Kitabı oku: «Manual de diseño generativo»

Introducción

Los avances de las ciencias de la computación y de las herramientas digitales —software y hardware — están modificando los procesos, los lenguajes y los medios expresivos de la literatura, las artes visuales y la música; asimismo, han alterado las jerarquías de la comunicación de una forma que todavía no comprendemos completamente.

Dentro de este universo en ebullición, una de las novedades que promete ser más duradera, porque no es solo técnica, sino también estética, filosófica y epistemológica, es el arte generativo. Lo generativo, como concepto, deriva de la lingüística y de algunas teorías de las ciencias de la complejidad, como los sistemas dinámicos, el caos, la vida artificial y las simulaciones matemáticas de eventos naturales. Como práctica, lo generativo se está convirtiendo en una parte importante de las ciencias de la computación aplicadas al diseño, la arquitectura y las artes en general. El arte generativo resulta fascinante porque apela a las ciencias, las máquinas, el trabajo distribuido y la convergencia de saberes y herramientas, y también porque aprovecha plenamente el potencial de las herramientas digitales, como lo demuestran los trabajos del creciente número de investigadores y artistas que se dedican a estudiarlo.

Los conceptos clave del paradigma generativo son la autoorganización y la emergencia, términos que definen los fenómenos naturales o artificiales espontáneos, no planificados, fruto de la libre interacción de los elementos de un sistema complejo que posibilita el surgimiento de estructuras y formas impredecibles e impensables desde el diseño tradicional.

EL PARADIGMA GENERATIVO EN LA ACTUALIDAD

Se habla de arte generativo desde hace por lo menos treinta años, pero solo recientemente este concepto ha empezado a difundirse gracias al desarrollo de nuevos e innovadores lenguajes de programación dedicados al diseño, el arte, la animación, la multimedia y el nuevo hardware para la impresión 3D y la robótica. Por tanto, ¿en qué medida lo generativo es radicalmente nuevo, si es que lo es? La respuesta, como se verá, es importante para determinar sus metodologías teóricas y prácticas.

Este trabajo —y la teoría del arte generativo, en general— tiene como sustento un conjunto de textos, en su mayoría citados en este manual, que conforman el marco teórico. El lector puede utilizarlos como referencias si desea profundizar sus fundamentos científicos y filosóficos.

Para comenzar, cabe mencionar On Growth and Form de D’Arcy Thompson, el clásicoThe Computational Beauty of Nature de Gary Flake, los tratados y las obras de Ernst Haeckel y Karl Blossfeldt, A New Kind of Science de Stephen Wolfram, la obra de Benoît Mandelbrot y la Teoría general de los sistemas de Ludwig von Bertalanffy.

En segundo lugar, desde el punto de vista estético, es preciso citar Opera aperta de Umberto Eco, Art as Experience de John Dewey, la estética hermenéutica de Martin Heidegger y Hans-Georg Gadamer, la Muerte del autor de Roland Barthes, así como las obras de Noam Chomsky, Edgar Morin y Henri Bergson.

En lo que se refiere a la práctica del arte, hay que recordar el Tratado de la pintura de Leonardo da Vinci, las obras y metodologías de los surrealistas (la escritura automática), los dadaístas (la estética del azar) y los futuristas (la aeropittura, la música experimental), así como Camera Work de Alfred Stieglitz.

Asimismo, gran parte de la literatura acerca del arte generativo está publicada y se difunde digital y gratuitamente en internet. Al respecto, es oportuno recordar, por lo menos, las páginas web de Processing, Grasshopper, POV-Ray, y del congreso de Generative Art del Politécnico de Milán.

Por último, quiero señalar que este trabajo nace también de la experiencia madurada en años de docencia universitaria, experiencia que, de alguna forma, ha sido siempre formalizada gracias a los proyectos de investigación desarrollados para la Universidad de Lima.

FUNDAMENTACIÓN DEL MANUAL

La literatura dedicada al arte generativo es todavía escasa, y más aún lo es la que investiga el paradigma generativo desde el punto de vista teórico, social y pedagógico. Este es un vacío que debe llenarse para evitar la debilidad del arte generativo que, como señalan sus críticos más atentos, es precisamente el despilfarro de aplicaciones, diseños, modelos 3D, scripts, etcétera, que generan toda clase de formas, pero sin ninguna relación con la realidad concreta y el contexto cultural¹.

Por ejemplo, los textos existentes, o bien hacen hincapié en algún entorno tecnológico específico (por ejemplo, Processing o Grasshopper), o bien están exclusivamente orientados a los aspectos científicos e informáticos, como The Computational Beauty of Nature de Gary Flake. Este hecho no es un defecto en sí, pero deja al descubierto muchos aspectos importantes de los procesos generativos, como su lugar en el debate artístico global.

Por otro lado, las instituciones educativas que empiezan a proponer cursos de diseño generativo, en el intento de superar la metodología “tradicional” impuesta por los programas comerciales, no encuentran el soporte teórico y pedagógico necesario. Pienso que el potencial del diseño generativo se pierde sin la integración de todos sus elementos, y también que, sin una oportuna reflexión crítica, los procesos generativos podrían convertirse en simples ejercicios de destreza tecnológica. Al respecto, muchos de los manuales anglosajones suponen un cierto grado de conocimiento científico o informático que no necesariamente se encuentra en los contextos educativos latinoamericanos, pues en nuestros sistemas no existe todavía la costumbre de cruzar disciplinas tan diferentes como la pintura, la música y la programación, ni se cuenta con una sólida tradición interdisciplinaria.

Es importante mostrar que, considerando los cambios del contexto productivo y del exceso de oferta que caracteriza a la cultura contemporánea, el potencial del arte generativo no reside tanto en sus productos, sino en sus procesos y metodologías, esto es, en sus aspectos creativos, metodológicos, pedagógicos, y en brindar herramientas heurísticas para la investigación.

Quisiera destacar, por último, que el diseño generativo se puede resolver con una gran variedad de herramientas y técnicas, pero lo importante es, precisamente, la innovación y la personalización que alimenta esta diversidad, más que la aplicación práctica de una u otra receta tecnológica.

OBJETIVOS

Por lo expuesto, me decidí a escribir este manual de diseño generativo adecuado a nuestra realidad y coherente con sus fundamentos estéticos, filosóficos y pedagógicos, con sus fundamentos científicos y tecnológicos, y con la variedad de sus procesos y herramientas. Por lo tanto, el objetivo principal de este manual no es profundizar en la técnica, sino en la metodología y en los aspectos estéticos y pedagógicos, enfatizando la naturaleza compleja e interdisciplinaria del paradigma generativo y la red de conocimientos que subyace a las técnicas propuestas en los ejemplos. En tal sentido, he tratado de brindar a los lectores aproximaciones técnicas diversas, destacando el concepto algorítmico más que la solución específica de un determinado lenguaje de programación o programa de diseño. Naturalmente, he incluido los algoritmos y los procesos generales más importantes y utilizados en el arte generativo, aquellos que permitirán a los lectores explorar por su cuenta otras posibilidades.

REQUISITOS PARA EL USO DEL MANUAL

Este trabajo está dedicado a docentes de arte y diseño, a artistas y diseñadores, pero también a estudiantes de arte, diseño, arquitectura y computación. Aunque los contenidos exigen al lector unos conocimientos mínimos de computación, aquel que se considera principiante no queda excluido, pues hoy puede subsanar sus carencias simplemente consultando los numerosos tutoriales que se encuentran en internet. Y, para profundizar, existen foros acerca de Processing, POV-Ray, Grasshopper, MaxScript, los sistemas-L y las gramáticas generativas en general.

Lo mismo puede decirse de los conocimientos matemáticos. Estoy convencido —y este trabajo intentará demostrarlo— de que muchos procesos se pueden resolver intuitiva y “artesanalmente”, pero con menor eficiencia y velocidad; sin embargo, tratándose de aplicaciones experimentales, el precio es razonable.

Por estas razones, en un mundo de tecnologías en permanente evolución, para avanzar en el arte generativo el autoaprendizaje es una práctica esencial, que se debe defender, porque hoy los estudiantes esperan casi siempre las soluciones hechas y no cultivan la habilidad de buscar por cuenta propia.

ESTRUCTURA DEL TRABAJO

El Manual de diseño generativo se divide en tres partes. En la primera, se proporciona al lector los fundamentos filosóficos, científicos, tecnológicos y pedagógicos del arte generativo, conocimientos necesarios para comprender y aplicar el potencial artístico y tecnológico que los tutoriales tratan de explicar. He tratado de abordar estos temas respetando la naturaleza del manual, esto es, evidenciando su utilidad práctica en la educación y el arte. Esta primera parte se divide en cinco lecciones:

• La primera es una introducción al arte generativo, donde se explica qué es, cuáles son sus relaciones con la estética, la ciencia y la tecnología, y, finalmente, sus razones pedagógicas y artísticas.

