신경 데이터 통합 파운데이션 모델: 종과 과제를 넘는 전이와 뇌-기계 인터페이스 응용
실험실마다 다른 방식으로 기록된 뇌 활동을 하나의 모델로 묶으면 무엇이 달라질까. 스파이크 하나를 토큰으로 삼는 구조와, 원숭이 데이터로 학습해 사람에게 옮긴 전이 결과를 펜실베이니아대 세미나에서 정리했다.
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AI TOPIC
신경과학 최신 뉴스와 핵심 해설
신경과학 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 16편을 최신순으로 모았습니다.
앨런 뇌 관측소 데이터로 본 시각피질: 표준 모델이 예측하지 못하는 뉴런들의 정체
앨런 뇌 관측소가 쥐 시각피질 뉴런 6만 3천여 개를 표준화된 자극 세트로 측정해 공개했다. 고전적 수용장 모델로 반응을 예측할 수 있는 교과서적 세포는 약 10%뿐이었고, 어떤 자극에도 반응하지 않는 세포가 35%로 가장 큰 집단이었다.
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트랜스포머 vs 뇌: 피질 기둥과 연속 학습, 에너지 효율에서 드러난 AI 지능의 격차
마이크로소프트 리서치 대담에서 연구자 세 명이 트랜스포머와 인간 신피질의 구조를 맞대어 비교했다. 단일 잠재공간과 수천 개의 피질 기둥, 연속 학습의 부재, 10와트와 1메가와트라는 에너지 격차를 짚는다.
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심층신경망 뇌 반응 예측 모델의 분포 밖 일반화 실패와 MacaqueITBench 데이터셋 공개
심층신경망으로 시각 피질 반응을 예측하는 모델이 훈련 분포를 조금만 벗어나도 무너진다는 하버드 연구팀의 분석과, 다른 연구자들이 이를 다시 검증할 수 있도록 공개된 대규모 원숭이 신경 데이터셋을 정리했다.
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딥러닝 이론의 열린 질문들 — 표현의 수렴, 모듈성, 사고 과정 감독에 대한 MIT 패널 토론
MIT 뇌·마음·기계 센터 패널이 학습 이론의 미해결 문제를 논한다. 서로 다른 모델이 같은 표현으로 수렴하는 현상, 범주를 담는 다양체의 기하학, 생물학의 모듈성, 과정 감독의 효율과 뇌의 학습 규칙 문제를 다룬다.
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시각 AI 인간 정렬 문제: 이미지넷 정확도가 오를수록 사람의 시선과 멀어지는 딥러닝 모델
브라운대 토마스 세르의 MIT CBMM 강연 정리. 이미지넷 정확도가 사람을 넘어선 뒤부터 모델이 보는 곳과 사람이 보는 곳이 어긋났고, 심리물리 데이터를 함께 학습시키는 하모나이제이션과 영상 기반 자기지도학습이 해법으로 제시됐다.
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뇌는 컴퓨터라는 은유의 함정, 자유에너지 원리와 과학적 단순화가 놓치는 것들 정리
머신러닝 스트리트 토크가 뇌를 수압 장치·전신망·컴퓨터에 빗대 온 과학사를 되짚는다. 자유에너지 원리와 소프트웨어 은유가 왜 모델일 뿐인지, AI 필연론이 어디서 왔는지 짚는 특별편 요약.
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뇌는 컴퓨터인가: 계산주의 신경과학의 한계와 LLM 이해 논쟁을 짚은 철학자 인터뷰
신경과학 철학자 마즈비타 치리무타가 과학의 추상화와 이상화, 반사 이론이 남긴 교훈, 계산주의 심리철학의 한계, 신체 없는 LLM의 이해 가능성까지 오늘날 AI 연구가 깔고 있는 숨은 전제를 하나씩 되짚는다.
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뉴로테크와 AI 안전: 뇌 데이터가 부르는 '신경 민주화' 가설과 규제 공백 문제
뇌파로 찬반 반응을 0.2초 만에 읽어내는 뉴로테크가 AI 학습에 드는 데이터와 전력을 줄이면, 거대 기업의 해자가 얕아지는 대신 규제 당국이 감독해야 할 사업자는 급증한다는 AI 안전 포럼 발표를 정리했다.
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AI 변화 관리와 사회적 회복력, 신경과학자 조엘 피어슨이 말하는 불확실성 대응법
AI 안전 포럼 2026에서 신경과학자 조엘 피어슨이 AI를 기술 혁명이 아닌 지능 혁명으로 봐야 하는 이유와, 통제할 수 없는 변화와 불확실성이 사람의 정신·신체 건강에 미치는 영향, 국가 단위 변화 관리의 필요성을 설명했다.
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뇌 기억 선택 원리: 해마의 샤프 웨이브 리플이 중요한 경험에 책갈피를 꽂고 잠든 사이 옮기는 방법
오늘 아침 식사는 잊혀도 인생을 바꾼 순간은 평생 남는다. 해마에서 일어나는 짧은 신경 진동이 낮 동안 중요한 경험에 표시를 남기고, 잠든 사이 그 기억만 골라 대뇌피질로 옮긴다는 연구를 정리했다.
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자유 에너지 원리 쉽게 이해하기: 뇌를 예측 기계로 보는 신경과학 이론과 가면 착시
오목한 가면이 볼록해 보이는 착시에서 출발해, 뇌가 감각을 그대로 받아들이는 대신 예측을 세우고 검증한다는 자유 에너지 원리를 살펴본다. 잠재 뉴런과 생성 모델, 사전 믿음, 인식 모델이라는 개념으로 지각과 학습을 설명한다.
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뉴런은 하나의 학습 규칙만 쓰지 않는다: 첨단수상돌기와 기저수상돌기의 서로 다른 가소성
학습하는 동안 뉴런은 하나의 규칙만 쓰지 않는다. 학습 중인 생쥐의 운동피질을 실시간으로 들여다본 사이언스 논문을 따라, 같은 세포의 첨단수상돌기와 기저수상돌기에서 서로 다른 시냅스 가소성 규칙이 작동하는 이유를 풀어 봤다.
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천 개의 뇌 이론과 피질 기둥: 신피질이 만드는 지능의 기본 단위와 예측 모형 완벽 해설
대뇌 신피질을 하나의 거대한 처리 장치가 아니라 약 15만 개의 '미니 뇌'가 병렬로 세계 모형을 만드는 구조로 보는 '천 개의 뇌' 이론을, 피질 기둥·기준틀·투표라는 핵심 개념을 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 풀어 설명합니다.
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지능의 모듈식 구조: 뇌가 기술을 레고 블록처럼 재사용·조립하는 원리와 AI 연구 함의
자전거를 탈 줄 알면 오토바이를 빠르게 배우는 이유는 무엇일까? 프린스턴 연구진이 원숭이 실험으로 뇌가 색·운동 '모듈'을 서로 다른 과제에서 재사용하고 맥락에 따라 연결한다는 사실을 개별 신경 단위에서 확인했다.
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예측 부호화(Predictive Coding) 해설: 뇌의 학습이 역전파와 다른 이유와 AI에의 시사점
머신러닝을 떠받치는 역전파는 왜 뇌의 작동 방식과 맞지 않을까. 생물학적으로 더 그럴듯하고 때로 더 효율적인 예측 부호화를 첫 원리부터 자막 기반으로 정리했다.
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