일반적으로 소프트웨어 영역 내 혁신의 경우, "컴퓨터를 이용한 발명"이란 용어는 데이터 처리 장치 (컴퓨터)가 발명될 때 또한 컴퓨터 프로그램으로 실행되는 기능이 있을 때에 사용합니다. 컴퓨터를 이용한 발명은 데이터베이스와 검색 엔진, 블록체인, 암호기법과 암호 작성술, 비즈니스 소프트웨어, 기업 자원 계획 (ERP) 소프트웨어 영역과 사업 방식 영역에서 나올 수 있습니다.
독일 특허청과 유럽 특허청은 컴퓨터를 이용한 발명이 흔하지 않은 방식으로 기술적 문제를 풀 때에만 특허를 줍니다. 하지만, 소프트웨어에서 개념적 아이디어와 그것의 구체적 기술 응용 간이 전환은 유동적이기 때문에, 컴퓨터를 이용한 발명 시 특허 출원서 작성은 까다로운 일입니다. 특히, 소프트웨어 영역에서, 저희 법무법인의 변호사들은 판례법 분야에서 전문가이며 오랫동안 이 판례법 생성 과정에 적극적으로 관여하고 있습니다.
표시등과 푸시 버튼, 스위치 등과 같은 고전적 사용자 인터페이스 외에, 현대 사용자 인터페이스에는 우선적으로 그래픽 사용자 인터페이스와 터치 스크린, 음성 기반 사용자 인터페이스, 제스쳐 인식 인터페이스는 물론 두뇌 컴퓨터 인터페이스가 포함됩니다.
컴퓨터를 이용한 발명과 유사하게, 사용자 인터페이스는 기술적 문제를 흔하지 않은 방식으로 해결할 때에만 특허를 받을 수 있습니다. 원칙적으로, 사용자 인터페이스의 그래픽 설계의 특징이 사용자 인터페이스의 정보 내용에만 관련이 있는 즉, 그것이 표시되는 내용 만을 다룬다면, 그에 의한 기술적 효과는 없습니다. 그러므로, 사용자가 어떤 방식으로 정보를 사용할 수 있게 되는지 그 방식을 특허화 하는 것이 중요합+E149니다. 이 때문에 기술적 효과는 또한 생리학적 성격을 가질 수도 있습니다.
AI를 사용하는 기술적인 분야는 다양하며 자동차 분야의 운전자 보조 시스템에서부터 모바일 통신 기기의 음성 인식과 얼굴 인식, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 고객과의 소통을 위한 챗봇, 자동화 및 의료 분야에서의 진단 지원을 위한 기기의 유지관리 최적화 예측에 이르기까지 광범위합니다. 사용자는 AI를 통해 광범위한 변수 입력 매개변수로 전례없이 정확한 예측을 할 수 있습니다.
AI의 다양한 도구의 복잡성과 유연성은 때때로 상당히 다릅니다. 예를 들어 간단하게는 논리적 링크를 통해 쿼리가 해당 결과로 이어질 수 있는 규칙 엔진, 지식 기반, 전문가 시스템 또는 지식 그래프가 있습니다.
이처럼 간단한 AI 적용이 아닌 것은 머신 러닝입니다. (예: 새로운 데이터를 기반으로 스스로 수정하는 능력) 이러한 경우, 머신 러닝은 역동적이고 자기 계발을 합니다. 머신 러닝은 서포트 벡터 머신, 회귀분석, k-mean, 유전 알고리즘과 인공 신경망을 사용하는 러닝 배리언트인 소위 딥 러닝과 같은 알고리즘을 토대로 합니다.
