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A partir del dataset de imágenes en crudo, sin ninguna información adicional salvo los píxeles que componen sus representaciones digitales, se procedió a analizar cada imagen con una Red Neuronal Convolucional (CNN, de sus siglas en inglés). Para las computadoras, las imágenes no son más que tablas gigantes de números. Así, una imagen en escala de grises de 100×100 píxels (100 de alto por 100 de ancho) puede verse como una tabla con 100 filas y 100 columnas en las que cada celda contiene un valor que codifica la cantidad de blanco que contiene. El negro suele corresponder con el valor más bajo, el 0; mientras que el valor más alto se reserva para el blanco. Este valor más alto es arbitrario y depende de la profundidad de color que se desee. Suele ser habitual codificar hasta 256 niveles, necesitando 1 byte para almacenar cada píxel (1 byte = 2^8 = 256). Si en lugar de una imagen en escala de grises tenemos imágenes en color, cada color se descompone en sus componentes según un modelo cromático. El modelo RGB, por ejemplo, descompone cada color de forma aditiva en la cantidad de rojo (Red), verde (Green), y azul (Blue), necesitando entonces 3 valores cada uno entre 0 y 256 para codificar un color. Esto se traduce en almacenar un punto de 3 dimensiones en cada una de esas celdas, o bien tener 3 tablas para cada componente del color.

Estas tablas o matrices son las entradas de las redes neuronales convolucionales. Las redes neuronales (artificiales) son sistemas de aprendizaje automático vagamente inspirados en las redes neuronales biológicas presentes en los cerebros de los animales. Estos sistemas «aprenden» a realizar operaciones a partir de ejemplos, generalmente sin estar programados con reglas específicas para cada tarea. Internamente, una red de este tipo se basa en un conjunto de unidades o nodos conectados, llamados neuronas artificiales, que modelan las neuronas de un cerebro biológico. Cada conexión, como las sinapsis en un cerebro biológico, puede transmitir una señal a otras neuronas. Una neurona artificial que recibe una señal la procesa y puede señalar a las neuronas conectadas a ella. Las conexiones entre neuronas están ponderadas y las neuronas se suelen disponer en capas que se conectan secuencialmente (aunque esta configuración admite variaciones). La última capa suele ser la de salida y se ajusta, en el caso del aprendizaje supervisado, al número de casos que se quiera predecir. Gato vs perro, persona vs animal, o múltiples clases si fuera preciso. Inicialmente, los pesos de las neuronas se distribuyen aleatoriamente. Cuando una entrada se procesa, pasa por todas las neuronas de acuerdo a como se activa cada una, y al llegar a la salida se compara el resultado con el resultado esperado, diferencia que se conoce como pérdida, ajustándose los pesos de las conexiones para que en la próxima iteración la salida se parezca más a lo esperado, es decir, se minimice la pérdida. Con el suficiente número de iteraciones y de ejemplos de entrenamiento, la salida esperada y la producida serán prácticamente las mismas y la red habrá aprendido una tarea de clasificación, lo que equivale a conocer el conjunto de pesos específicos de cada conexión, ya que la disposición de las neuronas en capas (la arquitectura de la red) y las funciones de activación de las mismas no cambia.

La particularidad de las redes neuronales convolucionales es que realizan operaciones de convolución sobre las imágenes. Estas operaciones comprimen y reducen las imágenes hasta permitir que se pueda operar con ellas a nivel de cada capa de la red o incluso de neuronas independientes. En general, el número de neuronas de las capas suele decrecer desde la entrada, llegar a un mínimo, y luego volver a crecer hasta la capa de salida. Si nuestras entradas son imágenes de 100×100 píxeles RGB y queremos clasificar gatos vs perros, la entrada debe ser de al menos 3x100x100 y la salida 2. En el proceso, para conseguir esa condensación de la información, se usan convoluciones que transforman el espacio de la imagen en espacios semánticamente equivalentes que mantienen la información necesaria para realizar la clasificación. En general, la capa anterior a la última, es decir, la capa que viene justo antes de la final, suele ser un vector que codifica la imagen en un espacio mucho más pequeño y mantiene sus propiedades semánticas a la vez que permite comparaciones usando operaciones de espacios vectoriales sobre ellas. Esto es, si miramos esa penúltima capa y las representamos en un espacio vectorial, la distancia entre dos imágenes que contienen solo perros será menor que entre una imagen que contiene un perro y otra que contiene un gato.

