-计算机的智商,智商75的人管理智商150的人

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计算机的智商,智商75的人管理智商150的人

在头条上回复了一个网友的话题,陈述了我一直以来的一个看法:就是天赋在智商形成的过程中,并没有那么大的作用。没想到引发了轩然大波。

其实,我也知道这个观点很多人不接受,更多的是不愿意接受。毕竟对于这个结论,大部分网友大概第一时间会对号入座,感觉这就是在批评普通人之所以普通,是因为大家不努力。

不必想太多,这不是你的错。责任在你们的父母和你们所处的环境上。而这篇文章的目的,不是要批判你,而是希望你作为父母不要再走同样的路,作为普通人的你,仍然可以有不普通的孩子。

为了阐述这个观点,我在网络上搜到了一本书《绝非天赋:智商、刻意练习与创造力的真相》,墙裂推荐给大家。

《绝非天赋:智商、刻意练习与创造力的真相》,作者是美国知名认知心理学家、科普作家,耶鲁大学博士。先后师从心理学大师赫伯特•西蒙、尼古拉斯•麦金托什及罗伯特•斯滕伯格,现任宾夕法尼亚大学积极心理学中心想象力研究所科学主任,主要研究智力、想象力和创造力的测量与开发。2011年因对美学、创造力和艺术的杰出研究获得美国心理学会颁发的丹尼尔•伯莱因奖;2011—2012年获得门萨国际卓越研究奖,被商业内幕网站评为“改变我们看待世界方式的50位突破性科学家”之一。

这本书是我这两天发现的。他的观点和我的观点算是相当一致。应该说,这本书比起我原来的文章和帖子来,观点更全面细致,引用更完整,数据更丰富,历史介绍更清晰(这必然的哈,毕竟他的书300页,我的帖子300字;他是专科,我是民科)。

我希望能用这一系列文章,阐述一下这个观点的来龙去脉,以及包括我想写这个“计算机vs智商”系列文章的宗旨。

写在正题之前

他们是研究员,而我是工程师。

研究员的任务是发现世界的规律,而工程师的任务是思考怎么应用规律来改造世界。

所以本系列文章的目的,不是为了争论究竟是否智商由天赋决定(我认为这已经有结论),而是希望在发现智商绝非天赋的情况下,我们该怎么做,以便让我们自己,更让我们的子孙后代在未来的能更适应发展。

在继续往下看之前,请先深呼吸。作为一名信奉绝对理性的工程师,这个文章可能充满冷冰冰的说教。因此,如果你不赞同作者的观点,也无法忍受作者的写作风格,请关闭本文,继续你的躺平生活。

相应的,你对这个话题很感兴趣,乐意探讨,我则非常欢迎你留下评论。

1)本系列文章的目标读者,是那些希望自己的下一代能变得更好的家长,或者有计划成为这样的家长的人。还有那些对脑科学、学习理论、人工智能感兴趣的人。

当你看到这篇文章的时候,你大概率已经成年,你的智商,甚至人生已经定型。

所以这篇文章要讨论的不是“你”的问题,请勿对号入座。因对号入座产生的不适,作者概不负责。当然,如果你对号入座之后对你未来的学习、生活能有启发,那我倒是非常高兴,也算是额外的收获。

但是如果你准备有下一代,他们的生活则可能刚刚开始,或者尚未开始。我们今天的知识储备达不到可以定制一个牛顿爱因斯坦,定制一个博尔特姚明的地步,但是你的一举一动对你的下一代多多少少会产生影响。

2)作者并非专业的脑科学研究者,资料也是从网络上找到的。本人的猜想或者假设也是根据经验和见识,自由形成的,未必有科学依据。

有些读者认为:这个世界上的数据纷繁复杂,能找到一面的数据,往往同时能找到支持另一面的数据。正所谓公说公有理,婆说婆有理。

我觉得这话很有道理,不过科学有他的判定标准。比方说多个理论存在的时候,我们应当相信的,必定是其中覆盖数据面较大,较完整的那个。

同时我们也应当对数据进行筛选,确定那些更客观,更权威可信的研究数据,时间更新,应用面更普遍的数据。

3)客观规律是自然存在的,无论是否你愿意接受。每个人可以自由选择信仰,但是上帝在筛选的时候,不会因为你的意志而转移。

物竞天择,适者生存。我们之所以探索问题的答案,只是为了找到对我们以及对我们的后代更有力的生存之道。不存在谁辩论获胜更有面子,只是说领略到正确的思想之后,对我们的生活是否能起到更大帮助。