• Los fundamentos filosóficos son el tema de la segunda lección. Se exponen los principios estéticos subyacentes, como los conceptos de apertura, interactividad, hipertextualidad, proceso, complejidad y emergencia. También se tratan los límites de la computación y otros problemas generativamente pertinentes.

• En la tercera lección, sobre los fundamentos científicos, se presentan los conceptos generales y algunas referencias a teorías, como la vida artificial, la genética, los fractales y la lingüística, entre otros. Se plantean aquí las relaciones entre sistemismo complejo y autoorganización (retroalimentación, feedback, reglas), caos e indeterminación, fractales y autosimilaridad, genética y evolución/adaptación. Algunas referencias específicas se explicarán, si es el caso, en los tutoriales.

• Los fundamentos tecnológicos se encuentran en la cuarta lección. Se plantean algunas cuestiones entre lo generativo y la tecnología.

• Finalmente, se abordan los fundamentos pedagógicos. Se estudian los procesos y las metodologías educativas fundamentalmente constructivistas, con el fin de brindar a los lectores algunas herramientas para aprovechar los procesos generativos en la práctica formativa.

En la segunda parte, se desarrollan tres tutoriales básicos que cubren los aspectos prácticos y técnicos de las principales herramientas informáticas necesarias para iniciarse en el arte generativo. Estos tutoriales son los siguientes:

• El primero ofrece una introducción a la programación. Se brindan los conceptos básicos para aquellos que se inician en la programación, con algunas recetas elementales para el manejo de datos y cálculos útiles para el arte generativo.

• En el segundo tutorial, se exponen los principios de las gramáticas de la forma, con enfoque en los sistemas-L y en la aplicación GDesign (desarrollada por el autor y que se puede descargar gratuitamente de internet).

• Por último, el tratamiento de imágenes digitales es el tema del tercer tutorial. Se explican los principios del manejo de las imágenes bitmap y los vectoriales.

En la tercera parte, se encuentran los tutoriales dedicados a las principales técnicas y procesos generativos. Los ejercicios se refieren a las artes visuales, pero el objetivo es esencialmente metodológico; por lo tanto, el lector, quien puede ser también músico o arquitecto, estará en condiciones de “reciclar” los conceptos en su medio expresivo particular. Esta parte está conformada por los siguientes temas:

• Formas naturales simples. Se hace hincapié, a modo de ejemplo, en la espiral y las conchas utilizando los sistemas-L.

• Formas caóticas: azar y ruido. En esta parte se presentan dos tutoriales: uno relativo al movimiento browniano, y el otro sobre el ruido de Perlin, un algoritmo muy importante para la generación de texturas procedurales.

• Fractales. Se explora la autosimilaridad y los procesos recursivos, fundamentales para la generación de imágenes 2D o 3D realistas.

• Patrones (patterns) y teselaciones naturales. En este tutorial se exploran las posibilidades que el paradigma generativo ofrece para la creación de elementos y patrones decorativos, útiles para el diseño y la arquitectura.

• Vida artificial y particle diffusion systems. Se desarrolla un proceso de diseño generativo utilizando un software de diseño 3D para construir un rascacielos orgánico.

• Árboles y estructuras ramificadas. En este tutorial se explica cómo estudiar los árboles y las estructuras ramificadas utilizando los sistemas-L.

• Organismos. Utilizando los sistemas-L, se construye una gramática generativa para producir los organismos conocidos como radiolarios. Esta gramática se puede emplear también para generar organismos imaginarios siguiendo la propia fantasía.

• Image processing. Se muestra cómo el diseño generativo se puede utilizar también dentro de los paquetes de diseño comerciales, como Photoshop. Para esto se expone el proceso de generación de una forma natural compleja, como el mármol, y la manera como elaborar una fotografía marmorizada.

• Ejemplos de procesos generativos avanzados. En este último tutorial se examinan, paso a paso, dos proyectos generativos desarrollados por el autor.

METODOLOGÍA

En cuanto a la metodología, la estructura de cada tutorial es la siguiente: objetivo del diseño, principios científicos, modelo, algoritmo, ejemplos (en MaxScript, Processing, GDesign y POV-Ray), análisis (estético, tecnológico y pedagógico), explicación del software línea por línea, gráficos e imágenes de ejemplos.

Quizás pueda parecer confuso usar ejemplos en diferentes lenguajes o estilos de programación, como C#, VBasic, MaxScript, etcétera, pero esta es una elección que he meditado con atención: la idea es que debemos concentrarnos no tanto en el medio, sino en los procesos y conceptos.

Para terminar, quiero agradecer a la Universidad de Lima y a su Instituto de Investigación Científica, así como a mis alumnos del Seminario de Medios Digitales de la Escuela de Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres, que han participado muchas veces como “víctimas” en estas experimentaciones, proporcionando evidencias educativas y metodológicas muy importantes para el desarrollo de este trabajo.

Parte 1

El paradigma generativo

Lección 1

Breve historia del arte y del diseño generativo • Lo generativo como concepto y sus definiciones • Lo generativo en el dominio artificial • El diseño tradicional y el diseño generativo • Propiedades y ventajas del paradigma generativo • El arte generativo y la tecnología

Lo generativo, como principio general, tiene sus antecedentes en algunos aspectos de las estéticas de las vanguardias históricas y en ciertas teorías científicas y avances tecnológicos que se desarrollaron a partir de la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, el paradigma generativo ha entrado en el mundo del arte y del diseño —como una teoría del arte y un marco teórico-práctico definido— solamente hace unos veinticinco años.

Sobre lo que pueda significar el término generativo hay algunas ideas generales que encuentran la aprobación de la mayoría de los artistas, diseñadores y programadores. Ello no obstante, y a pesar de que lo generativo quiere proponerse no solo y simplemente como un nuevo ismo, sino como un paradigma capaz de desencadenar una verdadera revolución artística, el análisis de sus estructuras y principios, así como el debate de sus problemas y cuestiones abiertas, está lejos de concluirse. Por esto, hasta la labor de los mejores teóricos y artistas generativos no está exenta de imprecisiones y confusiones.

No se pretende solucionar aquí estos problemas. Pero lo que sí se puede hacer es introducir el paradigma generativo, explicar sus fundamentos estéticos, filosóficos y científicos, así como presentar sus ventajas (en cuanto a posibilidades creativas y pedagógicas) con respecto al diseño tradicional. Confío en que estas notas serán de ayuda a quien comienza a explorar este universo tan contradictorio, pero a la vez tan prometedor.

Al terminar la lectura, el lector será capaz de:

• Conocer los principios del paradigma generativo.

• Comprender el potencial teórico y práctico de los procesos generativos.

• Aplicar metodologías generativas a la creación artística.

• Relacionar el arte generativo con el contexto del arte contemporáneo.

• Reforzar la fundamentación teórica de su propuesta artística.

1.1 BREVE HISTORIA DEL ARTE Y DEL DISEÑO GENERATIVO

Como se dijo anteriormente, el concepto de lo generativo es relativamente moderno. Fue propuesto en el campo de las artes conjugando, por un lado, su definición en la lingüística de Chomsky¹ y, por el otro, ciertos principios de las ciencias de la computación y de la complejidad.

Cabe señalar que algunos de los principios fundamentales del paradigma generativo son bastante antiguos; por ejemplo, los conceptos griegos de techné (arte, ciencia y sabiduría artesanal), de poiesis (producción creativa) y de aletheia (el saber que se revela por medio de la poiesis) están en la base de la idea de emergencia. Se encuentran también principios generativos en el arte decorativo islámico, que construye sus patrones sobre algoritmos combinatorios algebraicos, y en las técnicas artesanales para fabricar los papeles texturizados que se han utilizado desde la Edad Media en Florencia².

Las técnicas de pinturas decorativas renacentistas, denominadas de brocha gorda, jugaban con las propiedades químicas de diferentes médiums y pigmentos para simular, de modo generativo, texturas naturales como el mármol o las maderas. Incluso Leonardo, en el Tratado de la pintura, habló de procesos generativos naturales, como las manchas de humedad en los muros que forman paisajes fantásticos.