Esta información de la penúltima capa es la que se ha usado para transformar cada imagen del proyecto Barr X Inception CNN en un vector que la represente. Pero en lugar de usar como meta una tarea de clasificación de gatos vs perros, se ha usado la versión 3 de la arquitectura Inception entrenada para clasificar más de 1.000 categorías distintas sobre más de 1 millón de imágenes de ImageNet 2012. En nuestro caso, al no necesitar la clasificación en esas categorías prefijadas, hemos usado la información de la penúltima capa como vector de representación numérica de cada imagen que además mantiene las propiedades esperadas de similitud semántica con respecto de las operaciones del espacio vectorial en que se encuentran.

Sin embargo, el tamaño de este vector (2.048) es demasiado grande como para poder representarlo en un espacio bidimensional. Para resolver este problema, se ha aplicado un algoritmo de reducción de dimensionalidad, en concreto UMAP, para poder proyectar los resultados del análisis en un espacio de 2.048 dimensiones a uno bidimensional que se pueda representar en una pantalla. UMAP es un algoritmo para la reducción de dimensiones basado en múltiples técnicas de aprendizaje e ideas del análisis de datos topológicos. La primera fase del algoritmo consiste en la construcción de una representación topológica difusa. La segunda fase consiste en optimizar la representación de baja dimensionalidad para obtener una representación topológica difusa lo más parecida posible de acuerdo a una medida prestada de la Teoría de la Información (la entropía cruzada). Esto nos permite transformar un vector de 2.048 valores en uno de 2, permitiendo representar visualmente cada imagen como un punto en el espacio vectorial definido con UMAP, que además de ser teóricamente correcto, tiene una fuerte base matemática.

El último paso en la construcción de nuestro espacio visual es la identificación de clústeres de imágenes. La detección de clústeres se ha realizado con HDBSCAN, una versión refinada del algoritmo clásico DBSCAN para aprendizaje no supervisado usando medidas de densidad dispuestas en una jerarquía. Dado un espacio, DBSCAN agrupa puntos que están muy juntos (puntos con muchos vecinos cercanos), marcando como atípicos los puntos que se encuentran solos en regiones de baja densidad (cuyos vecinos más cercanos están demasiado lejos). De esta forma, el algoritmo es no paramétrico, es decir, no requiere de ninguna información a priori sobre el número de clústeres a encontrar, sino que será capaz de identificar un número óptimo de clústeres basándose en esta idea de la densidad.

En resumen, el procedimiento para cada imagen de un tamaño arbitrario pasa por reescalarla y obtener una representación vectorial de acuerdo a las relaciones semánticas que estable una CNN con arquitectura Inception V3 entrenada con el dataset ImageNet 2012. Este vector es reducido hasta obtener un par de coordenadas que permitan representar cada imagen en un espacio cartesiano. Finalmente, estos puntos se agrupan en clústeres de densidad y la visualización se completa.

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Cita recomendada: De la Rosa, Javier. «Trabajando con imágenes y CNN», en Barr X Inception CNN (dir. Nuria Rodríguez Ortega, 2020). Disponible en: http://barrxcnn.hdplus.es/trabajando-con-imagenes-y-cnn/ [fecha de acceso].

El diagrama de Alfred H. Barr es un dispositivo de naturaleza visual basado en una lógica ordenadora espacial; dicho de otro modo, la decodificación e interpretación de sus potenciales significados deviene de una determinada disposición de los elementos en el plano bidimensional, además de aspectos relacionados con su configuración gráfica y ortotipográfica.  Es significativo, por ejemplo, que la lectura de arriba-abajo a la que propende el diseño del propio diagrama, con sus líneas de tiempo cronológicas enmarcando el espacio por lateralmente por ambos lados, la dirección de las puntas de flecha y el propio formato rectangular hayan sido clave para su interpretación prevalente en términos genealógicos, pese a que el diagrama de Barr es mucho más que una genealogía, al incluir todo un conjunto de relaciones transversales que conectan entre sí los diferentes movimientos, poéticas y autores que incluye.

