歐洲專利局：人工智慧與機器學習專利審查指南已生效
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關於人工智慧與機器學習技術可專利性議題，歐洲專利局（EPO）於2018年11月1日，確立
審查指南並生效。EPO首次為快速發展的人工智慧與機器學習技術制定出了審查細則。
根據這份審查指南，人工智慧和機器學習是根據計算模型和演算法來進行分類、聚類、回
歸和降維等進行操作，例如神經網絡，遺傳算法，支持向量機，k均值，核回歸和判別分
析。這些計算模型和算法本身俱有抽象的數學性質，而不管它們是否可以基於訓練數據“
訓練”。因此，G-II，3.3中提供的指導通常也適用於這種計算模型和算法。
也就是說，如果專利申請人所申請的人工智慧和機器學習技術發明不具備其他技術特徵，
那麼此類專利客體就可能無法滿足EPO的相關規定（即發明應具有相關技術特徵）。
人工智能和機器學習在各種技術領域中得到應用。例如，在心臟監測設備中使用神經網絡
以識別不規則的心跳是一種技術貢獻。基於低級特徵（例如，圖像的邊緣或像素屬性）的
數字圖像，視頻，音頻或語音信號的分類是分類算法的進一步典型技術應用。然而，僅僅
就其文本內容的分類文本文檔，不認為是本身技術的目的，但一個語言一個（358年至
1309年）。分類抽象的數據記錄，甚至“電信網數據記錄”沒有技術使用所取得的分類結
果的任何跡象，也沒有本身技術的目的，即使分類算法可以被認為具有寶貴的數學特性，
如robustness（T 1784/06）。
在分類方法用於技術目的的情況下，如果它們支持實現該技術目的，則生成訓練集和訓練
分類器的步驟也可以有助於本發明的技術特徵。