Una herramienta no ‘sólo’ hace algo más fácil, sino que permite formas nuevas, previamente inconcebibles de pensar, de vivir, de ser.
Doug Engelbart 1962.
La relación del ser humano con sus herramientas es quizá tan antigua como su propia conciencia. Tan así que lo primigenio de la humanidad se busca en dos lugares: sus huesos y sus pedernales afilados. A veces, esta relación es tan naturalizada –sobre todo en nuestros días–, que es difícil saber cuál controla a cuál. El vínculo entre el homo sapiens sapiens con sus inventos y descubrimientos, ha definido su cosmogonía a lo largo de la historia, por esta razón, siempre ha sido motivo de investigaciones.
Toda herramienta del ser humano, desde aquellas inmateriales como el lenguaje, las ideas o las leyes, hasta aquellas físicas como la ropa, la rueda o los ordenadores; son extensiones del cuerpo humano, que potencian sus capacidades biológicas y las aprovecha para moldear su entorno. Cuando estos inventos son adoptados por una sociedad, se resignifica la consciencia de las masas.
En lo que respecta a la tecnología, nuestro sentido de condescendencia suele ser algo común. Es decir, adoptamos nuevas herramientas mientras nos sean funcionales, sin muchos reparos en cómo nos modifican. Hoy en día, dos de los inventos claves sobre los que se erige la sociedad contemporánea, son el ordenador y el procesamiento de datos. Como producto de este desarrollo tecnológico, la imagen y el circuito en el que navega han mutado, brindándole una especie de inocuidad jamás antes vivida.
Una de las condiciones sui géneris de la imagen digital es su convivencia con algoritmos informáticos, los cuales organizan la gran red de datos en la que ésta habita; en la que nosotros habitamos. De tal manera que uno de los paradigmas de la imagen contemporánea, es entender su constitución compleja a través de algoritmos digitales, desde lo no visual.
La generatividad en las disciplinas creativas amplía las posibilidades técnicas y creativas, nos lleva a concebir la forma desde nuevos procesos. Este tipo de recursos suelen ser aún poco explorados, en muchas ocasiones, poco entendidos. No obstante, su presencia es más palpable y creciente que nunca. Se asientan como una interrogante que obliga a un cuestionamiento sobre lo ya conocido, poniendo de manifiesto una realidad cambiante, que apremia por ser visibilizada y entendida.
Lo generativo
Es importante dimensionar que la naturaleza del tema es compleja en más de un sentido. Desde el mismo término generatividad –cuya acepción implica conjugar varios conceptos–, hasta su praxis, cuyo tránsito entre las múltiples disciplinas que la emplean, modifica el entendimiento en torno al tema.
Si algo es interesante precisar, es el hecho de que lo generativo no nació per se en la cuna de las artes y el diseño –hasta la fecha, sigue sin ser una herramienta endémica de estas disciplinas–. Los primeros antecedentes que se tienen al respecto fueron acuñados por científicos e ingenieros en el área de la informática.
A mediados de la década de los 60, se habría llevado a cabo la primera exposición en Alemania, llamada Generative Computergraphik, creada por Georg Nees –matemático y físico de profesión–. Ésta habría sido la primera exhibición en el mundo donde se presentaría arte generado con un ordenador. Para la segunda exposición, se habrían sumado Michael Noll y Frieder Nake, también de formaciones científicas. En conjunto, estos tres nombres conforman, no sólo los antecedentes de la generatividad, sino los de una generación que comenzaba a despertar sobre las posibilidades creativas que los ordenadores significaban (Boden y Edmonds, 2009, p.3).
Gracias al desarrollo de los ordenadores, su expansión más allá de las universidades, y la creación de softwares que acoplaron lenguajes de programación a una salida orientada a lo visual –como Processing, creado en 2001–, es que estas herramientas han podido ser adoptadas por disciplinas creativas.
De esta forma, es natural adoptar el tema desde diferentes aristas. Aún si hoy en día ya no es necesario aprender múltiples lenguajes de programación y consolidar una formación científica para comenzar a hacer arte generativo, sí es claro que los conocimientos necesarios no son sólo pertenecientes a la índole de las disciplinas creativas. Se vuelve vital combinar el entendimiento del arte con el del mundo informático.
