Este artículo discute los conceptos de complejidad autoorganizada y la teoría de Coherent Infomax a la luz de la teoría de probabilidad de Jaynes. Coherent Infomax muestra, en principio, cómo la complejidad autoorganizada de manera adaptativa puede ser preservada y mejorada mediante el uso de inferencia probabilística que es sensible al contexto. Se argumenta que los sistemas neuronales hacen esto combinando la fiabilidad local con la sensibilidad al contexto flexible y holística. Jaynes argumentó que la lógica de la inferencia probabilística muestra que se basa en métodos bayesianos y de máxima entropía o casos especiales de ellos. Presentó su teoría de probabilidad como la lógica de la ciencia; aquí se considera como la lógica de la vida. Se concluye que la teoría de Coherent Infomax especifica un objetivo general para la inferencia probabilística, y que las interacciones contextuales en los sistemas neuronales realizan funciones requeridas del científico dentro de la teoría de Jaynes.