摘要：隨著智能信息處理技術(shù)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)生對(duì)量子計(jì)算智能導(dǎo)論這門(mén)課產(chǎn)生了濃厚的興趣。我們結(jié)合教學(xué)實(shí)踐，將該門(mén)課程的教學(xué)內(nèi)容劃分為理論型和實(shí)踐型，注重理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，以具體實(shí)例引導(dǎo)教學(xué)，從而加深學(xué)生對(duì)理論的理解，進(jìn)而培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和科研興趣。本文介紹了這種教學(xué)方法。
　　關(guān)鍵詞：智能信息處理技術(shù)；量子計(jì)算智能導(dǎo)論；教學(xué)實(shí)踐
　　
　　人類(lèi)正被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，卻饑渴于知識(shí)。面臨浩瀚無(wú)際而被污染的數(shù)據(jù)，人們呼喚從數(shù)據(jù)汪洋中來(lái)一個(gè)去粗取精、去偽存真的技術(shù)。而數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的知識(shí)和模式的高級(jí)操作過(guò)程，所以數(shù)據(jù)挖掘也可以說(shuō)是一個(gè)模式識(shí)別的過(guò)程，因此模式識(shí)別領(lǐng)域的許多技術(shù)經(jīng)過(guò)一定的改進(jìn)便可以在數(shù)據(jù)挖掘中起重要的作用。計(jì)算智能(Computational Intelligence-CI)方法是傳統(tǒng)人工智能(Artificial Intelligence，AI)的擴(kuò)展，它是模式識(shí)別技術(shù)發(fā)展的新階段[1]。
　　科學(xué)家預(yù)言：“21世紀(jì)，人類(lèi)將從經(jīng)典信息時(shí)代跨越到量子信息時(shí)代”。創(chuàng)立了一個(gè)世紀(jì)的量子力學(xué)隨著20世紀(jì)90年代與信息科學(xué)交叉融合誕生的量子信息學(xué)，已成為量子信息時(shí)代來(lái)臨的重要標(biāo)志[2]。量子計(jì)算智能導(dǎo)論作為信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、智能信息處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的研究生專業(yè)課程，已經(jīng)在越來(lái)越多的高等學(xué)校開(kāi)設(shè)。
　　由于量子計(jì)算智能是一門(mén)跨越包括物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子機(jī)械、通訊、生理學(xué)、進(jìn)化理論和心理學(xué)等學(xué)科在內(nèi)的深?yuàn)W科學(xué)，因此量子計(jì)算智能導(dǎo)論的教學(xué)內(nèi)容和側(cè)重點(diǎn)的安排目前仍處在探索階段，尤其作為研究生課程如何使得學(xué)生在掌握深?yuàn)W理論的基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，將理論轉(zhuǎn)化為技術(shù)與工具，從而提高動(dòng)手能力，這是每個(gè)研究生專業(yè)課任課老師的核心探索所在，因此就要求老師在授業(yè)解惑的同時(shí)關(guān)注前沿，以該學(xué)科的前沿領(lǐng)域?yàn)榻虒W(xué)指引，進(jìn)而更好的培養(yǎng)研究生主動(dòng)探索知識(shí)的能力。
　　1教材選擇