“El arte generativo hace referencia a cualquier práctica artística donde el artista utilice un sistema, ya sea un conjunto de reglas análogas, un programa de computadora, una máquina, o cualquier otro proceso que sea ejecutado con cierto nivel de autonomía, contribuyendo o resultando en un trabajo artístico íntegro” (Galanter,2003,p.4).
Philip Galanter es uno de los teóricos más destacados en lo que respecta a la investigación del arte generativo. Su planteamiento es una de las definiciones más abordadas y referenciadas en la literatura, ya que describe perfectamente los elementos que diferencian a lo generativo de otras prácticas. Además, al enunciar el proceso y no el resultado; la definición se vuelve amplia, y a manera de término paraguas, alberga múltiples posibilidades.
Los conceptos claves que Galanter ofrece para describir lo generativo son: sistema y autonomía. Ambos términos se encuentran estrechamente ligados y uno lleva eventualmente a otro. Éstos son atravesados por múltiples disciplinas, incluso, por sí mismos, son palabras poco utilizadas y asociadas a ámbitos creativos. En el contexto de lo generativo, son términos que cobran sentido en la era digital.
Primero que nada, es interesante notar que Galanter hace mención de reglas análogas o máquinas, para diseñar un sistema que dé origen a la generatividad. En este sentido, es valioso resaltar que previa a la era digital, han existido corrientes como el surrealismo de Bretón, el Land Art, o el trabajo de Pollock; que abordaron de forma manual posibilidades de contingencia dentro de la obra.
Desde la inducción de trances para pintar a través del subconsciente, o la incorporación de procesos fisicoquímicos en el proceso; la búsqueda por ir más allá de las posibilidades conscientes de nuestra razón no es un sentir nuevo. Sin embargo, la tecnología digital es sin duda una herramienta con horizontes amplios, que equipara el genio creativo humano, y lo lleva a nuevos planteamientos.
Paul Cilliers fue un filósofo sudafricano que estudió la complejidad y los sistemas en su obra Complejidad y Posmodernismo (2002), aborda 10 reglas relacionadas a la creación de sistemas complejos. No obstante, se retoman 5 en este escrito, las cuales son relevantes para el proceso creativo:
• La interacción es activa. Cualquier elemento puede influenciar y ser influenciado.
• La información suele provenir de elementos vecinos, es decir, la interacción suele ser de corto rango. La ruta que la información sigue suele ser cubierta en pocos pasos, lo cual permite que ésta sea modificada por cada elemento –siguiendo la lógica del postulado anterior–, es por eso que existe un alto nivel de variación en el resultado.
• Los sistemas complejos suelen ser sistemas abiertos, es decir, que interactúan con su entorno.
• Existe una evolución en el sistema, el factor tiempo se vuelve vital para comprenderlo.
• Cada elemento, a pesar de ser un agente en el sistema, ignora la lógica del sistema entero, opera únicamente a partir de la información local. (Cilliers, 2002, p.4-5)
A pesar de que estos enunciados pueden leerse muy abstractos y poco relacionados con un contexto creativo, como se mencionó previamente; es sobre el contexto de lo digital que cobran sentido. El ejemplo que a continuación se muestra es un algoritmo programado en el software Processing, que da origen a la imagen que se muestra a continuación.
if (d intersection= true);
break;
}
}
if (interesection== false){ Suma del radio de círculos
float newRadius= width;
for(int i=0; i float d= dist(newX.newY, x[i], y[i]);
if (newRadius> d-r[i]){
newRadius=d-r[i];
closestIndex[currentCount]=i;
}
}
if (newRadius> maxRadius) newRadius= maxRadius; El radio del círculo es tan grande
x[currentCount]=newX; como sea posible mientras no interfiera
y[currentCount]=newY; con otros círculos
r[curentCount]=newRadius;
currentCount++;
}
http://www.generative-gestaltung.de/2/sketches/?01_P/P_2_2_5_01
En este sentido, el algoritmo representa un sistema autónomo por las siguientes razones. El espacio comienza en blanco; poco a poco cada círculo comienza a trazarse, y el trazo de una circunferencia influye en la otra. Conforme el espacio se va llenando, el tamaño de los círculos se va reduciendo, ocupando los espacios que quedan vacíos. Ningún elemento funciona de manera aislada. Existe una evolución activa temporal en las formas.
No sólo el resultado es interesante de analizar, contrastado con las técnicas tradicionales de generar una imagen. También el proceso que conlleva para el creativo diseñar sistemas, que en mayor o menor medida, confieran cierta autonomía al ordenador; implica un cambio en su papel.
