引入類腦計算的計算機基礎(chǔ)類課程教學(xué)方式

黃宏博，崇美英

（北京信息科技大學(xué)計算中心，北京100192）

0 引言

在信息化高度普及的背景下，計算機基礎(chǔ)類教育對各專業(yè)來說都是一個必不可少的環(huán)節(jié)。計算機基礎(chǔ)類教育的普及程度和深度，在很大程度上決定了高層次人才的信息化素養(yǎng)。雖然各學(xué)科專業(yè)人才培養(yǎng)的目標(biāo)不同，但是對計算能力、信息素養(yǎng)和邏輯思維能力的基礎(chǔ)需求都是一樣的。然而對計算機基本素養(yǎng)的培養(yǎng)，大學(xué)計算機基礎(chǔ)類課程承擔(dān)著主要責(zé)任，也被寄予了很大的期望。

傳統(tǒng)的計算機結(jié)構(gòu)體系以馮·諾依曼型計算機為主，這種結(jié)構(gòu)體系也決定了目前計算機實踐和教學(xué)中思維和行為方式。馮·諾依曼型的結(jié)構(gòu)體系極大地促進了計算機科學(xué)和工程的發(fā)展，在人類文明史上留下了濃墨重彩的篇章。近年來，得益于人工智能的最新進展，類腦計算、深度學(xué)習(xí)等新型計算模式取得了令人矚目的成就，在許多領(lǐng)域有了突破性的進展。這種以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新型計算模式有望突破傳統(tǒng)馮·諾依曼型計算體系的框架，為計算科學(xué)的發(fā)展帶來新的驅(qū)動力。抓住新的歷史機遇，盡早在大學(xué)計算機課程體系中體現(xiàn)類腦計算的內(nèi)容，有利于盡快推廣計算機科學(xué)的新發(fā)展，為適應(yīng)新形勢下的計算機教育改革奠定基礎(chǔ)。

1 大學(xué)計算機基礎(chǔ)類課程體系的設(shè)置和教學(xué)現(xiàn)狀分析

計算機基礎(chǔ)類課程的教學(xué)目標(biāo)要求學(xué)生能夠通過課程學(xué)習(xí)掌握計算機的基礎(chǔ)知識和基本原理，初步掌握使用計算機解決實際問題的基本方式、方法，具備基本的信息能力和信息素養(yǎng)。國內(nèi)高校中的計算機基礎(chǔ)類課程體系設(shè)置主要有兩類課程：一類是大學(xué)計算機基礎(chǔ)，主要培養(yǎng)學(xué)生對計算機基本原理的認知和基本技能的應(yīng)用；另一類是程序設(shè)計類課程，主要培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力和用計算機解決實際問題的基礎(chǔ)能力。長期以來，國內(nèi)高校的計算機基礎(chǔ)教學(xué)都以典型軟件的應(yīng)用教學(xué)為主[1]。隨著教學(xué)改革的推進，很多高校開始在教學(xué)內(nèi)容上加入更多計算機基本原理的相關(guān)知識和內(nèi)容。但是，典型軟件的應(yīng)用訓(xùn)練仍然占據(jù)課程教學(xué)相當(dāng)多的比例。以某些軟件應(yīng)用為主的教學(xué)缺乏靈活性和變通性，教學(xué)中依賴具體軟件和版本，不利于計算機基本原理和內(nèi)涵的掌握，不符合教育的基本規(guī)律。自從美國卡耐基·梅隆大學(xué)周以真教授在2006年提出計算思維以來[2]，計算思維以其深層的內(nèi)涵、高度的抽象和推廣的普遍性受到了越來越多的關(guān)注。計算思維和基本的閱讀、書寫、表達等能力一樣，是人類需要掌握的最基本技能。因此，在計算機基礎(chǔ)課程中體現(xiàn)計算思維的基本思想被越來越多的高校認可[3]。

