數學好=編程能力強?MIT新發現:二者激活大腦區域并不同
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都說學編程就像學一門新的語言,但事實真的如此嗎?
不不不,起碼在讀代碼這件事上,你的大腦可不這么認為。
最近,MIT 神經科學家在 eLife 期刊發表了一項新研究:
在讀代碼的時候,并不會激活人類大腦涉及語言處理的區域。
相反,激活的是一個叫做多需求(multiple demand,MD)網絡的分布式網絡。
而這個 MD 網絡,通常在人們處理比較復雜的認知任務時被激活。
舉個例子,數學問題、填字游戲等……
怪不得……看別人的代碼,一直有種很痛苦的趕腳,原來它真的是很“燒腦”啊!
讀代碼時,你的大腦會發生什么?
或許你會認為,代碼嘛,本質上就是解決數學或邏輯相關的問題,那讀代碼會激活 MD 網絡也是可以理解的。
Too simple,too naive.
MIT 的研究人員進一步發現:
盡管讀代碼的時候激活了 MD 網絡,但和數學、邏輯問題相比,它似乎更加依賴這個網絡的不同部分。
也就是說,讀代碼時大腦的工作狀態,還不能精確復制解數學問題時的大腦認知需求。
通訊作者 Anna A Ivanova 這樣表述道:
理解計算機代碼,不同于語言,也不同于數學和邏輯,仿佛是它自己的事情一樣。
嗯,有種“VIP 專屬區域”的味道了。
研究人員測試的編程語言主要有 2 個:一個是 Python;另一個是在少兒編程較火的可視化編程語言 ScratchJr。
測試對象是兩組年輕人,分別對上述 2 個編程語言達到了精通狀態。
大致的測試過程是讓這些年輕人平躺,工作人員會給他們展示代碼片段和文字描述(如上圖所示),并讓他們預測這些代碼將產生什么樣的結果。
在這個過程當中,研究人員還會用腦功能磁共振成像(fMRI)來掃描,以此來檢測這些年輕人大腦的活動。
上述的實驗是這次研究的“主實驗”(上圖A),除此之外,還有額外的 2 個“副實驗”(上圖B,與定位器相關):
MD System Localizer:困難模式,在出現的 8 個藍色方塊中,一次性記住 2 個的位置;簡單模式,在出現的 4 個藍色方塊中,一次性記住 1 個的位置。
Language System Localizer:包括一個句子,以及非單詞(一次出現一個)。
對測試對象掃描過后,便得到了如下結果。
圖中的A展示了 MD 網絡在大腦左半球和右半球的位置,以及大腦涉及語言的區域。
B 和C分別展示了在讀 Python 和 ScratchJr 代碼或文本時,通過 fMRI 掃描得到的響應反饋情況。
再具體的,SR 代表句子閱讀,NR 代表非單詞閱讀,SP 表示句子問題,CP 表示代碼問題。
從實驗結果難看出,大腦中的語言區域,幾乎對代碼問題(CP)沒有反應,或者說反應極低。
但十分意外的是,在讀代碼過程中,主要激活了 MD 網絡,活動分布在大腦的額葉和頂葉。
Anna A Ivanova 對此表示道:
MD 網絡幾乎可以做任何具有認知挑戰性的事情。
然而,先前的研究表明,數學和邏輯問題似乎主要依賴于左腦的 MD 區域,而涉及空間導航的任務對右腦的激活程度要高于左腦。
MIT 這次的研究表明,讀代碼過程中,似乎同時激活了 MD 網絡的左右兩個部分;并且,讀 ScratchJr 代碼時,對右側大腦的激活程度略高于左側大腦。
同時也推翻了以往的認知,即讀代碼時大腦的活動,和數學邏輯相同。
到底更傾向于“數學邏輯”還是“語言”?
對于人們在處理代碼過程中,大腦的活動機制,更加傾向于“數學邏輯”還是“語言”,這個問題并不是第一次被拿出來研究。
正如 Anna A Ivanova 所述,關于大腦如何學習編程,有兩種思想派系:
有人認為,為了擅長編程,人們必須強化數學能力。
另一種觀點是,由于編程和語言之間的相似性,語言技能可能更具相關性。
第一次利用科學成像工具來做這方面研究的,需要追溯的 2014 年。
來自帕紹大學(德國)、CMU 等機構聯手,對程序員大腦如何理解代碼做了研究。
當時所采用的方法依舊是 fMRI,參與測試的是 17 名精通 Java 的學生。
被測試的學生,每個人都需要閱讀不同的幾段 Java 代碼片段,且難度相似,因此研究人員可以平均得到的大腦成像數據。
這項研究雖然并沒有得到非常有力的結果,但第二作者表示:
讀代碼更像“語言”,是錯誤的。
除了 MIT 這次在 eLife 發表的研究外,同期還有一篇配套論文,來自約翰·霍普金斯大學。
他們的研究也表明,讀代碼的過程中,大腦眾多的 MD 網絡被激活,而不是與語言相關的區域。
至于在讀代碼時,大腦是否有專屬的“工作區域”,MIT 研究人員表示:
雖然沒有任何似乎明確的“編程區域”,但這種專屬的大腦活動,可能在具備更多編程經驗的人身上會有發展。
實驗團隊介紹
這項研究來自 MIT 腦與認知科學系。
本研究的第一作者是 Anna A Ivanova,是 MIT 的一名研究生,對語言和語義處理的神經基礎感興趣。
另外一位通訊作者叫做 Evelina Fedorenko,目前在 MIT 腦與認知科學系助理教授。