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
有目的的游戏——像Luis von Ahn和他的团队正在开发的集体智慧工具在1980年之前可能是一个梦想,但当时没有一个广泛部署的网络,可以容纳数百万人,并且需要(例如reCAPTCHA)来实现它。
其他回答
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.
快速聚类算法(数据点数为O(n log n)),如DBScan(1996年),似乎都是1980年以后的。
这些都是数据挖掘技术进步浪潮的一部分。
相比之下,在寻线方面缺乏进展,在寻线方面,像Hough这样拙劣的缩放技术似乎仍然代表着最先进的技术水平。
我喜欢把它叫做互联网
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。
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。