USPTO: Mengguna pakai pendekatan berpusatkan manusia kepada inovasi AI

Seperti banyak organisasi yang dipacu cerapan, Pejabat Paten dan Tanda Dagangan Amerika Syarikat (USPTO) menggunakan teknologi seperti analisis data, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan kecekapan dan prestasi operasinya, serta menambah baik sistem dan kualiti prosesnya.

Algoritma kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah penting untuk kerja USPTO, tetapi pada masa yang sama, prinsip panduan agensi kerajaan adalah dalam membangunkan dan menggunakan teknologi ini untuk menambah baik dan mengembangkan program, menerima pakai orang -pendekatan berpusat. Jamie Holcombe, ketua pegawai maklumat Pejabat Paten dan Tanda Dagangan A.S., menyatakan bahawa kecerdasan buatan dan alatan pembelajaran mesin membantu meningkatkan keupayaan pakar manusia dan meningkatkan kepintaran mereka dalam kerja mereka Pada ketika ini, alat tersebut sedikit berbeza daripada minda manusia Atau keupayaan penaakulan yang tiada tandingan.

Jamie Holcombe, Ketua Pegawai Maklumat USPTO

Untuk menambah dan menambah baik teknologi ini, USPTO menggunakan kaedah tangkapan pasif dan aktif untuk Input daripada beribu-ribu pekerja berpengalaman melatih dan menambah baik model dipacu AI untuk memastikan teknologi mencapai hasil yang diinginkan. Pejabat Paten dan Tanda Dagangan A.S. telah memberikan lebih daripada 11 juta paten sejak penubuhannya dan mempunyai lebih daripada 12,000 pekerja, termasuk jurutera, peguam, penganalisis dan pakar komputer. Bukan itu sahaja, maklum balas berterusan daripada pemeriksa paten barisan hadapan digunakan untuk menambah baik model AI/ML bagi memacu pembangunan produk baharu dan aktiviti sokongan dalam dua bidang utama: carian dan pengelasan paten.

Holcombe menyatakan bahawa menjalankan carian paten yang komprehensif boleh mencabar memandangkan ledakan jumlah data semasa dan potensi sumber "seni terdahulu." Untuk menangani cabaran ini, pasukan teknologi USPTO menggunakan kecerdasan buatan dalam alat carian paten baharu untuk membantu pemeriksa mencari sumber paling relevan yang mereka perlukan semasa menyemak aplikasi. Ini penting kerana USPTO menerima lebih daripada 600,000 permohonan setiap tahun, dan aplikasi purata mengandungi kira-kira 20 halaman teks dan imej, atau kira-kira 10,000 perkataan deskriptif. Jabatan IT USPTO juga membangunkan dan menggunakan alat klasifikasi yang boleh mengenal pasti dan memadankan simbol klasifikasi yang dikaitkan dengan ciptaan daripada lebih daripada 250,000 kelas yang mungkin.

Dalam kedua-dua kes, model dibangunkan dan dipertingkatkan secara berterusan melalui maklum balas yang diberikan oleh pakar manusia yang menggunakan manusia untuk menilai sama ada sesuatu itu baharu atau baru, dan kemudian menggunakan pengetahuan Undang-undang, fakta dan profesional untuk membuat keputusan.

Teroka saluran paip bakat dalam aliran maklumat

Dapatkan aliran maklum balas yang berterusan daripada pakar pemeriksa dan lain-lain, yang boleh menjadi kelebihan, tetapi bukan perkara yang USPTO mahu tentukan inovasi dan saluran baharu kepakaran global, satu-satunya cara untuk membantu menyelesaikan cabaran penting dan skala kecerdasan buatan. Awal tahun ini, USPTO beralih kepada komuniti penyelidikan AI dan Google Kaggle. Kaggle ialah platform teknikal dan sosial untuk saintis data dan orang lain bertukar fikiran dan idea Kaggle mengadakan pertandingan pengekodan global setiap Mac, menawarkan hadiah AS$25,000, dan memanggil penyelidik kecerdasan buatan dan saintis data untuk menulis kod persamaan semantik frasa.

