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人工智能算法類申請(qǐng)的有關(guān)專利保護(hù)客體問題的撰寫探討

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灣區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)5年前
人工智能算法類申請(qǐng)的有關(guān)專利保護(hù)客體問題的撰寫探討

人工智能算法類申請(qǐng)的有關(guān)專利保護(hù)客體問題的撰寫探討

#本文由作者授權(quán)發(fā)布,未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載,不代表IPRdaily立場(chǎng)#


來源:IPRdaily中文網(wǎng)(iprdaily.cn)

作者:張文慧 電學(xué)部 林達(dá)劉知識(shí)產(chǎn)權(quán)

原標(biāo)題:人工智能算法類申請(qǐng)的有關(guān)專利保護(hù)客體問題的撰寫探討


判斷一項(xiàng)包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案是否屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,很直觀的方法是看技術(shù)方案中的算法步驟有沒有與特定的技術(shù)領(lǐng)域緊密結(jié)合,即算法所處理的數(shù)據(jù)是否是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù),算法的執(zhí)行是否能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問題的過程,并且獲得了技術(shù)效果。若非如此,包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng),很有可能被認(rèn)為是不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,不屬于專利保護(hù)客體。


國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局于2019年12月31日發(fā)布了最新修改后的《專利審查指南》,公告自2020年2月1日起施行。在該修改后的《專利審查指南》的第二部分第九章,增加了第6節(jié)“包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)審查相關(guān)規(guī)定”,旨在根據(jù)專利法及其實(shí)施細(xì)則的要求,對(duì)涉及人工智能、“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)以及區(qū)塊鏈等一般包含算法或商業(yè)規(guī)則和方法的發(fā)明專利申請(qǐng)的特殊性作出規(guī)定。


實(shí)際上,在該《專利審查指南》的修改稿向公眾征求意見期間甚至之前的很長(zhǎng)時(shí)間,國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局針對(duì)涉及人工智能領(lǐng)域的算法的發(fā)明專利申請(qǐng),已經(jīng)根據(jù)專利法及其實(shí)施細(xì)則的相關(guān)要求、按照修改后的《專利審查指南》的第二部分第九章第6節(jié)中的相關(guān)規(guī)定來審查了。筆者通過結(jié)合最近兩年處理的涉及人工智能算法類發(fā)明專利申請(qǐng)的幾個(gè)案例,來討論對(duì)修改后的《專利審查指南》中有關(guān)專利法第二條第二款的審查的規(guī)定的理解,希望對(duì)讀者有一定的啟發(fā)和幫助。


在修改后的《專利審查指南》中,對(duì)專利法第二條第二款有關(guān)專利保護(hù)客體的審查,有如下規(guī)定:


對(duì)一項(xiàng)包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的權(quán)利要求是否屬于技術(shù)方案進(jìn)行審查時(shí),需要整體考慮權(quán)利要求中記載的全部特征。如果該項(xiàng)權(quán)利要求記載了對(duì)要解決的技術(shù)問題采用了利用自然規(guī)律的技術(shù)手段,并且由此獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果,則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。例如,如果權(quán)利要求中涉及算法的各個(gè)步驟體現(xiàn)出與所要解決的技術(shù)問題密切相關(guān),如算法處理的數(shù)據(jù)是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù),算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問題的過程,并且獲得了技術(shù)效果,則通常該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。


該規(guī)定進(jìn)一步解釋和明確了如何撰寫涉及算法特征的權(quán)利要求才能符合專利法第二條第二款規(guī)定的“技術(shù)方案”的要求。這給了人工智能算法領(lǐng)域的申請(qǐng)人和專利代理師在撰寫包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)方面更加細(xì)化的撰寫指導(dǎo),澄清了之前對(duì)權(quán)利要求中包含的算法步驟和所應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域的模棱兩可的理解,并且更加有效地杜絕了申請(qǐng)人存在僥幸心理對(duì)通用算法類專利進(jìn)行廣泛申請(qǐng)、以期得到授權(quán)的念想。按照該規(guī)定,我們?cè)谧珜懮婕叭斯ぶ悄芩惴惏l(fā)明專利申請(qǐng)的權(quán)利要求書時(shí),需要明確體現(xiàn)算法的各個(gè)步驟與所要解決的技術(shù)問題“密切相關(guān)”。