朝闻道夕死可矣。

4)本人不是培训机构。本系列文章纯粹是为了思想解惑,不存在利益相关。

另外因为脑科学这玩意儿现在人类的研究实在太浅,很多网友说请我为国家培养十个八个爱因斯坦来证明一下,这个我也挺想的,而且等我完全掌握了其中的奥秘之后,我相信我能做到。不过这首先得解决长生不老的问题,毕竟感觉要达到这个目标,我还得多活五百年。

废话少说,言归正传。

智商是天赋决定的吗

进入正题

智商是由天赋决定的吗?或者,有些网友修正了一下,叫做天赋决定上限,努力决定下限。是否如此呢?

本文将就此话题展开并讨论。但是这个定义太模糊。这就好比我们做计算机工作的,有朋友说,硬件是躯体,软件是灵魂。没有硬件,软件无法存在,而没有软件,硬件就是行尸走肉。

如果天赋泛指是人的躯体,那么人不存在,自然就没有智商。从这个角度说智商由天赋决定,我没法反驳。

人的生命有限,大脑容量也有限的,从这个角度说,天赋决定智商上限,我也没法反驳。

但这肯定不是大家想探讨的内容吧?所以我们有必要把讨论的问题具体化一下。

我认为网友们真正想讨论的是,在一定(比如时间空间人种限定)范围内,当一个人出生时,他未来智商所能达到的范围是不是已经确定了呢?

我们定义天赋,乃是指人与生俱来的基础。对每个人来说,主要是他的基因,以及通过基因包含的前代的遗传内容和变异。

我们定义智商,是指一种学习能力,能接受信息、转换为知识,理解并应用知识的能力。智商的五种力,注意力,观察力,想象力,记忆力,思维力在本系列文章中我们将逐一讨论。这里只笼统讨论按照传统测量方式测得的数值。

推广来说,大家想知道的是,究竟是“王侯将相宁有种乎”,还是“世间自有公道,付出总有回报”。

我尝试列举了各种数据和论点,发现篇幅已经大大超过我想象。作为系列文章的一个附加篇,铺的太开并不好(这篇文章已经超过6000字,太多了)。

我想就集中在几个主要观点上吧。

观点陈述有很多现象,智商天赋论无法解释

比方说,按照一般逻辑,大部分富人的基因应当更优秀。他们的子女的天赋平均值应当远高于其他层次的人群吧。但我们看到的大多数聪明人却出自中产阶级家庭,出自富裕家庭的概率反而没有那么高。这无法解释。

又如,天赋论也很难说明聪明的孩子的父母的职业为什么会有高度的相似性。

在澎湃新闻连续5年高考状元家庭背景调查数据中(在搜索引擎中查询关键字“高考状元”“家庭背景调查”),我们发现,优秀学生父母的学历并不一定高,父母学历仅为小学和初中的数量和甚至超过父母学历为硕士博士的数量和;而优秀学生父母的职业却有高度的相似性,每年公务员和教师都占多数。这用天赋论的观点也无法解释的。

再如,《绝非天赋》一书中列举一项研究数据表明,家庭经济条件对智商有很大影响。例如它指出“基因上毫无关联的高社会经济地位的父母收养的来自低社会经济地位背景的儿童,其平均智商相比其他未被收养的兄弟姐妹而言,提高了12~18分”。这用天赋论还是无法解释。

最后,我曾在之前的帖子中问网友做了一个思想实验:假如我是一个可以来往于时间的人。在中国任何一个时刻出生的婴儿中,我随机抽取50人,将他们送往200年后的世界,培养到10岁或者15岁之后,再送回我们现在的地球。这些孩子的智商会是多少?他们会不会被我们当代人认为是天才?大概率会。这用天赋论就更无法解释。

至于有些人反驳说:同一个老师教出来的学生为什么有些能力强,有些人明明也很努力了但却完全掌握不了?ok,下面我来解释。

一些研究数据和内容,以及揭示的真相

1) 智商测试的历史和来龙去脉在《绝非天赋》一书中有很详尽的说明。我们会发现,它不过是根据认知的成长规律,对一些基础知识做不同层次的测试而已。它测试的内容包括以下方面。

