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。
