譚碧云 唐進嶺 徐菲

【摘要】計算機領(lǐng)域?qū)＠Ｗo客體的審查一直以來都是實質(zhì)審查中的難點，盡管都是利用技術(shù)問題、技術(shù)手段和技術(shù)效果三要素來判斷是否構(gòu)成技術(shù)方案，然而在實際審查中不同領(lǐng)域的審查策略不盡相同。本文通過對具體案例的分析，討論涉及人工智能領(lǐng)域下的算法類發(fā)明專利申請的客體的判定方法。

【關(guān)鍵詞】專利保護客體 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，是指對產(chǎn)品、方法或者其改進所提出的新的技術(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產(chǎn)品或方法的技術(shù)方案。技術(shù)方案需要具備三個“技術(shù)”要素，即要有解決的技術(shù)問題，采用的技術(shù)手段，和達到的技術(shù)效果。反之，不同時滿足上述三個條件的則排除在專利保護客體之外，這也是在具體審查過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[1];在客體判斷時，純算法類的發(fā)明專利申請毋庸置疑是不屬于客體的;通常申請人會加入申請領(lǐng)域與算法結(jié)合從而來試圖克服客體的缺陷。那么發(fā)明專利申請中是否只需要加入領(lǐng)域就可以克服呢？在實質(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)問題，從而對人工智能領(lǐng)域算法類發(fā)明是否為技術(shù)方案進行認定。下面，通過對相關(guān)案例的分析以及擴展，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

接下來看一個案例。

發(fā)明專利申請CN106462800A（公開日：20170222）要求保護的權(quán)利要求1 內(nèi)容如下：

“1、一種用于在多個批量的訓(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)具有多個層，所述多個層被布置成從最低到最高的序列，所述序列包括一個或多個卷積層，所述一個或多個卷積層后面跟隨有一個或多個全連接層，每個卷積層和每個全連接層包括相應(yīng)的多個節(jié)點，所述系統(tǒng)包括： 多個工作器，其中，每個工作器被配置成維護每個所述卷積層的相應(yīng)副本以及每個所述全連接層的相應(yīng)的不相交分區(qū)，其中，卷積層的每個副本包括所述卷積層中的全部節(jié)點，其中，全連接層的每個不相交分區(qū)包括所述全連接層的一部分所述節(jié)點，并且其中，每個工作器被配置成執(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工作器接收所述多個批量中的相應(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的所述卷積層副本;以及 在所述多個批量的訓(xùn)練樣例的每個上，訓(xùn)練由所述工作器維護的所述全連接層分區(qū)。”

這是一個復(fù)審案例，前審中，審查員認為該權(quán)利要求所采用的方案是如何對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，本質(zhì)上是對算法的改進，即其利用的手段并非技術(shù)手段，同時沒有提及該系統(tǒng)或方法能夠用于解決何種實際的技術(shù)問題，即沒有形成具有技術(shù)意義的技術(shù)方案，以及也沒有體現(xiàn)出運用該訓(xùn)練系統(tǒng)或方法后能夠帶為解決技術(shù)問題帶來何種技術(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。

申請人提出復(fù)審，并將權(quán)利要求修改為：

“1、一種用于在多個批量的訓(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)被配置成接收一個或多個圖像作為輸入，并且每個訓(xùn)練樣例包括一個或多個圖像，所述圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個層，所述多個層被布置成從最低到最高的序列，所述序列包括一個或多個卷積層，所述一個或多個卷積層后面跟隨有一個或多個全連接層，每個卷積層和每個全連接層包括相應(yīng)的多個節(jié)點，所述圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是多個類別的多個分數(shù)，所述多個分數(shù)中的每個分數(shù)表示輸入圖像包含屬于一個類別的對象的圖像的可能性，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數(shù);是否可以認為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與領(lǐng)域為緊密聯(lián)系，從而可以構(gòu)成技術(shù)方案呢？

復(fù)審認為，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數(shù)，但并未體現(xiàn)出如何與圖像領(lǐng)域的緊密結(jié)合，其請求保護的依然是通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，無法體現(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]。

申請人僅僅是為了規(guī)避客體問題，在權(quán)利要求的撰寫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)特征并沒有和算法進行緊密的結(jié)合。將該輸入“圖像”替換為任何其他領(lǐng)域、或者刪除，都不會影響輸出結(jié)果的輸出;如：將圖像替換為語音，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出自然為語音對應(yīng)多個類別的多個分數(shù);所有的步驟和結(jié)果都不會受到因為輸入圖像所賦予的影響。

另外，復(fù)審還考慮了說明書的記載，其解決的并不是圖像如何進行分類這樣一個技術(shù)問題，其仍然是用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能的問題;說明書中僅僅是簡單舉例將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類，并沒有詳細的記載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部與圖像之間的聯(lián)系。

綜上，并非申請人將方案的處理對象限定為圖像或圖片，語音或文本，就能使方案一定構(gòu)成技術(shù)方案，還要看該申請要解決的問題和/或采用的手段到底是否與圖像、語音、文本有關(guān)。對于“硬植入”的情形，即便方案表明處理的數(shù)據(jù)對象是圖像、文本、語音，但是當申請實際要解決的問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

隨著人工智能時代的到來，算法在其中扮演著越來越重要的角色。單純的算法毋庸置疑屬于智力活動的規(guī)則和方法;然而當算法應(yīng)用于領(lǐng)域時，是否就能認為該算法即用于解決特定領(lǐng)域的技術(shù)問題還需要進一步的認定。技術(shù)方案的三要素中判斷焦點在于：手段的集合在解決技術(shù)問題時是否利用了自然規(guī)律，體現(xiàn)在算法類發(fā)明專利申請的客體判斷中則是：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;問題是否為特定領(lǐng)域的問題，從而使之區(qū)別于單純的算法能夠解決的問題。

40.參考文獻：

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

[2]專利復(fù)審委員會第1F28022號復(fù)審決定書，2021年2月24日

作者簡介：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;

唐進嶺（1983-），男，碩士，助理研究員，主要從事計算機存儲技術(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。