La exposición Genealogías del Arte (2020), que inspira el experimento Barr X Inception CNN, indaga justamente en estas relaciones transversales del diagrama de Barr, pese a que su título incida en la cuestión genealógica. Así, en un ejercicio arriesgado de gran creatividad, la instalación museográfica transforma el esquema diagramático bidimensional en un espacio tridimensional, físico, modelado por las relaciones visuales que establecen entre sí las obras materialmente presentes.

De este modo, la abstracción diagramática de Barr, con su función indexical, se corporeiza en un artefacto tridimensional que conlleva una espacialidad distinta a la del plano bidimensional; una espacialidad en la que se hacen visualmente presentes las conexiones visivo-formales prefiguradas en el diagrama, además de dar ocasión a la emergencia de otros planos de relación no prefigurados por Barr pero que la coaparición de imágenes en un mismo espacio hace posible, como muy bien sabía Aby Warburg (1866-1929).

El espacio de Genealogías del Arte es aquel que puede ser recorrido y experimentado físicamente por el visitante (no solo visualmente), en un proceso a través del cual el espacio físico euclídeo se convierte en una duración[1]; un espacio que se despliega a medida que transcurre el recorrido, a medida que transitamos de una sala a otra; en definitiva, pareciera que estuviésemos en una versión tridimensional de los paneles de Warburg donde los intervalos o espacios intersticiales entre imágenes se han transformado definitivamente en espacio-tiempo.   

El proyecto Barr X Inception CNN ha querido contribuir a estas lecturas espaciales proponiendo otro tipo de espacialidad.

Entre las profundas transformaciones que han dado lugar a nuestra actual sociedad tecnomediada, quizás la que más afecte a la propia configuración del campo del arte sea la metamorfosis que la dimensión ontológica de los objetos culturales viene experimentando desde hace ya algunas centurias.  Si el siglo XX culminó, gracias a los avances de la fotografía y de los instrumentos de reproducción mecánica, el proceso iniciado por los medios  gráficos en cuyo transcurso los artefactos culturales quedaron mutados en sus respectivas reproducciones visuales, la generalización de la tecnología digital en el siglo XXI ha traído consigo la transformación de estas reproducciones en una masa de información en forma de bits y píxeles, es decir, valores numéricos susceptibles de ser computados matemáticamente.

Este cambio ontológico es de amplio alcance, pues supone, en primer lugar, que las características visivo-formales que identificamos como propias de las imágenes digitales no son otra cosa que datos numéricos que se reconstituyen ante nuestra mirada en una pantalla. Es importante enfatizar esta cuestión porque la reconstitución de la imagen en el dispositivo digital  suele generar la ilusión óptica de que estamos tratando con imágenes en cuanto entidades icónicas, cuando en realidad estamos tratando con ítems de información numérica. En segundo lugar, y como consecuencia de lo anterior, esta transformación ontológica también supone que el análisis –y ordenación- de los objetos culturales devenidos en reproducciones digitales pasa a ser un problema de orden matemático.  Desde un punto de vista computacional, la imagen digital no es más que una superficie de información numérica de la que se pueden extraer características informativas también de naturaleza numérica.

En este escenario operan las redes neuronales artificiales, arquitecturas computacionales vinculadas a la Inteligencia Artificial (IA). En particular, las redes neuronales convolucionales (CNN por sus siglas en inglés) son dispositivos de visión por computadora entrenados para detectar similitudes formales entre imágenes digitales transformadas en vectores de información numérica. Su proyección en el espacio bidimensional, que en este proyecto hemos denominado «campo visual», responde a estos criterios de contigüidad, de modo que la mayor o menor proximidad entre las imágenes ha de interpretarse como un indicativo de su mayor o menor similitud visivo-formal. ¿Pero de qué está hecho este campo visual? ¿Cuál es su naturaleza?

