Significance Recent advances in the field of learning have identified improvement of perceptual templates as a key mechanism underlying training-induced performance enhancements. Here, using a combination of psychophysics and neural modeling, we demonstrate that this mechanism—improved learning of perceptual templates—is also engaged after action video game play. Habitual action gamers or individuals trained to play action games demonstrate perceptual templates better tuned to the task and stimulus at hand than control groups, a difference shown to emerge as learning proceeds. This work further illustrates the importance of the development of improved perceptual templates as a mechanism mediating training and transfer effects and provides a novel account for the surprisingly broad transfer of performance enhancements noted after action game play.

The hippocampus is essential for human memory. Thus, memory deficiencies in infants are often attributed to hippocampal immaturity. However, the functionality of the infant hippocampus has never been tested directly. Here we report that the human hippocampus is indeed active in infancy. We recorded hippocampal activity using fMRI while awake infants aged 3-24 months viewed sequences of objects. Greater activity was observed when the order of the sequence contained regularities that could be learned compared to when the order was random. The involvement of the hippocampus in such statistical learning, with additional recruitment of the medial prefrontal cortex, is consistent with findings from adults. These results suggest that the hippocampus supports the important ability of infants to extract the structure of their environment through experience.

Abstract Vision develops rapidly during infancy, yet how visual cortex is organized during this period is unclear. One possibility is that the retinotopic organization of visual cortex emerges gradually as perceptual abilities improve. This may result in a hierarchical maturation of visual areas from striate to extrastriate cortex. Another possibility is that retinotopic organization is present from early infancy. This early maturation of area boundaries and tuning could scaffold further developmental changes. Here we test the functional maturity of infant visual cortex by performing retinotopic mapping with fMRI. Infants aged 5–23 months had retinotopic maps, with alternating preferences for vertical and horizontal meridians indicative of area boundaries from V1 to V4, and an orthogonal gradient of preferences from high to low spatial frequencies indicative of growing receptive field sizes. Although present in the youngest infants, these retinotopic maps showed subtle agerelated changes, suggesting that early maturation undergoes continued refinement.

Abstract Prior work has found that the frontal lobe is involved in higher-order sequential and statistical learning in young infants. Separate lines of work have found evidence of modulation of posterior sensory cortices during and after learning tasks. How do these processes relate? Here, we build evidence the infant frontal lobe was modulated during sequential learning and ask whether posterior perceptual cortices show corresponding modulation. First, replicating and extending past work, we found evidence of frontal lobe involvement in this task. Second, consistent with our hypotheses, we found that there is a corresponding attenuation of neural responses in the posterior perceptual cortices (temporal and occipital) to predictable compared to unpredictable audiovisual sequences. This study provides convergent evidence that the frontal lobe is crucial for higher-level learning in young infants but that it likely works as part of a large, distributed network of regions to modulate infant neural responses during learning. Overall, this work challenges the view that the infant brain is not dynamic and disconnected, lacking in long-range neural connections. Instead, this paper reveals patterns of a highly dynamic and interconnected infant brain that change rapidly as a result of new, learnable experiences.

Thousands of functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have provided important insight into the human brain. However, only a handful of these studies tested infants while they were awake, because of the significant and unique methodological challenges involved. We report our efforts over the past five years to address these challenges, with the goal of creating methods for infant fMRI that can reveal the inner workings of the developing, preverbal mind. We use these methods to collect and analyze two fMRI datasets obtained from infants during cognitive tasks, released publicly with this paper. In these datasets, we explore data quantity and quality, task-evoked activity, and preprocessing decisions to derive and evaluate recommendations for infant fMRI. We disseminate these methods by sharing two software packages that integrate infant-friendly cognitive tasks and behavioral monitoring with fMRI acquisition and analysis. These resources make fMRI a feasible and accessible technique for cognitive neuroscience in human infants.

Human adults are adept at mitigating the influence of sensory uncertainty on task performance by integrating sensory cues with learned prior information, in a Bayes-optimal fashion. Previous research has shown that young children and infants are sensitive to environmental regularities, and that the ability to learn and use such regularities is involved in the development of several cognitive abilities. However, it has also been reported that children younger than 8 do not combine simultaneously available sensory cues in a Bayes-optimal fashion. Thus, it remains unclear whether, and by what age, children can combine sensory cues with learned regularities in an adult manner. Here, we examine the performance of 6-7-year old children when tasked with localizing a "hidden" target by combining uncertain sensory information with prior information learned over repeated exposure to the task. We demonstrate that 6-7-year olds learn task-relevant statistics at a rate on-par with adults, and like adults, are capable of integrating learned regularities with sensory information in a statistically efficient manner. We also show that variables such as task complexity can influence young children's behavior to a greater extent than that of adults, leading their behavior to look sub-optimal. Our findings have important implications for how we should interpret failures in young children's ability to carry out sophisticated computations. These "failures" need not be attributed to deficits in the fundamental computational capacity available to children early in development, but rather to ancillary immaturities in general cognitive abilities that mask the operation of these computations in specific situations.