“役使原理”和“对称破缺”
人的主体性，在于人能够反思其“自我反映”，并反思关于“自我反映”的反映，如此等等，处于某种重复作用过程中，它原则上是没有极限的。
自我体验和自我反映导致了自我意识的概念，它在传统上被看做精神哲学和认知心理学的基本概念。自我意识被定义为人格的关键性特征。在历史上已经讨论过的自我意识的定义，并非只具有哲学上的意义。显然，这些不同程度的思辨性定义，在医学和法律上都有重要的影响。
对于人具有意识——因而应对其行动负责这一问题，必须满足何种标准？有没有关于意识的医学标准？意识是如何受到扰动甚至消失的？动物的意识是怎样的？我们的感受是否跟我们的邻人或动物的感受相同……这些问题，至今还都是尚待揭开的奥秘。
克劳斯先生认为，如果复杂系统探究方式是正确的，那么生物进化的神经系统则不过是自参照系统的特定实现，即它很可能是以不同于人脑的生物化学的物质材料为基础的具有自参照能力的技术系统。
我们甚至有能力把一种复杂系统的表示翻译成另一种不同系统的表示。由于两种系统的表示并不一致，我们可能难以获得与他人、动物或其他不同系统完全精确一致的感受。但是，我们会得到关于它们的感受或思想的某种知识形式的表示或某种理论。
在此意义上，主观性保留了下来，即使在技术模拟的情形下，人类通信中的解释学也保持着宽广领域。关于传统的“心——身”问题，复杂系统探究方式表明，认知活动既不完全独立和相异于脑活动，不是简单地等同，也不是一种附带现象。思维和感受被假定为，既是神经过程的产物，也是生产者，而它们不必等同。
在复杂系统框架中，脑模型被看做是一种自组织系统，它处在远离热平衡和接近于不稳定点的阈值之处发挥作用。在神经不稳定态，不同的机体激活模式都向相干宏观模式演化，这样的宏观模式在神经生理学上是以某种细胞集合体为基础的，在心理学上表示为一定的感受和思想。
克劳斯先生指出：“我们都有这样的经验，在情绪不稳定态下某种感受可以支配其他实际感受，甚至引导我们的行动。”
在协同学中，稳定模和不稳定模的竞争用“役使原理”来解释。我们在进行决策时，一种思想或概念开始“役使”其他可能的思想或概念。这些非平衡的相变，在最小信息的意义上，受到非常少的几个序参量所支配。的确，作出决策以后而行动，意味着巨大复杂性的减少。过多的知识对于行动是阻碍，或如歌德所说：“行动的人总是肆无忌惮。”
在心理学中，“对称破缺”是由复杂系统的非线性因果关系支配的（“蝴蝶效应”），这大体上意味着，一个小的原因将引出大的结果。起始个体透视方式的微小细节，也是一种认知的倾向，可以“役使”其他的模式，并导致一种支配性观点。
一个神经生理学的模型，必须模拟相应的细胞集合体的相变。克劳斯先生以动物行进(例如马的步态)中的“相变”为例指出，随着速度的增加，马的运动模式也改变了，从行走变成了小跑再到奔驰，以使能量消耗最小化。这是在非平衡相变中经常观察到的滞后现象，这种现象被解释为神经系统中稳定态或吸引子的结果。
思维中也出现相变：“啊哈——经历”和突然的“洞见”是从涨落和不稳定性情形中出现的令人惊奇的现象。历史上，有许多著名的例子，科学家、工程师、艺术家和作曲家在“创造性”的不稳定性和困惑情形下，突然发现新的问题答案、作出新的发明、闪现出绘画新思想、创作新旋律等。
复杂系统探究方式并未提供封闭的心理学信条，而是提供了一种跨学科研究纲领，去探索认知科学中的老问题和新问题，并使得它们更靠近经验的和实验的分析。因此，人们已经提出，要探讨细胞集合体的变化速率和学习、创造性、认知灵活性和形象化能力之间的相关性。
认知不稳定性现象被假定是神经过程的微观不稳定性的宏观性质。思维和期望被解释为支配着整个系统的活动性的序参量，如果它在接近不稳定点起作用。在心理学实验中可以见到这种理论的确证，实验通过暗示引起幻觉，并引起相应的可测量的生理效应。
有谁会否认思想可以改变世界，而并非仅仅是解释世界？
在心理疾病现象领域，例如，安慰剂效应表明，单纯信念或主导思想不仅仅可以改变情绪状态，而且还可以改变生理状态。显然，心理疾病状态是接近不稳定点的。相应的序参量并非只是心理学家的理论概念，还是控制和支配着（“役使着”）中枢神经系统活性的真实模式。