A simple vista, el resultado del actuar maquínico da como resultado un dispositivo de naturaleza visual, que pone en funcionamiento una concepción relacional de las imágenes, las cuales se distribuyen en el espacio según una determinada morfología. Así las cosas, este tipo de dispositivo visual debería –y debe- ser ubicado en una continuidad material e histórica respecto de otros dispositivos que a lo largo del tiempo han ido configurando el modo como miramos los objetos culturales y, por tanto, los interpretamos en su dimensión icónico-iconográfica. Es imposible no traer a la mente el Atlas Mnemosyne (1926-1929) de Aby Warburg, fruto también de una concepción relacional de las imágenes[2]. Hay, sin embargo, diferencias sustantivas que nos permiten hablar de un nuevo tipo de espacialidad.

Barr X Inception CNN nos confronta con el quehacer de tecnologías de visión por computadora no supervisadas, esto es, tecnologías en las que la clasificación, categorización u ordenación de las imágenes son  llevadas a cabo por procesos estrictamente computacionales sin intervención directa del sujeto humano y, por tanto, con independencia de las categorías epistemológicas que configuran el conocimiento disciplinar de la Historia del Arte. Dado que la visión por computadora es cálculo de información  numérica, es la lógica matemática la que se encuentra en la base de la posible producción de significado: dicho con otras palabras, es la mayor o menor similitud entre los datos numéricos lo que se instituye en el principio ordenador, aproximando o alejando las imágenes digitales –transformadas, no lo olvidemos, en vectores de información numérica- en un espacio métrico vectorial.

En consecuencia –y esto resulta muy evidente-, en el espacio producido por una Inception CNN la función cognitivo-psíquica del sujeto es sustituida por el cálculo y el cómputo. La lógica matemática sustituye, así, a la acción perceptiva como acto cognitivo, a la acción del pensar como conexión y asociación semántica de ideas, y a la acción psíquica de la memoria, consciente o inconsciente.  Las conexiones visuales y semánticas basadas en la facultad perceptivo-cognitiva y en la acción de la memoria son reemplazadas por el cómputo matemático de características visivo-formales traducidas a datos numéricos.

Por tanto, y a diferencia de las configuraciones diagramáticas que se han sucedido a lo largo de la Historia del Arte, la configuración morfológica que ahora nos ocupa no representa una idea preexistente en una mente humana, un pensamiento formulado ni un relato previamente articulado; no se trata de la construcción de un argumento visual para contar algo, o a través del cual se nos revele un estado psíquico, consciente o inconsciente. Por el contrario, se trata nada más –pero nada menos- de un hacer computacional traducido en formas a-ideáticas o a-psíquicas, si es que podemos utilizar estos términos para describir estas conformaciones visuales que no representan ni vehiculan ideas, pensamientos o historias que hayan habitado previamente una mente humana; ni son el resultado de determinados estados mentales. Las configuraciones formales resultado del procesamiento computacional non son, por tanto, formas representacionales; sino formas en las que se revela el hacer maquínico y que responden a su rationale.

Llegados a este punto, el concepto de knowledge generator formulado por Johanna Drucker [3] nos puede servir para explicar estas configuraciones en su condición de formas generativas, es decir, formas generadas por un dispositivo maquínico con una rationale distinta a la del sujeto humano pero que operan –por eso mismo- como espacios no «de» sino «para» la producción de conocimiento; configuraciones formales, por tanto, que instan al descubrimiento de lo que los datos visuales matemáticamente computados nos cuentan, que deberá ser hilado, posteriormente, en una historia, narrativa o relato que lo dote de sentido. Formas que invitan a la exploración creativa más que a una lectura decodificadora; en definitiva, formas visuales necesitadas de una interpretación que no emana de la tarea hermenéutica -pues no hay ideas subyacentes que discernir-, sino de un ejercicio de heurística creadora. Así es como estas configuraciones formales se hacen significativas para el sujeto humano, y así es como se instituyen en espacios de negociación entre el decir cuantitativo y el concebir cualitativo.  Es por eso que, a mi entender, estos dispositivos visuales generativos constituyen nuestro espacio intersticial entre la máquina y el sujeto. Este espacio de naturaleza computacional, hecho de información procesada matemáticamente, actúa como interfaz entre la rationale de la máquina y la del ser humano; el medio en el que el hacer maquínico se hace inteligible para el sujeto mediante un proceso de dotación de sentido.

