品源观点 | 浅谈人工智能在专利领域的进一步趋势

如今，人工智能的话题越来越热，尤其以其技术的应用在我们身边越来越多，这是人工智能的进步。但是其实很多朋友对这个略有些抽象的概念还并不熟悉，作为人工智能专业出身又投身于知识产权事业的我，希望借此机会，能够以比较浅显易懂的方式，在技术层面梳理一下人工智能的分支及应用，以及其在专利领域的发展趋势。

人工智能（Artificial Intelligence, AI），顾名思义，可以理解为一门通过人类的设计及其与计算机的交互（“人工”），使得计算机能够尽可能逼真地模仿人的思维方式与思维过程，并拥有学习、反馈、交流、决策等人脑所特有的能力（“智能”）的技术。人工智能包含着大量认知学、逻辑学、数学、语言学、心理学等学科的内容。下面我们就这个话题展开讨论，来谈一下人工智能的主流分支及应用。

一、人工智能的分支

1. 认知科学

所谓认知科学（Cognitive Science），简言之，就是致力于研究人类大脑的思考方式，并加以归纳总结，以便于后续通过计算机模拟实现的学科。其核心在于人类的思考。

比如，科学家会通过大量的试验去研究人类是如何学习数学、学习语言的。在这方面，国外所做的试验比较多。下面我会列举一个有意思的试验：该试验目的在于研究人类是否天生就具有数学的能力。为此，研究人员给10个月的婴儿带上测试仪，其能够测试婴儿针对外界变化的反应时间。他们在婴儿的面前放上一个不透明的屏风。

首先，在屏风的左侧，实验人员让一只玩具老鼠进入屏风，老鼠在屏风后移动（运动轨迹不可见），而后同样的一只老鼠在屏幕的右侧离开屏风，此时，记录下婴儿在右侧看到这只老鼠离开屏风时的反应时间。

接下来，研究人员依然让一只老鼠从左侧进入屏风，但从右侧却有两只玩具老鼠出来，他们再次记录婴儿针对此的反映时间。

结论发现，婴儿对两只老鼠从屏幕右侧出来的反映时间，远长于一只老鼠的反应时间。这说明了，当一只老鼠进入屏风而两只老鼠离开屏风时，婴儿需要更多的时间来思考：“为什么是两个，而不是一个呢？”从这种思考方式可以推断，10个月大的婴儿就有计算加法的能力了。

那么减法呢？试验继续进行，当两只老鼠从左侧进入屏风，而只有一只老鼠从右侧出来时，婴儿的反应时间再次变长，这表明了婴儿对物体数量减少的不解。因而可以说，人类天生既有数学计算的能力。

那么，是否天生即有认知的能力呢？科学家又继续进行试验，他们让一只老鼠进入屏幕左侧，而右侧却出来一只大小接近的猫，而十个月大的婴儿反应时间竟然与首次试验看到老鼠出来的反映时间相同。

这说明，10个月大的婴儿，并不具被认知具体物体的能力。但十二个月大的婴儿，就具备了这样的能力，当进入左侧的物体与从右侧出来的物体在颜色、形状等属性上变化时，他们的反映时间会变长。

这说明，十二月大的婴儿，会对物体建立一个“数据库”，其中存储有物体的各种属性，当属性变化时，会被他们察觉到。这样的试验实例还有很多很多，比如研究人类是否有专门的位置存放语言？答案是肯定的，人类脑部确实有一个区域专门负责存放语言。这就是认知科学，了解人类大脑思考的科学，它是人工智能的基础性学科。    

2. 机器学习、人工神经网络与专家系统

这三个放在一起，原因在于机器学习是“肌肉”，人工神经网络是“骨架”，而专家系统更偏向于具体应用。所谓机器学习，其核心是建立一个神经网络，它有若干的输入端（比如外界条件等参数），以及较少的输出端（比如结果），这有些类似于计算机中的黑盒测试。而其中的内部部分，是一个多层结构的神经网络。通过大量输入和预期输出，我们可以对人工神经网络进行训练（包括正向及反馈），从而使得该神经网络越来越具备“经验”。

那么我们期望的是，当输入一些对结果不知道的参数时，该人工神经网络能够基于其被反复训练的经验而给出答案。训练人工神经网络的过程就是机器学习的过程。最近的例子是围棋选手柯洁与谷歌公司的AlphaGo之间的围棋较量。AlphaGo就是典型的以人工神经网络为基础的机器学习，其可以学习人类的下法，并与“自己”进行对战以增长经验，而且永不停息，随着经验的提升，其深度搜索与广度搜索能力也随之增加，从而创造出意想不到的思路，这完全颠覆了传统上人们对下棋的理解和认知。由此可见，机器学习与人工神经网络可以给出超出人们预期知识的能力，相信这在未来会有更广阔的引用。

