声明性编程。

1979年，“计算机程序”势在必行。程序员应该指导编译器做什么和怎么做。(N1)

今天,ASP。NET WebForms和WPF程序员经常在不知道或不关心它将如何实现的情况下编写代码。维基百科还有其他不那么主流的例子。此外，所有sgml派生的“标记”语言都是声明性的，我怀疑1979年的许多程序员是否能预测到它们在30年后的重要性或普遍性。

尽管声明式编程的概念在1980年之前就存在了(参见这篇1975年的论文)，但它的发明是在1985年Caml的引入(有争议)或1990年Haskell的引入(争议较少)时出现的。从那时起，声明式编程越来越受欢迎。而且，当大规模多核处理器最终到来时，我们都将成为声明式程序员。

-- 注: 我不能直接证明这一点，因为1979年我还是个胎儿。 从其他答案来看，人们似乎混淆了概念和发明。达·芬奇构想了直升机，但他没有发明它。这个问题是关于计算机发明的。 请不要在评论中提到Prolog (rel. 1975)，除非你真的用它开发了一个应用程序。

谷歌的页面排名算法。虽然它可以被看作是网络爬行搜索引擎的改进，但我要指出的是，它们也是在1980年之后开发的。

Open Croquet http://www.opencroquet.org -一个吱吱声，基于smalltalk的3D环境，允许多个用户从内部交互和编程环境。它有自己的对象复制协议，用于在互联网上高效和可扩展地共享环境。**这很难描述，因为没有任何东西能像它一样……

1)我提出这个建议是因为当我试图向别人解释它是什么时，我发现他们希望我把它与其他东西进行比较……我还没有发现任何类似的东西，尽管有许多来自其他系统的元素(例如Smalltalk, Open GL, etoys，虚拟世界，远程协作，面向对象的复制架构)，整体似乎远远超过部分…

2)不像这里提到的许多技术，它还没有成为一个广泛开发的商业利基市场……

这两点都是这项技术处于早期阶段的迹象。

我怀疑，当艾伦·凯开始研究这个问题时，他可能首先就考虑过这个问题的主题。

http://www.onlisareinsradar.com/archives/001281.php

软件:

虚拟化和仿真 P2P数据传输 社区驱动的项目，如维基百科、SETI@home…… 网络爬行和网络搜索引擎，即索引信息分布在世界各地

硬件:

模块化PC 电子纸

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。

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.