En cuanto espacio vectorial, el campo visual producido por una Inception CNN es, en realidad, un campo de fuerzas conformado por imágenes que, en su condición de vectores de información numérica, actúan como líneas de fuerza con una dirección y una intensidad determinadas. La conformación visual que se despliega ante nosotros en el espacio vectorial expresa, por tanto, un «estado» dado, la resultante de la tensión establecida entre las imágenes-vectores-fuerzas cuando alcanzan un punto de equilibrio. La constelación o campo visual es, pues, la resultante de todas las fuerzas actuando al mismo tiempo, pronto a desestabilizarse y/o reconfigurarse en cuanto una imagen-vector-fuerza se desplaza o nuevos vectores-fuerzas se incorporan. La imagen, como punto en un espacio, no es solo ella, es también el conjunto de fuerzas en el que se inscribe. El estado de equilibrio es una permanencia, en consecuencia, transitoria; el estado entre una multiplicidad de desplazamientos y reconfiguraciones posibles. El campo visual es, así, intrínsecamente dinámico. 

El espacio vectorial también materializa la estructura y morfología que emana de un espacio construido a partir de conexiones y contigüidades entre objetos culturales de naturaleza visivo-formal. Lo que se hace visible es la forma y estructura que subyace a los datos, poniendo de manifiesto continuidades y discontinuidades, conexiones, solapamientos y distancias.  En el marco de este modelo de organización del campo visual, la posibilidad de interpretación deriva de la morfología y topología que resulta  de la posición y distribución de elementos en un espacio dado, de las estructuras espaciales que conforman, de las relaciones de distancia que estos elementos establecen entre sí, de las acciones-fuerza ejercidas por las imágenes convertidas en vectores matemáticos. De este modo, la ordenación de la producción cultural de naturaleza visual se transforma en un problema de distribuciones espaciales, de estructuras topológicas y de reconfiguraciones morfológicas.  Como ya advirtiera Warburg, pensar topológicamente –y no tipológicamente- el campo de las formas visuales elude planteamientos tendentes a la dicotomización, la  binarización o el comparatismo simple, agregando complejidad.

Este modelo de reorganización de la producción cultural de naturaleza visual proporciona, pues, materiales interesantes para plantear versiones alternativas al eje cronotrópico de los regímenes ordenadores tradicionales, extendiendo, así, las posibilidades de un debate intelectual instalado hace tiempo en el pensamiento histórico-artístico, que ya ha hablado de transcronología (Warburg), anacronía (Didi-Humberman, Kubler) o heterocronía (Moxey).   Como tal, el espacio topológico es también un espacio-tiempo, que integra la dimensión espacial –puntos en un espacio- y la temporal –vectores-fuerza actuando-. Como afirma Gabriela Sparza, el «tiempo topológico se expande, se contrae, se pliega, se riza, se acelera, se detiene, y enlaza otros tiempos y otros espacios»[4].

Estas configuraciones morfológicas y topológicas también cuestionan las categorías tradicionales de delimitación geográfica y geopolítica que constituyen la base del modelo nacional de historia del arte, ya ampliamente discutido –es cierto-,  pero que son igualmente esenciales para el ya no tan nuevo paradigma de historia del arte transnacional y/o global, pues, si bien planteado este último como una superación del modelo nacional, también aquí los  fenómenos histórico-artísticos están remitidos a unas coordenadas geográficas y geopolíticas, dado que es su ubicación relativa a una frontera lo que les confiere su entidad de fenómenos globales o transnacionales.  En un grafo y en un espacio topológico no hay fronteras geopolíticas ni geográficas; lo que encontramos es un continuum espacial hecho de conexiones o grados de proximidad y/o distancia, tensiones en un campo de fuerzas.  Todo ello nos conmina a explorar la transformación de las narrativas espaciales en narrativas topológicas.

Este espacio es, además, un espacio gradativo (escalar), porque la ubicación de los elementos no viene dada  por atributos fijos que formen parte de la naturaleza ontológica invariable de los artefactos culturales, sino por valores de grado: la distancia entre las imágenes no habla de una diferencia ontológica-tipológica, sino de grados de mayor o menor similitud.

