A mesterséges intelligencia szabadalmazási trendjei

Hasonló dokumentumok
Szellemitulajdon-védelem a K+F eredmények hasznosításában. ITD szeminárium Budapest, 2009 június 17

Milyen szabadalmat? Ip4inno képzési program 2008, ip4inno konzorcium, Magyar Szabadalmi Hivatal

Szokatlan megoldások az iparjogvédelemben

A szabadalmi rendszer újdonságai és szerepe az innovációban AZ ÖTLETTŐL AZ ÜZLETI SIKERIG

PATENT PROSECUTION HIGHWAY

MI AZ EGYSÉG? TÖRVÉNY ÁLTAL MEGKÖVETELT KAPCSOLAT TÖRVÉNYI KÖVETELMÉNY ORSZÁGONKÉNT ELTÉRHET

A TETTEK MEZEJE LÉPÉSEK A STRATÉGIAI CÉLOK MEGVALÓSULÁSA IRÁNYÁBAN

Szabadalmaztatás külföldön

Lehet-e új egy technika állásához tartozó alkalmazás?

A hazai szabadalmi rendszer sajátosságai, újdonságai

Szabadalmi bejelentési kérelem

A kezelési eljárásokon és az őssejtek alkalmazásán alapuló találmányok szabadalmazhatóságával kapcsolatos legújabb európai döntések érdekességei

avagy az ipari alkalmazhatóság kérdése biotechnológiai tárgyú szabadalmi bejelentéseknél Dr. Győrffy Béla, Egis Nyrt., Budapest

1995. évi XXXIII. törvény a találmányok szabadalmi oltalmáról

ip4inno képzési program 2008, ip4inno konzorcium, Magyar Szabadalmi Hivatal

összefoglalás Hasznosítás? + Értékesítés Megadás/fenntart Publikáció Publikáció

Budapest, MSZÜK, február 3.

értelmezése megsemmisítési eljárásokban

147/2007. (VI. 26.) Korm. rendelet. egyes iparjogvédelmi beadványok elektronikus úton való benyújtására vonatkozó részletes szabályokról

Hátrányból előny? A felhalmozott globális szabadalmi munkateher menedzselhetősége

MAGYAR SZABADALMI ÜGYVIVŐI KAMARA DR. TÖRÖK FERENC szabadalmi ügyvivő

Szellemitulajdon-alapú innovációmenedzsment az élelmiszeriparban. Kürtössy Jenő

A Visegrádi Szabadalmi Intézet létrehozatala és célkitűzései Farkas Szabolcs

A hazai K+F+I pályázatok iparjogvédelmi vonatkozásai

AZ SZTNH JAVASLATAI ÉS HELYE A HAZAI INNOVÁCIÓPOLITIKÁBAN

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Földrajzi árujelző. Néhány közismert földrajzi jelzés a mezőgazdasági termékek világából

A szellemi tulajdon védelme, a K+F minősítés előnyei, a szabadalmaztatásra ösztönzés rendszere

MIRE JÓ A SZELLEMITULAJDON- VÉDELEM?

Elektronikus Almanach

Érvényesíteni csak pontosan, szépen. az európai szabadalmak fordításával kapcsolatos problémák

Használati mintaoltalmi megsemmisítési eljárások tanulságai avagy SuperMmm..inta

MIRE JÓ A SZELLEMI- TULAJDON-VÉDELEM. SEED családi délelőtt November 5.

Őrizzük vagy őriztessük szellemi tulajdonunkat? K+F, innováció, szellemi tulajdonvédelem június 6. Dr. Czél György szabadalmi ügyvivőjelölt

(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA

A szabadalom mint az ötlet tulajdonosítható formája

Szoftver, szabadalom, Európa

Modul 3A: 1. rész Bevezetés a szabadalmi információ fogalmába

147/2007. (VI. 26.) Korm. rendelet. egyes iparjogvédelmi beadványok elektronikus úton való benyújtására vonatkozó részletes szabályokról

PUBLIKÁCIÓ VAGY SZABADALOM?

