作为HPE人工智能的首席技术官，EngLimGoh博士大部分时间都在与企业客户讨论和咨询AI如何使他们的业务运营和产品受益。 2021年初临近时，EnterpriseAI在电话采访中与Goh进行了交谈，以了解他对HPE客户仍在发展的技术的印象和期望。 Goh现在被公认为是高性能计算的领导者之一，在AI和HPC领域具有深厚的专业背景。他在Silicon Graphics任职的27年中大部分时间都是CTO。在2016年被HPE收购后，他加入了HPE。他共同发明了一种基于区块链的小组学习应用程序，监督了一级方程式赛车的AI部署，并共同设计了用于模拟生物学上详细的哺乳动物大脑的系统架构。他的工作已被HPCwire的“值得关注的人”他在2005年和2015年两次列榜。他是剑桥壳牌大学（Shell University of Cambridge）的学者。他完成了关于并行体系结构和计算机图形学的博士学位研究，并获得了英国伯明翰大学机械工程专业的一等荣誉学位。为了使内容简洁明了，对本采访进行了编辑。 EnterpriseAI：随着公司今天使用这项技术，您认为AI的发展将是今天吗？还是在它在企业中变得越来越重要之前，我们还有路要走？ EngLimGoh博士：您确实已经看到了有关公司和行业的研究。现在，有些人以非常先进的方式部署AI，而另一些人则从概念验证过渡到生产。我认为这取决于许多因素，包括它们属于哪个类别-是他们手动处理决策，还是将规则写入计算机程序以帮助他们自动执行某些决策？如果他们能应付的话，除了担心竞争对手正在这样做，他们会击败他们，因此没有动力去使用机器学习和深度神经网络。一些行业仍在制定手动决策或编写规则以使其中一些自动化。在其他情况下，手动决策和手动分析将无法考虑做出更好决策所需的数据量。如果您问我几年前的情况如何，那么根据公司和行业的不同，我一方面会很保守，另一方面会非常乐观。 EnterpriseAI：我们是处于AI业务功能的初始阶段，还是正在意识到AI可以做什么和不能做什么的现实？成熟了吗Goh：对于某些用户，如果您专注于机器希望如何为您提供决策支持，或者在某些情况下，它可以帮助您接管某些决策，那么它已经变得越来越成熟。该决定在一个区域中非常具体，您需要有足够的数据。我认为现在情况变得非常先进。 EnterpriseAI：人工智能需要最大的技术来帮助它进一步解决业务问题，并帮助在企业中增加人工智能的使用？是否仍需要实现某些功能和改进以帮助为工业，制造业等提供AI？ Goh：在HPE，我们花费大量精力与客户合作，以部署他们的机器学习，人工智能和数据分析解决方案。这是我们关注的用例。其他较大的互联网公司更关注使AI更加先进的基础。我们在应用它上花费了更多的精力。从应用程序的角度来看，一些客户用例是相似的，但有趣的是，许多要求都是最佳实践。