譚碧云 唐進(jìn)嶺 徐菲

【摘要】計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)＠Ｗo(hù)客體的審查一直以來(lái)都是實(shí)質(zhì)審查中的難點(diǎn)，盡管都是利用技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)手段和技術(shù)效果三要素來(lái)判斷是否構(gòu)成技術(shù)方案，然而在實(shí)際審查中不同領(lǐng)域的審查策略不盡相同。本文通過(guò)對(duì)具體案例的分析，討論涉及人工智能領(lǐng)域下的算法類發(fā)明專利申請(qǐng)的客體的判定方法。

【關(guān)鍵詞】專利保護(hù)客體 技術(shù)方案 人工智能領(lǐng)域 算法

一、引言

專利法第2 條第2 款規(guī)定：專利法所稱的發(fā)明，是指對(duì)產(chǎn)品、方法或者其改進(jìn)所提出的新的技術(shù)方案。在定義中，規(guī)定了專利法意義上的客體必須是針對(duì)產(chǎn)品或方法的技術(shù)方案。技術(shù)方案需要具備三個(gè)“技術(shù)”要素，即要有解決的技術(shù)問(wèn)題，采用的技術(shù)手段，和達(dá)到的技術(shù)效果。反之，不同時(shí)滿足上述三個(gè)條件的則排除在專利保護(hù)客體之外，這也是在具體審查過(guò)程中常用的判斷方式。

人工智能算法能夠成為專利客體已經(jīng)成為共識(shí)[1];在客體判斷時(shí)，純算法類的發(fā)明專利申請(qǐng)毋庸置疑是不屬于客體的;通常申請(qǐng)人會(huì)加入申請(qǐng)領(lǐng)域與算法結(jié)合從而來(lái)試圖克服客體的缺陷。那么發(fā)明專利申請(qǐng)中是否只需要加入領(lǐng)域就可以克服呢？在實(shí)質(zhì)審查中，客體的判定傾向于應(yīng)用領(lǐng)域與算法的結(jié)合緊密程度，應(yīng)用了特定算法的領(lǐng)域是否可替換為其他領(lǐng)域，上述算法是否解決了特定領(lǐng)域的技術(shù)問(wèn)題，從而對(duì)人工智能領(lǐng)域算法類發(fā)明是否為技術(shù)方案進(jìn)行認(rèn)定。下面，通過(guò)對(duì)相關(guān)案例的分析以及擴(kuò)展，從而更深刻地理解和判斷人工智能領(lǐng)域的算法類發(fā)明是否為技術(shù)方案。

二、案例分析

接下來(lái)看一個(gè)案例。

發(fā)明專利申請(qǐng)CN106462800A（公開(kāi)日：20170222）要求保護(hù)的權(quán)利要求1 內(nèi)容如下：

“1、一種用于在多個(gè)批量的訓(xùn)練樣例上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個(gè)層，所述多個(gè)層被布置成從最低到最高的序列，所述序列包括一個(gè)或多個(gè)卷積層，所述一個(gè)或多個(gè)卷積層后面跟隨有一個(gè)或多個(gè)全連接層，每個(gè)卷積層和每個(gè)全連接層包括相應(yīng)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)，所述系統(tǒng)包括： 多個(gè)工作器，其中，每個(gè)工作器被配置成維護(hù)每個(gè)所述卷積層的相應(yīng)副本以及每個(gè)所述全連接層的相應(yīng)的不相交分區(qū)，其中，卷積層的每個(gè)副本包括所述卷積層中的全部節(jié)點(diǎn)，其中，全連接層的每個(gè)不相交分區(qū)包括所述全連接層的一部分所述節(jié)點(diǎn)，并且其中，每個(gè)工作器被配置成執(zhí)行操作，所述操作包括： 接收指派給所述工作器的批量的訓(xùn)練樣例，其中，所述批量的訓(xùn)練樣例被指派為使得每個(gè)工作器接收所述多個(gè)批量中的相應(yīng)批量; 在指派給所述工作器的所述批量的訓(xùn)練樣例上，訓(xùn)練由所述工作器維護(hù)的所述卷積層副本;以及 在所述多個(gè)批量的訓(xùn)練樣例的每個(gè)上，訓(xùn)練由所述工作器維護(hù)的所述全連接層分區(qū)。”

這是一個(gè)復(fù)審案例，前審中，審查員認(rèn)為該權(quán)利要求所采用的方案是如何對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間，本質(zhì)上是對(duì)算法的改進(jìn)，即其利用的手段并非技術(shù)手段，同時(shí)沒(méi)有提及該系統(tǒng)或方法能夠用于解決何種實(shí)際的技術(shù)問(wèn)題，即沒(méi)有形成具有技術(shù)意義的技術(shù)方案，以及也沒(méi)有體現(xiàn)出運(yùn)用該訓(xùn)練系統(tǒng)或方法后能夠帶為解決技術(shù)問(wèn)題帶來(lái)何種技術(shù)效果。最終審查員以權(quán)利要求不符合專利法第2條第2款的規(guī)定駁回。

