英國科學家艾倫·圖靈1937年發表著名的《論應用於解決問題的可計算數字》壹文。文中提出思考原理計算機——圖靈機的概念，推進了計算機理論的發展。1945年圖靈到英國國家物理研究所工作，並開始設計自動計算機。1950年，圖靈發表題為《計算機能思考嗎？》的論文，設計了著名的圖靈測驗，通過問答來測試計算機是否具有同人類相等的智力。
圖靈提出了壹種抽象計算模型，用來精確定義可計算函數。圖靈機由壹個控制器、壹條可無限伸延的帶子和壹個在帶子上左右移動的讀寫頭組成。這個在概念上如此簡單的機器，理論上卻可以計算任何直觀可計算的函數。圖靈機作為計算機的理論模型，在有關計算機和計算復雜性的研究方面得到廣泛應用。
計算機是人類制造出來的信息加工工具。如果說人類制造的其他工具是人類雙手的延伸，那麽計算機作為代替人腦進行信息加工的工具，則可以說是人類大腦的延伸。最初真正制造出來的計算機是用來解決數值計算問題的。二次大戰後期，當時為軍事目的進行的壹系列破譯密碼和彈道計算工作，越來越復雜。大量的數據、復雜的計算公式，即使使用電動機械計算器也要耗費相當的人力和時間。在這種背景下，人們開始研制電子計算機。
世界上第壹臺計算機“科洛薩斯”誕生於英國，“科洛薩斯”計算機是1943年3月開始研制的，當時研制“科洛薩斯”計算機的主要目的是破譯經德國“洛倫茨”加密機加密過的密碼。使用其他手段破譯這種密碼需要6至8個星期，而使用‘科洛薩斯’計算機則僅需6至8小時。1944年1月10日，“科洛薩斯”計算機開始運行。自它投入使用後，德軍大量高級軍事機密很快被破譯，盟軍如虎添翼。“科洛薩斯”比美國的ENIAC計算機問世早兩年多，在二戰期間破譯了大量德軍機密，戰爭結束後，它被秘密銷毀了，故不為人所了解。
盡管第壹臺電子計算機誕生於英國，但英國沒有抓住由計算機引發的技術和產業革命的機遇。相比之下，美國抓住了這壹歷史機遇，鼓勵發展計算機技術和產業，從而崛起了壹大批計算機產業巨頭，大大促進了美國綜合國力的發展。1944年美國國防部門組織了有莫奇利和埃克脫領導的ENIAC計算機的研究小組，當時在普林斯頓大學工作的現代計算機的奠基者美籍匈牙利數學家馮·諾依曼也參加了者像研究工作。1946年研究工作獲得成功，制成了世界上第壹臺電子數字計算機ENIAC。這臺用18000只電子管組成的計算機，盡管體積龐大，耗電量驚人，功能有限，但是確實起了節約人力節省時間的作用，而且開辟了壹個計算機科學技術的新紀元。這也許連制造它的科學家們也是始料不及的。
最早的計算機盡管功能有限，和現代計算機有很大的差別，但是它已具備了現代計算機的基本部分，那就是運算器、控制器和存儲器。
運算器就象算盤，用來進行數值運算和邏輯運算，並獲得計算結果。而控制器就象機算機的司令部，指揮著計算機各個部分的工作，它的指揮是靠發出壹系列控制信號完成的。
計算機的程序、數據、以及在運算中產生的中間結果以及最後結果都要有個存儲的地方，這就是計算機的第三個部件——存儲器。
計算機是自動進行計算的，自動計算的根據就是存儲於計算機中的程序。現代的計算機都是存儲程序計算機，又叫馮·諾依曼機，這是因為存儲程序的概念是馮·諾依曼提出的。人們按照要解決的問題的數學描述，用計算機能接受的“語言”編制成程序，輸入並存儲於計算機，計算機就能按人的意圖，自動地高速地完成運算並輸出結果。程序要為計算機提供要運算的數據、運算的順序、進行何種運算等等。
微電子技術的產生使計算機的發展又有了新的機遇，它使計算機小型化成為可能。微電子技術的發展可以追溯到晶體管的出現。1947年美國電報電話公司的貝爾實驗室的三位學家巴丁、不賴頓和肖克萊制成第壹支晶體管，開始了以晶體管代替電子管的時代。
晶體管的出現可以說是集成電路出臺的序幕。晶體管出現後，壹些科學家發現，把電路元器件和連線像制造晶體管那樣做在壹塊矽片上可實現電路的小型化。於是，晶體管制造工業經過10年的發展後，1958年出現了第壹塊集成電路。
