本期的「视野」专栏，我挑选了多篇近期值得细读的长文，包括苹果声音实验室的探秘、人工智能新技术 GAN 的介绍、人工智能滥用报告、亚马逊是如何被人工智能改变的以及一份区块链和加密货币的必读清单。
- 探秘苹果声音实验室。2 月初 HomePod 正式发售后，苹果陆续启动了一系列营销推广策略，其中就包括邀请一部分 KOL 参观苹果声音实验室，这个实验室研发了 HomePod。这篇来自 Loopinsights 的文章记录了参观见闻，文章提到，HomePod 的研发始于 6 年前（不清楚这里的「研发」是指什么形式），产品开发过程中，HomePod 也开始借鉴来自苹果其他产品里的技术和优势。（链接）
- 生成对抗网络会让机器拥有想象力吗？在 MIT 科技评论评选出的 2018全球十大突破技术中，生成对抗网络上榜，这是一个可以让机器拥有类似想象力的技术，同时也成为一个全新的数字造假工具，这篇文章介绍了该技术发明者的故事，并进一步探讨了 GAN 的现实挑战，如果你想了解人工智能的最新进展，这篇文章一定要细读。（链接）
- 当人工智能技术被滥用。人工智能各项技术当然给世界带来众多积极影响，但潜在的副作用也不容忽视，这份由 26 个作者联合完成的「人工智能滥用报告」，也让我们从一个侧面看到当技术被滥用之后的可怕事实。（链接）
- 一份区块链和加密货币的必读清单。进入 2018 年，区块链和加密货币的话题持续火热。而且这个话题的火热几乎是全球性的，a16z 为此还做了一个「必读清单」，提供了多篇文章和多个视频，从区块链和加密货币基本知识入手，以不同形式详细介绍了区块链和加密货币到底是什么以及未来还有什么潜力，如果你对这个领域感兴趣，一定要读完或者看完这些推荐。（链接）
- 人工智能给亚马逊带来哪些变化？这篇文章是 Steven Levy 写给《连线》杂志的，详细介绍了亚马逊在人工智能领域的布局和思考，关于 Alexa 的出生有很多详细记录，非常值得一读。（链接）
- 生物学研究里的深度学习。四年前，Google 就将深度学习应用到生物学的研究中，并取得令行业印象深刻的结果。但这篇《自然》杂志的文章也花了大量篇幅指出目前的挑战，比如过度依赖数据，并对质量和数量有较高要求，另一个挑战则非常有趣，文章用「unintelligent and lazy」来形容计算机，「They lack the judgement to distinguish biologically relevant differences from normal variation」（链接）
- Uber 的公司管理启示。斯坦福商学院将 Uber 作为公司管理的新案例予以分析，提出了以下几个命题：Uber 早期的公司文化是不是其众多问题的根源？CEO 的个性和行为方式如何影响一家公司？当公司文化形成之后，有多大可能实现转变？（链接）
- 阿里云瞄上了电信运营商的生意。作为国内公有云服务老大，阿里云的一举一动都令行业关注。春节前，阿里巴巴利用投资的南京溪软完成入股中兴软创，引发市场关注。中兴软创是一家面向电信运营商的技术供应商，在全球范围内拥有大量客户。阿里巴巴此举，极有可能将阿里云的公有云服务整合到电信运营商业务中，这篇文章相对客观解读了此次入股背后的市场意义。（链接）