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

一些回答提到了量子计算机,好像它们还在遥远的未来,但我不敢苟同。

There were vague mentions of possibility of quantum computers in 1970s and 1980s (see timeline on Wikipedia), however the first "working" 3-qubit NMR quantum computer was built in 1998. The field is still in infancy, and almost all progress is still theoretical and confined to academia, but in 2007 company called D-Wave Systems presented a prototype of a working 16-qubit, and later during the year 28-qubit adiabatic quantum computer. Their effort is notable since they claim that their technology is commercially viable and scalable. As of 2010, they have 7 rigs, current generation of their chips has 128 qubits. They seem to have partnered with Google to find interesting problems to test their hardware on.

我推荐这段简短的24分钟视频和维基百科上关于D-Wave的文章作为快速概述,在这个由D-Wave创始人和首席财务官撰写的博客上有更多的资源。

其他回答

现代阴影语言和现代gpu的流行。

GPU也是一个低成本的并行超级计算机,拥有CUDA和OpenCL等工具,可以快速编写高级并行代码。感谢所有在那里压低这些越来越令人印象深刻的硬件奇迹价格的玩家。在接下来的五年里,我希望每台售出的新电脑(iphone也一样)都能基本具备运行大量并行代码的能力,就像24位彩色或32位保护模式一样。

企业服务总线似乎是一个相当新的“发明”,尽管它当然是基于更古老的技术。

20年前:面向对象编程——更好地处理软件复杂性。

现在:云计算——为了更好地处理硬件复杂性。

未来:说明性的东西,但它还需要20年。

我没有资格在一般意义上回答这个问题,但仅限于计算机编程?并不多。

为什么?我思考这个问题已经有一段时间了,我认为我们缺少两样东西:历史感和客观评价我们所创造的一切的方法。并非所有情况都是这样,但大体上是这样。

For history, I think it's just something not emphasized enough in popular writing or computer science programs. Take language features, for example. A canonical source might be HOPL, but it's definitely not common knowledge among programmers to be able to mark the point in time or in which language a feature like GC or closures first appeared. And of course after that there's knowledge of progression over time: how has OOP changed since Simula? Compare and contrast our sense of history with that of other fields like maybe political science or philosophy.

至于判断,这确实是我们寻求成功的客观衡量标准的失败。给定foobar,它以什么可衡量的方式改进了编程行为中的某些方面,其中foobar是任何设计模式,敏捷方法,TDD等等。我们有没有试过测量这个?我们到底想测量什么?正确性,程序员的生产力,代码的易读性等等?如何?软件工程确实应该着手解决这些问题,但我还没有看到。

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!