Al comienzo de la Revolución Industrial, el arquitecto catalán Antoni Gaudí desarrolló mecanismos generativos basados en los árboles para diseñar las columnas del templo de la Sagrada Familia. Asimismo, los surrealistas y los futuristas experimentaron varios procesos generativos multiautor y tecnológicos para renovar el lenguaje del arte, como el cadáver exquisito, el intonarumori de Luigi Russolo y la aeropittura³. Para terminar con las vanguardias, los dadaístas han trabajado con procesos aleatorios e interactivos muy parecidos a ciertas técnicas generativas que se utilizan hoy.

Llegando a la posmodernidad, el artista conceptual Sol LeWitt desarrolló (siguiendo ciertas ideas surrealistas) varios procesos generativos y algorítmicos. Jackson Pollock utilizó el dripping (similar a las técnicas de brocha gorda), un proceso cuyos principios son el movimiento, la gravedad y el azar, mientras que varios artistas del land art aplicaron implícitamente principios generativos al dejar las obras expuestas a los efectos de los agentes naturales, usados como coautores de la obra.

Finalmente, por lo que se refiere a la música, Mozart utilizó principios generativos practicando juegos musicales con los dados y escribiendo piezas musicales aleatorias como las Musikalisches Würfelspiel. Más adelante, la música de vanguardia, naturalmente, estuvo muy ligada a los procesos generativos, como se aprecia en las piezas musicales Fluxus de John Cage, en las obras de Karlheinz Stockhausen, de Brian Eno y del músico y arquitecto griego Iannis Xenakis (1976), quien exploró las aplicaciones creativas del azar y de las permutaciones en la música serial.

En cuanto al arte generativo hoy, es una historia que todavía estamos escribiendo...

1.2 LO GENERATIVO COMO PRINCIPIO Y METODOLOGÍA ARTÍSTICA

En la actualidad, se denomina generativo a un proceso orgánico o inorgánico⁴ capaz de producir o crear, de modo autónomo y espontáneo, una forma o una estructura coherente y ordenada. Todo organismo vivo es generativo, en cuanto produce algo nuevo, es decir, se reproduce. Pero también un proceso inorgánico puede ser generativo, en cuanto transforma la materia suya y de los elementos de su alrededor.

1.2.1 El principio generativo

Todo proceso generativo tiene un principio, es decir, un mecanismo que desencadena y regula su desarrollo. Por ejemplo, la forma de las estalagmitas se genera por la caída de gotitas de agua, en las que se encuentran ciertos minerales, y por el tiempo. También se puede pensar el principio generativo como el conjunto de genes que caracteriza a una especie, y las obras generativas serían como sus individuos particulares; en otras palabras, los genes contienen el programa que genera los individuos, interactivamente con el contexto. Un principio generativo es, entonces, una suerte de esquema o guion para producir una serie de objetos diferentes entre sí, pero con un aspecto en común.

1.2.2 Orden emergente

Un verdadero proceso generativo es complejo, sistémico, dinámico e impredecible; esto significa que un mismo principio puede generar resultados muy diferentes, en razón de su complejidad. En cierto sentido, un proceso generativo es caótico en cuanto es sensible a las condiciones iniciales; pequeñas variaciones pueden generar cambios muy grandes en lo que se obtiene al terminar el proceso.

Todo proceso natural es generativo, dado que produce transformaciones en la materia orgánica e inorgánica de modo impredecible, o por la libertad de comportamiento de cada organismo, o por la complejidad del sistema. Esquematizando, un proceso generativo es:

• Sistémico

• Complejo

• Libre

• Interactivo

• Impredecible

• Emergente

• Ordenado, estructurado, con forma

1.3 LO GENERATIVO EN EL DOMINIO ARTIFICIAL

Si bien complejidad, emergencia y las demás características que componen el paradigma generativo son propiedades de los procesos naturales, en teoría, también un proceso artificial puede ser generativo. Sin embargo, hay que aclarar que lo artificial tiene limitaciones, aunque estas no siempre quedan claras a los artistas o futuros artistas generativos. El problema es que una visión imprecisa debilita la consistencia tanto del arte como de la investigación y de las aplicaciones educativas del paradigma generativo.

Como se vio antes, un proceso natural es emergente, porque la forma o la estructura generada es el resultado de una suma de hechos en el tiempo, cada uno con su libertad. Como consecuencia, esta clase de formas nunca responde a un esquema fijo, sino a la evolución en el tiempo de acuerdo con ciertas condiciones del sistema y del contexto. Ciertamente, se puede decir que el algoritmo contiene un esquema de lo que será la forma, pero esto afecta a su especie, no a las variaciones de cada una de sus evidencias. La forma individual es, por lo tanto, emergente.

Ahora bien, un proceso artificial no goza de la libertad que caracteriza a la vida orgánica, ni de la inmensa complejidad de los procesos inorgánicos naturales. La variedad paramétrica, aunque sea capaz de producir procesos impredecibles, no es suficiente para garantizar una verdadera emergencia. Pues, en todos los casos, se trata de un efecto determinista, en cuanto el proceso artificial es siempre el mismo y de todas formas limitado.

Sin embargo, un proceso artificial puede ser generativo, sin ser emergente al cien por ciento; en otras palabras, puede ser lo suficientemente complejo para ser impredecible, sin ser lo suficientemente libre para salir de su programa. Esta limitación no quita las posibilidades generativas de un proceso artificial bien pensado: sin tener la libertad y variedad de sus referentes naturales, sus resultados son igualmente valiosos.

1.3.1 La importancia del contexto

Un aspecto del problema generativo es la relación de lo digital con el contexto natural; el arquitecto estadounidense Christopher Alexander (1964), pionero de la arquitectura generativa, ha dicho que el contexto es: “Anything in the world that makes demands of the form —including designer, client, user, meaning, aesthetics, environment, and function” (p. 19)⁵.

Un proceso artificial puede resolver sus limitaciones tecnológicas, pues es posible que sea enriquecido por cientos de variables del contexto natural captadas mediante interfaces interactivas, sensores y otros aparatos (conocidos como physical computing). Además, el contexto incluye también al usuario, lo que abre la cuestión de las interfaces entre este y los sistemas generativos artificiales. Y también da razón de la necesidad de que cada uno desarrolle sus procesos personalizados, porque el mismo autor es la fuente más pura del poder generativo. Es esta la filosofía que en el fondo subyace a todos los tutoriales propuestos en este manual.

1.4 EL DISEÑO TRADICIONAL Y EL DISEÑO GENERATIVO

En términos de arte y diseño, la filosofía generativa es un verdadero cambio de paradigma. La diferencia entre un proceso tradicional y uno generativo resultará más clara si se analiza el caso de un panal de abejas: los apicultores construyen con cera los panales de celdas hexagonales mediante moldes prefabricados, saben perfectamente de antemano la forma que desean lograr y el ingenio está en optimizar así la producción de la miel; en cambio, las abejas siguen espontáneamente su instinto cuando hacen su panal, no tienen la idea previa de confeccionar unas celdas hexagonales. La forma hexagonal resulta de la interacción entre diferentes factores y ha surgido mediante la selección natural y la evolución. Ciertamente, los panales fabricados por las abejas son imperfectos, ninguna celda es exactamente igual a otra, y ningún panal es igual a otro, pero se adaptan perfectamente a las condiciones de cada colonia y a sus diferentes entornos, a los que ofrecen una infinita variedad de formas y soluciones.

Los algoritmos generativos (con las limitaciones arriba señaladas) intentan reproducir esta flexibilidad y variedad de formas y soluciones con relación a un determinado contexto, cosa que el diseño tradicional no puede hacer, pues su solución es puntual. El artista generativo, en efecto, produce una familia de objetos que pueden ser muy diferentes entre sí y no todos perfectos.

El diseño generativo, entonces, consiste propiamente en el diseño del proceso, ya que el producto final es el resultado autónomo, interactivo y paramétrico del proceso mismo. Se trata de un método de diseño “abierto”, que se basa en un proceso generativo natural o en su simulación artificial, analógica o digital.

1.4.1 Modelos y simulaciones

Todo proceso natural es una fuente adecuada de principios generativos: la biología, la física, la química, la geología, la ecología, la meteorología, y los procesos sociales también. La calidad del proceso generativo artificial depende de la calidad del modelo que se elabora a partir del proceso natural.

Diseño clásico OBJETIVO → IDEA → DISEÑO → PRODUCCIÓN → ARTEFACTO El artefacto corresponde, necesariamente, a la idea de acuerdo con el diseño, a menos que se hayan cometido errores en el proceso de producción.

Diseño generativo OBJETIVO → PRINCIPIO Y PROCESO GENERATIVO → PRODUCCIÓN → ARTEFACTOS → SELECCIÓN Los objetos obtenidos mediante un proceso generativo no necesariamente son perfectos. Se trata, desde luego, de hacer una selección del mejor, es decir, de aquel que se ajusta más a las exigencias y las especificaciones requeridas.

