{"id":273,"date":"2023-08-07T12:00:00","date_gmt":"2023-08-07T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/eblum.ch\/?page_id=273"},"modified":"2024-03-01T11:48:16","modified_gmt":"2024-03-01T10:48:16","slug":"kuenstliche-intelligenz-ki-maschinelles-lernen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/eblum.ch\/de\/technologiegebiete\/kuenstliche-intelligenz-ki-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen"},"content":{"rendered":"\n<p>Als wichtigster Bestandteil der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) basiert maschinelles Lernen auf Rechenmodellen, die ihre eigenen Parameter lernen. Zu diesen Modellen geh\u00f6ren Entscheidungsb\u00e4ume (z. B. Random Forest), lineare Regression, Nearest-Neighbour- oder Gau\u00df-Prozess-Pr\u00e4diktoren sowie k\u00fcnstliche neuronale Netze (ANNs).<\/p>\n\n\n\n<p>KNNs sind Rechenmodelle, die von biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind. Sie wurden beispielsweise erfolgreich auf Spracherkennung, Textverarbeitung und Computer Vision angewendet. Es wurden verschiedene Arten von neuronalen Netzen untersucht, darunter Feedforward-Neuronale Netze (z. B. Faltungs-Neuronale Netze), wiederkehrende Neuronale Netze und Transformatoren f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs), um nur einige zu nennen.<\/p>\n\n\n\n<p>Mit der Intensivierung der Forschung werden immer gr\u00f6\u00dfere Modelle eingesetzt, beginnend mit sogenannten Basismodellen, die auf breiten Daten basieren und in einer Reihe von Anwendungsf\u00e4llen (Text, Bilder, Musik, Videos, Astronomie, Radiologie, Robotik, Genomik) eingesetzt werden , Codierung und Mathematik).<\/p>\n\n\n\n<p>ANNs k\u00f6nnen in Hardware implementiert werden, z. B. als Crosspoint-Ger\u00e4te (Crossbar-Array-Strukturen von In-Memory-Rechnerbeschleunigern) oder Reservoir-Netzwerke. Allerdings werden KNNs meist in Software implementiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine immer wiederkehrende Frage ist, ob KI-Innovationen \u00fcberhaupt patentierbar sind. Computerprogramme sind als solche nicht patentierbar. K\u00f6nnen praktische Anwendungen oder Implementierungen von KI jedoch patentiert werden? Die Antwort lautet \u201eJa\u201c, sofern die neuartigen Merkmale solcher Erfindungen technischen Charakter haben. Dies ist ein heikler Punkt, aber gl\u00fccklicherweise verf\u00fcgen europ\u00e4ische Rechtsordnungen, einschlie\u00dflich der Schweiz, \u00fcber einen relativ klaren Rechtsrahmen f\u00fcr solche Erfindungen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die aktuelle Situation der Patentierbarkeit von Erfindungen im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen in Europa l\u00e4sst sich wie folgt zusammenfassen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Hardwareinnovationen (z. B. neuromorphe Prozessoren und In-Memory-Rechnerbeschleuniger) sind wie jede andere Maschine patentierbar. Ein Problem stellen Erfindungen dar, die auf Rechenmodellen (z. B. neuronalen Netzen) basieren, die von herk\u00f6mmlichen Prozessoren ausgef\u00fchrt werden.<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Dennoch sind KI-bezogene Erfindungen wie mathematische Methoden im Allgemeinen potenziell patentierbar, wenn sie eine bestimmte technische Anwendung (z. B. die Identifizierung unregelm\u00e4\u00dfiger Herzschl\u00e4ge) und\/oder eine bestimmte technische Implementierung (z. B. die Ausnutzung von Parallelit\u00e4t oder Vektorverarbeitung) beinhalten.<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Bleibt noch die Pr\u00fcfung der erfinderischen T\u00e4tigkeit, f\u00fcr die es notwendig ist, die indirekten technischen Beitr\u00e4ge abstrakter Merkmale (z. B. Algorithmen) (vehement) zu verteidigen. Dabei werden Wechselwirkungen zwischen abstrakten und greifbaren Merkmalen entscheidend sein.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Erlangung von Patenten f\u00fcr neue Implementierungen oder Anwendungen erfordert gro\u00dfe Sorgfalt. Es ist wichtig, alle technischen Aspekte sorgf\u00e4ltig zu ber\u00fccksichtigen (z. B. I\/O-Verwaltung, Speicher- und Cache-Verwaltung, spezifische Datenverarbeitungsaspekte, z. B. Komprimierung und Quantisierung).<\/p>\n\n\n\n<p>Au\u00dferdem ist darauf zu achten, dass die beanspruchten Merkmale (ob abstrakt oder greifbar) ausreichend miteinander verkn\u00fcpft werden, um funktionsf\u00e4hige Zusammenh\u00e4nge sicherzustellen und so den technischen Charakter der Erfindung zu verbessern. Denn nur die beanspruchten Merkmale, die zum technischen Charakter beitragen, k\u00f6nnen eine erfinderische T\u00e4tigkeit belegen und zu einem g\u00fcltigen Patent f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p>Weitere Einzelheiten finden Sie in unseren Beitr\u00e4gen zu den Kapiteln EPA, CH und FR des Buches \u201eArtificial Intelligence and Patents: An International Perspective on Patenting AI-Related Inventions\u201c, <a href=\"https:\/\/lnkd.in\/gC-DvtyR\">Kluwer Law International<\/a>. Unsere Berater, darunter auch unsere Anw\u00e4lte f\u00fcr Rechtsberatung im Urheberrecht in diesem Bereich, sind:<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Als wichtigster Bestandteil der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) basiert maschinelles Lernen auf Rechenmodellen, die ihre eigenen Parameter lernen. Zu diesen Modellen geh\u00f6ren Entscheidungsb\u00e4ume (z. B. Random Forest), lineare Regression, Nearest-Neighbour- oder Gau\u00df-Prozess-Pr\u00e4diktoren sowie k\u00fcnstliche neuronale Netze (ANNs). 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