自组织复杂系统在心理学中的应用，不能仅仅由它们的预见性和定量可测量性来进行评价。复杂系统的一种固有性质是——它在微观尺度上的非线性动力学和对于初始条件的敏感性依赖，不允许人们对于系统的终态作出预见。
在大脑和认知研究中，我们面临着巨大的复杂性，难以进行精确计算和长期预报。然而，复杂系统探究方式，揭示了“心——脑”系统的本质特征，比如它对于细微的内在涨落和外在世界变化的高度敏感性。
人类精神的意向性
除了意识之外，人的精神还有另一个基本特征——意向性。
意向性是神经状态对于外部世界的事物对象或状态的参照性：我看见了某事物，我相信某事物，我期望某事物，我害怕某事物，我想要某事物；等等。有意向的精神状态可以与没有任何参照性的无意向状态区别开来：我紧张，我害怕，我累了，我幸福，我沮丧；等等。
意向性的秘密在于，观察对象的构型对视觉系统提示了存在着一特殊的封闭对象。在观察者和刺激物构型之间出现了“意向性参照”。
意向性对象或状态可以是虚构的，也可以是真实的。
显然，人类文化充满着关于意向性对象或状态的记号和符号，包括从交通信号到宗教符号。甚至从纪念碑和教堂到工厂这样的建筑物，也可以代表意向性对象。在人类文化的长期发展中，构筑起来语言的意向性意义。在传统的认识论中，某些哲学家如弗兰茨·布伦特诺甚至主张，意向性是人的精神指称世界的一种特殊能力。
意向性被理解为精神的一种特性，它不可能归结为物理学的、化学的或生物学的性质。一些现代哲学家如约翰·西尔斯主张，意向性是人类精神的一种本能特征。但是，他们也认为人类大脑的生物学进化也发展了精神参照世界的意向性能力。
克劳斯先生指出，实际上，意向性并非大脑所独有。它也是某些复杂系统的特性，可以用生命进化中的吸引子动力学来为其建立模型。“社会昆虫”的筑巢就是一个集体意向性动力学的例子。这种复杂系统的特性是自催化机制。通过这种机制，建筑巢穴生态系统——白蚁群体与其环境的目标定向的工作得以进行下去。在复杂系统探究方式中，人们假定，这种社会系统已经说明了诸如大脑和中枢系统那样的较高级发展系统中观察到的规范性质。
意向性并非是从天上掉下来的一种奇迹，一种引导着人的精神并将其与自然区别开来的奇迹。它是一种整体模式，是特定的复杂系统在一定条件下形成的。但是，意向性有不同的水平，这取决于增加着的进化复杂性。
大脑具有典型的自组织、自参照复杂系统的特征，这与程序控制的计算机完全不同。复杂系统的自组织和自参照性并不局限于人类或哺乳动物的大脑。它们仅仅是特殊的复杂系统的生物化学和神经生理学的实现，是在生物进化中产生出来的。因此，原则上不可能排除，这些具有特征动力学的复杂结构可能通过人的技术以完全不同的材料来实现。结果是，正如自参照和自组织的特征使得意向性成为可能。那么，用不同于生物脑的复杂模型来模拟意向性，也就是原则上不能排除的。
在传统哲学中，意向性常常以所谓人的“自我”为基础，被认为能够设计世界和自身（作为自参照性的“自我意识”）。
但是，自我隐藏在大脑的何处？
传统的观点，如种种柏拉图主义或唯灵论或唯物主义，甚至仍然为一些现代的脑研究人员所持有。例如，在约翰·艾克尔斯爵士看来，自我表现为一种与大脑相互作用的心灵实体，只在本性上完全不同。但是应该怎样坚持或拒绝这种假设呢？它只是一种以高度形而上学为代价的假定，人们可以相信它，也可以不相信它。
假设也许是该受批判的，可能是虚假的，但是对于进一步的研究是有益的。因此，形而上学的代价太高了。哲学上的“奥卡姆剃刀”要求我们扔掉多余的假设，保留形而上学实体的经济假定，把看来是经验研究所不可或缺的假设数目限制到最小。
复杂系统探究方式是一种数学的跨学科模型的研究纲领，避免了形而上学教条。从长远看，它可能失效。但是这种建模策略已经在若干科学和技术中得到许多成功的确证，而且更重要的是，它为进一步的经验研究揭示了一些富有成果的概念。另一方面，传统的唯物论以单个神经元来解释神经生理学过程的精神状态，则是错误的。
复杂性的“自身进化”