近年來，包括計算機技術(shù)在內(nèi)的信息技術(shù)發(fā)展異常迅速，新技術(shù)、新模式和新潮流不斷涌現(xiàn)。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、深度學(xué)習(xí)、類腦計算等技術(shù)得到了迅速發(fā)展，形成了信息技術(shù)發(fā)展的新熱點。然而，國內(nèi)高校的大學(xué)計算機基礎(chǔ)類課程在教學(xué)中還是以傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容為主，信息技術(shù)的最新發(fā)展在課程教學(xué)中少有體現(xiàn)。雖然計算機基礎(chǔ)類課程以基本理論和基本原理為主線，但是脫離最新發(fā)展的課程教學(xué)必然難以適應(yīng)新形勢的要求。探討和研究如何在大學(xué)計算機基礎(chǔ)類課程中體現(xiàn)計算的新形式和新方法，對于高素質(zhì)人才培養(yǎng)具有顯著的現(xiàn)實意義。

2 類腦計算對于計算機基礎(chǔ)課程的意義

類腦計算是對比計算機信息技術(shù)與腦神經(jīng)信息功能的智能差距后提出的技術(shù)理想，目標(biāo)是發(fā)展仿腦的高智能計算機器[4]。類腦計算是在腦科學(xué)研究的基礎(chǔ)上，通過探求人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方式，模擬高等生物的認知和思考模式進行信息變換的一種計算模式。類腦計算以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次進行深度擴充，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、深度置信網(wǎng)絡(luò)等形式簡化層與層之間的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量級，在目前蓬勃發(fā)展的大數(shù)據(jù)和并行高性能計算的協(xié)助下，完成模式的認知和分類[5]。這種計算模式有別于傳統(tǒng)的馮·諾依曼型計算機的計算架構(gòu)，有望突破馮·諾依曼計算機的瓶頸，為計算的新發(fā)展探求新方向[4-6]。

近年來，國內(nèi)外已經(jīng)掀起了類腦計算的研究熱潮。不論是AlphaGo在傳統(tǒng)被認為智能化難度非常高的圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類九段棋手，還是不斷刷新紀錄的ImageNet識別競賽，到處都有類腦計算帶來的震撼性效果。為推動類腦研究的發(fā)展，發(fā)達國家和組織也相繼推出了大型腦研究計劃。其中最受關(guān)注的有美國和歐盟在2013年分別提出的“通過推動創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)開展大腦研究計劃（BrainResearch throughAdvancing Innovative Neurotechnologies，BRAIN）”和“人腦計劃（Human Brain Project，HBP）”以及2014年日本啟動的“腦智（Brain/MIND）計劃”等。類腦研究和腦機智能技術(shù)是未來高科技領(lǐng)域的關(guān)鍵，類腦計算系統(tǒng)的突破將推動我國信息產(chǎn)業(yè)并帶動工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融及國防等領(lǐng)域的跨越式發(fā)展[7]。

由此可見，類腦計算包括很多信息領(lǐng)域的新技術(shù)，像大數(shù)據(jù)、高性能計算、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、人工智能等。如果將來高校培養(yǎng)的人才不了解這些知識，就無法理解和應(yīng)用這些新的信息技術(shù)，難以適應(yīng)時代的發(fā)展。在信息社會下，各學(xué)科專業(yè)學(xué)生都要具備基本的信息素養(yǎng)和計算機能力，因此，在計算機基礎(chǔ)類課程教學(xué)中適當(dāng)融入新技術(shù)是必要和有意義的。

3 大學(xué)計算機基礎(chǔ)類課程中的類腦計算引入方式

在高校計算機基礎(chǔ)類課程中進行類腦計算的教學(xué)具有一定的必要性和前瞻性。但是，受限于教學(xué)條件、教學(xué)環(huán)境、師資力量、學(xué)生知識基礎(chǔ)等多方面因素，在實際教學(xué)的過程中，具體實施存在著較大的困難。一方面，類腦計算需要較多的基礎(chǔ)知識，需要了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，具體計算中又要求具有梯度下降法尋優(yōu)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；另一方面，計算機基礎(chǔ)類課程基本安排在高校的低年級學(xué)習(xí)，此時學(xué)生缺乏計算機理論和知識的基本了解，相應(yīng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)也沒有建立起來，教學(xué)類腦計算必然會遇到很大的困難。然而，從另一個角度來看，此時學(xué)生的思維方式還沒有定向化，較易于接受新的思想和思維模式。如果在教學(xué)中把類腦計算概要化，提取出抽象化的思維模式，不拘泥于具體的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練細節(jié)，就可以擺脫數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的牽絆，把教學(xué)重點放在思想和計算方式上，達到計算思維培養(yǎng)的教學(xué)目的。

