Таким образом, наша гипотеза состоит в том, что для сложных
систем большой размерности может оказаться полезным описание в терминах
джокеров и русел. В определенном смысле его можно рассматривать как обобщение
символической динамики, в других аспектах – как систему сопряженных простых
моделей. В естественных науках подобное описание не слишком распространено, но
оно может оказаться очень полезным в биологических и социальных науках, в
задачах управления риском, где обычно используется множество моделей для
описания различных сторон одного и того же сложного объекта. Вероятно, такие
модели можно рассматривать как различные русла.
Тогда, например, динамика общества может рассматриваться как
череда русел (спокойное развитие) и джокеров (резкие изменения, революции
и т.д.). Такой взгляд мог бы быть полезен и при выяснении правильности
различных моделей: несколько моделей могут сосуществовать как различные
возможные русла. Задача состоит в том, чтобы понять, которое из них
соответствует текущей ситуации, как близко находится ближайший джокер, можно ли
его избежать и так далее.
Развитый подход способен помочь и в задачах описания сложных
объектов. Вообще говоря, русла не обязаны быть именно математическими моделями,
это могут быть просто некоторые типичные ситуации, комбинации признаков,
наиболее существенных деталей. То есть, объект может быть охарактеризован как
"альбом" таких типичных ситуаций с наиболее вероятными последствиями.
Интересно, что мозг обладает огромными возможностями для
поиска таких важных деталей, построения русел и выработки прогнозов. Если набор
существенных параметров окажется неполным, будет возникать много ошибок,
поэтому предшествующий опыт может соответствовать способности создавать
правильные проекции реальности. По-видимому, эта способность частично
унаследована искусственными нейронными сетями и служит одной из причин их
успешного применения. Мы ожидаем также, что предложенный подход русел и
джокеров может быть полезен и в ряде задач управления риском, прогнозирования
опасных ситуаций.