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人工智慧類發明的說明書及申請專利範圍撰寫

2019.09.01

227 期

人工智慧類發明的說明書及申請專利範圍撰寫

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一、引言

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是電腦科學的一個領域,致力於解決與人類智慧相關的常見認知問題,例如學習、解決問題和辨識。人工智慧可以使電腦具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力,甚至超過人類的能力,以協助人們處理工作,達到人類的運作水準,甚至超越專家的水準。人工智慧的快速發展,引領科技創新進入另一個新的階段,對社會生活方式帶來巨大的改變。人工智慧類專利的重要性亦大幅增加,此類專利相當值得關注。

二、人工智慧類發明的說明書撰寫

人工智慧的主要應用領域包括語音辨識、影像辨識、自駕車、金融科技、智慧製造、精準醫療及自然語言處理等領域。人工智慧是藉由機器學習的過程而完成。機器學習是指藉由輸入大量的資料給機器(電腦),且告訴機器每一筆資料的輸出結果,而由機器自己學習,找出一組最佳函數;以後則根據此最佳函數來預測新的資料輸入會產生的結果。而深度學習則是讓機器(電腦)模擬人腦的運作方式,進而和人類一樣具備學習的能力,甚至超越人類的能力,其採用類神經網路來學習。提供人工智慧的機器越多資料,它就會變得越聰明,而且學習更快,可以使機器學習和深度學習解決方案更加接近理想化。

人工智慧利用演算法及模型來訓練電腦。因演算法是要用軟體程式來達成,所以人工智慧的演算法的方法及步驟與電腦軟體密不可分。

機器學習的發明如果是關於模型的一種通常套用,即只是將現有機器學習模型應用於資料集,並沒有對該模型作出任何的改進,則撰寫說明書時可以不需要過度關注該機器學習模型的結構以及訓練過程,只要記敘成具有通常知識者可以瞭解其內容而據以實現的程度即可,因為這種機器學習模型的結構以及訓練過程對於具有通常知識者而言是已知的,這時只要將該模型當作一個黑盒子,此黑盒子能夠對輸入的資料集進行處理並且能夠有相應的輸出。此種情況下,說明書的撰寫重點應著重於與機器學習模型無關的真正的創新技術。

機器學習的發明如果是關於對模型結構作改進,則撰寫說明書時應著眼於該機器學習模型的結構以及模型的訓練過程。例如,如果創新技術是深度學習模型,則因深度學習模型是一種通過深度結構的許多層進行逐層抽取,其為將問題一步一步地簡化的階層模型,結構上比其它的機器學習模型複雜,具有相對較多的種類,因而對模型結構本身作出改進的空間也較大,說明書應記載此模型的結構以及訓練過程。

當不同的具有通常知識者根據專利說明書而實現機器學習或深度學習時,機器學習或深度學習模型在經過輸入資料集的訓練之後所得到的最終訓練好的模型可能是不同的,因為即使選定要被訓練的初始模型相同,經由不同的輸入資料集作訓練,很可能產生不同的最終訓練好的模型。最終訓練好的模型包括數量可能不同的中間的隱藏層及數以百計的各層參數,因此,兩個模型具有相同的層數及參數的可能性不高。然而,只要具有通常知識者依據說明書的敘述而實現此發明,縱然這些訓練好的模型不同,只要皆能達到實現此發明的效果,即屬發明具有再現性。

因人工智慧需要大量運算,所以說明書中需要提到運算所需的中央處理器(CPU)及運算更快的圖形處理器(GPU)。神經網路應列出專利案可以使用的神經網路種類,如果不是所屬技術領域中具有通常知識者所知的神經網路,則需敘明此神經網路如何運作,方符合專利法第二十六條第一項"充分揭露及可據以實現"之要件。

撰寫人工智慧相關的說明書時,亦應考量所屬技術領域中具有通常知識者的技術水準,以作為撰寫說明書的揭露程度的依據。例如,在一個人工智慧相關專利公開案很多的領域中,具有通常知識者的技術水準較高,所以在撰寫說明書時,比較基礎的內容不需撰寫,只需記載具有通常知識者未知且為實現發明所需的技術內容即可。反之,在一個人工智慧相關專利公開案稀少的領域中,具有通常知識者的技術水準較低,所以在撰寫說明書時,基礎的內容就有撰寫的必要,以免在審查過程中或獲得專利後受到說明書未充分揭露及無法據以實現的質疑。

三、人工智慧類發明的申請專利範圍撰寫

人工智慧類發明涉及到軟體以及電腦,因為單純的程式語言並非利用自然法則,撰寫申請專利範圍時需注意避免僅敘述程式語言,而不符發明的定義。另外,申請專利範圍中若記載利用電腦操作的發明,亦應留意所載之電腦操作是否僅為一般電腦的基本功能,倘僅係利用一般電腦基本功能來處理抽象概念,則該發明將會被認定係以抽象概念為請求專利範圍,從而無法獲得專利。再者,申請專利範圍所主張之發明不允許完全無技術性的內容,因此,若僅一部分內容非利用自然法則,仍符合發明之定義,為適格的標的。若為醫療相關的人工智慧的發明,仍需注意是否落入專利法第二十四條第一項第二款所規定法定不予發明專利的項目「人類或動物之診斷、治療外科手術方法」。

人工智慧類發明的申請專利範圍可以撰寫為包括方法請求項及系統請求項。另外,亦可以使用裝置的形式撰寫,例如以電腦可讀取媒體為申請專利範圍的標的撰寫。電腦可讀取媒體為其內儲存演算法的媒體,而電腦軟體可以使用模組、函式或手段等方式表現。

人工智慧類發明的系統或方法的組成通常以功能來界定。因此,此類發明的申請專利範圍通常以一般功能界定物或手段(步驟)功能用語撰寫。當以一般功能界定物之方式撰寫申請專利範圍時,只要該發明所屬領域中具有通常知識者對於該功能(例如觸發,顯示)參酌申請時之通常知識,能具體想像一硬體構件(例如觸發模組,顯示模組)或軟體模組,則申請專利範圍即屬明確。

另外,撰寫此類發明的申請專利範圍時,應避免使用過於上位的方式撰寫,以免被審查委員認定不受說明書所支持。為了更周延專利保護的範圍及探尋審查委員審理的界限,可以撰寫不同範圍大小的獨立項及附屬項,以根據審查結果而作應變。

四、結論

隨著人工智慧技術的演進,其能具體應用之領域及情境越來越多。除了語音辨識、影像辨識、智慧交通及精準醫療等主流應用領域之外,人工智慧也滲透到食衣住行育樂各方面,人工智慧正大步邁入人類生活,朝著少量多樣及客製化的方向發展。藉由撰寫優異的人工智慧相關發明的說明書,以尋求良好的專利保護,就能對於客戶的發明給予正面的助益。

  

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