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在生活中，不管有意无意，深思熟虑或一时冲动，你只要作出了一个选择，就是一个博弈。比如，报考什么学校，选择什么专业，从事什么样的工作，怎样开展一项研究，如何打理生意，该和谁合作，做不做兼职，要不要辞掉工作，要不要竞争总裁的职位，甚至是要不要结婚，什么时候结婚，该和谁结婚，要不要孩子，怎样将孩子抚养成人，等等。
在市场经济条件下，一个人如果想交换到更多产品和服务，就必须有比较多的其他人能提供比较多的产品和服务，而且其他人有能力购买自己生产的产品。所以，美国人并不希望中国人太穷，以至于连劳动密集型产品的生产都无法进行，美国人希望中国人能大量生产价廉物美的纺织品、鞋子、帽子、皮包等，也希望中国人能更富裕一些，因为这样就可以更多地购买麦当劳、可口可乐、微软、波音飞机。
在我国提倡共同致富也有着相似道理。如果城乡差距太大，那么农民的生产和赢利能力就会很弱，消费水平也低，这不仅使得农民的生活水平很低，而且也会对城市的工商业发展有着很大的限制效应。正如著名的木桶效应表明的：木桶装水的总量取决于做成木桶的所有木板的长短，如果一部分木板非常短，其他木板再长也没有用。
因此，人与人之间的互利性是通过交换与合作组织起来的，而交换与合作的发展又加强了人与人之间的互利性。
酒吧博弈是美国斯坦福大学经济学系教授阿瑟提出的。具体是说：有一群人，比如总共有100人，每个周末均要决定是去酒吧活动还是待在家里。酒吧的容量是有限的，比如空间是有限的或者座位是有限的，如果人去多了，去酒吧的人会感到不舒服，此时，他们留在家里比去酒吧更舒服。我们假定酒吧的容量是60人，或者说座位是60个，如果某人预测去酒吧的人数超过60人，他的决定是不去，反之则去。这100人如何作出去还是不去的决策呢？
该博弈说明，行动者的行动并不是建立在演绎推理的基础之上的，而是在归纳的基础上作出决策的。酒吧问题中每个参与者只能根据以前去的人数的信息归纳出策略来，没有其他信息，他们之间更没有信息交流。
如果人人理性，那么每一天到酒吧的人数将是差不多正好的，但是人往往是有限理性的。第一次到酒吧的人多，那么大多数人会认为酒吧人太多、太挤。第二次决定的时候，参考前次而不去酒吧。少数去的人发现酒吧的人第二天很少，感觉很舒服，第三次将继续会来，并重新带来更多人……循环就此开始。
因此，一个作出正确预测的人应该能知道其他人是如何作出预测的。但是在这个问题中每个人的预测信息来源是一样的，即都是过去的历史，而每个人都不知道别人如何作出预测，因此，所谓的正确预测是没有的。每个人只能根据以往历史“归纳地”作出预测，而无其他办法。阿瑟教授提出这个问题也是强调在实际中归纳推理对行动的重要性。
因此，对于这样的博弈的参与者来说，问题是他如何才能归纳出合理的行动策略。通过计算机的模拟实验，阿瑟得出一个有意思的结果：不同的行动者是根据自己的归纳来行动的，并且，去酒吧的人数没有一个固定的规律，然而，经过一段时间以后，去酒吧的平均人数很快达到60。即经过一段时间，这个系统中去与不去的人数之比是60∶40，尽管每个人不会固定地属于去酒吧或不去酒吧的人群，但这个系统的这个比例是不变的。阿瑟说，预测者自组织地形成一个生态稳定系统。
生活中有很多例子与这个模型是相同的。比如，每年高校招生考生填报高考志愿（学校及专业）都呈现出混沌现象，考生通过各种渠道弄清往年学校和专业的报名情况。考生一般根据以往几年的情况来推测当年报名的情况，然而这会造成不准确预测。如果报名的人太多，竞争太强，录取分数线就高，被录取的可能性就低。当考生看到以往几年报名的人很多时，他会想下次人还很多，因而他不敢报名。一旦大多数考生这么想，下次报名的人反而少了；反之，则又多了。这与酒吧博弈非常类似。