智商测试的方面

智商测试值有很多问题。比如说这里面有相当多的测试建立在know what的基础上,许多题目需要配合文字说明。那么没有预先学习文字的孩子在做这些测试题的时候就会茫然,这就导致先学的孩子测试值偏高,而经济不发达地区的孩子显得智商偏低。等等。

智商测试的众多问题在书中有探讨。用智商测试测出来的智商判断孩子优质劣质是不科学的。

2) 智商是一个动态的概念

有证据指出,从智商测试出现到现在百来年的时间中,人类的智商在不断提升。简单地说,就是当年设计的智商题目如果给现在的同龄人做,平均分数都大大上扬。

当然,这个情况可能变相的提示我们,越早教孩子学习,孩子“表现”出来的智商就越高。注意,这里用“表现”,而并非真实。因为这个表现是好是坏,尚不明确。(不过,从大量少年班,早慧儿的成就来看,也许是好的。)

另外,我们也常常碰到一些孩子,在某个阶段,突然“开窍”的例子。

3)现代基因理论发现,学习作为一项任务,其实是由多基因共同作用的结果

这是一个相当棘手的问题。我们不能指望找到存在一个聪明的基因。同时,我们在努力提升智商的时候,还要小心防止提高某些能力之后,可能导致另外一些缺陷。

也就是说很难衡量“天赋”的好坏。

4)强弱基因是可以互相转换的,某些方面的弱点,在另外一个方面却可能是优点

比如说有阅读障碍的人,却可能在视觉整体吸收能力上更强。又比如,一些与我们最负能量的特性相关的基因,如抑郁、焦虑、无法专注于一项重要任务等,却能够导向一些最正能量的品质,如积极情绪、求知欲和更强的情绪管理能力等。

强弱基因会互相转换,在赵南元的《广义进化论》中也有相似观点。

所以可能不存在好的天赋和不好的天赋。

我认为这可以用来解释,为什么用同样的方法,不同孩子效果不同。这也告诉我们,我们应当审视自己的性格,找到合适自己的那条路。

5)自控力或许比智商更重要

其实相对学习本身而言,习得“学习的方法”是不是更为重要呢?很多老师经常强调,要孩子“养成良好的学习习惯”。这也是一个普遍被大家感知到的问题。学习习惯、性格比单纯的提高智商,实际上更能决定一个学生未来的学业成绩。

而这些学习习惯如何培养,是需要家长在孩子很小的时候就介入的。

《绝非天赋》中提到一个实验,研究人员发现,自我调节对学业成就大部分指标的预测效果至少是智商预测效果的两倍。研究同时发现,自我调节能够预测学生今后一年学业成绩的提高,而智商则不能。

也就是说自控力是可以后天习成的。

6)胜利者效应-皮格马利翁效应确实存在

2017年7月14日,《科学》杂志刊登了浙江大学神经科学研究中心胡海岚团队的研究成果,证实了胜利者效应的存在。

即大脑中确实存在一条介导“胜利者效应”的神经环路,它决定着:先前的胜利经历,会让之后的胜利变得更加容易。

这个理论既和心理学中我们常说的皮格马利翁效应相吻合,也和我们今天人工智能界使用的正反馈神经网络训练模式相呼应。

也就是说后天生活过程对大脑成长有很大影响。

它给我们的启示,也是我们常说的方法,即要完成一件大事,我们可以把它拆分成多个子步骤,完成每一个步骤,对我们都是一个鼓励,我们就能更容易完成整件大事。而这种耐力情绪的培养,从一张白纸的孩子开始是最好的。

7)还有其他更多。

我的观点:相对天赋,后天培养影响更大天赋对智商有影响,但是并不起决定作用

天赋和智商的关系,某种程度上可以用计算机硬件和软件来打比方。

1)硬件是执行软件的物质基础。但是只要这个硬件有执行软件的基本能力,他能达到的软件上限就是无边界的。

2)进化论的基本原理告诉我们,任何基因(硬件)的存在都是合理的。

类比来说,上帝给到每个人的初始费用是一样的[微笑]。如果你多花了一千块钱在cpu上,你在购买其他配件的预算上就会少一千块钱,结果你被迫降低自己的内存大小,或者硬盘容量,或者显卡速度。

