那些涉及人工智能的发明到底能不能获得专利权？直到最近，各国政府仍没有就如何申请保护那些涉及（基于计算模型与算法的）人工智能和机器学习的技术方案制定出明确的法规。实际上，于2018年12月起实施的《波兰工业产权法案》中的有关条款（即第28条5款）也没有为这种技术方案提供任何的保护。不过，2018年11月1日，欧洲专利局（EPO）却勇敢地接受了这项挑战并就该领域的技术保护方式提出了一些指导性的建议。
尽管根据EPO的新条例，这种技术方案是有可能获得专利权的，但是为了成功地获得保护，相关的申请案必须要满足一些极为苛刻的条件。首先，上述技术方案必须要能够被归为数学方法的范畴。其次，根据EPO的指南，这种解决方案必须具备一定的技术特性，即这些方案必须要使用了某些技术手段，诸如计算机或者其他设备。否则的话，根据《欧洲专利公约》第52条2款与3款的规定，这些方案是无法获得专利保护的。举例而言，根据EPO的规定，某种用于针对抽象数据执行快速傅里叶变换的方法就属于这种非技术性解决方案的范畴（尽管这是一种数学方法，但是其为具体使用到任何一种技术手段）。而从EPO所提供的另一个实例来看，那种仅根据文本内容来对文本文件进行分类的行为也不能看作是一种技术方案，并因此而难以获得专利保护。
通常情况下，很多发明都会给人们留下其技术方案具有一定技术特征的第一印象。例如，当人们试图为某些客体为（诸如）“支持向量机”或者“推理引擎”的发明提供专利保护时，像“机器”以及“引擎”这样的术语会让所有人觉得这里存在着某种技术设备。然而，由于这些术语同时也可以指代那些缺少技术特征的抽象模型，因此来自EPO的专家们在申请阶段反而会更加小心谨慎地审查这些技术方案。
不过按照EPO的规定，有一些涉及人工智能以及机器学习的技术方案是能够获得专利保护的，其中一个实例就是“使用了一种用于发现不规则心跳的心脏监测设备中的神经网络”。这个技术方案中的技术特征便包括对各种声音信号、数据音频或视频以及数据图像进行分类。由此可见，专利申请能够直接或者间接地体现出技术目的与给定方法各个阶段之间的密切联系是非常重要的一件事情。而某些非常宽泛的目的，诸如“技术系统的控制”，则难以获得任何保护。
在解决技术方案的技术特性问题之后，下一步的工作便是要去检验这个技术特征是否具备新颖性和创造性。如果该技术方案满足所有作为发明的必要条件的话，那么申请人应该迅速启动专利申请工作。（编译自：www.mondaq.com）
