Sztuczna inteligencja – czym jest, jak powstała i jak patentować rozwiązania powstałe przy jej użyciu

Sztuczna inteligencja (SI) jest złożoną i wieloaspektową dziedziną techniki, która ma na celu stworzenie systemów zdolnych do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagają umiejętności typowo przypisywanych ludziom np. rozpoznawanie kształtu. Termin ten odnosi się do szerokiego zakresu technologii, w tym algorytmów, systemów uczących się oraz robotów, które potrafią w sposób autonomiczny przetwarzać informacje, podejmować decyzje oraz rozwiązywać problemy.

Spis treści

Historia sztucznej inteligencji (AI)

Początki badań nad sztuczną inteligencją datowane na lata 50. XX wieku, kiedy to naukowcy tj. Alan Turing i John McCarthy zaczęli formułować teoretyczne podstawy tej dziedziny techniki. Turing zaproponował tzw. „test Turinga”, który miał na celu ocenę zdolności maszyny do przejawiania inteligentnego zachowania nieodróżnialnego od zachowania człowieka. W 1956 roku podczas konferencji w Dartmouth College, McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester i Claude Shannon zdefiniowali SI jako „sztuczną formę inteligencji”. Od tego czasu SI przeszła wiele faz rozwoju, w tym okresy dotyczące tzw. „zimy sztucznej inteligencji”, kiedy to zainteresowanie tą dziedziną znacznie malało, a w latach 90. XX wieku oraz na początku XXI wieku nastąpił znaczący wzrost, napędzany przez rozwój mocy obliczeniowych i dostępność dużych zbiorów danych.

Rodzaje sztucznej inteligencji

• Uczenie Maszynowe (ML): Jest to poddziedzina SI, która koncentruje się na opracowywaniu algorytmów, które pozwalałyby na automatyczne uczenie się na podstawie danych. Uczenie maszynowe dzieli się na nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniające, a jego zastosowania obejmują rozpoznawanie obrazów, analizy predykcyjne, systemy rekomendacyjne, czy rozpoznawanie mowy. Algorytmy tego rodzaju służą do przewidywania niedalekiej przyszłości (predykcji) na podstawie danych historycznych np. prognozowanie sprzedaży.
• Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP): Obszar ten dotyczy interakcji między komputerami a ludźmi w języku naturalnym. NLP obejmuje techniki, które pozwalają na zrozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego, co ma zastosowanie w takich technologiach jak asystenci głosowi (np. Siri, Alexa, ChatGPT), tłumaczenie maszynowe, czy analiza sentymentu. Te narzędzia służą do komunikacji, ich celem nie jest „mówienie prawdy”. Dlatego czasami kłamią lub wymyślają „fakty”.
• Sieci Neuronowe: to rodzaj narzędzia (systemu), w którym można zaimplementować SI lub ML, inspirowany biologicznymi neuronami. Sieci neuronowe są używane w dzisiejszych systemach SI do rozpoznawania wzorców, klasyfikacji danych oraz regresji. W szczególności, sieci głębokie (deep learning) zrewolucjonizowały podejście do przetwarzania obrazów i dźwięków. Sieci neuronowe to rodzaj algorytmu, który podczas uczenia sam siebie kształtuje (zmienia).

Zastosowania sztucznej inteligencji

• Medycyna: SI wykorzystywana jest do analizy obrazów medycznych, diagnozowania chorób, a także w personalizacji leczenia na podstawie analizy dużych zbiorów danych pacjentów.
• Finanse: W branży finansowej SI jest stosowana w modelach predykcyjnych, analizach ryzyka, automatyzacji procesów oraz w systemach rekomendacyjnych dla inwestorów.
• Transport: W ostatnich latach rozwój autonomicznych pojazdów znacząco zyskał na znaczeniu, a techniki sztucznej inteligencji są kluczowe w procesach przetwarzania danych z czujników oraz systemów nawigacyjnych.
• Edukacja: SI może wspierać procesy edukacyjne poprzez dostosowane programy nauczania, analizy wyników uczniów oraz interaktywne platformy edukacyjne, które dostosowują się do potrzeb indywidualnych użytkowników.

