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作者:杜衡 國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局審協(xié)江蘇中心副研究員
原標(biāo)題:由當(dāng)前智能語義檢索的不足思考專利檢索的特質(zhì)
當(dāng)前智能語義檢索的實(shí)際效果還遠(yuǎn)未達(dá)到真正人工智能的程度,其原因既有算法設(shè)計(jì)本身的缺陷,亦有處理對(duì)象的復(fù)雜性。相較于算法設(shè)計(jì)的缺陷,處理對(duì)象的復(fù)雜性是人工智能在專利檢索領(lǐng)域更難逾越的鴻溝,但這又何嘗不是人不可替代的價(jià)值所在呢?
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人工智能(AI)對(duì)于社會(huì)各行各業(yè)產(chǎn)生了全面而又深遠(yuǎn)的影響,使信息革命步入了2.0版本的高級(jí)階段。專利檢索正是一種信息獲取的方式,也緊隨潮流出現(xiàn)了智能語義檢索。從概念上說,智能語義檢索與傳統(tǒng)人工操作的計(jì)算機(jī)檢索的本質(zhì)不同在于:無需人工提取檢索要素并輸入構(gòu)建的檢索式,而僅需輸入目標(biāo)文件,就能自動(dòng)獲得對(duì)比文件。但從實(shí)踐情況來看,目前智能語義檢索的效果仍然差強(qiáng)人意。譬如,國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局內(nèi)部使用的S系統(tǒng),雖然集成了“自動(dòng)檢索”功能,但幾乎不能直接提供令人滿意的對(duì)比文件。而商用專利檢索工具,如Patentics,其智能語義檢索若不加進(jìn)一步限定,直接有效命中對(duì)比文件的概率也不太高。所以,在使用任何智能語義檢索工具時(shí),一般都需要手動(dòng)添加檢索要素以及人工篩選文件,以一種“半自動(dòng)”的方式滿足檢索需求。換言之,在專利檢索領(lǐng)域,所謂的智能語義檢索還遠(yuǎn)未達(dá)到真正意義上的人工智能程度,更無法取代人工檢索。審查員無法僅憑智能語義檢索“守株待兔”式地獲取有效對(duì)比文件。大概正因如此,審查員的人均審查任務(wù)量并沒有隨著智能語義檢索的出現(xiàn)而成倍激增。
在人工智能機(jī)器“阿爾法狗”(AlphaGo)已經(jīng)能夠擊敗圍棋頂級(jí)高手的時(shí)代,為什么智能語義檢索還不及一名初級(jí)審查員的檢索水平?本文結(jié)合實(shí)例,從檢索方法論的角度,探討專利檢索在人工智能設(shè)計(jì)上所面臨的獨(dú)特困境,兼論智能語義檢索的可能改進(jìn)方向。
雖然圍棋的變化結(jié)果理論上有10170種可能,看似是個(gè)天文數(shù)字;但從另一個(gè)角度來看,圍棋的規(guī)則卻十分簡(jiǎn)單明確:所圍區(qū)域更多的一方獲勝。基于該簡(jiǎn)明規(guī)則,所謂天文數(shù)字的變化其實(shí)并不需要遍歷,每一步可能的落子點(diǎn)并不是剩余空位中的任意一點(diǎn),而是其中獲勝概率較大的位置。AlphaGo的設(shè)計(jì)者Demis Hassabis正是抓住了這種本質(zhì),才以不變應(yīng)萬變,借助網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)樣本和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,刪繁就簡(jiǎn),實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)的有效自主決策,并能最終取勝。