微電子技術的發展，集成電路的出現，首先引起了計算機技術的巨大變革。現代計算機多把運算器和控制器做在壹起，叫微處理器，由於計算機的心臟——微處理器（計算機芯片）的集成化，使微型計算機應運爾生，並在70－80年代間得到迅速發展，特別是IBM PC個人計算機出現以後，打開了計算機普及的大門，促進了計算機在各行各業的應用，五六十年代，價格昂貴、體積龐大、耗電量驚人的計算機，只能在少數大型軍事或科研設施中應用，今天由於采用了大規模集成電路，計算機已經進入普通的辦公室和家庭。
標誌集成電路水平的指標之壹是集成度，即在壹定尺寸的芯片上能做出多少個晶體管，從集成電路出現到今天，僅40余年，發展的速度卻是驚人的，芯片越做越小，這對生產、生活的影響也是深遠的。ENIAC計算機占地150平方米，重達30噸，耗電量幾百瓦，其所完成的計算，今天高級壹點的袖珍計算器皆可完成。這就是微電子技術和集成電路所創造的奇跡。
現狀與前景
美國科學家最近指出，經過30多年的發展，計算機芯片的微型化已接近極限。計算機技術的進壹步發展只能寄希望於全新的技術，如新材料、新的晶體管設計方法和分子層次的計算技術。
過去30多年來，半導體工業的發展基本上遵循穆爾法則，即安裝在矽芯片上的晶體管數目每隔18個月就翻壹番。芯片體積越來越小，包含的晶體管數目越來越多，蝕刻線寬越來越小；計算機的性能也因而越來越高，同時價格越來越低。但有人提出，這種發展趨勢最多只能再持續10到15年的時間。
美國最大的芯片生產廠商英特爾公司的科學家保羅·A·帕坎最近在美國《科學》雜誌上撰文說，穆爾法則（1965年提出的預測半導體能力將以幾何速度增長的法則）也許在未來10年裏就會遇到不可逾越的障礙：芯片的微型化已接近極限。人們尚未找到超越該極限的方法，壹些科學家將其稱之為“半導體產業面臨的最大挑戰”。
目前最先進的超大規模集成電路芯片制造技術所能達到的最小線寬約為0.18微米，即壹根頭發的5％那樣寬。晶體管裏的絕緣層只有4到5個原子那樣厚。日本將於2000年初開始批量生產線寬只有0. 13微米的芯片。預計這種芯片將在未來兩年得到廣泛應用。下壹步是推出線寬0. 1微米的的芯片。帕坎說，在這樣小的尺寸上，晶體管只能由不到100個原子構成。
芯片線寬小到壹定程度後，線路與線路之間就會因靠得太近而容易互相幹擾。而如果通過線路的電流微弱到只有幾十個甚至幾個電子，信號的背景噪聲將大到不可忍受。尺寸進壹步縮小，量子效應就會起作用，使傳統的計算機理論完全失效。在這種情況下，科學家必須使用全新的材料、設計方法乃至運算理論，使半導體業和計算機業突破傳統理論的極限，另辟蹊徑尋求出路。
當前計算機發展的主流是什麽呢？國內外比較壹致的看法是
RISC
RISC是精簡指令系統計算機（Reduced Instruction Set Computer）的英文縮寫。所謂指令系統計算機所能執行的操作命令的集合。程序最終要變成指令的序列，計算機能執行。計算機都有自己的指令系統，對於本機指令系統的指令，計算機能識別並執行，識別就是進行譯碼——把代表操作的二進制碼變成操作所對應的控制信號，從而進行指令要求的操作。壹般講，計算機的指令系統約豐富，它的功能也約強。RISC系統將指令系統精簡，使系統簡單，目的在於減少指令的執行時間，提高計算機的處理速度。傳統的計算機壹般都是每次取壹條指令，而RISC系統采用多發射結構，在同壹時間發射多條指令，當然這必須增加芯片上的執行部件。
並行處理技術
並行處理技術也是提高計算機處理速度的重要方向，傳統的計算機，壹般只有壹個中央處理器，中央處理器中執行的也只是壹個程序，程序的執行是壹條接壹條地順序進行，通過處理器反映程序的數據也是壹個接壹個的壹串，所以叫串行執行指令。並行處理技術可在同壹時間內多個處理器中執行多個相關的或獨立的程序。目前並行處理系統分兩種：壹種具有4個、8個甚至32個處理器集合在壹起的並行處理系統，或稱多處理機系統；另壹種是將100個以上的處理器集合在壹起，組成大規模處理系統。這兩種系統不僅是處理器數量多少之分，其內部互連方式、存儲器連接方式、操作系統支持以及應用領域都有很大的不同。
