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作者:苗青盛 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)集團(tuán)
原標(biāo)題:涉及人工智能的專利申請(qǐng)撰寫案例探討
人工智能是研究用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。本文筆者以一個(gè)曾經(jīng)處理過的涉及人工智能的案件為例,來說明筆者在撰寫過程中曾經(jīng)考慮或者探討過的一些常規(guī)問題,以供互相學(xué)習(xí)討論。
摘要:本文基于人工智能的版權(quán)保護(hù)方案的申請(qǐng)撰寫案例,來探討涉及人工智能案件撰寫過程中需要常規(guī)注意的必要特征區(qū)分、侵權(quán)要件準(zhǔn)備、保護(hù)范圍設(shè)計(jì)、方案清楚描述的幾個(gè)問題。
關(guān)鍵詞:人工智能 專利 撰寫 單邊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 顯性 侵權(quán)
前言
人工智能(AI)是研究用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”,也會(huì)集中表達(dá)創(chuàng)新的成果。
從現(xiàn)有專利申請(qǐng)的角度來看,過去五年,涉及人工智能的專利申請(qǐng)量在所有技術(shù)領(lǐng)域是增速最快的,全球各大申請(qǐng)人都在積極布局大量申請(qǐng),也充分證明了人工智能發(fā)展的巨大前景。而且,如下圖所示,在人工智能的各個(gè)技術(shù)分支上,專利量可以說是均勻分布、齊頭并進(jìn)。同時(shí),國內(nèi)申請(qǐng)人在一些基礎(chǔ)領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域都有所突破,幾個(gè)主要的申請(qǐng)人進(jìn)行了大量的專利儲(chǔ)備,眾多的國內(nèi)申請(qǐng)人也參與到人工智能的研發(fā)和專利申請(qǐng)中來。
各技術(shù)分支國內(nèi)專利申請(qǐng)量比對(duì)(來自中國專利保護(hù)協(xié)會(huì))
相關(guān)企業(yè)申請(qǐng)量(2016-2018,來自德勤2018人工智能報(bào)告)
在筆者日常的接觸中,目前國內(nèi)的大型企業(yè),尤其通常意義的家電企業(yè)、信息企業(yè)、智能終端企業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),都有對(duì)應(yīng)的人工智能的研發(fā)團(tuán)隊(duì),也在進(jìn)行或者必將進(jìn)行大量的涉及人工智能的專利申請(qǐng)。
那么,對(duì)于專利代理師而言,針對(duì)特定領(lǐng)域案件的特定要求,需要掌握一些基本的撰寫要求,才能滿足或者符合技術(shù)或者企業(yè)的需求,把基礎(chǔ)工作做好。下面筆者以一個(gè)曾經(jīng)處理過的涉及人工智能的案件為例,來說明筆者在撰寫過程中曾經(jīng)考慮或者探討過的一些常規(guī)問題,以供互相學(xué)習(xí)討論。
案例簡述
在一個(gè)技術(shù)方案中,描述了一種電影水印的檢索方法,涉及版權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。
現(xiàn)有技術(shù)中,是對(duì)電影圖像的某些關(guān)鍵幀標(biāo)記水印,以驗(yàn)證電影來源的合法性。但由于目前播放終端制式要求不同,在傳播過程中會(huì)進(jìn)行圖像的轉(zhuǎn)制處理,原始水印信息就會(huì)受到損傷,并且水印僅結(jié)合了部分圖像的信息或者預(yù)設(shè)信息,被改動(dòng)的可能性極大,從而無法準(zhǔn)確檢索或者驗(yàn)證;同時(shí)現(xiàn)有技術(shù)中通過多維的水印表達(dá),后續(xù)檢索的數(shù)據(jù)處理量過大。
在本方案中,獲取電影的視頻圖像,針對(duì)每幀圖像進(jìn)行特征表達(dá),根據(jù)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲取多維水?。换诘谝粔嚎s方法,生成一維水印信息,作為用于檢索的水印。將一維水印信息與預(yù)先訓(xùn)練得到的一維水印數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì),獲取基本數(shù)據(jù)源集合;將該電影的多維特征向量和數(shù)據(jù)源集合的電影的多維特征向量比較,獲取電影的版權(quán)來源信息。
