THEME
AI・機械学習特許
AI／機械学習の根幹に効いた失効・公開特許の発掘。
全9本
- AI・機械学習特許 #6ChatGPTにSQLを書かせる夢は、1989年の特許にあった──US5197005Aが立てた「自然言語でDBを検索する」という問いAI・機械学習特許 発掘メモ #6 — US5197005A、Intelligent Business Systems、1989年出願1989年出願のUS5197005A。知識ベース＋専門家システムを使って自然言語クエリをDB検索に変換するルールベース設計。現代のNL2SQL・LLMエージェントのDB操作と問題意識が重なるが、解法は根本的に異なる。Intelligent Business Systemsが出願した5名の発明による特許。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #5シナプス荷重を「フィルタ」に換えた1991年のNASA特許──時系列データを扱うニューラルネットの問題意識が、ここにあったAI・機械学習特許 発掘メモ #5 — US5253329A、NASA、1991年出願1991年出願、NASAのVillarreal・SheltonによるUS5253329A。シナプス荷重をスカラー値から適応デジタルフィルタに換えることで、時間的依存関係をニューラルネットに組み込む手法を記述する。LSTM以前の「時間を扱う」という問題意識の先行例。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #3バックプロパゲーションを専用回路で走らせようとした1993年──PhilipsのUS5517598Aが記述していた問題意識AI・機械学習特許 #3 — US5517598A、US Philips Corp、1993年出願1993年出願、Philipsの研究者Jacques A. Siratが設計したバックプロパゲーション専用ハードウェア特許US5517598A。転置行列を利用して推論と学習を同一プロセッサ構造で並列実行するアーキテクチャを記述する。「学習計算をハードウェアで」という問いは現代のGPU/TPUと問題意識が重なるが、設計の前提は根本的に異なる。Google Patentsよりフルテキスト取得済み。
- AI・機械学習特許 #5低解像度で絞り込んで高解像度で確認する── 1992年Bell Labsの多解像度シンボル認識特許AI・機械学習特許 発掘メモ #4 — US5337372A、AT&T Bell Labs、1992年出願1992年出願、LeCunとWuによるUS5337372A。低解像度で候補を絞り込み、段階的に高解像度で確認することで計算コストを削減する手法を記述。現代の物体検出（YOLO系の粗→細パイプライン）との問題意識が重なる。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #4回転・ずれに強くする「接線ベクトル」訓練特許── LeCunらが1994年に特許にした汎化の仕組みAI・機械学習特許 発掘メモ #3 — US5572628A、Lucent Technologies、1994年出願1994年出願、LeCun・Denker・Simard・Victorriによる接線ベクトル訓練特許US5572628A。手書き文字が少し傾いても同じ文字として認識させるための訓練手法で、現代のデータ拡張（augmentation）との問題意識が重なる。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #21989年のBell Labsが特許にした「重み共有」── 現代CNN画像認識の問題意識は、ここから始まっていたAI・機械学習特許 #2 — US5067164A、LeCunら4名のAT&T特許（1989年出願）1989年11月、AT&T Bell LabsのYann LeCunら4名が出願した特許US5067164A。90,000の接続を2,600のパラメータで表現する「重み共有」の仕組みは、現代CNNが今も前提にしている問題を先取りしていた。Google Patentsからフルテキストを取得し、36年後の画像認識AIと並べて読む発掘ノート。
- AI・機械学習特許 #3LLM翻訳の問題意識は、1991年のIBM特許にどう書かれていたかAI・機械学習特許 発掘メモ #2 — US5477451A、統計的機械翻訳の大規模実用化を目指した設計1991年出願、IBM Peter F. Brown・John Cocke・Frederick Jelinek らによるUS5477451A。統計モデルによる自然言語翻訳を記述した特許。LLM翻訳の前史ではなく、統計的機械翻訳（SMT）の実用化を目指した設計として読む。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #2PageRank特許を、LLM検索時代に読み返すAI・機械学習特許 発掘メモ #1 — US6285999B1、リンクグラフで「重要さ」を計算した1997年の設計1997年出願、Lawrence PageによるUS6285999B1。リンクされたデータベース上でノードの重要度をランク付けする手法を記述した特許。LLM検索・RAG評価・グラフ型知識構造との接続仮説を持つ発掘メモ。一次資料URL確認済み・本文未読。
- AI・機械学習特許 #11998年のAmazon特許に、「この商品を買った人は」の設計図が全部書いてあったAI・機械学習特許 #1 — US6266649B1、item-to-item推薦を大規模ECで動かすための設計思想1998年出願、Gregory Linden・Jennifer Jacobi・Eric Benson 3名によるUS6266649B1。商品ごとに類似商品リストをオフラインで事前生成し、推薦時はリアルタイムに参照・合成する設計が明文化されている。現代の埋め込み検索やAIレコメンドそのものではないが、ECにおける大規模推薦の重要な前史として読める。2018年に失効。