数字音乐合成器。

我认为，整个音乐场景都受到了廉价复调合成器的影响。 早期的复调合成器是有效地多个模拟合成器(离散或使用CEM或SSM芯片)。它们都很昂贵，而且数量有限。在80年代，第一个数字系统出现了(我不确定，但我认为Kurzweil是第一个)。 今天，大多数都是数字的——甚至模拟的也是典型的“虚拟模拟”。

问候

编辑:哎呀-我刚刚发现CMI灯管是在1978年发明的。忘掉上面的，抱歉。

怪诞的开发风格(由Eric S Raymond在http://www.catb.org/~esr/writings/cathedral-bazaar/cathedral-bazaar/中描述)。Raymond认为1991年Linus Tourvald发布的Linux内核是Bizarre开发风格的第一次使用。

我认为这些答案的部分问题是，它们要么没有得到充分的研究，要么是在尝试一种新的实现或一些已经看到重大“改进”的技术。然而，这并不是一项重大发明。例如，任何关于函数式编程或面向对象编程的讨论都是失败的;这些想法在大多数SO参与者出生之前就已经流传了。

我认为自20世纪80年代以来发明的最好的想法将是我们不知道的。要么是因为它们很小，无处不在，以至于不引人注意，要么是因为它们的受欢迎程度还没有真正起飞。

前者的一个例子是单击并拖动以选择文本的一部分。我相信这是1984年首次出现在麦金塔电脑上。在此之前，您有单独的按钮用于选择选择的开始和结束。相当繁重。

后者的一个例子是(可能是)可视化编程语言。我不是说像hypercard，我是说像Max/MSP, Prograph, Quartz Composer, yahoo pipes等。目前它们确实是小众的，但我认为，除了思想分享之外，没有什么能阻止它们像标准编程语言一样具有表现力和强大的功能。

可视化编程语言有效地加强了引用透明性的函数式编程范式。这对于代码来说是一个非常有用的属性。他们执行这一点的方式也不是人为的——这只是由于他们使用的比喻。

VPL让那些本来不会编程的人也能编程，比如有语言障碍的人，比如阅读困难的人，甚至只是需要简单节省时间的门外汉。专业程序员可能会对此嗤之以鼻，但就我个人而言，我认为如果编程成为一种真正无处不在的技能，就像识字一样，那就太好了。

就目前来看，VPL只是一个小众的兴趣，还没有真正成为主流。

我们应该做些什么不同的事情

all computer science majors should be required to double major- coupling the CS major with one of the humanities. Painting, literature, design, psychology, history, english, whatever. A lot of the problem is that the industry is populated with people that have a really narrow and unimaginative understanding of the world, and therefore can't begin to imagine a computer working any significantly differently than it already does. (if it helps, you can imagine that I'm talking about someone other than you, the person reading this.) Mathematics is great, but in the end it's just a tool for achieving. we need experts who understand the nature of creativity, who also understand technology.

But even if we have them, there needs to be an environment where there's a possibility that doing something new would be worth the risk. It's 100 times more likely that anything truly new gets rejected out of hand, rather viciously. (the newton is an example of this). so we need a much higher tolerance for failure. We should not be afraid to try an idea which has failed in the past. We should not fully reject our own failures- and we should learn to recognize when we have failed. We should not see failure as a bad thing, and so we shouldn't lie to ourselves or to others about it. We should just get used to it, because it is just about the only constant in this ever changing industry. Post mortems are useful in this regard.

One of the more interesting things, about smalltalk, I think, was not the language itself, but the process that was used to arrive at the design of smalltalk. The iterative design process, going through many many revisions- But also very carefully and critically identifying the flaws of the existing system, and finding solutions in the next one. The more perspectives, and the broader the perspectives we have on the situation, the better we can judge where the mistakes and problems are. So don't just study computer science. Study as many other academic subjects as you can get yourself to be interested in.

不确定1980年的情况，但人工智能社区几十年来一直是一个创意生成器，他们仍然在做。

来回答一个稍微不同的问题。我认为我们需要在隐私、信任和声誉方面有大的想法。我的电脑几乎能捕捉到关于我的一切，我在哪里，我说了什么，我打了什么，我看到了什么……大量的信息和同等数量的实体(人、商店、网站、服务)，我可能想与他们共享其中的一些信息，即使它只是一个数据块。

我的信息需要挖掘(不是谷歌的，Facebook的或苹果的)。我的计算机需要代表我使用它，因此信任需要端到端。这样我们就可以将新的信息中间商去中介化。