欧洲专利局：人工智能与机器学习专利审查指南已生效
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关于人工智能与机器学习技术可专利性议题，欧洲专利局（EPO）于2018年11月1日，确立
审查指南并生效。EPO首次为快速发展的人工智能与机器学习技术制定出了审查细则。
根据这份审查指南，人工智能和机器学习是根据计算模型和算法来进行分类、聚类、回
归和降维等进行操作，例如神经网络，遗传算法，支持向量机，k均值，核回归和判别分
析。这些计算模型和算法本身俱有抽象的数学性质，而不管它们是否可以基于训练数据“
训练”。因此，G-II，3.3中提供的指导通常也适用于这种计算模型和算法。
也就是说，如果专利申请人所申请的人工智能和机器学习技术发明不具备其他技术特征，
那么此类专利客体就可能无法满足EPO的相关规定（即发明应具有相关技术特征）。
人工智能和机器学习在各种技术领域中得到应用。例如，在心脏监测设备中使用神经网络
以识别不规则的心跳是一种技术贡献。基于低级特征（例如，图像的边缘或像素属性）的
数字图像，视频，音频或语音信号的分类是分类算法的进一步典型技术应用。然而，仅仅
就其文本内容的分类文本文档，不认为是本身技术的目的，但一个语言一个（358年至
1309年）。分类抽象的数据记录，甚至“电信网数据记录”没有技术使用所取得的分类结
果的任何迹象，也没有本身技术的目的，即使分类算法可以被认为具有宝贵的数学特性，
如robustness（T 1784/06）。
在分类方法用于技术目的的情况下，如果它们支持实现该技术目的，则生成训练集和训练
分类器的步骤也可以有助于本发明的技术特征。