Problemy etyczne i społeczne

Z rozwojem sztucznej inteligencji wiążą się również istotne wyzwania etyczne i społeczne. Istnieje wiele obaw dotyczących:

• Prywatności: Wraz z gromadzeniem coraz większej ilości danych osobowych, pojawia się pytanie o ochronę prywatności użytkowników i transparentność w korzystaniu z tych danych.
• Algorytmiczne Stronniczości: Modele SI mogą niezamierzenie reprodukować lub wzmacniać istniejące uprzedzenia, co prowadzi do problemów z równością i sprawiedliwością.
• Bezrobocie: Automatyzacja i wprowadzenie SI w różnych branżach mogą prowadzić do utraty miejsc pracy, co wymaga przemyślenia polityki gospodarczej oraz programów przekwalifikowania pracowników.
• Decyzje Autonomiczne: W przypadku autonomicznych systemów, takich jak pojazdy, pojawia się potrzeba odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez maszyny, zwłaszcza w kontekście sytuacji awaryjnych.

Czy Sztuczną Inteligencję można opatentować?

Patenty a Algorytmy

Wiele krajów, w tym Stany Zjednoczone i większość państw członkowskich UE, nie przyznaje patentów na same algorytmy czy idee, jeśli nie są one techniczne tzn. nie powoduję „dalszego efektu technicznego” np. włączenia jakiegoś urządzenia. Oznacza to, że chociaż sam algorytm sztucznej inteligencji nie może być opatentowany jako taki, jego konkretne zastosowanie w systemie czy urządzeniu, które przynosi praktyczne korzyści, może być przedmiotem patentu. Przykładowo, patent może obejmować sposób, w jaki algorytm jest używany do optymalizacji procesów w danym kontekście, np. w diagnostyce medycznej.

Nowość i poziom wynalazczy

Aby uzyskać patent, wynalazek musi spełniać trzy podstawowe kryteria: nowości, poziomu wynalazczego oraz przemysłowej stosowalności. W kontekście SI, oznacza to, że jeśli technologia lub metoda jest uznawana za znacząco innowacyjną w porównaniu do wcześniejszego stanu wiedzy i może być wdrożona w przemyśle, istnieje możliwość jej patentowania.

W ostatnich latach wiele firm i instytucji badawczych opatentowało różne technologie i systemy związane z sztuczną inteligencją. Oto kilka przykładów:

System rozpoznawania twarzy

Jednym z najpopularniejszych zastosowań sztucznej inteligencji jest system rozpoznawania twarzy. Technologia ta wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy i identyfikacji twarzy na podstawie obrazów lub wideo. Patenty związane z tą technologią obejmują metody wstępnej obróbki obrazów, detekcji twarzy w czasie rzeczywistym oraz algorytmy klasyfikacji, które uczą się na podstawie dużych zbiorów danych.

Systemy rozpoznawania twarzy znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, od zabezpieczeń (np. logowanie do telefonów czy systemów dostępu) po marketing i personalizację. Na przykład, w sklepach można wykorzystać te technologie do rozpoznawania klientów, co pozwala na dostosowanie ofert do ich preferencji. W kontekście publicznym technologie te są wykorzystywane w monitoringu miejskim, co budzi kontrowersje związane z prywatnością oraz etyką.

Systemy rekomendacyjne

Systemy rekomendacyjne to kolejne znaczące zastosowanie sztucznej inteligencji, które zostało opatentowane przez wiele firm, takich jak Amazon, Netflix czy Spotify. Patenty związane z tą technologią obejmują algorytmy, które analizują dane użytkowników w celu przewidywania ich przyszłych zachowań i preferencji. Technologia opiera się na technikach takich jak filtracja współpracy, analiza sentymentu czy klasteryzacja.

Przykładami zastosowań są serwisy streamingowe, które rekomendują filmy lub utwory na podstawie wcześniejszych wyborów użytkowników. Systemy rekomendacyjne zwiększają zaangażowanie klientów, a także przyczyniają się do zwiększenia sprzedaży lub liczby odsłon. Na przykład Netflix używa SWA (Systemu Wybierania Atrakcji), który wprowadza nowe treści w oparciu o ocenę i interakcje użytkowników, co skutkuje większym zainteresowaniem ich platformą.

Algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) są coraz bardziej powszechne i obecne w wielu aplikacjach, takich jak asystenci głosowi, tłumacze automatyczne oraz chatboty. Patenty dotyczące NLP często obejmują algorytmy analizy składniowej, semantycznej oraz metody uczenia maszynowego, które pomagają w rozumieniu kontekstu i intencji wypowiedzi użytkowników.

