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史上首次AI发明家申请专利遭拒:不属于人类

发布时间:2020-01-07编辑:admin

      在过去十年中,人工智能成为科技行业最大热点,包括语音识别、图像识别等技术得到了更加广泛的应用,人工智能技术的能力也越来越强大。

      据外媒最新消息,最近,全世界第一宗人工智能“发明者”向英国和欧洲专利局申请专利,但是遭到了拒绝,这一事件也引发了有关在科技创新中人工智能或者机器人可以扮演怎样角色的热烈讨论。Rsf中文科技资讯

      据国外媒体报道, 去年7月,一个由多位法律专家组成的国际小组向世界各地的政府专利行政部门提出挑战,要求他们承认人工智能系统发明的设计专利,这些法律专家认为目前的专利申请制度已经过时,不能保护人工智能或机器的创造性发明。Rsf中文科技资讯

      由Surry大学教授瑞安阿伯特领导的九人小组在向美国、英国和欧洲专利局提交了人工智能机器人设计的专利,随后引发了全球媒体关注,此后,他们在德国、以色列和中国等国家地区提出了更多人工智能发明者的专利申请。Rsf中文科技资讯

      在上述申请的专利中,设计专利的发明人是一个人工智能系统,名为“达布斯”(Dabus),他们希望达布斯的创造发明能够获得专利局的认可,并授予正式的专利。Rsf中文科技资讯

      达布斯由美国密苏里州人工智能专家斯蒂芬泰勒博士创建,达布斯是一个基于人工智能技术的设计系统,之前泰勒博士向达布斯输入了海量的设计相关信息,包括各种设计、颜色、表情、实用规则等方面的抽象概念,逐步将达布斯培养成为一个人工智能设计高手。Rsf中文科技资讯

      达布斯目前已经完成了两个主要设计项目,第一个是饮料容器,它能够改变形状,使使用假肢的残障人士或机器人手臂手更容易抓握。Rsf中文科技资讯

      第二个设计是一款闪烁的灯,设计被命名为“神经火焰”,顾名思义,这款灯能够它模拟人类大脑活动,在紧急情况下可以吸引人们更多的注意力。Rsf中文科技资讯

      但是让泰勒博士失望的是,专利机构对于人工智能发明的专利技术目前持一种冷淡的态度。在对专利申请的书面回复中,英国知识产权局表示,该机构不会承认人工智能系统达布斯是合格发明家,因为该机器“不是人”,因此不接受专利申请。Rsf中文科技资讯

      英国知识产权局补充道:“人工智能机器创造的发明在未来可能会变得更加普遍,专利制度应该如何或者是否应该应对这些发明,这是一个合情合理的问题,但是目前的专利制度并不适合这种发明,专利部门也没有预料到这样的事情会发生。”Rsf中文科技资讯

      英国知识产权局表示,但是时代变了,技术也在进步。对这一点进行更广泛的辩论是正确的,对法律的任何修改都应在这一辩论的背景下加以考虑,但是不能把一些发明强加给现有的专利体系。Rsf中文科技资讯

      欧洲专利局也拒绝了达布斯的专利申请,称其不符合欧洲专利局的要求,即提交专利申请中指定的发明人必须是人类,而不是机器。Rsf中文科技资讯

      人工智能、机器学习等已经是一个历史悠久的科技领域,但是在过去几年中,人工智能获得了飞速发展,人工智能的产品和技术正在以前所未有的速度进入人类的工作、学习和生活当中。Rsf中文科技资讯

      人工智能不再是一个深奥的科学研究概念,如今自动驾驶技术、语音识别和应答、自动化机器翻译、实时同传翻译、人脸识别、刷脸支付均属于人工智能的应用分支。另外基于机器学习技术的人工智能电脑已经在包括围棋在内的许多竞赛中战胜了人类,凸显了人工智能技术之强大。Rsf中文科技资讯

      但是人工智能也已经带来了一系列科技、社会和伦理问题,上述的机器申请专利仅仅是其中之一,比如马斯克等科技大腕过去对于人工智能机器人未来可能给人类带来的危害进行了辩论,有不少人甚至认为人工智能机器人未来可能造成毁灭性影响。另外,人脸识别技术的泛滥被认为侵犯了人们的隐私权,微软公司等机构呼吁全世界对于人脸识别进行严格的监管。Rsf中文科技资讯

      另外,自动驾驶汽车近些年快速成熟,特斯拉公司电动车已经启用了部分先进的自动驾驶技术,谷歌兄弟公司Waymo的无人出租车服务已经运营了一年时间,但是自动驾驶汽车的人工智能驾驶系统同样引发了一些伦理问题,比如在发生无法避免的重大车祸的情况下,自动驾驶系统如何做出紧急躲避的决定,即首先保护哪一类用路人。(腾讯科技审校/承曦)Rsf中文科技资讯

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      11月11日讯,工信部印发《携号转网服务管理规定》,规定自2019年12月1日起施行。规定要求电信业务经营者在提供携号转网服务过程中,不得为携号转网用户设置专项资费方案和营销方案,不得采取拦截、限制等技术手段影响携号转网用户的通信服务质量等。

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      总得来说,人工智能有两个重要的支柱,一个是海量的数据、大大的数据;另一个则是高精度算法,显然,算法需要一小撮的天才来编辑和优化,而海量的大数据,除了机器本身的收集能力之外,还需要大量的人工操作,给相关的数据贴上固定的标签。