Learning Regularities from the Visual World

Patterns of visual objects, streams of sounds, and spatiotemporal events are just a few examples of the structures present in a variety of sensory inputs. Amid such variety, numerous regularities can be found. In order to handle the sensory processing, individuals of each species have to be able to rapidly track these regularities. Statistical learning is one of the principal mechanisms that enable to track patterns from the flow of sensory information, by detecting coherent relations between elements (e.g., A predicts B). Once relevant structures are detected, learners are sometimes required to generalize to novel situations. This process can be challenging since it demands to abstract away from the surface information, and extract structures from previously-unseen stimuli. Over the past two decades, researchers have shown that statistical learning and generalization operate across domains, modalities and species, supporting the generality assumption. These mechanisms in fact, play a crucial role in organizing the sensory world, and developing representation of the environment. But when and how do organisms begin to track and generalize patterns from the environment? From the overall existing literature, very little is known about the roots these mechanisms. The experiments described in this thesis were all designed to explore whether statistical learning and generalization of visual patterns are fully available at birth, using the newborn domestic chick (Gallus gallus) as animal model. This species represents an excellent developmental model for the study of the ontogeny of several cognitive traits because it can be tested soon after hatching, and allows complete manipulation of pre- and post-natal experience. In Chapter 2, four statistical learning experiments are described. Through learning-by-exposure, visually-naive chicks were familiarized to a computer-presented stream of objects defined by a statistical structure; in particular, transitional (conditional) probabilities linked together sequence elements (e.g., the cross predicts the circle 100% of the times). After exposure, the familiar structured sequence were compared to a random presentation (Experiment 1) or a novel, structured combination (Experiment 2) of the familiar shapes. Chicks successfully differentiated test sequences in both experiments. One relevant aspect of these findings is that the learning process is unsupervised. Despite the lack of reinforcement, the mere exposure to the statistically-defined input was sufficient to obtain a significant learning effect. Two additional experiments have been designed in order to explore the complexity of the patterns that can be learned by this species. In particular, the aim of Experiments 3 and 4 was to investigate chicks’ ability to discriminate subtle differences of distributional properties of the stimuli. New sequences have been created; the familiar one was formed by a pairs of shapes that always appear in that order whereas the unfamiliar stimulus was formed by shapes spanning the boundaries across familiar pairs (part-pairs). Unfamiliar part-pairs were indeed created by joining the last element of a familiar pair and the first element of another (subsequent) familiar pair. The key difference among pairs and part-pairs lied on the probabilistic structure of the two: being formed by the union of two familiar elements, part-pairs were experienced during familiarization but with a lower probability. In order to distinguish test sequences, chicks needed to detect a very small difference in conditional probability characterizing the two stimuli. Unfortunately, the animals were unable to differentiate test sequences when formed by 8 (Experiment 3) or 6 (Experiment 4) elements. My final goal would have been to discover whether chicks are effectively able to pick up transitional probabilities or whether they simply track frequencies of co-occurrence. In Experiments 1 and 2, since the frequency of appearance of each shape was balanced across stimuli, it was impossible to tell if chicks detected transitional probabilities (e.g., X predicts Y) or frequencies of co-occurrence (e.g., X and Y co-occur together, but any predictive relation characterize them) among elements. However, since the animals did not succeed in the first task, being unable to discriminate pairs vs. part-pairs, data are inconclusive as regards to this issue. Possible explanations and theoretical implications of these results are provided in the final chapter of this thesis. In Chapter 3, the two studies described were aimed at testing newborn chicks’ capacities of generalization of patterns presented as stings of visual tokens. For instance, the pattern AAB can be defined as “two identical items (AA) followed by another one, different from the formers (B)”. Patterns were presented as triplets of simultaneously-visible shapes, arranged according to AAB, ABA (Experiment 5), ABB and BAA (Experiment 6). Using a training procedure, chicks were able to recognize the trained regularity when compared to another (neutral) regularity (for instance, AAB displayed as cross-cross-circle vs. ABA displayed as cross-circle-cross). Chicks were also capable of generalizing these patterns to novel exemplars composed of previously-unseen elements (AAB vs. ABA implemented by hourglass-hourglass-arrow vs. hourglass-arrow-hourglass). A subsequent study (Experiment 6) was aimed at verifying whether the presence/absence of contiguous reduplicated elements (in AAB but not in ABA) may have facilitated learning and generalization in previous task. All regularities comprised an adjacent repetition that gave the triplets asymmetrical structures (AAB vs. ABB and AAB vs. BAA). Chicks discriminated pattern-following and pattern-violating novel test triplets instantiating all regularities employed in the study, suggesting that the presence/absence of an adjacent repetition was not a relevant cue to succeed in the task. Overall, the present research provides new data of statistical learning and generalization of visual regularities in a newborn animal model, revealing that these mechanisms fully operate at the very beginning of life. For what concerns statistical learning, day-old chicks performed better than neonates but similar to human infants. As regards to generalization, chicks’ performance is consistent to what shown by neonates in the linguistic domain. These findings suggest that newborn chicks may be predisposed to track visual regularities in their postnatal environment. Despite the very limited previous experience, after a mere exposure to a structured input or a 3-days training session, significant learning and generalization effects have been obtained, pointing to the presence of early predispositions serving the development of these cognitive abilities.

