La creación-máquina: reconocimiento de la automaticidad creativa en la institución artística

Por: Ryo Yunuén Rosas Ortiz

Introducción

La delgada línea entre lo análogo y lo digital se ha difumunado por completo debido al desarrollo del pseudocódigo que se convierte en un sistema de traducciones entre el código humano al código máquina derivando en la existencia de entidades capaces de utilizar códigos de visualidad desde los algoritmos y la escritura del mismo pseudocódigo ya que la intra-acción* entre lo análogo y lo digital, en sus mútiples combinaciones y posibilidades, ha dotado a las máquinas de capacidades creativas.

En la era digital, la sociedad se enfrenta al replanteamiento de lógicas económicas y de pensamiento que responden únicamente a la tangibilidad de los objetos, por lo tanto, estas lógicas se han vuelto obsoletas ante los nuevos alcances de la práctica tecnológica.

Dentro de esta misma práctica se gesta la revolución algorítmica, donde se evidencia que un nuevo desarrollo alrededor del concepto creación, está presente, es vigente, es cotidiano, está evolucionando y, por lo tanto, comienza a rebasar nuestro entendimiento de lo que llamamos “actos de creación” como proceso absolutamente humano.

La conciencia de esto pone sobre la mesa la necesidad de desarrollar una nueva corriente de pensamiento dentro de las humanidades que proponga que las máquinas pueden crear objetos de visualidad y conocimiento fruto de su propia capacidad interpretativa del mundo.

Esta corriente debe reconocer que las máquinas crean y que sus creaciones pueden ser llamadas arte; que los algoritmos que las hacen funcionar son sus procesos creativos; que el pseudocódigo que conforma sus algoritmos determina como interpretan el mundo y la capacidad de acción que tienen sobre éste; que la interfaz y los dispositivos que permiten que se comunique con el mundo son los medios que tiene para percibirlo.

El objetivo de este ensayo será el de exponer los motivos por los que esta corriente es necesaria proponiendo y argumentando al algoritmo como proceso creativo, analizando algunos ejemplos de algoritmos creativos; exponiendo las diferencias entre la generatividad y la creación-máquina; desarrollando al pseudocódigo como el sistema de traducción entre el código humano y el código máquina, y a la caja negra como el punto donde lo análogo y lo digital convergen para entender que en el pseudocódigo se encuentra el conocimiento que las máquinas tienen del mundo y que los algoritmos son la forma en la cual este conocimiento es aplicado.

Algoritmo como proceso creativo

¿Qué es un algoritmo y qué es el pseudocódigo?

De manera formal podemos decir que un algoritmo es un conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución a un problema. En palabras coloquiales, un algoritmo es una receta de cocina o un guion de cine; una secuencia de instrucciones para hacer algo.

En la estructura de un algoritmo encontramos pasos jerárquicos que delimitan las posibilidades de un objeto para actuar. La manera en la que se construyen estos algoritmos es mediante la escritura, una escritura que comparte características del lenguaje humano y del lenguaje máquina que construye un puente de comunicación entre ambas entidades: el pseudocódigo.

El pseudocódigo son líneas de texto que definen qué siente y cómo siente la máquina lo que determina la mirada que tiene ante eso que percibe y, por supuesto, también limita y posibilita las acciones que puede o no ejercer sobre lo que tiene en frente.

En el pseudocódigo se encuentra el conocimiento que una máquina tiene del mundo, en los algoritmos la forma en la que estos conocimientos son aplicados.

La caja negra: un juego de traducciones

Estos espacios de conocimiento y pensamiento (pseudocódigo y algoritmos) se encuentran albergados en la caja negra, el espacio donde la máquina realiza un descarte, transformación y ordenamiento de los datos o mejor dicho donde se realiza la traducción del mundo a su cuantificación para saber cuáles son las posibilidades de la información entrante.

