近年来，人工智能与深度学习技术发展迅猛，令人目不暇接，而开源软件无疑是推动这一飞跃式进步的主要原因之一。开源被认为是整个软件行业创新的“火箭燃料”，甚至连一直以来依赖传统专利体系来保护其技术的企业，如苹果、三星和高通等也都积极投身于构建和培育开源社区的行列之中。
在深度学习领域，谷歌开源软件 TensorFlow 的巨大影响力不容忽视。
TensorFlow 是一个包含众多深度学习模型代码的框架，机器学习开发者与工程师可借助该平台轻松地在自身的深度学习模型中实现这些基础模块，并以此为基础开展更深入的研究。
由于开源软件已在所有软件战略中占据核心地位，各大企业如今不仅积极参与开源软件的开发，还从中受益，例如在协作式开发方面获得更多机会。因此，在一定程度上，专利在软件领域似乎已成为“过去的产物”。
正如 TensorFlow 一样，谷歌将其人工智能研究人员开发的软件进行了开源，而 Facebook、亚马逊、微软，甚至一向以封闭著称的苹果，也都在提倡开放共享。然而与此同时，谷歌却在积极申请关键的人工智能相关专利，尤其是与深度学习技术有关的专利。谷歌对关键机器学习技术进行专利化的行为，已引发开源社区的广泛关注与担忧。在 Reddit 和 Facebook 等平台上，关于这一问题的讨论不断出现，显示出人们对于谷歌此举可能带来影响的高度警惕。
谷歌一直在持续构建一个庞大的深度学习相关专利组合，其中包括诸如 DQN（深度 Q 网络）、Dropout（随机失活）以及 Batch Normalization（批量归一化）等核心技术的专利——这些技术已被深度学习研究人员与工程师广泛采用。
谷歌的深度学习专利布局不仅涵盖了深度学习中的基础算法，也覆盖了将深度学习技术应用于实际场景的各种实现方式，领域极为广泛。
以下列出几项谷歌所拥有的重要机器学习相关专利：
- 用于强化学习的方法及装置（DQN）
- 用于解决神经网络过拟合的系统及方法（Dropout）
- 批量归一化层 （Batch normalization）
开源许可证是符合《开源定义》的许可证——简而言之，它们允许软件被自由使用、修改和共享。
https://opensource.org/licenses/
开源许可证基于技术共享与自由使用及修改的原则，而专利则赋予某一类技术在一定时期内的独占权，这两者在理念上存在明显对立。那么，谷歌为何会同时推动这两种看似矛盾的战略？TensorFlow 的用户是否能免于将来谷歌提起的专利侵权诉讼？开源许可证是否意味着用户可以无视专利侵权问题？
在接下来的系列文章中，我们将尝试回答这些问题。下一篇文章将探讨开源许可证的法律结构及其与专利之间的关系；随后，我们将通过几个假设性的情景分析，尝试揣测谷歌的真正意图；最后，我们将考察 TensorFlow 用户可能面临的专利影响与法律风险。
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