EXPERIENCIAS DOCENTES Y CREATIVAS MARIA CUEVAS RIAÑO (coord.) | IGNACIO ASENJO FERNÁNDEZ | LINO GARCÍA MORALES MARTINA ECKERT | JAVI F. GOROSTIZA | MÓNICA OLIVA LOZANO JOSÉ MARÍA PARREÑO VELASCO | TONIA RAQUEJO GRADO | MIGUEL A. SALICHS Idea y realización: Grupo del Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente (PIMCD) nº 188: Arte, ciencia y tecnología. Herramientas, estrategias y metodologías para la Innovación Educativa. Ignacio Asenjo Fernández | Francisco Aznar Ballesta | Maria Cuevas Riaño | Lino García Morales | Mónica Oliva Lozano | José María Parreño Velasco | Tonia Raquejo Grado Responsable del Proyecto: Maria Cuevas Riaño Portada, diseño y maquetación: Pablo Gámez Navarro Autores: Maria Cuevas Riaño (coord.) Ignacio Asenjo Fernández Lino García Morales Martina Eckert Javi F. Gorostiza Mónica Oliva Lozano José María Parreño Velasco Tonia Raquejo Grado Miguel A. Salichs © De los textos: sus autores © De las imágenes: sus propietarios Edición: PIMCD 2011-2012 (Nº 188) Vicerrectorado de Evaluación de la Calidad y Departamento de Dibujo I Universidad Complutense de Madrid, 2012 Madrid, 2012 ISBN-10: 84-616-1892-0 ISBN-13: 978-84-616-1892-7 Depósito Legal: M-38797-2012 ARTE, CIENCIA Y TECNOLOGÍA Experiencias docentes y creativas 5 Índice La universidad. Organización abierta al aprendizaje María Cuevas Riaño La representación visual de las redes Ignacio Asenjo Fernández Algunas notas sobre la complejidad Maria Cuevas Riaño Transdisciplinariedad y complejidad Lino García Morales Mecatrónica del gesto Lino García Morales y Martina Eckert Networkism: La belleza de la complejidad Mónica Oliva Lozano Un elogio de la complejidad José María Parreño Velasco Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes: Propuestas para un taller de meditación acústico-visual Tonia Raquejo Grado Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte Javi F. Gorostiza y Miguel A. Salichs 7 8 22 36 48 54 60 64 80 7 Maria Cuevas Riaño Este libro describe los experimentos e investigaciones de un grupo de profesores de las Universidades Compluten- se, Politécnica y Carlos III de Madrid en relación a dos temas de interés actual: una visión compartida dirigida a plantear una nueva metodología docente de enseñanza- aprendizaje basada en la adquisición de competencias más acordes con los medios y la problemática de los alumnos que hoy día nos encontramos en las aulas; y un interés por las propuestas creativas que actualmente existen en la construcción de proyectos en los que conviven el arte, la ciencia y la tecnología. Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creati- vas es una recopilación de notas, reflexiones y proyectos que tienen su origen en la experiencia práctica profesio- nal. Describe herramientas y métodos, reflexiones, ideas clave, ejercicios y recursos que los profesores estamos utilizando en nuestra actividad docente. Muchos artículos son totalmente pragmáticos; proponen modelos que nos puedan ser útiles para plantear y resolver problemas espe- cíficos. Otros son reflexivos; buscan ideas y lineamientos que nos puedan servir para mejorar en nuestra profesión y contribuir, del mismo modo, a crear, en las universida- des a las que pertenecemos, un tipo de organización que esté abierta al aprendizaje continuo. Otros son ejercicios de creatividad y desarrollo personal. En cualquier caso, se trata de ahondar en conceptos y términos relacionados con nuestra actividad docente y de comprender actitudes, procesos y compromisos de la creación contemporánea li- gada al arte, la ciencia y la tecnología. Aprovechamos esta oportunidad para analizar, describir y comprender las direcciones e interrelaciones que afectan a nuestras disciplinas profesionales con el objeto de actuar de forma más acorde con la complejidad y la problemática del mundo contemporáneo en el que nos movemos. Busca- mos mirar el mundo de otras maneras. Avanzar. Abrirnos al aprendizaje continuo para poder gestionar la enseñanza de una forma más eficaz. Esta publicación es el resultado de las investigaciones lle- vadas a cabo por los miembros del grupo PIMCD nº 188 en el “Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docen- te” Arte, ciencia y tecnología. Herramientas, estrategias y metodologías para la Innovación Educativa, concedido por el Vicerrectorado de Evaluación de la Calidad de la Univer- sidad Complutense de Madrid durante el curso 2011-2012. Nuestro agradecimiento a la institución por facilitarnos el apoyo y la ayuda económica necesaria para poder trabajar en este campo. Así mismo queremos mostrar nuestra gra- titud al Departamento de Dibujo I de la Facultad de Bellas Artes de la UCM por su contribución económica en la reali- zación de la impresión. La universidad. Organización