A nyelvi feldolgozás számára alapvetően fontos képesség a szekvenciák szintaktikai szabályosságainak kiemelése és új szekvenciákra való alkalmazása. Az erre vonatkozó érzékenység már újszülöttek esetében is kimutatható (pl. Gervain et al. 2008; Gervain 2017), akkor is, ha nincsen nyelvi jelentése a sorozatnak (pl. jelentés nélküli hangsorok, álszavak szekvenciái), de olyan vizuális modalitás eseteiben is, ahol az ingerek szintén nem tartalmaznak lexikai-szemantikai információt, mint például a jelentés nélküli vizuális formák, színek szekvenciái. A csecsemőknek és az egészséges felnőtteknek az a képessége, hogy detektálni tudják a szintaktikai szabályosságokat a lexikai-szemantikai információk nélkül is, a nyelvi szintaktikai viselkedés egyik alapja. A mesterségesnyelvtan‑elsajátítási (MNyE) (artificial grammar learning (AGL)) kísérleti paradigma lehetővé teszi a szintaktikai képességek vizsgálatát olyan esetekben, ahol az ingeranyagban nincsen standard nyelvi információ, különösen nincsen specifikus lexikai-szemantikai információ. Reber (1967) úttörő kutatásában betűk sorozatait mutatták be a kísérleti személyeknek. Az egyik csoportnak olyan 4–6 tagból álló betűsorozatokat, melyeket random módon állítottak össze, a másik csoportnak pedig grammatikai szabályok szerint rendezett, 6–8 betűből álló sorozatokat („mondatokat”) prezentáltak. A grammatikai rendezettség azt jelentette, hogy a betűsorokat egyfajta véges állapotú mesterséges nyelvtan szabályai alapján állították össze. A prezentációkat követően a látottak reprodukciójára kérték a személyeket. Reber úgy találta, hogy a random módon szerkesztett ingersorok reprodukciójához használt általános tanulási stratégia olyan volt, hogy egy egységet kiemeltek, a többi háttérbe szorítása mellett, majd a második egység kiemelése következett a fennmaradók háttérbe szorítása mellett és így tovább. A mesterséges nyelvtan szabályait követő betűsorok esetében a személyek egyre növekvő érzékenységet mutattak a szekvenciákban rejlő mintázatokra és szignifikánsan egyre kevesebb és kevesebb hibát produkáltak. Ezt csak a mesterséges nyelvtani szabályok szerint összeállított betűsoroknál tapasztalták, a random módon rendezettek reprodukciójánál nem. Mivel maga a tanulási stratégia föltehetően nem változott, a tanulás hatékonyságának szignifikáns növekedését az ingerek mesterséges nyelvtani szerkezetének kiemelésre vonatkozó képességgel magyarázta Reber. Egy következő kísérletben a mesterséges nyelvtani szabályokat követő betűsorokra vonatkozó, előbbiekhez hasonló memóriafeladatok képezték a tanulási fázist. Ezt követően elárulták a személyeknek, hogy a betűsorozatok mögött egyfajta nyelvtan szabályai állnak, majd új betűsorokról kellett eldönteniük, hogy azok szabályosak‑e vagy sem. (Egyesek követték, mások megsértették az alkalmazott mesterséges nyelvtan szabályait.) A személyeknek az új betűsorok szabályosságára vonatkozó döntései azt mutatták, hogy képesek voltak kiemelni és döntéseikben alkalmazni a betűsorokba rejtett mesterséges nyelvtani szabályokat anélkül, hogy explicit szabályokat vagy stratégiákat vettek volna igénybe. Reber implicit tanulásnak tekintette azt a folyamatot, ami a rejtett szerkezeti mintázatokra vonatkozó növekvő érzékenységet kifejleszti, és amely során ezek hatékony elsajátítása és alkalmazása kifejlődik.