AI Stat Lab

아래 단계들은 “인간 뇌가 가소성과 안정성을 동시에 유지하며 평생 학습을 이어가는 과정”을 기계적으로 번역한 딥러닝-지속학습(continual learning) 설계 로드맵입니다. 각 단계마다 최근(2024–2025) 연구·산업 적용례를 곁들였습니다.1 단계 ― 기본 토대: 대규모 사전학습 모델 + 스트리밍 데이터 파이프라인해야 할 일 인간 메커니즘 대응 실무 팁‣ 대규모 사전학습(PLM·LLM·VLM)으로 “해마+신피질의 초기 스키마” 확보인간이 유아기에 핵심 감각·언어 스키마를 빠르게 구축하는 단계GPU 1~2대라면 Hugging Face PEFT(LoRA/IA3)나 bitsandbytes 4-bit 로딩으로 시작‣ 새 데이터가 실시간 또는 주기적으로 유입될 스트리밍 파이프라인 구축인간의 감각 스트림..

요약인간은 태아기 말기부터 노년기까지, 약 9 개월의 자궁 내 발달과 평균 80 여 년의 생애 동안 끊임없이 정보를 감각하고, 선택하며, 저장하고, 다시 구성한다. 본 보고서는 이처럼 연속적으로 진행되는 학습 과정을 열 개의 신경·인지 단계로 구분하여 분자 수준에서 사회적 맥락까지 계층적으로 해부하고, 이를 ‘하드웨어(신경가소성)’와 ‘소프트웨어(전략적 학습)’라는 두 축으로 통합한 다층 동적 모델을 제안한다. 각 단계마다 대표적인 실험·임상·영상 연구를 근거로 제시하고, 수면·운동·사회적 교류와 같은 환경적 조절 인자가 시냅스 가소성과 메타인지 전략을 어떤 방식으로 증폭 또는 억제하는지 정량적 데이터를 이용해 상세히 설명한다. 마지막으로 개인·교육·조직 차원에서 적용 가능한 실천 가이드와 정책 제언을 ..