CC BY
499DOI: 10.24411/2071-3762-2020-10006
АНАЛИЗ РЫНКА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ДИНАМИКА ПАТЕНТОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ
Токарев Борис Евгеньевич,
доктор экономических наук, профессор, кафедра маркетинга, Государственный университет управления;
109542, г. Москва, Рязанский проспект, 99
tokarevboris@gmail.com
Токарев Роман Борисович,
ведущий специалист по патентам, ООО «Яндекс»; 119021, г. Москва, ул. Льва Толстого, 16 romulpo@yandex.ru
В работе приведены результаты исследования рынка искусственного интеллекта в мире и в России. Предметом изучения является публикационная активность и патентование разработок в области искусственного интеллекта. Проанализирована динамика развития технологии искусственного интеллекта. Определены лидирующие страны и компании, наиболее активно патентующие свои разработки. В технологиях искусственного интеллекта машинное обучение занимает лидирующее место по состоянию на 2019 год. Исследование показало, что количество патентных семейств по машинному обучению, одному из основных направлений разработок, динамично растет, занимая преобладающую долю относительно всех патентов по искусственному интеллекту.
Ключевые слова: технология; патент; искусственный интеллект; машинное обучение.
Цель предлагаемой работы — анализ экспертных ожиданий перспектив применения технологий искусственного интеллекта (ИИ)с тенденциями научных публикаций и с практикой подачи заявок на изобретения и получения патентов.
Рынок искусственного интеллекта формируется в глобальном масштабе. Для всех стран, Россия не исключение, это этап совершенно незнакомый человечеству, где пока не определены правила использования новых технологий. В искусственный интеллект ежегодно в мире вкладывается около $150 млрд. Сумма немалая, и видимо, инвесторы вполне обоснованно имеют шансы на получение в будущем дивидендов от таких вложений. В перспективе, следо-
вательно, в большинстве отраслей искусственный интеллект сможет найти применение, как свидетельствует отчет компании De!oitte&Touche\ International Data Corporation (IDC) прогнозирует 50-процентный рост внедрения ИИ в мире до 2023 года.
По данным исследования компании Pricewaterhouse2 наибольший вклад в ВВП от применения ИИ уже получают в Китае, что отражено в таблице.
Согласно анализу трендов искусственного интеллекта, проведенного международной организацией по интеллектуальной собственности WIPO, количество ежегодных научных публикаций по теме ИИ стабильно растет на 5,6%3. Всего в мире опубликовано более 1.6 миллиона научных трудов, связанных с тематикой ИИ. Динамику количества публикаций по теме ИИ за 1998—2017 гг. в наукометрической системе Scopus4.
Таблица
Вклад технологий искусственного интеллекта в ВВП
Регион Вклад применения ИИ в ВВП, %
Северная Америка 14,5
Китай 26,1
Южная Европа 11,5
Северная Европа 9,9
Развитая Азия 10,4
Латинская Америка 5,4
Остальной мир 5,6
1 Tech Trends 2019. Beyond the digital frontier. [Электронный ресурс]. URL: -
technology/DI_TechTrends2019.pdf (дата обращения: 09.10.2019).
2 Официальный сайт компании PWC [Электронный ресурс]. URL: www.pwc.com/ai.
3 WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence.
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/fi/Documents/
4The AI Index 2018 Annual Report, Stanford University [Электронный ресурс]. URL: https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/legalcod (дата обращения: 09.10.2019).
Из анализа этих данных следует, что первая волна интереса к теме состоялась в период 2007— 2008 гг., а потом на протяжении примерно пяти лет роста не было, и даже прослеживался небольшой спад. Однако после 2014 года рост публикаций по темам ИИ стал лавинообразным. Среднегодовой рост публикаций, свидетельствующий об интересе и прилагаемых усилиях в этом направлении разработок, за период с 2014 по 2017 годы составил 37%. Лидирующие позиции научного интереса занимают машинное обучение (МО) и нейронные сети, входящие в стек МО-технологий.