ÜZLETI JOG I. 2013/ előad. A magyar szabadalmi jog Iparjogvédelem I.

Dr. Palágyi Tivadar Egy érdekes döntés a számítógéppel megvalósított találmányok szabadalmazhatóságával kapcsolatban

Az akadémiai szellemi tulajdon védelme a szellemi tulajdon hatékonyabb hasznosításának támogatása dr. Németh Gábor SZTNH

tárgyú találmányok szabadalmaztatásában

Az ekvivalencia gyakorlati kérdései és hazai megítélése újabb jogesetekben. Dr. Kereszty Marcell Gödölle, Kékes, Mészáros & Szabó

Szolgáltatásfejlesztés a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatalában

I. A SZABADALMI JOG II.

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

No patents on life!? újratöltve, avagy paradicsomos brokkoli

Iparjog GINOP

AZ SZTNH EREDMÉNYEI ÉS JÖVŐBELI FELADATAI

19/2005. (IV. 12.) GKM rendelet. a Magyar Szabadalmi Hivatal előtti iparjogvédelmi eljárások igazgatási szolgáltatási díjairól

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

Általános tudnivalók az európai szabadalmi bejelentésről

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

AZ IPARJOGVÉDELEM JOGI ALAPJAI

Hajléktalanság keletkezése, megszűnése és alakváltozásai I.

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Adatszolgáltatás IV. negyedévben elszámolt külföldi kiküldetésről

I. Egyéb oltalmi formák 1. Használati minta 2. Mikroelektronikai félvezető termékek topográfiája 3. Formatervezési minta 4. Védjegy 5.

Esettanulmányok a szellemitulajdon-védelem és - menedzsment köréből. szerk.: MOLNÁR ISTVÁN

(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

A hivatal évi tevékenységének mérlege. Dr. Bendzsel Miklós elnök Sajtótájékoztató, január 27.

A találmányok legrégibb hagyományokkal rendelkező jogi oltalmi formája a szabadalom.

(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA


A Kutatás-fejlesztési Minősítési Eljárás Módszertani Útmutatója

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Modul 3B: 1. rész Az ingyenes, világméretű adatbázisának használata

A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői

IPARJOGVÉDELMI STATISZTIKAI ADATOK

KÉRDÉS FELELET SZABADALOM

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

találmány és első bejelentés az avagy: hogyan igényeljük a serpenyő elsőbbségét műanyag

Magyar joganyagok - 19/2005. (IV. 12.) GKM rendelet - a Magyar Szabadalmi Hivatal 2. oldal (6) Nukleotid- vagy aminosav-szekvenciák feltárását tartalm

Oktatási rendszerünk és a jövő munkavállalói. Bartha Zoltán S. Gubik Andrea A XXI. század kihívásai november 17.

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21.

AZ EURÓPAI UNIÓ TANÁCSA. Brüsszel, május 24. (OR. en) 9713/04 Intézményközi dokumentum: 2002/0047 (COD) PI 46 CODEC 752

Az Európai Unió Hivatalos Lapja. 13/11. kötet

Mi indokolja a kétféle alaki rendelet közötti eltérést? A használati mintaoltalmi bejelentésbe foglalható találmányok szűkebb köre.