复杂系统的一个最为推测性的应用是人工智能（AI）的进化。在经典的AI传统中，大脑被理解为最先进机器的计算机硬件，而神经是相应的具有确定性算法的软件程序。甚至基于知识的专家系统也被设想为高度发展的AI编程语言的算法表示。但是数理逻辑的理论结果（丘奇、图林和哥德尔等人）以及编程的实际问题限制了经典AI框架中的思维机械化。
一种关于作为自然进化产物的“脑计算机”的理论已经提出，主张用复杂神经网络的非线性动力学（“自组织”）来为大脑的本性及其精神状态建立模型。由此引起的问题是，对于它们的动力学的洞见，是否会获得一种新的革命性技术“蓝图”，并由此来追索大脑和精神的自然进化。
实际上，人的知识和知识技术的发展表现为一种技术进化，它导致了如同生物进化中的突变那样的技术创新。
在讨论了物质、生命、“心——脑”机制和人工智能的进化以后，《复杂性中的思维》一书最后讨论如下的问题：人类社会的进化是否可以至少是部分地在复杂系统的框架中加以描述和建模。
在社会科学中，人们通常在生物学进化和人类社会历史之间作出严格的区分。原因在于，国家的、市场的和文化的发展被假定是由人类意向性行为所指引的，即人类的决策是以意向性和价值为基础。
从微观角度看，我们实际上观察到的是一个个有着自己意向、信念的个体。但是从宏观角度来看，国家、市场和文化发展却大于其部分的加和。政治、社会、经济秩序的形成，表现是由自组织步骤引起的，从而揭示了复杂系统中的某些相变过程。然而，为避免任何种类的自然主义或物理主义的还原论，我们应该考虑人类社会特有的意向特征。
现代数理经济学的先驱们，如瓦拉斯和帕里托，传播了物理学的数学方法在经济学中的应用。这两位思想家都是所谓的洛桑学派的代表性人物。经典理论已经明显受到物理数学概念的影响。他们或多或少地谈及经济力量和机械平衡之间的大体相应。实际上，数理经济学的先行者们主要是从力学和热力学中借用词汇，例如，平衡态、稳定性、弹性、膨胀、充气膨胀、收缩、流、力、压力、阻力、反应、运动、摩擦等。
一般而言，一些古典经济学家力图通过标志线性和机械性模型某些特定假设来减少经济实在的复杂性。首先，他们相信理性经济人用这种虚构来看待人们的每一行为。例如，市场中的这种经济人的个体行为，应该作为一个整体被分离出来。人们的行为可以用从个体行为中抽象出来的一般行为模式来描述。于是，就有了这样的假定，人的个体行为如同遵从一定运动数学定律的机械系统中的元素一样，是规则的、可预见的。如果起始条件和环境是已知的，是可精确测量的，那么就可确信，环境之中的个体行为就犹如气体中的分子一样，其行为是确定论的。
从方法论的观点来看，主流经济学往往受到线性数学、经典力学、平衡态热力学模型的启发，有时也受到达尔文进化论的启发。古典经济模型中已经假设了一种理性经济人，他们通过成本最小化、利益最大化来追求收益最大化。这些理性的角色被假定通过在市场上交换商品而发生相互作用，市场是通过一定的价格机制来实现需求和供给之间的经济平衡。
要描述经济动力学，就需要有包含许多经济量——也许来自数千个部门和数百万角色——的演化方程。经济学如同其他领域一样，一切事物都依赖于其他事物，为了尽量地模拟经济复杂性，这种方程就将是耦合的、非线性的。即便是完全确定论的模型也会产生出高度不规则的行为，这样的行为是不可能作出长期预测的。经济学如同气象学一样有同样的缺陷。
在发现数学混沌和蝴蝶效应之前，人们相信有可能精确地作出长期的天气预报。作为一名计算机的先驱，约翰·冯·诺伊曼认为，拥有了充分多的关于全球气象的数据，并有了超级计算机，就可以对于长期的、大范围的天气作出精确预报。在数学上他并没有错，因为在线性数学框架中，他如同经典的天文学家一样正确。但是，流体和天气的实际长期行为惊人地不同于这些模型。
非线性振荡子的耦合可以理解为对三维环形圆纹曲面上的自主经济运动的扰动。这种耦合程序已经应用到了几种经济实例中，诸如国际贸易模型、商业循环模型和独立市场。
当允许自组织的经济系统受到政治干预的影响时，就出现了至关重要的实际政策问题。在某些情况下，市场是不可能按照福利标准来发展的。如果让经济自由放任，它就可能出现涨落波动的特征。如果不考虑经济增长的复杂性和非线性，政策措施可以对这样的倾向产生相反的效应。