Исследование ВШЭ5 определило позиции российских авторов в сравнении 2007 и 2017 годов. Они практически не изменились и находятся на уровне 13—14 мест среди стран мира. Причем ситуация идентична как по публикациям в индексируемых базах данных Scopus, так и Web of Science. При этом количество публикаций суммарно по обеим базам данных по компьютерным и информационным наукам составляло около 3 000 (17 и 26 рейтинг), а по математическим наукам около 10 000 (соответственно 7-е и 6-е место) за весь 2017 год. В течение 2019 года обозначился количественный рост научных публикаций российских ученых в международных изданиях, но их показатель цитирования остается низким.
Сетевой ресурс AI Index, на протяжении десятилетия анализирующий развитие теории и технологий
ИИ, на основе публикаций в рецензируемых научных журналах, посвященных вопросам ИИ6, определил, что лидером в этом является Евросоюз с 17 000 публикаций, далее идет Китай (15 000 публикаций) и США (10 000 публикаций за 2018 год). Россия в данном рейтинге не представлена. Согласно результатам этого исследования лидирует тематика публикаций по машинному обучению в целом (около 33 000 публикаций), далее нейронные сети (более 30 000 публикаций) и компьютерное зрение (около 25 000 публикаций) по состоянию на 2018 год.
«Технологии развиваются стремительно, каждую неделю появляются новые решения и устройства на основе нейронных сетей, которые обнуляют все предыдущие, выдаются новые патенты на технологии: то, что выпущено на рынок полгода назад, мгновенно теряет актуальность»7.
Технологические тренды можно выявить с помощью патентной аналитики. История патентования ИИ не только помогает понять возможности, которые открывает искусственный интеллект, но и помогает сделать еще один шаг вперед, предвидя, что получится в будущем. Расширение имеющегося научного и технологического инструментария с искусством возможного обосновывает решение заглянуть далеко в будущее, где в текущий момент кажутся слишком недостижимыми возможности. Но можно воспользоваться драйверами инноваций, которые
смогут показать высокоэффективные бизнес-решения.
С момента появления в 1950-х было подано 340 000 заявок на изобретения, связанных с ИИ. Патентование изобретений в данной области стало резко расти с 2013 года. Значительный рост научных публикаций на тему ИИ был отмечен в 2001 году, за 12 лет до аналогичного роста патентных заявок.
Немногим более половины от всех патентов на ИИ были получены за последние пять лет. Причем наблюдается переход от теоретических исследований ИИ к практическому применению этих технологий: соотношение научных трудов и изобретений в 2010 году составляло 8:1, а в 2016 достигло уже 3:1.
«Темпы получения патентов в области искусственного интеллекта нарастают, а это значит, что мы можем ожидать появления массы новых продуктов, приложений и технологических способов, основанных на технологии ИИ,ко-торые изменят наш быт, а также будут определять дальнейшую форму взаимодействия человека с созданными им машинами», заметил в интервью Ф. Гарри, гендиректор WIPO8.
В ходе дискуссий на конференции по ИИ9 были выявлены особенности патентования технологических приложений ИИ: ♦ ИИ часто связан с алгоритмом как таковым, представляя, по сути, математические методы, которые непатентоспособны сами по себе;
5 Наука. Технологии. Инновации: 2019 : краткий статистический сборник/ Н. В. Городникова, Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский и др.; Нац.
исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2019. - 84 с. https://www.hse.ru/data/2018/12/11/1 144786145/ niio2019.pdf.
6 AI Index 2018 Report [Электронный ресурс]. URL: http://cdn.aiindex.org/2018/AI%20Index%202018%20Annual%20Report.pdf (дата
обращения: 09.10.2019).
7 Интервью С. Черных, ГК «ХайТэк»: Не существует такой отрасли экономики, где искусственный интеллект не нашел бы применения
[Электронный ресурс]. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 09.10.2019).
8 Интервью с генеральным директором ВОИС Фрэнсисом Гарри: Россия обладает невероятно богатым научно-техническим потенциа-
лом [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/interviews/6301504 (дата обращения:12.11.2019).
