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发发娱乐:知己知彼,应对AI专利壁垒

时间:2019/8/22 18:32:18  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要: 近日,人工智能(AI)公司都将目光放在了谷歌公司的AI专利上——“使用深度神经网络处理图像”“用于强化学习的方法与装置”“为图像分类生成训练样本的系统与方法”“用于解决神经网络中的过拟合的系统和方法”等。事实上,谷歌、微软等科技巨头在机器学习方面的专利布局方面还包括更多的基础算...
            近日,人工智能(AI)公司都将目光放在了谷歌公司的AI专利上——“使用深度神经网络处理图像”“用于强化学习的方法与装置”“为图像分类生成训练样本的系统与方法”“用于解决神经网络中的过拟合的系统和方法”等。事实上,谷歌、微软等科技巨头在机器学习方面的专利布局方面还包括更多的基础算法和通用技术,这引发了业界的广泛担忧。基于机器学习的创业公司将面对强大的技术壁垒和侵权风险,机器学习技术的研究和发展或将受到影响。那么算法模型是否具备可专利性,专利申请授权后又该如何应对呢?

  实际上,中美对于算法模型的可专利性判断在原则上是相近的。

  我国《专利审查指南》规定:“如果一项权利要求仅仅涉及一种算法或数学计算规则,则该权利要求属于智力活动的规则和方法,不属于专利保护的客体。如果一项权利要求除其主题名称之外,对其进行限定的全部内容仅仅涉及一种算法或者数学计算规则,则该权利要求实质上仅仅涉及智力活动的规则和方法,不属于专利保护的客体。”

  美国专利法(35 U.S.C.101)也涉及专利保护客体的相关规定。从美国审查程序手册的相关描述来看,美国认为如果所要求的过程仅涉及数字、抽象概念或想法或其信号表达,所述过程不能应用于适当的主题则不构成法定客体。美国最高法院在Benson案中强调了抽象的数学公式并非专利法意义上的保护客体,随后在In re Walter和Abele案中逐步形成两步判定法:首先,判断权利要求是否对某一算法提出保护要求,然后,判断算法是否被应用于具体环境、是否与前后物理要素之间存在结构性联系(在装置发明中)或者被用来限制特定的物理步骤(在方法发明中)。

  这些规定与判例对算法模型是否能够被授予专利权做出了解释。中美都认为单纯的算法与数学计算规则不属于专利保护客体,是不能够被授予专利权的。

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