В кибернетике и теории систем характеристика сложности присваивается на основании оценки функциональных и организационных параметров системы. Как правило, сложность используется в качестве сравнительной характеристики[56]. Сложность здесь не рассматривается в качестве предельного понятия, в зависимости от контекста на первый план могут выступать либо онтологические аспекты сложности (определение сложности систем исходя из их структуры либо характера осуществления), либо гносеологические (трудоемкость и проблематичность моделирования системы и связанных с ней процессов, методологические затруднения в реализации программы исследования).
Исследование возможностей моделирования занимает главенствующее место в осмыслении теоретико-познавательной проблематики данных научных дисциплин. Ключевое значение моделирования эволюции материи, развития материальных систем в понимании сложности отмечается, в частности, К. Майнцером[57]. По мнению одного из отечественных исследователей логических и методологических проблем кибернетики Ю. А. Петрова, изучение и развитие отображения движения сложных систем с помощью моделей осуществляется на уровне синтетического знания[58]. Сложность познается на уровне сопоставления и взаимодополнения теоретического моделирования и эмпирических данных. Он отмечает, что отображение движения может осуществляться только посредством диалектического синтеза разнообразных теорий[59]. Значение данного положение состоит в предвосхищении им принципа трансдисциплинарности на уровне логики научного исследования.
В кибернетике понятие информации часто используется в создании образа познания сложных систем. Возможны утверждения об информации как об организации, упорядоченности, сложности[60]. Однако буквальное отождествление информации и сложности являлось бы методологически