9 Patenting Artificial Intelligence. Conference summary 30 May 2018, EPO Munich.
♦ обученные модели/машинное обучение, с примерами дата сетов, переобучения, дообучения и т.д. скорее подлежат защите;
♦ ИИ как инструмент в прикладной области, определяемый с помощью технических результатов — наиболее прикладная и патентоспособная область. Каждая из категорий претерпевает законодательные изменения и зависит от правовых особенностей в конкретной юрисдикции. Проблема в том, что то, что можно на сегодня патентовать в США, завтра уже будет нельзя из-за появившегося прецедента, что характерно для стран с общим интеллектуальным правом, или при изменении отраслевых норм. Поэтому процесс патентования ИИ подвержен:
а) изменениям и пересмотрам от одной юрисдикции к другой, от одного прецедента к другому, от одного рынка к другому в соответствующих законообразу-ющих системах;
б) фокус патентов может с течением времени тоже изменяться. Патентное агентство США
USPTO в январе 2019 года опубликовало новую версию руководства по патентованию изобретений, связанные с ИИ, в котором сделало акцент на судебных прецедентах. В соответствии с документом, у заявителя появляются возможности доказать, что формула изобретения на решение, которое не интегрировано в практическое применение, содержит изобретательскую концепцию, которая становится патентоспособной.
Европейское патентное ведомство осенью 2018 года тоже обно-
вило руководство, касающееся изобретений с использованием ИИ, в котором говорится, что ИИ и машинное обучение «основаны на вычислительных моделях и алгоритмах ... сами по себе носят абстрактно-математический характер».Также подчеркивается, что конкретное применение этих абстрактных моделей может привести к тому, что изобретение будет иметь достаточный технический характер патентоспособности.
Оценка трендов и статистический анализ патентного ландшафта представляется нетривиальной задачей. Во-первых, стандартный подход по оценке патентных документов затруднен из-за разрозненности патентной классификации. Это обусловлено крайне широким распространением технологий ИИ и машинного обучения в разных отраслях. Так, МО-решение с крайне похожими технологиями по обработке изображений реализовано в медицине (для анализа рентгеновских снимков) и в анализе изображений для поисковых технологий(поиск похожих изображений).
Во-вторых, на практике в одном патентном документе заявители стремятся описать сразу несколько подходов, например, сбор данных, разметка данных и применение обученной модели. Такие подходы связаны с неопределенностью и неоднозначностью правовых норм. Заявители стремятся быть готовыми к возможным изменениям в законодательстве, оставляя «пути отхода» в своих патентах.
В-третьих, в мире есть устойчивый тренд использования в патен-
те степени обобщения, покрывающее использование для решения поставленной задачи сразу нескольких средств. Практически заявители описывают свое решение в виде альтернатив, где возможно использовать машинообу-ченный алгоритм и/или эвристический подход. Такой дуализм в описаниях патента делает весьма затруднительным автоматизацию сбора статистики по патентным публикациям.
В России все перечисленные проблемы патентования также актуальны10. Вместе с положительной внутрироссийской динамикой патентования в целом, и в частности в области ИИ,явно мало заявок на международные патенты11.
Мы обработали имеющуюся статистику и получили следующие результаты. В конце 2019 года общее количество основных алгоритмов ИИ составляет 19 направлений и 30 функциональных областей их приложения. Анализ динамики ИИ сфокусирован на трех составляющих: технологии, используемые в ИИ, прикладное применение технологий ИИ и области применения ИИ.
Технологии ИИ находятся на этапе роста ожиданий от их применения. Но станут ли они реальными в использовании - покажет время. Кривая зрелости технологий Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies Gartner Group в 2018 году определила список лидеров технологий искусственного интеллекта12. Основными областями их применения эксперты определили виртуальных помощников, глубокое обучение, автономные автомобили,
10 Гарант.Ру: Тренды патентного права: 30-моделирование и искусственный интеллект [Электронный ресурс]. URL: https://rupto.ru/ru/ news/25-09-2018-garant-ru-trendy-patentnogo-prava-3d-modelirovanie-i-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения:12.11.2019).
11 Наука. Технологии. Инновации: 2019: краткий статистический сборник / Н.В. Городникова, Л.М. Гохберг, К.А. Дитковский и др. - М.: НИУ ВШЭ, 2019. - 84 с.