从乐观的方面想,这就是说,上帝在关上一扇门的时候,他一定会在另一个地方开一扇窗。一个我们以为低智商的孩子,可能只是意味着我们没有找到他们强大的领域。正如人们常说:天才和傻子只有一步之遥。这种例子非常多,比如梵高。

3)因上原因,在不同的配置下,要完成一个任务,最高效的方法需要是最合适自己的算法。就好比用多个低频内核来代替强劲的高频单核处理任务时,这个系统做一些分布式优化效率更高。

简单的根据cpu强弱来判断两台服务器的运算能力,这很容易犯以偏概全的毛病。

在我们培养孩子的时候,我们虽然可以观察孩子的特性,但是最终还是需要孩子靠自己领悟他的长短处并学习合适的方法。这就要求一个合格的家长学会发现,而不是生搬硬套,学会引导,而不是强迫。

但是智商和天赋的关系又不能简单的看作硬件和软件的关系

“计算机 vs 智商” 系列的文章其实就是想对这方面问题做一些深入的探讨。这个话题很大,还在一点点撰写中。有兴趣的可以关注我,以便随时查看那些文章。

另外智商究竟是know what(简单的知道) 还是know how(理解能力) 还是know why(归纳推理能力)?

在我们的潜意识中,我们会认为后两者更重要,也就是培养理解和归纳的能力。但是如果仔细思索,它们可能是三位一体的。

比方说,我们都知道电视机、手机(know what),但其实我们的大部分人都并不清楚手机电视机背后的原理(know-how know-why)。但这却不影响我们使用它们,甚至不影响很多人在这两者之上进一步提出更多的创新概念。

这和现有计算机程序是不同的。计算机程序中即使一个bit的差别可能程序都无法运行。

我会在“想象力是什么”中探讨这个问题。

对一个人智商影响最大的时期,应该是他的幼儿期

《绝非天赋》中用了相当的篇幅来说明早期干预的重要性。这也许是我们现在社会忽视的一个重点,也许幼教老师应当比高中名师更值钱。

当然,这个阶段靠老师不如靠家长。这也就是为什么公务员家庭和教师家庭更容易出高考状元的缘故。因为他们和小孩的陪伴时间更长。

除了家长,还有一个重要因素是环境。

家长和社会环境的共同作用,对幼儿的影响巨大。家长潜移默化的引导,从小周边的见识,充足的营养,包括生活地的医疗条件,社会风气等,这些对孩子的成长至关重要。“孟母三迁”不是没有道理的。

中国有句古话“三岁看八十,七岁定终生”,这句话也不是没有道理的。

家庭陪伴是影响孩子智商的重要一环

https://m.toutiao.com/is/ddRD9Dt/

在一个多月前我写“陪伴”一文的时候,我还没有读到《绝非天赋》这本书。这里添加一些该书中,对陪伴的重要性做支撑的一些数据。

低社会经济地位家庭的环境与高社会经济地位家庭的环境在一系列与智力功能发展相关的因素上存在显著差别。在一项研究中,研究人员估计,由职业父母抚养长大的孩子在3岁时可听到或读到约3 000万个单词,他们的词汇量也更加丰富。相比较而言,工薪阶层父母养育的孩子3岁时听到的单词为2 000万个左右,而无业非洲裔美国母亲的子女在3岁的时候仅仅能听到约1 000万个单词

高社会经济地位环境和低社会经济地位环境之间还存在其他重要差异。家庭环境观察评定量表(Home Observation for Measurement of the Environment Inventory,简称HOME Inventory)可以测量家庭提供给儿童的智力刺激以及支持的质量和数量。其中的一些指标包括:第一,父母与孩子交谈的多少;第二,能否接触到书籍、杂志、报纸和计算机;第三,父母为孩子朗读的频率;第四,父母带孩子外出(比如去博物馆)的次数;第五,家庭的温暖和友好程度。采用这份量表的各项研究发现,不同的社会阶层在这些指标上呈现显著差异,而由这些差异所导致的智商分差高达9个点。