反觀專利文獻(xiàn)的檢索,判斷檢索成功的標(biāo)準(zhǔn)卻要復(fù)雜得多。它并不像圍棋那樣可以簡(jiǎn)單通過公開特征數(shù)量的多寡,來判定檢索結(jié)果是否與本發(fā)明等效。因此智能語義檢索無法明確給出結(jié)論,只能給出相似度作為參考,最后仍然需要人工的終極決策。
雖然100%相似度的對(duì)比文件可被簡(jiǎn)單判定為檢索成功;但是此類對(duì)比文件的獲取概率,會(huì)隨著權(quán)利要求篇幅的加長而急劇降低。對(duì)于有上百字限定的常規(guī)權(quán)利要求,除非是本人的相同申請(qǐng)或他人的故意抄襲,否則要找到特征一一對(duì)應(yīng)的對(duì)比文件會(huì)變得極其困難。
為避免漏檢,更全面而實(shí)用的規(guī)則是:找到能夠否定權(quán)利要求創(chuàng)造性的對(duì)比文件或?qū)Ρ任募M合。該規(guī)則相較于上述新穎性規(guī)則是較低的標(biāo)準(zhǔn),優(yōu)勢(shì)是不必檢索到權(quán)利要求中的每個(gè)細(xì)節(jié),且可以兼容否定新穎性的檢索結(jié)果;缺點(diǎn)是需要辨識(shí)權(quán)利要求中各技術(shù)特征的重要性,做一番合理的取舍,還需要考慮證據(jù)的組合方式。而這些判斷都很難量化,這是智能檢索的算法設(shè)計(jì)所面臨的瓶頸,也是人工檢索中的決策難點(diǎn)。所以在運(yùn)用具體數(shù)據(jù)庫中的檢索技巧之前,首先應(yīng)當(dāng)針對(duì)個(gè)案理清楚兩個(gè)關(guān)鍵問題:一、本權(quán)利要求的組成要素是什么?二、各要素之間結(jié)合的緊密度如何?方能刪繁就簡(jiǎn),有的放矢。
一、權(quán)利要求的組成要素
所謂權(quán)利要求的組成要素,是對(duì)權(quán)利要求中各必要技術(shù)特征的概括表達(dá)。將組成要素從權(quán)利要求的連貫表述中剝離出來,主要是為了使檢索系統(tǒng)能為本發(fā)明有效地適配同類對(duì)比文件,同時(shí)也能使檢索者在不斷地檢索調(diào)整中始終保持清晰的目標(biāo)。
組合要素的選取是否得當(dāng),主要看該要素組合的表達(dá)能否使本發(fā)明有效地區(qū)別于其他同類方案。這好比是廣播尋人啟事,對(duì)于查找對(duì)象的特征描述必須要有辨識(shí)度,比如性別、身高、年齡、臉型等能夠迅速縮小尋找范圍的特征,以及某處的胎記、疤痕等獨(dú)特標(biāo)志;而無需描述作為同類皆有的特征,如兩個(gè)眼睛,一個(gè)鼻子等。與之類似,提煉權(quán)利要求的組成要素,主要從兩個(gè)方面考慮:一是具體的應(yīng)用領(lǐng)域,二是聲稱的對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn)。
但實(shí)際操作中,對(duì)于限定較多的權(quán)利要求,有效地識(shí)別組成要素并非易事。
下面結(jié)合實(shí)際案例來分析說明。
案例1,一種養(yǎng)豬用料槽(201710070290 .0)
權(quán)利要求1:
一種養(yǎng)豬用料槽,包括頂部開口的下料桶(1)、位于下料桶兩側(cè)的槽本體(2)、位于下料桶側(cè)壁的出料口(3),所述出料口連通所述槽本體與所述下料桶,所述下料桶為立方體結(jié)構(gòu),其特征在于:所述槽本體頂部設(shè)有翻蓋(7),所述下料桶沿長度方向的內(nèi)壁垂直設(shè)有擋板(4)以及與所述擋板相適應(yīng)的滑槽,所述擋板可沿所述下料桶內(nèi)壁在所述滑槽內(nèi)滑動(dòng),所述擋板與所述出料口(3)同側(cè),所述擋板側(cè)壁與所述下料桶頂部接觸處設(shè)有夾緊件(10),所述下料桶底部設(shè)有分料塊(6)。