12 Официальный сайт Гартнер Групп [Электронный ресурс]. URL: www.gartner.com/SmarterWithGartner.
автономные летающие транспортные средства, ИИ-платформы как сервис и умные роботы.
Но уже в 2019 году ИИ удостоился третьей строчки среди наиболее перспективных направлений внедрения технологий, что свидетельствует о наступлении новой фазы понимания места искусственного интеллекта в практическом применении. Gartner Group на 2019 год среди приоритетных направлений разработок определила поиск перспектив применения ИИ в бизнес-приложениях, а также использования ИИ в процессах разработок технологий и устройств13. Эксперты этой компании полагают, что применение ИИ в «умных устройствах» и для управления различными автономными объектами уже является освоенным этапом.
При проведении анализа патентов на искусственный интеллект, последние объединяются в патентные семьи с использованием кодов международной патентной классификации, которые относятся к областям когнитивного и смыслового понимания, а также технологии человеческого интерфейса. Ретроспективная динамика формирования обсуждаемого научно-технологического направления показывает, что практически все технологически продвинутые страны активно включились в патентную гонку. Наиболее значительный рост, почти пятикратный с 2004 по 2014 годы, показали азиатские страны. В 2014 году около 30% патентов на искусственный интеллект были получены в США, за ними следуют Южная Корея и Япония, каждая из которых владеет 16% патентов ИИ.
«Количество патентов в сфере облачных технологий и искусственного интеллекта дает нам четкое представление о том, кто владеет технологиями, определяющими будущее. Если технологии Запада — это «витрина»,то технологии Китая — это внутренние помещения магазина. Для стран Запада существует реальный риск доминирования Китая в сфере высоких технологий. Когда речь шла о правах на интеллектуальную собственность, то о Китае говорили, как о Диком Западе. Ис-
следование показало, насколько компании КНР серьезно относятся к патентам», — высказал точку зрения гендиректор Cipher Н. Свайхер14.
Наибольшее количество компаний, разрабатывающих технологии ИИ, действовали и действуют в США, а в России этим направлением занималось всего 13 ком-паний15, что демонстрирует рисунок 1.
На рисунке 2показаны размеры патентных портфелей в области ИИ двадцати крупнейших
3 500 -3 000 -2 500 -2 000 -1 500 -1 000 -500 -0 -
Рис. 1. Количество компаний, принимавших участие в разработках технологии ИИ с разделением по странам
2 905
709 366
-1 173 160 136 13 1 1 1 1-1 1-1
США Китай Великобритания Израиль Германия Франция Россия
IBM Microsoft Samsung Siemens Alphabet Hitachi Toyota SGCC Panasonic Sony Toshiba Bosch NEC Fujitsu LG Corporation Canon Mitsubishi Ricoh NTT
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
Рис. 2. Мировые лидеры патентования в области ИИ и размер их портфелей
13 Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019 [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/ (дата обращения:12.11.2019).
14 Китай доминирует по количеству патентов в сфере ИИ [Электронный ресурс]. URL: https://iot.ru/promyshlennost/kitay-dominiruet-po-
kolichestvu-patentov-v-sfere-ii (дата обращения:12.11.2019).
владельцев — юридических лиц. Как можно увидеть, мировыми лидерами, имеющими наибольшие патентные портфели в области ИИ, являются компании /BM, Microsoft и Samsung16.
Количество стартапов с использованием технологий ИИ является красноречивым свидетельством активного внедрения технологий. Статистическая информация о развитии технологий свидетельствует, что в 2017 году были реализованы стартапы в области ИИ в следующих странах-лиде-рах17 (рис. 3).
Инвестиции венчурных капиталистов в ИИ-стартапы выросли в шесть раз с 2000 по 2017 год, отмечается в выступлениях представителей компании Adobe.
Машинное обучение на текущий момент является самой продвинутой в разработках технологией и имеет наибольшую долю внедрений в практическом использовании ИИ. Машинное обучение является основным средством внедрения ИИ (упоминается в 134 777 патентных документах). Количество заявок по этому направлению показывало ежегодный рост в 28%, начиная с 2013 года (20 195 заявок в 2016 против 9 567 заявок в 2013 году).