Innovációs és szellemitulajdonvédelmi

(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA. (51) Int. Cl.: A01C 7/04 ( )

Tanulás tanuló gépek tanuló algoritmusok mesterséges neurális hálózatok

GENERIKUS PROGRAMOZÁS Osztálysablonok, Általános felépítésű függvények, Függvénynevek túlterhelése és. Függvénysablonok

EURÓPAI PARLAMENT. Jogi Bizottság PE v Michel Rocard A számítógéppel megvalósított találmányok szabadalmazhatósága

2008. évi szakmai tevékenységének mérlege

19/2005. (IV. 12.) GKM rendelet a Magyar Szabadalmi Hivatal előtti iparjogvédelmi eljárások igazgatási szolgáltatási díjairól

Egészségügyi humán erőforrás (HRH) terminológia és adatok Egy közös nyelv és értelmezés esélyei és veszélyei

A szellemi tulajdon könyvvizsgálata

Szabadalom. a szabadalom tulajdonosa számára a versenytársakhoz képest előnyösebb pozíciót biztosít.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

AZ EPIC ÉS A PATINNOVA KONFERENCIÁRÓL

Két út van előttem, melyiken induljak? A külföldi szabadalmaztatás költségeiről

MŰVELTSÉGTERÜLET OKTATÁSA TANTÁRGYI BONTÁS NÉLKÜL AZ ILLYÉS GYULA ÁLTALÁNOS ISKOLA 5. A OSZTÁLYÁBAN

Takács Árpád K+F irányok

Nemzetközi számvitel. 12. Előadás. IAS 8 Számviteli politika, a számviteli becslések változásai és hibák. Dr. Pál Tibor

Bajnokok reggelije, avagy a szabadalmaztatás fölöttébb szükséges voltáról

AZ IGÉNYPONTOK SZEREPE A SZABADALMI JOGBAN IV. RÉSZ A SZABADALMI OLTALOM TERJEDELME, BITORLÁSA ÉS AZ EKVIVALENCIA ELVE

Átírás:

A mesterséges intelligencia szabadalmazási trendjei FARKAS SZABOLCS 2019. 05.09 MIE Iparjogvédelmi konferencia

M.I.T hoz a jövő? A szuperintelligencia (...) valószínűleg a legfontosabb és legnagyobb kihívás, amellyel az emberiség valaha szembenézett. És - akár sikerrel járunk, akár elbukunk - valószínűleg a legutolsó kihívás is, amellyel valaha is számolnunk kell. Nick Bostrom, svéd filozófus Az ember létezése történelmi véletlen csupán, és nem jelent optimális megoldást semmilyen jól definiált fizikai problémára. Ebből pedig az következhet, hogy egy precízen definiált cél felé törekvő MI javíthatja célelérési képességét a megsemmisítésünkkel. Max Temark, svéd-amerikai fizikus Mulatságos, amikor egy intelligenciát nála alacsonyabb rendű intelligenciák próbálnak meg felügyelni. Brandon Hackett, sci-fi író Bármilyen alacsony is a fejlett mesterséges intelligencia létrejöttének esélye, legalábbis a közeljövőben, ha mégis megtörténik, annak olyan drasztikus következményei lesznek, hogy emiatt muszáj ezt az eshetőséget komolyan venni., Martin Ford, amerikai jövőkutató 1

M.I.T gondoltak róla a múltban? Sem meglepni, sem sokkolni senkit nem célom de a legegyszerűbben összefoglalva azt mondhatom, hogy a világban léteznek ma már gondolkodó, tanuló és kreatív gépek. E képességük rohamosan fog fejlődni, és a közeljövőben az általuk feldolgozott problémák köre összemérhető lesz azokkal a problémákkal, amelyekkel az emberi elme eddig megküzdött. Herbert Simon, 1957, Nobel díjas amerikai polihisztor A gépi fordítási projekt 1957-ben az orosz nyelvű cikkek gyors lefordíthatósága érdekében: The spirit is willing but the flesh is weak A szellem készséges, de a test gyenge The vodka is good but the meat is rotten A vodka jó, de a hús romlott 2

A jövő már a múlt Régi paradigma Szoftver tervezés - Emberek írták a kódokat - Korlátozottan képesek a működés pontos leírására Új paradigma MI/gépi tanulás - Az algoritmus a rendelkezésre álló adatokon keresztül tanulja meg, hogy hogyan kell elvégezni egy feladatot - Az adatok mennyisége és az algoritmusok jelentik a korlátot - Az algoritmusoknak adatokra van szükségük - Képesek legyenek kezelni a komplex problémákat 3

