Кибернетические подходы к управлению обществом и производством на самом деле не содержат в себе ничего такого, о чем следовало бы говорить как об источнике угрозы обществу — просто любая крайность в управлении целеполагающими системами опасна и ведет либо к гипертрофированному индивидуализму или к чрезмерной централизации управления. И в том и в другом случае (хотя и по разным причинам) неминуемо происходит истончение интеллектуального слоя общества, его деградация. Однако при разумном сочетании централизованного и децентрализованного управления результаты могут быть получены весьма значительные преимущества, что отнюдь не противоречит кибернетике (техническая кибернетика наглядно продемонстрировала необходимость наличия люфтов в системах управления).
Польза люфтов в системах управления может быть продемонстрирована хотя бы на примере знакомой всем автомобилистам системы рулевого управления. На заре автомобилестроения соединение деталей в системе рулевого управления было жестким, лишенным люфтов (цепным или шестеренчатым). В результате такого конструктивного исполнения каждая выбоина на дороге (а дороги в то время были чаще всего брусчатыми) моментально отдавалась в рулевом колесе, вызывая у водителя автоматную реакцию — попытку сопротивления действию силы, вращающей колесо. Однако время задержки реакции оказывалось велико по сравнению с длительностью воздействия ударной нагрузки, и водитель прилагал компенсационное усилие уже на другом участке дороги, где направления компенсационного усилия и силы, вращающей рулевое колесо в результате следующего соударения, могли совпасть, что часто и случалось на практике. Управление автомобилем в то время требовало значительной физической силы и хороших навыков. Многие обращали внимание на то, как странно (по нынешним понятиям) вели себя на дороге старинные автомобили в кадрах кинохроники — они непрерывно совершали какие-то бессмысленные резкие зигзагообразные маневры на дороге, но мы-то знаем, в чем тут дело. Лишь в результате ряда усовершенствований (применение остроумно реализованных автоматов удержания прямолинейного направления движения за счет наличия углов развала и схождения) задача удержания рулевого колеса автомобиля существенно упростилась. Но главным здесь было изобретение рулевой трапеции, устроенной так, чтобы в ней обеспечивался люфт, позволяющий гасить незначительные удары и вибрации, возникающие при езде по дороге. Сейчас в правилах дорожного движения записано, в каких пределах должен обеспечиваться люфт в системе рулевого управления автомобиля.
Однако вернемся от проблем социальных и автомобильных к проблемам, рассматриваемым современной кибернетикой. Естественным продолжением исследований в области кибернетики стало возникновение таких теорий как теория распознавания образов, теория информации, теория искусственного интеллекта, кибернетической (математической) лингвистики и иных направлений, в основу которых заложено рассмотрение информационных процессов, связанных с управлением, целеполаганием, процессами возникновения и управления знаниями. В створе кибернетических наук зародилось весьма популярная в настоящее время технология нейросетевой обработки и анализа данных. Таким образом, мы приходим к утверждению, что на сегодня большая часть технологически реализованного аналитического инструментария базируется на принципах, сформулированных в рамках кибернетического подхода. Однако, как будет показано далее, человечество постепенно входит в эпоху, когда кибернетические подходы перестают быть единственным поставщиком технологий для аналитики — уровень развития кибернетических технологий завершает процесс создания платформы для начала внедрения технологий, основанных на теории систем и системного анализа, построения кибернетических систем высших порядков.
К числу разделов кибернетики, представляющих особый интерес для аналитики, несомненно, относится теория распознавания образов. Это направление получило развитие на самых ранних этапах развития кибернетики — без этого было невозможно решить задачи обеспечения реакции автомата на изменение ситуации (как некоторой специфической совокупности сигналов, поступающих от рецепторов). Так, уже на этом этапе теория распознавания образов, пусть пока формально, но оказалась связана с распознаванием ситуаций. Вначале распознавание было наиболее тесно связано с распознаванием графических образов в технических системах, но при наличии устойчивой тенденции к кибернетическому рассмотрению общества это не могло не привести к возникновению специфического направления — распознавания ситуаций и в сфере управления организационно-техническими и социальными системами.