Als eine der wichtigsten Komponenten der künstlichen Intelligenz (AI von engl. „Artificial Intelligence“) basiert das maschinelle Lernen oft auf künstlichen neuronalen Netzen (ANNs), d.h. Computermodellen, die von biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind. Solche Systeme lernen progressiv und autonom Aufgaben anhand von Beispielen. Sie werden erfolgreich eingesetzt, z.B. in den Bereichen Spracherkennung, Textverarbeitung und Computer-Vision. Ein ANN umfasst eine Reihe von verbundenen Einheiten oder Knoten, die sich mit biologischen Neuronen vergleichen lassen und daher künstliche Neuronen genannt werden. Die Signalübertragung erfolgt entlang der Verbindungen zwischen den künstlichen Neuronen, ähnlich wie bei Synapsen.
Es sind viele Arten von neuronalen Netzwerken bekannt, beginnend mit rückgekoppelten neuronalen Netzwerken, wie multilayer perceptrons, deep neural networks und convolutional neural networks. ANNs können in Hardware implementiert werden, z.B. als resistive Verarbeitungseinheiten (Crosspoint-Geräte). Die überwiegende Mehrheit der Netzwerke ist jedoch in Software implementiert. In diesem Zusammenhang stellt sich immer wieder die Frage nach der Patentfähigkeit von AI-Innovationen. Computerprogramme als solche sind nicht patentierbar. Können nun praktische Anwendungen der AI patentiert werden? Die Antwort ist ja, insofern die neuen Merkmale solcher Erfindungen technischen Charakter haben. Dies ist ein heikler Punkt, aber glücklicherweise haben die europäischen Rechtsordnungen einschließlich der Schweiz einen relativ klaren Rechtsrahmen für solche Erfindungen geschaffen.