注意到,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù),具有幾個(gè)創(chuàng)新特征。第一,多維水印是經(jīng)過基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征模型來獲取,制式唯一并且轉(zhuǎn)換不受損失,實(shí)際上該特征模型可以是現(xiàn)有的,也可以是本方案中特有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而保障制式的一致性和轉(zhuǎn)變的損失率低;第二,多維特征比對(duì)改變?yōu)橐痪S特征比對(duì),一次大量比對(duì)轉(zhuǎn)換為二次小范圍篩選,降低最耗損處理能力的計(jì)算量。
撰寫原則
在撰寫時(shí),筆者主要遵從以下的撰寫原則,針對(duì)該案件的具體情況,來設(shè)計(jì)權(quán)利要求的架構(gòu)和特征布局。其中:
第一,應(yīng)用領(lǐng)域或者應(yīng)用對(duì)象的擴(kuò)展可能性,涉及人工智能的案件,要考慮模型的擴(kuò)展可能性,從對(duì)象變化的角度去考慮。
第二,技術(shù)手段的擴(kuò)展可能性,考慮訓(xùn)練輸入的變化性,或者應(yīng)用模型的變化性。
第三,應(yīng)用和訓(xùn)練的結(jié)合程度,或者可獨(dú)立性,對(duì)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的案件,要注意到改進(jìn)在于模型本身還是應(yīng)用端,或者二者兼有。
第四,單邊撰寫的可能性,考慮方案適用的對(duì)象,是否有不同終端、服務(wù)端或者云端的處理過程,這些過程是否可以獨(dú)立描述為技術(shù)方案。
第五,顯性撰寫的可能性,考慮技術(shù)方案是否能夠從輸入、輸出去顯性表達(dá),而不是停留在內(nèi)部處理過程。
第六,虛擬系統(tǒng)的必要性,基于人工智能案件大多是方法類,考慮在應(yīng)用中是否有可能或者有必要出現(xiàn)實(shí)體系統(tǒng)或者構(gòu)建虛擬系統(tǒng)。
第七,客體問題,基于人工智能案件,會(huì)涉及一些規(guī)則的制定和適用,那么注意將規(guī)則、處理流程避免客體中的智力規(guī)則問題。
第八,方法撰寫的常規(guī)考慮,需要注意對(duì)于操作的限定,描述動(dòng)作的準(zhǔn)確性,判斷流程是否需要出現(xiàn)等等。
具體分析
針對(duì)本技術(shù)方案,提供的是一種檢索方法,但根據(jù)解決的技術(shù)問題,可以看到核心是水印的生成方式,這個(gè)生成方式是可以獨(dú)立構(gòu)建方案的,其次才是基于該水印的比較流程,那么該方案的權(quán)利要求架構(gòu)就是將水印生成方法和水印的檢索方法構(gòu)建兩套獨(dú)立的權(quán)利要求。雖然兩個(gè)方法中都需要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去生成水印,但是落腳點(diǎn)分別在生成和比較。
構(gòu)建權(quán)利要求,首先考慮的是創(chuàng)新特征,針對(duì)創(chuàng)新特征構(gòu)建最小方案,考慮最小方案是否可以獨(dú)立解決技術(shù)問題,從而設(shè)計(jì)獨(dú)立權(quán)利要求;避免根據(jù)發(fā)明人的完整方案來構(gòu)建權(quán)利要求,將較多的非必要特征納入到權(quán)利要求中,尤其是獨(dú)立權(quán)利要求中。
構(gòu)建權(quán)利要求,其次要考慮創(chuàng)新特征的獨(dú)立性和組合性,對(duì)于本方案,雖然應(yīng)用到特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決問題,但是也看到生成過程的圖像特征獲取本身就不同,這兩個(gè)特征是否關(guān)聯(lián)還是可以區(qū)分,根據(jù)溝通獲取,這兩個(gè)特征不是必須要關(guān)聯(lián)的,那么就在獨(dú)權(quán)中將其不同時(shí)出現(xiàn)。也就是將不同的創(chuàng)新特征爭取設(shè)計(jì)獨(dú)立的一個(gè)權(quán)利要求,或者盡可能圍繞每個(gè)不同的創(chuàng)新特征構(gòu)建不同的獨(dú)立權(quán)利要求。
針對(duì)應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展性問題,本技術(shù)方案考慮的是電影版權(quán),但實(shí)際上可以應(yīng)用到多種圖像的處理,那么涉及到視頻圖像或者大量的靜態(tài)圖像都可以應(yīng)用到安全識(shí)別的問題,那就可以修改主題到圖像的水印生成方法和圖像的檢索方法,將應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展到圖像處理,將應(yīng)用對(duì)象擴(kuò)展到圖像,而不僅僅是電影視頻本身。
