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"小小水蜜桃视频高清在线观看",　　美国天然气期货价格由于库存增加和天气影响下降，主要生产商被迫削减产量和扩大出口。　　俄乌冲突最大的受益品种天然气如今风光不再。受天气和库存等因素影响，美国天然气期货价格一度创下上世纪90年代以来新低，主要生产商被迫宣布减产，并将目光转向出口。然而，随着卡塔尔上周末宣布扩大液化天然气产能，更激烈的市场竞争可能意味着新一轮风险正在酝酿中。　　库存压力打压气价　　上周，纽约商品交易所3月份交割的天然气期货价格盘中跌破1.60美元/百万英热单位，今年跌幅扩大至20%以上。标普全球商品统计显示，这创下了1995年以来的最低纪录。　　根据中西部地区气候中心的数据，包括明尼阿波利斯、克利夫兰、匹兹堡和北卡罗来纳州法戈在内的大型供暖市场正在经历1950年以来有记录以来最温和的冬天。RystadEnergy报告中表示，去年四季度以来，体现所需供暖程度的供暖天数（HDD）一直低于正常水平。　　美国能源信息署EIA称，截至2月16日，全美储存设施中的天然气储量较五年均值水平高22%。　　对美国消费者而言，燃料价格下降无疑是好消息。根据劳工部的数据，1月份美国人的天然气使用成本比去年同期下降了约18%。如今，能源已经成为了美国CPI回落的重要推手。　　天然气生产商正在面临经营压力，并开始撤回钻井计划，推动更多出口以缓解国内供过于求的局面。切萨皮克能用上周表示，2024年的勘探支出比之前的计划减少20%，并将产量比去年削减1/5。公司首席执行官戴尔奥索（NickDell‘Osso）表示：“市场显然供过于求。我们认为应该抑制供应，以更好地满足需求。”随后，其主要竞争对手EQT和ComstockResources也宣布了减少钻探的计划。　　行业数据显示，本月美国的日产量已从12月的1060多亿立方英尺降至约1040亿立方英尺，但仍比去年2月多3.3%。　　分析人士警告，除非价格低到足以减产并吸引电厂转向天然气，否则今年晚些时候国内的储存能力有被填满的危险。标普全球商品洞察执行董事帕尔默（MattPalmer）表示，连续第二个温和的冬天导致煤炭堆积在发电厂，这意味着煤炭价格已经下降，天然气必须比去年更便宜，才能说服电力生产商更换原料。　　衍生品市场上已经出现了部分“惊人”的报价。美国银行大宗商品主管麦克纳马拉（CharlieMacnamara）发现，最近有关天然气期货看跌期权的交易价格已经低至50美分/百万英热单位。　　卡塔尔入场增产　　在美国考虑海外市场的时候，卡特尔也看到了机遇。卡塔尔能源公司（QatarEnergy）首席执行官萨卡阿比（Saadal-Kaabi）上周日宣布，将对其液化天然气产量进行额外扩张，这将使每年总产能达到1.42亿吨。　　俄乌冲突爆发后，美国和卡塔尔帮助弥补了莫斯科天然气供应量的损失。在全球市场上，欧洲和亚洲是主要买方。　　卡阿比在新闻发布会上表示，“我们仍然认为，至少在未来50年内，天然气有着广阔的未来，只要我们在技术上能做得更多。我们看到，欧洲将在很长一段时间内需要天然气。但亚洲的增长肯定会大于欧洲的增长，这基本上是由人口增长推动的。”　　在此之前，卡塔尔能源公司已经与欧洲和亚洲合作伙伴签署了一系列供应协议，用于其北部油田NorthField扩建项目。卡阿比透露说：“现在很难给出扩张成本的数字，但肯定将达到数十亿。我们将开始该项目的初步工程研究，然后在适当的时候宣布项目规划。”　　对于主要天然气生产国而言，扩大产能是一系列因素权衡的结果，在押注于市场需求进一步增长的同时，也需要防范能源转型使绿色能源更便宜，从而打压传统化石燃料需求的风险。包括国际能源署（IEA）在内的一些分析人士表示，全球天然气需求最早可能在2030年见顶。　　需要注意的是，此次增产可能不是这个海湾能源巨头的最后一次。卡阿比称，将继续对卡塔尔天然气库存进行评估，并在必要的时候进一步释放产能。考虑到全球能源需求前景的不确定性，增量市场份额的竞争可能加剧全球天然气市场的波动，给处于低谷的美国市场带来冲击。

"小小水蜜桃视频高清在线观看",　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工--**--　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工智能80年的发展历程，其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法，以及公众的好奇、焦虑和兴奋。　　人工智能的历史始于1943年12月，当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克（WarrenS．McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）按照（相对较新的）数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》（ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity）一文中，他们推测了化和简化的神经元网络，以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。　　当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱（RalphLillie）将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来，当这篇论文的假设未能通过实证检验时，麻省理工学院（MIT）的杰罗姆·莱特文（JeromeLettvin）观察到，虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文，但它启发了“那些注定要成为一个新领域（也就是现在的人工智能）的狂热爱好者”。　　实际上，麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”（connectionism）的灵感来源，而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体，只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联（我们对大脑的工作原理仍然一无所知），但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯（DemiseHassbis）在2017年宣称，麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。　　教训1： 　　谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。　　最重要的是，要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里，这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。　　这就引出了人工通用智能（artificialgeneralintelligence），即AGI。在不久的将来，我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。　　1957年，人工智能先驱赫伯特·西蒙（HerbertSimon）宣告：“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测，十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。1970年，另一位人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）笃定地说：“在三到八年内，我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器．．．．．．一旦计算机获得控制权，我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话，他们可能会把我们当宠物来养。”　　预见到AGI的即将到来可谓意义重大，甚至可以改变政府的支出和政策。