看到这些句子,相信作为家长的你应该明白你需要怎么做了吧。

有效的学习性格和学习态度对成长以后的智商影响重大

不论幼年如何,成年之后我们还能够通过学习专业的方法和刻苦训练来提高能力。努力仍然是有用的。

在2005年以前,中国人会觉得世界记忆大师是个很说明天赋能力的称号。它的一切测试,看起来都是那么的神奇。于是就有很多获得该称号的人利用他们的光环开始授课,讲述他们的练习方法。

现在,你在某乎上搜“世界记忆大师名录”,你会看到一张长长的华人世界记忆大师的列表。特别在2014年以后,这个称号简直烂大街了,每一年都有几十上百人获得这个称号。

是大家在短短的10年间,基因都变异了吗?显然不可能。只是因为大家掌握了它的记忆技巧而已。

这是一个能很好的说明努力和智商关系的例子。

关注脑科学,关注神经网络发展,关注人工智能和脑神经科学的互相印证。

以上的一切,都指向一个答案,天赋并不能简单的决定我们的智商。

对一些网友看法的回答“天才就是1%的灵感加上99%的汗水,但那1%的灵感是最重要的,甚至比那99%的汗水都要重要”——爱迪生:我没说过后半段

这句话是谣言,爱迪生并没有说过后半段。有认真好事的网友,在2014年的时候就做过非常严谨的调查,并将调查结果发表在豆瓣上。有兴趣的可以到某乎上自行搜索。

这应该是2005年某位网友发泄不满的毒鸡汤。虽然确实会让人艰不拆的世界舒服点。

加一句题外话,“认真”确实挺累的。

有位网友说我是错的。他举例说不同的木材天生就不相同,有些可做家具,有些只可以烧柴。

嗯,他说的这点确实是对的,不同的生物种属之间的差别确实是一出生就相当大。不过我们限定了时间空间和人种之后,差别还在讨论范围内。

用你的方法培养,为什么我孩子不能上清华?

且不说这个方法,我自己也还不会用,就算都会了,你孩子上清华,仍然是一个相对任务。招生名额有限时,任何10000人,都只有一个人能上清华。所以这和“绝对”的智商并没有关系。这就像6个人抢5张凳子,总有一个人抢不到。

“没有教不好的学生,只有不会教的老师”

这句话作为教师自勉,是个好句子。但是如果家长用这句话来对老师提要求,其实是在打自己耳光。

如上文所述,孩子出生后的第一个老师是“家长”和他所处的“环境”。当他碰到他生命中第一个职业教师的时候,他的“天赋”其实已经相当部分成型了。

所以我更强调“只有被家长和社会耽误了的孩子,没有不可塑造的孩子”。老师在这里的作用并没有那么大。

谢谢你居然能看到这里。

如上所述,我认为每个人出身时的个人天赋,对他未来智商的影响力不会超过30%。只不过,个人努力的作用也没有那么大。

因为你小时候的经历已经限定了你的另外50%。所以如果你觉得自己天赋不足,想躺平,也无可厚非。

不过对待你的子女上,请打足精神,他们未来的50%,捏在你的手上哈。

作者自我介绍

在普通人看来,我肯定属于天赋不错的那一类。实际上,我的家庭背景和澎湃新闻调查结果也相当吻合。父亲属于公务员体系,母亲学历小学毕业。

我作为一名四线城市的学霸,高考进入了魔都最好的工科学校,学了七年计算机。不过因为家庭经济条件一般,所以没有读博士,而是选择了工作。

作为小城镇出来的孩子,见识少,除了学习,还真什么都不会。所以在校的那几年,我就集中精力去了解“学习”的本质是什么,希望破解其中的奥秘。

为此,我看了不少有关逻辑哲学、脑神经和学习方法的书和论文,也学习了从语音识别,知识管理到自然语言理解的诸多人工智能知识。甚至最后的硕士毕业论文也是以如何设计机器学习系统为方向。不过鉴于能力有限,直到毕业答辩也未能完成一个实际的系统,活活把工程类毕业论文写成了哲学论文。