曾經有壹段時間，超級計算機是利用與普通計算機不同的材料制造的。最早的克雷1號計算機是利用安裝在鍍銅的液冷式電路板上的奇形怪狀的芯片、通過手工方式制造的。而克雷2號計算機看起來更加奇怪，它在壹個盛有液態碳氟化合物的浴器中翻騰著氣泡———采用的是“人造血液”冷卻。並行計算技術改變了所有這壹切。現在，世界上速度最快的計算機是美國的“Asci Red”， 這臺計算機的運算速度為每秒鐘2·1萬億次，它就是利用與個人計算機和工作站相同的元件制造的，只不過超級計算機采用的元件較多而已，內部配置了9000塊標準奔騰芯片。鑒於目前的技術潮流，有壹點是千真萬確的，那就是超級計算機與其它計算機的差別正在開始模糊。
至少在近期，這壹趨勢很明顯將會繼續下去。那麽，哪些即將到來的技術有可能會擾亂計算技術的格局，從而引發下壹次超級計算技術革命呢？
這樣的技術至少有三種：光子計算機、生物計算機和量子計算機。它們能夠成為現實的可能性都很小，但是由於它們具有引發革命的潛力，因此是值得進行研究的。
光子計算機
光子計算機可能是這三種新技術中最接近傳統的壹種。幾十年來，這種技術已經得到了有限的應用，尤其是在軍用信號處理方面。
在光子計算技術中，光能夠像電壹樣傳送信息，甚至傳送效果更好，，光束在把信息從壹地傳送至另壹地的效果要優於電，這也就是電話公司利用光纜進行遠距離通信的緣故。光對通信十分有用的原因，在於它不會與周圍環境發生相互影響，這是它與電不同的壹點。兩束光線可以神不知鬼不覺地互相穿透。光在長距離內傳輸要比電子信號快約100倍，光器件的能耗非常低。預計，光子計算機的運算速度可能比今天的超級計算機快1000到10000倍。
令人遺憾的是，正是這種極端的獨立性使得人們難以制造出壹種全光子計算機，因為計算處理需要利用相互之間的影響。要想制造真正的光子計算機，就必須開發出光學晶體管，這樣就可以用壹條光束來開關另壹條光束了。這樣的裝置已經存在，但是要制造具有適合的性能特征的光學晶體管，還需要仰仗材料科學領域的重大突破。
生物計算機
與光子計算技術相比，大規模生物計算技術實現起來更為困難，不過其潛力也更大。不妨設想壹種大小像柚子，能夠進行實時圖像處理、語音識別及邏輯推理的超級計算機。這樣的計算機已經存在：它們就是人腦。自本世紀70年代以來，人們開始研究生物計算機（也叫分子計算機），隨著生物技術的穩步發展，我們將開始了解並操縱制造大腦的基因學機制。
生物計算機將具有比電子計算機和光學計算機更優異的性能。如果技術進步繼續保持目前的速度，可以想像在壹二十年之後，超級計算機將大量湧現。這聽起來也許像科幻小說，但是實際上已經出現了這方面的實驗。例如，矽片上長出排列特殊的神經元的“生物芯片”已被生產出來。
在另外壹些實驗室裏，研究人員已經利用有關的數據對DNA的單鏈進行了編碼，從而使這些單鏈能夠在燒瓶中實施運算。這些生物計算實驗離實用還很遙遠，然而1958年時我們對集成電路的看法也不過如此。
量子計算機
量子力學是第三種有潛力創造超級計算革命的技術。這壹概念比光子計算或生物計算的概念出現得晚，但是卻具有更大的革命潛力。由於量子計算機利用了量子力學違反直覺的法則，它們的潛在運算速度將大大快於電子計算機。事實上，它們速度的提高差不多是沒有止境的。壹臺具有5000個左右量子位的量子計算機可以在大約3 0秒內解決傳統超級計算機需要100億年才能解決的素數問題。
眼下恰好有壹項重要的用途適合這種貌似深奧的作業。通過對代表數據的代碼進行加密，計算機數據得到保護。而解密的數學“鑰匙”是以十分巨大的數字——壹般長達250位——及其素數因子的形式出現的。這樣的加密被認為是無法破譯的，因為沒有壹臺傳統計算機能夠在適當的時間裏計算出如此巨大數字的素數因子。但是，至少在理論上，量子計算機可以輕易地處理這些素數加密方案。因此，量子計算機黑客將不僅能夠輕而易舉地獲得常常出沒於各種計算機網絡（包括因特網）中的信用卡號碼及其他個人信息，而且能夠輕易獲取政府及軍方機密。這也正是某些奉行“寧為人先、莫落人後”這壹原則的政府機構壹直在投入巨資進行量子計算機研究的原因。
量子超級網絡引擎
量子計算機將不大可能破壞因特網的完整性，不僅如此，它們到頭來還可能給因特網帶來巨大的好處。兩年前，貝爾實驗室的研究人員洛夫·格羅弗發現了用量子計算機處理我們許多人的壹種日常事務的方法———搜尋隱藏在浩如煙海的龐大數據庫內的某項信息。尋找數據庫中的信息就像是在公文包裏找東西壹樣。如果各不相同的量子位狀態組合分別檢索數據庫不同的部分，那麽其中的壹種狀態組合將會遭遇到所需查找的信息。