針對(duì)技術(shù)手段的擴(kuò)展可能性,對(duì)于總體結(jié)構(gòu),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以選用現(xiàn)有特征,那么這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以在獨(dú)權(quán)進(jìn)行功能概述,在從權(quán)使用本方案的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步限定。對(duì)于輸入對(duì)象,考慮不同對(duì)象的選用的適用性,是每一幀圖像都要用,還是關(guān)鍵幀圖像就可以表達(dá),要做不同的區(qū)分。
針對(duì)應(yīng)用和訓(xùn)練的結(jié)合程度,這是涉及人工智能案件都要考慮的問題,本方案模型本身具有改進(jìn),模型的應(yīng)用具有改進(jìn),但是單純的描述模型不能成為一個(gè)完整的技術(shù)方案,就將其最小適用即水印生成概擴(kuò)后進(jìn)行獨(dú)立保護(hù),那么一定意義上將訓(xùn)練和應(yīng)用進(jìn)行了區(qū)分,也是通過生成方法來表達(dá)了模型本身的改進(jìn)。在應(yīng)用時(shí)候,獨(dú)權(quán)一般不建議出現(xiàn)模型的詳細(xì)結(jié)構(gòu),無論是通用模型還是改進(jìn)模型,而通過功能性描述進(jìn)行概括出現(xiàn)。但是對(duì)于改進(jìn)僅僅是模型本身的時(shí)候,如果不出現(xiàn)模型具體結(jié)構(gòu),也會(huì)存在方案不完整的情況。
針對(duì)單邊撰寫的可能性,本方案雖然在后端處理,但是考慮到也可以應(yīng)用到播放終端,或者播放終端處進(jìn)行采集,那么就不要在權(quán)利中限定特定的應(yīng)用端,開放實(shí)施主體來撰寫。同時(shí),在從權(quán)中考慮如果應(yīng)用到不同的終端,在處理輸入和輸出時(shí)候的區(qū)別特征??偟膩碚f,在每個(gè)方案中,都要注意處理主體的唯一性,以及整套方案的處理主體的唯一性。
針對(duì)顯性撰寫的可能性,該方案并不明顯,但是需要考慮在播放端設(shè)備進(jìn)行采集時(shí)候獲取的對(duì)象,以及比較后提供的結(jié)果,而處理過程可以布置到從權(quán)通過“以用于”的方式來進(jìn)行撰寫。這樣,可以明確看到侵權(quán)設(shè)備的直接出現(xiàn)的比較特征,便于后續(xù)維權(quán)使用。
針對(duì)虛擬系統(tǒng)的必要性,該方案明確的是一種方法,但是為了適用美國案和日本案的需要,布置虛擬系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)是必要的,但是國內(nèi)申請(qǐng)的虛擬裝置就不一定需要出現(xiàn),而實(shí)際上在處理流程上也不會(huì)出現(xiàn)或者侵權(quán)設(shè)備上也不具備可以一一比對(duì)的特征模塊。
針對(duì)客體問題,這個(gè)是尤為要關(guān)注的,雖然發(fā)明人提供的案件可能是規(guī)則或者處理流程,但是考慮到來源于實(shí)業(yè),必然有其具體的應(yīng)用環(huán)境。結(jié)合應(yīng)用環(huán)境,并且將特征歸結(jié)到具體物理結(jié)構(gòu)或者物理特征,可以避免這個(gè)問題,尤其針對(duì)本方案,有明確的應(yīng)用對(duì)象和處理對(duì)象,這在客體問題上將不會(huì)產(chǎn)生困擾。
針對(duì)一些方法撰寫的常規(guī)考慮,首先要注意到方案限定大多歸結(jié)到對(duì)于操作動(dòng)作的限定,避免用對(duì)象或者結(jié)構(gòu)類特征去限定,尤其避免引入結(jié)構(gòu)特征而限制應(yīng)用范圍;其次,描述動(dòng)作要準(zhǔn)確,計(jì)算、提取等除非準(zhǔn)確表達(dá)、盡量避免用,而使用一些中性詞匯來表達(dá),例如獲取、實(shí)現(xiàn),爭取從結(jié)果角度來表述動(dòng)作特征;再次,出現(xiàn)選擇的分支方案時(shí)候,要考慮每次都會(huì)出現(xiàn)分支還是某個(gè)分支是主線,盡可能圍繞主線來撰寫,并且判斷的動(dòng)作并不一定會(huì)出現(xiàn)在執(zhí)行主體上,會(huì)額外增加表達(dá)特征。
結(jié)束語
綜上,涉及人工智能的專利申請(qǐng),雖然是一類新的應(yīng)用領(lǐng)域,但還是要遵從一般的撰寫原則,此外就是在應(yīng)對(duì)個(gè)案時(shí)候需要考慮方案的特殊性、特征的特殊性和未來維權(quán)的特征設(shè)定權(quán)利要求的架構(gòu)和特征布局。
來源:IPRdaily中文網(wǎng)(iprdaily.cn)
作者:苗青盛 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)集團(tuán)
編輯:IPRdaily王穎 校對(duì):IPRdaily縱橫君
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