2020. március: jegyzet, közlekedés, biztonságtechnika, automatizálás, portré, agykutatás, Nemzeti Agykutatási Program, disszemináció, tudomány, genomika, diagnosztika, kémia, orvostudomány, etológia, mesterséges intelligencia, biológia, fizika, innováció, egyetem, anyagtudomány, egészségipar, agrárium, energiagazdálkodás, hulladékgazdálkodás, környezetvédelem, zöldkörnyezet, paragrafus, it, kriptográfia, okostechnológia, mikroszkópia
2020. március 4.

Szerző:
Dr. Harangozó Gábor európai és magyar szabadalmi ügyvivő

Mesterséges intelligencián alapuló találmányok szabadalmaztatása (1. rész)

A technikai fejlődés napjainkban eljutott arra a szintre, amikor már nemcsak az ember lehet okos, hanem egy gép is. Világszerte milliók használnak okostelefont, okosórát, okos mosó­gépet és más hasonló okoseszközöket, miközben nemcsak a személyes használati tárgyaink és az otthonaink válnak intelligenssé, hanem a közlekedésben is megjelennek az önvezető járművek. Az orvosi diagnosztikai rendszerek vagy a gyógyszerkutatások ma már szinte elképzelhetetlenek mesterséges intelligencia nélkül, de az élet számos más területén is egyre szélesebb körben alkalmaznak mesterséges intelligencián alapuló megoldásokat.


A mesterséges intelligencia mint fogalom az 1950-es években jelent meg először a tudományos életben, bár ez idő tájt még erősen a számítógép-programozáshoz kötődött. A mesterséges intelligenciát ma már számos megközelítésből különféle módokon definiálják. Az egyik ilyen széles körben elfogadott definíció szerint a mesterséges intelligencia olyan gép (számítógép), amely utánozza azokat a kognitív funkciókat, amelyeket az emberi elmének tulajdonítunk. Ilyen kognitív funkció például a tanulás, a mintafelismerés vagy a problémamegoldás.

A mesterséges intelligencia fejlődéstörténetében mérföldkövet jelentett, amikor 1997-ben az IBM által megalkotott Deep Blue sakkszámítógép legyőzte Garri Kaszparov sakk­világ­bajno­kot. Hasonló világszenzáció volt az első háztartási robotporszívó, a Roomba megjelenése 2002-ben. Bár ma már megszokott alkalmazás szinte minden okostelefonban, alig több mint tíz évvel ezelőtt, 2008-ban jelent meg a Google által kifejlesztett, neurális hálózat alapú beszédfelismerő alkalmazás, amely az ember-gép interfész fejlődésében új dimenziókat nyitott. Főként a gyerekek örülhettek annak, amikor 2010-ben a Microsoft piacra lépett az Xbox Kinect videojáték-vezérlővel, amely a felhasználó testmozgásának valós idejű követésével (a többi között az újszerű mélységérzékelésnek köszönhetően) magas fokú interaktív játékélményt nyújtott. Szintén korszakalkotó jelentőségű volt az Apple által 2011-ben kifejlesztett Siri virtuális asszisztens, amely az első, természetes nyelvet használó felhasználói interfész volt. A Google 2012-ben mutatta be az első önvezető autóját, és ezzel már bepillantást engedett a jövő közlekedésébe is. Szintén a Google fejlesztette ki az AlphaGo szuperszámítógépet, amely 2016-ban legyőzte az akkori govilágbajnokot.

Az imént említett eszközök csak kiragadott példák azon érdekes, hasznos vagy éppen jövőbe mutató eszközök, technológiák közül, amelyek a mesterséges intelligencia tudományos módszereit átültették a gyakorlatba, és azokat a mindennapi életünk részévé tették.

Az elmúlt két évtized során a mesterséges intelligenciával foglalkozó tudományos publikációk száma robbanásszerűen nőtt, és ezzel párhuzamosan a mesterséges intelligenciát alkalmazó műszaki berendezések, technológiák szabadalmaztatása is jelentős növekedésnek indult. A fejlődés tempóját jól mutatja, hogy 2012 és 2017 között évente átlagosan közel 30 százalékkal emelkedett világszerte a mesterséges intelligenciával kapcsolatos azon találmányok száma, amelyekre szabadalmi bejelentést tettek. Szabadalmaztatás szempontjából a mesterséges intelligencia tudományterületei közül kiemelkedik a gépi tanulás, amely forradalmi változást hozott az intelligens számítástechnikai rendszerek fejlődésében. A Szellemi Tulajdon Világszervezet (World Intellectual Property Organization; WIPO) által 2019-ben közzétett adatok szerint az összes, mesterséges intelligenciával kapcsolatos szabadalmi bejelentés mintegy 90 százaléka gépi tanulást (is) magába foglaló műszaki megoldásra irányult.

