作為HPE人工智能首席技術官，Eng Lim Goh博士大部分時間都在與企業(yè)客戶討論和咨詢AI如何使他們的業(yè)務運營和產品受益。

隨著2021年初的臨近，EnterpriseAI在電話采訪中與Goh進行了交談，以了解他對仍在不斷發(fā)展的HPE客戶繼續(xù)使用的技術的印象和期望。

Goh是當今公認的高性能計算領導者之一，在AI和HPC領域擁有深厚的專業(yè)背景。他在Silicon Graphics任職的27年中大部分時間都是CTO，在2016年被HPE收購后，他加入了HPE。他共同發(fā)明了基于區(qū)塊鏈的群體學習應用程序，監(jiān)督了一級方程式賽車的AI部署，并共同設計了用于模擬生物學上詳細的哺乳動物大腦的系統(tǒng)架構。他的工作曾在2005年和2015年兩次入選HPCwire的“值得關注的人”名單。他是殼牌劍橋大學的學者，完成了關于并行體系結構和計算機圖形學的博士學位研究，并獲得了英國伯明翰大學機械工程學的一等榮譽學位。

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EnterpriseAI：在企業(yè)使用該技術的今天，您認為AI的發(fā)展會在今天嗎？還是在它在企業(yè)中變得越來越重要之前，我們還有路要走？

Eng Lim Goh博士： 您確實看到了對公司和行業(yè)的研究。現在，有些人以非常先進的方式部署AI，而另一些人則從概念驗證過渡到生產。我認為這取決于許多因素，包括他們屬于哪個類別-他們是在手動應對決策，還是在將規(guī)則寫入計算機程序以幫助他們使某些決策自動化？如果他們能夠應對，那么除了擔心競爭正在這樣做并且他們將擊敗他們之外，沒有什么動力去使用機器學習和深度神經網絡。

有些行業(yè)仍在手動決策或編寫規(guī)則以使其中一些自動化。在其他情況下，手動決策和手動分析將無法考慮做出更好決策的數據量。如果您幾年前問我情況會如何，那么根據公司和行業(yè)的不同，我一方面會很保守，另一方面也會非常樂觀。

EnterpriseAI：我們是在AI業(yè)務能力的起步階段，還是在實現AI可以做什么和不能做什么的現實？成熟了嗎？

Goh： 對于某些用戶來說，如果您專注于機器希望如何幫助您進行決策支持，或者在某些情況下可以幫助您接管某些決策，那么它已經越來越成熟。該決定在一個區(qū)域中非常具體，您需要擁有足夠的數據。我認為現在情??況正在變得非常先進。

EnterpriseAI：人工智能需要最大的技術來幫助它進一步解決業(yè)務問題，并幫助在企業(yè)中增加對人工智能的使用？是否仍有一些功能和改進仍必須實現以幫助為工業(yè)，制造業(yè)等提供AI？

Goh：在HPE，我們花費大量精力與客戶合作，部署他們的機器學習，人工智能和數據分析解決方案。這就是我們關注的用例。其他較大的互聯網公司更關注使AI更加先進的基礎。我們將更多的精力花在應用它上。從應用程序的角度來看，一些客戶用例是相似的，但有趣的是，很多時候，需求都在最佳實踐中。

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