们会锚定在首先考虑的信息上，而在接收到新信息时，对先前的判断结果调整不足。
每每还会听到诸如“我忍不住这样做”和“我知道这么做是愚蠢的，你在占我的便宜，但是我确实喜欢这个（赌博游戏），虽然我知道另外一个可能更值钱”这样的评论。这些微妙但稳固的偏好反转现象证明：不同的任务下，人们会选择不同的锚（在出价任务中，人们选择赢钱的数值；在选择任务中，人们选择赢钱的概率）。此外，偏好反转现象也挑战了传统经济学理论，该理论把物品对人们的效用（个人价值）和人们愿意为它支付的价格等同起来。
然而，令人惊奇的是，我们对“锚对自己行为的影响”却视而不见。我们能够很容易地想象到，锚定效应会对“其他每个人”的行为产生影响，但是，却忘记了一个事实——我们也和其他人一样。我们做出的某些重要决策和推断常常涉及其他人喜欢什么、在想什么、要做什么。我们往往会进行一种以自我为中心的推断过程——这种过程被某些学者称之为“投射”。正如2005年诺贝尔经济学奖得主所说：“如果你足够机智冷静，那么你可以坐在摇椅上，通过不断自问自己会有哪些反应来预测人们是如何反应的。如此一来，你会得到大量免费的实验样本。”
我们人类拥有一种无与伦比的能力，可以推断隐藏物体或尚未发生事件的特征。这种“超越感官信息”的能力是知觉过程的自然扩展。有几种近乎自动化的基本认知能力可以支撑我们的这种判断才能：判断客体或事件彼此间相似性；识别出经历过的情境或见过的人；提取已辨识客体或情境的额外信息以及“洞察”事件之间因果联系。
我们认为对潜在认知判断过程的一种较好解释是，我们的长时记忆中贮存着一个装有“心理启发式”的认知工具箱。用启发式来解决问题效率较高，但并不精确——也就是说，它只对频率、概率和数量进行粗略的估计。“启发式”这个术语来自于数学和计算机科学，这些学科区分了算法和启发式。
上述认知工具是在人类毕生的经验中获得的。它们告诉我们应该在环境中选择什么样的信息，以及如何整合不同来源的信息以推断出无法直接知觉的事件特征。我们通过一次次的试错试验，通过家庭和同伴的影响，以及通过有意的传授等途径习得这些认知工具。有些认知工具是需要意识控制并且要经过深思熟虑的。（例如，决定是否在扑克牌游戏中下赌注的推理过程），而另一些却是自动化的、内隐的（例如，我们在判断一个人是否撒谎，或者决定菜里该放多少盐时所依赖的一些无意识习惯）。
每当我们碰到一个需要做出判断的情境时，我们就从认知工具箱中挑一个合适的工具来帮助我们做出恰当的判断。对于很多日常判断情境来说，我们通常使用启发式策略，因为它需要耗费的心理努力较少，并且在绝大部分情况下能够得到较好的结果。
我们拥有与生俱来的估计频率的能力。当我们经历外部事件时，知觉和记忆系统会自动记录这些事件发生的频率。对于基于记忆做出的频率估计，我们能够构建一个将客观数量对应于主观数量的心理物理函数。在客观频率较低的一端，主观频率倾向于高估。随着被评估事件客观频率的增加，主观估计误差则朝着低估方向发展。（这种先高估再低估的模式叫做回归，类似于统计回归曲线。）
我们做出的许多判断都是以记忆为基础的，即在做判断时虽然手头上没有必要的信息作为依据，但是我们可以利用过去习得并存储于长时记忆中的相关信息。这种简单的联想思维被称为可得性启发式，我们依赖于简便的检索提取来应对名目繁多的判断任务。有时我们做出的判断全部取决于在头脑中提取信息的便捷程度（或流畅程度）。
在大部分时间里，我们的绝大多数思考被无处不在的思维和联想规则掌控，因而我们会做出代表性联结，特别是在评估概率时。我们具有一种很自然的习惯，即用联想的方式来思考当下情境中凸显的事物或者第一时间从记忆中提取到的事物。要想逃离这种“被现成性所主导”并思考那些经验中并不明显的事物和关系时，意志力和训练必不可少。
