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智能社會中的知識產(chǎn)權法

西北工業(yè)大學..

主講人：蔡琳?

第一章知識產(chǎn)權法視域下的

人工智能

4訴,歲

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第一節(jié)知識產(chǎn)權權利屬性與人工智能

目錄

第二節(jié)知識產(chǎn)權法律體系與人工智能

CONTENTS

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能

第四節(jié)知識產(chǎn)權法的發(fā)展趨勢與人工智能

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能

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在現(xiàn)行知識產(chǎn)權法的視域下，人工智能本質(zhì)上

為一種技術。人工智能無法取得知識產(chǎn)權法上的精

神權利與主體資格。

但是，隨著深度學習算法的出現(xiàn)，通過深度學

習以自設創(chuàng)造邏輯而產(chǎn)生的人工智能創(chuàng)造活動，其

創(chuàng)造成果，如果具備了知識產(chǎn)權法上的意義，則應

當迸入知識產(chǎn)權法律體系之中。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能

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□人工智能的技術形態(tài)出現(xiàn)才能完成與知識產(chǎn)權法技術理念的對接？

舲符號主義

邏輯主義或計算機學派

0聯(lián)結主義

仿生學派或生理學派

行為主義

行為主義心理學派

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能綾訴學

'符號主義，也被稱之為邏輯主義或計算機學派

符號主義人工智能主要通過符號系統(tǒng)的功能實現(xiàn)知識的獲取、表達

和處理，隨后符號主義發(fā)展成為：將真實世界中求解問題的特征抽象化

提供給機器，機器根據(jù)抽象化的特征信息在虛擬世界中對問題予以解決，

從而回答真實世界中的問題。

符號主義人工智能的核心要素是符號、規(guī)則、計算和邏輯推理，所

構成的"物理符號系統(tǒng)"。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能43單

符號主義人工智能】

符號主義將人工智能視為〃物理符號系統(tǒng)"，這一理論與知識

產(chǎn)權〃符號論”之間產(chǎn)生了共鳴。

知識產(chǎn)權"符號論"將知識產(chǎn)權定義為〃知識財產(chǎn)權"，認為

知識的本質(zhì)是"形式〃，創(chuàng)造是設誑口描述〃形式〃的過程，符號

是知識的表達形式，符號所要說明的對象是知識的實質(zhì)內(nèi)容。

在知識產(chǎn)權符號論的理論之下，如著作權的客體一作品，被

認為是由語言、文字、色彩、線條、旋律等符號元素通過技術編碼

或者美學編碼方式形成的符號組合。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能＜訴,甲

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符號主義人工智能

然而知識產(chǎn)權符號論對知識產(chǎn)權本質(zhì)的界定，卻受到了〃以個別

事實取代價值判斷〃的批判，從知識產(chǎn)權的具體成員類型中去還原整

個知識產(chǎn)權的本質(zhì)。容易脫離社會實踐基礎排斥知識產(chǎn)權新鮮事物的

涌現(xiàn)。

因此，雖然知識產(chǎn)權"符號論"與符號主義人工智能之間具有著

天然的親和性，也并未大踏步的促進人工智能知識立法的出現(xiàn)。二者

的結合僅推動了美國計算機軟件的知識產(chǎn)權保護，以及英國《版權、

外觀設計和專利法案》的出臺。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能

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聯(lián)結主義，也被稱之為仿生學派或生理學派

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聯(lián)結主義人工智能，將人的學習過程歸結為：大腦神經(jīng)元突觸部位

的聯(lián)結強度，通過神經(jīng)元的活動強度而增加，聯(lián)結強度是完成學習生理

過程的關鍵。認為智能的基本單元是神經(jīng)元，認知過程是由神經(jīng)網(wǎng)絡構

成的，表現(xiàn)為信息在神經(jīng)網(wǎng)絡中的并行分布和特定的聯(lián)結方式，而不是

符號的運輸。

20世紀80年代聯(lián)結主義學者提出硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)結主義，奠定

了該學派的基礎。多層神經(jīng)網(wǎng)絡中的反向傳播算法、深度信念網(wǎng)絡算法、

深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法的相繼問世，使聯(lián)結主義人工智能迅速騰飛。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能

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聯(lián)結主義人工智能】深度學習

是目前最接近人類大腦分層智能學習的方法，利用

神經(jīng)元的聯(lián)結權重理論，建立了類似于人腦的分層

模型結構

遷移學習

在某些領域無法取得足夠多的數(shù)據(jù)進行模型訓練時,

機器學習利用另一領域的數(shù)據(jù)獲得的關系進行的學習

常見算法主動學習

通過一定的算法查詢最有用的未標記樣本，并交由

專家進行標記，然后用查詢到的樣本訓練分類模型

來提高模型的精度

演化學習

適用于復雜的優(yōu)化問題和多目標優(yōu)化

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能＜訴,甲

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聯(lián)結主義人工智能

人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法技術的發(fā)展，使得計算機視覺

技術、語音識別技術、機器人等技術在控制方面更加

具體且適合應用。

這些技術的日臻成熟,聯(lián)結主義人工智能對知識

產(chǎn)權法帶來了新的問題，正是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡越是

高度模仿人類大腦，越是落入了解密人類大腦思維方

式的窠臼。那么人工神經(jīng)網(wǎng)絡到底應該屬于創(chuàng)造還是

屬于科學發(fā)現(xiàn)，且形成模擬人類大腦的程度越低越能

獲得知識產(chǎn)權法保護的技術原理悖論。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能4訴,甲

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行為主義：行為心理學派

行為主義認為一切復雜的行為都可以用環(huán)境的作用加以說明，

竭力反對研究人的主觀意識和內(nèi)部結構，強調(diào)與環(huán)境的交互的過程

中完成機器學習。

第三節(jié)知識產(chǎn)權法的技術理念與人工智能43〃）土9單

行為主義人工智能】

行為主義人工智能的代表包括了強化學習和遺傳算法。其優(yōu)

勢在于：與環(huán)境交互作用中的得失進行學習績效積累，與人類真

實學習機制相似

知識產(chǎn)權法的制定、修改和實施過程，離不開其與國際、國

內(nèi)經(jīng)濟、文化、社會環(huán)境的互動。因此，行為主義人工智能為智