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理性分析的本质
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理性分析是一种专业化的、较强大的力量之源，在多数任务中，它扮演着受限的角色；在一部分任务中，它占据着决定性的角色；某些情况下，则完全没有扮演任何角色。理性思维就如同基于锥体细胞的中央视觉，为人类提供了精细分辨的能力，但是它无法完成朝向的判断，在夜间亦无法发挥作用。“分析”帮助人类分辨出了不同的思想，而“计算”则让我们在嘈杂的数据中寻找到趋势所在。我们需要边缘视觉来判断在哪里可以应用“分析”和“计算”。
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理性分析降低了重要行动选项被忽略的概率。它使得我们可以在诸多选项当中进行广泛的搜索，而不是在少数选项之间进行深入的搜索。与其他力量之源相比，它更接近于从不犯错的决策方法。而且，它使得决策者可以充分使用陈述性的知识。
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没有理性分析，人类就无法在科学和技术领域做出激动人心的重大突破，也无法制造医药界及其他学科领域的奇迹。“决策树”与“成本—收益分析”的确能够理清复杂选项的意义，但是理性分析亦存在着若干局限之处，这将让人们感到惶恐。不论怎样，如果分析属于力量之源的范畴，那么它必然会存在一些局限和边界条件。
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在英文中，“理性”（rational） 这个词源于拉丁语词根“ratio”，意思是“作出估计”。为了用“估测”──或者说“计算”──的方式，进行思维活动，我们需要做到以下几点：
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分解。我们必须分析一项任务──将任务、思想或者论点分解为若干小单位。如此，方可针对它们开展各种形式的计算。了解如何将某物分解为其组成成分，本身就是一种不可忽视的力量之源。 去情境化。由于情境会增加模糊性，因此我们必须找出那些独立于情境之外的单元。我们希望将情境中的重要部分表征为额外的事实、规则以及元素。为达此目的，我们需要寻找到一种表征世界的形式方法，将世界看成一种表征、一幅图画、一个模型。我们会着力构建起理论和地图，借此指代对于任务或者仪器设备的理解。 计算。我们会将一系列“形式过程”（formal procedure）应用到各元素上，譬如，演绎性的逻辑规则与数据分析。 描述。所有的分析与表征，都必须接受公开的检验。 追随这些规则，通常都可以取得杰出的成就，尤其是在科学和技术领域更是如此。理性思维是一项重要的力量之源。在解决问题时，它可以为人类提供井井有条、富有系统性的方法。对于某些任务，譬如操作复杂的仪器设备（包括核电厂），我们希望操作员能够掌握相关理论，对工厂的设施分布能够形成心理模型；我们希望他们在面对故障时，能够分解问题，找出其根源所在；我们希望他们能够收集到客观准确的数据，供他人进行审阅与核查。之所以要将思维过程公开化，是为了让集体达成共识，而且，针对同一问题，我们可以建立多个小组，分别负责不同的部分。必须让各小组都知道，他们的工作最后可以顺畅地结合在一起，这可以有效鼓舞员工士气。
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理性思维的局限性
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缺乏基本元素
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进行分析也就意味着将某一情境或者问题分解为其组成部分。但是，所谓的“原始元素”并不是自然而然存在的。组成成分的界定是较为武断的，取决于个体的目标以及计算的方法。对于消防人员、保险索赔理算员和纵火调查员而言，火灾的基本元素就是截然不同的。
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“逻辑原子论”认为，思想和概念可以分解为其自然组成部分，在20世纪20年代到20世纪30年代的哲学家中风靡一时。不过从那以后，哲学界就抛弃了这一概念。在心理学界，“原子图式”通常也被证明是主观臆测、效果不佳的。在心理学领域，一般而言，研究者无法将自然的情境缩减为一套可靠且有效的符号单元系统，亦无法应用逻辑运算。
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分解任务方面，并不存在所谓的“恰当”方式。不同的人会形成不同的图式。即使是同一个人，根据自身所追求的目标不同，所采取的图式也会发生改变。如果我们冀求于事先界定出基本元素，那么我们或者要选择一个人工的或者范围较狭窄的任务，或者为了符合所谓的基本元素概念，甘于承担扭曲情境的风险。又或者，执行任务时，我们或许应该接受“经验”在分解任务的过程中所占据的重要地位。绝大多数情况下，人类都会将分析式和经验式力量之源结合在一起，完成任务。很少有人会陷入超理性的陷阱之中。
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模糊的规则