如果一个故事的内部情节能构建出良好的整体框架，如果它们与我们熟悉的叙事图式比较匹配，那么这个故事就更容易使我们相信。优秀的律师知道好故事能够打赢官司。陪审团决策的核心认知过程就是故事建构，首先，陪审员会根据案件证据构建一个故事（一般情况，每个案件会构建一到两个，最多不超过三个故事）。其次，在审判末了，陪审员可以从法官的指导中了解到一些可被采取的裁决。最后，陪审员将其构建的故事与可能被采取的裁决进行最佳匹配，并依此做出决策。
通过重构他们的记忆使之与他们的预期相符合，也就是说，他们重写了个人自传式记忆，以使其与自己当前的信念相一致。从弗洛伊德开始，很多心理治疗师的一个基本认识就是，当前的痛苦源自童年的不幸经历，尤其是与父母的不良关系。但实际情况会不会是当前的痛苦以一种后见之明的方式选择和重构了童年记忆，以使其与当前痛苦状态相一致呢？
我们的心智的一个主要功能在于创建一个模型，以揭示我们当前处在什么样的情境。为了使情境模型保持最新，我们就需要不断更新关于我们在哪里以及将要发生什么的想法。当我们必须为以后做出打算时，这一过程是具有适应性的。的确，我们应该还记得决策理论的基本原则，我们不用去理会沉没成本，而只需聚焦于未来的概率和效用以做出理性选择。但是，当我们忙于这种不断调整的过程时，我们就遗失了过去，发现很难重新找回过去所思甚至所做的事情。通常来说，这倒是件好事。
很多时候，仔细思考我们重视什么，最想避免哪种错误，就能提高决策水平。于是，在很多实际情境中，我们应该更努力地思考价值，而非准确率。但决定价值是一个复杂的过程，即便只涉及一个决策者。然而，这些困难不应该成为我们更努力、更系统地思考的阻碍，我们应当从不同角度思考那些无法避免的权衡取舍。
学会区分哪些情形会促进或阻止特定的行为、哪些思维方式是有效的或无效的，这都是心理学家和其他社会科学家十分重要的成就。我们要指出的是，那些试图掌握全部情境以便准确预测或控制的人，很少能比得上另外一些人，后者会在无法减少不确定性，而这些不确定性又起决定作用的情形下寻求适度目标。一个人试图理解所有的事情，却往往会一无所知。理解了思维的非理性并非一无是处，即使我们无法准确预测非理性何时出现，也并不总能知道如何控制它。
当决策被“追求快乐”的动机驱动时，最重要的不是快乐和痛苦的体验；这个时候最重要的是我们对结果的预测以及使我们决策后感到快乐的东西。许多经过深思熟虑而做出的决策，都包含我们的一种预期，即每一种选择结果会给我们带来何种感受。任何需要从记忆或知觉分析中提取信息的认知反应都多少含有内隐的成分，当然这也包括任何判断与决策研究者所感兴趣的反应。
亚里士多德鼓励人们寻找两个极端之间的“居中之道”，即“万事都要取中庸之法”（在这里我们也可以理解为在对中庸之道的追求过程中也要讲究中庸之法）。但是为什么这个“中庸之道”如此可取呢？一个非常简单的原理：“好的事物会使人生腻，而坏的事物会逐渐升级”。
每个人都知道情绪在决策中起着非常重要的作用，但是却很难精确分辨出情绪的具体作用。其中一个主要的障碍就是对情绪没有一个统一的精确定义。但就目前的情况来说，我们认为有四个概念可能是有效的：情绪（emotions）、感觉（feelings）、心境（moods）和评价（evaluations）。我们将情绪定义为对能够引发明显动机的刺激和情境的反应，它通常包含三个成分：认知评价、特异性的生理反应和可知觉的体验。首先我们认为，情绪来源于对当前环境变化知觉的反应，这里的变化常伴随着情感性结果。其次，我们用心境这个词来指代我们（自主性）生理反应系统的长期状态和伴随着的可意识到的感觉，言外之意是情绪和心境并不总是在意识之中的，可知觉的体验并不是情绪反应的必要成分，这一点需要引起我们的注意。最后，我们认为评价这个词通常指的是对快乐痛苦、好-坏结果的判断。