　　一本好的教材為教學(xué)起到了畫(huà)龍點(diǎn)睛的作用，因此教材的選擇即是老師對(duì)教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)方法的選擇。我們選擇教材，期望該教材由淺入深、深入淺出、可讀性好，具有系統(tǒng)性、交叉性、前沿性等特點(diǎn)。由于量子計(jì)算智能導(dǎo)論為全校研究生的專業(yè)課程，而量子計(jì)算智能是一門(mén)多學(xué)科交叉的綜合型學(xué)科，因此我們要考慮到來(lái)自學(xué)校不同專業(yè)背景，以及在物理，數(shù)學(xué)，工程優(yōu)化和進(jìn)化理論基礎(chǔ)有限的兩難困境，所以首先選擇了一本關(guān)于量子計(jì)算的英文原版書(shū)作為教材之一，Michael Nielsen等人所著的《Quantum Computation and Quantum Information》[3]，2003年高等教育出版社出版，該書(shū)全面介紹了量子計(jì)算與量子信息學(xué)領(lǐng)域的主要思想與技術(shù)。到目前為止，該領(lǐng)域的高速進(jìn)展與學(xué)科交叉的特性使得初學(xué)者感到困惑而不易對(duì)其主要技術(shù)與結(jié)論有綜合性的認(rèn)識(shí)，而該書(shū)特色在于對(duì)量子機(jī)制和計(jì)算機(jī)科學(xué)給予了指導(dǎo)性介紹，使得那些沒(méi)有物理學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的學(xué)生對(duì)此也易于接受，為學(xué)生提供了詳實(shí)的關(guān)于量子計(jì)算的物理原理和基本概念；另外考慮到這門(mén)課程面向研究生，無(wú)論將來(lái)他們是直接就業(yè)還是繼續(xù)深造，都要注重實(shí)踐動(dòng)手能力的培養(yǎng)，要能夠?qū)⒆约核鶎W(xué)的書(shū)本知識(shí)轉(zhuǎn)化為技術(shù)和工具，去解決實(shí)際的工程和科研問(wèn)題，因此我們還選擇了另外一門(mén)書(shū)，由李士勇教授所著的《量子計(jì)算與量子優(yōu)化算法》[4]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社于2009年出版，該書(shū)著重講解了量子優(yōu)化算法，為實(shí)際工程應(yīng)用提供了新的思路，并啟發(fā)大家在量子計(jì)算機(jī)沒(méi)有走出實(shí)驗(yàn)室的今天，如何利用現(xiàn)有的數(shù)字式計(jì)算機(jī)構(gòu)造具有量子特性的快速算法。當(dāng)然考慮到全校研究生的專業(yè)知識(shí)背景不同，我們也推薦了中南大學(xué)蔡自興教授等編著，2004年由清華大學(xué)出版社出版的《人工智能及其應(yīng)用：研究生用書(shū)(第三版)》[5]，該書(shū)是蔡自興為主講教授的國(guó)家精品課程人工智能的配套教材，該本書(shū)中系統(tǒng)全面的講解了高級(jí)知識(shí)推理、分布式人工智能與艾真體、計(jì)算智能、進(jìn)化計(jì)算、群智能優(yōu)化、自然計(jì)算、免疫計(jì)算以及知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等近年的熱點(diǎn)智能方法，從而輔助學(xué)生了解人工智能，以及人工智能如何發(fā)展到計(jì)算智能，使得學(xué)生全面認(rèn)識(shí)學(xué)科的發(fā)展和傳承性，為今后學(xué)習(xí)量子計(jì)算智能打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。
　　2教學(xué)內(nèi)容
　　本課程從量子計(jì)算的基本概念和原理出發(fā)，重點(diǎn)講解量子計(jì)算基礎(chǔ)和基本的量子算法；并從量子優(yōu)化算法拓展開(kāi)來(lái)。該門(mén)課程我們安排了46學(xué)時(shí)，具體安排如下：第1章，量子力學(xué)基礎(chǔ)(2學(xué)時(shí))；第2章，量子計(jì)算基礎(chǔ)(4學(xué)時(shí))；第3章，基本量子算法(4學(xué)時(shí))；第4章，Grover量子搜索算法的改進(jìn)(4學(xué)時(shí))；第5章，量子遺傳算法(8學(xué)時(shí))；第6章，量子群智能優(yōu)化算法(8學(xué)時(shí))；第7章，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法(8學(xué)時(shí))；第8章，量子遺傳算法在模糊神經(jīng)控制中的應(yīng)用(8學(xué)時(shí))。
