神經(jīng)科學家發(fā)現(xiàn)，解釋代碼會激活一個通用的大腦網(wǎng)絡，但不是語言處理中心。
原文地址：https://news.mit.edu/2020/brain-reading-computer-code-1215
原文作者：Anne Trafton | MIT新聞辦公室
發(fā)布時間：2020年12月15日
在某些方面，學習計算機編程類似于學習一門新的語言。它需要學習新的符號和術語，這些符號和術語必須被正確地組織起來，以指示計算機做什么。計算機代碼還必須足夠清晰，以便其他程序員能夠閱讀和理解它。
盡管有這些相似之處，但麻省理工學院的神經(jīng)科學家發(fā)現(xiàn)，閱讀計算機代碼并不會激活大腦中參與語言處理的區(qū)域。相反，它激活的是一個被稱為多重需求網(wǎng)絡的分布式網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡也被招募用于復雜的認知任務，如解決數(shù)學問題或填字游戲。
然而，雖然閱讀計算機代碼激活了多重需求網(wǎng)絡，但與數(shù)學或邏輯問題相比，它似乎更依賴于網(wǎng)絡的不同部分，這表明編碼也不能精確復制數(shù)學的認知需求。
"理解計算機代碼似乎是自己的事情。它和語言不一樣，也和數(shù)學和邏輯不一樣。"麻省理工學院研究生、該研究的主要作者Anna Ivanova說。
弗雷德里克-A.和卡羅爾-J.米德爾頓神經(jīng)科學職業(yè)發(fā)展副教授、麥戈文大腦研究所的成員伊夫林娜-費多倫科是該論文的資深作者，該論文今天發(fā)表在《eLife》上。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室和塔夫茨大學的研究人員也參與了這項研究。
語言與認知
費多倫科的一個主要研究重點是語言與其他認知功能之間的關系。特別是，她一直在研究其他功能是否依賴于大腦的語言網(wǎng)絡，其中包括布羅卡區(qū)和大腦左半球的其他區(qū)域。在以前的工作中，她的實驗室已經(jīng)表明，音樂和數(shù)學似乎不會激活這個語言網(wǎng)絡。
"在這里，我們有興趣探索語言和計算機編程之間的關系，部分原因是計算機編程是一個新的發(fā)明，我們知道不可能有任何硬連接的機制使我們成為優(yōu)秀的程序員，"Ivanova說。
關于大腦如何學習編程，她說，有兩派觀點。一派認為，要想成為優(yōu)秀的程序員，你必須擅長數(shù)學。另一種認為，由于編碼和語言之間的相似之處，語言技能可能更相關。為了闡明這個問題，研究人員著手研究閱讀計算機代碼時的大腦活動模式是否會與語言相關的大腦活動重疊。
在這項研究中，研究人員重點研究的兩種編程語言以可讀性著稱--Python和ScratchJr，一種專為5歲以上兒童設計的可視化編程語言。研究中的受試者都是精通所測語言的年輕人。當程序員躺在功能磁共振（fMRI）掃描儀中時，研究人員向他們展示了代碼片段，并要求他們預測代碼會產生什么動作。
研究人員看到，大腦的語言區(qū)域對代碼幾乎沒有反應。相反，他們發(fā)現(xiàn)編碼任務主要激活了所謂的多重需求網(wǎng)絡。這個網(wǎng)絡的活動分布在大腦的額葉和頂葉，通常被招募用于需要同時在腦海中持有許多信息的任務，并負責我們執(zhí)行各種心理任務的能力。
"它幾乎可以做任何具有認知挑戰(zhàn)的事情，讓你努力思考，"伊萬諾娃說。
以前的研究表明，數(shù)學和邏輯問題似乎主要依賴于左半球的多重需求區(qū)域，而涉及空間導航的任務激活右半球比左半球更多。麻省理工學院的團隊發(fā)現(xiàn)，閱讀計算機代碼似乎同時激活了多需求網(wǎng)絡的左右兩邊，ScratchJr激活的右邊比左邊略多。這一發(fā)現(xiàn)與數(shù)學和編碼依賴相同的大腦機制的假說相悖。
經(jīng)驗的影響
研究人員表示，雖然他們沒有發(fā)現(xiàn)任何似乎專門用于編程的區(qū)域，但這種專門的大腦活動可能會在那些有更多編碼經(jīng)驗的人身上發(fā)展。
"有可能的是，如果你把那些專業(yè)程序員，花了30或40年時間用特定語言編碼的人，你可能會開始看到一些專業(yè)化，或者多需求系統(tǒng)的部分結晶，"Fedorenko說。"在那些熟悉編碼并能高效完成這些任務，但經(jīng)驗相對有限的人身上，你似乎還看不到任何專業(yè)化的現(xiàn)象。"
在出現(xiàn)在同一期《eLife》上的一篇配套論文中，來自約翰-霍普金斯大學的一個研究團隊也報告說，解決代碼問題會激活多重需求網(wǎng)絡，而不是語言區(qū)域。
研究結果表明，編碼應該作為一種基于數(shù)學的技能還是一種基于語言的技能來教授，并沒有一個明確的答案。研究人員說，部分原因是學習編程可能會同時借助語言和多重需求系統(tǒng)，即使--一旦學會了--編程并不依賴于語言區(qū)域。
"兩個陣營都有說法--必須和數(shù)學在一起，必須和語言在一起，"Ivanova說。"但看起來計算機科學教育者將不得不開發(fā)自己的方法來最有效地教授代碼。"
這項研究得到了美國國家科學基金會、麻省理工學院大腦和認知科學系以及麥戈文大腦研究所的資助。
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