結(jié)構(gòu)附圖如下所示:
該技術(shù)方案結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,表述清晰。分別通過S系統(tǒng)智能輔助檢索,Patentics智能語義檢索,以及人工檢索三種途徑進(jìn)行檢索,所得的最接近的現(xiàn)有技術(shù)完全不同。
★ S系統(tǒng)智能輔助檢索:
相似度判定為99%的最接近現(xiàn)有技術(shù):一種移動(dòng)式養(yǎng)豬用料斗(CN201623329U),以下簡(jiǎn)稱D1。
主要結(jié)構(gòu)附圖:
方案概述:該料斗分為外框架2和內(nèi)部料斗7,內(nèi)部料斗7下部呈錐形,方便飼料下落。需要下料時(shí),通過把手9將推拉擋板8向外拉出即可。
★ Patentics智能語義檢索:
相似度判定94%的最接近現(xiàn)有技術(shù):一種豬飼料裝置(CN204811436U),以下簡(jiǎn)稱D2。
主要結(jié)構(gòu)附圖
方案概述:飼料箱204底部依次設(shè)有第一閘門208、計(jì)量筒208和第二閘門209。通過交替開閉兩個(gè)閘門,實(shí)現(xiàn)每次投喂計(jì)量筒208體積內(nèi)的定量飼料。此外,采用分隔板102等距分隔而形成進(jìn)食口301。
★ 人工檢索:
認(rèn)定的最接近現(xiàn)有技術(shù):一種多孔料槽(CN20505248U)。以下簡(jiǎn)稱D3。
主要結(jié)構(gòu)附圖:
方案概述:在料斗1和料槽2之間設(shè)置有擋板3,調(diào)節(jié)擋板3在導(dǎo)槽4中的上下位置可控制料槽2內(nèi)的飼料數(shù)量,并通過銷軸64插在檔位槽91中不同高度,實(shí)現(xiàn)對(duì)擋板的定位調(diào)節(jié)。料槽2上開設(shè)有多孔板22。
通過簡(jiǎn)單對(duì)比,可以得出如下結(jié)論。
首先,三份對(duì)比文件與本發(fā)明均存在不同,均無法單獨(dú)否定本權(quán)利要求的新穎性。具體而言,D1與本發(fā)明的差異最大,僅公開了料斗及橫向抽拉的擋板8,未公開出料槽等其他特征。D2同樣存在較大差異,所公開的兩道橫向閘門僅與本申請(qǐng)的擋板功能類似,結(jié)構(gòu)并不相同。D3公開了可沿滑槽上下移動(dòng)的擋板3及相關(guān)定位銷軸,但擋板的定位方式與本申請(qǐng)不同。
其次,三份對(duì)比文件彼此之間有兩點(diǎn)共性:一、都屬于飼料裝置,二、料斗內(nèi)都設(shè)有的擋板(或閘門)??梢娫谔崛?quán)利要求組成要素時(shí),都提取了技術(shù)領(lǐng)域“飼料裝置”和改進(jìn)點(diǎn)“擋板”;而未限定權(quán)1中“翻蓋”、“夾緊件”和“分料塊”等其他特征。
對(duì)于技術(shù)領(lǐng)域要素的表達(dá),可以采用本申請(qǐng)的分類號(hào)A01K5/,且沒有明顯的交叉領(lǐng)域分類號(hào),因此不會(huì)對(duì)表達(dá)造成困擾。
而對(duì)于改進(jìn)點(diǎn),把什么特征作為要素優(yōu)先考慮,則要經(jīng)過一番比較和篩選。智能語義檢索的內(nèi)部算法無從知曉,但從結(jié)果可以推斷它并未局限于權(quán)利要求本身的表達(dá),而是結(jié)合了對(duì)說明書的記載對(duì)權(quán)利要求的特征做了篩選,否則不可能將區(qū)別如此巨大的對(duì)比文件判定為如此之高的相似度。
