搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书

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“技术交底书作为发明人与企业IPR及专利代理师沟通的桥梁，其质量不仅影响沟通效率，更是撰写一份优质专利申请文件的基础。那么，如何将一些专业术语转化为发明人能听懂的语言，教会发明人写一份合格的AI技术交底书呢？”

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：陈会红

人工智能（AI）领域的专利容易存在保护客体的问题，马上消费金融股份有限公司深耕AI领域多年，申请了近千件相关的专利。通过大量案例的实践研究，总结出一套企业IPR与发明人沟通的方法论，详细介绍如下：

技术交底书作为发明人与企业IPR及专利代理师沟通的桥梁，其质量不仅影响沟通效率，更是撰写一份优质专利申请文件的基础，直接影响专利申请的授权率，甚至会影响专利的稳定性、维权及许可的价值。

AI领域的技术方案通常涉及算法，对于一名AI方向的企业IPR，你已熟知专利法、及专利审查指南中对涉及“算法特征的专利申请的审查规定”，了解到只有“权利要求包含技术特征、记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段、并且由此获得符合自然规律的技术效果”的专利申请才有可能获得授权。然而，“技术特征，技术问题、技术手段、技术效果、自然规律”这些术语，如果直接给到发明人，估计大部分发明人都晕菜了。

那么，如何将这些专业术语转化为发明人能听懂的语言，教会发明人写一份合格的AI技术交底书呢？由于目前在中国的相关法规中，没有非常明确的关于“技术”、“自然规律”等概念的定义，需要通过典型审查案例的研究和总结，来给发明人撰写技术交底书指明方向。

1.技术领域：技术应用的具体技术领域，建议与技术实际应用的至少一个应用场景结合阐述。若为前瞻性的预研类技术，建议与可能应用到的至少一个应用场景结合阐述。

示例如下：信息检索和推荐……

2.技术问题：结合上述场景，先阐述现有的算法、模型在实际应用中或预研过程中存在的问题，进而从技术的角度推导出本方案能解决什么问题。

示例如下：将GAN应用于信息检索，为了解决IGRAN的问题，CFGAN以Vector-Wise Training的方式进行训练：对于每个用户，以他的历史交互序列Vector作为模型输入。但这一做法的问题在于Vector的粒度过大，仅仅依靠GAN的损失函数并不足以充分训练生成器，这样将会导致GAN不能完全捕获文本信息，导致训练GAN的预测能力较低。本方案通过添加G重构后Vector的生成损失(Reconstruction Loss)来辅助训练……。

3.技术手段：对于上述的问题，阐述具体的解决方案。包括不限于：算法应与具体技术领域（应用场景）紧密结合阐述，紧密结合指的是至少算法的输入、输出数据应在该具体技术领域中有技术含义。涉及到公式，写明公式中各参数的技术含义。若算法的输入、输出数据是没有技术含义的数据，如仅为“样本”、“训练数据”等，专利代理师在撰写申请文件时亦无法知晓算法中各数据的含义，则专利申请存在较大的驳回风险。

示例如下：（基于篇幅问题，仅示出部分内容以做克服客体问题示例说明，不是发明的全部内容，亦不涉及创造性问题）

DPGAN的整体架构及流程：如下图所示，DPGAN模型包含生成模型G和判别模型D两个部分。其中，G采用DeepFM模型，D采用BPR模型，目的是在历史数据中获得更多的有效信息，更好的完成商品或者信息的推荐。【tips:与具体应用场景结合】

tips：附图可以更直观的帮助理解技术方案

在数据方面，使用用户基本数据和对象数据，用户基本数据包含……等结构化数据及隐式信息，对象数据包含……等。推荐过程方面，输入某一用户数据信息，G生成该用户的偏好序列，即图中的生成向量；把生成向量和真实向量组成三元组的形式，即

其中，代表用户u对物品i的喜爱程度。生成模型G得到的用户偏好序列与真实序列的近似程度，决定着生成模型G性能的优劣。【tips：公式中各参数有具体的技术含义】

由此可得生成模型G的目标函数为：

其中，是G的正则化系数，是真实数据的序列，是G的生成序列。

判别模型D：

使用BPR作为判别模型，用于区分真实数据和生成数据。在BPR算法中，把用户u对应的物品进行标记，如果用户u在同时有物品i和j的时候点击了i，那么就得到了一个三元组

假设

其中，是正则化参数，表示排序序列，表示与j相比用户更偏爱i，是采样获得的数据集。

对判别模型D，可表示为：

其中，代表用户u对物品i的喜爱程度，表示与j相比用户更偏爱i的概率，和分别是用户和物品的隐向量，是物品的偏置表示。

由此可得生成模型G的目标函数为：

其中，是D的正则化系数。

生成模型G训练、优化：
……
判别模型D训练、优化：
……

4.技术效果：从技术角度推导出的效果，即技术手段和技术效果之间是强关联的，需结合技术手段阐述技术效果的产生原因。技术效果若有实验数据证明，效果更直观，如本方案的模型与现有模型的结果对比数据。若效果和技术手段是孤立的，或者仅为数学意义上、用户体验上的效果，则不能被认定为本方案的技术效果。

示例如下：如前所述，GAN网络具有许多优势，但是，GAN网络也存在着训练过程复杂的问题。其一，训练不稳定问题，容易出现震荡和收敛假象。因为判别模型 D 损失降级会改善生成模型 G 的损失，反之亦然，因此无法根据损失函数的值来判断收敛。其二，模型崩溃问题，GAN的训练过程可能发生崩溃问题，生成模型开始退化，总是生成同样的样本点，无法继续学习。当生成模型崩溃时，判别模型也会对相似的样本点指向相似的方向，训练无法继续。

本方案使用模型预训练来优化GAN网络的训练问题，即分别对生成模型G和判别模型D进行预训练。生成模型G是在DeepFM算法基础上完成的，该算法既可以作为特征提取器，也可以独立使用完成推荐过程，因此可以预训练生成模型G；判别模型D是在BPR算法基础上完成的，依据采样数据对的特点，可采用矩阵分解的方式预训练判别模型D。当生成模型G和判别模型D处于稳定状态时，DPGAN模型再依据对应的优化方式不断迭代持续优化，进一步提升网络的效果，解决了训练困难的问题，进一步提升了模型性能。

本方案基于GAN网络思想的DPGAN网络架构，DPGAN具备更好的特征抓取能力以及更加精确的推荐性能，解决了现有模型并不能完全捕获文本信息，且模型精度较低，以及这些模型忽略了用户的辅助信息以及隐式信息，因而不能更加准确的获取用户的喜好的问题。

综上，若发明人能参考上述建议撰写算法类（AI）的技术交底书，专利代理师撰写出的专利申请文件，通常都能满足客体要求，即“权利要求包含技术特征、记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段、并且由此获得符合自然规律的技术效果”。

（原标题：搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书）

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：陈会红

编辑：IPRdaily赵甄          校对：IPRdaily纵横君

注：原文链接：搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书（点击标题查看原文）

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