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大家常写人工智能方面的案子吗?请教一下

发布时间:2021.02.23 北京市查看:2941 评论:20

大家常写人工智能方面的案子吗?我感觉交底书不管长短,所涉及的技术好像太多。如果花很多时间给写得非常清楚,好像自己支付不了那么多时间, 同时,即使累死自己,写得非常清楚,也有可能会产生权利要求过长,保护范围不大的问题。 我就检索,我想看国外的同领域的专利是怎么写的。 但是我发现,虽然,国内拼命申请这个AI领域的案子,但是同领域的外国技术人员,就似乎只**文不申请专利。这是为什么呢? 是因为这类专利如果申请了,经济上没意义吗?那么为什么我国还努力申请很多呢? 能推荐一些好的人工智能方面的专利的例子吗?国内的或涉外的例子都好? 我想大家都非常容易批判一些字数多的独立权利要求保护范围太小的。但是到底怎么写才能妥善地有利于申请人呢?大家有原创的作品吗?或者,有有一些好的例子吗?国内的申请也行,外国的申请的也行,可以举一些例子,指出一些片段,简单说一下这么写为什么好,方便吗?


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  • 第1楼
    本帖最后由 siceng 于 2021-2-23 17:44 编辑

    国外几乎不申请专利的一个很重要原因在于,这玩意申请了专利几乎没法取证,取证难度可能要比一般数据处理算法还大,因为人工智能的许多应用是应用在服务器端或是一些离线训练设备上,大部分商业应用都是在用训练完成的那个神经网络模型,所以别说取证,连发现侵权都很难发现。

    国外的知识产权体系还是发展得比较完整的,所以对于不同技术方案的认知还是比国内的认知更高,像是人工智能,国外其实会很清楚地认识到很多非产品层面的算法因为取证难度问题,根本没有保护的必要,我翻译过的一个人工智能相关的专利,也是产品的层面的,就是作出了一种通用的神经网络训练系统,这种还有保护的必要。

    而老实讲许多人工智能的案件,如果觉得不写多点字写不清楚,一般都是对于这个领域的知识不够熟悉,像是下采样层或是联结层之类的神经网络的技术特征,虽然技术交底会写的很清楚,但是其实很多都可以做上位的,可以参考一下同一领域的国内案件的一些上位方法,支付宝似乎就有非常多人工智能领域的案件。

    2021/02/23 17:19 [来自广东省]

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  • 第2楼
    人工智能领域的技术,维权成本很高,甚至不可能维权,而且背后都是算法本身的内容,偏向于数学和人为的定义,比如,定义输出特征向量是什么样时,认为匹配上了,但是很难解释这个背后的自然原理,就好像你无法向别人解释,你看到一个茶杯,你就知道并确认你看到的是一个茶杯,这其实是生活经验的总结。人工智能专利的申请点在我看来更趋向于“商业方法”的这种“可视化”的东西,比如利用语音识别做某些事情等,可能更有商业前景。而对于技术本质的内容,比如,如何提高语音识别准确率这种核心硬核的技术,用专利保护没有太大意义,因为提高准确率的方案,不外乎设计更好的算法,训练更优秀的样本,或者采用更好的方法来训练样本等,而算法的设计和样本的训练,是纯数学纯算法的事(这就是为什么你看到的都是论文),很难推出“采用这样的算法”和“得到更好的识别率”之间的逻辑关系,往往是通过实验验证得到的,但是背后的逻辑并不清楚 。如果你解释不出来,那就是常规选择,如果你解释的出来,那就是人的智力活动,很无解,所以不好写,即使写出来了,保护范围也是意义不大的。

    所以,写人工智能的案子,一定要结合应用场景写,要结合“商业方法”写,注意别写成“纯的”商业方法,要有技术的影子在里面。比如“人脸支付”肯定是典型的人工智能技术,现在新兴起了“语音支付”,对应的肯定又有不同的技术方案,这就是结合了应用场景和“商业方法”的不同可专利化的技术路径。

    以上,均为个人观点。

    2021/02/23 17:29 [来自河南省]

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  • 第3楼
    楼上的两个回复,已经超过了我的期待值,似乎不能更好了。谢谢 @macwolf2086 @Dante蛋挞  相信楼下的朋友会给出更加精彩的回应,相信这个问题也是许多企业IP感兴趣的问题。

    2021/02/23 17:42 [来自北京市]

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  • 第4楼
    人工智能的案子,其实更像化学生物的案子,因为都是方法,而且都是传统技术已经搭好基本框架的方法。人工智能的核心在于“识别”,我们就以“识别”为例。   将“识别”类比于某种制药技术,制药大框架的步骤、设备都摆在那了(识别技术发展了几十年,基本的模式识别方法设备都有了,这里,用于识别的方法设备,就是公式和算法),最终都是能生产出来药片(得出识别结果),但是根据生产的药品不同(识别目的不同),在一些步骤前后,要额外加上别的步骤或设备(额外改变、添加、改造识别过程中的数据变量),根据需求不同,对杂质的要求不同(识别精度不同),都会产生技术工艺的变化。

    所以,人工智能看似高大上,但是在专利逻辑里,并不稀奇,所以,写人工智能案子的核心,在于对人工智能技术的理解,但是这个领域又充斥了大量的数学概念和数学算法(我数学最不好),可能真的需要代理人达到对应的细分领域的博士水平才能理解,这个不像机械(没有歧视的意思),再复杂的结构,只要梳理清楚了谁连接谁,谁驱动谁,并不难理解,只要逻辑好理解力强的人就能理解,对学历要求不高。毕竟,当一个拖把行业的本领域技术人员,比当一个计算机领域的本领域技术人员,要简单的多,但是,这两个人在专利的角度看,都是本领域技术人员,不存在谁比谁高级的区分。

    以上,均为个人观点。

    2021/02/23 17:49 [来自河南省]

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  • 第5楼
    申请专利?很难想象谷歌会为TensorFlow申请专利,因为TensorFlow基础框架本来就是给大家免费用的开源代码,使大家能够基于这些框架快速开发出实际产品,国内大部分人工智能专利都是基于这些开源框架的上层应用,省了很多事。但不要以为人家是在做慈善,如果说专利布局是明火执仗的圈地运动,那么有的开源框架就是温水煮青蛙,等你还沐浴在温暖的汤水中,他突然申请了个Dropout专利,狠狠地往锅底下加了一把柴火

    2021/02/23 18:28 [来自广东省]

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  • 第6楼
    本帖最后由 fenrir 于 2021-2-24 09:50 编辑

    如果吴恩达算100%中国人的话,我国的确领先世界。
    可目前的几个主流的AI建模工具:脸书的pytorch ,谷歌的tensorflow ,英特尔的opencv,没一个是国产的。毕竟原研投入大收益少,国内人才缺口也大,资本不买账。

    2021/02/24 09:41 [来自辽宁省]

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