В патентном бюро США отмечают существенный рост заявок в -области машинного обучения и нейронных сетей18. Если в 2010 году по теме «машинное обучение» были упоминания в 145 заявках на патент, то в 2016 количество таких упоминаний выросло до 594, что означает 3,5-кратный рост за 6 лет, о чем свидетельствует рисунок 4. О «нейронных сетях» упоминания увеличились пя-
тикратно: с 94 в 2010 году до 485 в 2016.
Наибольшее применение технологий ИИ находится в транспортной сфере, в первую очередь в сегментах автомобильного и авиационного транспорта. Анализ патентования международной организации по интеллектуальной соб-
ственности показывает, что топ-20 компаний в мире реализуют ИИ в следующих областях: транспорт, персональные девайсы и компьютеры, телекоммуникация, управление документацией и публикации, науки о жизни и здоровье, безопасность, банковское дело и финансы, бизнес (рис. 5). Остальные
1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
1393
383 365
245 113 109 106
П П I I л.
США Китай Израиль Велико- Япония Франция Германия Россия британия
Рис. 3. Количество стартапов с применением ИИ по странам
700 600 500 400 300 200 100 0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Рис. 4. Количество полученных в США патентов с применением технологии машинного обучения Источник: УБ РТО. Данные за 2017 г. имели предварительный вид.
Промы шленное производство 5,10% Бизнес 7,50%
Безопасность 8,70%
Энергетика 3,80%
Вычислительные сети
3,40%
Образование 2,40%
Транспорт 16,70%
Наука о жизни и здоровье 11,70%
Документация 11,80%
Девайсы и - компьютеры
Телекоммун и ка ции 14,30%
Рис.5. Распределение долей размеров портфелей патентов по заявленным сегментам применения тор-20 компаний
5 WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence.
6 Там же.
7 Там же.
8 Despite Pledging Openness, Companies Rush to Patent AI Tech [Электронный ресурс]. URL: https://www.wired.com/story/despite-pledging-openness-companies-rush-to-patent-ai-tech.
611
634
288
198
14,50%
направления — производство, инженерия, энергетика, сети, образование, госуправление и некоторые другие занимают незначительную долю патентов.
Транспортная отрасль является самой быстрорастущей отраслью, где активно применяются анализируемые технологии. По количеству патентов мировых компаний-лидеров это направление также лидирует, занимая свыше 16%, при этом показывая двузначный рост заявок на изобретения. Патентование технологий ИИ для применения в гаджетах и компьютерах, а также в телекоммуникациях занимает около 14%. Отрасли документирования и науки о жизни и здоровье имеют порядка 11% у компаний-лидеров. В указанных сегментах рост количества подаваемых заявок на изобретения составляет двузначные величины, от 12 до 60% в год.
Наибольшее количество заявок на патенты подают компании, специализирующихся на определенных технологиях разработок и применения. Например, Baidu специализируется на глубоком обучении, Toyota и Bosch специализируются на транспорте, а Siemens, Philips и Samsung — на медико-биологических разработках.
В топ-20 входят 12 компаний из Японии, три компании из США и две из Китая. Японские компании бытовой электроники представлены наиболее широко. Первое место по патентованию ИИ занимает IBM, чей портфель насчитывает 8 290 заявок на изобре-
тения. Второе место у Microsoft, ему принадлежат 5 930 заявок. Пятерку лидеров замыкают: Toshiba (5 223 заявки), Samsung (5 102), NEC (4 406).
Как декларирует британский патентный офис, бурный рост заявок на патентование применений ИИ приходится на последние годы. Приведенная ими статистика показывает многократный рост по всем направлениям примене-ния19.
Мы построили динамику мирового роста новых патентных семей ИИ за год в штуках и сопоставили с ростом патентных семей в области машинного обучения (рис. 6). Там же показано прогнозное значение на 2020 год.
На рисунке 6 показаны числовые показатели ежегодных соотношений зарегистрированных патентных семей, относящихся к МО, относительно общего количества семей, относящихся к ИИ. Из нее следует, что доля семейств машинного обучения стабильно растет, однако с каждым последующим годом прирост снижается, и, по всей видимости, будет замедляться в будущие периоды време-
90 80 70 60 50 40 30 20 10
0
ни. Можно констатировать, что количества патентных семейств растут в среднем на 28% за год.