Che-Wei Wang, en una conferencia dada en 2018 en torno al rol de los creativos en los albores de una nueva era tecnológica, menciona lo siguiente: Los diseñadores se convertirán en conductores en lugar de compositores, directores en lugar de actores, y controladores de tráfico aéreo en lugar de pilotos (Wang, 2018, 22:54-22:51).
De esta forma, lo que Wang quiere decir es que el proceso creativo migra de ser uno en el que se busque un resultado fijo, a través de un camino lineal, al de ser alguien que idee un sistema con múltiples salidas que envisione el potencial infinito de una idea y canalice estas posibilidades a través de un sistema que materialice estos resultados.
Así, también se puede hablar de un concepto extra que surge como resultado de la complejidad de un sistema; la emergencia. Monro la define de la siguiente forma: “Un sistema posee una conducta emergente si algo extra ocurre; en cierto sentido sale más de lo que es introducido” (2009, p.iii). Es decir, la emergencia surge como resultado de la interacción de los elementos de un sistema, no como propiedad de éstos; sino como característica general del sistema.
A veces, se hace referencia a un factor sorpresa cuando se habla de generatividad. Algunos teóricos se refieren a éste como la incapacidad humana de predecir los resultados que el ordenador arrojará. (Cariani, 1991, p.776). En medida que esto sea cierto, también es interesante dejarse sorprender por los múltiples resultados que la combinación de algoritmos puede mostrar.
Parte de la exploración creativa de lo generativo justamente recae en incorporar al ordenador como un agente en el proceso creativo. Por lo tanto, el crear a partir de cierto desconocimiento sobre el resultado se vuelve un elemento que legítimamente expande los horizontes del artista.
A manera de pozo sin fin, la tecnología digital se vuelve un espacio ambiguo, cuyo reflejo no es más que nuestros mismos deseos proyectados en la superficie, pero su profundidad es más inmensa de lo que alcanzamos a ver a simple vista. Simplemente hace falta explorarlo.
Referencias
1. Cariani, P. (1991). Emergence and artificial life. En: Artificial life. Nueva York: State University of Binghamton.
2. Cilliers, P. (2002). Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems. Londres: Routledge.
3. Galanter, P. (2003). What is generative art? Complexity theory as a context for art theory. Nueva York, EUA: Interactive Telecommunications Program, New York University.
4. Monro, G. (2009). Emergence and Generative Art. Sydney: Sydney Conservatorium of Music, University of Sydney.
5. TNW. (2018, 29 mayo). Che-Wei Wang (CW&T) on The new role of the designer in generative design | TNW Conference 2018 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=rj4uIW7uUNo
6. Boden, M., & Edmonds, E. (2009). What is generative art? Creative Coding. Retrieved July 15, 2022, from https://creativecoding.soe.ucsc.edu/courses/cmpm202_w20/texts/Boden_Edmonds_WhatIsGenerativeArt.pdf
Imágenes
1. Generative Gestaltung. (2018). M_1_5_03 [Gráfico]. Generative Design. http://www.generative-gestaltung.de/2/sketches/?02_M/M_1_5_03
2. Nake, F. (1967). No title [Gráfico]. TATE. https://www.tate.org.uk/art/artworks/nake-no-title-p80817
3. Solaas, L. (s. f.). Mesh experiments [Gráfico]. Flickr. https://www.flickr.com/photos/solaas/sets/72157619406450092/with/3605680922/
4. Masson, A. (1986). Automatic Drawing [Dibujo]. https://www.moma.org/learn/moma_learning/andre-masson-automatic-drawing/
5. Pollock, J. (1949). Number 1 [Pintura]. Artsy. https://www.artsy.net/artwork/jackson-pollock-number-1-1949
6. Generative Gestaltung. (2018b). P_2_2_5_01 [Gráfico]. Generative Design. http://www.generative-gestaltung.de/2/sketches/?01_P/P_2_2_5_01
Miguel H. Urzúa
Nació en Ciudad de México, estudió la licenciatura en diseño y comunicación, en la UNAM. Realizó una estancia de investigación en Corea del Sur, donde encontraría su interés por investigar sobre tecnología. Complementario a su trabajo como investigador, es fotógrafo. Actualmente es director creativo para un proyecto de moda independiente.