人工檢索時(shí),也依據(jù)了說明書記載的技術(shù)問題和有益效果確定組成要素。說明書中聲稱所要解決的技術(shù)問題是防止多豬搶食,解決的手段是在槽體內(nèi)設(shè)置薄板加以分隔,因此首先將“分隔板”作為要素之一。但該權(quán)利要求書的撰寫并不規(guī)范。在獨(dú)立權(quán)利要求1中并未記載該特征,而是在從屬權(quán)利要求6中限定,因此在針對(duì)權(quán)利要求1的舉證文獻(xiàn)中該要素并不必要。
繼續(xù)研讀說明書的有益效果提煉權(quán)利要求中的改進(jìn)點(diǎn)要素。本說明書記載的有益效果除了與聲稱的技術(shù)問題相關(guān)的“防止搶食”之外,還有另外兩個(gè)關(guān)聯(lián)度不高的效果:1、出料可控,2、飲水與飼料可分。這兩個(gè)效果均與擋板有關(guān),因此將“擋板”也列為組成要素。
智能語義檢索的D1和D2中的“擋板”結(jié)構(gòu)均是水平橫向設(shè)置的,與權(quán)利要求1中限定的“垂直設(shè)有擋板”存在明顯差別。且當(dāng)本權(quán)利要求的“出料口”被限定為位于“下料桶側(cè)壁”時(shí),橫向擋板并不能直接轉(zhuǎn)用。此外,橫向開合的擋板也無需“加緊件”來維持開口,與其結(jié)合并無必要。因此用D1或D2單篇否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性缺乏說服力。D3公開的傾斜擋板更接近于本發(fā)明的垂直擋板,也公開了設(shè)置在料斗側(cè)面的出料槽,相較于D1或D2更加接近權(quán)利要求1中的結(jié)構(gòu)。但也未公開在料斗兩側(cè)分置料槽,因此仍然較難單篇否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性。
在此情形下,就需要考慮證據(jù)的組合使用。這就涉及到另一個(gè)至關(guān)重要的問題:能否采用不同證據(jù)的組合來評(píng)述作為一個(gè)整體的權(quán)利要求方案。這也是目前智能語義檢索的較大缺陷——它只能評(píng)估單篇相關(guān)文獻(xiàn)的相似度,卻不能判斷是否可以采用多份證據(jù)組合評(píng)述,更不會(huì)推薦證據(jù)組合的方式。
而要對(duì)證據(jù)組合的問題作出比較客觀的判斷,就需要評(píng)估各要素之間結(jié)合的緊密度。
二、各要素之間結(jié)合的緊密度
筆者曾提出過“技術(shù)特征團(tuán)”的概念【1】,用于分析各技術(shù)特征之間結(jié)合緊密度的問題。具體而言,所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)本申請(qǐng)的記載,如果判定某個(gè)技術(shù)特征必須結(jié)合其他技術(shù)特征才能共同作用,那么這些技術(shù)特征的組合就應(yīng)當(dāng)作為一個(gè)“技術(shù)特征團(tuán)”考慮,否則可以作為相對(duì)獨(dú)立的技術(shù)特征分別考慮。
此概念也同樣適用“組成要素”之間結(jié)合緊密度的分析。如果權(quán)利要求方案中的多個(gè)組成要素客觀上只能以“要素團(tuán)”的形式協(xié)同作用,那就應(yīng)當(dāng)以單篇對(duì)比文件舉證,而不能采用多篇證據(jù)組合。如果多個(gè)要素的作用相對(duì)獨(dú)立,那么可用多篇對(duì)比文件分別舉證。
