積分型のニューラルネットワークに見切りをつけて，スパイキングニューラルネットワークの方を考えているが，先行文献を読んでいて「！？」と思った．直感的に動くと思われる学習則（しかもHebb則にのっとっている）を提案し，その学習が収束することを数学的に証明しているのだ．よくある論文のパターンだが，何かひっかかった．
学習が収束することを数学的に証明できるってことは，みんな利口になるってことじゃないか．個体によって利口さが違うことを説明できなくなるんじゃないか．なんだかおかしい．実際の生き物の学習は，数学的に証明できてはいけないのじゃないかと思えた．
私が見捨てたディープラーニングも，実は数学的証明を捨てて実利に走って成功している．数学的証明を捨てた割り切りの点ではディープラーニングを褒めたい．