1.5 PROPIEDADES Y VENTAJAS DEL PARADIGMA GENERATIVO

Ahora que se ha definido una idea más precisa de lo generativo, se pueden determinar sus requisitos, propiedades y ventajas. Pero antes es necesario despejar la confusión entre los conceptos algorítmico y paramétrico: un proceso generativo es ciertamente algorítmico, en cuanto sigue una serie de pasos lógicos, y es paramétrico, porque se rige por variables que regulan su comportamiento. Sin embargo, un proceso algorítmico y paramétrico no necesariamente es generativo, es decir, no garantiza propiedades complejas, sistémicas, dinámicas y emergentes.

1.5.1 Propiedades

Estas propiedades nacen de tecnologías informáticas y matemáticas especiales (que serán exploradas en la tercera parte de este manual), como estas:

• Vida artificial

• Inteligencia artificial

• Fractales

• Procesos recursivos

• Simulaciones y modelos de procesos naturales

• Sistemas dinámicos

• Sistemas de ecuaciones diferenciales

• Teoría del caos

• Gramáticas generativas

Desde el punto de vista informático, los procesos generativos más eficientes se caracterizan por ser:

• Interactivos. El intercambio de datos, métodos, técnicas y experiencias enriquece el proceso creativo y su complejidad.

• Distribuidos. La interactividad supone la libertad de compartir y comunicar la información.

• Paralelos. Los sistemas dinámicos complejos son intrínsecamente paralelos y no secuenciales.

• Abiertos. Informaciones, algoritmos y códigos deben estar disponibles libremente.

• Interdisciplinarios. Es una consecuencia implícita de la variedad de conocimientos y técnicas que nacen de un mundo abierto y paralelo.

1.5.2 Ventajas

Un proceso de diseño generativo es, con seguridad, más rico, creativo e innovador que el diseño tradicional, pero requiere aparatos y soportes científicos y tecnológicos, un alto grado de experimentación, tiempos de desarrollo y curvas de aprendizaje más largas, y no garantiza resultados certeros. ¿Por qué es, entonces, tan importante? ¿Cuál es su ventaja? ¿Por qué hacer algo con un proceso generativo cuando el diseño tradicional podría lograr lo mismo con mayor rapidez?

• Un proceso generativo se presta al trabajo grupal e interdisciplinario, que si no necesariamente es una característica positiva en términos de productividad, lo es en términos de formación y aprendizaje.

• Un proceso generativo toma en cuenta el contexto, es algo que tiene empatía y respeto con y por su entorno. Cuando un proceso generativo es tecnológico (es decir, utiliza computadoras), la complejidad del contexto puede ser modelada y parametrada, e insertada en el proceso, lo cual es mucho más difícil en el diseño tradicional, pues cuando la complejidad crece excesivamente, decrece el control directo que se tiene sobre ella.

• El método generativo permite explorar posibilidades creativas que no están al alcance del diseño tradicional, explorar procesos nuevos y combinarlos entre sí. Esto es importante tanto en la producción como en la educación: impulsa la originalidad tecnológica, el uso creativo de herramientas y el desarrollo de tecnología propia.

• Si bien el diseño generativo requiere tiempo para su desarrollo e implementación, luego permite obtener rápidamente variantes de diseños con una facilidad desconocida para el diseño tradicional.

• Los procesos generativos informatizados ofrecen la posibilidad de reutilizar los diseños en otros contextos, combinar diferentes diseños y otras técnicas desconocidas para el diseño tradicional con mucha facilidad.

• Está preparado para la nueva generación de equipos de prototipado rápido, la robótica, la creación de nuevos materiales y técnicas constructivas, los diseños para la realidad virtual, internet y los mundos virtuales, como los videojuegos.

1.6 EL ARTE GENERATIVO Y LA TECNOLOGÍA

Un proceso generativo puede ser natural o artificial. En el caso artificial, es necesario el uso de alguna tecnología, que puede ser simple o compleja, analógica o, con las limitaciones que caracterizan a la informática, digital. Hay que recordar que la mayoría de los artistas generativos⁶ han subrayado que lo generativo no depende de una tecnología en particular, sino que es más bien un algoritmo, es decir, una planificación de pasos, acciones o procesos oportunamente parametrados y combinados.

Sin embargo, no existirían el arte y el diseño generativo sin la computadora, pues la naturaleza numérica de los modelos matemáticos y los programas informáticos permiten que estos procesos sean automatizados y combinados entre sí con gran flexibilidad, velocidad y eficiencia. Asimismo, la herramienta informática posibilita que un proceso sea interactivo, es decir que operadores humanos, sistemas artificiales o naturales puedan cooperar mediante varios tipos de interfaces. Pero, como se ha señalado anteriormente, la computación presenta límites que el artista generativo debe tomar en cuenta para no ilusionarse excesivamente y no cometer ingenuidades:

• Un proceso informático es determinista, se ejecuta siempre igual y no alcanza la emergencia de los fenómenos naturales o artificiales analógicos.

• Un proceso informático es discreto y no alcanza la variedad y continuidad de la realidad.

• En un programa, el número de parámetros y variables, por más grande que sea, es mucho menor que los que existen en la realidad.

• La programación paralela, en general, no está disponible, y su alternativa, el multitasking, no ofrece las mismas posibilidades.

• Para ciertos procesos, la velocidad de cálculo de los actuales microprocesadores puede ser insuficiente.

• La transmisión de datos por internet es lenta y en realidad dificulta el trabajo distribuido.

• Por ahora, las herramientas de programación disponibles para implementar los procesos generativos tienen curvas de aprendizaje demasiado largas⁷.

• Los equipos, desde las computadoras hasta los robots, son todavía bastante caros.

No obstante, se trata de dificultades que se pueden superar; lo importante es tomar nota y actuar en consecuencia. En los tutoriales se indicará cómo solucionar, por lo menos en parte, esta clase de problemas.

El arte generativo y sus fundamentos conceptuales

Lección 2

La posmodernidad y el arte generativo • La estética posmoderna • La discusión acerca de la complejidad • Apuntes para una estética generativa

En el arte, el diseño y la educación, el potencial creativo de los principios generativos se puede aprovechar al cien por ciento a condición de un correcto planteamiento filosófico y estético. Dos razones justifican esta afirmación.

En primer lugar, los procesos generativos se alimentan de conocimientos bastante complejos de arte y ciencia, cuya integración permite, pues, evitar que se conviertan en simples ejercicios tecnológicos o en juegos formales.

En segundo lugar, cabe señalar a artistas, docentes y estudiantes que la incomprensión de los problemas filosóficos y científicos podría ensombrecer las ventajas del paradigma generativo y, sobre todo, debilitar la actitud crítica con respecto a los límites de la tecnología: las cuestiones tecnológicas requieren de una capacidad crítica que se fortalece precisamente con el manejo de los problemas filosóficos esenciales que se pretende introducir en esta lección. Estas reflexiones deben servir, además, para invitar a los lectores a la investigación¹.

Los temas propuestos, obviamente, no cubren todo el abanico de problemas que circunda el arte generativo; sin embargo, de acuerdo con la experiencia del autor, ofrecen una selección que no olvida las cuestiones más importantes, como son la posmodernidad, la estética posmoderna y la complejidad, y algunas propuestas.

Al terminar la lectura, el lector será capaz de:

• Relacionar los aspectos estéticos y tecnológicos del proceso generativo.

• Aplicar conocimientos y términos teóricos básicos para desarrollar su planteamiento estético.

• Explicar, justificar y sustentar estéticamente su proceso generativo, tal como se requiere para un concurso, la participación en una exposición, para la redacción del texto crítico de un catálogo o de una nota de prensa de una exposición.

• Analizar, contextualizar y comparar su propuesta teórica tanto dentro un contexto artístico como de un espacio de formación y aprendizaje.

• Reforzar el punto de vista crítico sobre los procesos tecnológicos.

2.1 EL ARTE GENERATIVO Y LA CULTURA CONTEMPORÁNEA

No debe sorprender al lector que en un manual de diseño se discuta el problema de la posmodernidad: sucede que los conceptos de lo generativo y de la complejidad son el resultado de sus avances tecnológicos y científicos, pero también son una respuesta a la crisis teórica y tecnológica del arte, que es simétrica a la crisis del pensamiento clásico que caracteriza a esta época.

