みにくいアヒルの子定理は、哲学者・情報科学者の渡辺慧（わたなべ・さとる）が提唱した、分類やパターン認識に関する重要な概念です。この定理が示す核心は、純粋に客観的な立場からは、いかなるものも区別できないという驚くべき結論にあります。

童話の「みにくいアヒルの子」を例に取ると、一見すると仲間外れに見えるみにくいアヒルの子も、他の普通のアヒルの子同士と同じくらい「似ている」と主張します。これは、すべての性質や特徴を、論理的な組み合わせも含めて、何の重み付けもせずに公平に数え上げた場合に起こります。

この定理によれば、どのような二つの対象を選んで比較しても、それらが共有する性質の数、すなわち類似性の度合いは、理論上常に等しくなってしまいます。これは、区別が成り立つのは、私たちが特定の性質や特徴を「重要だ」と主観的に選び出し、それに重み付けをしているからに他ならないことを示しています。

したがって、AIによるパターン認識や分類を行う際には、すべての特徴を平等に扱うのではなく、解決したい問題に応じて、どのような特徴を重視するかという「事前知識」や「価値判断」を導入することが不可欠である、という教訓を人工知能の研究に与えています。この定理は、万能な分類アルゴリズムは存在しないことを示唆しているのです。