　　3教學(xué)方法
　　3.1理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)方法
　　量子計(jì)算智能導(dǎo)論是一門(mén)多學(xué)科交叉的綜合型學(xué)科。選課的同學(xué)來(lái)自全校，各個(gè)的專業(yè)背景不同，但是大家的共同需求是一樣的，就是從課程中掌握一種用于解決實(shí)際問(wèn)題的工程技術(shù)，但是工程技術(shù)的掌握也需要理論的支撐，因此我們?cè)诮虒W(xué)實(shí)踐中總結(jié)出了一套方法，具體做法是將教學(xué)內(nèi)容劃分為：理論型和實(shí)踐型。
　　理論型教學(xué)指的是發(fā)展完善的量子計(jì)算基本原理和方法。其內(nèi)容包括：量子位、量子線路、量子Fourier 變換、量子搜索算法和量子計(jì)算機(jī)的物理實(shí)現(xiàn)等。而其中量子位、量子線路以及量子算法都是以量子相對(duì)論為基礎(chǔ)的，這也是量子計(jì)算的本質(zhì)原理，而較之我們熟悉的數(shù)字式計(jì)算機(jī)和計(jì)算方式有著本質(zhì)的區(qū)別。我們?cè)诮虒W(xué)中由淺入深，通過(guò)PPT授課，采取理論與實(shí)例相結(jié)合的講授方式。下面給出了一個(gè)我們?cè)诮虒W(xué)中的實(shí)例：將量子計(jì)算問(wèn)題形象化。具體內(nèi)容如下。
　　讓我們想象一下下面這個(gè)問(wèn)題。我們要找一條穿過(guò)復(fù)雜迷宮的路。每次我們沿著一條路走，很快就會(huì)碰到新的岔路。即使知道出去的路，還是容易迷路。換句話說(shuō)，有一個(gè)著名的走迷宮算法就是右手法則——順著右手邊的墻走，直到出去(包括繞過(guò)絕路)。這條路也許并不很短，但是至少您不會(huì)反復(fù)走相同的過(guò)道。以計(jì)算機(jī)術(shù)語(yǔ)表述，這條規(guī)則也可以稱作遞歸樹(shù)下行?，F(xiàn)在讓我們想象另外一種解決方案。站在迷宮入口，釋放足夠數(shù)量的著色氣體，以同時(shí)充滿迷宮的每條過(guò)道。讓一位合作者站在出口處。當(dāng)她看到一縷著色氣體出來(lái)時(shí)，就向那些氣體粒子詢問(wèn)它們走過(guò)的路徑。她詢問(wèn)的第一個(gè)粒子走過(guò)的路徑最有可能是穿過(guò)迷宮的所有可能路徑中最短的一條。當(dāng)然，氣體顆粒絕不會(huì)給我們講述它們的旅行。但是 量子算法以一種同我們的方案非常類(lèi)似的方式運(yùn)作。即，量子算法先把整個(gè)問(wèn)題空間填滿，然后只需費(fèi)心去問(wèn)問(wèn)正確的解決方案(把所有的絕路排除在答案空間以外)。這樣以來(lái)，一個(gè)枯燥晦澀的量子算法就被很形象的解釋，因此增強(qiáng)了學(xué)生的記憶也加深了理解，從而提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
　　實(shí)踐型教學(xué)指的是正在發(fā)展中的量子計(jì)算智能方法的熱點(diǎn)問(wèn)題。其內(nèi)容包括：量子遺傳算法，混沌量子免疫算法，量子蟻群算法，量子粒子群算法，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法，和這些算法在實(shí)際工程優(yōu)化中的應(yīng)用。這部分內(nèi)容屬于本學(xué)科的前沿，但也是熱點(diǎn)問(wèn)題，因此這部分我們?cè)诮虒W(xué)中忽略理論推導(dǎo)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)實(shí)際操作，在PPT課件中增加仿真實(shí)例的講解；并在課下布置相應(yīng)的上機(jī)操作習(xí)題，配合上機(jī)實(shí)踐課程，鍛煉學(xué)生的動(dòng)手能力，同時(shí)也引導(dǎo)學(xué)生去關(guān)注這些前沿，從而培養(yǎng)他們的科研素養(yǎng)。
　　