Conviene recordar al lector que, desde el punto de vista filosófico, la posmodernidad se explica principalmente en tres problemas: a) la puesta en tela de juicio de los fundamentos racionales, religiosos, filosóficos, políticos y científicos occidentales; b) el relativismo y la falta de valores trascendentes y universales; c) el derrumbe de los conceptos de progreso, de desarrollo y del sentido de comunidad, que termina exaltando lo particular, lo individual y lo contingente. Se trata de problemas debatidos desde hace tiempo, pero enseguida se explicará cómo se relacionan con el arte generativo.

2.1.1 El arte y la posmodernidad

La crisis posmoderna se refleja en el quehacer del arte de dos maneras. La primera es que, al caer los conceptos universales de forma y belleza, los artistas privilegian el reciclaje, el pastiche, así como las contaminaciones de lenguajes y de géneros, sin una identidad formal particular. La segunda es que, al considerar el contexto de la sobreproducción cultural, se produce una crisis de la creatividad y la originalidad, tanto que el arte posmoderno es solamente una repetición y una variación de formas existentes, mayormente de acuerdo con las exigencias del mercado.

Lo relevante, en el sentido generativo, es que todo esto obliga al artista a asumir la transición desde la creatividad y la originalidad pura y absoluta (en el sentido de crear, hacer desde la nada) hacia la creatividad vista como permutación de lo existente. Esta dinámica está vinculada a la computación; es más, las computadoras han hecho salir de su rango muchos de sus parámetros.

¿Es el paradigma generativo una respuesta a estos problemas? Claro está que, sea cual sea esta respuesta, se afectará la forma como se enseña y se aprende el arte generativo y el arte en general.

2.1.2 La filosofía, el lenguaje y la tecnología

Si uno se aleja de las cuestiones metafísicas, se presenta la cuestión del lenguaje, que se vuelve esencial para el arte posmoderno. El lenguaje se manifiesta —aquí está el punto notable— sobre todo en el ámbito tecnológico, pues las tecnologías de la información son esencialmente software, esto es: un medio de comunicación y una máquina lingüística. Y todas las técnicas generativas necesitan el software. Trataré de explicar el problema del lenguaje sintetizando el pensamiento de dos autores fundamentales: Ludwig Wittgenstein y Noam Chomsky.

Lo que ha mostrado Wittgenstein (1999) es que la construcción y el sentido del lenguaje se basan no tanto sobre conceptos universales, sino sobre su uso (los juegos lingüísticos), incluyendo los errores y las imprecisiones que brotan de las necesidades cotidianas de una comunidad. Los conceptos metafísicos, dice Wittgenstein, surgen por las fallas de estos mecanismos, no porque tengan valor en sí. Para el arte generativo este discurso invita a la siguiente reflexión: que el arte se configura como el resultado de un proceso, y que en cuanto proceso tiene propiedades emergentes.

Por su parte, Chomsky (1957) dice, sin entrar en la confrontación teórica con el filósofo austriaco, que hay una habilidad, típica de nuestra mente, que constituye un saber lingüístico independiente del contexto social y anterior al lenguaje mismo; luego, que el lenguaje es un sistema complejo autónomo, con un orden y un desarrollo interno definido por sus propias reglas. Para lo generativo, Chomsky es fundamental porque sus aportes alimentan el desarrollo de los lenguajes computacionales, de los compiladores y de procesos generativos computacionales como las shape grammars y los sistemas-L, como se verá más adelante.

Hay que mencionar, además, que en ambos casos se termina cuestionando, indirectamente, el concepto de arte clásico y poniendo en juego la tecnología, pues los problemas lingüísticos afectan a la interactividad y a la autoría distribuida que caracterizan a internet como contexto cultural y mediático del arte generativo (Roncoroni, 2007).

2.2 ASPECTOS DEL ARTE EN LA POSMODERNIDAD

Por lo que se refiere a la filosofía del arte, el aspecto más significativo de la posmodernidad es precisamente la crítica a las teorías metafísicas de la verdad y del conocimiento. Este debate se integra con la labor de las vanguardias —como el surrealismo, la Bauhaus, el futurismo o el dadaísmo— en cuanto crítica a la estética romántica y a la figura del artista genio, aislado en su torre de marfil. Examinaré estas cuestiones a través de la obra de Martin Heidegger y Hans-Georg Gadamer, de la escuela de Frankfurt, y de Henri Bergson y John Dewey, pues estos autores han contribuido a perfilar críticamente el arte posmoderno, a la formación de la teoría de la complejidad, del pensamiento complejo e, indirectamente, del concepto de lo generativo.

En efecto, no es posible comprender a fondo el paradigma generativo sin plantear la relación que la experiencia estética tiene con la verdad y con el conocimiento, precisamente, porque el arte generativo se apoya en las ciencias naturales, en la matemática y en las simulaciones.

2.2.1 La relación entre el arte y el conocimiento

La relación entre arte y verdad, reducida a sus términos esenciales, consiste en la dinámica entre lo verdadero, lo bueno y lo bello. Gracias a los filósofos medievales, se piensa que la realidad, en cuanto creación divina, es buena, y que la belleza es la expresión de esta bondad; por lo tanto, el arte es verdad, ya que, mostrando la belleza, revela la perfección divina, con lo cual el trabajo del artista alcanza una dimensión trascendente. En la época moderna, al entrar en crisis los universales, también entra en crisis el valor verdadero del arte, que ya a partir del romanticismo, comienza a convertirse en pura subjetividad, relativismo y superficialidad.

Ahora bien, Heidegger (2000) replantea la relación del arte con la verdad renunciando a las ambiciones universales y absolutas. Para el filósofo alemán, la verdad es algo esencialmente misterioso, que no se posee al modo de la ciencia, de la metafísica o de la religión, sino que se debe revelar y proteger. La suya es una verdad sujeta al tiempo y al contexto, abierta e indeterminada, en construcción permanente, que se revela (se pone en obra) y se interpreta en el arte (desde la hermenéutica), y esta verdad se presenta solo de modo libre y desinteresado. Este concepto de verdad implica el arte, primero, porque el arte puede ser libre y desinteresado; luego, porque el arte respeta la complejidad de la realidad, en cuanto no trata de explicarla, sino de compartirla a través de la experiencia de la belleza.

Gadamer desarrolla la relación del arte con la verdad por el saber, la forma, la identidad y la función. Retomando a Platón y a Heidegger, Gadamer (2000) ha mostrado cómo el arte transforma al ser humano y que esta transformación es pura y verdadera, porque en el arte, como en el juego, se acepta un espacio compartido que se expresa en la forma y en la belleza. En este sentido, el arte debe superar los límites de la creatividad individual² que caracteriza al artista desde el romanticismo. Desde el punto de vista generativo, el análisis de Gadamer sobre la mímesis (o imitación de la naturaleza, tan despreciada por el arte moderno y posmoderno) es esencial: imitación implica conocimiento y comprensión, por esto, el artista necesita estudiar y conocer la naturaleza.

Los conceptos clave que se pueden capitalizar de ambos autores para fundar una metodología generativa son, entonces, los siguientes: una suerte de teoría constructivista de la verdad y del conocimiento, que apela a la interpretación y a la participación activa del artista, lo que hay que traducir en los procesos interactivos; la idea de mímesis, que incluye el conocimiento en el proceso creativo y el manejo de dicho conocimiento en las tecnologías de la información; y, por último, la idea del espacio libre y compartido, que caracteriza al juego, al arte y al ciberespacio.

2.2.2 El arte, la sociedad, la política y los medios de comunicación

Los conceptos de libertad y democracia artística se refuerzan con los aportes de la escuela de Frankfurt (Theodor Adorno, Walter Benjamin, Herbert Marcuse) y de sus herederos, Guy Debord y Jean Baudrillard. En el primer caso, se trata de una crítica a ciertos aspectos del arte y de la tecnología moderna: por efecto de las máquinas y de la industria cultural, el arte ha perdido su aura (trascendencia) y se ha convertido en una pieza de la sociedad del espectáculo y de sus mecanismos de falsos valores creados para fines comerciales o persuasivos.

En el segundo caso, se argumenta que las tecnologías electrónicas e informáticas son responsables de la sustitución de lo real por el hiperrealismo mediático y tecnológico de las simulaciones, que la difusión hipertrófica convierte en algo más real que lo real: en el simulacro³. La crítica de Jacques Derrida (2004), por otro lado, aborda la computabilidad del lenguaje y la pérdida de su poder creativo y liberatorio, porque las máquinas lo reducen a ser un mecanismo determinista.