Реализация научных разработок проявляется в количественных показателях подачи заявок и получения патентов. Согласно данным Роспатента, в 2017 году отечественные заявители подали 22 777, а иностранные — 13 677 заявок на изобретения, что суммарно позволило занять России 7-е место в мире по количественному показателю. С качественным показателем внедрения патентованных изобретений дело обстоит хуже. Для сравнения: по таким же показателям в Китае в 2017 году подано заявок на изобретения и получено патентов 1 338 503 (!).
Обзор формирования рынка ИИ в России представлен в работе20. Данные свидетельствуют, что отечественные компании предпринимают меры, которые не позволят отстать от мировых трендов в этой области. Исследование, реализованное РАЭК и НИУ ВШЭ21, показывает, что отечественные компании стремятся не отставать от мировых трендов в силу своих возможностей. В частности, согласно
Рис. 6. Статистика регистрации патентных семей ИИ и МО в мире (построены авторами по данным WIPO)
19 Artificial Intelligence A worldwide overview of AI patents and patenting by the UK AI sector [Электронный ресурс]. URL: https:// assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/817610/Artificial_Intelligence_-_A_worldwide_overview_of_AI_patents.pdf (дата обращения:12.11.2019).
20 Искусственный интеллект (рынок России) [Электронный ресурс]. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интел-лект_(рынок_россии) (дата обращения:12.11.2019).
21 Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует ИИ / Отчет РАЭК и НИУ ВШЭ, 2018.
результатам опроса 35% компаний используют технологии МО, а еще около четверти планируют внедрить такие технологии в ближайшие пять лет. Прогнозный анализ, виртуальных помощников и анализ изображений в среднем использует треть опрошенных. Около 10% представителей компаний отметили, что применяют роботов и самоуправляемые механизмы в своей деятельности. К сожалению, опрос отражает ситуацию лишь на рынках высокотехнологичных компаний.
Но в целом отечественные позиции на рынках ИИ не выглядят безнадежно отставшими. В исследовании компании Microsoft21 отмечено, что 30% российских руководителей активно внедряют искусственный интеллект. Во Франции, для сравнения, как следует из того же источника, этот показатель составляет всего 10%. Так что перспективы есть, а как ими сможем распорядиться — покажет время.
Выводы. Россия, по данным WIPO, занимает 16-е место в мире по числу заявок в области изобре-
тений на основе ИИ. Исследованная динамика патентования применения таких технологий свидетельствует, что в мире она активно развивается. Прогнозы показывают на продолжение роста в перспективе до десяти лет. На ведущих 20 мировых компаний приходится более половины всех действующих патентов. Видимо имеется корреляция количества публикаций научных статей и подачи патентных заявок, с определенным интервалом времени запаздывания вторых. Однако, этот вопрос предстоит изучить.
Market Analysis of Artificial Intelligence: Dynamics of Patenting Technologies Tokarev Boris Evgenievich,
Ph.D., professor, State University of management, Department Marketing; Ryazansky Prospekt, 99, Moscow, Russia, 109542 (tokarevboris@gmail.com)
Tokarev Roman Borisovich,
Leading Patent Specialist, Yandex; Lev Tolstoy street, 16, Moscow, Russia, 119021 (romulpo@yandex.ru)
The paper presents the results of artificial intelligence market research in the world and in Russia. The subject of the study is the publication activity and patenting of developments in the field of artificial intelligence. The dynamics of artificial intelligence technology development is analyzed. The leading countries and companies most actively patenting their developments are identified. In artificial intelligence technologies, machine learning holds a leading position as of 2019. The study showed that the number of patent families on machine learning, one of the main areas of development, is growing dynamically, occupying a predominant share relative to all patents on artificial intelligence.
Keywords: technology; patent; artificial intelligence; machine learning.
22 Бизнес-лидеры в эпоху ИИ [Электронный ресурс]. URL: https://news.microsoft.com/
