“人造神经风格立体主义镜像猫”

领先的人工智能（AI）研究公司DeepMind 已经提交了一系列国际专利申请，这些申请目前已经首次发布。这些应用程序涉及现代机器学习的许多基本方面，因此对于在商业人工智能领域运营的任何人都具有潜在的重要意义。 DeepMind的背景 是伦敦的一家人工智能（AI）研究公司，被公认为处于该领域的前沿。DeepMind成立于2010年，由Google于2014年以4亿英镑收购。在2017年，DeepMind着名开发了能够击败Go的世界冠军的AI（）。，

DeepMind的专利申请到目前为止Deepmind公布的专利申请包括：

· "使用神经网络生成视频帧"，申请日期：2016年9月6日

· ，"用于选择由机器人代理执行的动作的神经网络"，申请日期：2016年10月10日

· ，"Processing text sequences using neural networks"，申请日期：2016年10月26日

· WO 2018/083532，"使用神经网络的训练动作选择"，申请日期：2016年11月3日

· ，"强化学习系统"，申请日期：2016年11月4日

· ，"使用神经网络的场景理解和生成"，申请日期：2016年11月4日

· ，"递归神经网络"，申请日期：2016年11月4日

· ，"序列转导神经网络"，申请日期：2016年11月4日

· ，"具有辅助任务的强化学习"，申请日期：2016年11月4日

· ，"使用强化学习的环境导航"，申请日期：2016年11月4日

DeepMind：揭示了第一个主要的AI专利申请

领先的人工智能（AI）研究公司DeepMind 已经提交了一系列国际专利申请，这些申请目前已经首次发布。这些应用程序涉及现代机器学习的许多基本方面，因此对于在商业人工智能领域运营的任何人都具有潜在的重要意义。 DeepMind的背景 是伦敦的一家人工智能（AI）研究公司，被公认为处于该领域的前沿。DeepMind成立于2010年，由Google于2014年以4亿英镑收购。在2017年，DeepMind着名开发了能够击败Go的世界冠军的AI（）。，

DeepMind的专利申请到目前为止Deepmind公布的专利申请包括：

· "使用神经网络生成视频帧"，申请日期：2016年9月6日

· ，"用于选择由机器人代理执行的动作的神经网络"，申请日期：2016年10月10日

· ，"Processing text sequences using neural networks"，申请日期：2016年10月26日

· WO 2018/083532，"使用神经网络的训练动作选择"，申请日期：2016年11月3日

· ，"强化学习系统"，申请日期：2016年11月4日

· ，"使用神经网络的场景理解和生成"，申请日期：2016年11月4日

· ，"递归神经网络"，申请日期：2016年11月4日

· ，"序列转导神经网络"，申请日期：2016年11月4日

· ，"具有辅助任务的强化学习"，申请日期：2016年11月4日

· ，"使用强化学习的环境导航"，申请日期：2016年11月4日

这些申请代表2016年9月至2016年12月期间每周申请近1份申请。专利申请自优先权日起18个月内发布，因此任何在2016年12月之后提交的申请都不会公布。

对应用程序的快速浏览显示，索赔通常符合标题的承诺范围，虽然没有针对基本算法，但要求解决一般问题的ML平台，而不限于特定的应用程序。例如，WO 2018/048945的权利要求1涉及卷积网络（具有重要意义的大多数现代神经网络是卷积网络）在处理任何序列（即任何时间数据，如音频和文本）中的应用。WO 2018/081089的权利要求将其用于翻译目的的文本序列。虽然还有其他方法可以使用替代AI方法获得类似结果，但该应用程序涵盖了基本的一类方法。

当然，DeepMind并不是第一家在AI领域提交申请的公司。正如已经广泛报道的那样，人工智能是一个庞大且迅速扩大的专利申请领域（关于更多专利申请，请参阅IPKat 和帖子）。然而，DeepMind的应用中，考虑到它们的位置作为一个显著（如果没有的），导致AI研究公司，并为权利要求的广度。这些不是揭示清晰的商业产品或目标的应用程序，而是针对涵盖大量AI技术的应用程序。

应用程序与专利

与反专利博客的流行观点相反，专利申请不等同于授予的，可执行的专利。DeepMind应用程序仍然处于起诉的初期阶段，并且将在DeepMind寻求授权的每个辖区审查其可专利性。正如在一个相对较新的领域所预期的那样，国际检索报告（ISR）（针对许多申请发表）并未引用现有技术的大量文献。事实上，引用新颖性和创造性的许多文件似乎都是DeepMind自己的文件。但是，DeepMind必须通过论证或限制索赔来克服基于这些文件的考官反对意见。此外，尽管可能的话，专利机器学习系统并不总是在许多司法管辖区（特别是在欧洲和美国）的直接问题。

