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
包管理和分布式修订控制。
这些软件开发和分发方式的模式是最近才出现的，并且刚刚开始产生影响。
Ian Murdock称包管理是“Linux给业界带来的最大进步”。他会的，但他说得有道理。自1980年以来，安装软件的方式已经发生了重大变化，但大多数计算机用户仍然没有经历过这种变化。
Joel和Jeff在播客#36中与Eric Sink讨论了版本控制(或版本控制，或源代码控制)。似乎大多数开发人员还没有跟上集中式系统的步伐，DVCS被广泛认为是神秘和不必要的。
来自播客36的文字记录:
0:06:37 阿特伍德:…如果你假设——这是一个很大的假设——大多数开发人员都掌握了基本的源代码控制——坦白地说，我发现这是不正确的…… Spolsky:没有。他们中的大多数人，即使他们知道，也只是签入和签出，但分支和合并——这让他们感到困惑。
其他回答
传感器网络:非常微小的(纳米级)计算机形成自组织p2p网络并传输“传感”信息。
3D打印:物理对象的《星际迷航》复制器(还没有Early Grey茶)。
DNA计算:针对某些类型问题的大规模并行计算。
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。”
HTM系统(分层时态记忆)。
人工智能的一种新方法，由杰夫·霍金斯通过《论智能》一书发起。
现在是一家名为Numenta的公司，通过开发“真正的”人工智能来测试这些想法，并邀请社区通过sdk使用该系统来参与。
它更多的是从头开始构建机器智能，而不是试图模仿人类的推理。
我认为我们需要真正的新想法 在计算机的大部分领域，我 想知道有什么重要的吗 以及已经完成的强有力的任务 最近。如果我们真的找不到 他们，那么我们应该问“为什么? “我们该怎么办?”
在我看来，我们在计算领域没有那么多新想法，因为我们在很大程度上不需要它们。我们一直在挖掘旧的想法，并从中获得了很多东西，比如cpu速度的显著增长。
当我们因为“井干了”而需要新想法时，我们就会明白需求是发明之母。
除了硬件创新之外，我倾向于发现太阳底下几乎没有新的东西。大多数真正伟大的想法都可以追溯到冯·诺依曼和艾伦·图灵这样的人。
如今，许多被贴上“技术”标签的东西实际上只是某人编写的程序或库，或者是用新的隐喻、首字母缩写或品牌名称对旧思想进行翻新。
