¿Por qué las arquitecturas de aprendizaje profundo como CNN, Faster R-CNN o SSD están abiertas a todos? ¿Por qué estas personas no pueden patentar estas arquitecturas?

Puede patentarlos y mantenerlos en secreto / cobrar regalías PERO:

1. Poco o nada de gente derivará de su trabajo: la posibilidad de que un diseño de código abierto que lo supere es extremadamente alta en una era en la que la ‘democratización de la IA’ es una alta prioridad para muchos. Con el ritmo, la investigación de aprendizaje profundo está en marcha. Incluso si logra un pequeño avance, existe una gran posibilidad de que el trabajo patentado en diseño de arquitectura se vuelva obsoleto en un año más o menos.
2. Las compañías detrás de la mayoría de estos diseños creen que ganan mucho más al hacer que las personas usen sus herramientas e infraestructura y ganan fama al hacer que reciban crédito por su trabajo para otros. Microsoft está teniendo un momento realmente difícil con Google y Facebook en su bloque cuando se trata de investigación de aprendizaje profundo. Pero seguro que recibió una gran presión de los usuarios derivados de su trabajo de ResNet, a pesar de que Kaiming He está ahora en FAIR.
3. Mi apuesta es que la era de las arquitecturas de aprendizaje profundo de ingeniería humana está llegando a su fin en unos años a partir de ahora. Los gigantes como Google están investigando algoritmos que están aprendiendo a aprender y generar nuevas arquitecturas de red por su cuenta. Después de todo, es un problema de aprendizaje de refuerzo profundo. Y el que tenga la supercomputadora más grande gana. El CEO de Google incluso mencionó esta dirección en el último Google IO, por lo que creo que no soy el único que piensa esto.