abierta al aprendizaje 8 Ignacio Asenjo Fernández En un mundo cada vez más interconectado e interdependiente, la visualización de la información se convierte en una herramienta im- prescindible para la comprensión de los datos, el descubrimiento de patrones y sus conexiones. Las representaciones en forma de red se hallan en ámbitos, aparentemente poco relacionados entre sí, tales como las redes alimentarias, las rutas aéreas, las cadenas de proteí- nas, las conexiones sociales o los patrones neuronales. Estas redes, capaces de desentrañar series de sistemas complejos y hacerlos más comprensibles, tratan de descifrar un mundo cada vez más interconec- tado e interdependiente. Casi siempre los proyectos de visualización son funcionales porque existen patrones interesantes en los datos vi- sualizados. No obstante, la visualización de las redes tiene también un poder cautivador que muchas veces se considera artístico por lo atrac- tivo y estético de sus resultados. Contienen un diseño fuerte en térmi- nos de cómo organizar la información y coordinar todos los elementos visuales. La intención de estos proyectos artísticos es la de utilizar la visualización de la información como una técnica para producir algo estéticamente interesante, sin ninguna actividad utilitaria. Cabe pre- guntarse si la representación visual de las redes entra en la categoría de la ciencia, del diseño o del arte. 1. Introducción La visualización de la información se utiliza como una he- rramienta para la comprensión de los datos, el descubri- miento de patrones y sus conexiones. Su objetivo es hacer que la información sea más relevante y que nos ayude a tener conocimientos, convirtiendo los grandes volúmenes de datos en ideas provechosas y asimilables. De este modo, se estable un puente explícito entre los datos y el conoci- miento de los mismos. Debido a su carácter intrínseco, la visualización de la información es una herramienta obvia para la creación de redes en la ciencia, las cuales estudian las interrelaciones de los diversos sistemas naturales y ar- tificiales en áreas tan diversas como la física, la genética, la sociología o la planificación urbana. Estas redes, capa- ces de desentrañar series de sistemas complejos y hacerlos más comprensibles, tratan de descifrar un mundo cada vez más interconectado e interdependiente. La visualización de las redes de información tiene un poder cautivador que muchas veces se considera artístico por lo atractivo y estético de sus resultados. Pero si bien el Arte debe cumplir una finalidad estética, para la visualización de la información no es necesario lo estético, tan solo debe lograrse hacer un sistema más comprensible. No obstante, arte y ciencia no sólo comparten un anhelo de compren- sión, también han experimentado un importante ascen- so en la última década, reuniendo a personas de diversas áreas y captando su interés en todo el mundo. La representación visual de las redes 9 La ciencia es una actividad dirigida al descubrimiento de nuevos conocimientos sobre el mundo a través de métodos sistemáticos, tales como la experimentación, la utilización de modelos matemáticos y, más actualmente, con métodos de simulación de la visualización. Estos nuevos métodos también pertenecen al ámbito del diseño, ya que los datos se presentan para facilitar la percepción de ciertos patro- nes. Así, al igual que un diseñador gráfico organiza la in- formación en un cartel o en una página Web con un diseño eficiente para ayudar al usuario a navegar, un diseñador de “información-visualización” organiza los datos para ayu- dar a los usuarios a ver los patrones. No obstante, tanto los diseñadores gráficos como los di- señadores de la visualización no siempre organizan la in- formación con el objetivo de mostrar eficiencia y claridad. A veces escogen determinadas técnicas de visualización y de representación con el fin de comunicar una idea esta- blecida acerca de los datos y evocar determinadas emocio- nes en el espectador. Por ejemplo, un diseñador gráfico, al idear y proyectar su mensaje, o bien puede hacer hincapié en la limpieza, la legibilidad y la objetividad, o bien puede centrarse en el cromatismo; en tanto que un diseñador de la visualización puede presentar los datos, o bien de una manera lógica y estable, con una estructura simétrica, de arriba abajo, o bien puede hacer hincapié en la densidad de la red diseñada, centrándola en la fluctuación y el dina- mismo (figura 1). 