先週、サンフランシスコで開催された年次クラウドコンピューティング会議でGoogleが主催したが、Sandal Pachai CEOは、独自の人工知能プラットフォームを開くことを約束し、誓うことはできなかった。
「私たちは、オープンプラットフォームを作成し、それがすぐに表示されるように、新しいアイデアを助けるので、私たちの技術を共有している、」Pichardoイラクによると、2016年5月12日から、GoogleのオープンソースコードのSyntaxNetグーグルTensorFlowオープンソースの機械学習など誰もがAIを使用できるようにTensorFlowを作成しました。
Facebook、Amazon、およびMicrosoftは、機械学習のための独自のソフトウェアをGoogleなどのオープンソースソフトウェアとしてリリースしています。機密情報アップル社はAI研究者に最新のアイデアを投稿することを奨励しています。これは企業が大学で最も賢い教員や大学院生を募集するのを助けます。
同時に、これらはまた、AI技術とアプリケーションの所有権を主張しているAIのサポーターをオープンしようとしています。そして、AI関連の特許クレーム、特に、機械学習、近年劇的に加速されている。これまでのところ、テクノロジー企業が持っていません訴訟や法的な脅威にこれらの特許は、競合他社を妨害する。ただし、AIの特許は、その後、企業の武器、研究の進展を妨げる可能性の端を開くことができ、移動、周りの現在のAIの研究やアイデアになります。
今月発表された国家経済研究院の調査によると、米国での機械学習に関する文書の数が急速に増加していることが、この技術によって現在の人工知能ブームを引き起こしています。スタンダード大学の研究者で共同研究者でもあるマイケル・ウェッブ（Michael Webb）は次のように述べています。
この研究は2010年に145米国特許出願は、機械学習2016年に関係があることを述べ、594不完全な統計データがある - 米国特許商標庁は、これらのアプリケーションの公開開示を要求アップウェッブと彼の意志後18ヶ月です同僚は、特許出願のニューラルネットワーク（機械学習技術）は、2016年に485に2010を超える94の急激な上昇をバラ示しており、2月にレコードを収集しました。
Google自身は、2010年に米国特許商標庁（USPTO）データベースの検索による。この傾向のモデルである2016年に彼らの要約やタイトルに機械学習やニューラルネットワークで述べたGoogleドキュメントの唯一の1部は、Googleアルファベットや他の企業は、このような文書の99枚の合計を提出しています！
2009年以来、マイクロソフトはAI特許の開発に多くのリソースを投入してきましたが、これまでに200件以上の特許が第1位を占めています。
Facebookは、2010年にゼロと比較して、2016年に機械学習またはニューラルネットワークに関連する55の特許を申請した。
過去25年間、IBMは他のどの企業よりも多くの米国特許を取得しており、2017年にはこれまで以上に1,400件のAI関連特許を獲得したと主張しています。
AIに関連する特許出願件数は増加しているが、驚くべきことではない。音声および画像認識の大規模な進歩の後、2012年に急速にテクノロジー企業にとってホットな話題となったが、技術をロックする戦略人工知能戦略のオープンな議論におけるオープンな強調は、相互に反する。
国家経済研究局によると、アップルとサムスンは、スマートフォンのために少なくとも50の技術とデザインを行っている。訴訟：AppleとGoogleの間でも20件の紛争が起こっています。
スタンフォード大学の講師リチャード・エイブラムソン（リチャード・エイブラムソン）が発生する訴訟は可能性が高くなります顧問弁護士の独立研究機関SRI、彼は言った、特定の分野に提出された複数の特許であった。「あなたの場合誰もが銃を与え、あなたはほとんど賭けることができる - 火災の発生率が上昇します "。
Abramson氏は、25年前、特許訴訟は主に、特定の技術を自社製品に使用した企業間の紛争に関するものであったと述べています。今日まで、多くの企業が「トロール」として知られています。これらの企業は、使用するつもりはない特許を保有しているだけです」今、同社は特許の巨人の活動を怖がっており、特許があるので、後退するチャンスがある」と語った。
現在、大手AI会社のいずれかがその特許を取得したAIの利益を使用しようとしているという兆候はありません。グーグルとDeepMindスポークスマンは、自分の会社ではなく他の人との戦争に行くよりも、防衛上の特許を持っていると述べた。グーグルスポークスマンはまた、同社は最近、AIに関連付けられた文書のほんの一部を占めていると指摘した。Facebookの広報担当者は、リークが彼らの現在または将来の計画に自分の論文を読んではならないと述べた。マニーシェクターIBMのチーフ特許弁護士、と述べました同社の特許部門は、基礎研究への投資を反映しています。
ディープ・ブルーが開発したAlphaGoは、1980年代にDeepMindソフトウェアのAtariゲームを習得した学習アルゴリズムの拡張版、GoのゲームでHuman Championを倒しました.DepthMindはDQNに関する学者を発表して以来仕事の開始以来、他の研究者は彼らの洞察を探求し、拡大した。
Googleの特許は有効期限に近づいています。これは、ニューラルネットワークが訓練されていない新しいデータを促進するのに役立つ既存の基準に基づくテクノロジーです。Facebookアプリケーションは、メモリニューラルネットワークを設計する方法をカバーします。この方法は、短期記憶でテキストを処理するための従来の機械学習システムを強化する。
ジョージア工科大学の教授マーク・Riedlのは、現在、パロSalesforceの人工知能研究グループ作業アルトで、彼は独自のアルゴリズムおよび他の基本的な機械学習技術は彼が不安に感じさせる、と述べた。これまでのところ、特許はまだ研究者のための問題を提出していません、しかし、これらの比較的抽象的なアイデアに対する法的所有権は、機械学習を非常に刺激的にする最近のオープンな開発と一致していません。
AIのアイデアや技術に関する最近提出された特許はすべて承認されているわけではありませんが、2014年以来、米国最高裁判所は、コンピュータ単体でアイデアを実装するだけでは特許性を持たせることはできません。昨年、USPTOはAI特許の審査に特化した審査官の数を大幅に増やし、より多くの出願を審査することが期待されています。
しかし、関係なく、大きな変化が特許を取得することができAIのアイデアの種類、そう思わない。「この分野で同社が提出したアプリケーションの数が多い、経済の重要な一部である、」ペッパーハミルトンの特許弁護士ジョーHolovachukは語りました。人工知能技術適用特許 "の多種多様を持っているように見えた - これは、彼らが、ロビイストや弁護士のために支払うことができる議員や裁判所が自分の好きな方法を支持した促すための手段
特許商標庁監督アンドレ・イアン・ライブラリー（アンドレイ・イアンク）は、彼は大きなプラスに愛される、人工知能、特許、技術系企業を検討されていると述べた。4月には、彼は上院司法委員会に語った、彼は最近、裁判所と考えています特許を取得することができアルゴリズムは混沌とした。イアンクになったかどうかを疑問視判断は常に承認されているようだ、AIアルゴリズムに含まれていると思います。私たちは当社の知的財産を含む政策、そして、この技術革新を刺激するために重視していることを確認する必要があります。彼は言った。