麻省理工學(xué)院的神經(jīng)科學(xué)家發(fā)布的一篇報(bào)告指出，在人類閱讀計(jì)算機(jī)代碼時(shí)，其大腦中參與語言處理的區(qū)域并不會激活。反而是大腦的多重需求(multiple demand，MD)網(wǎng)絡(luò)部分的血流量會增加，而這一部分通常被用于解決復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，如解決數(shù)學(xué)問題或填字游戲。

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研究基于 Python 和圖形化編程語言 ScratchJr 兩種語言進(jìn)行，參與測試的對象均來自麻省理工學(xué)院、塔夫茨大學(xué)以及兩所大學(xué)附近地區(qū)，都是一些精通所測語言的年輕人。

在測試過程中，測試對象會躺在功能磁共振(fMRI)掃描儀中，閱讀研究人員展示出來的一些代碼片段和文字描述，同時(shí)思考這些代碼包含的意義以及預(yù)測可能產(chǎn)生結(jié)果。研究人員則會通過 fMRI 實(shí)時(shí)觀察測試對象的大腦活動狀態(tài)。

結(jié)果表明，MD 系統(tǒng)在 Python 和 ScratchJr 的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)中都表現(xiàn)出了強(qiáng)烈的雙邊反應(yīng)，而語言系統(tǒng)對句子問題反應(yīng)強(qiáng)烈，但對代碼問題卻反應(yīng)微弱或根本沒有反應(yīng)。

不過研究人員也表示，盡管讀代碼的時(shí)候激活了 MD 網(wǎng)絡(luò)，但和數(shù)學(xué)、邏輯問題相比，它似乎更加依賴這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的不同部分。這也就是說，人類讀代碼時(shí)的大腦工作狀態(tài)，還不能精確復(fù)制解數(shù)學(xué)問題時(shí)的大腦認(rèn)知需求。因此，對于編程究竟是該以一種基于數(shù)學(xué)的技能、還是一種基于語言的技能來進(jìn)行教授，仍尚無定論。

麻省理工學(xué)院研究生、該研究的主要作者 Anna Ivanova 稱，“理解計(jì)算機(jī)代碼似乎是它自己的事情。它與語言不同，也與數(shù)學(xué)和邏輯不同?！?/p>

值得一提的是，研究人員也指出，雖然他們沒有發(fā)現(xiàn)大腦中任何專門用于編程的區(qū)域，但是有更多編程經(jīng)驗(yàn)的人可能會發(fā)展出這種專門的大腦活動。

Evelina Fedorenko 副教授稱，在那些可能花了 30 或 40 年的時(shí)間用一種特定的語言編寫代碼的專業(yè)程序員身上，我們可能會開始看到一些專業(yè)化，或者多元需求系統(tǒng)某些部分的結(jié)晶。不過在那些熟悉編程并能高效完成任務(wù)，但經(jīng)驗(yàn)相對有限的人身上，似乎還看不到任何專業(yè)化的跡象。

完整論文地址：https://evlab.mit.edu/assets/papers/Ivanova_et_al_2020_eLife.pdf

本文轉(zhuǎn)自O(shè)SCHINA。

本文標(biāo)題：當(dāng)你讀代碼時(shí)，你的大腦在做什么?

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