Capire se due elementi, che siano immagini, persone o informazioni, possano essere considerati “vicini” significa infatti decidere come un sistema intelligente interpreta, classifica e apprende dal mondo reale.
La nozione di distanza, che a prima vista può sembrare solo una questione matematica, è in realtà il cuore dei processi di apprendimento automatico, perché da essa dipende la qualità delle previsioni e la capacità del modello di evitare errori o pregiudizi.
Durante la fase di addestramento la definizione di distanza tra gli oggetti analizzati guida la capacità dell’AI di distinguere o accomunare correttamente i dati. Se due immagini vengono considerate simili, quando in realtà non lo sono, o se si assimilano casi che invece dovrebbero rimanere distinti, il modello rischia di apprendere in modo distorto. La scelta della metrica adeguata, dunque, non è neutrale, ma richiede conoscenza del contesto e consapevolezza delle implicazioni.
In generale, l’Intelligenza Artificiale affronta due tipi di compiti: il primo è la previsione, ossia trovare una legge che spieghi i dati per predire nuovi comportamenti; il secondo è la classificazione, cioè la capacità di raggruppare i dati in categorie. Quest’ultima può avvenire in modo supervisionato, quando le categorie sono già note e il modello deve imparare a riconoscerle, oppure non supervisionato, quando si cerca di scoprire autonomamente se e come i dati si organizzano in gruppi. In entrambi i casi comunque, la nozione di distanza è lo strumento chiave per misurare la somiglianza tra gli elementi analizzati.
Ogni dato può rappresentare una persona, un oggetto o un fenomeno attraverso diverse caratteristiche, ma solo alcune di esse risultano davvero decisive per definirne la categoria di appartenenza. Tuttavia, non sempre è evidente quali fattori siano determinanti, e spesso occorre introdurre nuove regole o metriche per ordinare i dati e individuare le relazioni più rilevanti. In questo senso, l’Intelligenza Artificiale cerca di imitare l’intuito umano, ovvero la capacità di riconoscere le somiglianze anche in assenza di regole fisse.
Un esempio emblematico dell’importanza di scegliere la giusta metrica è l’algoritmo BLAST, usato per confrontare sequenze di DNA. La sua efficacia deriva dal fatto che incorpora la conoscenza biologica del problema e assegna punteggi positivi alle corrispondenze e negativi alle differenze, rendendo possibile l’individuazione di affinità genetiche con grande precisione.
Questa è una prova del fatto che, anche nel mondo dell’Intelligenza Artificiale, la misura della distanza non è mai un calcolo astratto, ma un ponte tra la conoscenza del dominio e la capacità della macchina di interpretare il reale.
S.B.
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