TIPO專文「資訊科技專利審查案例彙編」筆記（二）

延續前一篇報導的TIPO專文「資訊科技專利審查案例彙編」筆記（一）（https://enpan.blogspot.com/2022/01/tipo.html），本篇繼續針對「是否符合發明定義/專利適格性」議題（另外精彩的是明確性，可參考原文）作筆記，還是老話，這裡是編者看了原文的筆記，有興趣者仍應參考原文。

筆記：

【案例4】個人信用評估方法

摘舉其中不符發明定義與符合發明定義的請求項：

[請求項1]

一種個人信用評估方法，其特徵在於，包括：

採集用於評價一用戶個人信用的一原始資料；

將該用戶的所述原始資料依據一預設信用評分規則進行轉換處理，以形成一個人信用評分表；

輸出並顯示所述個人信用評分表。

[請求項2]

一種個人信用評估方法，其特徵在於，包括：

採集用於評價一用戶個人信用的一原始資料；

將該用戶的所述原始資料輸入一處理模組，以生成一個人信用評分表；

輸出並顯示所述個人信用評分表。

- 以上請求項判定「不符發明定義」，理由是這兩項範圍處理的資訊為評價用戶個人信用資料，非技術性質的資訊，未執行對於機器的控制，亦非伴隨控制之處理。針對其中請求項2，其中有個應該是軟體或配合硬體實現的「處理模組」，但此項並未記載評價用戶個人信用的原始資料通過何種技術元件取得，或者，其中未記載這個「模組」具體執行之資訊處理技術手段，也就是：如果屬於電腦軟體的模組，但是並未具體揭露電腦軟體的資訊處理，不符發明定義。

my two cents: 如此可歸納出符合發明的請求項記載的條件大致有：執行對於機器的控制、有控制處理、如果是"模組"，要記載具體執行的手段、或電腦軟體與硬體資源協同運作的具體技術手段等，當然，如何解讀還是依照實際內容並參考說明書內容而定。

順著以上範例，文中列舉符合發明定義的範例：

[請求項1] 

一種個人信用評估方法，其特徵在於，包括：

採集用於評價一用戶個人信用的一原始資料，所述原始資料包含一行為模式資料及一用戶位置資料；

將該用戶的所述原始資料進行轉化處理，以形成一正規化個人資料；

基於所述正規化個人資料經一深度學習模型形成一個人信用評估模型；

基於所述個人信用評估模型，對所述用戶的個人信用進行評估，並輸 出一個人信用評分表。

- 除了請求項內容外，文中評論此項時還參考了說明書對於深度學習模組的記載內容，其中雖未記載對機器的控制，所處理的資訊也非技術性質，當中手段是藉助電腦軟體的資訊處理，屬於非明顯不符合發明定義，但其中記載有具體資訊處理或計算步驟，可建構出特定資訊處理方法，符合發明定義。

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【案例5】深度學習系統的訓練方法

此例討論主要是針對「據以實施要件」，發明有關「人工智慧」、「神經網路」、「深度學習」等技術時，說明書的記載顯得十分重要，避免無法據以實施的問題，應揭示其中技術手段、軟體步驟、演算過程等，因為，根據本篇說明，說明書的記載攸關請求項記載的相關智能技術手段是否可據以實施。

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【案例6】神經網路系統

[請求項1] 

一種神經網路系統，包含：

一記憶體，可儲存一或多個命令；

一處理器，耦接該記憶體，可存取並執行該記憶體之該一或多個命令用以將一資料增強其非線性資料特性。

[請求項2] 

一種神經網路系統，包含：一記憶體，可儲存一或多個命令；

一處理器，耦接該記憶體，可存取並執行該記憶體之該一或多個命令；

該一或多個命令包括：

接收一初始資料至一第一區，該第一區至少包含該神經網路當中之一激活函數，該激活函數為一種斜坡函數，可轉換該初始資料為一線性整流資料；

將該線性整流資料進一步傳輸至一第二區以產生對應於該初始資料之一學習結果。

- 在評價中，請求項1與2未執行對於機器的控制，亦非伴隨控制的處理，其中處理的資訊也不是技術性質。接著討論「軟體觀點」判斷，針對請求項1，認為請求項1雖揭露"處理器"執行命令 將資料增強其非線性特性，但內容僅揭示執行命令，未揭示如何處理使達成將資料增強其非線性資料特性，而未具體揭露軟體利用硬體資源實現特定之資訊處理，不符發明定義。

- 針對請求項2，揭露"處理器"執行命令，命令已明確揭露其激活函數為斜坡函數，...其中揭示了斜坡函數的運作流程，因此判定本項之發明已揭露具體之軟硬體協同運作去實現特定之資訊處理，符合發明定義。

my two cents: 關於人工智慧、深度學習相關技術，說明書要有明確的內容，而請求項也要描述出其中軟硬體協同運作的內容。

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【案例7】神經網路單晶片

[請求項1] 

一種神經網路單晶片( SOC)，包含：

一記憶體，可儲存一命令；

一處理器，耦接該記憶體，可存取並執行該記憶體之該命令；

該命令包括：

接收一初始資料；

接收多個經壓縮卷積運算係數；

該處理器解壓縮該多個經壓縮卷積運算係數以得到多個解壓縮卷積運算係數，該處理器根據該 多個解壓縮卷積運算係數及該初始資料進行卷積運算。

- 對照說明書關於神經網路系統的細節描述，文中提出依標的適格性的判斷步驟：

1. 本項提到的「神經網路單晶片」為一單晶片發明，此為其運用特定之硬體適用於特定神經網路；

2. 單晶片處理的訊息是電性資料，係為技術性質資料；

3. 對於此技術性質資料之處理亦具體揭露。

因此判定本項是符合發明定義。

my two cents: 以上三點就是本項判定為符合發明定義的條件，重要，可供參考，並可用於答辯用。

網頁連結：https://www.tipo.gov.tw/tw/cp-85-900870-d6891-1.html
檔案連結：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-280440-4a8254a2a7ac447fb32777ae4f5d1485.html

Ron