M.I. kihívások Sophia a robot beszél az EN főtitkárhelyetteséhez 2017-ben UN Photo/Manual Elias 4

M.I. definíció A mesterséges intelligencia (AI) magában foglalja azokat az eljárásokat, rendszereket és eszközöket, amelyek az emberek által intelligensnek tartott viselkedéseket mutatnak, mint például a tanulás, az érvelés, a következtetések és a döntések meghozatala. Olyan algoritmusok, amik példaadatok alapján szabályszerűségeket ismernek fel, majd ezek alapján más, a példaadatokkal megegyező struktúrájú és szemantikájú adatokról hoznak döntéseket. Szabadalomjogi megközelítésben az M.I. alkalmazási formáira vonatkozó megoldások a számítógéppel megvalósított találmányok körében vizsgálandók 5

Szabadalmazhatósági feltételek Art. 52(1) EPC, Szt. 1. Találmányok a technika bármely területén Új Feltalálói tevékenységen alapul Art. 52(2) and (3) EPC, Szt. 1. (2) és (3) A matematikai módszerek, a szellemi tevékenységre, stb. vonatkozó terv, szabály vagy eljárás nem minősül találmánynak Amennyiben rájuk kizárólag e minőségükben igénylik a szabadalmat (as such) A Mesterséges intelligencia szabadalmazhatósága Art. 54 and 56 EPC, Szt. 2. és 4. A technikai jelleghez hozzájáruló valamennyi műszaki jellemzőt figyelembe kell venni Az újdonság és feltalálói tevékenység vizsgálatánál 6

Kivételek a találmánynak nem minősülő kizárások alól Az MI és Gépi tanulás, csakúgy, mint a számítógéppel megvalósítható találmányok akkor tekinthetők szabadalmazható találmánynak, ha azok Nem pusztán elvont és elméleti koncepciók Számítógéppel, számítógép-hálózattal vagy más programozható berendezéssel kerül megvalósításra a műszaki hatás Műszaki jellegűek EPO Guidelines for Examination, Part G II 3.3.1. Módszertani Útmutató III. 2.3.2. 7

ESZH Two hurdle approach 1. Akadály Art. 52(2) és (3) EPC, Az oltalmazni kívánt tárgynak műszaki jellegűnek kell lennie Bár az igénypontok tartalmazhatnak műszaki és nem műszaki jellemzőket 2. Akadály Art. 54 and 56 EPC A technikai jelleghez hozzájáruló valamennyi műszaki jellemzőt figyelembe kell venni Az újdonság és feltalálói tevékenység vizsgálatánál A matematikai eljárás (vagy annak lépései) hozzájárulnak-e a találmány műszaki jellegéhez A műszaki és nem műszaki jellemzőket tartalmazó igénypontoknak ki kell állnia a Problem and Solution módszert a feltaláló tevékenység kapcsán A Mesterséges intelligencia szabadalmazhatósága 8

A leírás vajon M.I.? Egyértelműség - A leírás és az igénypont szerkesztése során oda kell figyelni az alkalmazottkifejezésekre - A divatos kifejezések mögött sokszor nincs műszaki tartalom (tartó vektorgép (SVM), következtető rendszer, neurális hálózat) - A specifikus terminológia közös értelmezése nem minden esetben feltételezhető Kellő feltárás - A szabadalmi bejelentésben olyan módon és részletességgel kell feltárni a találmányt, hogy azt szakember a leírás és a rajz alapján meg tudja valósítani 9

