2020年10月27日，美国专利商标局（USPTO）发布《人工智能发明：追踪美国人工智能专利扩散》报告（Inventing AI Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）。报告显示，从2002到2018年，美国人工智能专利的年申请量增长超过100%，从每年3万件增加到6万多件，含人工智能的专利申请所占份额从9%上升到近16%。同时，活跃于人工智能领域的发明人和专利权人比例从1976年的1%上升到2018年的25%。此外，排名前30位的人工智能公司大多来自信息和通信技术领域，也有特例，如美国银行、波音和通用电气。报告使用机器学习人工智能算法来确定1976至2018年发布的所有美国人工智能专利申请。这一方法能灵活地从专利文档的文本中学习，不受特定分类号和关键字的过度限制，从而提高了识别人工智能专利的准确性。
人工智能的定义
根据美国国家标准技术研究院（NIST）的说法，“人工智能技术和系统”包含可以学习解决复杂问题，进行预测或执行需要类似人的感知（例如视觉、语音以及触摸）、知觉、认知、计划、学习、交流或身体动作。”但是，出于专利申请和授予的目的，USPTO将AI定义为包括八项组件技术中的一项或多项：视觉、计划/控制、知识处理、语音识别、AI硬件、进化算法、自然语言处理和机器学习。在1990年至2018年间，申请量最多的AI技术领域是计划/控制和知识处理，包括控制系统、开发计划和信息处理的发明。此外，研究表明自2012年以来，机器学习和计算机视觉领域的专利申请已显示出明显增长。
人工智能技术的扩散
该研究认为，自1976年以来，人工智能技术一直在很多的技术子类别中出现，从1976年的10％扩散到2018年所有专利技术子类别的42％以上。该研究确定了三个“不同扩散速度的集群”从最快到最慢的增长速度：1）知识处理和计划/控制；2）视觉，机器学习和AI硬件；3）革命性的计算、语音和自然语言处理。该研究指出，建议在AI组件技术之间形成一种技术相互依存的形式，但同时也指出，还需要进行更多的研究才能解释出现该模式背后的原因。
该研究还确定了AI发明者数量的增长是衡量扩散程度的一项指标。特别的，发明人专利的扩散趋势从1976年的1％开始，到2018年增加到25％，这意味着2018年所有发明专利中有25％在其授予的专利中使用了AI技术。
该研究指出，人工智能需要专业知识，因此传播通常较慢，而且局限于熟练劳动力的获取难度和技术信息领域的狭窄组织。该研究确定了在1976年至2018年间拥有AI专利总数29％的美国前30家公司。处于领先地位的是拥有46,752项专利的IBM公司，其次是拥有22,067项专利的微软公司和拥有10,928项专利的Google。
人工智能技术的地理扩散
关于AI的地理扩散，研究表明，在1976年至2000年之间，AI相关技术发明人及专利倾向于集中在大城市或已建立的技术中心（例如加利福尼亚的硅谷），因为这些地区的公司员工具有AI技术所需的专业知识。自2001年以来，人工智能相关专利已在美国广泛传播。例如，缅因州和南卡罗来纳州的数字数据处理和适合企业的数据处理，俄勒冈州的适配和设备，蒙大拿州的材料化学发明分析和材料物理性质研究。该研究还表明，美国中西部地区正在采用AI技术，但发展速度较慢。例如，威斯康星州在诊断、手术和识别过程中以及医疗仪器处于领先地位，爱荷华州、堪萨斯州、密苏里州、内布拉斯加州和俄亥俄州正为与通信相关AI技术做出贡献。此外，北达科他州的发明专利正积极将AI技术应用于农业。
人工智能的未来与研究方法
美国专利商标局（USPTO）指出这项研究表明人工智能有可能像电力或半导体一样具有革命性，革命性的程度取决于创新者和公司是否可以将AI技术纳入现有产品和新产品的链条和服务。
该报告的结果来自机器学习的AI算法，该算法确定了1976年至2018年美国专利中所包含的AI及其子技术的数量、性质和发展方向。这种方法通过更好地捕获专利提高了识别AI专利的准确性。
来源：美国专利及商标局官网，https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OCE-DH-AI.pdf