决策一直以来被看作是一种理性的、认知的过程。情绪仅仅是影响整体评价或效用的众多成分之一。但我们仍然认为预期的情绪反应在对行为结果的价值评价或者效用（决策效用或体验效用）评价过程中有着重要的作用。人们通常会预测他们对某种结果会有怎样的感受，并且依据这种预期的感受来评价和做出最后的决策。
更广泛地说，人们对与个人相关的客体或事件的早期自主性反应是一种好-坏的评价过程，这一点似乎得到了一致的认同。许多行为科学家已经得出结论：评价发生得很快，而且这个过程包含情绪感受和不同的躯体-生理事件。用数学家帕斯卡的话来说，“我们的心有着它自己的道理，而我们的理性对这种道理通常一无所知。”实时判断中评价性反应发生很快，通常在认知识别之前发生，甚至直接替代认知识别。
经济学家和哲学家在解释价值评估时更强调心理学家所指的客观体验维度与从该体验所获主观价值之间的心理物理关系。对数函数也遵循收益递减原则，也叫做边际报酬递减律。经济学家提出，这个定律不仅仅适用于感觉强度，而且适用于金钱和财产对个人的效用（包括决策效用和体验效用）。对读者来说，200万美元的价值要小于100万美元的两倍。
预期理论与经济学中标准的边际效用递减理论的区别就是，后者假设决策者会依据最终的结果选择不同的选项。效用函数边际报酬递减的形状造成了这样的情况：对于负性结果来说，任何赌博性选项都会相对没那么负性，用效用来衡量的话都比相应的确定选项更有价值；而对于正性结果来说，任何赌博性选项与确定性的收益来比，都会显得价值更少。（讽刺的是，证券经纪人经常建议没钱的人们保守一些，而建议有钱的人们更多地去冒险，根据上述框架，这一点是非常说不通的，尤其是没钱的人如果选择保守地投资，基本上注定仍会继续处于贫穷状态，与此同时，有钱的人选择冒险最后却会变得贫穷潦倒。）
要想使决策的理性模型具有实际意义，就必须假设个人喜好不会经常改变，且决策者在一定程度上能够预测未来他们经历某些事情的时候会喜欢什么或不喜欢什么。理想状态下，偏好并不随着时间的推移而改变，并且在预期的决策效用和体验的实际效用之间有着很好的一致性。
过去的经历、学习和记忆在对未来的预测过程中起着主导作用。如果一种结果在过去让我们获得了快乐，我们很可能会预测它在未来也同样能使我们快乐，于是就愿意去重复这种在过去产生好结果的行为。所以，记忆中过去体验过的快乐和痛苦对将在未来带来某些结果的当下选择起主导的作用。当然，关于过去的快乐和痛苦的记忆非常重要还有另一个原因是，它是我们当前满意感的一种来源。这些感觉反过来又会影响我们在社会环境中的行为。当记忆无法为我们提供准确的答案时，我们还有其他的判断策略可以用来预测我们对可能的结果是否满意。
评价过程中的伴随情绪会让我们的评价出现难以预想的偏差。这些伴随情绪有着非常明显的作用：当你感到恐惧时，你变得风险规避；但相比恐惧，其他几类情绪的效果就更微妙一些：悲伤情绪告诉我们“事情不太妙，是时候改变自己的环境了”，这就会让我们非常愿意去花钱买新的东西；厌恶感会告诉我们“放弃现在的财产”，让我们情愿以较低的价格卖掉我们现在所拥有的东西；愤怒似乎会告诉我们采取行动改变不好的境况，这就会让我们变得大胆且倾向于冒险。总体结论就是，情绪不仅仅给决策者传达“好或坏”的信息，它们在一定程度上甚至可以“指挥”个体的行为。
