I computer hanno autonomamente dato vita ad invenzioni a partire dal ventesimo secolo. Nel 1994, l’esperto informatico Stephen Thaler ha rivelato un’invenzione che lui stesso ha denominato “Creativity Machine”, e che consiste in un sistema computazionale in grado di dar vita a nuove idee attraverso un sistema software conosciuto come rete artificiale neurale.
L’autore ha paragonato il sistema di funzionamento della sua macchina a quello del cervello e della conoscenza umana, evidenziando come le due reti artificiali neurali della macchina mimino il circuito cognitivo del cervello, in modo particolare quello dell’anello talamo corticale61.
Al pari del cervello umano, la Creativity Machine è capace di generare nuovi modelli di informazione e adattarli a nuovi scenari senza alcun input umano addizionale. Inoltre, proprio come il cervello umano, il software di IA non è scritto nei suoi algoritmi da esseri umani, ma è assemblato da sé62. L’inventore della Creativity Machine ha inserito la macchina come oggetto del suo primo brevetto intitolato: “Device for the autonomous generation of useful
information”63.
Successivamente egli ha depositato un’ulteriore domanda di brevetto intitolata: “Neural network based prototyping system and method”64. La peculiarità di questa seconda richiesta sta nel fatto che, nonostante il signor Thaler abbia indicato sé stesso come autore anche della seconda invenzione, in realtà, ha affermato in seguito che la vera autrice dell’oggetto, poi brevettato, è stata la macchina.
Lo studio di questo secondo brevetto è di enorme interesse ed importanza, in quanto l’ufficio brevetti statunitense ha protetto un’invenzione di un essere-non-umano, senza aver coscienza di ciò.
La Creativity Machine, inoltre, è responsabile, ma non titolare, di altre invenzioni, tra cui il design delle setole dello spazzolino Oral-B Cross Action65.
61S.TALER, Creativity Machine ® Paradigm, in E.G.CARAYANNIS ed., Encyclopedia of creaitivity, invention,
innovation and entrepreneurship, Springer, Berlin, 2013, 451.
62A.M.COHEN, Stephen Thaler’s imagination machine, 43 The Futurist 4, 28-29 (2009). 63 U.S. Patent, No. 5,659,666, filed in October 13, 1994.
64 US. Patent No. 5,852,815, filed in May 15, 1998.
65 Sulla vicenda relativa alla creazione del design dello spazzolino Oral-B CrossAction, si consulti: R.
PLOTKIN, The Genie in the Machine: How Computer-Automated Inventing is Revolutionizing Law and Business, Stanford University Press, Stanford, (CA), 2009, 51.
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Un’ulteriore fonte di invenzioni computazionali è l’Invention Machine, dotata di un
software di Intelligenza Artificiale modellato sull’evoluzione biologica, conosciuto come Genetic Programming (“GP”), che è stato in grado di dare vita a trovati brevettabili66. Il Patent Office, quindi, nel 2005 ha rilasciato un ulteriore brevetto per un’invenzione computazionale, il cui inventore-di-fatto è la macchina stessa67. L’Invention Machine è, infatti, riuscita a sviluppare un’invenzione senza alcun intervento umano e senza poter attingere ad un database di conoscenze pregresse68.
Ancora una volta, dunque, l’ufficio brevetti statunitense, sembra non aver avuto una conoscenza completa del ruolo fondamentale che l’intelligenza artificiale ricopre nel dare vita ad un’invenzione. L’inventore stesso, infatti, non ha effettuato alcuna menzione in merito al ruolo fondamentale svolto dalla macchina stessa e ha attribuito a sé la paternità dell’invenzione. Il motivo di questa scelta è determinato dal fatto che, se l’inventore avesse menzionato la macchina come inventrice del trovato stesso, il brevetto non sarebbe stato concesso.
Le macchine intelligenti, inoltre, si sono dimostrate capaci anche di inventare tipologie di design che sono strutturalmente inusuali, ma che possiedono dei significativi vantaggi rispetto a quelli esistenti nella “prior art”.
Ad esempio, la Nasa ha utilizzato sistemi di intelligenza artificiale per ottimizzare delle invenzioni già esistenti. Il sistema di IA è riuscito infatti a produrre un design estremamente innovativo di antenne che rispetta anche gli standard richiesti dalle missioni spaziali. La grandezza dell’invenzione sta nel fatto che questi moderni sistemi di comunicazione spaziale utilizzano software dotati di IA che attraverso il modello dell’apprendimento automatico sono in grado di controllare i sistemi senza soluzione di continuità e di prendere decisioni in tempo reale senza dover attendere di essere istruiti69.