申請(qǐng)人提出復(fù)審，并將權(quán)利要求修改為：

“1、一種用于在多個(gè)批量的訓(xùn)練樣例上訓(xùn)練圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其中，所述圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被配置成接收一個(gè)或多個(gè)圖像作為輸入，并且每個(gè)訓(xùn)練樣例包括一個(gè)或多個(gè)圖像，所述圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個(gè)層，所述多個(gè)層被布置成從最低到最高的序列，所述序列包括一個(gè)或多個(gè)卷積層，所述一個(gè)或多個(gè)卷積層后面跟隨有一個(gè)或多個(gè)全連接層，每個(gè)卷積層和每個(gè)全連接層包括相應(yīng)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)，所述圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是多個(gè)類別的多個(gè)分?jǐn)?shù)，所述多個(gè)分?jǐn)?shù)中的每個(gè)分?jǐn)?shù)表示輸入圖像包含屬于一個(gè)類別的對(duì)象的圖像的可能性，所述系統(tǒng)包括：...（后續(xù)相同）?！?/p>

權(quán)利要求不僅限定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為圖像，還限定了輸出為圖像類別的分?jǐn)?shù);是否可以認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與領(lǐng)域?yàn)榫o密聯(lián)系，從而可以構(gòu)成技術(shù)方案呢？

復(fù)審認(rèn)為，修改后的權(quán)利要求1仍不構(gòu)成技術(shù)方案。盡管修改后的權(quán)利要求限定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為圖像，輸出為圖像類別的分?jǐn)?shù)，但并未體現(xiàn)出如何與圖像領(lǐng)域的緊密結(jié)合，其請(qǐng)求保護(hù)的依然是通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，無(wú)法體現(xiàn)出輸入的圖像數(shù)據(jù)與該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)聯(lián)[2]。

申請(qǐng)人僅僅是為了規(guī)避客體問(wèn)題，在權(quán)利要求的撰寫(xiě)的形式上加入了技術(shù)領(lǐng)域及技術(shù)特征的相關(guān)內(nèi)容，但是加入的技術(shù)領(lǐng)域和技術(shù)特征并沒(méi)有和算法進(jìn)行緊密的結(jié)合。將該輸入“圖像”替換為任何其他領(lǐng)域、或者刪除，都不會(huì)影響輸出結(jié)果的輸出;如：將圖像替換為語(yǔ)音，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出自然為語(yǔ)音對(duì)應(yīng)多個(gè)類別的多個(gè)分?jǐn)?shù);所有的步驟和結(jié)果都不會(huì)受到因?yàn)檩斎雸D像所賦予的影響。

另外，復(fù)審還考慮了說(shuō)明書(shū)的記載，其解決的并不是圖像如何進(jìn)行分類這樣一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，其仍然是用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能的問(wèn)題;說(shuō)明書(shū)中僅僅是簡(jiǎn)單舉例將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類，并沒(méi)有詳細(xì)的記載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部與圖像之間的聯(lián)系。

綜上，并非申請(qǐng)人將方案的處理對(duì)象限定為圖像或圖片，語(yǔ)音或文本，就能使方案一定構(gòu)成技術(shù)方案，還要看該申請(qǐng)要解決的問(wèn)題和/或采用的手段到底是否與圖像、語(yǔ)音、文本有關(guān)。對(duì)于“硬植入”的情形，即便方案表明處理的數(shù)據(jù)對(duì)象是圖像、文本、語(yǔ)音，但是當(dāng)申請(qǐng)實(shí)際要解決的問(wèn)題仍在于抽象的算法、模型本身的優(yōu)化，那么仍不能構(gòu)成技術(shù)方案。。

三、結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，算法在其中扮演著越來(lái)越重要的角色。單純的算法毋庸置疑屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法;然而當(dāng)算法應(yīng)用于領(lǐng)域時(shí)，是否就能認(rèn)為該算法即用于解決特定領(lǐng)域的技術(shù)問(wèn)題還需要進(jìn)一步的認(rèn)定。技術(shù)方案的三要素中判斷焦點(diǎn)在于：手段的集合在解決技術(shù)問(wèn)題時(shí)是否利用了自然規(guī)律，體現(xiàn)在算法類發(fā)明專利申請(qǐng)的客體判斷中則是：手段是否結(jié)合了應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)特征，從而使之區(qū)別于單純的算法;問(wèn)題是否為特定領(lǐng)域的問(wèn)題，從而使之區(qū)別于單純的算法能夠解決的問(wèn)題。

40.參考文獻(xiàn)：

[1]姚葉.人工智能算法的可專利性問(wèn)題研究[J].創(chuàng)新科技，2021（9）：70-78

[2]專利復(fù)審委員會(huì)第1F28022號(hào)復(fù)審決定書(shū)，2021年2月24日

作者簡(jiǎn)介：譚碧云（1989-），女，碩士，助理研究員，主要從事人工智能、商業(yè)方法領(lǐng)域的專利審查;

唐進(jìn)嶺（1983-），男，碩士，助理研究員，主要從事計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)、人工智能領(lǐng)域的專利審查（等同于第一作者）;徐菲（1989-），女，碩士，助理研究員，主要從事人工智能領(lǐng)域的專利審查。