沉沒成本指的是那些已經付出而且無法回收的成本，就像是已經沉到你無法打撈之處的東西；在未來進行決策時，多去想它們其實沒有幫助，只是又多花了一堆時間（這馬上又變成新的沉沒成本）在傷春悲秋或捶胸頓足而已。理性的作法是只考慮還可以被改變的可變成本（prospective costs）。
舉例來說，今天你買了一張電影票，假設無法退票，因此票價就等於是沉默成本。到了實際觀影當天，電影片長兩小時，才看了半小時你就覺得很想走人，這時候怎麼辦？如果你的想法是「都已經花錢買票了，又大老遠跑來，還是看完吧。」那你就是考慮了沉沒成本，在經濟學家眼中算是一個不理性的人類，因為你不只花掉了電影票的錢、從家裡來電影院的時間、開演的前半小時，還將繼續浪費掉接下來的九十分鐘，而這九十分鐘在沉沒之前，都還是可變成本。
理性的做法是，在覺得電影不好看想要離場時，不去想已經花掉的錢和浪費的時間，而是只考慮未來的時間該如何運用才是對自己比較好的。以時間線的觀念來說，這樣的思考方式是立基於現在以及未來，不被過去所干擾，才能做出理性的決策。AlphaGo或是其他的人工智慧在進行決策的時候，也是僅以當下的局面來做分析與思考，然後從龐大的資料庫裡面統整出對目前來說最佳的下一步，等到局面更新，就再以那個當下去做分析與決策，接續不斷。這與人類在認知運作過程中最大的一點差異在於人工智慧不會有「早知如此，何必當初」的喟嘆（過度被過去卡住），或是擔心這一步下去，萬一之後怎樣怎樣又來後悔，搞得那完美的一步永遠出不了手（太被未來糾纏）。
狹義地說，人工智慧在思考時的時間線應該是只著眼於當下以及不遠的未來，屏除會造成額外時間成本的情感因素、不斷地將局面的變動視為回饋（不是失敗）來更新即時狀況、迅速地做出下一步……如此反覆循環。
或許是源自於人類對自身存在之高貴性的莫名堅持，古典經濟學認為人類在做決策時總是理性的，會根據外部線索來做出合理的推論。即使日常生活中就存在著一堆反例，但要一直到2002年的諾貝爾經濟學獎之後，人們的心態才真正有了改變（至少在研究領域）。當年的得主丹尼爾·卡納曼（Daniel Kahneman, 1934-)結合了心理學和經濟學的研究，特別是去探討人類在不確定狀況下的決策制定過程，把人類內在那些詭譎難測、道理說不通的內在因素也引入了決策模型之中，帶動行為經濟學的熱潮。
人類確實無法像機器或程式那麼理性，但是自認比飛禽走獸聰明一些的我們，不妨回過頭來想想，在理性與感性皆存在的狀況下，是不是可以做一點點調整，調整的目的是為了讓你對時間的運用更有效率。該休息的時候不勉強，以免因小失大；未雨綢繆是生存本領，但也要適可而止；在面對沉默成本時，想想我們常用的成語「覆水難收」或是西方人講的「不要為打翻的牛奶哭泣」（Don't cry over spilled milk）。
最後補充說明，立足現在去決策未來，並不是要你全然忽略過去的記憶或傷痛，畢竟前幾段才講完創傷療癒的重要性。而是要你在此時當下放眼未來時，想清楚下一步要做什麼會對自己最有幫助？在時間的運用上會最為經濟有效率？
是要為了以後能更全力奔跑而先暫停下來好好療傷？是要為了走更長遠的路而先休息一下？還是要擺脫拘束邁開腳步往前行？
只要現在的你覺得那樣做對於下一刻的你有幫助，當然都可以。
