这个问题来自于对过去50年左右计算领域各种进展的评论。
其他一些与会者请我把这个问题作为一个问题向整个论坛提出。
这里的基本思想不是抨击事物的现状，而是试图理解提出基本新思想和原则的过程。
我认为我们在大多数计算领域都需要真正的新想法，我想知道最近已经完成的任何重要而有力的想法。如果我们真的找不到他们，那么我们应该问“为什么?”和“我们应该做什么?”
当前回答
软件:
虚拟化和仿真 P2P数据传输 社区驱动的项目，如维基百科、SETI@home…… 网络爬行和网络搜索引擎，即索引信息分布在世界各地
硬件:
模块化PC 电子纸
其他回答
作为Debian用户，我会投票给包管理。它让OSX和Windows 7看起来像是原始的业余玩物。
但是由于前面已经提到了包管理，我将投票给x。网络透明窗口服务器使许多应用程序成为可能。能够无缝地在同一屏幕上并行地调用在不同计算机上运行的程序真是太棒了。
这在80年代后期更令人印象深刻。
声明性编程。
1979年，“计算机程序”势在必行。程序员应该指导编译器做什么和怎么做。(N1)
今天,ASP。NET WebForms和WPF程序员经常在不知道或不关心它将如何实现的情况下编写代码。维基百科还有其他不那么主流的例子。此外，所有sgml派生的“标记”语言都是声明性的，我怀疑1979年的许多程序员是否能预测到它们在30年后的重要性或普遍性。
尽管声明式编程的概念在1980年之前就存在了(参见这篇1975年的论文)，但它的发明是在1985年Caml的引入(有争议)或1990年Haskell的引入(争议较少)时出现的。从那时起，声明式编程越来越受欢迎。而且，当大规模多核处理器最终到来时，我们都将成为声明式程序员。
-- 注: 我不能直接证明这一点，因为1979年我还是个胎儿。 从其他答案来看，人们似乎混淆了概念和发明。达·芬奇构想了直升机，但他没有发明它。这个问题是关于计算机发明的。 请不要在评论中提到Prolog (rel. 1975)，除非你真的用它开发了一个应用程序。
有一件事让我吃惊，那就是简陋的电子表格。非程序员的人用一个简单的公式网格就可以为现实世界的问题构建狂野而奇妙的解决方案。在桌面应用程序中复制他们的努力通常需要比编写电子表格多10到100倍的时间，最终的应用程序通常更难使用，充满bug !
我相信电子表格成功的关键是自动依赖分析。如果电子表格的用户被迫使用观察者模式，他们就没有机会得到正确的结果。
因此，最大的进步是自动依赖分析。现在，为什么没有任何现代平台(Java， .Net, Web Services)将其构建到系统的核心中呢?特别是在一个通过并行化扩展的时代——依赖关系图导致并行重新计算变得微不足道。
编辑:我刚查过。VisiCalc发布于1979年——让我们假设它是1980年后的发明。
Edit2:似乎艾伦已经注意到了电子表格——如果让他来这个论坛的问题是正确的!
采用面向对象。
这个想法早前就出现了(例如Simula)，但在20世纪90年代成为主流。(恕我直言，它最大的好处之一是在开发人员之间提供了一个通用的词汇表，所以它的广泛采用使它更有价值。)
上世纪八十年代初，施乐帕洛阿尔托研究中心对计算机蠕虫进行了研究。
摘自John Shoch和Jon Hupp的“蠕虫”程序——分布式计算的早期经验”(ACM通讯，1982年3月，第25卷第3期，172-180页，1982年3月):
In The Shockwave Rider, J. Brunner developed the notion of an omnipotent "tapeworm" program running loose through a network of computers - an idea which may seem rather disturbing, but which is also quite beyond our current capabilities. The basic model, however, remains a very provocative one: a program or a computation that can move from machine to machine, harnessing resources as needed, and replicating itself when necessary. In a similar vein, we once described a computational model based upon the classic science-fiction film, The Blob: a program that started out running in one machine, but as its appetite for computing cycles grew, it could reach out, find unused machines, and grow to encompass those resources. In the middle of the night, such a program could mobilize hundreds of machines in one building; in the morning, as users reclaimed their machines, the "blob" would have to retreat in an orderly manner, gathering up the intermediate results of its computation. Holed up in one or two machines during the day, the program could emerge again later as resources became available, again expanding the computation. (This affinity for nighttime exploration led one researcher to describe these as "vampire programs.")
引用艾伦·凯的话:“预测未来最好的方法就是创造未来。”
