7 5955/2024 ANA PAULA SANTOS SILVA MENEZES人工智能和机器学习18/02/25 10:45:00
也许最著名的仿生示例是Velcro®。它是由一位名为George de Mestral的瑞士工程师于1941年发明的。有一天,梅斯特里亚注意到牛的头发上粘在他的头发上。在显微镜下,他发现这些种子上有钩子,因此它们坚持在衣服或头发上循环。耶稣遗传复制了这一想法,并创建了两条材料:一个带有微小的钩子,另一个带有松散的环。当他将两个条放在一起时,它们像胶一样粘。但是,与胶水不同,他可以将条带剥离并重新安装它们。velcro®最初对时装公司不受欢迎,但是在NASA将其用来阻止物品在太空中流动之后,它在儿童服装公司中变得很受欢迎。今天,它用于固定从午餐袋到鞋子的所有东西。3
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点(0 或 1)的循环网络。(左)Hopfield 模型。(中)玻尔兹曼机。节点分为两组,可见节点(空心圆)和隐藏节点(灰色)。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后,网络可用于从学习到的分布中生成新实例。(右)受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同,但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点(0 或 1)的循环网络。(左)Hopfield 模型。(中)玻尔兹曼机。节点分为两组,可见节点(空心圆)和隐藏节点(灰色)。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后,网络可用于从学习到的分布中生成新实例。(右)受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同,但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
• 佳能持有的专利组合在人工智能领域奠定了早期基础,但 Alphabet、西门子、IBM 和三星是最具影响力的新来者。它们似乎也是科学和工程领域最有价值的。 • 法律地位分析表明,这是一个具有巨大增长潜力和商业利益的领域,已授予和正在申请的专利家族比例很高,而失效专利家族比例很低。人工智能系统的多样性使其能够适应执行各种各样的任务。在人工智能在科学研究中的应用方面,医学科学在人工智能相关创新方面最为活跃,人工智能的进步正在改善医疗保健和患者治疗结果,并提高各种医疗保健系统的效率。毫不奇怪,整个运输行业也非常活跃,其中自动驾驶汽车和机器人是重点。
在这些意外发现的背面,研究人员开始探索系统的筛选方法以识别其他AED,这导致了两个重要的动物模型的发展,以用于初步测试。在1930年代初期,特雷西·J·梅里特(Tracy J.他们发现并显示了制药公司Parke-Davis提供的苯妥英(以品牌Dilantin出售)的临床功效,此外还有其他一些化学物质的功效。Parke-Davis还赞助了这项研究。24后来对电击测试进行了调整,以用于小鼠和大鼠,并创建了最大的电笔癫痫发作(MES)测试。25本质上,MES测试涉及传递足够强度的电刺激,以诱导大鼠后肢的最大癫痫发作。26在该模型中,希望分析AED的活性的研究人员可以轻松地评估有或没有AED给药的阈值电流的增加。27 MES测试很容易进行,需要对设备和技术专业知识进行最少的投资,并且标准化了。28
本研讨会文章讨论了人工智能(“AI”)发明所产生的专利流程和政策所引发的问题。本文首先研究了允许对 AI 生成的发明进行专利的规范性可取性。虽然目前尚不清楚是否需要专利保护来激励 AI 生成的发明的创造,但更有力的证据表明,AI 生成的发明应该具有专利资格,以鼓励 AI 生成的发明的商业化和技术转让。接下来,本文探讨了 AI 发明的出现将如何改变专利性标准,以及从规范上讲,是否应该建立一个区别对待 AI 生成的发明和人类生成的发明的差异化专利制度。本文最后考虑了允许对 AI 生成的发明进行专利的更大影响,包括专利审查程序的变化、专利所有权和专利丛林集中度的可能增加以及潜在的无限发明。