3.1 類腦計算的先修內(nèi)容及其相互關(guān)系

在課程的具體設(shè)計和安排上，可以設(shè)置在大學(xué)計算機課程中。大學(xué)計算機課程一般先講授計算的本質(zhì)、計算的原理等。以圖靈機模型為例，讓學(xué)生理解所有數(shù)據(jù)都可以表示為字符串，計算就是在控制器的作用下把輸入字符串變換為輸出字符串的過程。一方面讓學(xué)生了解計算的強大能力，另一方面可以結(jié)合圖靈機的“停機問題”，解釋計算的局限性，讓學(xué)生明白宇宙中存在著許多難以計算的問題。隨后，講解數(shù)值、文本、聲音、圖形圖像、視頻等信息在計算機中的表示等相關(guān)內(nèi)容，為教授計算機的其他理論和應(yīng)用打下基礎(chǔ)。在計算的具體實現(xiàn)步驟中，應(yīng)以算法的相應(yīng)內(nèi)容為主線，安排算法的概念、特點、常見算法設(shè)計的方法以及算法復(fù)雜度度量等內(nèi)容。在算法復(fù)雜度講解部分，可以呼應(yīng)計算理論的相關(guān)內(nèi)容，通過典型計算復(fù)雜度曲線讓學(xué)生理解計算的復(fù)雜性和局限性。有了這些基礎(chǔ)，便于進一步進行類腦計算部分的教學(xué)。其中，信息編碼部分是計算與類腦計算部分的靜態(tài)數(shù)據(jù)表示基礎(chǔ)，算法部分是計算與類腦計算部分的動態(tài)變換基礎(chǔ)。類腦計算是計算的一種特殊形式，它們一起構(gòu)成了信息編碼和算法的具體應(yīng)用。各部分間既有先后順序關(guān)系，又有相輔相成的內(nèi)在聯(lián)系，在教學(xué)中可以前后呼應(yīng)，強化學(xué)生對各部分內(nèi)容的理解。類腦計算部分與其先修內(nèi)容間的相互關(guān)系可用圖1表示。圖中矩形框內(nèi)為各部分章節(jié)的主題，各部分章節(jié)前的標(biāo)號表示教學(xué)內(nèi)容的先后順序，橢圓形框中為各章節(jié)的主要內(nèi)容。

圖1 類腦計算部分與其他章節(jié)內(nèi)容的相互關(guān)系

3.2 類腦計算的教學(xué)內(nèi)容

類腦計算是模仿生物腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式進行計算的，因此適當(dāng)介紹腦科學(xué)研究中關(guān)于生物腦信息存儲和信息處理方式的內(nèi)容，有助于對類腦計算的教學(xué)和理解；同時，通過圖像和視頻作為多媒體教學(xué)輔助工具展示人腦信息處理方式，有利于吸引學(xué)生的好奇心，調(diào)動其學(xué)習(xí)的積極性和主動性；由人腦的神經(jīng)元構(gòu)成和各部分的工作模式，引出MP神經(jīng)元模型；通過對比神經(jīng)元的興奮和抑制狀態(tài)，類比MP模型的激活函數(shù)的輸出，使學(xué)生明白神經(jīng)元的工作機理，繼而通過把多個神經(jīng)元分層聯(lián)結(jié)，形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦內(nèi)部的神經(jīng)元聯(lián)結(jié)；結(jié)合Hebb規(guī)則，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值調(diào)整來進行學(xué)習(xí)的思想，讓學(xué)生理解以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值作為信息存儲和表現(xiàn)的方式。由于人腦內(nèi)部對于信息的存儲和處理是分區(qū)域分層次進行的，因此通過加深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，可以更好地模擬人腦，由此帶來參數(shù)增加和訓(xùn)練難度加大等問題可以通過大數(shù)據(jù)等方式克服。圖2為從神經(jīng)元連接為人腦的示意圖及其與神經(jīng)元模型連接為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類比。以類比的方式進行教學(xué)，可以讓學(xué)生更容易領(lǐng)會類腦計算的實質(zhì)。在實際課程教學(xué)進程中，依據(jù)教學(xué)學(xué)時的安排，可根據(jù)需要調(diào)整內(nèi)容的詳略側(cè)重。如果時間允許，可以適當(dāng)介紹通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要思想和方法以及為什么要把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次變深變多來實現(xiàn)更好的人腦模擬效果。

