Das Stabilitäts-Plastizitäts-DilemmaEs handelt sich um eine Einschränkung des Nervensystems, die sowohl in künstlichen als auch in biologischen Nervensystemen existiert und als Kompromiss zwischen Stabilität und Plastizität verstanden werden kann, um einen Zustand des Gleichgewichts zu erreichen.

Das Lernen in parallelen und verteilten Systemen erfordert Plastizität, um neues Wissen zu integrieren, während Stabilität dazu dient, das Vergessen von bereits erworbenem Wissen zu verhindern. Übermäßige Plastizität führt zum kontinuierlichen Vergessen zuvor kodierter Daten, während übermäßige Stabilität die effektive Kodierung der Daten auf synaptischer Ebene behindert.

In den meisten Fällen hat das neuronale Computing die Probleme der übermäßigen Plastizität und der übermäßigen Stabilität inzwischen gelöst.