A gépi tanuláson belül jelenleg főként a neurális hálózatok, a felügyelt tanulási algoritmusok, a valószínűségi gráfalapú modellek és az osztályozók, klaszterezők alkalmazása a legintenzívebb. A gépi tanulás mellett említést érdemel még a logikai programozáson alapuló szakértői rendszerek, valamint a fuzzy logika alkalmazása is műszaki feladatok megoldására; az ilyen tárgyú szabadalmi bejelentések száma is jelentős növekedést mutatott az elmúlt években. A gazdasági ágazatok között kiemelkedően magas a mesterséges intelligencia alkalmazása a távközlésben, a szállításban, az elektronikus eszközök gyártásában, a gyógyászatban, a biztonságtechnikában és a pénzügyi szektorban.

A mesterséges intelligencián alapuló találmányok szabadalomengedélyezési joggyakorlata nemzetközi szinten még formálódik, és bár a vizsgálati elvek kikristályosodására még éveket kell várni, a két legnagyobb szabadalmi hivatal, az Európai Szabadalmi Hivatal (EPO) és az Egyesült Államok Szabadalmi és Védjegy Hivatala (USPTO) már megtette az első lépéseket a közös gondolkodás érdekében. A két nagy hivatal a saját szabadalmi osztályozási rendszeréből kiindulva 2010-ben megkezdte az ún. Együttműködési Szabadalmi Osztályozás (Cooperative Patent Classification; CPC) kidolgozását, amelynek célja egy nemzetközileg is elfogadott, egységes szabadalmi osztályozási rendszer létrehozása volt. Az újonnan kidolgozott osztályozási rendszerben a mesterséges intelligenciával kapcsolatos találmányokat egy külön alosztályba (G06N) sorolták. Ebben az alosztályban kaptak helyet a biológiai modelleken alapuló számítógépes rendszerek, azon belül a neurális hálózati modellt és a genetikai modellt alkalmazó számítógépes rendszerek, továbbá a tudásalapú modelleken és a speciális matematikai modelleken alapuló számítógépes rendszerek. Ez utóbbi csoport részét képezik a fuzzy logikát, valamint a káoszelméleti és egyéb nemlineáris modelleket használó számítógépes rendszerek.

Az együttműködés sikerét jelzi, hogy 2013-tól kezdve már mindkét hivatal a közösen létrehozott szabadalmi osztályozási rendszert használja, és azóta számos más szabadalmi hivatal is áttért a CPC használatára.

Felmerül azonban a kérdés, hogy miként lehet szabadalmat szerezni olyan műszaki megoldásokra, amelyek újdonsága kizáró­lag a mesterséges intelligencia alkalmazásában rejlik, miközben a mesterséges intelligenciát megvalósító eszközök, vagyis az algoritmusok, számítási modellek, szabályhalmazok, adatstruktúrák mind kifejezetten absztrakt, többnyire matematikai eszközök, melyek önmagukban általában ki vannak zárva az oltalmazhatóság köréből. A szabadalom megszerzéséhez ráadásul többnyire még az sem elegendő, hogy az ilyen absztrakt eszközöket számítógépek programozásával valósítják meg.

Nos, a válasz bizony nem egyszerű, tekintettel arra, hogy a kifejezetten a mesterséges intelligencián alapuló találmányok vizsgálatára vonatkozó módszereket még nem dolgozták ki, és emiatt a szabadalmi hivatalok a mesterséges intelligencia alapú találmányok vizsgálatánál egyelőre kénytelenek a számítógéppel megvalósított találmányokra vonatkozó, némileg általánosabb, de már jól bevált vizsgálati elveket alkalmazni. A világ vezető szabadalmi hivatalainak vizsgálati módszerei azonban e tekintetben korántsem egységesek, mivel a nemzeti jogrendjükkel összhangban – bizonyos tradíciók és a szabadalmaztatásban érdekelt nemzeti ipari lobbik igényeinek figyelembevételével – többnyire saját vizsgálati módszertant alakítottak ki, amit aztán az esetjog révén meg is szilárdítottak.

Sorozatunk következő részében röviden áttekintjük, hogy a világ jelentősebb szabadalmi hivatalai hogyan tekintenek a mesterséges intelligencián alapuló találmányokra, illetve melyek az oltalmazhatóság alapfeltételei. Az oltalmazhatóság vizsgálata azért lényeges, mert az oltalmazhatóság köréből kizárt megoldások esetében a szabadalomengedélyezés érdemi követelményeit, nevezetesen a világviszonylatban vett újdonságot, a feltalálói lépés meglétét, valamint az ipari alkalmazhatóságot már nem is vizsgálják. Az oltalmazhatósági teszten sikeresen túljutott találmányok feltalálói sem ülhetnek azonban ölbe tett kézzel, mert az általában öt-hat évig, de néha még ennél is hosszabb ideig tartó engedélyezési eljárások során legtöbbször a műszaki részleteket jól ismerő feltaláló és a szabadalmi jogszerzés területén tapasztalt szabadalmi ügyvivő intenzív együttműködése szükséges ahhoz, hogy a bejelentett találmány végül egy üzleti szempontból értékes, jó eséllyel érvényesíthető (vagyis nehezen megkerülhető) szabadalomban részesüljön.

 
Archívum
 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020

Innotéka