Il mondo sensoriale è composto da un insieme di regolarità. Sequenze di sillabe e note musicali, oggetti disposti nell’ambiente visivo e sequenze di eventi sono solo alcune delle tipologie di pattern caratterizzanti l’input sensoriale. La capacità di rilevare queste regolarità risulta fondamentale per l’acquisizione di alcune proprietà del linguaggio naturale (ad esempio, la sintassi), l’apprendimento di sequenze di azioni (ad esempio, il linguaggio dei segni), la discriminazione di eventi ambientali complessi come pure la pianificazione del comportamento. Infatti, rilevare regolarità da una molteplicità di eventi permette di anticipare e pianificare azioni future, aspetti cruciali di adattamento all’ambiente. Questo meccanismo di apprendimento, riportato in letteratura con il nome di statistical learning, consiste nella rilevazione di distribuzioni di probabilità da input sensoriali ovvero, relazioni di dipendenza tra i suoi diversi componenti (ad esempio, X predice Y). Come illustrato nell capitolo introduttivo della presente ricerca, nonostante si tratti di uno dei meccanismi responsabili dell’apprendimento del linguaggio naturale umano, lo statistical learning non sembra essersi evoluto in modo specifico per servire questa funzione. Tale meccanismo rappresenta un processo cognitivo generale che si manifesta in diversi domini sensoriali (acustico, visivo, tattile), modalità (temporale oppure spaziale-statico) e specie (umana e non-umane). La rilevazione di pattern gioca quindi un ruolo fondamentale nell’elaborazione dell’informazione sensoriale, necessaria ad una corretta rappresentazione dell’ambiente. Una volta apprese le regolarità e le strutture presenti nell’ambiente, gli organismi viventi devono saper generalizzare tali strutture a stimoli nuovi da un punto di vista percettivo, ma rappresentanti le stesse regolarità. L’aspetto cruciale della generalizzazione è quindi la capacità di riconoscere una regolarità familiare anche quando implementata da nuovi stimoli. Anche il processo di generalizzazione ricopre un ruolo fondamentale nell’apprendimento della sintassi del linguaggio naturale umano. Ciò nonostante, si tratta di un meccanismo dominio-generale e non specie-specifico. Ciò che non risultava chiaro dalla letteratura era l’ontogenesi di entrambi i meccanismi, specialmente nel dominio visivo. In altre parole, non era chiaro se le abilità di statistical learning e generalizzazione di strutture visive fossero completamente sviluppate alla nascita. Il principale obbiettivo degli esperimenti condotti in questa tesi era quindi quello di approfondire le origini di visual statistical learning e generalizzazione, tramite del pulcino di pollo domestico (Gallus gallus) come modello animale. Appartenendo ad una specie precoce, il pulcino neonato è quasi completamente autonomo per una serie di funzioni comportamentali diventando il candidato ideale per lo studio dell’ontogenesi di diverse abilità percettive e cognitive. La possibilità di essere osservato appena dopo la nascita, e la completa manipolazione dell’ambiente pre- e post- natale (tramite schiusa e allevamento in condizioni controllate), rende il pulcino un’ottimo modello sperimentale per lo studio dell’apprendimento di regolarità. La prima serie di esperimenti illustrati erano allo studio di statistical learning (Chapter 2). Tramite un paradigma sperimentale basato sull’apprendimento per esposizione (imprinting filiale), pulcini neonati naive dal punto di vista visivo, sono stati esposti ad una video-sequenza di elementi visivi arbitrari (forme geometriche). Tale stimolo è definito da una struttura “statistica” basata su transitional (conditional) probabilities che determinano l’ordine di comparsa di ciascun elemento (ad esempio, il quadrato predice la croce con una probabilità del 100%). Al termine della fase di esposizione, i pulcini riuscivano a riconoscere tale sequenza, discriminandola rispetto a sequenze non-familiari che consistevano in una presentazione random degli stessi elementi (ovvero nessun elemento prediceva la comparsa di nessun altro elemento; Experiment 1) oppure in una ricombinazione degli stessi elementi familiari secondo nuovi pattern statistici (ad esempio, il quadrato predice la T con probabilità del 100% ma tale relazione statistica non era mai stata esperita dai pulcini; Experiment 2). In entrambi gli esperimenti i pulcini discriminarono la sequenza familiare da quella non-familiare, dimostrandosi in grado di riconoscere il struttura statistica alla quale erano stati esposti durante la fase d’imprinting. Uno degli aspetti più affascinanti di questo risultato è che il processo di apprendimento è non-supervisionato ovvero nessun