人工智能领域权利要求撰写的框架
发布时间：2020.06.24 北京市查看：1791 评论：3
本帖最后由 馋洋洋 于 2020-6-24 12:02 编辑
本文概述了创建用于保护AI技术的有价值专利的框架，该系列涵盖了一系列主题，其中包括为何投资AI专利，如何克服AI专利的最大挑战以及在构建专利时要考虑的商业因素投资组合。该框架重点介绍了用于主张任何特定AI技术基础的发明的几种补充方法，并回答了以下表征有用专利权利要求的问题：1、权利要求是否阻止竞争对手执行可在您的市场中提供竞争优势的AI功能
2、是根据权利要求耐到无效的挑战
3、可以侵权的权利要求来检测
在较高级别上，大多数（如果不是全部）人工智能技术可以分解为提供给AI算法的输入，例如机器学习算法，算法如何处理输入（通常被视为黑匣子） ，以及算法的输出。如下所示，通常可以准备专利权利要求，以涵盖至少三类AI技术的发明，这些发明映射到输入处理输出明细。
以下概述的框架以适合机器学习技术的方式应用此细分，该技术可训练模型以生成有用的见解和行动（但可以很容易地进行调整以解决不一定使用机器学习模型的AI解决方案，例如启发式/基于规则的引擎）：
机器学习专利保护框架
通过使用这种框架，您可以确定为AI技术申请专利的多种方法，从而获得更强大的专利组合，这将更易于实施，并且竞争对手也难以设计。
本文概述了创建用于保护AI技术的有价值专利的框架，该系列涵盖了一系列主题，其中包括为何投资AI专利，如何克服AI专利的最大挑战以及在构建专利时要考虑的商业因素投资组合。该框架重点介绍了用于主张任何特定AI技术基础的发明的几种补充方法，并回答了以下表征有用专利权利要求的问题：1、权利要求是否阻止竞争对手执行可在您的市场中提供竞争优势的AI功能
2、是根据权利要求耐到无效的挑战
3、可以侵权的权利要求来检测
在较高级别上，大多数（如果不是全部）人工智能技术可以分解为提供给AI算法的输入，例如机器学习算法，算法如何处理输入（通常被视为黑匣子） ，以及算法的输出。如下所示，通常可以准备专利权利要求，以涵盖至少三类AI技术的发明，这些发明映射到输入处理输出明细。
以下概述的框架以适合机器学习技术的方式应用此细分，该技术可训练模型以生成有用的见解和行动（但可以很容易地进行调整以解决不一定使用机器学习模型的AI解决方案，例如启发式/基于规则的引擎）：
机器学习专利保护框架
通过使用这种框架，您可以确定为AI技术申请专利的多种方法，从而获得更强大的专利组合，这将更易于实施，并且竞争对手也难以设计。
文章来源：大岭IP，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ict5HMnHgBJY7VSGt82VwQ 思博网授权转载
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馋洋洋
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kaiku
关于AI方面的，本人感觉没有什么新意，最大不同只是输入参数的制定，即把一个实际事件中的特征参数提取出来，灌输到AI模型中，然后等待结果。
AI模型是常用的，AI训练方法是常规流程，AI结果是经过AI模型算法自然获得的，发明人又参与不进去。所以AI的实体上并没有你的发明。
结论：发明人仅在输入参数做出自己独立的规范，然后不断做样本，能够制作上万个样本的数据库最好。所以AI实质上一项体力劳动，没有智力（或者说智力劳动量很小，可以忽略）。以后写AI专利，可以简化为样本参数的设置即可，最后给一个测试准确率的报告，就可以清楚、完整表达了发明的内容（AI模型、AI训练流程为公知常识，省略不写）。
2020/06/26 10:33 [来自重庆市]
0 举报fenrir
AI会涉及到如何将数据向量化，这部分内容必然涉及算法，一定是需要付出创造性劳动的吧。。。。
2020/06/27 18:59 [来自天津市]
0 举报bxhxs123
2020/07/07 09:13 [来自江苏省]
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