介绍

本文是由五部分组成的系列文章中的第三篇。这些文章中的每一个都与2019年美国的机器学习可专利性状况有关。每个文章都描述了PTAB撤销了审查员对第101条对基于机器学习的专利申请的主张的拒绝的一种情况。的 第一篇 该系列文章描述了美国专利商标局的 2019年修订的专利主题事项资格指南 (2019 PEG),于2019年1月7日发布。2019PEG更改了审查员在拒绝根据 第101节[1]专利法,并由PTAB审核 论文审查员拒绝的上诉。的 第二篇 该系列文章中的方法包括在“概率编程编译器”的应用程序上克服基于抽象思想的“心理过程”类别的拒绝的方法,该应用程序执行看似脆弱的“生成数据并行推理代码”功能。 ”本文介绍了另一种情况,PTAB将2019 PEG应用于 机器学习专利,并得出结论认为审查员是错误的。

案例3:上诉2018-004925[2] (确定于2019年6月7日)

此案涉及PTAB撤消审查员对第14 / 080,578号专利申请的要求的第101条的驳回。 PTAB解释说,该申请与

使用机器学习和统计模型的客户关系管理(CRM)系统,用于在与客户的预测意图相对应的计算值超过预定阈值时动态生成客户的偏好(兴趣,外观和购买习惯),从而确认该客户可能回应调查。

审查员认为,这些主张是“组织人类活动”和“心理过程”类别下的抽象思想。 PTAB同意审查员的观点,即权利要求背述了这些抽象概念。 PTAB解释说,索赔涉及评估消费者和商人之间的交易,这被认为是一项基本的经济原则(“组织人类活动的方法之一”)。

然后,PTAB继续确定权利要求书不针对抽象思想(即,将抽象思想整合到实际应用中)。 PTAB讨论了说明书中描述的“必要”,以实现专利公开的改进。 PTAB随后指出,“与计算机有关的独立权利要求6的限制。 。 。捕获规范中讨论的改进。”此外,PTAB指出:

具体来说,是对计算机利用机器学习或统计模型进行分析的要求陈述。 。 。 [和]定制调查。 。 。将司法例外整合到实际应用中。尽管可以用纸和笔进行统计建模,但我们与上诉人一致认为[要求保护的过程]是对现有技术的改进。因此, 。 。 。索赔 。 。 。针对技术改进。

PTAB表示该权利要求是“对现有技术的改进”,并且是“旨在进行技术改进”,这与2019年PEG中针对步骤2A插脚2的第一个示例相符。计算机的功能或对其他技术或技术领域的改进。”此外,该推理也可以应用于步骤2B的“发明概念”要求。

结论

这种情况说明:

(1)在这种情况下,即使主张“援引”了抽象概念,使用顾客偏好来预测客户对调查做出回应的可能性的方法也不是抽象概念;

(2)PTAB可能会发现,权利要求书解决或解决了说明书中描述的“需求”或“改进”,权利要求书将抽象思想整合到实际应用中;和

(3)PTAB可能会发现,在权利要求中提供了对本发明的技术(或技术领域)进行改进的其他要素,可以满足步骤2A插脚2,并使权利要求的主题符合条件。

接下来的两篇文章将以此为背景,并提供PTAB如何逆转2019年PEG下Examiner 101对机器学习专利的驳回的其他示例。请继续关注下一个案例的分析和教训,其中包括对申请人的若干论点可能如何适用于2019-PEG结构的解释,包括论证了审查员“过度概括了权利要求书”表征它。”

脚注

[1] 35 U.S.C. §101。
[2] //e-foia.uspto.gov/Foia/RetrievePdf?system=BPAI&flNm=fd2018004925-06-07-2019-1.