Przykładem jest technologia wykorzystywana w asystentach głosowych, takich jak Siri czy Google Assistant, które umożliwiają użytkownikom interakcję za pomocą naturalnego języka. Dzięki tym technologiom możliwe jest automatyczne analizowanie i generowanie tekstu, co ułatwia ludziom komunikowanie się z maszynami. W zastosowaniach biznesowych NLP jest wykorzystywane do analizy opinii klientów oraz automatyzacji obsługi klienta, co pozwala na szybsze rozwiązanie problemów oraz zwiększenie satysfakcji użytkowników.

Technologie analizy obrazu

Patenty związane z technologią analizy obrazu opartej na sztucznej inteligencji często koncentrują się na algorytmach rozpoznawania obiektów, detekcji anomalii oraz segmentacji obrazów. Zastosowanie tych technologii obejmuje medycynę, przemysł, a także przemysł samochodowy. Na przykład w medycynie algorytmy te są wykorzystywane do analizy obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie czy MRI, celem diagnostyki chorób.

Technologie te mogą przyczynić się do szybszego i dokładniejszego diagnozowania stanów zdrowotnych. Opatentowane algorytmy mogą na przykład wykrywać nowotwory we wczesnym stadium, co ma kluczowe znaczenie dla skuteczności leczenia. W przemyśle samochodowym technologie analizy obrazu są wykorzystywane w systemach wspomagania kierowcy, takich jak rozpoznawanie znaków drogowych oraz monitorowanie otoczenia pojazdu, co zwiększa bezpieczeństwo na drodze.

Robotyka i automatyzacja

Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w robotyce, gdzie opatentowane technologie obejmują algorytmy, które pozwalają robotom uczyć się oraz adaptować do zmieniającego się otoczenia. Systemy te wykorzystują techniki takie jak uczenie wzmacniające, które umożliwiają robotom podejmowanie decyzji na podstawie nagród i kar, co zmienia sposób, w jaki wykonują swoje zadania.

Roboty wyposażone w takie algorytmy mogą być stosowane w różnych branżach, od produkcji po usługi. Na przykład w magazynach automatyczne roboty mogą uczyć się optymalnych ścieżek do zbierania produktów oraz dostosowywać swoje działania w odpowiedzi na zmienne warunki. W przemyśle medycznym, roboty z zastosowaniem sztucznej inteligencji mogą pomagać w przeprowadzaniu operacji, co zwiększa precyzję i bezpieczeństwo zabiegów. Technologie te wciąż rozwijają się, a ich potencjał jest ogromny, co sprawia, że są one obiektem licznych badań i innowacji.

W skrócie, chociaż nie da się opatentować sztucznej inteligencji jako takiej, można patentować konkretne zastosowania, systemy i metody, które wykorzystują SI do rozwiązania określonych problemów.

Wyzwania związane z patentowaniem sztucznej inteligencji

Mimo że istnieje możliwość patentowania technologii związanej z SI, istnieje wiele wyzwań i kontrowersji związanych z tym procesem:

• Nowość a publikacje: Szybki rozwój technologii SI i dużej ilości publikacji naukowych sprawia, że wiele z pomysłów, które wydają się innowacyjne, mogą być już publicznie dostępne, co uniemożliwia uzyskanie patentu z powodu braku nowości. Prace (teoretyczne i eksperymenty nad SI trwają od 75 lat) ;
• Ocena złożoności: Wiele systemów SI opiera się na skomplikowanych i wielowarstwowych algorytmach, co może utrudnić ocenę innowacyjności a nawet samo określenie, które aspekty są faktycznie nowe i mają poziom wynalazcy;
• Etyka i odpowiedzialność: Gdy technologie SI stają się coraz bardziej autonomiczne, pytania dotyczące odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez algorytmy wzbudzają obawy etyczne. Opatentowane technologie mogą rodzić pytania o odpowiedzialność producentów i użytkowników tych technologii.

Jak należy podejść do patentowania rozwiązań ze sztuczną inteligencją – proces krok po kroku

1. Zdefiniuj wynalazek

Pierwszym krokiem w przygotowaniu patentu jest dokładne zdefiniowanie wynalazku. Należy odpowiedzieć na pytania:

• Czym jest Twoja innowacja?: Opisz, co dokładnie stanowi Twoją technologię lub metodę. Czy jest to nowy algorytm, system, proces, czy zastosowanie istniejącego rozwiązania w nowy sposób? Pokaż inne rozwiązania i wskaż różnice.
• Jakie problemy rozwiązujesz?: Wskazanie konkretnego problemu, który Twój wynalazek rozwiązuje, jest kluczowe. Musisz określić, w jaki sposób Twoje rozwiązanie jest lepsze od istniejących rozwiązań. Np. szybciej wykrywa anomalię i zużywa mniej energii.