USPTO gyakorlatának változása MI kapcsán Federal Circuit: Electric Power Group, LLC v. Alstom S.A., 830 F.3d 1350 (Fed. Cir. 2016). Az információk emberek elméjében, vagy matematikai algoritmusok lépései által végzett elemzését, jobb híján, lényegében szellemi folyamatokként kezelték, amelyek az elvont ötlet kategóriájába esnek. Az M.I. nem szimpla algoritmusok sorozata, hanem egy pontosan megtervezett keretrendszer (bemeneti változók, hiperparaméterek, optimalizáló változók, tanuló adathalmazok, validáló adathalmazok, stb. összessége) A döntés bírálói szerint az M.I. nem pusztán előre meghatározott számítógépi algoritmus, hanem ennél jóval több, így túlmutat a szellemi folyamatokon és az elvont ötleteken Policy-szempontból végzetes következménye lehet a döntésnek. 10

USPTO gyakorlatának változása MI kapcsán Source: IPWatchDog.com Supreme Court: Alice Corp. v. CLS Bank Int l, 134 S.Ct 2347 (2014), a puszta tény, hogy egy elvont ötletet számítógépre visznek, nem teszi az ötletet szabadalmazhatóvá. Federal Circuit: Electric Power Group, LLC v. Alstom S.A., 830 F.3d 1350 (Fed. Cir. 2016). Információk puszta létrehozásának, összegyűjtésének és vizsgálatának eredménye nem teszi az ötletet szabadalmazhatóvá Kétlépéses vizsgálat: (1) az igénypont elvont ötletre vonatkozik-e?, (2) Az igénypont olyan elemre vonatkozik-e, amely jelentősen eltér az elvont ötlettől? 11

12

Az MI kapcsolatos szabadalmi bejelentések számának alakulása Source: WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence. 13

400 Az MI kapcsolatos európai szabadalmi bejelentések számának alakulása 300 200 100 0 1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014 Source: EPO. The number of European patent applications in core AI technologies corresponds to EP/WO families in the CPC classes G06N7, G06N5, G06N99 and G06N3. The number of European patent applications related to AI is derived from a full text search for related machine learning terminology in a corpus of EP/WO families. The results are presented by oldest priority date. 14

Az MI kapcsolatos szabadalmi bejelentések számának alakulása Source: WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence. 15

Mesterséges Intelligencia szabadalmak és bejelentések Magyarországon - G06N osztályjelzet (6 találat) kifejezetten az MI-nek fenntartva - Ebből 3 db hatályosítás, 2 db magyar bejelentés, 1 db nemzetközi PCT nemzeti szakasz - A 3 db hazai elbírálású ügyben 1 db megszűnt, 1 db elutasításra került, 1 db még folyamatban. - Messzemenő következtetések nem vonhatók le az adatokból 16

M.I.stat - Közel 340000 MI-kapcsolatos találmány - Ennek harmada gépi tanuláshoz kapcsolódik - A leggyorsabban növekvő területek a mélytanulás (Deep Learning) és a neurális hálózatok - Az alkalmazási területeket tekintve a képfelismerésre vonatkozó MI szabadalmi bejelentések a legnépszerűbbek - Az iparági szektorok közül a telekommunikáció (15%), szállítmányozás (15%), élettudományok (12%) és számítástechnikai eszközök (11%) területeihez kapcsolódnak leginkább a szabadalmi bejelentések - A szabadalmazási aktivitás szempontjából a 30 legnagyobb bejelenő közül 26 cég, míg 4 egyetem, vagy kutatóintézet - A TOP 20 bejelentő közül 12 japán, 3 amerikai és 2 kínai - A TOP 20 közfinanszírozású szervezeti bejelentő közül 17 (!) kínai (Kínai Tudományos Akadémia az 1. helyen) - Az MI bejelentések 78%-a három szabadalmi hivatalhoz érkezik: USPTO, SIPO, és JPO - Ugyanakkor a kínai bejelentéseknek csak a 4%-a(!) esetében élnek az uniós elsőbbség kiterjesztésével 17

KÖSZÖNJÜK