I'd say the biggest trend is an ever increasing lack of location dependence and pervasiveness. An interesting philosophical exercise these days is to count the computers in you immediate area. They're everywhere desktops, keyboards, microwaves, radios, televisions, cell phones etc... My grandmother computer is illiterate however her life is as infested with small computers as everyone else's. She can make a call to me from the middle of an empty field. I can then answer that call zipping down the highway.

标签，信息分类的方式。是的，就是每个问题下面的小方框。

令人惊讶的是，标签发明花了大约30年的时间。我们使用了目录和目录;我们使用了为印刷书籍优化的东西。

然而，30年比人们意识到印刷书籍可以用更小的格式的时间短得多。人们可以把书放在手里。

我认为核心CS玩家低估了标签概念。所有的研究都集中在自然语言处理(自顶向下的方法)。但是标签是第一种计算机和人类都能很好理解的语言。这是一种自底向上的方法，使计算机使用自然语言。

在社区支持下，翻译软件可以进行手动更正和建议，随后由人工智能机器人形成模式，最终区分并正确预测不同翻译和上下文中的歧义。

虽然谷歌Translate可能不是野兽，但它是一个系统的母亲，或者可能是等待开发的祖母。

如果你仔细想想，文本语言实际上是大脑的输入，眼睛看到文本并将图像发送到大脑，然后大脑将其转化为理解。

虽然它真正的交流(尤其是人与人之间的交流)是一个高级的话题，但基本的是输入(带上下文)->翻译->理解。

为什么我们仍然没有真正的好办法给远方的同事或不会说我们语言的伙伴发送电子邮件?这显然是第一阶段。

一旦完成，我们就可以进行实时电话翻译之类的工作了。

相反，月复一月，我们最大的智力资产被用于其他更重要的项目，比如太空研究、流星探测，或者试图证明《圣经》是错的(打哈欠)。

我们把更多的时间花在基本的实际交流上怎么样?

有效的并行化和量子计算——我认为这是两个已经取得进展的领域，而且还将取得更大的进展，从而使我们对计算能力的使用发生重大变化。

有效的并行化意味着在不需要特殊编程技术的情况下并行和分布处理，但将其内置到编译器/框架中。

我相信单元测试、TDD和持续集成是1980年之后的重大发明。

即时消息已经出现很长时间了(60年中后期)，但是IRC在1988年之前还没有出现。

除此之外，视频通讯(比如，Windows Live Messenger，或Skype，或……)确实改变了我们的沟通方式;)而且是最近才出现的。

<修改> (见VideoConferencing: 1968, alt text http://wpcontent.answers.com/wikipedia/en/thumb/6/64/On_Line_System_Videoconferencing_FJCC_1968.jpg/180px-On_Line_System_Videoconferencing_FJCC_1968.jpg，正如Alan Kay自己在评论中指出的那样:

请再次查看恩格尔巴特在1968年演示的内容(包括实时视频聊天和屏幕共享)。低，猜测真的没有查东西管用。这就是为什么大多数人对事物的发明时间做不充分的假设。)

把它放在我的脸上;)，这是理所当然的。

注意:那个时代的“网络摄像头”(视频设置)并不是为普通的客厅设计的;)

> < /修正

[…继续回答:]

网络摄像头替代文本http://wpcontent.answers.com/wikipedia/commons/thumb/c/c5/Logitech_Quickcam_Pro_4000.jpg/180px-Logitech_Quickcam_Pro_4000.jpg的推广也有帮助(始于1991年，第一个这样的摄像头，称为CoffeeCam，是针对剑桥大学计算机科学系的特洛伊房间咖啡壶)。

所以:80后:2 / 3:IRC和网络摄像头。