Implicit prediction as a consequence of statistical learning

doi:10.1016/j.cognition.2025.106088

2025-05-01

Laura Batterink *

Sarah Hsiung

Daniela Herrera-Chaves

Stefan Köhler

DOI：10.1016/j.cognition.2025.106088

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摘要

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我们在日常导航过程中遇到的感官输入具有高度的结构性，其中包含随时间重复出现的模式。统计学习是指适应这些模式的过程，能够促进在线处理。这些在线促进作用通常被归因于预测，即事件发生前对即将发生的事件信息进行表征。然而，先前观察到的促进作用也可能源于回顾性处理。在此，我们采用基于语音的分段范式，检验统计学习是否会导致对即将出现的音节进行预测。具体而言，我们探查了真正预测的行为标志，即在预测得到验证时能促进在线处理，但若被证伪则会带来成本。与“预测是统计学习关键结果”的观点一致，我们发现了一种权衡现象：处理可预测音节带来的更大益处，与处理出现在不匹配语境、超出预期位置的音节时产生的更大成本相关联。这种预测的权衡在参与者和项目（即单个音节）层面均有所体现。此外，我们发现预测并非无差别地针对输入流中的所有音节出现，而是根据任务逐次变化的需求进行选择性部署。预测的发生并不需要明确知晓特定单词，这表明预测主要在隐含状态下运作。总体而言，这些结果提供了新颖的行为证据，表明预测是统计学习的自然结果。

Keyword:

Statistical learning

Prediction

Implicit learning

Speech segmentation