# 愚蠢的专利正在拖垮人工智能和机器学习

原文链接：[EFF: Stupid patents are dragging down AI and machine learning](https://arstechnica.com/tech-policy/2017/10/eff-stupid-patents-are-dragging-down-ai-and-machine-learning/?from=hackcv&hmsr=hackcv.com&utm_medium=hackcv.com&utm_source=hackcv.com)

**“专利读起来就像人工智能教科书简介的目录。”**

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每个月，电子前沿基金会的专利律师都会将[眼光瞄准](https://arstechnica.com/tech-policy/2017/05/effs-stupid-patent-of-the-month-dispatch-a-taxi-on-a-computer/)他们认为会影响创新的一项专利。本月，他们正在研究增长最快的技术领域之一：机器学习和人工智能。

EFF律师Daniel Nazer选出了属于旧金山食品技术公司Hampton Creek的一项人工智能专利。该公司以“just”这个品牌销售产品。美国专利No.[9,760,834](https://www.google.com/patents/US9760834)介绍了[该公司称之为](http://www.businesswire.com/news/home/20170914006314/en)的“机器学习发现平台（machine-learning enabled discovery platform）”以及发现新成分的方法。



专利权利要求是长期的，因此有许多的具体规定被触犯。 但EFF的Daniel Nazer表示，该专利“反映了一种令人担忧的趋势”，因为这份冗长的专利申请要求在一种特定的应用程序上进行机器学习。在起诉过程中，Hampton Creek认为应该允许其专利，部分原因是早期的技术将机器学习应用于“分析数据”，而不是蛋白质片段。

专利权的主张是站在有利的一边的，因此为了侵犯专利权，人们必须做各种各样的具体事情。但EFF的丹尼尔·纳泽尔(Daniel Nazer)表示，这项专利“反映了一种令人担忧的趋势”，因为这份冗长的专利申请相当于在一种特定的应用程序上进行机器学习。在起诉过程中，Hampton Creek辩称，它的专利应该得到批准，部分原因是，早期的技术将机器学习应用于“分析数据”，而不是蛋白质片段。



还有一些借鉴了著名机器学习算法的声明。

“事实上，我们认为该专利的内容就像AI教科书简介的目录，“Nazer写道。他继续说：

> 它涵盖了几乎所有你希望在AI介绍中学习的标准机器学习技术 - 包括线性和非线性回归，k-最近邻，聚类，支持向量机，主成分分析，基于lasso的特征选择或弹性网，高斯过程，甚至决策树 - 且应用于蛋白质这些可测量数据的具体示例。 当然，将这些技术应用于蛋白质可能是一项有价值且耗时的工作。 但这并不意味着它应该获得专利。

Nazer承认Hampton Creek的专利并不像EFF愚蠢的专利系列中提到的其他一些专利那么糟糕，但值得指出的是，它可能为机器学习的创新带来严重的问题。



就像美国专利局(US Patent Office)过去在计算机上统计投票或统计卡路里等简单操作方面提出的专利问题一样，专利局似乎准备提供“以明显和预期的方式使用机器学习”的专利。 Nazer写道，像谷歌和微软这样的公司正在尝试申请“基本机器学习技术”的专利，并已经在某些方面获得了这些专利。



Hampton Creek的一位发言人拒绝对EFF邮报发表评论。本月早些时候，就在专利发布后，该[公司](http://www.businesswire.com/news/home/20170914006314/en)发布了一份新闻稿，称该专利涵盖了公司的“独一无二的机器人技术、专有的植物数据库、人工智能和预测建模”，并将其整合到一个名为黑鸟(Blackbird)的系统中。