Tahun ini pertandingan menerima 42,900 penyertaan sebelum ditutup pada 30 Jun, melibatkan lebih daripada 1,800 pasukan global yang bekerjasama untuk memanfaatkan sumber data proprietari yang tersedia secara terbuka. Holcombe menjelaskan bahawa matlamat pertandingan adalah untuk mempromosikan penggunaan AI untuk membantu institusi dan komuniti paten lebih memahami bahasa paten. "Hasilnya bukan sahaja algoritma frasa yang lebih baik untuk carian paten, tetapi juga mempunyai model pemenang yang diterima pakai ke dalam domain awam," katanya

USPTO juga memanfaatkan sumber maklumat awam yang lain, seperti Golden, " percuma. Platform kecerdasan buatan/pembelajaran mesin gaya Wiki yang dilancarkan pada 2019, boleh memadankan topik dengan data yang relevan dan tersedia melalui carian web dan menyepadukannya ke dalam aliran maklumat, berjalan di belakang Selepas algoritma AI dilancarkan, data yang berkaitan boleh ditambah secara berterusan, dan sesiapa sahaja boleh mencari maklumat tentang syarikat, paten dan sumber pembiayaannya (seperti modal teroka).

Garis Panduan A, B, dan C untuk Kecerdasan Buatan/Perikatan Manusia

Walaupun kita melihat bahawa terdapat banyak lajur teknikal mengenai integrasi teknologi, memandangkan kepelbagaian dan kerumitan sifat manusia, mengambil Pendekatan "berpusatkan manusia" untuk membangunkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh menjadi mencabar. Oleh itu, USPTO, di bawah pimpinan Holcombe, membangunkan garis panduan daripada perintis kepada prototaip kepada pengeluaran, diringkaskan sebagai garis panduan A, B dan C:

• A singkatan untuk penjajaran: Holcombe percaya bahawa mesti ada hubungan rapat antara ahli perniagaan dan ahli IT. “Pasukan rentas fungsi terbaik terdiri daripada orang teknikal yang bekerja bersama-sama dengan wakil perniagaan, semuanya dalam persekitaran tangkas yang menggalakkan perancangan, pelaksanaan, pemeriksaan dan pelarasan amalan Agile dan DevSecOps bergantung pada tindakan pantas, ketelusan dan Pemikiran Produk: Untuk memaksimumkan kemajuan, pemimpin berkomunikasi dengan pasukan dan pihak berkepentingan mereka awal dan kerap.
• B adalah untuk nilai perniagaan: Anda boleh bermula dengan kes perniagaan yang mempunyai nilai jelas kepada operasi strategik teras dan menyelesaikan cabaran yang menjadikan AI dan pembelajaran mesin berguna. Holcombe menyatakan: "Sebagai agensi berasaskan yuran 100%, kami menangani cabaran teknologi dalam piawaian perniagaan dan ROI yang ketat." Hasilnya, pasukan Emerging Technologies bekerjasama dengan pelanggan dalaman untuk menguji dan mengubah suai sebelum, semasa dan selepas sebarang keluaran. Pengguna produk ini boleh membantu memacu inovasi kecerdasan buatan Sesetengah daripada mereka adalah "berorientasikan perincian" dan merupakan eksekutif peringkat C seperti CIO, jadi pendapat mereka adalah penting. Holcombe menyatakan: “Oleh kerana kami membawa pelanggan ke dalam proses lebih awal, kami mendapat maklum balas yang kukuh, yang membantu memacu penggunaan teknologi Tambahan pula, pelanggan memperkasakan kami untuk menggunakan kecerdasan buatan yang bertanggungjawab kepada pakar agensi dan orang ramai. lagi pintar”

Atas ialah kandungan terperinci USPTO: Mengguna pakai pendekatan berpusatkan manusia kepada inovasi AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!