人工智能算法的客體屬性是人工智能技術(shù)可專利性問題的核心。根據(jù)方法發(fā)明專利保護的發(fā)展歷史可知,方法可專利性判定的原則應(yīng)當是考察權(quán)利要求作為一個整體是否構(gòu)成對抽象概念的具體應(yīng)用。同時,歷史的經(jīng)驗還表明,目前主流測試標準的實質(zhì)要求均只構(gòu)成該原則的充分不必要條件。具體適用該原則時,相比于已有區(qū)分標準,從知識生產(chǎn)的角度能夠更有效地界分抽象概念和具體應(yīng)用。根據(jù)這一標準,人工智能算法屬于對抽象概念的具體應(yīng)用。這樣,人工智能技術(shù)的可專利性問題就轉(zhuǎn)化為對抽象概念實際應(yīng)用程度的閾值設(shè)置問題。鑒于行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、專利法的立法目的、我國現(xiàn)階段的戰(zhàn)略規(guī)劃和法制環(huán)境,應(yīng)當給予人工智能算法專利保護。 

【文章來源】：知識產(chǎn)權(quán). 2020,(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：16 頁

【部分圖文】：

擴展Alice測試法流程圖

ぞ叨允泳跗げ愕墓δ芑蛘吡叫苑敝忱礪勱?心Ｄ�。其中�?悸塹鬧?點不僅包括數(shù)學工具是否能夠精確地反映客觀規(guī)律，而且包括算法是否能夠通過計算機高效地實現(xiàn)以便進行實際應(yīng)用。它是應(yīng)用驅(qū)動的基礎(chǔ)研究，是科學與技術(shù)的融合，它具備抽象和具體的雙重屬性。&0可見，人工智能算法不是抽象概念本身，而是對抽象概念的具體應(yīng)用。如圖2所示，人工智能算法屬于對認知和生物學理論與數(shù)學運算和方法的計算機應(yīng)用；計算機視覺、語音處理技術(shù)等是對人工智能算法的功能性應(yīng)用；而無人駕駛、智慧醫(yī)療等屬于對人工智能算法的行業(yè)應(yīng)用。圖2人工智能技術(shù)中的應(yīng)用鏈處于應(yīng)用鏈條起點的認知和生物學理論、數(shù)學運算和方法是對客觀規(guī)律的描述，是不可專利的抽象概念。而對于人工智能算法，雖然像分類、聚類這種機器學習算法不涉及諸如計算機視覺、語音處^5DavidDanielCox&ThomasDean,NeuralNetworksandNeuroscience-inspiredComputerVision,24CurrentBiology921(2014).^6DavidH.Hubel&TorstenN.Wiesel,ReceptiveFieldsofSingleNeuronesintheCat"sStriateCortex,148TheJournalofphysiology574(1959).^7Convolution,athttps://en.wikipedia.org/wiki/Convolution,lastvisited:2020-02-05.^8BBoserLeCun,etal.,HandwrittenDigitRecognitionwithaBack-propagationNetwork,InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(1990).^9NitishSrivastava,etal.,Dropout:ASimpleWaytoPreventNeuralNetworksfromOverfitting,15JournalofMachineLearningResearch1929(2014).&0同注釋q。

【參考文獻】：
期刊論文
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