Самоорганизация общества по типу нейронных сетей

Выискивая идеальную формулу власти, люди перепробовали различные формы и типы правления. Но все они, так или иначе, требовали централизации власти и стандартизации методов, что не всегда эффективно и полезно. Но децентрализация иногда приводила к ещё большим проблемам. 

Развитие информационных технологий и изучение информационных систем показывают, что возможна и другая вполне эффективная система взаимодействия разумных существ. Это нейронные сети.

Искусственные нейронные сети еще не достаточно хорошо изучены, но уже становится ясно, что они способны к самообучению, а значит, способны адаптироваться к меняющимся условиям.

Существуют различные алгоритмы обучения, но какого-то единого, универсального метода познания пока не найдено. Нахождение такого алгоритма означало бы, что любые живые системы и сообщества могут успешно развиваться по нему без какой-либо централизованной управляющей системы. В том числе и человеческое общество.

Алгоритм этот должен учитывать два свойства нашего мира.

1. Мир является слабо-связанным, т.е. процессы в нем слабо связаны причино-следственными связями в настоящем. Если вы пишете книгу, а где-то с дерева упал лист, то это событие никак не повлияет на вашу деятельность. В противном случае мир был бы сильно-связанным и представлял бы собой настолько сложную систему, что ни один гений не смог бы в ней разобраться.

2. Мир, при всем его многообразии, развивается по универсальному закону, который является необходимым условием взаимодействия его систем. В противном случае, он был бы непознаваемым и совершенно бессвязным,никаких закономерностей в нем не могло быть обнаружено.

Создание (или познание, реализация) такого алгоритма, основанного на универсальном природном законе, позволило бы всем системам и сообществам в мире найти идеальную форму самоорганизации.