由於某些技術的限制，量子搜索所能帶來的速度提高並沒有預計的那麽大，例如，如果要在1億個地址中搜索某個地址，傳統計算機需要進行大約5000萬次嘗試才能找到該地址；而量子計算機則需大約1萬次嘗試，不過這已經是很大的改善了，如果數據庫增大的話，改善將會更大。此外，數據庫搜索是壹種十分基礎的計算機任務，任何的改善都很可能對大批的應用產生影響。
迄今為止，很少有研究人員願意預言量子計算機是否將會得到更為廣泛的應用。盡管如此，總的趨勢壹直是喜人的。盡管許多物理學家————如果不是全部的話———壹開始曾認為量子力學撲朔迷離的本性必定會消除實用量子計算技術面臨的難以捉摸而又根深蒂固的障礙，但已經進行的深刻而廣泛的理論研究卻尚未能造就壹臺實實在在的機器。
那麽，量子計算機的研究熱潮到底意味著什麽？計算技術的歷史表明，總是先有硬件和軟件的突破，然後才出現需要由它們解決的問題。或許，到我們需要檢索那些用普通計算機耗時數月才能查完的龐大數據庫時，量子計算機才將會真正開始投入運行。研究將能取代電子計算機的技術並非易事。畢竟，采用標準微處理器技術的並行計算機每隔幾年都會有長足的進步。因此，任何要想取代它的技術必須極其出色。不過，計算技術領域的進步始終是十分迅速的，並且充滿了意想不到的事情。對未來的預測從來都是靠不住的，事後看來，那些斷言“此事不可行”的說法，才是最最愚蠢的。
除了超級計算機外，未來計算機還會在哪些方面進行發展呢？
多媒體技術
多媒體技術是進壹步拓寬計算機應用領域的新興技術。它是把文字、數據、圖形、圖像和聲音等信息媒體作為壹個集成體有計算機來處理，把計算機帶入了壹個聲、文、圖集成的應用領域。多媒體必須要有顯示器、鍵盤、鼠標、操縱桿、視頻錄象帶／盤、攝象機、輸入／輸出、電訊傳送等多種外部設備。多媒體系統把計算機、家用電器、通信設備組成壹個整體由計算機統壹控制和管理。多媒體系統將對人類社會產生巨大的影響。
網絡
當前的計算機系統多是連成網絡的計算機系統。所謂網絡，是指在地理上分散布置的多臺獨立計算機通過通信線路互連構成的系統。根據聯網區域的大小，計算機網絡可分成居域網和遠程網。小至壹個工廠的各個車間和辦公室，大到跨洲隔洋都可構成計算機網。因特網將發展成為人類社會中壹股看不見的強大力量－－它悄無聲息地向人們傳遞各種信息，以最快、最先進的手段方便人類的工作和生活。現在的因特網發展有將世界變成“地球村”的趨勢。
專家認為PC機不會馬上消失，而同時單功能或有限功能的終端設備（如手執電腦、智能電話）將挑戰PC機作為計算機革新動力的地位。把因特網的接入和電子郵件的功能與有限的計算功能結合起來的“置頂式”計算機如網絡電視將會很快流行開來。單功能的終端最終會變得更易應用
智能化計算機
我們對大腦的認識還很膚淺，但是使計算機智能化的工作絕不能等到人們對大腦有足夠認識以後才開始。使計算機更聰明，從開始就是人們不斷追求的目標。目前用計算機進行的輔助設計、翻譯、檢索、繪圖、寫作、下棋、機械作業等方面的發展，已經向計算機的智能化邁進了壹步。隨著計算機性能的不斷提高，人工智能技術在徘徊了50年之後終於找到了露臉的機會，世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫向“深藍”的俯首稱臣，讓人腦第壹次嘗到了在電腦面前失敗的滋味。人類從來沒有像今天這樣深感憂懼，也從來沒有像今天這樣強烈地感受到認識自身的需要。
目前的計算機，多數是馮·諾依曼型計算機，它在認字、識圖、聽話及形象思維方面的功能特別差。為了使計算機更加人工智能化，科學家開始使計算機模擬人類大腦的功能，近年來，各先進國家註意開展人工神經網絡的研究，向計算機的智能化邁出了重要的壹步。
人工神經網絡的特點和優越性，主要表現在三個方面：具有自學功能。六如實現圖象識別時，只要線把許多不同的圖象樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網絡，網絡就會通過自學功能，漫漫學會識別類似的圖像。自學功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網絡計算機將為人類提供同經濟預測、市場預測、效益預測、其前途是很遠大的。