2. Visualización de la información El Arte se manifiesta como una actividad dirigida a hacer declaraciones y preguntas sobre todo lo que nos rodea. Los pintores eligen lo que pintan para expresar sus opiniones sobre el mundo, los escritores lo hacen por la elección de los temas de sus narraciones, y los cineastas, por la de sus guio- nes. Del mismo modo, las visualizaciones de los conjuntos de datos complejos pueden funcionar como Arte, pero en un sentido diferente. Los artistas de la visualización pueden ha- blar acerca de nuestro mundo por la elección de los datos que desean visualizar. Algunos de los más conocidos proyectos de visualización artística hacen potentes declaraciones acerca de nuestro entorno, no sólo a través de la elección de las téc- nicas de visualización, sino también a través de la elección del conjunto de datos que presentan, seleccionando algunas de sus partes y representándolas de una manera específica. Los proyectos de visualización son funcionales ya que exis- ten patrones interesantes en los datos visualizados. Con- tienen un diseño fuerte en términos de cómo organizar la información y coordinar todos los elementos visuales. El reto para estos artistas contemporáneos es cómo repre- sentar y hacer preguntas interesantes sobre la sociedad, así como hacer declaraciones provocativas sobre los im- portantes fenómenos del mundo. Esta es una oportunidad y una nueva responsabilidad que ayudará a inspirar a los profesionales a hacer muchos e interesantes proyectos y, asimismo, ayudará al público a comprender mejor la belle- za de estas visualizaciones. Existe una razón estética e ideológica que hace que los diseñadores contemporáneos, artistas y científicos de la computación traten de representar en sus proyectos de vi- sualización de la información muchos más datos que nun- ca. No podemos olvidar que las técnicas gráficas del siglo XIX se ajustaban al paradigma científico del reduccionismo. El enfoque reduccionista estudia un fenómeno complejo a través del análisis de sus elementos o partes componentes. El interés actual, en cambio, radica en la comprensión de los fenómenos de la complejidad. Piénsese, por ejemplo, en la teoría del caos, de la emergencia o en la teoría de la complejidad, que se refleja en los tipos de visualizaciones que encontramos más atractivas (figura 2). Los artistas contemporáneos pueden ahora utilizar los al- goritmos para crear complicadas abstracciones estáticas, Figura 1. Eno Henze. Tomorrow will be like today, 2010. Dibujo láser montado sobre papel fotográfico. Dos partes, cada una de 217 x 156 cm. La representación visual de las redes 10 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas animadas o interactivas con los conjuntos de datos. Se tra- ta de una revolución artística similar a la que se dio cuando se introdujo la pintura al óleo por los primitivos flamencos con su técnica de las veladuras -los pintores de todos los estilos consiguieron colores maravillosos en sus cuadros con una serie de capas transparentes-, o cuando los su- rrealistas practicaron la escritura y la pintura automáti- cas, o más tarde, cuando los artistas pop ennoblecieron y manipularon las imágenes de la cultura popular, tomadas de los medios de comunicación, tales como anuncios pu- blicitarios, cómics, envases de productos mundanos y del mundo del cine. El lenguaje de la visualización de la información tiene también muchas equivalencias con el lenguaje de la abs- tracción geométrica, que se cristalizó en la segunda déca- da del siglo XX a través de la obra de creadores como Piet Mondrian, František Kupka o Kazimir Malévich, entre otros artistas de vanguardia. Estos artistas trajeron consigo un nuevo tipo de representación. Huyeron de las referencias naturales y recurrieron a las formas geométricas puras y a los colores saturados para liberar a las artes visuales de su función representativa y su dependencia de los datos visibles. Del mismo modo, la visualización de la informa- ción trae consigo un nuevo tipo de representación. Ahora se trata de una representación adecuada a la sociedad de la información, que en lugar de representar el mundo vi- sible, trata de representar comprensiblemente todo tipo de datos. La variedad de proyectos de visualización de la información procede del esfuerzo sistemático de sus auto- res por inventar nuevas técnicas de visualización. Además, estas visualizaciones son únicas y están valoradas como instrumentos artísticos y culturales, al igual que lo están los campos del diseño de producto, la Arquitectura, la Mú- sica y otras actividades culturales. Cabe preguntarse, pues, si la visualización de la informa- ción entra en la categoría de la ciencia, del diseño o del arte. La respuesta está quizá en no identificar en una única categoría la cultura y la visualización, sino en considerar que existen en el espacio definido por las tres disciplinas. Dicho espacio contiene una gran cantidad de posibilida- des. Un proyecto de visualización dado puede ser ubicado en cualquier parte de este espacio, dependiendo de qué derechos o prerrogativas tenga. Los proyectos no favo- recen una dimensión de este espacio a expensas de las demás, sino que se las arreglan para combinar las tres. La característica que hace de muchos proyectos de visualiza- ción algo esencialmente distinto de un diseño utilitario es que pueden ser interpretados como puro arte por el arte o arte desinteresado. La intención de estos proyectos es la de no revelar los patrones o estructuras en los conjuntos de datos, sino la de utilizar la visualización de la información como una técnica para producir algo estéticamente intere- sante, sin ninguna actividad utilitaria. 