我们会依赖于一些选择策略，就像“判断启发式”一样。选择往往是复杂的，因为我们需要将许多单一的局部评价整合为整体的评价。需付出的认知努力程度在各个选择策略中是不同的——无论是主观还是客观测量——努力的多少同时也因备选集合的情形而异。如果这个集合很大，需要对许多维度和备选项进行权衡，缺少关键的、可靠的信息，或者包含许多相似的备选项，绝大多数选择策略都需要相当多的认知努力。研究显示，人们能够觉察到他们所使用的选择策略，这可能反映的是一种元理性。如果选择很重要，尤其当选择者承担一定责任的时候，人们会更多地依赖耗费认知资源且更为全面可靠的策略，从而使得他们更可能从备选集合中识别出最好的备选项。
由于我们的注意资源是有限的，选择策略能够指导我们对信息进行搜索。选择策略可以分为基于备选项的选择策略和基于属性的选择策略两种。在基于备选项的选择策略中，注意一次只集中在一个备选项上，人们会对其所有属性进行考察，从而形成对该备选项的总体评估，随后注意会转向下一个备选项。而基于属性的选择策略则与此不同：使用该策略的人会选定一个属性（例如价格、位置等），然后同时对多个备选项在该属性上的优势进行评估，随后将注意转移到下一个属性上。相比基于备选项的策略，基于属性的选择策略在得到“答案”前只需要考察较少的信息，因而需要的认知资源也较少。
显然，更多的信息意味着在绝大多数选择情境中都需要付出更多的认知努力，穷尽的策略是耗费精力的。正如上面提到的，非补偿性选择策略和基于属性的选择策略更具有“节省认知”的特点。最为全面的、系统的、耗费认知资源的选择策略是基于多属性效用理论的评估过程。它本质上是一个线性权重相加过程，在评估过程中它基于透镜模型的判断框架，而用不着估计与预测“世界的真实状态”。在面临选择，甚至是面临重要选择的时候，我们依然依赖节省的启发式策略。在阐述完这一现象的实际意义之后，我们还是要回到如何明智选择的问题上。
我们以什么样的顺序考虑选项与结果可能会对决策产生重大的影响。由于我们会自发地在脑中排列备选项的顺序，因而选择经常表现得非常不理性。不过，有限理性也能得到合意的结果。首先，在某些情况下不可能事先了解到所有的备选项及其属性和结果，在这种情况下，合理的策略就是在既定的一段时间内根据预先设定的方式来搜索信息，然后择优选择。当然，这种策略不如根据搜集到的信息不断修正搜索的方式和时间框架的策略合理，尽管后者也是一种无法考虑所有备选项的有限理性的表现。第二，考虑所有相关的可能性和结果会产生决策成本，并且由于成本和结果收益形式可能不同，所以很难将它们综合在一起来考虑。
另一个简化搜索过程的程序则是关注备选项的某些方面。而不是备选项的全部信息。排除所有没有这方面特征或者在这方面不达标的备选项，然后再选择另一个吸引人的方面并排除所有不合格的备选项，以此类推，直到只剩下一个备选项或少数几个备选项，以便做最后的仔细评估。再认启发式和选最好的策略在一些现实条件下比那些耗费认知资源的策略表现得更好。这意味着这些高效但非最优的策略在嘈杂、高压、不舒适的环境中可能是最具有适应性的。
适应是人类生存的一个基本过程，它也影响着人类的判断与决策——例如，根据现状来构建备选项。另一个会影响判断与决策的现象是个体对背景效应的敏感度。理性原则之一是不受无关备选项的影响，一旦我们决定了考虑的变量，下面就得面临评估和赋予权重的问题。要完成这个过程，必须假定我们确实了解自己的价值标准和价值系统，尤其是了解我们如何比较与权衡互相冲突的价值。道斯关于线性模型的稳健表现研究表明，我们的洞察不需要完整或深刻；一个好的评估与赋予权重的做法，即使不完美，也能带来接近最优的结果。