Simulaciones, hiperrealismo, lenguajes informáticos y software son, entonces, algunos de los problemas de los procesos generativos. Pero, si bien la industria cultural y las tecnologías son causas de la crisis actual del arte⁴, los factores científicos y tecnológicos en el umbral de la complejidad (como la inteligencia artificial, la vida artificial y la programación genética) pueden cuestionar la esencia mecanicista y determinista de la computación y de sus aplicaciones. En esto reside el valor del paradigma generativo, que no es solo simulación e ilusión, sino participación e interacción. En segundo lugar, el peligro de la uniformidad masificada se reduce, pues los procesos digitales son distribuidos globalmente, pero son personalizables individualmente.

2.2.3 Complejidad, intuición e inteligencia: Bergson

Bergson es relevante en nuestro marco teórico porque sus ideas, a pesar de las críticas (por ejemplo, con respecto a las teorías de Charles Darwin), se encuentran implícitamente en las estrategias y en las cualidades peculiares del diseño generativo, así como en las obras de sus artistas.

En el trabajo de Bergson (2007) es posible rescatar dos conceptos esenciales para la utilidad estética y pedagógica del paradigma generativo. En primer lugar, el concepto de duración, que, al contrario del tiempo de las matemáticas (una mera sucesión de instantes estáticos, indiferentes a las diferencias cualitativas), es el tiempo de la conciencia, una multiplicidad cualitativa que el hombre percibe como una sucesión continua entre el presente y el pasado, en la cual las vivencias se armonizan entre sí, como sucede con las notas de una melodía. En segundo lugar, la distinción entre inteligencia e intuición: la inteligencia fracciona lo real en unidades discretas y estáticas, mientras que la intuición, superior a la inteligencia, es empática, permite un conocimiento más profundo y hace posible la superación de las barreras interpuestas por un lenguaje científico incapaz de fundirse con lo real. Inteligencia e intuición son, pues, los respectivos aspectos de la máquina y del artista.

2.2.4 Arte y experiencia: Dewey

El aporte de Dewey para una teoría del arte generativo consiste en marcar la distancia entre la estética contemporánea, sustancialmente romántica, centrada en la individualidad del artista y en el arte por el arte, y el concepto de un arte difuso en lo vivencial y participativo. Dewey (2005) define el arte como una experiencia peculiar, particularmente compleja y rica, porque involucra al individuo con todas sus facultades y percepciones. El arte como construcción de experiencias no se manifiesta en obras de arte, sino en todos los hechos cotidianos, vividos en su plenitud. Las obras de arte son “celebraciones de las cosas de la experiencia ordinaria”, un entramado conceptual que nos permite concebir las experiencias estéticas para desarrollar una vida más digna e inteligente.

La obra de arte generativa quiere ofrecer al espectador precisamente una experiencia especial, que se manifiesta en los procedimientos interactivos, en la mímesis, en la relación con el contexto real que las tecnologías informáticas permiten integrar con facilidad⁵.

2.3 LA RELACIÓN ENTRE ARTE, CIENCIA Y COMPLEJIDAD

Entre las cuestiones filosóficas relativas al paradigma generativo es necesario analizar un poco más el entramado filosófico que construye el concepto de complejidad. Ahora bien, hablar de complejidad es entrar en un terreno peligroso; se debe tomar, entonces, estas ideas como sugerencias e invitaciones a la investigación y como aportes a los tutoriales. Por otro lado, la complejidad propone aproximaciones metodológicas que pueden resultar en la implementación de procesos creativos y tecnológicos originales.

2.3.1 Teorías de la complejidad

Para nosotros, las preguntas más importantes son ¿qué es la complejidad?, ¿dónde nace la complejidad? La complejidad se refiere a la capacidad de interconectar diferentes dimensiones de lo real. Es una estrategia de pensamiento no reductiva, capaz de tomar en cuenta las dimensiones caóticas de la realidad. Estos principios se reflejan en los modelos y las simulaciones del diseño generativo: interactividad y recursividad, y se basan en el intercambio de información.

Por otro lado, para el físico Murray Gell-Mann (2003), los fenómenos complejos no son algo trascendente, sino simplemente el producto de una inmensa, pero finita, actividad combinatoria. Para Gell-Mann, entonces, la complejidad no es un nuevo pensamiento alternativo al racionalismo y a la ciencia clásica, y no puede pretender rescatar lo que no es racional y demostrable, como la filosofía o el mito⁶.

El pensamiento posmoderno, cuestionando en general el poder absoluto del método científico clásico, pretende instaurar nuevas dimensiones cognoscitivas, que incluyen sentimientos, emociones, percepciones y, sobre todo, el tiempo y la realidad como es en la vida real, no como se reproduce cristalizada en laboratorio. Queda claro que el concepto de complejidad es cuestionado y, aunque todos hablan al respecto, no se ha llegado a un acuerdo, como se sintetiza en dos casos ejemplares que se verán a continuación.

2.3.2 Críticas a la complejidad

Para dos científicos americanos, Sokal y Brickmont (1999), la crítica a la ciencia que caracteriza al pensamiento complejo se basa en falsos conceptos científicos y malabares filosóficos posmodernos; para Jorge Wagensberg (1985), conocido científico y teórico del conocimiento, la complejidad existe, pero es un aspecto ininteligible de la realidad, que no se puede analizar metódicamente. El arte no logra explicar esta complejidad ininteligible, aunque pueda comunicarla y expresarla.

Ahora bien, en el paradigma generativo no hay necesariamente una idea posmoderna de complejidad ni una crítica a la ciencia; todo lo contrario: el arte generativo, en cuanto complejo, es inteligible racionalmente porque, en contra de lo que afirma Wagensberg, la unión entre arte y ciencia está resuelta en la matemática y en el saber científico embebido en el software. La clave está en la interacción entre ambos dominios, y para esto la interactividad debe ser una de las funciones que ofrece un buen software generativo.

2.4 IDEAS PARA UNA ESTÉTICA GENERATIVA

Las cuestiones filosóficas y científicas son los contenidos para poder hablar con sentido de estética generativa. La complejidad y la hermenéutica abren al arte una nueva relación con la verdad; después de Martin Heidegger y Hans-Georg Gadamer, La muerte del autor de Roland Barthes, Opera aperta de Umberto Eco y la teoría de la acción comunicativa y de la ética del discurso de Jürgen Habermas, se pueden considerar las bases de la estética interactiva e hipertextual, y entonces, las del arte generativo. Y la cuestión de la reproducibilidad técnica de Walter Benjamin refleja estos problemas estéticos en la tecnología.

2.4.1 La obra abierta y el enfoque en el proceso

El trabajo de Eco (2000) es importante (lo reconocen casi todos los artistas generativos) porque ha puesto en claro el problema de la obra de arte como algo interactivo y en permanente elaboración, donde lo que prima es el proceso creativo mismo, en lugar de la obra acabada. En segundo lugar, Eco (sobre lo que dijo Barthes) ha tenido la osadía de hablar de la obsolescencia de los lenguajes artísticos; en efecto, es cada vez más difícil encontrar novedad y originalidad en las artes, pero, para escapar a esta situación, el arte generativo no debe ceder a la tentación de la búsqueda de imágenes o instalaciones tecnológicas cada vez más barrocas y raras⁷. El paradigma generativo no tiene trascendencia si no se concentra en el proceso y en las estructuras subyacentes a la práctica artística, y si no cuestiona el mismo concepto de arte y autoría. En tercer lugar, la obra abierta destaca el problema de la relación de la obra con el contexto, pues queda claro que se debe pensar el arte en un nuevo⁸ modelo de relaciones culturales y sociales.

En este sentido, Habermas (1990) plantea las condiciones de la acción comunicativa y de la ética del discurso, lo que es relevante en términos de interactividad porque fija las condiciones ideales de este proceso (y, por lo tanto, también de la obra abierta): libertad, igualdad y democracia del conocimiento.

2.4.2 Reproducibilidad, producibilidad e irreproducibilidad

El paradigma generativo se relaciona con la crítica de la reproducibilidad técnica de Walter Benjamin (1969) y con el concepto de producibilidad de Mario Costa (2005). Como es sabido, el discurso de Benjamin radica en que la técnica quita a la obra de arte su aura de unicidad (el hic et nunc, lugar, materia, tiempo, etcétera); pues bien, también el proceso generativo es reproducible, en cuanto se puede repetir indefinidamente, sobre todo cuando este es un modelo informático.