3. Interconexión de las redes El concepto de red puede definirse como un conjunto de nodos interconectados. Todos se interrelacionan de una manera no jerárquica conformando la red. Un nodo es, en definitiva, cualquier punto de conexión de dicha red. Lo que un nodo es concretamente, depende del tipo de redes a que nos refiramos. Tanto las redes eléctricas como Inter- net están por lo general representadas por diagramas de red hechas de nodos: en electricidad, un nodo es un punto de conexión entre dos o más elementos de un circuito, y en informática, un nodo es un punto de intersección o unión de varios elementos que confluyen en el mismo lugar; por ejemplo, si la red es Internet, cada servidor constituye un nodo. Consecuentemente, un nodo puede ser una perso- Figura 2. Janice Caswell. Competitive races 2006: the view from the netroots, 2006. Instalación para “Personal Geographies: Contemporary Ar- tists Make Maps”, Hunter College Times Square Galleries, New York. Dibujo de pared, técnica mixta: acrílico, clavos, pins, papel, hilo, alambre, 162” x 120” (aprox. 411,5 x 304,8 cm). 11 na, un sitio web, las proteínas, la ciudad o las neuronas, y por su parte, las líneas que conectan y ponen de relieve las relaciones entre los nodos pueden ser el intercambio químico, el flujo de información o la conexión de amistad. Las redes son estructuras ubicuas que se encuentran en muchos sistemas naturales y artificiales. Debido a su es- tructura dinámica, están presentes a un mismo tiempo en muchas partes. Las representaciones de la red se hallan tanto en el amplio dominio de la web como en muchos otros ámbitos, aparentemente menos relacionados entre sí, tales como las redes alimentarias, las rutas aéreas, las cadenas de proteínas, las conexiones sociales o los patro- nes neuronales. Se trata de un esquema que se muestra en todo el mundo como un amplio sistema de interconexio- nes. Todo está interconectado, los datos, la información y el conocimiento. Los datos llevan a la información, la in- formación lleva al conocimiento y el conocimiento lleva a la sabiduría. Tenemos mucha información y hay que saber asimilarla y darle sentido. Actualmente, las redes son un tejido inherente de la vida, que cada vez está más presente en el ámbito científico. Nuestro cerebro, por ejemplo, es una gran red muy comple- ja con millones de neuronas interconectadas y distribuidas por toda la corteza cerebral, como Internet, en donde to- dos los servidores están interconectados. Cada una de esas neuronas cumple con infinidad de funciones multidiscipli- nares y forma parte de numerosas redes. Concretamente, el cerebro es el órgano más complejo del cuerpo, pesa casi 1, 5 kilogramos, y contiene más de 100.000 millones de neuronas distribuidas en complejísimas redes. La mente, por su parte, es considerada por muchos científicos como un fenómeno emergente ya que surge de la interacción dis- tribuida entre diversos procesos neuronales (incluyendo también algunos corporales y del entorno) sin que pueda reducirse a ninguno de los componentes que participan en el proceso (ninguna de las neuronas por separado es cons- ciente). Joaquim Fuster, neurocientífico español y profesor de Psi- quiatría en la Universidad de California, Los Angeles, afir- ma que la “red neuronal y, sobre todo, las redes de la corte- za cerebral son la base de todo el conocimiento y de toda la memoria” (Fuster, 2005). En el campo de la neurociencia, un nodo es una interrupción de mielina en un axón mieli- nado que deja al descubierto sectores de la membrana en los que se generan impulsos eléctricos. Según Fuster, antes se solía pensar que cada área cerebral estaba especializada en una sola función, no obstante, los avances en neuro- ciencia en las tres últimas décadas han permitido llegar a la conclusión de que no trata de una máquina con piezas. La clave del cerebro está en su agrupación neuronal. Se trata de un código relacional que, desde el enfoque gestáltico- holístico, no puede reducirse a sus partes mínimas. En el cerebro el todo es mucho más que la suma de