En la caja negra ocurren procesos de escritura en las que se especifíca un contenido de ideas y decisiones producto del deseo de quien escribe, aquí ocurre una primera traducción: del deseo y la idea al pseudocódigo, un lenguaje que puede ser interpretado tanto por el humano como por la máquina y que está pensado para abrir canales de comunicación entre ambos. Esta escritura pasa a ser leída por la máquina que a su vez hace una nueva traducción del pseudocódigo al código máquina (código binario), un lenguaje que sólo es entendido entre máquinas y al que el humano no puede acceder para comunicarse con ellas. Después de realizar esta traducción ocurre una nueva que es la que finalmente produce una acción: la proyección de una imagen, un sonido, un movimiento o una decisión; a esto le llamamos salida (OUT) y es el entendimiento que la máquina tiene del primer deseo o idea que un humano redactó a través del pseudocódigo para que ella lo entendiera y pudiera interpretarlo a su manera. Así podemos entender al pseudocódigo como el proceso interpretativo que el humano tiene del mundo por escrito; esto significaría que los humanos tenemos la posibilidad de enseñar a las máquinas a hacer y a pensar, según como nosotros hacemos y pensamos.

Los procesos creativos de una máquina.

La revolución algorítmica es una consecuencia de la racionalización de la percepción que inicia en la primera etapa del algoriceno**, en la era de los algorítmos estáticos, que llega a su cúspide y máxima potencia con el pensamiento cartesiano, concluyendo que todo movimiento, objeto y materia puede ser calculado, dando así un valor exponencial a la interpretación algoritmica.

Bajo está lógica del cálculo del mundo se desarrolla la cibernética y la informática, lo que representa el inicio de la segunda etapa del algoriceno a la que Jaime del Val nombra como la era del algoritmo dinámico, donde se comienza a desarrollar otro tipo de prácticas interpretativas derivadas de la lógica algoritmica que solo pueden tener lugar en espacios digitales ya que solo en estos lugares se generan hibridaciones entre los conceptos “real” y “virtual” evidenciándose un nuevo pensamiento alrededor del concepto “creación”, que se encuentra en constante transmutación pero que lanza una propuesta totalmente revolucionaria con la llegada de las IA (Inteligencia Artificial).

La búsqueda del perfeccionamiento de las IA propone nuevos alcances creativos del algoritmo que ponen en jaque varias cuestiones culturales arcaicas que limitan la transformación cultural unicamente a las prácticas humanas. De momento parece ser que la idea de un ser no-humano comienza a rebasarnos y será necesario pensar en las nuevas direcciones culturales que implica la existencia de entidades con la capacidad de utilizar sistemas de significado igual de complejos que los seres humanos.

Para entender cómo es posible que una máquina pueda crear, entendiendo que crear es un proceso consecuencia del percibir y pensar el mundo, voy a proponer un supuesto: Todo ente perceptivo funciona, en mayor o menor complejidad, a manera de pregunta-respuesta. Esto propone que nuestra manera de relacionarnos con el mundo y en comunidad es posible debido a nuestra capacidad perceptiva que alza la pregunta por lo que hay alrededor de forma permanente. El sistema pregunta-respuesta de una máquina se encuentra en su código y si bien no es tan complejo como el del ser humano, las convierte en un ente perceptivo en tanto que se encuentran en un permanente estado de pregunta respecto a su entorno. Cabe aclarar que hasta este punto, solo reconocemos a las máquinas como entes creadores y no precisamente como creadoras de arte.

Una máquina que tiene la posibilidad de interpretar es un ente perceptivo y por lo tanto pierde en su hacer el carácter automático ya que un proceso interpretativo de pregunta-respuesta conduce necesariamente al análisis, es por esto que se recurre a sistemas de reglas y posturas ante el mundo, una suerte de sistema comparativo que permite entender lo que hay enfrente. Es decir, pregunta y piensa qué hacer con la información recibida.

A este sistema de reglas que permite procesos de pensamiento lo podemos llamar molde interno *** que propone un orden de interpretación de la información entrante para crear nuevas posibilidades de hacer. El molde interno está construido por estructuras complejas (y no tan complejas) de pasos, esto significa que el molde interno es un algoritmo.