不过其中的很多哲学思维和理念,被我的工程师思维加工成了一些可实施的算法思想。他们在我这近二十年的工作和生活中,起到了相当大的作用。

现在步入中年,就有一股冲动,希望把这些思想记录下来。就自己如何学习、如何教育孩子学习,讨论学习方法方面,能够和他人探讨,和大家一起研究学习是什么,智商是什么,怎样提高下一代的能力。这是我写文章的主要目的。

我见过大量世界上最顶尖聪明的人。亲眼看着他们的工作,生活,他们让我感觉到,并不存在一个可以躺赢的天赋。学习方法、学习效率和精力投入才是这些天才成功的原因。

我在大三的时候参加了一个语音识别应用竞赛并获奖,这个奖项令我在大四毕业暑假,有幸去到了微软研究院做了两个月的实习生。

那时候的微软研究院就是中国IT界的黄埔军校。在那里我看到了世界最顶尖的研究者。

那年李开复正要到微软总部履新,于是开了一个Party庆祝两代院长(李开复->张亚勤)交接班。这里贴一些我保留的当时珍贵的照片。

我们组实习生和李开复的合影。当时的我真年轻啊

李开复:大家应该非常熟悉了。他在上世纪80年代发表的论文,开启了人工智能统计学概率时代。相当于那个年代的AlphaGo。他以此方法设计的系统,在1989年击败人类拿到了一个全美冠军。在深度学习面世之前,几乎所有的人工智能都在应用这一套方法。

两代院长交接棒

张亚勤:20岁拿到华盛顿大学博士学位,31岁时就获得了IEEE Fellow(院士)称号。是IEEE 110年历史上获此殊荣最年轻的科学家

当时MSR的各研究组领导

当时的MSR领导小组,从右往左分别是张亚勤,沈向洋,张宏江,林斌,王坚,黄昌宁老师和两位人事行政姐姐。其中右边五位,除了林斌现在变身百亿富豪之外,其他几位都有各种院士头衔在身。每一个在百科上你都能查到他们辉煌的经历。

