Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind rechnergestützte Methoden, die auf mathematischen Modellen und Algorithmen basieren, um Muster in Daten zu erkennen, Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen. Dabei kommen unter anderem neuronale Netze, Support Vector Machines oder genetische Algorithmen zum Einsatz. Diese Methoden sind von Natur aus abstrakt und mathematisch, unabhängig davon, ob sie durch Trainingsdaten optimiert werden.
Artikel 52 (2) EPÜ besagt, dass mathematische Methoden als solche nicht patentierbar sind. Artikel 52 (3) EPÜ [→ Einschränkung der Nicht-Patentierbarkeit] stellt jedoch klar, dass dies nur dann gilt, wenn sich die Patentanmeldung ausschließlich auf die mathematische Methode selbst bezieht, also ohne technischen Kontext oder konkrete technische Anwendung.
KI und maschinelles Lernen sind patentierbar, wenn sie technische Zwecke erfüllen, etwa in der medizinischen Diagnose oder Bildverarbeitung. Dagegen sind rein linguistische oder abstrakte Klassifizierungen nicht technischer Natur.1)
Das Training eines Klassifikators kann technisch relevant sein, wenn es dem technischen Zweck dient. Die technische Wirkung eines Algorithmus muss nachweisbar sein, erfordert aber keine vollständige Beweisführung. Falls sie von spezifischen Trainingsdaten abhängt, müssen diese Merkmale nachvollziehbar sein, nicht jedoch der vollständige Datensatz.2)
Artikel 52 (2) a) EPÜ → Mathematische Methoden
Werden als solches nicht als technische Erfindungen angesehen.