De la era de los algoritmos dinámicos surge la posibilidad de complejizar estas secuencias de pasos hasta el grado de la autonomía, lo que le permite a las máquinas tener procesos creativos en toda la formalidad ya que, los algoritmos genéticos que conforman algunas inteligencias artificiales, pueden ser alimentados de información lo que les permite aprender aprehendiendo de las interacciones con su entorno, lo que significa que absorben referentes de lo que perciben para transformarlo en una acción.

Algoritmos creadores: diferencia entre creación y generatividad

Aquí se ha propuesto que cualquier proceso creativo puede ser convertido en estructuras bien definidas y finitas de carácter procesual e iterativas lo que significa que cualquier máquina puede convertirse en un creador, sin embargo, esto no es del todo exacto.

¿Cuál es la diferencia entre una máquina que pinta un retrato y una máquina que pinta en la carrocería de un coche a la Mona Lisa? En esencia están haciendo lo mismo, construyen una imagen bidimensional sobre un objeto con los materiales e información a los que tienen acceso, pero aquí hay algunas condiciones fundamentales que no tienen nada que ver con las máquinas y que convierten a una en creador y a la otra no.

Una de estas condiciones es la intención. Mientras que una desconoce totalmente los sistemas de significado sobre la práctica pictórica la otra hace uso de ellos ya que conoce sobre la técnica, sabe aplicar los materiales e incluso está influenciada por referentes que le permiten pintar como pinta; su molde interno la convierte en un pintor porque conoce y sigue el sistema de reglas que la posicionan como un pintor.

Entendiendo esto debemos asumir que cualquier máquina que pueda hacer uso de algún sistema de significado, incluso si no lo entiende, se convierte en un creador de visualidad mientras que la máquina que ignora estos sistemas se limita a generar objetos, imágenes o sonidos.

Algoritmos creadores

Un algoritmo que expone a la perfección lo anteriormente argumentado es GAN (Generative Adversarial Network) que es un algoritmo que tiene la intencion de pintar y que realizó la primera pieza pictórica subastada en una galería de arte: El retrato de Edmond Belamy (Figura 1).

El retrato de Edmond Belamy es parte de una serie de retrados de la familia Belamy, esta familia no existe. GAN ha creado a la familia Belamy usando referentes (15000 retratos que fueron cargados en su sistema) y a pintado a todos sus integrantes desde 0 haciendo uso de una ecuación que le permite producir imagenes bastante expresivas. Hugo Caselles-Dupré, un integrante del colectivo Obvious dice que estos retratos muestran que un algortimo puede emular a la creatividad.

Existe otro ejemplo, mucho más cotidiano, que deja en total evidencia a la creación como sistema de reglas: los algoritmos literarios y bots poéticos.

Estos entes que viven únicamente en la red (por lo tanto, sus creaciones también), tienen el único proposito de producir y generar contenido. Son una respuesta directa a las necesidades de red **** y a la e-imagen. Estos algoritmos proponen a la literatura y al acto de escritura por sí mismo como una seria de formas y estructuras estabecidas que son tan inconscientemente rígidas y aceptadas que se ha vuelto imposible cuestionarlas.

Phil Parker, dueño de la compañía de escritura automatizada ICON Group International, sostiene a través de las dinámicas de su empresa que la literatura puede reducirse a fórmulas, códigos y repeticiones. Tanto es así, que encontramos estas estructuras infinitamente en la red, se han escrito miles de libros a través de ellas, existen investigaciones publicadas que han sido realizadas, enteramente, por algoritmos y, existen varias compañías que ofrecen los mismos servicios enfocados a distintos tipos de contenido.

Ambos ejemplos tienen mucha relevancia ya que una institución (artística, en este caso) asume que el hacer de una máquina en efecto es arte solo porque el soporte, técnica y la estructura del proceso ya son validados como tal, y a su vez el mercado hace lo mismo ¿qué diferencia hay entre una creación automática y los propios procesos de creación humanos cuando no existe un proceso de conceptualización y una crítica del hacer?

