Случайная составляющая результатов моделированию не подлежит. Поясним это. Мышление, как известно, связано с процедурой постановки задач и принятия решений. Каждое из решений происходит в условиях воздействия на личность многих признаков (термины «признак», «стимул» и даже «критерий» в данном контексте являются синонимами). В области задачи, где все признаки действуют согласованно, в одном направлении, решение является регулярным, однозначным, определенным. Например, если все рецепторы свидетельствуют о том, что распознаваемая буква есть буква А, то другая классификация буквы исключается. Отметим, что нас будет интересовать область случайных или нерегулярных решений задач, где действуют противоречивые признаки или стимулы. Грубо говоря, если сумма противоречивых стимулов с учетом их важности близка к нулю, например часть рецепторов утверждает: «буква А», а другая часть — «буква Б», то мозг принимает «чисто» случайные, равновероятные решения. Именно в этой области проявляется так называемая свобода выбора. В книге указывается, что в случае нерегулярности, согласно учению о доминанте, происходит всемерное усиление внимания и разрешающей способности, но если и оно не помогает, то в действие вступает случай.

Предсказать случайное решение принципиально невозможно, так же как нельзя регулярно угадывать результат тиража «спортлото» или предвидеть, на какую сторону упадет подброшенная вверх монета. Область случайных решений поддается моделированию только в том смысле, что и в модели можно предусмотреть генератор случайных движений. Однако направление случайного движения регулярно угадывать нельзя. Все сказанное хорошо согласуется с известной теорией многокритериального управления Парето (1909 г.), в соответствии с которой в области эффективных решений, где критерии противоречат друг другу, математика, а следовательно, и моделирование бессильны. Здесь для принятия решений обычно привлекаются эксперты, которые знают, что же нужно выбрать.