DeepMind首次披露国际专利申请情况

作为一家顶尖的人工智能研究公司，DeepMind 近年来申请了一堆国际专利，但是具体到专利内容和申请数量就不得而知了。近日，DeepMind首次披露了一系列国际专利，这些专利涉及了现代机器学习的一些基础方面，对在人工智能领域进行商业化的任何人都有着潜在的意义。

DeepMind 背景

DeepMind，总部位于伦敦，是一家被公认为处于 AI 领域最前线的顶尖人工智能研究公司。DeepMind 成立于 2010 年，2014 年被谷歌以 4 亿英镑收购。2017 年，DeepMind 因开发出打败世界冠军的 Alpha Go 而名声大噪。

关于 DeepMind 的人工智能方法，可以具体参考 The Verge 对其创始人 Demis Hassabis 博士的专访文章「DeepMind founder Demis Hassabis on how AI will shape the future」，Demis Hassabis 博士在专访中对DeepMind 的人工智能方法做出了详细介绍，同时这篇文章也适用于外行人来了解一般意义上的人工智能和机器语言。

Hassabis 博士人气颇高，《卫报》称他为「人工智能的超级英雄」和「天才」，《金融时报》称他为「现代博学家」，《伦敦晚旗报》还送给他「伦敦超人（London's megamind）」的称号。他甚至还上过 BBC 的「荒岛唱片」节目。

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DeepMind 披露的专利申请

WO 2018/048934，「利用神经网络生成声频」，优先权日期：2016 年 9 月 6 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?CC=WO&NR=2018048934A1&KC=A1&FT=D&ND=3&date=20180315&DB=&locale=en_EP

WO 2018/048945，「利用卷积神经网络处理序列」，优先权日期：2016 年 9 月 2 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=12&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180315&CC=WO&NR=2018048945A1&KC=A1

WO 2018064591，「利用神经网络生成视频帧」，优先权日期：2016 年 9 月 6 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=11&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180405&CC=WO&NR=2018064591A1&KC=A1

WO 2018071392，「用于机器人智能体选择执行动作的神经网络」，优先权日期：2016 年 10 月 10 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=0&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180419&CC=WO&NR=2018071392A1&KC=A1

WO 2018/081089，「利用神经网络处理文本序列」，优先权日期：2016 年 10 月 26 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=9&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180503&CC=WO&NR=2018081089A1&KC=A1

WO 2018/083532，「利用神经网络训练动作选择」，优先权日期：2016 年 11 月 3 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=8&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083532A1&KC=A1

WO 2018/083667，「强化学习系统」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=7&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083667A1&KC=A1

WO 2018/083668，「利用神经网络实现场景理解和生成」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=6&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083668A1&KC=A1

WO 2018/083669，「循环神经网络」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=5&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083669A1&KC=A1

WO 2018083670，「序列转导神经网络」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=5&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083669A1&KC=A1

WO 2018083671，「辅助任务下的强化学习」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?II=3&ND=3&adjacent=true&locale=en_EP&FT=D&date=20180511&CC=WO&NR=2018083671A1&KC=A1

WO 2018/083672，「利用强化学习实现环境导航」，优先权日期：2016 年 11 月 4 日，专利链接：https://register.epo.org/application?number=EP17812054&lng=en&tab=main

以上专利的申请日期可以看出，2016 年 9 月到 12 月期间，几乎每一周就有一次专利申请。这些专利公布的申请时间均与优先权日期相隔 18 个月，所以 2016 年 12 月后的申请都没有得到公布。

快速浏览专利申请内容可以发现，这些申请一般实现了标题上承诺的广泛性，同时在不涉及基本算法的情况下，要求机器学习平台不受限于特定的应用领域，并用于解决一般问题。如 WO 2018/048945 专利的条款 1 ，涉及了卷积神经网络（现代意义上的神经网络大多指卷积神经网络）处理任意序列执行，如处理音频、文本等时态数据。

WO 2018/081089 专利要求将专利中的技术用于翻译目的的文本序列。同时也可利用其他人工智能方法实现相似的结果，这些方法的申请都包括了一类的基本方法。

DeepMind 不是第一家在人工智能领域申请专利的公司。随着人工智能得到广泛的报道，针对人工智能的专利申请也开始大幅、迅速扩张。DeepMind 作为一家顶尖的人工智能研究公司，且其申请的专利具有广泛性，所以也具有重大意义。这些申请并没有明显透露商业化产品或企图，而是意在涵盖广泛的人工智能技术。

申请与专利

与反专利博客的普遍观点相反，一项专利的申请并不相当于一个被批准的、可执行的专利。DeepMind 的专利申请还处于审查的早期阶段，这些专利也将在 DeepMind 寻求批准的每个司法管辖区内审查它们的专利性。国际检索报告（ISR）（针对若干申请进行了公布），但并未大量引用此前技术。

事实上，其引用的许多全新的、具有独创性的许多文件，都是 DeepMind 在 arXiv 上发表过的论文。但是，DeepMind 将必须通过论证或条款限制来克服审查人员基于这些文件提出的异议。此外，在很多司法管辖区（尤其是在欧洲和美国），对机器学习系统进行专利申请虽然是可能的，但这也不总是一件简单的事情。

人工神经 style 的立体主义镜面猫

「不作恶」

DeepMind 研究人员在学术期刊上广泛发表论文，而且公司的旨在更广的人工智能业界中支持和加速研究。DeepMind 创始人 Hasabiss 博士相信，人工智能有潜力「成为一种让科学家们部署的元解决方案，来改善我们的日常生活并使我们更快、更效率地工作。如果我们能够更广泛、更公平地部署这些工具，并培养一个每个人都能参与和从中获益的环境，就有机会来丰富和改善整个人类群体」（摘自《金融时报》）。

因此，DeepMind 在公关层面上着重强调他们的合作态度与开放性。DeepMind 的这个做法是可理解的，在人工智能学术界对开源充满敌意的现状下，DeepMind 仍在持续地吸引该领域内最优秀的研究人才。

躲在在罂粟花里的隐者猫

见证 DeepMind 在人工智能业界和公共领域的专利申请将如何延续，这会很有趣；在人工智能领域，相较于DeepMind 更加专注于商业化的公司遭遇到了不被公众理解的困难。当然，Google 是个专利申请大户，包括对 AI 领域的专利申请。

作为对比，DeepMind「存在的理由」已经凸显：为业界利益和整体人类群体发展人工智能研究。当然得到适当的知识产权保护，是有助于实现这个目标的。但是，DeepMind 新鲜公布的专利能否契合「人工智能最终应该属于这个世界」的公司使命？这似乎提供了一个下次采访 Hassabis 博士的话题。