每年隨著新技術和發明的增長，知識產權文獻的數量驚人地增長。在國際上，必須以多種格式和語言來收集，存儲和分類此數據，以便可以在需要時使用它。但是，僅憑數據并不能創造競爭優勢，同時從這種數據泛濫中提取重要且可操作的信息既是重大挑戰，也是機遇。手動分析大量數據中的專利文件越來越麻煩，因為它需要大量的時間和資源。因此，審查員和專利分析師需要使用所有可用的工具來執行此繁瑣的任務。具有巨大潛力的工具之一是人工智能(AI)。本質上，

從完全構造布爾搜索的時代開始，由于基于AI的語義搜索算法可提供比以往更有效，更準確的搜索結果，因此搜索和分析已得到了發展。人工智能的主要優勢在于其能夠提供重復結果的能力，因為這些系統不會受到經驗或疲勞的阻礙。人工智能工具有潛力極大地簡化和自動化專利檢索流程，并通過減少審查員和分析師花費在研究上的時間(例如，可能耗時數日的現有研究項目)來提高獲得結果的質量和速度。一個AI工具可以在幾小時內完成數周的工作。一些確實先進的現有工具，

歐洲專利局(EPO)使用智能機器翻譯工具“專利翻譯”來允許將專利出版物從32種語言翻譯成EPO官方語言的英語，法語和德語。專利局(USPTO)通過增強分類和搜索(目前是當務之急)，利用人工智能幫助審查員審查懸而未決的專利申請。英國專利局(UKIPO)還使用人工智能解決方案進行現有技術搜索。IBM提供了IP顧問Watson，該顧問利用人工智能來快速獲取專利，提供更好的見解和分析。開發專利和自動化專利保護程序的公司Turbopatent已經為專利律師推出了兩種人工智能產品。Roboreview，

像PatSeer，Questel這樣的行業內許多重要參與者一直在將人工智能與機器學習和基于語義的算法相結合來提供專利分析工具和軟件，借助這些工具和軟件，我們現在可以：

搜索現有技術并從多種語言的大量專利家族中進行分析

分析引用，搜索受讓人，發明人并直接進行設計搜索

追蹤專利局的行為或支付維護費

預先刪除不專利的發明，維護和解析專利組合，并減少從可用堆中搜索的專利樣本空間。

關于人工智能工具和技術的實現和利益，存在一些相反的觀點–有些人擔心專利文檔中使用的語言的特殊性，并且懷疑這些工具如何應對固有的歧義，即缺乏對語言的理解。人類推理，因為它無法對結果或發明進行``合理性檢查''，并且缺乏導致人們對情況做出直觀反應的經驗。已經記錄了一些事件，這些事件是基于AI的工具未能實現預期的目標去做。

總而言之，很難說基于AI的工具是否能夠完全模仿人類并執行相同水平的分析，或者它們是否只能達到專利搜索者“額外幫助”的程度，我們將在未來的時代看到。