有關(guān)于人工智能的專(zhuān)利如何申請(qǐng)

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(mén)新的技術(shù)科學(xué)。本文筆者以一個(gè)曾經(jīng)處理過(guò)的涉及人工智能的案件為例，來(lái)說(shuō)明筆者在撰寫(xiě)過(guò)程中曾經(jīng)考慮或者探討過(guò)的一些常規(guī)問(wèn)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(xiě)案例，來(lái)探討涉及人工智能案件撰寫(xiě)過(guò)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(wèn)題。

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(mén)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(lèi)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(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，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(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”，也會(huì)集中表達(dá)創(chuàng)新的成果。

從現(xiàn)有專(zhuān)利申請(qǐng)的角度來(lái)看，過(guò)去五年，涉及人工智能的專(zhuān)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(zhuān)利量可以說(shuō)是均勻分布、齊頭并進(jìn)。同時(shí)，國(guó)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(zhuān)利儲(chǔ)備，眾多的國(guó)內(nèi)申請(qǐng)人也參與到人工智能的研發(fā)和專(zhuān)利申請(qǐng)中來(lái)。

各技術(shù)分支國(guó)內(nèi)專(zhuān)利申請(qǐng)量比對(duì)（來(lái)自中國(guó)專(zhuān)利保護(hù)協(xié)會(huì)）

相關(guān)企業(yè)申請(qǐng)量（2016-2018，來(lái)自德勤2018人工智能報(bào)告）

在筆者日常的接觸中，目前國(guó)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(zhuān)利申請(qǐng)。

那么，對(duì)于專(zhuān)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(xiě)要求，才能滿(mǎn)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(guò)的涉及人工智能的案件為例，來(lái)說(shuō)明筆者在撰寫(xiě)過(guò)程中曾經(jīng)考慮或者探討過(guò)的一些常規(guī)問(wèn)題，以供互相學(xué)習(xí)討論。

案例簡(jiǎn)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(lái)源的合法性。但由于目前播放終端制式要求不同，在傳播過(guò)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(wú)法準(zhǔn)確檢索或者驗(yàn)證；同時(shí)現(xiàn)有技術(shù)中通過(guò)多維的水印表達(dá)，后續(xù)檢索的數(shù)據(jù)處理量過(guò)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)，獲取多維水印；基于第一壓縮方法，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(kù)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(lái)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(guò)基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征模型來(lái)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(xiě)原則

在撰寫(xiě)時(shí)，筆者主要遵從以下的撰寫(xiě)原則，針對(duì)該案件的具體情況，來(lái)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(xiě)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(guò)程，這些過(guò)程是否可以獨(dú)立描述為技術(shù)方案。

第五，顯性撰寫(xiě)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(guò)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(lèi)，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(wèn)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(wèn)題。

第八，方法撰寫(xiě)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(wèn)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(guò)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(wèn)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(lái)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(lái)解決問(wèn)題，但是也看到生成過(guò)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(zhēng)取設(shè)計(jì)獨(dú)立的一個(gè)權(quán)利要求，或者盡可能?chē)@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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(guò)生成方法來(lái)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(wú)論是通用模型還是改進(jìn)模型，而通過(guò)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(xiě)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(kāi)放實(shí)施主體來(lái)撰寫(xiě)。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。總的來(lái)說(shuō)，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(xiě)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(guò)程可以布置到從權(quán)通過(guò)“以用于”的方式來(lái)進(jìn)行撰寫(xiě)。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(guó)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(guó)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(wèn)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(lái)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(wèn)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(wèn)題上將不會(huì)產(chǎn)生困擾。

針對(duì)一些方法撰寫(xiě)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(lèi)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(lái)表達(dá)，例如獲取、實(shí)現(xiàn)，爭(zhēng)取從結(jié)果角度來(lái)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?chē)@主線來(lái)撰寫(xiě)，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(yǔ)

綜上，涉及人工智能的專(zhuān)利申請(qǐng)，雖然是一類(lèi)新的應(yīng)用領(lǐng)域，但還是要遵從一般的撰寫(xiě)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(lái)維權(quán)的特征設(shè)定權(quán)利要求的架構(gòu)和特征布局。

來(lái)源：IPRdaily中文網(wǎng)