他们确实都很聪明,但你会发现他们更勤奋。

暑假结束回到学校以后不久,我又遇上了另一波世界上最聪明的人——我校ACM团队拿下了中国第一个ACM竞赛全球总冠军(全球大学生计算机竞赛)。

其中领头的林晨曦(后来阿里云第一任技术总监,依图科技的创始人)是我实验室师弟,后来还曾作为世界上最聪明的人到比尔盖兹家里吃过烧烤。

这里爆一点他的小料,他是靠天赋成为冠军的吗?我认为并非如此。晨曦在高中并没有那么突出,凭竞赛成绩无法保送清华,高考分数也只进入了交大的材料学院。

但是进入ACM赛队后,他组织ACM赛队用科学的训练方法 海量的训练规模的方式,让赛队整体实力迅速大幅度的上升。

在他定下的队规影响下,交大在10年内拿到了3次世界总冠军,而清华却一次也没有。这必然不能用天赋来解释。方法论和努力显然作用更大。

没有哪个聪明人相信天赋论。你可以用它来麻痹自己,但是不要被它欺骗。不要让你的孩子输在起跑线上哈。

事实上,准确点来说,学习所有数理逻辑相关的内容,都可以让人变聪明。至少从“智商”这一量化指标上来看,这个答案是肯定的。

可以确定的是,通过学习计算机,人是可以变得更聪明。至少我就是通过学习计算机专业变聪明的。

ACM国际大学生程序设计竞赛的历届冠军

1977年以来历年全球总决赛的冠军: 年份 总决赛地点 冠军大学 国家 2015年摩洛哥马拉喀什  圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学俄罗斯2014年俄罗斯叶卡特琳堡  圣彼得堡国立大学俄罗斯2013年俄罗斯圣彼得堡圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯2012年 波兰华沙 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2011年 美国奥兰多 浙江大学 中国 2010年 中国哈尔滨 上海交通大学 中国 2009年 瑞典斯德哥尔摩 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2008年 加拿大班夫 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2007年 日本东京 华沙大学 波兰 2006年 美国得克萨斯州 萨拉托夫国立大学 俄罗斯 2005年 中国上海 上海交通大学 中国 2004年 捷克布拉格 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2003年 美国洛杉矶 华沙大学 波兰 2002年 美国夏威夷 上海交通大学 中国 2001年 加拿大温哥华 圣彼得堡国立大学 俄罗斯 2000年 美国奥兰多 圣彼得堡国立大学 俄罗斯 1999年 荷兰埃因霍温 滑铁卢大学 加拿大 1998年 美国亚特兰大 布拉格查理大学 捷克 1997年 美国圣何塞 哈维玛德大学 美国 1996年 美国费城 加州大学伯克利分校 美国 1995年 美国纳什维尔 弗赖堡大学 德国 1994年 美国菲尼克斯 滑铁卢大学 加拿大 1993年 美国印第安纳波利斯 哈佛大学 美国 1992年 美国堪萨斯城 墨尔本大学 澳大利亚 1991年 美国圣安东尼奥 斯坦福大学 美国 1990年 美国华盛顿 奥塔哥大学 新西兰 1989年 美国路易斯维尔 加州大学洛杉矶分校 美国 1988年 美国亚特兰大 加州理工学院 美国 1987年 美国圣路易斯 斯坦福大学 美国 1986年 美国辛辛那提 加州理工学院 美国 1985年 美国新奥尔良 斯坦福大学 美国 1984年 美国费城 约翰霍普金斯大学 美国 1983年 美国墨尔本 内布拉斯加大学 美国 1982年 美国印第安纳波利斯 贝勒大学 美国 1981年 美国圣路易斯 密苏里-罗拉大学 美国 1980年 美国堪萨斯城 华盛顿大学圣路易斯分校 美国 1979年 美国代顿 华盛顿大学圣路易斯分校 美国 1978年 美国底特律 麻省理工学院 美国 1977年 美国亚特兰大 密歇根州立大学 美国

ACM程序设计大赛的历届冠军

1977年以来历年全球总决赛的冠军: 年份 总决赛地点 冠军大学 国家 2016年泰国普吉岛比赛仍未开始2015年摩洛哥马拉喀什圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学俄罗斯2014年俄罗斯叶卡特琳堡圣彼得堡国立大学俄罗斯2013年俄罗斯圣彼得堡圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学俄罗斯2012年 波兰华沙 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2011年 美国奥兰多 浙江大学 中国 2010年 中国哈尔滨 上海交通大学 中国 2009年 瑞典斯德哥尔摩 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2008年 加拿大班夫 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2007年 日本东京 华沙大学 波兰 2006年 美国得克萨斯州 萨拉托夫国立大学 俄罗斯 2005年 中国上海 上海交通大学 中国 2004年 捷克布拉格 圣彼得堡国立资讯科技、机械与光学大学 俄罗斯 2003年 美国洛杉矶 华沙大学 波兰 2002年 美国夏威夷 上海交通大学 中国 2001年 加拿大温哥华 圣彼得堡州立大学 俄罗斯 2000年 美国奥兰多 圣彼得堡州立大学 俄罗斯 1999年 荷兰埃因霍温 滑铁卢大学 加拿大 1998年 美国亚特兰大 布拉格查理大学 捷克 1997年 美国圣何塞 哈维玛德大学 美国 1996年 美国费城 加州大学伯克利分校 美国 1995年 美国纳什维尔 弗赖堡大学 德国 1994年 美国菲尼克斯 滑铁卢大学 加拿大 1993年 美国印第安纳波利斯 哈佛大学 美国 1992年 美国堪萨斯城 墨尔本大学 澳大利亚 1991年 美国圣安东尼奥 斯坦福大学 美国 1990年 美国华盛顿 奥塔哥大学 新西兰 1989年 美国路易斯维尔 加州大学洛杉矶分校 美国 1988年 美国亚特兰大 加州理工学院 美国 1987年 美国圣路易斯 斯坦福大学 美国 1986年 美国辛辛那提 加州理工学院 美国 1985年 美国新奥尔良 斯坦福大学 美国 1984年 美国费城 约翰霍普金斯大学 美国 1983年 美国墨尔本 内布拉斯加大学 美国 1982年 美国印第安纳波利斯 贝勒大学 美国 1981年 美国圣路易斯 密苏里-罗拉大学 美国 1980年 美国堪萨斯城 华盛顿大学圣路易斯分校 美国 1979年 美国代顿 华盛顿大学圣路易斯分校 美国 1978年 美国底特律 麻省理工学院 美国 1977年 美国亚特兰大 密歇根州立大学 美国

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