两人分一笔总量固定的钱，比如1 000元，方法是：一人提出方案，另外一人表决。如果表决的人同意，那么就按提出的方案来分；如果不同意的话，两人将一无所得。比如甲提方案，乙表决。如果甲提的方案是800∶200，即甲得800元，乙得200元。如果乙接受，则甲得800元，乙得200元；如果乙不同意，则两人将什么都得不到。
如果叫甲来分这笔钱，甲会怎样分？
甲提方案时要猜测乙的反应，甲会这样猜测：根据经济学中理性人的假定，甲无论提出什么方案给乙，除了将所有1 000元留给自己而一点不给乙留这样极端的情况，乙只有接受，因为乙接受了还有所得，而不接受将一无所获——当然此时甲也将一无所获。此时理性的甲的方案可以是：留给乙一点点，比如1分钱，而将999.99元归为己有，即方案是999.99∶0.01。乙接受了还会得到0.01元，而若不接受那将什么也没有。
这是根据理性人的假定的结果，而实际则不是这个结果。英国博弈论专家宾莫做了实验，发现提方案者倾向于提50∶50，而接受者会倾向于：如果给他的少于30％，他将拒绝；多于30％，则不拒绝。
这个博弈反映的是“人是理性的”这样的假定，在某些时候存在着与实际不符的情况。因为人除了考虑自己的得失外，往往还会考虑人际交往的公平性等问题。
在博弈论中有一种“级差地租”的说法。举例来说，有一个人要租用一块地，而他只能租种三年，三年后他就不再有土地使用权了，那么他会怎么做呢？一般情况下，租用土地者都不会在土地的环境保养和土壤质量上进行太大的投入，因为这种投入是要长期才能见效的行为，等到见效的时候，他的租用期早就过去了。因此，对于租用者来说，他们会尽量减少这种对他人有益但对自己无益的投入，他们会尽可能多地从这块土地上索取收益，因为这是一个十分直接可行的方案。
使用权和所有权的分离导致了这种不顾后果尽量进行土地利用与开发的行为。这就是马克思所说的“级差地租”的争夺，即不顾一切地掠夺土地资源，与土地所有者争夺土地资源所能带来的财富。
其实，在土地租用者与所有者之间存在着一种博弈关系，他们围绕着追加投资和可能收益进行着博弈。他们的分歧就在于无法达成一致，租用者由于不能长期使用因而不肯追加投资，而所有者因为无须使用也不愿进行投资，因此两者之间无法形成合作关系，相互之间就对抗着。
有人请你玩以下游戏：在一顶帽子下有三张卡片，一张两面都是黑的，一张两面都是白的，还有一张两面一黑一白，他从里面摸出一张（如果你怕他做手脚，也可以由你来摸），摊到桌面上，当然，朝上这一面有可能是黑的，也有可能是白的，现在他和你打赌背面的颜色与上面的一致，你是否打这个赌呢？
可以看出，这是一个对等赌局：假如这一面是黑的，那么就肯定排除了两面一律都是白的那一张，所以，这张牌可能是两面黑，也可能是一黑一白，因此你的机会只是一半。
假如它真的是公平的，那么对方怎么就会容易地赢了你的钱呢？其实，对他来说，这个赌局是2∶1时才对他有利。
当然，最主要的还在于：可能有三种情况，不是你认为的那样，它有两种：黑（A面朝上）—黑、黑（B面朝上）—黑、黑—白，即对方有2／3的机会可以打败你。
还有一个比较类似的例子：甲和乙两个人玩一个“扔硬币”的游戏。游戏开始时，甲说：“我向空中扔三枚硬币。如果落地后三枚硬币全都是正面朝上，就算你赢，我就给你10分。如果它们全是反面朝上，仍算你赢，我也给你10分。但是，如果落地时是其他情况，那就算我赢，你就得给我5分。”
乙说：“我先想想：每次必定有两枚硬币的情况是相同的，因为如果有两枚硬币情况不同，那么第三枚就一定会与这两枚硬币之一情况相同。而如果两枚情况相同，则第三枚不是与这两枚情况相同，就是与它们情况不同。第三枚与其他两枚情况相同或情况不同的可能性是一样的。因此，三枚硬币情况完全相同或情况不完全相同的可能性是一样的。但是甲是以10分对我的5分来赌它们不完全相同，这分明对我有利。好吧，我打这个赌！”
很多人都会认为乙这样的想法是正确的。其实，他的上述推理完全是错误的。
