人工智能欧专局的新规定

近日，几个客户的案子挖掘布局讨论中都涉及到了一个绕不开的技术点：人工智能。

虽然去年和前年也有一点接触，也做个一点这方面的检索分析，但由于应用层的改变，特别是应用层的一些知识不够，人工智能本身的知识也不够，对此类案子的挖掘与布局往往感觉到了自己的无知，再次发出“书到用时方恨少”的感慨。

当谈多了，神经网络、决策树GBDT等等内容之后，不由得对此类案子的写法产生了一点自我怀疑。于是，努力去看更多同行的写法，去研究去学习，还有了一点体会和感想。

而这两天无意中发现，11月的时候，欧专局更新了审查指南，专门列出来人工智能的一小节，如下图。

开篇第一句就定义了人工智能：

人工智能和机器学习基于用于分类、聚类、回归和降维的计算模型和算法，如神经网络、遗传算法、支持向量机、k-均值、核回归和判别分析。

而下面的内容一句话以总结：还是看技术目的。根据文本内容对文本分类，到底是技术目的（technical purpose）还是一个 语言目的（ linguistic one），如果是后者可能就不是人工智能的客体保护范围。同时 支出 “在分类方法服务于技术目的的情况下，如果支持实现该技术目的，则生成训练集和训练分类器的步骤也可以有助于本发明的技术特征。”

这个跟之前国内商业方法等涉及计算机程序的规定基本是一致的。但怎么判断这额技术目的，短短的一小段话是对可专利性说的，但应该是人工智能方向上第一个官方审查指南的规定了吧。又一次复习了一下3.3数学方法，算是对欧专相关规定的一个简单回顾，但链接两个上诉案件，还没有仔细看，腾个时间看，也欢迎有同行一起交流。

具体看参看

3.3.1Artificial intelligence and machine learning

https://www.epo.org/law-practice/legal-texts/html/guidelines2018/e/g_ii_3_3_1.htm

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