【工程師的大腦異於常人】MIT 研究：讀 code 不會用到語言或數學能力
你知道軟體工程師的大腦組成真的跟一般人不一樣嗎？麻省理工學院（MIT）的神經科學家們先前發布研究，發現那些常常在 Coding 的工程師大腦居然出現了一些驚人的轉變。
讀 code 的時候，大腦不會啟動語言處理區域
根據研究發現，當人們閱讀和理解程式碼時，大腦並不會啟動語言處理的區域。這一點與許多人的直覺相反，因為學習程式設計和學習語言似乎有很多相似之處：都需要掌握新符號和術語，且必須正確組織架構來達到溝通的目的。然而，研究卻顯示，程式設計啟動的是大腦中的多重需求網路（Multiple Demand Network），它也參與大腦其他複雜的認知任務，例如解數學題或是填字遊戲。
研究人員利用功能性磁振造影（fMRI）技術，觀察了參與者在閱讀程式碼時的大腦活動模式。他們發現，程式設計任務主要啟動了多重需求網路，這個網路分佈在大腦的額葉和頂葉，負責處理需要同時保持多個訊息的任務。
也就是說，雖然程式設計和數學、邏輯問題都會啟動大腦的多重需求網路，但它們依賴於這個網路的不同部分。這意味著，理解程式碼是一項獨特的能力，既不同於語言，也不同於數學和邏輯。
Coding 老手的大腦不一樣！會長出專屬程式設計的區域
不僅如此，研究還發現 Coding 經驗豐富的人，其大腦中可能會發展出一些專門用於程式設計的區域，而這些區域在 Coding 經驗不足的人大腦中尚未出現。也就是說，隨著經驗的累積，大腦可能會進一步強化程式語言的技能，以提高程式 Coding 的效率和精確度。
例如，研究中使用的兩種程式語言：Python 和 ScratchJr——都以其可讀性著稱（人類對於程式碼的功能意圖、流程控制和操作運行是否容易把握）。結果皆顯示，這兩種語言啟動了大腦的多重需求網路，但也有細微的差異。
Python 主要啟動了左側的多重需求網路，而 ScratchJr 則傾向啟動右側的區域，這些差異反映了不同程式語言對大腦其實也有不同認知要求。
該研究的作者 Anna Ivanova 表示，「理解程式碼似乎是一種獨特的能力，它與語言不同，也與數學和邏輯不同。」
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Massachusetts Institute of Technology》、《Medical Xpress》、OpenAI，首圖由 AI 工具 Dall E 生成。
（責任編輯：廖紹伶）
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