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?”
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
这是一个消极的结果,作为一个“基础创新”很奇怪,但我认为适用,因为它开辟了新的研究领域,关闭了无用的领域。
分配共识的不可能性:2001年PODC影响力论文奖
We assumed that the main value of our impossibility result was to close off unproductive lines of research on trying to find fault-tolerant consensus algorithms. But much to our surprise, it opened up entirely new lines of research. There has been analysis of exactly what assumptions about the distributed system model are needed for the impossibility proof. Many related distributed problems to which the proof also applies have been found, together with seemingly similar problems which do have solutions. Eventually a long line of research developed in which primitives were classified based on their ability to implement wait-free fault-tolerant consensus.
其他回答
这是谷歌map-reduce的一个插件,不仅是为了它自己,也是谷歌在不可靠的商品机器农场上运行快速、可靠服务的成就的一个代理。这绝对是一项重要的发明,与1980年主导重量级计算的大型主机方法完全不同。
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。
更好的用户界面。
今天的用户界面仍然很糟糕。我指的不是小的方面,而是大的、基本的方面。我不禁注意到,即使是最好的程序也仍然有一些接口,这些接口要么极其复杂,要么需要以其他方式进行大量的抽象思考,而且无法达到传统的非软件工具的易用性。
诚然,这是由于软件可以比传统工具做更多的事情。但这不是接受现状的理由。此外,大多数软件都做得不好。
In general, applications still lack a certain “just works” feeling are too much oriented by what can be done, rather than what should be done. One point that has been raised time and again, and that is still not solved, is the point of saving. Applications crash, destroying hours of work. I have the habit of pressing Ctrl+S every few seconds (of course, this no longer works in web applications). Why do I have to do this? It's mind-numbingly stupid. This is clearly a task for automation. Of course, the application also has to save a diff for every modification I make (basically an infinite undo list) in case I make an error.
解决这个问题其实并不难。在每个应用程序中都很难实现它,因为没有好的API可以做到这一点。编程工具和库必须显著改进,才能在所有平台和程序上轻松实现这些工作,适用于所有具有任意备份存储且不需要用户交互的文件格式。但在我们最终开始编写“好的”应用程序而不仅仅是足够的应用程序之前,这是必要的一步。
I believe that Apple currently approximates the “just works” feeling best in some regards. Take for example their newest version of iPhoto which features a face recognition that automatically groups photos by people appearing in them. That is a classical task that the user does not want to do manually and doesn't understand why the computer doesn't do it automatically. And even iPhoto is still a very long way from a good UI, since said feature still requires ultimate confirmation by the user (for each photo!), since the face recognition engine isn't perfect.
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?
它提供了一种信息丰富的方式来传播信息和辩论。我发现它比标准的采访更具互动性,但没有博客评论那么嘈杂。