Кооперация хаоса и самоорганизации имеет двойственную основу, которая выражает общую неопределенность в принципах работы нейросетей мозга. Во-первых, наука уже более ста лет использует детерминистские и стохастические подходы в изучении отдельного нейрона и нейросетей мозга в целом. Модели на основе функционального анализа (уравнение Блэйра, модель Ходжкина − Хаксли, компартментно-кластерная теория нейросетей мозга и многое другое с одной стороны) и различные стохастические подходы в виде нейро-ЭВМ, сетей Питса-Мак-Каллока и т.д. (на основе стохастического подхода) – все это свидетельствует о детерминистско-стохастической доминанте в изучении глобальной проблемы мозг человека и базовые принципы его функционирования. При этом проблемы мышления и эвристической деятельности мозга обычно дальше морфологии и характера связей между нейронными пулами не уходит. Мы сейчас предлагаем другой подход и понимание принципов работы мозга, которые выходят за рамки детерминизма и стохастики, и переводят эту дискуссию в области хаоса и непрерывной самоорганизации. При этом не статистической устойчивости выборок xi параметров гомеостаза для статистических функций распределения выборок, наблюдается fj(xi)≠fj+1(xi), где j – номер выборки.
Ключевые слова: гомеостаз, теория хаоса-самоорганизации, системы третьего типа, матрицы парных сравнений выборок.