以大家熟知的剪刀為例,它具有左刃和右刃兩個(gè)要素,且只有通過兩爿刀刃的協(xié)同作用才能進(jìn)行剪切,因此這兩個(gè)要素具有不可拆分的關(guān)聯(lián)性,共同構(gòu)成了一個(gè)“要素團(tuán)”。對(duì)于該“要素團(tuán)”,只能舉證同時(shí)具備左刃和右刃的產(chǎn)品的單篇文獻(xiàn)作為對(duì)比文件。若采用分別公開單邊開刃的切刀的兩篇對(duì)比文件來組合否定剪刀的方案,則屬于“事后諸葛亮”,因?yàn)樵谶@兩篇對(duì)比文件中均不存在最基本的剪切作用。
而對(duì)于帶有刀刃和刀鞘的水果刀,雖然刀刃和刀鞘同樣是高度匹配,但“刀刃”的切割作用不需要依賴“刀鞘”,“刀鞘”的保護(hù)作用也不需要借助于“刀刃”。這兩個(gè)要素之間不存在不可拆分的關(guān)聯(lián),即不構(gòu)成“要素團(tuán)”,因此可以采用不同的對(duì)比文件分別舉證。
再看上述實(shí)際案例。對(duì)于雙側(cè)料槽這一要素,說明書中聲稱可以實(shí)現(xiàn)將飲水和飼料分開供給的效果。說明書中給出的具體解決方式是使料斗內(nèi)一側(cè)的擋板關(guān)閉出料口,然后在關(guān)閉側(cè)的槽體內(nèi)注入飲水。而在權(quán)利要求中的相關(guān)特征僅出現(xiàn)在前序部分:位于下料桶兩側(cè)的槽本體。并未限定它和擋板的配合方式。
雖然按照說明書的解釋,雙側(cè)食槽需要和料斗內(nèi)的擋板配合使用才能實(shí)現(xiàn)水和飼料的分裝。但從實(shí)際的可行性來說,只要設(shè)立了兩條彼此相對(duì)隔離的食槽,就可以從不同的方向分別加裝水和飼料,實(shí)現(xiàn)分離。因此雙側(cè)食槽并不必須通過與擋板配合使用才能實(shí)現(xiàn)所述功能。
從另一角度來看,擋板的作用主要是調(diào)節(jié)料斗內(nèi)飼料的出料量,也并非只與雙側(cè)食槽配合使用,作用相對(duì)獨(dú)立。因此雙側(cè)食槽和擋板之間不存在緊密關(guān)聯(lián),不構(gòu)成“要素團(tuán)”,可以分別舉證。
針對(duì)雙側(cè)食槽,檢索得到如下對(duì)比文件(以下簡(jiǎn)稱D4):一種防拱料供給豬槽(CN203872771U)
主要結(jié)構(gòu)附圖:
相關(guān)特征為:在供料通道5的兩側(cè)分別設(shè)置供食槽3。
因此該對(duì)比文件D4可與上述D3結(jié)合評(píng)價(jià)本發(fā)明。一通采用這組證據(jù)結(jié)合否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性后,本案主撤。
三、小結(jié)
當(dāng)前智能語義檢索的實(shí)際效果還遠(yuǎn)未達(dá)到真正人工智能的程度,其原因既有算法設(shè)計(jì)本身的缺陷,亦有處理對(duì)象的復(fù)雜性。
就算法設(shè)計(jì)本身而言,首先,根據(jù)檢索結(jié)果推斷,目前的智能語義檢索主要根據(jù)對(duì)比文件與本申請(qǐng)之間選定要素的重合度,來評(píng)估兩者整體的相似度。雖然目前智能檢索系統(tǒng)對(duì)于要素的提煉能力和表達(dá)的擴(kuò)展能力都相對(duì)較強(qiáng);但以點(diǎn)代面地判斷方案之間的整體相似度仍會(huì)導(dǎo)致誤判。其原因在于,權(quán)利要求作為一個(gè)整體,要素與非要素之間還存在特定的關(guān)聯(lián)。若只關(guān)注要素的相似度,而不再結(jié)合相關(guān)非要素做整體匹配度的識(shí)別調(diào)整,那么就會(huì)出現(xiàn)本文案例中對(duì)D1和D2相似度的誤判情形。這兩篇對(duì)比文件所公開的“擋板”要素本身就與本申請(qǐng)的擋板存在許多細(xì)節(jié)差異,在與出料口和食槽等非要素的匹配方面,差異就被進(jìn)一步放大。這導(dǎo)致從最終的直觀認(rèn)知上說,極少會(huì)有人認(rèn)為它們與本發(fā)明的相似度可以高達(dá)99%或94%,甚至能否破壞本發(fā)明的創(chuàng)造性都存在疑問,因此本案的實(shí)際審查中并未采用D1或D2作為對(duì)比文件。
