นักวิจัยดักจับ "เสียงในหัว" ของนักพัฒนาโปรแกรมด้วยสัญญาณกล้ามเนื้อ

สิ่งที่เกิดขึ้นจริงในความคิดของนักพัฒนาโปรแกรมขณะจ้องมองบรรทัดคำสั่งคืออะไร? ตอนนี้นักวิจัยกำลังพยายามตอบคำถามนี้ด้วยการดักจับคำพูดภายในที่เงียบงันซึ่งโปรแกรมเมอร์ประสบขณะทำงาน โดยใช้เทคโนโลยีอิเล็กโทรไมโอกราฟี (EMG) นักวิทยาศาสตร์สามารถตรวจจับสัญญาณกล้ามเนื้ออันละเอียดอ่อนที่เกิดขึ้นเมื่อนักพัฒนาคิดแก้ไขปัญหาการเขียนโปรแกรม ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อนเกี่ยวกับกระบวนการทางปัญญาที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถมองเห็นได้

วิทยาศาสตร์เบื้องหลังการอ่านความคิดเงียบๆ

เทคโนโลยีอิเล็กโทรไมโอกราฟี (EMG) สามารถตรวจจับสัญญาณไฟฟ้าที่ส่งไปยังกล้ามเนื้อในการพูดได้ แม้จะไม่มีการผลิตเสียงออกมา การพูดในใจระดับต่ำเหล่านี้เป็นตัวแทนของกระบวนการคิดภายในและแนวทางการแก้ปัญหาของเรา นักวิจัยจาก Georgia Institute of Technology ได้ทำการทดลองใช้แนวทางนี้เพื่อทำความเข้าใจว่านักพัฒนาโปรแกรมจัดการกับความท้าทายในการเขียนโปรแกรมอย่างไร เทคโนโลยีนี้ทำงานโดยการวัดกระแสไฟฟ้าขนาดเล็กในกล้ามเนื้อรอบลำคอและขากรรไกรที่ถูกกระตุ้นระหว่างการคิดแบบเงียบๆ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือการจับภาพการแสดงออกทางกายภาพของเสียงภายในโดยไม่จำเป็นที่นักพัฒนาจะต้องพูดออกเสียง

หมายเหตุ: อิเล็กโทรไมโอกราฟี (EMG) เป็นเทคนิคสำหรับวัดสัญญาณไฟฟ้าที่ผลิตโดยเส้นประสาทของกล้ามเนื้อเมื่อถูกกระตุ้น

ภาพรวมเทคโนโลยี EMG

• สิ่งที่วัดได้: สัญญาณไฟฟ้าจากเส้นประสาทกล้ามเนื้อในระหว่างการพูดในใจ
• การประยุกต์ใช้: ตรวจจับการพูดเงียบและการพูดคุยภายในใจ
• งานวิจัยปัจจุบัน: Georgia Institute of Technology กำลังศึกษานักพัฒนาซอฟต์แวร์ระหว่างการเขียนโปรแกรม
• ประโยชน์ที่เป็นไปได้: ทำความเข้าใจความพยายามทางปัญญา ปรับปรุงเครื่องมือการเขียนโปรแกรมและการศึกษา

นักพัฒนาโปรแกรมคิดอะไรจริงๆ ขณะเขียนโค้ด

ชุมชนนักพัฒนาได้ตอบสนองด้วยทั้งอารมณ์ขันและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่เสียงภายในของพวกเขาอาจเปิดเผย หลายคนยอมรับว่าการเขียนโปรแกรมเกี่ยวข้องกับช่วงเวลาของความหงุดหงิดและความสับสนบ่อยครั้ง ซึ่งมักแสดงออกผ่านภาษาภายในที่เต็มไปด้วยอารมณ์ ข้อสรุปชี้ให้เห็นว่านักพัฒนาโปรแกรมมักพบเจอโค้ดที่กระตุ้นปฏิกิริยาตั้งแต่ความงงงวยไปจนถึงการค้นพบการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์

ส่วนใหญ่ก็แค่คำว่า WTF ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

ความรู้สึกนี้สะท้อนถึงประสบการณ์ทั่วไปของนักพัฒนาโปรแกรมที่พบเจอโค้ดที่ทำให้สับสนหรือปัญหาที่ซับซ้อน นอกเหนือจากความหงุดหงิดแล้ว นักพัฒนาโปรแกรมอธิบายรูปแบบของการโหลดข้อมูลบริบทเข้าไปในความคิด การประเมินสมมติฐานใหม่ และการเปลี่ยนโฟกัสตามความจำเป็นเพื่อแก้ปัญหา เสียงภายในดูเหมือนจะสลับเปลี่ยนระหว่างช่วงเวลาของการจดจ่ออย่างเข้มข้น ความหงุดหงิดกับโค้ดที่มีอยู่ และความพึงพอใจเป็นครั้งคราวเมื่อโซลูชันปรากฏขึ้น