为了能够说明三枚硬币落地时情况完全一样或者不完全一样的概率，我们还必须列出三枚硬币落地时的一切可能性。简单地说，一共有八种情况，而只有两种情况是三枚硬币完全相同。这就意味着三枚硬币情况完全相同的可能性是1／4，三枚硬币落地时的情况不完全相同的有六种，即可能性是3／4。
换句话说，甲的想法是从长远的观点来看的，他每扔四次硬币就会赢三次。他赢的三次，乙总共要付给他15分。乙赢的那一次，他付给乙10分。这样每扔四次硬币，甲就获利5分——假如他们反复打这个赌的话，那么甲就有相当可观的赢利。
其实，以上的例子都需要靠概率来决策。我们生活在这个世界上，有很多事情也都是靠概率来寻找解决办法的。世上也很少有一个学科能像概率论这样说明我们的直觉是如何的不可靠。我们的经验甚至常识往往和概率论所揭示的答案相悖。例如，明天会不会下雨？丢铜板会出现正面还是反面？想拿到一手好牌吗？这些问题都涉及概率。
大部分人相信某一独立事件发生的概率要受到过去的影响。例如在战争当中，士兵们都很相信躲在新弹坑里是很安全的，由于炮弹两次打中同一地点不大可能。这也许有一点道理：大炮每次射击，都可能会因反作用力使炮位稍稍移动，弹着点也可能略有偏差。然而这只是空谈，因为毕竟不止是只有一门炮在射击。
从前有一个国王，他在惩罚罪犯的时候，有个非常古怪的方式：他先把罪犯送进一个竞技场，竞技场的一端有两扇一模一样的门，门后分别关着一只凶猛的老虎和一位美女。国王惩罚犯人的方式就是让他自己挑一扇门，假如他选中的门后关着老虎的话，那么后果不堪设想；假如选中的门后关着美女的话，他不但立刻获释，还可以抱着美人回去。
一日，有一位英俊潇洒的青年臣子与公主私通被国王发现了，国王一怒之下，就把这个青年送到了竞技场，处以传统的惩罚。事前，公主已经了解门的背后藏的是什么东西，于是就相当烦恼：是把爱人送入虎口，还是送到另一个女人的怀抱？
当命运攸关的这一天到来时，在别无选择的情况下，这位臣子在竞技场上望了公主一眼，公主示意他选择右边那扇门，之后他就打开了门……故事就到这里，只是把一个悬念留给我们：他遇到的是老虎还是美女？
假如你对佛理有一点兴趣的话，那么你就可以说“美女就是老虎，老虎就是美女”之类的漂亮话；假如你对动物学有一点兴趣，你可能说“大多数老虎并不吃人”。但是，如果你自己陷入了那个境地，你就不会再有开玩笑的心情了。两种选择结果的好坏是很明显的，但是指导我们选择的信息却很少，而且不可靠。除了碰运气，我们还有没有更好的机会呢？这就是所谓的概率。
虽然概率并不能代表“结果”，不过有一点应该明白，如果不考虑任何心理因素，换一种决定，绝不会吃亏，至少有一半的概率，也就不会有任何损失。这就好比买彩票，买100张彩票的中奖概率肯定要大于只买一张，但这并不排除相反的结果：买100张彩票，却一张也没有中，而那个只买一张的却中了，让别人捡了个大便宜。
所以说概率并不是问题，问题是概率背后的思想和情感：公主的爱与嫉妒孰轻孰重？说到这里，我们不得不得出一个无奈的结论：在这个问题上，确实没有一个方法可以保证你的决策是正确的。
让我们再回到“美女或老虎”的决策上来，在竞技场上命运多舛的情人由于公主指示了右边的门，他也照做了。毫无疑问，这个倒霉的臣子会想到公主内心的挣扎，判断公主应该会作出有利于她自己的决定，再据此作出自己的决策，以便使自己有更大的机会获得幸福的未来。
如果那个年轻人的大脑灵活一点的话，他该知道公主（他的情人）的性格倾向，他们的爱情是建立在相互关怀上还是占有欲上，但是这种事又是不能打包票的。在这种情况下，年轻人听从公主的指引，其实就是把希望寄托在他们的爱情上，这是有道理的，即使结局并不一定好。事实上，我们所做的多数选择都要冒一些风险，都有失败的可能，我们所能做的，不过是尽心尽力而已。正如那句老话：岂能尽如人意？但求无愧我心。
在面对许多看似都可取的决策时，要从中挑选其一，这个时候，就不得不乞求于运气了。