Доминик Геллек рассказал студентам про измерение новизны изобретений

20 февраля в Высшей школе экономики в рамках учебного курса «Измерение науки, технологий и инноваций» состоялась лекция Доминика Геллека – руководителя отдела по научно-технической политике Директората по науке, технологиям и инновациям Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Свою лекцию профессор посвятил показателям интенсивности технологий, а также измерениям новизны изобретений.

 

В рамках лекции уделялось особое внимание наиболее часто используемому показателю интенсивности технологий – отношению объем затрат на исследования и разработки к ВВП. Было подчёркнуто, что НИОКР рассматриваются как вклад в производственный процесс, поэтому связанные с ними расходы определяются спросом на новые технологии. Отмечалось, что для формирования показателя интенсивности необходим последовательный и всеобъемлющий подход, включающий государственные исследования, поддержку бизнеса и образовательного сектора.

Во время лекции профессор Геллек ответил на несколько вопросов о необходимости и важности измерений новизны изобретений, а также рассказал о том, что можно извлечь из теорий, связанных с новыми изобретениями. Было упомянуто отсутствие общей теории, описывающей новые идеи и изобретения, каким образом они формируются и как их лучше всего представлять. В качестве возможного решения были приведены частные теории («partial theories») и теории связанных понятий («theories of related notions») такие как комбинаторная теория идей, теория информации и другие. В рамках обсуждения теорий новизны были описаны понятия «неочевидности изобретения» и «изобретательского уровня» (inventive step) как критериев патентоспособности.

Далее студенты познакомились с основами библиометрического анализа новизны изобретения: были представлены основные источники библиометрических данных, индикаторы для измерения, ограничения метода, а также примеры применения данного вида анализа.

Заключительная часть лекции была посвящена семантическим мерам измерения научной новизны, позволяющим анализировать значение текста в патентных документах с помощью представления слов в виде чисел и векторов. Этот вид анализа входит в общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики, являясь разделом в сфере обработки естественного языка («Natural Language Processing», NLP). В ходе лекции обсуждались возможные сложности возникающие при применении данного вида анализа и несколько разновидностей техник обработки естественного языка, например, «векторное представление слова» («word embedding») – процедуры в ходе которой слово сопоставляется с неким вектором, отображающий его смысловое значение. В последствии были описаны некоторые препятствия при использовании данного метода, в преодолении которых может помочь развитие нейронных сетей. Одной из таких разработок, упомянутых в ходе лекции, была, не имеющая аналогов в России, система интеллектуального анализа больших данных iFORA, разработанная в ИСИЭЗ.

В завершение занятия были описаны возможные направления будущих исследований, была отмечена важность формирования единой теории научной новизны, в процессе которого важно использовать опыт патентных бюро и учреждений в области интеллектуальной собственности. Также отмечалась значимость использования продвинутых методов обработки естественного языка и совмещение разных аналитических методик в исследовательском процессе.

 

Впечатления о лекции:

 Один из наиболее интересных и, на мой взгляд, полезных моментов в лекции было обсуждение исследований и разработок с точки зрения государства. Здесь профессор объяснил, что НИОКР не являются единственным источником экономического роста: в зависимости от сектора и страны (уровня развития) необходимы и другие источники. А в некоторых случаях НИОКР даже не важны (например, в определенных секторах услуг), являясь эндогенным показателем, определяемым многими прямыми и косвенными факторами.

Никита Игнатьев
Студент 1 курса магистерской программы

 Наибольший интерес у меня вызвала часть лекции, посвящённая семантическим мерам измерения научной новизны. Во время занятия были освещены техники обработки естественного языка, а также описана одна из методик количественного представления слов в формате векторов с целью отображения их смыслового значения, которое могло бы обрабатываться нейронными сетями. Была также упомянута перспективная система интеллектуального анализа больших данных iFORA, созданная в рамках ИСИЭЗ.

Дмитрий Петрухин
студент 1 курса магистерской программы

Авторы статьи:
Петрухин Дмитрий Александрович
Игнатьев Никита Александрович