其次,智能語義檢索只能評(píng)估單篇文獻(xiàn)的相似度,而不評(píng)估多篇文獻(xiàn)組合后的相似度。這種檢索結(jié)果只適用于評(píng)價(jià)新穎性或區(qū)別皆為公知的創(chuàng)造性。而對(duì)于需要組合證據(jù)評(píng)價(jià)創(chuàng)造性的案例,無法自動(dòng)提供充分的證據(jù)。本文列舉的實(shí)例亦是如此,采用兩篇證據(jù)的組合可以否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性,得到了申請(qǐng)人的默認(rèn)。而其中最接近現(xiàn)有技術(shù)D3在patentics中判定的相似度僅有74%,D4的相似度為78%,按相似度排序均在前500名之外,基本等同于沒有命中。因此,現(xiàn)有智能檢索系統(tǒng)需要改進(jìn)的重點(diǎn)是:根據(jù)各要素之間的結(jié)合緊密度的判斷,對(duì)要素進(jìn)一步做聚合或孤立,進(jìn)而對(duì)是否可以組合舉證做出有效判斷;若可以組合舉證,則給出證據(jù)的具體組合方式,并對(duì)各組合方式的整體相關(guān)度做出有效判斷。
就處理對(duì)象的復(fù)雜性而言,實(shí)際發(fā)明方案的設(shè)計(jì)和撰寫有著各種難以預(yù)料的不規(guī)范或者例外,導(dǎo)致創(chuàng)造性的實(shí)際判斷存在很多的不確定性。就本文所舉的實(shí)例而言,它的方案本身雖然毫不費(fèi)解,也沒有什么發(fā)明高度,但是在聲稱所要解決的技術(shù)問題、撰寫的權(quán)利要求方案,和聲稱所能實(shí)現(xiàn)的有益效果方面,三者之間多有出入。導(dǎo)致對(duì)于把握主旨、提煉要素產(chǎn)生較大的困擾。更確切地說難的不是找到相關(guān)的對(duì)比文件,而是不易確定要舉證到何種程度才算合格。由于實(shí)際操作的不確定性,使得專利檢索并不像下圍棋那樣,能完全客觀地通過公開特征數(shù)量的多寡來判定結(jié)果;也難以通過大數(shù)據(jù)、自學(xué)習(xí)來使AI有效決策,仍然需要行業(yè)專家主觀判斷的介入。也正因如此,才會(huì)使得對(duì)于同樣的事實(shí)和證據(jù),秉持同一套判斷規(guī)則的實(shí)審部門、復(fù)審部門及各級(jí)法院,可能會(huì)判定出截然不同的結(jié)果,來回?fù)u擺。而且在美日歐等國家地區(qū),亦是如此。
相較于算法設(shè)計(jì)的缺陷,處理對(duì)象的復(fù)雜性是人工智能在專利檢索領(lǐng)域更難逾越的鴻溝,但這又何嘗不是人不可替代的價(jià)值所在呢?
注:
【1】參見 杜衡等:《技術(shù)特征團(tuán)和外延比較法——對(duì)修改超范圍的判斷方法小議》,載《專利法研究》2009年
來源:IPRdaily中文網(wǎng)(iprdaily.cn)
作者:杜衡 國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局審協(xié)江蘇中心副研究員
編輯:IPRdaily王穎 校對(duì):IPRdaily縱橫君
注:原文鏈接:由當(dāng)前智能語義檢索的不足思考專利檢索的特質(zhì)(點(diǎn)擊標(biāo)題查看原文)
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