1981年，日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应，美国国防部高级研究计划局（DARPA）在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后，于1983年开始通过“战略计算计划”（StrategicComputingInitiative）再次资助人工智能研究，目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。　　大约花了十年时间以及几十亿美元，各国的政府才不仅认识到了AGI，也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年，联结主义终于战胜了其他人工智能变种，关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外，OpenAI在2023年宣告，超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来，“可能导致人类失能，甚至是灭绝”。　　教训2：　　对待这个闪闪发光的新事物要非常当心，要仔细、周到、明智地研究它。　　这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆（YannLeCun）就知道了：“要让机器像人类和动物一样高效学习，我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”　　由于“第一步谬误”（即如果一个人成功地迈出了上山的第一步，他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶，但事实并非如此），多年来，AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔（YehoshuaBar-Hillel）是机器翻译领域的先驱，也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出，如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情，那么许多人就会认为，即使它做得很糟糕，那也只是技术进一步发展的问题，然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为，只需耐心等待，最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点，早在20世纪50年代中期，巴尔-希勒尔就提出了警告。　　教训3：　　从不会做某件事到做不好某件事的距离，通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。　　20世纪50和60年代，由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进，许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”（Moore’sLaw）可靠的上升轨迹逐年提升，人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。　　然而，除了不断提升的硬件性能，人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素：软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始，专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注，特别是专业领域的专家知识，尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代，据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。　　然而，到了20世纪90年代初，这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭，各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年，专家系统先驱艾德·费根鲍姆（EdFeigenbaum）就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”，即扩大知识获取过程的规模，“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。　　专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则，因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比，专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”，当被输入不寻常的信息时，就会犯下奇怪的错误，无法将自己的专业知识迁移到新的领域，也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上，它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。　　教训4：　　最初的成功，即企业和政府机构的广泛采用，以及大量的公共和私募投资，即使历时10年或15年，也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。　　在人工智能发展的起起伏伏中，两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来，基于规则的符号人工智能（SymbolicAI）方法一直占据主导地位。但是，人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义（connectionism），在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。　　在联结主义于2012年复兴之前，人工智能的研究与开发主要由学术界推动。　　在教条主义（即所谓的“常态科学”）盛行的学术界，在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在2019年的图灵讲座（TuringLecture）中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外，辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥，可谓是典型的学术风格（即“我的教条才是真正的福音”）。　　仅仅几年后，也就是2023年，DeepMind接管了的人工智能部门（辛顿也从谷歌离职），这主要是对OpenAI成功的回应，后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而，无论是DeepMind还是OpenAI，抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”，都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型（LargeLanguageModels）。　　2012年之后，人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门，但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。　　教训5：　　不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。　　毫无疑问，黄仁勋是一位杰出的首席执行官，英伟达也是一家优秀的公司，因为其芯片的并行处理（最初设计用于高效渲染视频游戏）非常适合深度学习计算，它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好，但黄仁勋仍然保持着警惕，以至于他在后来的员工演讲中，开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。” 　　除了保持警惕（还记得安迪·格鲁夫（AndyGrove）领导下的吗？），人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。　　本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：乾问春

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