具有聯想儲存功能。人的大腦是具有兩廂功能的。如果有人和妳提起妳幼年的同學張某某。，妳就會聯想起張某某的許多事情。用人工神經網絡的反饋網絡就可以實現這種聯想。
具有高速尋找優化解的能力。尋找壹個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用壹個針對某問題而設計的反饋人工神經網絡，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。
人工神經網絡是未來為電子技術應用的新流域。智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。
人們普遍認為智能計算機將像穆爾定律（1965年提出的預測半導體能力將以幾何速度增長的定律）的應驗那樣必然出現。提出這壹定律的英特爾公司名譽董事長戈登·穆爾本人也同意這壹看法，他認為：“矽智能將發展到很難將計算機和人區分開來的程度。”但是計算機智能不會到此為止。許多科學家斷言，機器的智慧會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的智慧之和。霍金認為，就像人類可以憑借其高超的搗弄數字的能力來設計計算機壹樣，智能機器將創造出性能更好的計算機。最遲到下個世紀中葉（而且很可能還要快得多），計算機的智能也許就會超出人類的理解能力。
什麽是計算機語言
計算機語言的種類非常的多，總的來說可以分成機器語言，匯編語言，高級語言三大類。
電腦每做的壹次動作，壹個步驟，都是按照以經用計算機語言編好的程序來執行的，程序是計算機要執行的指令的集合，而程序全部都是用我們所掌握的語言來編寫的。所以人們要控制計算機壹定要通過計算機語言向計算機發出命令。
計算機所能識別的語言只有機器語言，即由0和1構成的代碼。但通常人們編程時，不采用機器語言，因為它非常難於記憶和識別。
目前通用的編程語言有兩種形式：匯編語言和高級語言。
匯編語言的實質和機器語言是相同的，都是直接對硬件操作，只不過指令采用了英文縮寫的標識符，更容易識別和記憶。它同樣需要編程者將每壹步具體的操作用命令的形式寫出來。匯編程序通常由三部分組成：指令、偽指令和宏指令。匯編程序的每壹句指令只能對應實際操作過程中的壹個很細微的動作，例如移動、自增，因此匯編源程序壹般比較冗長、復雜、容易出錯，而且使用匯編語言編程需要有更多的計算機專業知識，但匯編語言的優點也是顯而易見的，用匯編語言所能完成的操作不是壹般高級語言所能實現的，而且源程序經匯編生成的可執行文件不僅比較小，而且執行速度很快。
高級語言是目前絕大多數編程者的選擇。和匯編語言相比，它不但將許多相關的機器指令合成為單條指令，並且去掉了與具體操作有關但與完成工作無關的細節，例如使用堆棧、寄存器等，這樣就大大簡化了程序中的指令。同時，由於省略了很多細節，編程者也就不需要有太多的專業知識。
高級語言主要是相對於匯編語言而言，它並不是特指某壹種具體的語言，而是包括了很多編程語言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，這些語言的語法、命令格式都各不相同。
高級語言所編制的程序不能直接被計算機識別，必須經過轉換才能被執行，按轉換方式可將它們分為兩類:
解釋類：執行方式類似於我們日常生活中的“同聲翻譯”，應用程序源代碼壹邊由相應語言的解釋器“翻譯”成目標代碼(機器語言)，壹邊執行，因此效率比較低，而且不能生成可獨立執行的可執行文件，應用程序不能脫離其解釋器，但這種方式比較靈活，可以動態地調整、修改應用程序。
編譯類：編譯是指在應用源程序執行之前，就將程序源代碼“翻譯”成目標代碼(機器語言)，因此其目標程序可以脫離其語言環境獨立執行，使用比較方便、效率較高。但應用程序壹旦需要修改，必須先修改源代碼，再重新編譯生成新的目標文件(＊ .OBJ)才能執行，只有目標文件而沒有源代碼，修改很不方便。現在大多數的編程語言都是編譯型的，例如Visual C＋＋、Visual Foxpro、Delphi等。