Was ist KI und wie wird sie vom USPTO, EPO und CNIPA behandelt?

Im Allgemeinen ist künstliche Intelligenz (KI) eine Automatisierung einer Sache, die ein Mensch tun kann, oder eine Simulation davon intelligentes menschliches Verhalten durch eine Maschine. Mit anderen Worten, KI leistet das, was ein Mensch kann, aber mit weitaus mehr Daten und der Verarbeitung eingehender Informationen. Leider ist die Behauptung von KI in Übereinstimmung mit ihrer typischen Definition vergleichbar mit der Bitte um eine Ablehnung der Berechtigung nach Abschnitt 101 in den Vereinigten Staaten. Europa und China haben ihre Patentprüfungsverfahren für KI bereits aktualisiert. Wenn die Vereinigten Staaten ihr derzeitiges Untersuchungsverfahren der maschinellen Intelligenz gemäß der Abstract-Idee-Doktrin unter der Alice und Mayonnaise Werden wir diese Branche hinter uns lassen?

KI ist ein Sammelbegriff, der alles umfasst Ofen Hauptkategorien: reaktive KI, KI mit begrenztem Gedächtnis, Theorie des Geistes KI und selbstbewusste KI. Reaktive KI umfasst Maschinen, die ausschließlich auf der Grundlage der aktuell eingegebenen Daten arbeiten; seine Entscheidungen berücksichtigen nur die aktuelle Situation. Reaktive KI zieht keine Schlussfolgerungen basierend auf den eingegebenen Daten. Beispiele für reaktive KI sind Spamfilter, Empfehlungen für Netflix-Shows und Computerschachspieler.

KI mit begrenztem Gedächtnis ist in der Lage, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten aus der jüngsten Vergangenheit zu treffen und ihre Entscheidungsprozesse im Laufe der Zeit zu verbessern. Dies ist die Kategorie, in der die überwiegende Mehrheit der Forschung und Entwicklung sowie der Patentierung stattfindet. Beispiele für KI mit begrenztem Speicher sind autonome Fahrzeuge, die in der Lage sind, aus der Umgebung empfangene Daten zu interpretieren und bei Bedarf automatische Verhaltensanpassungen vorzunehmen.

Die Maschinen werden in den nächsten beiden Kategorien vorausschauender – dazu gehört KI, die menschliche Emotionen verstehen und Entscheidungen auf der Grundlage dieses Verständnisses in der Theory of Mind AI treffen kann. Noch futuristischer ist die selbstbewusste KI – diese Maschinen sind in der Lage, die mentalen Zustände und Emotionen anderer zu verarbeiten und ihre eigenen zu haben. Denken Sie an die Roboter in Wall-E oder, düsterer, in I Robot.

Als die ursprünglichen Patentgesetze entworfen wurden, rechnete der Gesetzgeber nicht damit, dass wir eines Tages Maschinen mit Entscheidungsfähigkeiten haben könnten, die denen des Menschen entsprechen würden. Infolgedessen haben das Patent- und Markenamt der Vereinigten Staaten (USPTO), das Europäische Patentamt (EPO) und die China National Intellectual Property Administration (CNIPA) alle sachliche Zulassungsbeschränkungen in Bezug auf geistige Prozesse und Patentierungsaufgaben, die ein Mensch erfüllen kann ausführen, insbesondere das, was ein menschlicher Verstand ausführen kann, was die Verarbeitung von Informationen und Daten und das Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen und Daten umfasst. Damit soll verhindert werden, dass das Patentsystem auf diese Weise missbraucht wird. Aber angesichts der neuen Technologien, die im Bereich der KI entstehen, hat jedes dieser Ämter versucht, sein Prüfungsverfahren zu aktualisieren, um bestenfalls zu versuchen, einige dieser Themen zu erfassen.

Das CNIPA verbietet die Patentierung von Methoden für geistige Aktivitäten. Kürzlich hat die CNIPA herausgegeben Entwurf einer Prüfungsordnung zur Prüfung von Erfindungen im Zusammenhang mit der Verbesserung von Algorithmen für künstliche Intelligenz (wie Deep Learning, Klassifikation und Clustering sowie Big-Data-Verarbeitung). Bei der Suche nach einer „technischen Lösung“, die maschinelle Intelligenz patentierbar machen kann, schlägt das CNIPA vor, Verbesserungen an Algorithmen und Big-Data-Verarbeitung zu prüfen, ob die Algorithmen in einer spezifischen technischen Beziehung zur internen Struktur des Computersystems stehen und/oder Verbesserungen an Hardware-Recheneffizienz oder Ausführungseffekt. Das CNIPA betrachtet Verbesserungen der Datenspeichergröße, der Datenübertragungsrate und der Hardwareverarbeitungsgeschwindigkeit als Beweis für eine technische Lösung, die für die Patentierbarkeit erforderlich ist.

Im März dieses Jahres wird die Prüfungsrichtlinien 2022 des EPA in Kraft getreten sind, die ausdrücklich besagen: „[a] mathematische Verfahren können zum technischen Charakter einer Erfindung beitragen, d. h. durch ihre Anwendung auf einem Gebiet der Technik und/oder durch Anpassung an eine konkrete technische Umsetzung zur Herbeiführung einer einem technischen Zweck dienenden technischen Wirkung beitragen.“ Das EPA geht so weit, ausdrücklich zu erklären, dass mathematische Formeln patentierbar sein können, wenn sie in einer bestimmten technischen Umsetzung verwendet werden. Konkrete Beispiele für technische Verbesserungen sind die effiziente Nutzung der Computerspeicherkapazität oder der Netzwerkbandbreite. Das EPA hat eine Reihe von Beispielen mathematischer Formeln veröffentlicht, die dazu beitragen, die technische Wirkung zu zeigen.

Das USPTO gab seine neueste heraus Orientierungshilfe auf Prüfung im Jahr 2019. Der Leitfaden betonte stark technische Verbesserungen an einer Maschine oder das Funktionieren einer Maschine zur Überwindung eines Themas, das auf die Ablehnung abstrakter Ideen gerichtet war. Insbesondere schließen technische Verbesserungen in den USA den Nutzen für den Endnutzer grundsätzlich aus, was sich von der neuen CNIPA- und EPO-Praxis unterscheidet, die zulässt, dass der Nutzen für den Nutzer eine Berücksichtigung des technischen Effekts ist. Ebenfalls einzigartig in den Vereinigten Staaten ist unser Oberster Gerichtshof, der gelegentlich in Patentangelegenheiten interveniert, insbesondere mit dem Alice und Mayonnaise Entscheidungen, die jede Art von USPTO-Anleitung ersetzen. Die USPTO-Leitlinie wurde innerhalb der Grenzen des Rahmens der abstrakten Idee/des Naturgesetzes erstellt Alice und Mayonnaise, so dass es nicht so weit gehen konnte wie das CNIPA und die EPO-Richtlinien, mathematische Formeln als patentierbar zu bezeichnen, wenn sie von einer Maschine implementiert werden, und Big-Data-Verarbeitung und Verbesserungen der Hardware-Verarbeitungsgeschwindigkeit als patentierbar zu bezeichnen. In Sachen Untersuchungsverfahren für maschinelle Prozesse und maschinelle Intelligenz hinken wir also leider etwas hinterher.

Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich die neueste Installation von IP Practice Vlogs an, hier verfügbar.

Wen Xie Bild

Leave a Comment

Your email address will not be published.