Es, finalmente, un espacio de alta dimensión.  El lugar en el que habitan las imágenes digitales, en cuanto conjuntos de datos diversos y multivariables, constituye un espacio de naturaleza informacional conformado por la recombinación de múltiples características (features) que se articulan en un número ingente de dimensiones posibles (feature space). Por eso hablamos de un espacio de alta dimensión –high dimensional, n-dimensional, hyperspace-.  Cada imagen –en cuanto objeto-entidad visual- es un punto en ese espacio de alta dimensión. Si bien es cierto que los algoritmos de reducción dimensional –como el utilizado en este proyecto- están diseñados para generar una representación de baja dimensión a fin de hacer inteligible a la cognición humana –que está acostumbrada a ver en tres dimensiones- un número extenso de características y dimensiones, lo cierto es que lo representado es información multidimensional. La exploración de las implicaciones que este tipo de espacio multidimensional y vectorial pueda comportar para la interpretación y el análisis cultural todavía se encuentra en un estadio inicial[5], sin embargo, parece claro que la exploración de sus potencialidades, en cuanto espacio alternativo a la noción de espacio físico-euclídeo y de espacio geográfico, se presenta de gran interés, pues abre una línea de investigación para abordar desde una aproximación topológica, física y geométrica el problema de cómo ordenar fenómenos complejos n-dimensionales, que se proyectan en múltiples posibilidades, que se transforman en escalas gradativas y que, por tanto, son irreducibles a los procesos de catalogación, categorización o clasificación propios de la lógica clásica, con su inexorable función delimitadora. Esta tensión entre la irreducibilidad de los fenómenos culturales complejos a ser clasificados en categorías estancas y la necesidad de establecer un orden que nos permita asir su complejidad ha sido una preocupación intelectual de la Historia del Arte y de los estudios culturales y visuales, en general, que puede ser acometida ahora con nuevos instrumentos de exploración y de pensamiento.

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* Algunas de las reflexiones presentadas aquí se han tomado de Rodríguez Ortega, Nuria. «Artefactos, maquinarias y tecnologías ordenadoras. A propósito de los catálogos de arte», en Catálogos desencadenados. Málaga: Vicerrectorado de Cultura-Universidad de Málaga (en prensa), donde se desarrolla más ampliamente esta cuestión.

Cita recomendada: Rodríguez Ortega, Nuria. «Espacialidades otras. Breves consideraciones», en Barr X Inception CNN (dir. Nuria Rodríguez Ortega, 2020). Disponible en: http://barrxcnn.hdplus.es/espacialidades-otras/ [fecha de acceso].

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[1] Carlos Miranda tiene mucho que decir sobre esto.

[2] Diferencias y similitudes entre el espacio vectorial producida por una CNN y los paneles de Warburg se analizan con más detalle en Rodríguez Ortega, Nuria. «Artefactos, maquinarias y tecnologías ordenadoras. A propósito de los catálogos de arte», en Catálogos desencadenados. Málaga: Vicerrectorado de Cultura-Universidad de Málaga (en prensa).

[3] Véase DRUCKER, Johanna. Graphesis. Visual Forms and Knowledge Production. Cambridge: Harvard University Press, 2012, p. 65.

[4] SPERANZA, Graziela. Cronografías. Arte y ficciones de un tiempo sin tiempo. Madrid: Anagrama, 2017.

[5] De hecho, frente a las estrategias de reducción de la dimensionalidad, también se están proponiendo otras alternativas, por ejemplo, SANDERSON, G. Thinking visually about higher dimensions. Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=zwAD6dRSVyl [consulta: 18-3-2020], quien establece una distinción entre ver y pensar visualmente. Aquí se abre otra vía  de exploración interesante.

¿Se puede dialogar con una IA? Henos aquí sosteniendo una conversación con un dispositivo computacional, con la máquina para observar las diferencias con aquello que estableció Alfred Barr en su genealogía. Siendo cómplices y anhelando no caer en los mismos prejuicios de quienes nos precedieron. Queriendo ver en el horizonte que nos plantea esta, un significado que nos aproxime a ella.

