舉個例子吧。
耶魯大學賽局論課程的第一節課
有個遊戲，
贏家可以獲得獎勵1000塊錢。
全班100個人，
每個人寫一個大於等於0且小於等於100的自然數，
主持人會統計全班的平均值，並選其1/2為答案，
最接近這個答案的學生，則可以獲得或平分獎金。
你能拿到這個獎勵嘛，你的答案是多少？
只要人的腦子是正常的，就會很容易得到推論：
這個答案一定是小於等於50的，因為全班所有人都寫100的時候，就是50，
只要腦子不蠢，就絕對不會選擇大於50的數。
於是你得到了一個推理結果：
題目裏的[0, 100]是不對的，想獲得獎金，只能選[0, 50]之間的數。
但這個推論實在是太容易想到了，畢竟都上大學了，肯定沒有傻子會選50以上的數，
那進入下一步推理，
若所有人都選擇50以下的數，那答案必然也會小於等於25的。
於是你發現了這個遊戲的核心。
如果全班都不是笨蛋，那麽這個平均值會無限縮小，
100-> 50-> 25 -> 12 -> 6 -> 3 ……
最後這個推理指向的答案是
0
但這太荒謬了，全班100個人，選一個0到100的平均數，你寫個0出來。
難道全班就沒有一個大聰明嘛？
但凡班裏出現一個寫100的，0就不是正確答案了。
於是一切開始變得復雜了，
你又開始推理了。既然大家都知道，班裏沒有大聰明是個低機率事件，
那麽答案就應該會越來越高，
於是你恍然大悟：
只有你摸清楚班裏到底有多少個大聰明，你才能真正知道的答案。
最終遊戲結束，這堂課學生的平均值的1/2是11，
有很多個人寫25，有幾個人寫了100，有幾個人寫了0，
教授說：這個班級裏的人越理性，這個答案就會越接近0；越不理性，則會越大；而絕對的理性又會導致絕對的錯誤。
現實中的經濟，夾雜了上億人的賽局和競爭，比上面這個遊戲復雜了不知道多少倍。
以這個遊戲為例，
經濟學最多只能告訴你，這個答案理性情況下會無限趨近於0，但絕不會是0，
至於你能否預測準確到底是多少，
其實是不能的。
因為你不是神，你不知道所有人類的資訊，更不知道這個遊戲裏到底有多少鯊筆，
而且有些鯊筆是足以毀天滅地的。
所以經濟學，往往只能在事後發現，誰是寫100的鯊筆。
