麻省理工學院的神經科學家發(fā)布的一篇報告指出，在人類閱讀計算機代碼時，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)網絡部分的血流量會增加，而這一部分通常被用于解決復雜的認知任務，如解決數學問題或填字游戲。

研究基于 Python 和圖形化編程語言 ScratchJr 兩種語言進行，參與測試的對象均來自麻省理工學院、塔夫茨大學以及兩所大學附近地區(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，同時思考這些代碼包含的意義以及預測可能產生結果。研究人員則會通過 fMRI 實時觀察測試對象的大腦活動狀態(tài)。

結果表明，MD 系統(tǒng)在 Python 和 ScratchJr 的兩個實驗中都表現(xiàn)出了強烈的雙邊反應，而語言系統(tǒng)對句子問題反應強烈，但對代碼問題卻反應微弱或根本沒有反應。

不過研究人員也表示，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。這也就是說，人類讀代碼時的大腦工作狀態(tài)，還不能精確復制解數學問題時的大腦認知需求。因此，對于編程究竟是該以一種基于數學的技能、還是一種基于語言的技能來進行教授，仍尚無定論。

麻省理工學院研究生、該研究的主要作者 Anna Ivanova 稱，“理解計算機代碼似乎是它自己的事情。它與語言不同，也與數學和邏輯不同。”

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，但是有更多編程經驗的人可能會發(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)某些部分的結晶。不過在那些熟悉編程并能高效完成任務，但經驗相對有限的人身上，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

本文轉自OSCHINA。

本文標題：當你讀代碼時，你的大腦在做什么?

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