人类远没有具备完全理性行为所要求的理性，也不会去追求最优特征。在心理学中，除了现状之外，最常见的参照点是抱负水平（aspiration level）。这个点不仅为很多人界定了成功，尤其是那些成就需求很高的人，而且通常和我们搜索满意结果之选项的时间有关。在赛马场上，可以看到抱负水平的效应。中奖概率较小的赌博在一天快结束的时候尤其受欢迎——赌徒把很多的钱赌在客观上不可能赢得最后比赛的那些马上。这种现象是由于失败的赌徒希望在结束一天的赌博前赢回自己的损失。这些赌徒的行为和言论表明他们好像将“收支平衡点”作为期望水平。当然，这意味着在最有可能获胜的马身上赌注是更好不过了。此外，在我们所熟悉的人当中，一些赌徒，娱乐场的游戏者，还有网上的股票投资者会谈到停止时的期望水平：“如果我再赢得1000美元，我就结束一天的赌博而去慢跑。”
在人们对不确定选项的评价中，三个位置起着很关键的作用：参照点、抱负水平（“我有多大的可能达到我的某某目标？”）和安全水平（我损失某某数额或更大数额的概率为多大？）。他们解释，人们在安全关注（security-mindedness，类似于风险规避）和潜力关注（potentialmindedness，类似于风险寻求）方面存在个体差异。研究者假定个体的抱负水平非常不稳定，依赖于情境因素。这些因素和知觉导向以及信息搜索有关。
我们的这些直觉与理论原则是一致的：临近参照点（这些案例中参照点为现状）时，我们对获益和损失更加敏感——在递减的价值函数中，相比一个大的浮动，零点上下两个小的浮动对我们的满意水平有更大的影响。记住，这个理论也假定参照点移动很迅速；否则，接连两个小的获益或者损失与一个大的获益或者损失不会有什么不同。Richard Thaler将预期理论的含义进行了延伸，提出了心理账户（mental accounting）的概念，用以解释在日常的消费习惯和金融市场中出现的很多悖论。
损失规避的基本概念在直觉上具有吸引力，也得到实验的支持。或许最有说服力的证据来自禀赋效应（endowment effect）。一旦人们拥有一个物品，甚至是一分钟，他们就表现得好像“失去这个东西比不拥有时得到它更重要”。人们喜欢稳定的债券投资，而不喜欢不稳定的股票投资。股票投资中那种类似过山车上下浮动的体验非常令人厌烦。股票价格每次上升时感觉很好，但每次下降时也会更痛苦，因为价值函数的损失部分比收益部分更陡峭（2.25倍），价格浮动的越多，痛苦也就比快乐越多。
对待模糊预期，大脑的反应伴随着一些惊恐和情绪化，而对待风险预期，大脑则是以一种“深思熟虑”的方式来思考。反映在情绪中的一些本能因素，会驱使人们做出一些恰恰对自己最不利的行为。这种解释符合我们的主观经验，尤其是在我们面对一份丰富可口的餐后甜点、一次性奇遇或发横财的机会时。它也符合人们在诱惑和谨慎的行动之间进行选择时，头脑中两种思想在交锋的体验。著名的经济哲学家亚当·斯密因其在开明利己上的远见卓识而享誉盛名，他的一份自省报告也说明了这一点：就在将要行动的时候，他的激情达到了顶峰，但一想起自己所要做的事情，他却迟疑和动摇了；他感觉到自己正悄悄地突破已有的行为规范，而这是他在冷静的时候坚决不违反的。尽管“双重系统”的解释与我们的直觉感受非常一致，但它很难通过行为数据来检验。
应对我们生活中不确定性的一种常见方法是忽视它，或者发明一种“更高水平的基本原理”来解释它，通常这种原理使不确定性比现实中的更显而易见。传道书宣称“赛跑未必快者赢，打仗未必强者胜，面包未必属于智者，财富未必青睐有知识或者有才能的人；只是时运而已”。这听起来像是为了预期和适应不确定性的告诫。消除我们对生命中不确定性的恐惧和拒绝其存在的必要性是极其困难的，即使是知识渊博的人也倾向于得出关于随机过程行为的错误概念，人们非常想要弄清楚那些需要他们有所投入的随机事件，在这些事件里他们似乎具有某些技巧。