rinforzo era stato dato ai pulcini durante la fase di esposizione. Successivamente, sono stati condotti altri due esperimenti (Experiments 3 and 4) con l’obbiettivo di verificare se i pulcini fossero in grado di apprendere regolarità più complesse di quelle testate in precedenza. In particolare, il compito che dovevano svolgere i pulcini consisteva nel differenziare una sequenza familiare strutturata similmente a quella appena descritta e una sequenza non-familiare composta da part-pairs ovvero coppie di figure composte dall’unione dell’ultima figura componente una coppia familiare e la prima figura componente un’altra coppia familiare. Essendo formate dall’unione di elementi appartenenti a coppie familiari, le part-pairs venivano esperite dai pulcini durante la fase di familiarizazzione ma con una probabilità più bassa rispetto alle pairs. La difficoltà del compito risiede quindi nel rilevare una sottile differenza caratterizzante la distribuzione di probabilità dei due stimoli. Sfortunatamente i pulcini non sono stati in grado di discriminare le due sequenze ne quando composte da 8 elementi (Experiment 3) ne da 6 (Experiment 4). L’obbiettivo finale di questi due esperimenti sarebbe stato quello di scoprire il tipo di regolarità appresa dai pulcini. Infatti, negli esperimenti 1 e 2 i pulcini potrebbero aver discriminato sequenze familiari e non familiari sulla base delle frequenze di co-occorrenza delle figure componenti le coppie familiari (ad esempio, co-occorrenza di X e Y) piuttosto che sulle probabilità condizionali (ad esempio, X predice Y). Tuttavia, non avendo superato il test presentato negli esperimenti 3 e 4, la questione riguardante quale tipo di cue statistico viene appreso da questa specie rimane aperta. Possibili spiegazioni e implicazioni teoriche di tale risultato non significativo sono discusse nel capitolo conclusivo. Il secondo gruppo di esperimenti condotti nella presente ricerca riguarda l’indagine del processo di generalizzazione di regolarità visive (Chapter 3). Le regolarità indagate sono rappresentate come stringhe di figure geometriche organizzate spazialmente, i cui elementi sono visibili simultaneamente. Ad esempio, la regolarità definita come AAB viene descritta come una tripletta in cui i primi due elementi sono identici tra loro (AA), seguiti da un’altro elemento diverso dai precedenti (B). I pattern impiegati erano AAB, ABA (Experiment 5) ABB e BAA (Experiment 6) e la procedura sperimentale utilizzata prevedeva addestramento tramite rinforzo alimentare. Una volta imparato a riconoscere il pattern rinforzato (ad esempio, AAB implementato da croce-croce-cerchio) da quello non rinforzato (ad esempio, ABA implementato da croce-cerchio-croce), i pulcini dovevano riconoscere tali strutture rappresentate da nuovi elementi (ad esempio, clessidra-clessidra-freccia vs. clessidra-freccia-clessidra). Gli animali si dimostrarono capaci di generalizzare tutte le regolarità a nuovi esemplari delle stesse. L’aspetto più importante di questi risultati è quanto dimostrato nell’esperimento 6, il cui obbiettivo era quello di indagare le possibili strategie di apprendimento messe in atto dagli animali nello studio precedente. Infatti, considerando il confronto AAB vs. ABA, i pulcini potrebbero aver riconosciuto (e generalizzato) il pattern familiare sulla base della presenza di una ripetizione consecutiva di uno stesso elemento (presente in AAB ma non in ABA, dove lo stesso elemento A è ripetuto e posizionato ai due estremi della tripletta). Nell’esperimento 6 sono state quindi confrontate regolarità caratterizzate da ripetizioni: AAB vs. ABB e AAB vs. BAA. I pulcini si mostrarono comunque in grado di distinguere le nuove regolarità e di generalizzare a nuovi esemplari, suggerendo come tale abilità non sia limitata a un particolare tipo di configurazione. Complessivamente, i risultati ottenuti nella presente ricerca costituiscono la prima evidenza di statistical learning e generalizzazione di regolarità visive in un modello animale osservato appena dopo la nascita. Per quanto riguarda lo statistical learning, i pulcini dimostrano capacità comparabili a quelle osservate in altre specie animali e agli infanti umani ma apparentemente superiori a quelle osservate nel neonato. Ipotesi e implicazioni teoriche di tali differenze sono riportate nel capitolo conclusivo. Per quanto riguarda i processi di generalizzazione, la performance dei pulcini è in linea con quanto dimostrato dai neonati umani nel dominio linguistico. Alla luce di questi risultati, è plausibile pensare che il pulcino si biologicamente predisposto ad rilevare regolarità caratterizzanti il suo ambiente visivo, a partire dai primi momenti di vita.