ปฏิกิริยาทั่วไปของนักพัฒนาจากความคิดเห็นในชุมชน

• การแสดงออกถึงความสับสนและความหงุดหงิดบ่อยครั้ง
• รูปแบบของการโหลดบริบทและประเมินสมมติฐานใหม่
• ช่วงเวลาของความพึงพอใจเมื่อแก้ปัญหาที่ยากลำบากได้สำเร็จ
• การเปลี่ยนแปลงของบทสนทนาภายในระหว่างความตั้งใจกับการตอบสนองทางอารมณ์
• อารมณ์ขันในชุมชนเกี่ยวกับลักษณะที่ซ้ำซากของบทสนทนาภายในใจระหว่างการดีบัก

การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้และโอกาสในอนาคต

ความหมายของการวิจัยนี้ขยายไปไกลกว่าความอยากรู้อยากเห็นทางวิชาการ หากประสบความสำเร็จ เทคโนโลยีนี้สามารถปฏิวัติวิธีการประเมินเครื่องมือ ภาษา และวิธีการศึกษาการเขียนโปรแกรมได้ นักวิจัยคาดการณ์ว่าการวัดความพยายามทางปัญญาในเวลาจริงสามารถช่วยระบุได้ว่ากิจกรรมการเขียนโปรแกรมใดที่ท้าทายที่สุด API ใดที่ทำให้สับสน และเครื่องมือการพัฒนาตัวใหม่ส่งผลต่อภาระงานทางจิตอย่างไร เทคโนโลยีนี้อาจนำไปสู่รูปแบบใหม่ของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ซึ่งนักพัฒนาสามารถสื่อสารกับผู้ช่วย AI ผ่านทางความคิดเงียบๆ

สมาชิกในชุมชนบางคนตั้งข้อสังเกตถึงศักยภาพของการป้อนข้อมูลผ่านการพูดในใจว่าเป็นแอปพลิเคชันยอดนิยมสำหรับอุปกรณ์ AI โดยจินตนาการถึงอนาคตที่นักพัฒนาสามารถคิดคำสั่งและรับการตอบกลับผ่านหูฟังได้ แม้การใช้งานในปัจจุบันจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยมีผลิตภัณฑ์เช่น AlterEgo ที่แสดงให้เห็นถึงความหวังแต่ยังมีการยืนยันที่จำกัด แนวคิดนี้ยังคงสร้างความตื่นเต้นเกี่ยวกับอินเทอร์เฟซที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นสำหรับงานด้านเทคนิค

ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความท้าทายทางเทคนิค

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใดๆ ที่อ่านสัญญาณทางชีวภาพ ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวจึงเกิดขึ้นตามธรรมชาติ แนวคิดในการตรวจสอบความคิดภายใน แม้ในบริบทการวิจัย ก็ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวทางจิตใจและขอบเขตทางจริยธรรมของการตรวจสอบในที่ทำงาน ในด้านเทคนิค ความท้าทายอยู่ที่การแปลสัญญาณกล้ามเนื้อให้เป็นคำและความคิดที่มีความหมายอย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องการอัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณและแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนเพื่อกรองสัญญาณรบกวนและตีความรูปแบบ

ชุมชนการวิจัยยอมรับกับความยากลำบากเหล่านี้ ในขณะที่ยังคงมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น เป้าหมายไม่ใช่การสร้างเครื่องมือสำหรับการสอดส่อง แต่เพื่อพัฒนาวิธีการที่ดีขึ้นในการทำความเข้าใจและสนับสนุนกระบวนการทางปัญญาที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยการระบุว่าด้านใดของการเขียนโปรแกรมที่ทำให้เกิดความเครียดทางจิตมากที่สุด นักการศึกษาและนักออกแบบเครื่องมือสามารถสร้างแหล่งการเรียนรู้และสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเดินทางเพื่อทำความเข้าใจการรับรู้ของนักพัฒนาเพิ่งเริ่มต้นขึ้น แต่การรวมกันของการวัดทางสรีรวิทยาและข้อมูลเชิงลึกจากชุมชนกำลังวาดภาพที่น่าสนใจของสิ่งที่เกิดขึ้นจริงเมื่อโปรแกรมเมอร์เผชิญหน้ากับหน้าจอของพวกเขา อย่างที่นักพัฒนาคนหนึ่งระบุไว้อย่างเหมาะสมเกี่ยวกับโอกาสในการเปิดเผยความคิดภายในเหล่านี้: เชื่อเถอะ คุณไม่อยากเห็นสิ่งที่อยู่ในนั้นหรอก แต่อาจเป็นความจริงที่ไม่น่าพอใจนี้เองที่จะช่วยให้เราสร้างเครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับศิลปะที่ซับซ้อนของการพัฒนาซอฟต์แวร์

อ้างอิง: Subvocalization - Toward Hearing the Inner Thoughts of Developers