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规则与步骤一般以“如果……然后”的形式呈现。听起来似乎十分简单，但是困难的部分在于如何判断前提条件──也就是规则中的“如果”那一部分──是否得到满足。正因如此，研究者在探讨理性推论时，更喜欢采用不受背景影响的人工问题，不留下任何容许模糊性存在的空间。在实验室之外，我们发现很难排除情境的影响，让人们一致认为前提条件已经得到满足，进而可以执行该规则。在示例三十六“戈本号的逃脱”中，邱吉尔所下达的命令就是一条规则：如果面对超级大国的军事力量，则不要与之进行对抗。我们是否可以断言海军少将厄恩斯特·特拉普里奇违背了规则呢？当时的情境背景，当时的那种模糊状况，使得人们很难判断相对于特拉普里奇的十二艘舰船而言，戈本号是否构成了超级大国的军事力量。
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绝大多数人都能够敏锐地感知到，为了执行某一规则或者命令，需要作出多少判断和解释。人类很少能够面面俱到，针对全部可能的情况事先做好准备。相反，在理解规则或者命令背后的意图时，我们会尽量降低其困难程度。
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进行计算的困难程度
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即使我们知道需要应用哪些规则、执行哪些规则，我们仍然无法运行运算等式或者提出论据。通常情况下，为了实施计算性的方法而作出的估测都比较困难。如果说计算方法要求我们去估计概率或者应用性，估测它们的数值或者作出其他非自然的判断，我们将束手无策。为了开展分析而进行估测的过程中，经验式的力量之源并不能发挥多么突出的作用。
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相互组合引起的“爆炸”
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理性分析中的“形式方法”（formal methods），在考虑大量的因素（此种情况多出现于自然情境之下），并且探究元素间的不同排列形式所蕴藏的含义时，通常效果不佳。随着知识的增加，需要进行搜索的“关系”数目也呈指数级增长。施安克与欧文斯指出：“‘推论’所存在的突出问题就在于其数量过多。譬如，如果我们根据某一事实可以作出五个推论，在每一个推论的基础上又可作出另外五个推论，以此类推，可见，即使只有少数几个步骤，但如果各个推论结合起来，其复杂程度绝对是令人难以承受的。无论是机器还是人类，对复杂事物的处理能力并非无穷无尽的。”
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在人类的日常生活中，我们面临关系数量“爆炸”的情况并不多见，因为我们很少依赖于计算性的方法去解决问题。我们会运用经验式的力量之源分析情境，并且设定出可以掌控的心理表征。之后，只有在必要情况下，我们才会使用分析式方法来提升解决方法的精确度。
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没有经验式力量之源的协助，分析式方法将遭遇到种种限制。真正的问题，并不是“理性”，而是“超理性”。
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不一致性是解决问题的关键
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笔者一向是“一致性”的忠实信徒。我的乐趣之一就是探查其他人的行动及思想中所存在的不一致之处。我总是津津乐道于妻子的不一致之处，妻子对此已经学会了容忍。她总对我反复说一句话：“愚蠢不堪的一致性，恰似小小思想中的妖怪。”之后，她就去做更重要的事情了。
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我们都知道，一致性是特别重要的，因为“不一致”会导致诸多错误。举个例子，你的朋友需要借用你的汽车，因此，你把车开到朋友那里，两个人交换座位，开到你的家里，然后你下车，你挥手道别，走进家门，这才意识到，房间钥匙和汽车启动钥匙放在一起了。大脑中的某一部分告诉你，为了进家门，必须拿回那串钥匙。大脑的另一部分，或许仅仅相隔几个神经元，则让你知道，你必须把钥匙留在朋友那里。不知为什么，这两种思想竟然从来都没有相互产生连接。如果我们能够侦测到不一致性并且将其消除，那么我们就同样能够消除其所引发的错误。
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理性分析之所以富有吸引力，恰恰在于它是一种能够削减并且消除不一致性的策略。我们能够将复杂的任务、计划或者信念分解成较小的组成部分，然后分析出其中的不一致之处。令人心痛的是，近来有若干哲学家质疑地指出，人类无法可靠地侦测到不一致之处。谢尼亚克指出，我们无法仅仅通过使用“真理表格法”，就确保所有的信念保持一致，“试想，在真理表格中，每一条线上的各种组合，都可以在光射线穿过质子直径长度的时间内完成核查，这是一个比较合理的‘超级循环’周期。我们再试想，有一天，计算机可以持续运转两百亿年，也就是从宇宙诞生的‘大爆炸’至今的大致时间。即便如此，如果某一信念体系中仅仅包含138个在逻辑上互相独立的主题，将其核查完所需的时间和资源，即已超过了上述超级计算机的能力范围。”
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