In modo simile, un sistema di IA dotato di meccanismo di apprendimento Deep
Learning ha aiutato la società giapponese Hitachi a disegnare una struttura a forma di cono
66J.R.KOZA, Human-competitive results produced by genetic programming, 11 Genetic Programming and Evolvable
Machines 251-265 (2010). GP si basa sull’evoluzione biologica, che è un processo creativo basato su: “mutation, sexual recombination, and natural selection”, J.R. KOZA, ET ALT., Evolving Inventions, 288 Scientific American 52-59 (2003). Il software è in grado di riprodurre questi processi in modo digitale, consegnando un’intelligenza degna di competere con quella umana, ma con un livello minimo di coinvolgimento di umanità. Già nel 1996 GP è riuscito a dare vita ad alcuni risultati brevettabili.
67 Il brevetto è intitolato “Apparatus for improved general-purpose PID and non-PID controllers”, U.S. Patent
No. 6,847,851, filed in July 12, 2002; KOZA, op. cit., 265.
68J.R.KOZA,M.A.KEANE,M.J.STREETER,W.MYDLOWEC,J.YU,G.LANZA, Genetic Programming IV:
Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Springer, Berlin, 2003, 102-104.
69E.FRASER, Computers as inventors- Legal policy implications of Artificial Intelligence on Patent Law, 13 Scripted
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per i treni giapponesi ad alta velocità, tale da aumentarne la aerodinamicità e ridurre così i rumori in cabina70.
Anche la casa farmaceutica GalaxoSmithKline (“GSK”) utilizza un sistema di intelligenza artificiale per la previsione del comportamento delle molecole e per determinare se le medicine attualmente in uso siano un beneficio o meno, oppure se sia necessario e opportuno crearne di nuove. Questo meccanismo permette di ridurre i costi e le tempistiche, che solitamente sono dedicate ai test di circa il 75%71.
L’utilizzo di software dotati di IA è stato scelto da alcune delle compagnie farmaceutiche leader mondiali nel settore sempre con lo scopo di migliorare il commercio e la ricerca di nuove medicine per ottimizzare tempo e denaro.
È dunque innegabile che anche nel settore delle invenzioni l’intelligenza artificiale abbia iniziato a giocare un ruolo fondamentale. Per questo motivo nella parte terza dell’elaborato sarà indagata la possibilità di considerare come brevettabili le invenzioni prodotte dai sistemi intelligenti.
Le macchine intelligenti, infatti, mettono a dura prova lo stesso concetto di invenzione, in quanto esse si sono dimostrate capaci di risolvere i problemi trasformando situazioni concrete in sequenze di programmi risolvibili.
È tuttavia innegabile che nell’attuale scenario è pur sempre l’essere umano il responsabile primario della configurazione della struttura del problema che deve essere risolto. Se, infatti, l’uomo non offrisse alla macchina l’input di risolvere un determinato quesito, quest’ultima non riuscirebbe ad identificarlo da sola.
Tuttavia, con il crescere del perfezionamento di questi sistemi, attraverso il “computer
learning”, il ruolo umano è destinato ad essere limitato sempre di più. In futuro, infatti, si
ritiene che la macchina sarà in grado di individuare la presenza di un problema da risolvere, processare l’invenzione-soluzione al suo interno ed elaborarla come output finale. In questo modo, il processo inventivo sarà completamente gestito dal sistema.
Quest’ultimo scenario è estremo e si pone in linea con quelle che sono state definite “super intelligenze”.
70PLOTKIN, op. cit., 61.
71B. HIRSCHLER, Big pharma turns to AI to speed drugs discovery, GSK signs deal, in Reuters, July 2017,
disponibile online al seguente link: https://www.reuters.com/article/us-pharmaceuticals-ai-gsk/big-pharma- turns-to-ai-to-speed-drug-discovery-gsk-signs-deal-idUSKBN19N003; sempre in campo medico si consideri inoltre T. SIMONITE, Computing software dreams up new molecules in quest for wonder drug, MIT Tech Rev., November, 2016, disponibile online al seguente link: https://www.technologyreview.com/s/602756/software-dreams-up-new-molecules-in-quest-for-wonder- drugs/.
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