近日,几个客户的案子挖掘布局讨论中都涉及到了一个绕不开的技术点:人工智能。
虽然去年和前年也有一点接触,也做个一点这方面的检索分析,但由于应用层的改变,特别是应用层的一些知识不够,人工智能本身的知识也不够,对此类案子的挖掘与布局往往感觉到了自己的无知,再次发出“书到用时方恨少”的感慨。
当谈多了,神经网络、决策树GBDT等等内容之后,不由得对此类案子的写法产生了一点自我怀疑。于是,努力去看更多同行的写法,去研究去学习,还有了一点体会和感想。
而这两天无意中发现,11月的时候,欧专局更新了审查指南,专门列出来人工智能的一小节,如下图。
开篇第一句就定义了人工智能:
人工智能和机器学习基于用于分类、聚类、回归和降维的计算模型和算法,如神经网络、遗传算法、支持向量机、k-均值、核回归和判别分析。
而下面的内容一句话以总结:还是看技术目的。根据文本内容对文本分类,到底是技术目的(technical purpose)还是一个 语言目的( linguistic one),如果是后者可能就不是人工智能的客体保护范围。同时 支出 “在分类方法服务于技术目的的情况下,如果支持实现该技术目的,则生成训练集和训练分类器的步骤也可以有助于本发明的技术特征。”
这个跟之前国内商业方法等涉及计算机程序的规定基本是一致的。但怎么判断这额技术目的,短短的一小段话是对可专利性说的,但应该是人工智能方向上第一个官方审查指南的规定了吧。又一次复习了一下3.3数学方法,算是对欧专相关规定的一个简单回顾,但链接两个上诉案件,还没有仔细看,腾个时间看,也欢迎有同行一起交流。
具体看参看
3.3.1Artificial intelligence and machine learning
https://www.epo.org/law-practice/legal-texts/html/guidelines2018/e/g_ii_3_3_1.htm
--完--
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