關(guān)于對(duì)“密切相關(guān)”的理解,簡(jiǎn)單來說,是指以下四個(gè)層面的相關(guān):①使用該算法處理的數(shù)據(jù)必須具有確切的技術(shù)含義而非抽象的數(shù)據(jù)概念;②處理的過程要體現(xiàn)出對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行了符合自然規(guī)律的處理;③經(jīng)過該算法的處理后的輸出數(shù)據(jù)也要有確切的技術(shù)含義而非抽象的數(shù)據(jù)概念;以及④算法的執(zhí)行能解決一定的技術(shù)問題并獲得技術(shù)效果。以下,我們通過3個(gè)案例來直觀地感受權(quán)利要求的中算法步驟是否與所要解決的技術(shù)問題“密切相關(guān)”。


案例1——“密切相關(guān)”的示例


一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN特征的處理方法


所針對(duì)的技術(shù)問題:如何對(duì)CNN特征進(jìn)行處理,以提高圖像的識(shí)別和搜索精度。


所請(qǐng)求保護(hù)的權(quán)利要求:


一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征即CNN特征的處理方法,用于對(duì)將多個(gè)圖片組輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所獲得的特征圖進(jìn)行處理,其特征在于,包括:


將所述多個(gè)圖片組中的各圖片組分別輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對(duì)應(yīng)的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以獲得各圖片組的視覺特征向量;


基于所獲得的視覺特征向量計(jì)算各特征圖在原始圖片上的分布;


根據(jù)各特征圖在原始圖像上的分布,提取與原始圖片中的各元素對(duì)應(yīng)的特征向量;


針對(duì)所述原始圖片中的關(guān)注區(qū)域,將該關(guān)注區(qū)域內(nèi)的所有元素的特征向量相加,以得到與所述關(guān)注區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量,從而得到圖像特征提取模型。


分析及結(jié)論


該解決方案是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征的處理方法,其中明確了各個(gè)步驟所處理的數(shù)據(jù)均為圖像數(shù)據(jù)或者從圖像數(shù)據(jù)獲得的某一特征表示,并且各個(gè)步驟的執(zhí)行體現(xiàn)了如何基于原始圖像數(shù)據(jù)來逐步得到原始圖像中的關(guān)注區(qū)域的特征向量(輸入數(shù)據(jù)、中間處理數(shù)據(jù)以及輸出數(shù)據(jù)如上劃線部分所示)。該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征的處理算法與圖像信息處理密切相關(guān)。該解決方案所解決的是提高圖像的識(shí)別和搜索精度的技術(shù)問題,采用了遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段,獲得了相應(yīng)的技術(shù)效果。該權(quán)利要求的撰寫完全符合上述①②③④四個(gè)層面的密切相關(guān)的要求,因此,該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,屬于專利保護(hù)客體。


案例2——非“密切相關(guān)”的示例


一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征選擇方法


所針對(duì)的技術(shù)問題:如何提高特征選擇的效率。


所請(qǐng)求保護(hù)的權(quán)利要求:


一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征選擇方法,其特征在于,包括:


根據(jù)待選擇的特征和輸出目標(biāo)構(gòu)造具有輸入層、中間層和輸出層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);


利用訓(xùn)練集對(duì)所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以確定所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層與上下層的連接關(guān)系,其中,訓(xùn)練時(shí)所用的優(yōu)化函數(shù)包括對(duì)所述各個(gè)層進(jìn)行選擇的項(xiàng),以根據(jù)所述連接關(guān)系來間取待選擇的特征。


分析及結(jié)論


該解決方案是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征選擇方法。而特征選擇是很多技術(shù)領(lǐng)域都會(huì)涉及到的一項(xiàng)數(shù)據(jù)處理方法。特征選擇本身屬于一種數(shù)學(xué)算法,因?yàn)槠渌幚淼臄?shù)據(jù)可以為任意數(shù)據(jù)。只有特征選擇跟具體的技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合之后才會(huì)構(gòu)成具體的技術(shù)方案,解決相應(yīng)的技術(shù)問題,獲得相應(yīng)的技術(shù)效果。該方法所處理的輸入數(shù)據(jù)為“待選擇的特征”,是一種抽象的概念,在該概念沒有結(jié)合具體的技術(shù)領(lǐng)域的情況下,其并不具有確切的技術(shù)含義。該算法對(duì)該“待選擇的特征”的處理過程本質(zhì)上還是屬于對(duì)通用算法的描述,并沒有對(duì)具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)進(jìn)行符合自然規(guī)律的處理。而且,說明書中聲稱的“提高特征選擇的效率”屬于本申請(qǐng)?zhí)岢龅乃惴ū旧硐鄬?duì)于已有的特征選擇算法的改進(jìn)帶來的效果,并不屬于技術(shù)效果。很明顯,該權(quán)利要求的撰寫并不符合上述①②③④四個(gè)層面的密切相關(guān)的要求,因此,該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,不屬于專利保護(hù)客體。