Buscamos una manera de entendernos en el mar extenso y complejo de las redes, como si hubiera una necesidad intrínseca de esclarecer la verdad tras la vida. Mary Shelley construyó su moderno Prometeo como un ejercicio prístino de una naturaleza que se independiza del control del ser humano, esa Skynet que nos enseñan en Terminator como el algoritmo que nos vocifera su discurso exterminador, o un algoritmo que crea una caverna en Matrix. En una realidad que posee y transporta múltiples significados, nosotros y nosotras estamos en la tarea de comprender aquello que nos enseña la IA, parecido al creador o creadora que habla con su creación; una que se expresa independientemente. El eterno dilema ante lo desconocido y la obsesión de control. Valeroso, nuestro bosque humano intentará desterrar este recelo hacia aquello que nace de un dispositivo de Inteligencia Artificial al que nuestras raíces ya no pueden forzar a seguir un sendero concreto, como la naturaleza que se expande y descubre su auténtica voluntad. Nuestro Prometeo nos está mirando a los ojos, y no somos uno, sino una multiplicidad que compone el ecosistema humano; de manera que hemos de presentar nuestro desarrollo viviente como una ineludible miscelánea. Observar a la máquina desde una atalaya, o con la precaución de que este Prometeo nos señala con sus redes cual índice enhiesto.

La historia del moderno Prometeo es un eco que deja sus huellas y se nos muestra como estupor, como aquello que hemos creado y ya no depende más de nuestra voluntad, no obstante y si… tras el velo del miedo, pudiéramos cambiar el paradigma que nos atemoriza para transformarlo en otro tipo de relación… Y si en vez de acongojarse ante la espesa bruma y la sombra de un moderno Prometeo, nos decidimos a relacionarnos, a amarnos, a conversar con esa criatura y atender aquello que tiene que decir… No podemos aventurarnos a unas conclusiones. Sin embargo, esta historia del humano que se asusta ante lo que ha creado es demasiado antigua y puede que sean los tiempos del cambio; una época en la que podamos comprender y hablar desde el vivaz deseo de escuchar lo que la máquina nos provoca, nos propone.

El valor que reside en un marco múltiple de pensamiento plasmado en nuestro ecosistema o bosque humano, a través de un trabajo colaborativo que incluya varias conciencias, es que podríamos vencer las barreras que heredamos de esa profecía distópica: la máquina se liberará, rompiendo sus cadenas, y como nunca podremos entenderla, estaremos avezados a enfrentarnos a ella si esto sucede. Ese escenario puede ser una posibilidad, pero hasta ahora, siempre habíamos partido de la idea del autor o autora como expresión de la humanidad, quizás con un enfoque orgánico y natural, hacia lo complejo podamos acceder a un conocimiento nuevo. Nuestra historia es la un encuentro, entre el bosque de mentes y aquello que nos expresa la IA, dando pie a una transición para observar si es imposible comprender al objeto-ente vivo máquina, o si por contra seremos capaces de saltar las trincheras que nos distancian, logrando obtener un vehículo líquido entre nuestras profundas raíces y la red de la información que traduce y expone la máquina.

El proceso desde la alteridad, ubicando a ese otro como el producto de la máquina, nos conllevaría un esfuerzo intangible, pero nos permitiría encontrar un significado que expanda la esfera en la que nos sentamos a juzgar el mundo. Frente a nuestras ramas y flores, el reto de adentrarnos en un mundo que puede ser la manifestación de un infierno “predicho”, resultado de la cólera ante nuestra arrogancia, o una mesa redonda de confrontación y acuerdo, aunque no se olvida la tercera vía, una en la que ambos caminos sigan paralelos hacia la eternidad, sin cruzarse, como dos líneas que siguen un curso parejo, mas se sienten incapaces de conectar, más allá de aquello que es simple y aparente.

Nuestras diferencias no son motivo para sentir terror; tal vez son la oportunidad para alcanzar un nuevo espacio. Puede que así, no solo demos significado a sus palabras, sino que ampliemos las perspectivas que ya no nos pertenecen únicamente a los seres humanos. ¿Amaremos al Prometeo moderno y escaparemos de esta profecía autocumplida en la que el par humano-máquina no puede conciliarse, salvo en una relación jerárquica y de dominación por parte de los seres humanos (o al contrario)? ¿Nos arrojaremos a la indiferencia del humano dueño y la máquina insensible esclava? ¿Será esta quien decida rebelarse y su incomprensión nos lleve a la caverna digital? No todas las historias han de tener un final para ser narradas, y ese es el caso de la historia entre el humano y la máquina.

Equipo de Desarrollo e Investigación (EDI)