2. Przeprowadź badania wstępne

Zanim złożysz wniosek patentowy, przeprowadź dokładne badania, aby upewnić się, że Twój wynalazek jest nowy:

Przeszukaj patenty: Sprawdź bazy danych patentów, aby zobaczyć, czy Twoje rozwiązanie już nie istnieje. Możesz skorzystać z europejskiej bazy danych EPO, amerykańskiego USPTO oraz innych międzynarodowych baz danych. Analiza literatury technicznej: Sprawdzenie badań, artykułów i publikacji naukowych w branży SI pomoże Ci określić, czy Twoja technologia jest rzeczywiście innowacyjna.

3. Dokumentacja wynalazku

Przygotowanie dokładnej dokumentacji jest kluczowe. Powinno to obejmować:

• Szczegółowy opis wynalazku: Obejmuje to opis technicznych aspektów działania systemu/badania, a także konkretne instrukcje dotyczące implementacji.
• Rysunki i diagramy: Wizualizacje mogą pomóc w zrozumieniu działania technologii, szczególnie wtedy, gdy wynalazek dotyczy złożonych algorytmów lub systemów. Diagramy przepływu, schematy blokowe czy wykresy mogą być bardzo pomocne.
• Przykłady zastosowań: Opisz różne scenariusze, w których Twój wynalazek może być zastosowany, co zwiększy jego wartość patentową.

4. Wybór odpowiedniej strategii patentowej

Musisz zdecydować, w jaki sposób chcesz zabezpieczyć swoją technologię:

• Patenty krajowe vs. międzynarodowe: Możesz złożyć wniosek o patent w kraju lub złożyć międzynarodowy wniosek, korzystając z systemu PCT (Patent Cooperation Treaty).
• Obejmowanie wszystkich aspektów: Rozważ, które aspekty Twojego wynalazku powinny być objęte patentem. Często warto zabezpieczyć nie tylko sam algorytm, ale również zastosowanie i implementację.

5. Złożenie wniosku patentowego

Kiedy wszystkie dokumenty są gotowe, nadszedł czas na złożenie wniosku:

• Wybierz krajowy lub regionalny urząd patentowy: W Polsce będzie to Urząd Patentowy RP, a na poziomie europejskim Europejski Urząd Patentowy (EPO). Wnioski o patenty międzynarodowe składane są w WIPO (World Intellectual Property Organization).
• Wypełnij formularze: Upewnij się, że wszystkie formularze są wypełnione prawidłowo, a wszystkie wymagane dokumenty są dołączone.

6. Interakcja z urzędami patentowymi

Po złożeniu wniosku będziesz mieć do czynienia z różnymi etapami oceny:

• Odpowiedzi na pytania: Urząd patentowy może zadać pytania dotyczące Twojego wniosku. Być może będą potrzebne dodatkowe informacje lub wyjaśnienia.
• Ewentualne poprawki: W niektórych przypadkach może okazać się konieczne dostarczenie zmian w dokumentacji, aby spełnić wymagania patentowe.

7. Zarządzanie patentem po uzyskaniu

Po uzyskaniu patentu ważne jest zarządzanie nim:

• Monitoruj rynek: Upewnij się, że nikt nie narusza Twojego patentu. Monitorowanie konkurencji i rynku pozwala na wczesne reakcji w przypadku naruszenia.
• Zarządzaj odnawianiem: Patenty mają określony czas trwania (zazwyczaj 20 lat). Utrzymuj patent w mocy, dokonując odpowiednich opłat za przedłużenie, w zależności od obowiązujących przepisów w danym kraju.

Podsumowanie

Przygotowanie patentu na technologie związane z sztuczną inteligencją to proces, który wymaga staranności i przemyślenia. Kluczowe jest zrozumienie innowacyjności wynalazku, przeprowadzenie szczegółowych badań oraz dokładne udokumentowanie wszelkich aspektów technologii. Pomoc ze strony rzecznika patentowego znacznie ułatwi proces i zwiększyć szansę na uzyskanie ochrony patentowej.