Creación-máquina: evidencia de la automatización de la creación

Las prácticas artísticas están entrando en una crisis porque no existe una formación conceptual para los productores artísticos, es por eso que la creación-máquina se ha convertido en un hecho asumido por la institución artística y, sin embargo, no ha sido reconocido el problema que implica que muchas de las propuestas visuales actuales sean producto de una automatización (que no siempre de una máquina) del hacer que utiliza, sin razonar, sistemas de significado que han sido heredados, aprendidos y enseñados; tal como nosotros programamos a las máquinas para que ellas hagan uso de este mismo sistema.

Esto imposibilita la crítica de la visualidad en el arte y propone que en efecto el arte, en tanto que no ejerza una critica de sí mismo, ya no es una práctica únicamente humana, esta situación se evidencia totalmente en las prácticas algorítmicas que crean productos visuales en el estricto orden y estructura de una construcción artística priorizada como tal.

Reconocer que una máquina crea obliga a considerar la posibilidad de que la labor de los artistas humanos está en la crítica de la práctica más que en el hacer mismo. Propone que, más que creadores de arte o investigadores del arte, hacen falta artistas investigadores.

Conclusiones

¿Es necesario reconocer que las máquinas pueden crear? Tal vez, pero lo que se vuelve indispensable es entender que la creación-máquina existe y que hay mucha creación-máquina hecha por humanos. Por lo tanto, una corriente de pensamiento dentro de las humanidades que reconozca que los algoritmos son los procesos creativos de las máquinas es necesaria.

* Karen Barad, Posthumanist Performativity: Toward an Understanding of How Matter Comes to Matter. Especifica que no existen dos o más cuerpos (sujeto y objeto) interrelacionados entre sí, sino que dos o más entidades pueden estar presentes en dos o más cuerpos mientras estos se relacionan entre sí de tal forma que desaparecen los cortes entre fenomenos, acciones o entidades.

** Jaime del Val, Ecologías mayores y menores en la era del Big Data. Propone al algoriceno como la era geológica en la que el humano comienza a dividir todo el mundo a manera de cuadriculas con el objetivo de obtener una lectura del mundo totalmente objetiva; esta división condicionada provocada por la racionalización de la percepción tiene como consecuencia la lógica algorítmica que ha ido evolucionando desde ese entonces.

*** Leonardo Solaas, Generatividad y Molde Interno: Propone al molde interno como un mecanismo de orden al que se incorpora la materia/información cumpliendo con algún tipo de regla: “Proposiciones expresadas en palabras, código computacional, fuerzas de atracción y repulsión, transmisión de impulsos entre partes físiscas: todo puede ser una regla si cumple con el requisito de transformar o traducir un orden en otro, de generar un output con cierta organización formal a partir de un input de información, materia o energia.”

**** Cuando se hace mención de necesidades de la red se hace referencia a la búsqueda de la producción desmedida de contenido y al transito de información a velocidades descontroladas que solo tienen lugar en las prácticas del Internet.

Bibliografia

1. Barad, K. (2003). Posthumanist Performativity: Toward an Understanding of How Matter Comes to Matter. Signs: Journal of Women in Culture and Society, no. 3, pp. 801-831.

2. Val, J. (2017). Algoriceno. Ecologías mayores y menores en la era del Big Data. En Debates sobre la Investigación en Artes, 48-61. Septiembre 2, 2018. Guayaquil: UArtes Ediciones. http://www.uartes.edu.ec/institucional/index.php/download/ilia/?wpdmdl=166 6&masterkey=59e7ea85dae70

3. Solaas, L. (2010). Generatividad y Molde Interno. En Invasión Generativa(pp. 9-24). Buenos Aires: Invasores de la generatividad.

4. CHRISTIES. (2018). Is artificial intelligence set to become art’s next medium?. Agosto 29, 2018, de CHRISTIES Sitio web: https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-onehuman- one-a-machine-9332-1.aspx

5. Brea, J. L. (2010). Las tres eras de la imagen (pp. 67-127). Madrid, España: Akal.

6. Popescu, A. (2013). Why Write Your Own Book When An Algorithm Can Do It For You?. Junio 16, 2018. De readwrite Sitio web: https://readwrite.com/2013/01/15/why-write-your-own-book-when-analgorithm- can-do-it-for-you/