　　為了體現(xiàn)該門(mén)課的教學(xué)特點(diǎn)，我們?cè)诳己朔绞缴?，采取考試與報(bào)告相結(jié)合的方式，其中理論部分我們采取閉卷考試，占總考評(píng)分?jǐn)?shù)的40%；實(shí)踐部分采取上機(jī)技術(shù)報(bào)告考核，內(nèi)容為上機(jī)實(shí)踐課程布置的大作業(yè)，給出詳實(shí)的算法流程圖和仿真結(jié)果與分析，占總考評(píng)分?jǐn)?shù)的40%；出勤率占總考評(píng)分?jǐn)?shù)的20%。
　　3.2科研素養(yǎng)的培養(yǎng)與實(shí)踐能力的提高
　　科研素養(yǎng)的最核心部分，就是一個(gè)人對(duì)待科研情感態(tài)度和價(jià)值觀，科研素養(yǎng)的培養(yǎng)不僅使學(xué)生獲得知識(shí)和技能，更重要的是使其獲得科學(xué)思想、科學(xué)精神和科學(xué)方法的熏陶和培養(yǎng)。正如溫總理說(shuō)的那樣：“教是為了不教，學(xué)是為了會(huì)學(xué)”，當(dāng)學(xué)生將課本內(nèi)容遺忘后，遺留下來(lái)的東西即是他們所具備的科研素養(yǎng)。因此，在教學(xué)中，我們的宗旨也是提高學(xué)生的科研素養(yǎng)，量子計(jì)算智能導(dǎo)論是一門(mén)理論和實(shí)踐緊密結(jié)合的學(xué)科，該學(xué)科的發(fā)展日新月異，在信息處理領(lǐng)域的關(guān)注度也越來(lái)越高。在教學(xué)實(shí)踐中，我們采用了上機(jī)實(shí)踐和技術(shù)報(bào)告相結(jié)合的教學(xué)方式。掌握各種量子計(jì)算智能方法的原理和流程是這門(mén)課程教學(xué)的首要任務(wù)，因此學(xué)生結(jié)合各自研究方向?qū)崿F(xiàn)量子智能算法在實(shí)際科研任務(wù)中的優(yōu)化問(wèn)題求解。在上機(jī)實(shí)踐中，學(xué)生不僅要掌握該智能算法的流程而且重點(diǎn)關(guān)注學(xué)生對(duì)
　　自己科研任務(wù)的建模，學(xué)會(huì)系統(tǒng)分析問(wèn)題，建立合理的數(shù)學(xué)模型，并給出理論分析。上機(jī)實(shí)踐驗(yàn)收中，我們不但考察其結(jié)果展示，更增加了上機(jī)實(shí)踐的技術(shù)報(bào)告，用來(lái)分析模型建立的合理性，從而培養(yǎng)學(xué)生對(duì)待科研問(wèn)題的分析素養(yǎng)和建模素養(yǎng)。在技術(shù)報(bào)告中，我們要求學(xué)生給出幾種可供參考的建模模型，并分析各自的優(yōu)勢(shì)，和選擇這一解決方案的依據(jù)。由于量子計(jì)算智能導(dǎo)論是面向研究生開(kāi)設(shè)的課程，在教學(xué)中，我們更佳關(guān)注其分析問(wèn)題的能力，和解決問(wèn)題的合理性的思考能力，從而培養(yǎng)學(xué)生的科研素養(yǎng)。
　　4結(jié)語(yǔ)
　　把教學(xué)當(dāng)做一門(mén)藝術(shù)，是我們作為高校老師畢生追求的目標(biāo)，如何做到重點(diǎn)講透，難點(diǎn)講通，要點(diǎn)講清，這也是我們多年教學(xué)中一直關(guān)注的關(guān)鍵點(diǎn)。我們?cè)诮虒W(xué)中反對(duì)“灌輸式”，強(qiáng)調(diào)“啟發(fā)式”，以實(shí)際應(yīng)用先導(dǎo)教學(xué)是非?？扇〉?，也收到了良好的效果。量子計(jì)算智能導(dǎo)論是一門(mén)綜合型交叉學(xué)科，且面向研究生開(kāi)設(shè)，因此在教學(xué)實(shí)踐中，我們十分重視學(xué)生科研素養(yǎng)的培養(yǎng)。通過(guò)上機(jī)實(shí)踐和技術(shù)報(bào)告的形式引導(dǎo)學(xué)生積極動(dòng)手，積極思考。希望這些教學(xué)中的點(diǎn)滴供同行們交流探討。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
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