El modelo benjaminiano se desarrolla en el de la producibilidad de Costa, que apela a la posibilidad de las herramientas digitales de generar y crear obras con extrema eficiencia; entonces, lo que sucede es que ahora hay una producción infinita de originales o muchas instancias de un original que existe solo como modelo virtual, sin necesidad de reproducir copias. Sin embargo, un proceso generativo puede dar como resultado infinitos y siempre diferentes originales de modo autónomo (gracias, por ejemplo, a los algoritmos de vida artificial que se explorarán en los tutoriales), lo que supera tanto el concepto de reproducibilidad de Benjamin como el de producibilidad de Costa. En este sentido, es preferible hablar de irreproducibilidad: el diseño generativo produce piezas únicas, que no se pueden repetir.

Naturalmente, estos procesos generan una infinidad de objetos o elementos que, aunque diferentes entre sí, agotan su aura, precisamente porque la originalidad de cada uno acota la del otro, pues la cantidad anula el valor de la unicidad. Pero hay una posibilidad: que el aura no se considere una propiedad del objeto reproducible o producible técnicamente, sino del proceso generativo y tecnológico. Es el algoritmo y la creatividad lo que importan, no sus productos; arriesgando una metáfora biológica, es devolver el valor del espécimen al ADN. Para esto, el proceso artístico necesita la participación activa del espectador o del usuario, y en esta participación se encuentra nuevamente el aura, con la ventaja de que así esta se difunde y se distribuye.

2.4.3 La función hermenéutica y mayéutica del arte generativo

Al respecto, el primer valor del paradigma generativo es la función práctica y cognitiva del arte. Esta propiedad es constitutiva, en cuanto el proceso artístico generativo e informatizado se presenta en forma de software aplicativo (por ejemplo, podría ser un programa de diseño como aquellos de los tutoriales) y porque, en el modelo de la simulación y en su código, el software incluye conceptos y conocimientos de varia naturaleza.

El segundo valor del arte generativo es la interacción, es decir, el proceso generativo toma su verdadero sentido y brinda su riqueza expresiva y conceptual cuando alcanza una dimensión colectiva, cuando es una herramienta a disposición de la colectividad⁹. Entonces, el arte generativo es propiamente el arte de la herramienta, metalenguaje, metaherramienta: un proceso que el usuario aplica (y contribuye a diseñar) para hacer algo suyo (este algo puede ser una obra de arte). Según mi forma de ver, esta característica es la esencia de toda estética hipertextual.

La metaherramienta se define, entonces, mediante la función hermenéutica y mayéutica. La relación con la hermenéutica se produce porque la creatividad y la técnica son descubrimiento e interpretación de la naturaleza. Y, en cuanto herramienta creativa e interactiva, el proceso generativo es mayéutico, porque está abierto al potencial del usuario, al que proporciona herramientas y saberes para que este se convierta en creador y en artista.

Para profundizar

El problema de la creatividad en Chomsky y Wittgenstein

El problema, tanto en Wittgenstein como en Chomsky, consiste en determinar ¿cómo es que los juegos lingüísticos se modifican, mueren y nacen¹⁰?, ¿cómo es que a partir de un conjunto de reglas limitado y, entonces, de un conjunto finito de proposiciones se puede generar una variedad infinita de formas del lenguaje, sentidos y proposiciones? Este problema es relevante para las técnicas generativas como las shape grammars y los sistemas-L; se trata de determinar si son sistemas complejos indeterminados y emergentes o sistemas determinados y predecibles.

• Wittgenstein considera que depende del uso práctico y de la relación con el contexto; este autor no da mucha importancia al uso individual del lenguaje (los juegos lingüísticos privados). La crítica desde el punto de vista de Chomsky a Wittgenstein es la siguiente: si no existe la creatividad lingüística individual, ¿cómo puede una experiencia nueva ser representada por el lenguaje público, que es lo que ya existe?

• Para Chomsky, hay una creatividad determinada por reglas combinatorias y recursivas, las gramáticas generativas, y una creatividad que se debe a una suerte de facultad lingüística genética innata e independiente del contexto. La crítica desde el punto de vista de Wittgenstein a Chomsky es esta: si la creatividad es innata e independiente del contexto, no sería posible la formación de reglas comunes.

Los aspectos científicos del arte generativo

Lección 3

La complejidad, en general • La teoría de sistemas • La teoría del caos y el azar • Geometrías no euclidianas y fractales • Las simulaciones científicas • Genética • Química, física, mecánica, biología

Los artistas generativos, incluyendo al autor de este manual, consideran que una obra de arte generativo se puede llevar a cabo con un proceso totalmente arbitrario, abstracto y de pura fantasía, siempre y cuando tenga parámetros suficientes para permitir variaciones y una cierta dosis de sorpresa en sus resultados.

No obstante, el verdadero interés de los principios generativos está en relacionar el proceso creativo con los fenómenos naturales; en este sentido, un modelo preciso de la naturaleza ofrece mayor fuerza creativa, comunicativa y didáctica, porque enriquece la creatividad con el conocimiento científico, la experiencia concreta, la historia y los demás aspectos del contexto natural y social.

Naturalmente, hay muchos procesos naturales —orgánicos e inorgánicos— que pueden ser eficazmente modelados para “mover” un proceso generativo. Pero aquí, respetando los límites de este manual, se restringe la atención a aquellos conocimientos y métodos de la ciencia realmente indispensables desde el punto de vista práctico del principiante.

En tal sentido, los conceptos científicos que más se utilizan en el diseño generativo son la complejidad, el valor cognitivo de la forma, la teoría de sistemas, la teoría del caos, las geometrías no euclidianas, la vida y la inteligencia artificial, y la genética.

Al terminar la lectura, el lector será capaz de:

• Comprender los principios científicos del proceso generativo.

• Manejar estos conocimientos para aplicarlos tecnológicamente.

• Explicar, justificar y sustentar metodológicamente su proceso generativo.

• Analizar, contextualizar y comparar su propuesta teórica dentro un contexto tecnológico.

• Reforzar la fundamentación teórica de su propuesta artística.

• Mejorar el diseño y la implementación del software generativo.

3.1 LA COMPLEJIDAD, EN GENERAL

Antes de entrar en los temas específicos, se presentan algunos conceptos generales sobre la complejidad: se podría decir que la complejidad en la ciencia se propone a raíz de ciertas teorías, como consecuencia de ciertos fenómenos y en parte también gracias a las tecnologías informáticas.

3.1.1 El cuestionamiento de la ciencia clásica

Las ciencias de la complejidad consideran a la ciencia clásica en modo crítico por tres razones fundamentales. La primera es la necesidad de estudiar fenómenos científicamente nuevos, como la meteorología, las finanzas y la ecología... procesos sistémicos complejos por naturaleza, que exigen nuevas herramientas conceptuales. La segunda razón es la “incertidumbre” física y matemática que sufre la ciencia por los cuantos y los teoremas de Kurt Gödel. Por ejemplo, la física cuántica ha mostrado la compleja relación que se establece entre los fenómenos observados y el observador: el punto de vista influye en las informaciones que se recogen; esto cuestiona la pretensión de que la mirada de la ciencia sea absolutamente precisa y objetiva. En cierto sentido, la investigación comienza a abordar el tema de las relaciones entre los fenómenos, ya que ha llegado al fondo de los fenómenos en sí. Y a esto se agrega, por parte de algunos filósofos de la ciencia, el cuestionamiento metodológico y epistemológico¹.

Todo esto se precisa en algunas críticas puntuales:

a. Critica el reduccionismo. La complejidad pretende dar una explicación global de los fenómenos, con relación a los demás.

b. Incluye parámetros rechazados por Descartes, como el tiempo, el cambio, la percepción, las emociones.

c. Se relaciona con la interdisciplinariedad, volviendo a “contaminarse” con las humanidades, la filosofía y el arte. Requiere de nuevos instrumentos matemáticos. Acostumbra a pensar en términos generales, de relaciones.

Cabe preguntarse por los retos que se presentan al artista generativo. En primer lugar, hay que evitar el uso arbitrario y poético de la ciencia, puesto que de esta forma se anula tanto el valor epistemológico del arte como el rigor de la ciencia. En segundo lugar, se debe averiguar si la aplicación de estos principios, que da lugar a los fenómenos emergentes, consigue resultados concretos o simplemente ilusiones y simulacros. Muchas obras de arte generativo sufren claramente de estas limitaciones².

3.2 LA TEORÍA DE SISTEMAS

La teoría general de sistemas, elaborada por Ludwig von Bertalanffy (1976), brinda varios conceptos fundamentales del arte generativo. Considera que todo proceso generativo es sistémico porque consiste en una dinámica de muchos elementos dentro un contexto común.