专家系统，是机器学习及神经网络的具体应用阶段，尤其体现在医疗、地址勘探等领域。比如，在医疗领域，可以通过输入各种病症，由医疗专家系统来基于经验判断病因，这极大的缩减了医生的诊断工作。在地址勘探领域，只要输入地址地貌、海拔及经纬等参数，成熟的勘探系统就可以判断出该地质存在汽油的可能性，从而节省了大量的人力物力。这些都属于机器学习与专家系统的应用。    

3. 语音处理

很多朋友并不清楚，其实语音处理属于人工智能的一个分支。简言之，语音处理的核心在于，在时域（横坐标时间，纵坐标频率）记录下人类的语音，而后通过快速傅里叶变换（FFT）将其变为频域，然后再次应用快速傅里叶变换，将该频域的波形就会生成倒频谱，此时可以清楚地将元音与辅音进行区分，从而提取重要特征信息以在数据库中进行比对，从而能够还原并分析出该语音的语言层面的表达。目前，语音处理应用已经非常广泛了，像大家熟知的与机器人的对话（人机互动）、汽车里的语音点歌等等。

目前语音处理已经应用在很多实际生活当中，包括车载系统，手机APP，甚至是人机对话，相信未来在医疗和机器人领域，人工智能的应用会越来越细化。

以上就是人工智能的主要分支，其实人工智能还有其他很多分支，包括计算机视觉、自然语言处理、人工智能与哲学等方面，在此不再一一叙述，下面，我们再谈谈AI在专利领域的应用情况。    

二、人工智能在专利领域的发展趋势

对于知识产权行业人士而言，人工智能技术的发展与我们已经息息相关了。首先，人工智能技术在数据收集与分析方面具备了强大能力，这能够有效提升专利检索、专利审查、侵权研究等知识产权相关领域的工作效率。

目前，品源知识产权已经开展了信息检索、专利分析、专利布局、FTO、专利诉讼等业务，对于这些业务的每个细分领域都有专门的工作组来负责。同时，专门处理人工智能领域方向的代理人也越来越多。相信人工智能的到来，会促进科技的发展，继而使公司能够更深入地为客户制定更准确的专利战略、进行专利布局，这些都有赖于对专利信息的深度了解、分析与挖掘。

具体地，比如，如上面所说那样，人工智能具备强大的计算能力、机器学习能力以及多层的神经网络，利用这些能力，可以在多个数据库中进行快速搜索，瞬间发现某一概念的类似性、频度以及近似短语，并进行智能排序，因此在收集数据、整合数据、提炼关键信息方面拥有突出优势。而在根据专利信息做出决策方面，相比于传统人工处理的方式，借助人工智能处理专利信息，能够带来令人惊叹的效率提升。

更重要的是，可以预想到，人工智能能够有助于我们给客户提供更加创新的因素。此外，人工智能也可以为代理人和审查员节省大量的时间，从而提升效率、降低成本，这些都是人工智能给我们知识产权人带来的财富。

随着未来人工智能的进步，大数据的普及以及区块链的去中心化优势，这势必会让这些业务的效率迅速提升，从而加速这些业务的推广及应用。可以看出，越来越多的公司将重点从专利商标申请转移到IP应用方面。相信在这样的大背景下，品源知识产权在这些业务方面会越来越有优势，从而给我们创造更大的发展平台。

另一方面，统计数据标明，我国的人工智能领域专利申请数量及专利授权数量均已超越美国，在专利诉讼案件、FTP等中，相信业内人士已经感受到了人工智能在知识产权领域上的力量。

因而，人工智能，这一代表着最先沿的科学技术，势必会引起更多的专利申请和实施，例如如何对创新数据内容进行知识产权保护、如何判定人工智能技术创作作品的著作权归属等。这些都是以前从未有过的挑战，相信越到后期的市场应用阶段，人工智能在知识产权方面的纠纷就会越多。作为知产人，我们应该利用好人工智能技术的发展，同时，把握住其在市场上的表现，关注其在知识产权方面的增长态势。

由于人工智能目前已经运用于金融、教育、安防、电商零售、医疗健康、个人助理等多个行业，其广泛的应用也势必会给我们带来更多的商机。除美国那些大公司外，百度、腾讯、阿里巴巴等企业则是我国人工智能企业中的领头者。因而，我们应认真关注人工智能的最新动态，关注其与知识产权之间的关联，以能够更好的为我们在IP服务领域取得更广阔的天地。