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「国际专利申请」历史初次!DeepMind颁布一系列国际专利办理

发布时间:2021-02-04 14:03:55 阅读数:(82)  

近日,谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 初次颁布了一系列国际专利办理,办理项目波及现代机器学习的部分基本方面,对 AI 专利商业化具备潜在的意义。

DeepMind 在 2016 年 9 月至 2016 年 12 月一段时间基本上以每周一项的速度办理专利,并在优先权日起 18 个月后颁布,因而如今颁布的专利是在 2016 年 12 月在此前呈交办理的。

图 | “Rose Hungry Cat” —— AI 也可应可使用的艺术畛域

和反专利博客上风行的观念对立,专利办理并不同等于授予的、可实施的专利。DeepMind 的办理仍处于最早时期阶段,且在其寻求同意的每位法域承受专利性审查。正如在一个相应较新的畛域所预期的那样,国际检索报告( International Search Reports ,ISRs )没能检索到对现有技术的大量引用。

现实上,很多引用的文件仿佛是 DeepMind 本人的预印本(arXiv)论文。但是,DeepMind 须通过问难或限度专利项来克制基于这些文件的审查员的拥护意见。此外为机器学习系统办理专利尽管是或许的,但在很多法域并非一件简略的事件,尤其是在欧洲与美国。

近日 DeepMind 披露的专利:

WO 2020/048934, "基于神经网络的音频生成", 初次呈交办理:2016.09.06

WO 2020/048945, "卷积神经网络解决序列", 初次呈交办理:2016.09.06

WO 2020064591, "神经网络生成视频帧", 初次呈交办理:2016.09.06

WO 2020071392, "抉择机器人行为的神经网络", 初次呈交办理:2016.10.10

WO 2020/081089, "神经网络解决文本序列", 初次呈交办理:2016.10.26

WO 2020/083532, "基于神经网络的行为抉择", 初次呈交办理:2016.11.03

WO 2020/083667, "强化学习系统", 初次呈交办理:2016.11.04

WO 2020/083668, "基于神经网络的场景理解和生成", 初次呈交办理:2016.11.04

WO 2020/083669, "递归神经网络", 初次呈交办理:2016.11.04

WO 2020083670, "序列转导神经网络", 初次呈交办理:2016.11.04

WO 2020083671, "带辅佐任务的强化学习", 初次呈交办理:2016.11.04

WO 2020/083672, "基于强化学习的环境导航", 初次呈交办理:2016.11.04

从专利题目上看,这些专利项实现了在此前所承诺的宽泛性,同时这些专利能够可使用的处理一般困惑,而不局限于特定的应用程序。例如WO 2020/048945 波及的卷积网络能够应可使用的任何序列的解决,即音频与文本等任何时态数据(temporal data)。WO 2020/081089 将神经网络应可使用的以翻译为目标的文本序列解决。尽管以及别的 AI 办法能够实现相似的结论,但这些办法涵盖了基本的畛域。

应当,DeepMind 并非第一所在人工智能畛域呈交专利的公司。正如报道的那样,AI是专利办理的一个宏大且快速扩大的畛域。但是,DeepMind 的办理非常重要,由于它们是当先的人工智能钻研公司,而且专利笼罩的规模很广。这些应用虽不可以显示出明白的商业产品或指标,但仿佛是为了笼罩宽泛的人工智能技术畛域。

DeepMind 的钻研人员在学术期刊上宽泛宣布文章,该公司的明白指标是支助与加速人工智能畛域的钻研。DeepMind 的创始人哈萨比斯以为,人工智能有后劲“变为一种处理方案,让科学家可以改变原有情况咱们的日常生存,并让咱们一切人都能更快、更有作用的地工作。假如咱们可以宽泛与偏心地运用这些工具,创造一个人人都能参加并从中受害的环境,咱们就有时机促成整个人类的变化。”

图丨DeepMind 创始人哈萨比斯

因而,在公关层面上,DeepMind 非常强调他们的配合做事态度与凋谢态度。这样办法是能够理解的,由于 AI 学术界对除开源以外的任何货色都充斥敌意,DeepMind 的变化须该畛域最优良的钻研人员。

风趣的是,DeepMind 专利办理的报将怎么在人工智能界与宽广大众中流传;在这方面,比 DeepMind 更重视商业的公司面临了大众认知方面的难点。

DeepMind 的有了意义是促成人工智能畛域的钻研变化,是为了学术界与整个人类的利益。实现这一指标应当能够通过获得适当的常识产权维护来促成。但 DeepMind 新披露的专利办理怎么满足“人工智能最终应该属于世界”的使命申明?兴许哈萨比斯下一次会回答。

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