3.2.1 El punto de vista sistémico

En efecto, la teoría general de sistemas surgió para explicar el comportamiento de un fenómeno teniendo en cuenta el contexto y a través de la relación entre sus elementos, lo cual se opone al método reduccionista, que explica solo un aspecto del fenómeno artificialmente aislado de los demás. Otro rasgo importante es que el estudio considera los sistemas dentro de sus procesos de cambio y transformación, como sucede en la realidad. Todo esto se traduce en los principios de la retroalimentación, del tiempo y del cambio.

• Retroalimentación o feedback. En un proceso sistémico, la información circula libremente entre el sistema (en su totalidad) y sus elementos. La actividad de los elementos modifica el estado general del sistema, lo que a su vez afecta a los elementos individuales. Es el principio de la recursividad.

• Homeostasis. Es la tendencia al equilibrio de los sistemas, que define el nivel de respuesta y de adaptación al contexto. La entropía de un sistema es el desgaste que este presenta en el transcurso del tiempo. Los sistemas altamente entrópicos tienden a desaparecer por el desgaste generado por su desarrollo y deben tener mecanismos de revisión, reelaboración y adaptación permanente, para evitar su desaparición.

• Tiempo y evolución. Todo sistema complejo es dinámico, es decir, se debe comprender en su conjunto histórico. El tiempo se puede implementar fácilmente en los procesos algorítmicos. Por ejemplo, en la vida artificial y en los autómatas celulares.

3.2.2 Emergencia

Un sistema complejo es caótico y emergente, pues su estructura y el orden de sus elementos son el resultado de este complejo proceso de interacción y retroalimentación. Y la emergencia es lo que se espera de un proceso generativo. ¿Pero de qué se está hablando exactamente?

Un fenómeno (como también el diseño o la forma de un artefacto) se dice emergente cuando no está planificado de antemano, o impuesto por alguien o algo externo al sistema, sino que surge desde la libre interacción de los elementos del sistema. Emergente significa, asimismo, “impredecible”, pues la relación con el contexto y la complejidad de los sistemas hacen que los fenómenos emergentes nunca sean iguales. Los elementos y etapas del proceso sistémico son lo realmente importante, quizás más que el mismo fenómeno que el sistema produce como resultado.

Lo emergente implica para un sistema una suerte de finalidad común, un objetivo común, una intencionalidad general implícita hacia ciertos objetivos estratégicos³, pues tanto los organismos como los fenómenos naturales inorgánicos responden a las leyes de sobrevivencia o a las necesidades de la materia. Obviamente, lo orgánico tiene algo especial, puesto que construye su orden⁴ sobre la base de un objetivo, sea la pura sobrevivencia y reproducción, sea algo más complejo, como la cultura o las relaciones sociales. Ciertamente, solo la vida produce este “pique” hacia lo nuevo, hacia la modificación y reconstitución creativa de la realidad, dado que todo organismo tiene el principio absoluto de la creatividad: la reproducción.

Es importante notar, desde el punto de vista científico y tecnológico, que los fenómenos emergentes no son caóticos, no se obtienen jugando con el azar, como muchas veces hacen los artistas digitales para superar los límites de la computación. Pero de esto se tratará más adelante.

Para profundizar

Maturana, Varela y la autopoiesis

Según la teoría de la autopoiesis, los sistemas complejos son cerrados y autosuficientes, pero esto no significa que no dependan de la naturaleza del contexto. La autopoiesis da origen a la cibernética de segundo nivel y al constructivismo radical. Fue propuesta por los biólogos chilenos Humberto Maturana y Francisco Varela (1980) para definir la química de automantenimiento de las células vivas.

Una máquina autopoiética es aquella que se autogenera (producción-destrucción) de modo sistémico por sus propios medios, interacciones, transformaciones y procesos. Un sistema autopoiético es autocontenido, es cerrado. Esto no significa que no tenga interacciones con el contexto, sino solo que otros sistemas lo perciben desde su punto de vista particular (desde otro sistema autopoiético). Se transforma, pero su identidad es la misma.

3.3 LA TEORÍA DEL CAOS Y EL AZAR

La teoría del caos, elaborada por Ilya Prigogine (1977) y otros científicos en los años cincuenta, pretende explicar la complejidad de los fenómenos naturales dentro de su libre desarrollo. Análogamente a la teoría de sistemas, incluye el cambio, el contexto y sus accidentes.

Para explicar la entropía típica de la complejidad, la teoría del caos propone el efecto mariposa: un sistema complejo es caótico cuando es muy sensible a cualquier pequeña variación de uno de sus elementos; a lo largo del tiempo, el sistema presentará grandes e imprevisibles variaciones precisamente como consecuencias extremas de estos mínimos factores. Así, se dice que el movimiento de las alas de una mariposa en Japón puede provocar un huracán en Estados Unidos.

Volviendo al diseño generativo, si se plantea un proceso suficientemente complejo, articulado y parametrizado, se puede obtener una gran variedad de diseños diferentes cambiando sus entradas iniciales. Pero esto presenta problemas computacionales, pues los parámetros no son suficientes comparados con la realidad, y los instrumentos de cálculo son inadecuados. Por esta razón, en el software generativo el comportamiento caótico se simula con el azar, aunque se trate de una solución artificial y arbitraria, introducida desde el exterior del sistema y que, por lo tanto, se debe considerar una trampa, un truco o una inconsistencia teórica y creativa. Sin embargo, el sistema informático resulta igualmente imprevisible, porque puede ser sumamente complicado, lo que provoca igualmente sorpresa e interés.

3.4 GEOMETRÍAS NO EUCLIDIANAS Y FRACTALES

En el marco de la crítica a la ciencia clásica, se encuentran varias cuestiones relativas a la geometría. Me refiero a las geometrías no euclidianas, que tienen el objetivo de revelar las estructuras del espacio real de modo más completo que la simplificación euclidiana de cubos, esferas o pirámides; con esto, pretenden facilitar la generación de formas complejas que posibilita la computadora.

La medida euclidiana tradicional simplifica la complejidad del detalle sintetizando la forma, lo que es evidente en la pintura de Paul Cézanne (1937), que sintetiza la naturaleza en formas geométricas simples: “Tratar a la naturaleza por medio del cilindro, la esfera, el cono, todo puesto en perspectiva adecuada... Dirigirse a un punto central”.

3.4.1 El espacio curvo

Karl Gauss y Albert Einstein fueron los primeros en considerar una alternativa no euclidiana para la geometría del universo. En 1920, Einstein, basándose en el trabajo de Bernhard Riemann, descubrió que la geometría del espaciotiempo tiene curvatura y, con esto, demostró lo que Gauss había imaginado, es decir, que la geometría de los griegos corresponde a la estructura infinitesimal del espacio, pero que, al generalizar dicha estructura geométrica, se encuentra la curvatura. La importancia de las geometrías no euclidianas, en términos artísticos, está en la posibilidad de generar nuevas formas y patrones tridimensionales de gran belleza y complejidad. Además, guardan una relación más armónica con la complejidad de las formas naturales.

3.4.2 Fractales

La geometría fractal es otro sistema para explicar la complejidad y la irregularidad de las formas naturales. Desde el punto de vista euclidiano, la complejidad no se puede comprender porque no se llega al límite del detalle que se mide: siempre se encuentran más detalles y más pequeños. Los fractales solucionan esta regresión al infinito con base en un proceso recursivo y en la dimensión fraccionaria, que mide la relación entre la forma general y el detalle. El enfoque en el proceso algorítmico y en la formulación matemática hace de los fractales algo esencial para el diseño generativo, pues se pueden implementar con facilidad, como se verá en el tutorial 3 de la tercera parte.

Aquí se examinan las propiedades esenciales de la geometría fractal: la dimensión fraccionaria, las propiedades topológicas, la recursividad y la autosimilaridad.

• La dimensión fraccionaria. Da cuenta de la complejidad y de la irregularidad de una forma con relación a la escala de su medida. Así los fractales describen muy bien la variedad y el cambio que caracteriza a los fenómenos naturales.

• Topología. Los fractales tienen la propiedad de rellenar el espacio en forma más eficiente que las formas euclidianas. Por ejemplo, la longitud casi infinita del sistema circulatorio con respecto al tamaño finito del cuerpo humano. Tienen también paradojas formales y estructurales, como la posibilidad de superficie finita y perímetro infinito.

• Recursividad y autosimilaridad. Es una propiedad de muchas formas naturales cuyos detalles presentan la misma estructura de la forma general. Así, la estructura de una ramita de un árbol es la misma que la estructura de la rama principal, y esta es la misma que la del árbol entero. Esta propiedad es computacionalmente interesante porque se obtiene con facilidad a través de procesos iterativos y funciones recursivas.