3.3 教學(xué)中的一些建議

類腦計算的信息表示存儲方式以及計算方式和馮·諾依曼型計算機的信息表達與處理方式存在顯著差異，在教學(xué)中容易引起學(xué)生的困惑。另外，由于新的知識體系與傳統(tǒng)計算機的知識體系不盡相同，對學(xué)生的學(xué)習(xí)也會造成困難，教學(xué)中需要特別注意。為了降低學(xué)生的學(xué)習(xí)難度，達到更好的教學(xué)效果，對大學(xué)計算機課程中的類腦計算教學(xué)提出以下建議。

（1）強調(diào)思想，舍棄細節(jié)。由于大學(xué)低年級學(xué)生尚未完全建立真正類腦計算涉及的知識基礎(chǔ)，過多陷入細節(jié)容易使學(xué)生產(chǎn)生畏難情緒，不利于把握整體思想。

（2）重視直觀，擺脫公式。在大學(xué)的低年級階段，學(xué)生的抽象思維能力還處在持續(xù)的培養(yǎng)訓(xùn)練中，對于直觀感受的依賴性還很強。因此，多用實例、圖表和多媒體輔助教學(xué)工具可以起到更好的效果。對于很多類腦計算的復(fù)雜數(shù)學(xué)公式，可以舍棄掉，以免課堂出現(xiàn)過于抽象的情況。

（3）多做類比，理解模擬。結(jié)合腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的研究成果，把類腦計算的相關(guān)內(nèi)容和生物腦的結(jié)構(gòu)與組織方式多做類比，幫助學(xué)生理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬生物腦的初衷、方法和效果。在模擬中舍棄了哪些細枝末節(jié)，又做了哪些強化和修改，以比較的方式并從方法論的高度加強學(xué)生對這種模擬的思維和方法訓(xùn)練。（4）啟發(fā)思維，培養(yǎng)素養(yǎng)。類腦計算教學(xué)的初衷是培養(yǎng)學(xué)生對這種計算模式思維方式的熟悉度，因此應(yīng)以啟發(fā)思維的角度來要求，不應(yīng)過于強調(diào)識記知識的掌握。學(xué)生能夠掌握這種思維的模式和框架，在以后需要時能夠快速回憶和理解有關(guān)的體系內(nèi)容就是一種教學(xué)的成功。

對于不同層次高校和不同學(xué)科，可以依據(jù)實際情況強調(diào)或弱化不同部分的內(nèi)容，因材施教、因需施教，結(jié)合實際調(diào)整各部分內(nèi)容的權(quán)重。應(yīng)著重在思維模式的訓(xùn)練和培養(yǎng)上下工夫，使學(xué)生對類腦計算的總體有一個把握，便于在以后需要掌握技術(shù)細節(jié)時從其他課程中獲取。同時，與類腦計算相關(guān)的一些新發(fā)展和熱點也可以適當(dāng)介紹和滲透，例如大數(shù)據(jù)、人工智能、并行計算等，使學(xué)生在學(xué)習(xí)計算機的早期就奠定新式計算機技術(shù)和算法的思想基礎(chǔ)，啟迪思維、開闊眼界，不拘泥于傳統(tǒng)思想，從而在應(yīng)用時與社會需求相匹配。

圖2 生物腦與腦計算模型的類比

4 結(jié)語

目前以深度學(xué)習(xí)、類腦計算等為代表的計算機和人工智能新技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，這種發(fā)展趨勢勢必對未來的社會發(fā)展產(chǎn)生重要影響，甚至?xí)鹪S多生活模式的變革。承載著信息技術(shù)基礎(chǔ)教育和普及教育功能的高校計算機基礎(chǔ)類課程必須順應(yīng)時代潮流，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)模式。在信息化和智能化的社會大形勢下，計算機基礎(chǔ)教育任重道遠，必須不斷更新，探索具有普遍性重大影響的新技術(shù)在日常教學(xué)中的引入方法，才能培養(yǎng)出與時代相適應(yīng)的、具有信息素養(yǎng)的高素質(zhì)人才。

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