案例3——不夠“密切相關(guān)”的示例


一種針對(duì)組成成分缺失數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)序列恢復(fù)的處理方法


所針對(duì)的技術(shù)問題:如何提高時(shí)空序列數(shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)精度。


所請(qǐng)求保護(hù)的權(quán)利要求:


一種針對(duì)組成成分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)的處理方法,用于針對(duì)空間維度和時(shí)間維度的數(shù)據(jù)序列中缺失的組成成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充處理以獲取完整的時(shí)空數(shù)據(jù)序列,其特征在于,包括:


根據(jù)待求點(diǎn)的多個(gè)空間周邊點(diǎn),算出所述待求點(diǎn)的空間維度數(shù)據(jù);


根據(jù)待求點(diǎn)多個(gè)時(shí)間周邊點(diǎn),算出所述待求點(diǎn)的時(shí)間維度數(shù)據(jù);


根據(jù)所述空間維度數(shù)據(jù)和所述時(shí)間維度數(shù)據(jù),算出所述待求點(diǎn)的組成成分?jǐn)?shù)據(jù)。


分析及結(jié)論


該解決方案是一種針對(duì)組成成分缺失數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)序列恢復(fù)的處理方法。根據(jù)說明書的記載,解決的問題是缺失時(shí)空數(shù)據(jù)的填充,并非特定領(lǐng)域的技術(shù)問題。其采用的手段為通過待求點(diǎn)的空間維度數(shù)據(jù)和時(shí)間維度數(shù)據(jù)來估計(jì)缺失的待求點(diǎn)數(shù)據(jù),沒有與具體技術(shù)領(lǐng)域相結(jié)合,并非是符合自然規(guī)律的技術(shù)手段,獲得的效果也僅是獲得缺失的數(shù)據(jù)值,并非技術(shù)效果。


雖然申請(qǐng)人試圖將待處理的缺失數(shù)據(jù)限定為“組成成分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)”來明確所應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域,但從整體的技術(shù)方案來看,這并沒有改變算法的步驟所處理的數(shù)據(jù)并不具有在組成成分分析領(lǐng)域中的確切技術(shù)含義的事實(shí)。實(shí)際上,該算法處理的數(shù)據(jù)并非利用了組成成分?jǐn)?shù)據(jù)在其領(lǐng)域中的特點(diǎn),而是利用的組成成分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)的待求點(diǎn)的空間維度數(shù)據(jù)和時(shí)間維度數(shù)據(jù),這是其它領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也可能共有的數(shù)據(jù)特征。因此,該算法所處理的數(shù)據(jù)并沒有確切的技術(shù)含義,該算法本質(zhì)上還是屬于通用算法。而且,說明書中提及的“提高了時(shí)空序列數(shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)精度”的效果,屬于本申請(qǐng)?zhí)岢龅乃惴ū旧硐鄬?duì)于已有的缺失時(shí)空數(shù)據(jù)的填充的算法的改進(jìn)帶來的效果,并不屬于技術(shù)效果。


退一步講,即使認(rèn)為申請(qǐng)人將算法的步驟中處理的數(shù)據(jù)限定為“組成成分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)”、將輸出數(shù)據(jù)限定為“待求點(diǎn)的組成成分?jǐn)?shù)據(jù)”勉強(qiáng)符合上述①和③中對(duì)密切相關(guān)的要求,但是該算法的處理過程由于沒有涉及與組成成分?jǐn)?shù)據(jù)本身的技術(shù)含義相關(guān)的中間數(shù)據(jù)也并沒有體現(xiàn)對(duì)組成成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了符合自然規(guī)律的處理。這至少是不符合上述②中對(duì)密切相關(guān)的要求的,從而導(dǎo)致該解決方案與所要解決的技術(shù)問題并沒有那么“密切相關(guān)”。


因此,該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,不屬于專利保護(hù)客體。


從上面3個(gè)案例很容易看出,判斷一項(xiàng)包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案是否屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,很直觀的方法是看技術(shù)方案中的算法步驟有沒有與特定的技術(shù)領(lǐng)域緊密結(jié)合,即算法所處理的數(shù)據(jù)是否是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù),算法的執(zhí)行是否能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問題的過程,并且獲得了技術(shù)效果。若非如此,包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng),很有可能被認(rèn)為是不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案,不屬于專利保護(hù)客體。


來源:IPRdaily中文網(wǎng)(iprdaily.cn)

作者:張文慧 電學(xué)部 林達(dá)劉知識(shí)產(chǎn)權(quán)

編輯:IPRdaily王穎          校對(duì):IPRdaily縱橫君


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