El obstáculo fundamental es el olvido catastrófico: entrenar con nuevos datos sobrescribe los pesos que codificaban el conocimiento anterior. Los humanos no tienen este problema (aprender francés no te hace olvidar el inglés) porque las redes neuronales biológicas usan mecanismos diferentes para la consolidación de la memoria. Las redes neuronales artificiales almacenan todo el conocimiento en pesos compartidos, haciendo que cualquier actualización sea una potencial interrupción de las capacidades existentes.
Varias estrategias abordan parcialmente el aprendizaje continuo: métodos de replay (mezclar datos antiguos con nuevos durante el entrenamiento), métodos de regularización (penalizar cambios en los pesos importantes para tareas anteriores, como EWC), métodos de arquitectura (asignar diferentes parámetros a diferentes tareas) y enfoques aumentados con recuperación (almacenar conocimiento externamente en una base de datos en lugar de en los pesos). Ninguno resuelve completamente el problema, pero cada uno permite cierto grado de aprendizaje incremental.
En la práctica, RAG (Retrieval-Augmented Generation) sirve como sustituto pragmático del verdadero aprendizaje continuo. En lugar de actualizar los pesos del modelo con nueva información, actualizas una base de conocimientos externa que el modelo consulta en tiempo de inferencia. Esto evita completamente el olvido catastrófico pero tiene limitaciones: las capacidades de razonamiento del modelo no mejoran, solo su acceso a la información. El verdadero aprendizaje continuo mejoraría tanto el conocimiento como las capacidades simultáneamente.