计算机创新可以通过以下几种方法：
通用和专用系统的优化
将现有的通用系统朝着专用系统去优化（专用化），例如GPU从图像渲染计算演变为AI计算的底层平台。
将现有的专用系统扩展成通用系统（通用化），例如社交网络发展后出现的图数据库。
硬件软化和软件硬化
硬件软化：通过软件优化提高硬件性能，例如利用软件定义网络（SDN）和软件定义存储（SDS）来提高网络设备的灵活性和性能。
软件硬化：为特定任务开发专用的硬件加速器，例如TPU（Tensor Processor Unit）为AI计算专门优化。
简化模式
移除产品中多余的属性，增加新功能，使产品更加简洁美观和功能强大，例如从键盘按键模式变成触屏的虚拟键。
分解模式
将产品分解从不同角度观察，发现新的设计和功能组合，例如将螺丝刀头与刀身和刀柄分离，改造成多功能螺丝刀。
扩展模式
复制产品的一部分并进行重要变动，达到一定数量后引发质变，例如从单槽垃圾桶变成连体垃圾桶，便于垃圾分类。
改变属性依附关系
创造新的属性依附关系，例如将单色镜片制造成变色镜片，提高产品的便捷性。
任务统合模式
将两个不同的功能统一在一个部件上，例如将显示器和主机结合形成一体机。
深度学习和人工智能
利用深度学习和人工智能技术提供多样化的输入和刺激，开发创造性算法和模型，提升计算机的创造力。
微处理器和纳米技术
微处理器的发展，如尺寸缩小和集成度提高。
纳米科技的发展，提升电子元件性能，推动计算机硬件的微型化。
应用创新
将已有技术应用于新场景，例如将卷积神经网络用于医疗影像分析或将计算机视觉技术用于农业监测。
修改创新
优化现有模型，提升效率或扩展其适用性，例如优化Transformer架构以降低计算量。
融合创新
融合不同技术，解决新问题，例如区块链与联邦学习结合保护隐私的数据训练。
比较创新
通过比较不同技术的优劣，找到新的创新点，例如在推荐系统中融合图神经网络和强化学习。
这些方法可以帮助我们在计算机技术领域实现创新，推动其不断发展和应用。建议在实际操作中，根据具体需求和资源情况，选择合适的创新方法。