Dirbtinio intelekto patentavimas: tendencijos prognozuoja technologijų pokyčius

Data

2019 03 26

Įvertinimas
5

 

Kokie išradimai šiandien patentuojami dirbtinio intelekto srityje? Ar gali išradimą ar kūrinį sukurti pats dirbtinis intelektas?

Remiantis naujausiu Europos Komisijos pateiktu apibūdinimu: dirbtinis intelektas (DI) – tai sistemos, kurios demonstruoja protingą ir sumanų elgesį, analizuodamos savo aplinką ir darydamos gana savarankiškus sprendimus tikslui pasiekti.

Šis apibrėžimas nėra išbaigtas DI apibūdinimas, jis nuolat kinta bei palieka dar daugiau neatsakytų klausimų. Ar dirbtinio intelekto sukurtas rezultatas gali būti laikomas kūriniu ar išradimu? Jei taip, kas bus laikomas autoriumi ar išradėju? Kaip į technologinę pažangą DI srityje turi atliepti intelektinės nuosavybės apsaugos taisyklės?

Šiuos ir kitus klausimus fiksuoja neseniai publikuota Pasaulinės intelektinės nuosavybės organizacijos atlikta apžvalga, kurioje nagrinėjama išradimų, susijusių su DI, patentavimo situacija pasaulyje. Analizuojant šią apžvalgą galima pastebėti besiformuojančias artėjančios DI eros tendencijas.

„...dėmesys dirbtinio intelekto sprendimų patentavimui ženkliai auga“

Apžvalgoje pastebima, kad nuo dirbtinio intelekto atsiradimo praėjusio amžiaus šeštajame dešimtmetyje išradėjai pateikė beveik 340 tūkst. patentų paraiškų ir paskelbė daugiau nei 1,6 mln. mokslinių publikacijų DI tema. Pastaraisiais metais dėmesys DI sprendimų patentavimui išaugo ypač ženkliai – pavyzdžiui, daugiau negu pusė su DI siejamų išradimų buvo patentuota laikotarpiu nuo 2013 m. Taip pat pastebimai pakito mokslinių publikacijų ir išradimų santykis, kuris sumažėjo nuo 8:1 (2010 m.) iki 3:1 (2016 m.). Tai iliustruoja, kad nuo teorinių tyrimų pereinama prie DI technologijų įgyvendinimo praktikoje.

Mašininis mokymasis (angl. – „machine learning“) yra sparčiausiai besivystanti DI sritis, susijusi su daugiau kaip trečdaliu visų DI išradimų (134 tūkst. patentų dokumentų). Pagrindinės su mašininiu mokymusi susijusios sritys yra gilusis mokymasis (angl. – „deep learning“) ir neuroniniai tinklai (angl. – „neural networks“). Patentų paraiškų, susijusių su šiomis sritimis, skaičius augo sparčiausiai: su giliuoju mokymusi susijusių paraiškų skaičius nuo 2013 m. iki 2016 m. išaugo 175 proc., o neuroninių tinklų patentų paraiškų rodiklis per tą patį laikotarpį padidėjo 46 proc.

Populiariausios sritys, kuriose buvo patentuojami DI išradimai – telekomunikacijos (15 proc.), transportas (15 proc.), gyvybės ir medicinos mokslai (12 proc.), žmonių poreikių tenkinimas, žmogaus ir kompiuterio sąveikos prietaisai (11 proc.). 

Funkcinis DI pritaikymas šiose srityse dažniausiai įgyvendinamas vaizdų atpažinimo (angl. – „image recognition“), robotikos ir kontrolės metodų srityse. Dažnai patentų paraiškose atskleidžiamas ir keleriopas funkcinis panaudojimas, pavyzdžiui, gilusis mokymasis derinamas su vaizdų atpažinimu ar transporto sprendimais, ontologinė inžinerija – su kalbos apdorojimu.

Šie rodikliai duoda užuominą, kur artimiausiu metu galima tikėtis greitų su DI susijusių technologinių pokyčių.

„Pasaulyje lyderiauja Japonija, JAV ir Kinija...“

Tarp 20-ies daugiausiai patentų paraiškų pateikusių įmonių pirmauja Japonijos (12), JAV (2) ir Kinijos (2) įmonės. Daugiausiai patentų paraiškų pateikė IBM (8,3 tūkst.) ir Microsoft (5,9 tūkst.). Pastebima, kad įmonių patentavimo intensyvumas didžiausias tose srityse, kuriose jų specializacija ir kompetencija yra aukšto lygio. Pavyzdžiui: „Baidu“ daugiausia patentuoja giliojo mokymosi, „Toyota“ ir „Bosch“ – transporto, o „Siemens“, „Philips“ bei „Samsung“ – gyvybės ir medicinos mokslų srityse.

Kalbant apie universitetus, DI sprendimus aktyviausiai patentuoja Kinijos (110 universitetų), JAV (20), Korėjos Respublikos (19) ir Japonijos (4) universitetai. Europos mokslinių tyrimų organizacijos taip pat yra lyderių pagal paraiškų skaičių sąraše: aukščiausias pozicijas užima – Vokietijos Fraunhoferio institutas (159-oji vieta) bei Prancūzijos alternatyviosios energetikos ir atominės energijos komisija (185-oji vieta).

„...DI sprendimų patentavimas Lietuvoje“

Šiuo metu Lietuvoje neidentifikuojama patentuotų išradimų, kuriais būtų siekiama apsaugoti giliojo mokymosi, neuroninių tinklų ar panašias dirbtinio intelekto sritis. Tačiau yra patentuota išradimų, kurių įgyvendinime gali būti panaudojami ir DI sprendimai. Pavyzdžiui, patentuota aviacijos detalių atpažinimo struktūros neturinčiame tekste sistema ir būdas (patento Nr. 6273), sistema ir būdas buhalteriniams duomenims tvarkyti (patento Nr. 6487), būdas automatizuoti įmokų ir/arba prievolių kontrolę (patento Nr. 6539). Analizuojant anksčiau galiojusius patentus, taip pat buvo patentuotas trimačių objektų spausdinimo įtaisas (patento Nr. 6298), ekonominio patikimumo nustatymo sistema ir būdas (Nr. 5981).

Atkreiptinas dėmesys, kad įgyvendinant inovacijų reformą, Lietuvos Ekonomikos ir inovacijų ministerija ir ekspertų grupė parengė Lietuvos dirbtinio intelekto strategiją, kuria siekiama padidinti Lietuvos konkurencingumą Europos Sąjungos šalių tarpe bei sėkmingai įsijungti į pasaulinę DI ekosistemą.