Şu yayını okuyorsunuz: Beyni keşfetmek: MIT araştırmacıları bilgisayar programlarının değerlendirilmesi sırasında hangi alanların etkinleştirildiğini araştırıyor
Programı anlama, yazılım mühendislerinin bir yazılım sisteminin davranışını anlamak için kaynak kodunu birincil bilgi kaynağı olarak kullandıkları süreçtir. Bilgisayar kodunu anlamak, sözdizimsel analizden sistemlerin zihinsel olarak yeniden canlandırılmasına kadar çeşitli bilişsel becerileri içeren zorlu bir etkinliktir. Bu alıştırmanın popülaritesine rağmen, kodu anlama sırasında insan beyninin kodu nasıl işlediği hakkında çok az şey biliniyor.
MIT araştırmacıları, birisi bir bilgisayar programını analiz ettiğinde beynin hangi bölgelerinin aktif olduğunu öğreniyor. Kod okunduğunda beyin sinyallerinin kayıtlarından ilgilenilen bir kod özelliğinin kodunun çözülmesi, beyinde hangi bilgilerin depolandığını keşfetmenin bir yöntemidir (fMRI veya EEG aracılığıyla). Kod özelliklerinin araştırılması gereken hedef kod özelliğinin seçimi, böyle bir kod çözme analizinde önemli bir konudur. Bir kodun bazı temel özelliklerini seçip deşifre edilip edilemeyeceğini kontrol edebiliriz. Yararlı olsa da, bunun gibi bir set diğer daha karmaşık kod parçalarının kodlanmasını engellemez.
Araştırmacılar bu soruna, programcıların Python kodunu anlamalarını ölçen fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) testlerinden elde edilen beyin kayıtlarını inceleyerek baktılar. Başlangıçta bunlar, çalışma zamanı ile ilgili ölçümler ve soyut sözdizimi ağacı (AST) dahil olmak üzere bir dizi statik ve dinamik kod özelliğini değerlendirdi ve bunların sinirsel beyin sinyallerine nasıl bağlandığını araştırdı. Daha sonra, beyin temsillerinin bilgisayar programları hakkında ayrıntılı bilgi içerip içermediğini belirlemek için beyin kayıtlarını, kodla eğitilmiş bir makine öğrenimi modelleri koleksiyonu tarafından keşfedilen temsillerle eşleştirmek için bir sonda eğitiyorlar.
Bu araştırma sayesinde bilim insanları, bilgisayar programlarına bağlı bilgilerin kodlanması ve kodunun çözülmesinden hangi beyin sistemlerinin büyük ölçüde sorumlu olduğunu keşfediyor.
Kodun farklı özelliklerinin Çoklu Dil ve Talep sistemleri (çok çeşitli bilişsel görevlerden sorumlu beyin sistemleri) tarafından kodlandığını ve her ikisinin de makine tarafından öğrenilen kod temsilleriyle özel olarak hizalandığını keşfettiler. Bu bulgular, bilgisayar programlarının anlaşılmasını ve değerlendirilmesini etkileyen ve statik dil modellemenin ötesinde kod modeli hedeflerinin geliştirilmesini teşvik eden en az iki farklı nörolojik mekanizmayı gösterdi.
Ayrıca kontrol akışı ve statik analiz gibi söz dizimi ile ilgili özelliklerin dil sistemi tarafından kodlandığını da keşfettiler.
Beyin temsillerinin kodlama modelleri kullanılarak öğrenilmiş temsillere aktarılmasının mümkün olduğunun kanıtlanması da çalışmalarının bir diğer önemli katkısıdır. MD ve LS’deki kod modellerini temsil eden niteliklerin kodlandığını ve MD’den en doğru şekilde eşlenen dört modele dikkat çektiler.
Araştırma, beynin nasıl bir araya geldiğine dair anlayışımızı geliştirebilir ve bu da daha etkili kod modelleri oluşturmamıza yardımcı olabilir. Araştırma aynı zamanda kontrol akışı verileri gibi bazı temel kodla ilgili ilkellerin kodunun çözülmesi lehine ön kanıtlar da sağlıyor. Bu nedenle bu araştırma, kodlama şeklimizde devrim yaratabilir ve daha etkili kod modelleri oluşturmamıza yardımcı olabilir.