DeepMind的研究人员在学术期刊上广泛发表，该公司的目标是支持和加速更广泛的人工智能社区的研究。DeepMind创始人哈萨布斯博士认为，人工智能有可能"成为科学家部署，改善我们日常生活的一种元解决方案，并使我们能够更加快速有效地工作。如果我们能够广泛而公平地部署这些工具，人人都可以参与并从中受益的环境，我们有机会丰富和推动整个人类"（" ）。在公关层面，DeepMind因此高度强调他们的合作态度和开放态度。考虑到AI学术界对开源以外的任何其他方面的敌意，这种方法是可以理解的，并且DeepMind一直需要吸引的不仅仅是该领域最优秀的研究人员。

看到DeepMind的专利申请的消息将如何在AI社区和广大公众中出现将会很有趣; 更多以商业为中心的公司比DeepMind在这方面遇到困难。Google当然是众所周知的多产专利申请人，包括人工智能领域。相比之下，DeepMind 的存在理由就是为了研究界和整个人类的利益而提出的AI研究的发展。获得适当的知识产权保护当然可以促进实现这一目标。但是，如何DeepMind的新发现的专利申请正好与使命声明说："AI最终应属于世界"（引源）？也许是哈萨比斯博士下一次访谈的一个话题。

这些申请代表2016年9月至2016年12月期间每周申请近1份申请。专利申请自优先权日起18个月内发布，因此任何在2016年12月之后提交的申请都不会公布。

对应用程序的快速浏览显示，索赔通常符合标题的承诺范围，虽然没有针对基本算法，但要求解决一般问题的ML平台，而不限于特定的应用程序。例如，WO 2018/048945的权利要求1涉及卷积网络（具有重要意义的大多数现代神经网络是卷积网络）在处理任何序列（即任何时间数据，如音频和文本）中的应用。WO 2018/081089的权利要求将其用于翻译目的的文本序列。虽然还有其他方法可以使用替代AI方法获得类似结果，但该应用程序涵盖了基本的一类方法。

当然，DeepMind并不是第一家在AI领域提交申请的公司。正如已经广泛报道的那样，人工智能是一个庞大且迅速扩大的专利申请领域（关于更多专利申请，请参阅IPKat 和帖子）。然而，DeepMind的应用中，考虑到它们的位置作为一个显著（如果没有的），导致AI研究公司，并为权利要求的广度。这些不是揭示清晰的商业产品或目标的应用程序，而是针对涵盖大量AI技术的应用程序。

应用程序与专利

与反专利博客的流行观点相反，专利申请不等同于授予的，可执行的专利。DeepMind应用程序仍然处于起诉的初期阶段，并且将在DeepMind寻求授权的每个辖区审查其可专利性。正如在一个相对较新的领域所预期的那样，国际检索报告（ISR）（针对许多申请发表）并未引用现有技术的大量文献。事实上，引用新颖性和创造性的许多文件似乎都是DeepMind自己的文件。但是，DeepMind必须通过论证或限制索赔来克服基于这些文件的考官反对意见。此外，尽管可能的话，专利机器学习系统并不总是在许多司法管辖区（特别是在欧洲和美国）的直接问题。

DeepMind的研究人员在学术期刊上广泛发表，该公司的目标是支持和加速更广泛的人工智能社区的研究。DeepMind创始人哈萨布斯博士认为，人工智能有可能"成为科学家部署，改善我们日常生活的一种元解决方案，并使我们能够更加快速有效地工作。如果我们能够广泛而公平地部署这些工具，人人都可以参与并从中受益的环境，我们有机会丰富和推动整个人类"（" ）。在公关层面，DeepMind因此高度强调他们的合作态度和开放态度。考虑到AI学术界对开源以外的任何其他方面的敌意，这种方法是可以理解的，并且DeepMind一直需要吸引的不仅仅是该领域最优秀的研究人员。

看到DeepMind的专利申请的消息将如何在AI社区和广大公众中出现将会很有趣; 更多以商业为中心的公司比DeepMind在这方面遇到困难。Google当然是众所周知的多产专利申请人，包括人工智能领域。相比之下，DeepMind 的存在理由就是为了研究界和整个人类的利益而提出的AI研究的发展。获得适当的知识产权保护当然可以促进实现这一目标。但是，如何DeepMind的新发现的专利申请正好与使命声明说："AI最终应属于世界"（引源）？也许是哈萨比斯博士下一次访谈的一个话题。