迷信行为的基础是对个体控制力的错觉和一种隐蔽的因果顺序。当行为的结果既包含技术又包含机遇时，迷信尤其容易产生，因为人们很容易混淆技术和机遇因素。事实上，如果我们仅仅通过注意人们的所作所为和随之而来的结果来评价这些行为，而没有谨慎地从系统性和随机性两个角度操纵行为和观察结果，并通过统计分析来探索究竟是哪些行为会与成败相关，那么我们是无法区分随机性和技术成分的。但是，不管是人还是动物都不会这么做（系统地或随机改变行为），相反，人和动物都明显倾向于采取“赢——保持，输——转换”的策略，即重复任何在成功前发生的行为、改变任何在失败前发生的行为。仅仅依赖于过去行为结果（强化）的决策并不符合理性的标准，因为这些决策没有考虑到可能的未来结果。
我们通常未能真正理解事件基于概率的本质，这些事件也许与我们的努力毫不相关。我们中有多少人会偶然地被分配到90%的成功条件下，又有多少人会被分配到90%的失败条件下？当行为的结果具有随机性成分时，我们倾向于认为它似乎也包含技术成分。我们不但未能充分领悟我们外在世界的不确定性，同时，还倾向于幻想我们头脑里的世界是一致的、稳定的和确定的。我们固执地认定自己的逻辑性强、十分理智和具有一致性，但事实并非如此。
这对决策来说有何意义？人们具有错误的、自我夸大的信念，认为自己可以预测和控制将来的快乐。人们过度关注决策效用，决策时花费了太多的认知能量来尽力预测未来的幸福。我们并非建议人们在进行选择时，完全忽视他们想要的或者他们认为自己想要的。但是一种有效的策略是，当我们评价我们的未来时，需要避免太过关注“我将有多快乐”这种概括性评价；而是需要预测结果的其他重要属性（如健康、效率、不同的经历、帮助他人以及财富）和能够减少的负面属性（如时间和机遇的限制或者有形资产损失的风险）。也许这就是人们自然而然地采取的策略。
理性地说，只要我们具有一定的控制能力就足够了，而在多大程度上可以控制结果并不是很重要。例如，即使在极大的随机成分决定了实际结果的情况下，不同的选择项目还是会有相同的期望价值排序。理解《传道书》的智慧绝不会抑制我们去做出最好的选择和尽最大努力去追求这一结果。想象一种没有不确定性的生活吧。所以，我们有了悖论。当我们试图努力减少我们和环境的不确定性时，最终的成功——也就是完全消除了不确定性——将是可怕的。
没有不确定性，世界将没有希望，没有道德，没有选择自由。只有我们不知道未来会是怎样（比如我们确切的死亡时间和方式），我们才能拥有希望。只有当我们不能确切地知道选择的未来结果时，我们才有选择的自由，才会有选择的道德困境。并且，这个世界上有太多的不确定性，我们最基本的选择就是接受不确定性这一事实，还是想方设法回避它。那些拒绝不确定性的人试图建构自己的安全世界。这些人的自然需要是减少不确定性，极端状况是他们根本不相信存在不确定性。但是，不确定性是理解世界的知识体系的基础。统计学家对乐观主义者给出的定义是“相信未来是不确定的人”，这一定义已经不像最初看起来那样具有讽刺意味了。
最后，我们建议您尽量把遇到的判断和决策情境形成系统的外在表征：进行图形化、象征性和分布式的思考。如果我们自己能够进行分析性的思考，花时间去获取正确的认知工具，我们就会具有理性思考的能力。但是，就像本杰明·富兰克林那样，我们并没有告诉你去决策什么，而是告诉你如何做决策。