如今，人們正處于人工智能（AI）和機器學習（ML）的大規(guī)模技術(shù)進步的邊緣，這些技術(shù)正在創(chuàng)造幾乎無限功能的計算處理能力?；谶@些技術(shù)的機器現(xiàn)在能夠創(chuàng)建新的解決方案，并對現(xiàn)有技術(shù)進行更大的改進，而這是人腦無法實現(xiàn)的。它們可以通過典型的人類思維過程和推理來工作，現(xiàn)在已經(jīng)變得足夠聰明，可以發(fā)明專利。

DABUS人工智能系統(tǒng)被定義為一個“創(chuàng)造力機器”，這意味著它可以在無需人工干預的情況下形成和成熟思想。該系統(tǒng)是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的，這個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)接受了信息的培訓，就像人類的大腦一樣。它既可以創(chuàng)造新的想法，又可以針對現(xiàn)有的發(fā)明進行分析，以確保它們是最新的技術(shù)。

這樣的系統(tǒng)目前非常獨特，但很快就會變得更加普遍，并為擁有它們的公司提供了巨大的創(chuàng)新資源。但是，盡管它們?nèi)蕴幱谠缙陂_發(fā)階段，但仍有一些企業(yè)有興趣了解以下一些問題：

?專利發(fā)明過程將是什么樣子？

?這些機器將創(chuàng)造多少個發(fā)明？他們會創(chuàng)造無盡的專利，還是會達到飽和？

?誰將從這些創(chuàng)新中最大受益？

?當機器變得比人類更智能時，專利發(fā)明是否會加速發(fā)展？

從歷史上看，新創(chuàng)新的過程始終始于高品質(zhì)的新理念的爆發(fā)，同時隨著時間的推移，其數(shù)量和質(zhì)量逐漸下降，并達到了平穩(wěn)狀態(tài)。這與任何稀有資源（例如黃金）的開采過程非常相似。

人們可以從另一個角度看待不斷減少的創(chuàng)新。例如在上世紀90年代末在技術(shù)和規(guī)模方面突飛猛進科技公司：谷歌、雅虎、亞馬遜以及和后來的Facebook，它們展示了創(chuàng)新的突破，并逐漸發(fā)展成為當今的科技巨頭。這些平臺巨頭利用先行者的優(yōu)勢，沒有留下讓他人成長的空間，如果這些創(chuàng)新公司出現(xiàn)，這些巨頭就會投資收購和兼并，而創(chuàng)新的力量則集中在少數(shù)人的手中。

另一個例子是基于區(qū)塊鏈技術(shù)的比特幣。比特幣是作為對稱為采礦的過程的獎勵而創(chuàng)建的。與金礦的例子相比，發(fā)明人中本聰在人為的稀缺性基礎(chǔ)上制定了一種貨幣政策。在比特幣誕生之初，所設(shè)定的比特幣總數(shù)不得超過2100萬。新的比特幣大約每十分鐘產(chǎn)生一次，其生成速度大約每四年下降一半，直到所有比特幣都流通為止。最終，其獎勵將降為零，并在2140年左右達到2100萬比特幣的限額。

專利發(fā)明的開采過程非常相似。在專利發(fā)明（A）的第一階段，專利數(shù)量及其新穎性迅速發(fā)展。在某些點（B），專利發(fā)明達到了成熟水平，在此過程中進度較慢，新穎性下降。而專利發(fā)明一旦達到最后階段（C），專利數(shù)量和質(zhì)量都會達到平穩(wěn)狀態(tài)，其價值逐漸降低。

將來，如果實際上是通過機器大規(guī)模進行專利挖掘，則該過程將被加速到極限，如上圖中的紅線所示，人們可能會發(fā)現(xiàn)自己很快處于專利和創(chuàng)新飽和的地步。

此外，在此過程中的這一點上，人們可能會發(fā)現(xiàn)，諸如微軟、谷歌和亞馬遜之類的科技巨頭，如今已經(jīng)在人工智能方面進行了大量投資，并且擁有巨大的資源，它們將率先擁有這種專利挖掘機器。在這一點上，創(chuàng)新的力量可以轉(zhuǎn)移到這幾家公司。這可能會在主要的技術(shù)公司與所有其他有抱負的公司之間造成更大的差距。

不幸的是，眾所周知，這可能是企業(yè)家精神的終結(jié)。資源有限的私人企業(yè)家將無法與此類巨頭進行競爭，風險資本家也將無法獲得高投資回報。創(chuàng)造力和創(chuàng)新所有權(quán)將僅限于有能力負擔的人。

這就引出了一個問題，人們是否可以在本世紀擁有所有專利和創(chuàng)新，人類將完全脫離新發(fā)明嗎？
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