sus partes. Por su parte, el Dr. Van J. Wedeen, experto del Hospital General de Massachusetts (EEUU), y un grupo de cientí- ficos han abordado la investigación del cerebro desde el enfoque estructural, en este caso han realizado un mapa de sus conexiones. Recientemente han logrado hacer un mapa de altísima resolución del cableado neuronal y han descubierto que el cerebro está hecho de fibras paralelas y perpendiculares que se cruzan entre sí de forma ordena- da. En su trabajo, que se ha dado a conocer en la revista Science (Wedeen et al., 2012), explican que el cerebro está hecho de dos tipos de tejido: la materia gris de células ner- viosas con funciones específicas, y la materia blanca hecha de largas fibras interconectadas o cables. Frecuentemen- te se ha hablado de la enorme complejidad del cerebro, y resulta que, al menos en cuanto a la arquitectura de sus conexiones, es “elegantemente simple”, según Wedeen. Las trayectorias y las formas de sus fibras, dónde y cómo se cruzan y conectan en sus recorridos se ha considera- do siempre un asunto complejo y difícil de abordar. Pero estos investigadores muestran en su investigación que el cableado cerebral está organizado geométricamente y es sorprendentemente simple (figura 3). Wedeen trabaja desde hace años en la obtención de imá- genes en 3D y en colores de las fibras nerviosas del cerebro humano, basada en la resonancia magnética y en la apli- cación del tensor de difusión -Diffusion Tensor Imaging (DTI)-, también conocida como tractografía. Dicha técnica se basa en la difusión del agua y el patrón que ésta sigue. Es un trazador para conocer las características de las fibras cerebrales, y su objetivo es, en palabras de Wedeen, “ver la verdadera anatomía del cerebro y no sólo su superficie”. La tractografía se realiza mediante un escáner de resonancia magnética, denominado de imagen por difusión espectral, que revela en el cerebro la orientación de todas las fibras La representación visual de las redes 12 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas que cruzan por un punto concreto en una vía neuronal. La tractografía se puede representar gráficamente por medio de un mapa de color obtenido a partir de la direccionalidad del desplazamiento de las moléculas del agua a lo largo de los tractos de sustancia blanca, y en los tres ejes del es- pacio: ¨x¨ derecha-izquierda, ¨y¨ antero-posterior y ¨z¨ rostro-caudal. El escáner detecta el movimiento del agua dentro de las fibras para localizarlas y, como puede ver la orientación de múltiples fibras individuales que se en- trecruzan en un punto, permite desvelar la estructura de tejido al aplicar a los datos su nuevo sistema de análisis1 (figura 4). 4. Enfoque gestáltico-holístico El aumento en los últimos años del lenguaje visual de la in- formación plantea muchas incógnitas sobre la identidad de este nuevo medio. Las redes y su complejidad forman parte de nuestra vida. No obstante, las técnicas de la informa- ción más recientes realizadas con los actuales ordenado- res digitales aún tienen mucho en común con los primeros gráficos inventados en el siglo XIX. Ambos representan en sus imágenes visuales los datos cuantificados mediante cartografía sistemática y utilizan el mismo lenguaje gráfi- co, es decir, puntos, líneas, curvas, formas simples y otras representaciones gráficas. Con todo, la visualización de las complejas redes actuales nos seduce sobremanera. Saber por qué nos sentimos tan atraídos por estas estruc- turas y su complejidad es un enigma. No cabe duda de que estas intrigantes redes, estimulantes y atrayentes al mismo tiempo, son la expresión de un nuevo sentido de la belleza. Las redes están contribuyendo a un cambio con- siderable no sólo en la ciencia, sino también en nuestra concepción de la sociedad, de la cultura y el arte. A medida que nos esforzamos por descifrar los mecanismos internos de estas estructuras, más nos desconcertamos con sus ser- penteantes y múltiples interconexiones. El enfoque gestáltico-holístico puede ayudarnos a desci- frar el enigma de la atracción por las estructuras comple- jas. Este enfoque ha tenido una influencia mucho más am- plia fuera de los muros de la psicología perceptiva. Su base teórica ha fomentado un cambio más grande en la ciencia y en la sociedad en general, bajo el nombre de holismo. Se- gún este enfoque, cuando percibimos cualquier tipo de ex- Figura 4. Van Wedeen et al. Imagen de un cerebro humano, mediante tractografía, que muestra la curvatura en dos dimensiones de fibras neuronales paralelas que se cruzan formando un ángulo recto (Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard, University Medical School MGH-UCLA Human Connectome Project). Figura 3. Van J. Wedeen, Patric Hagmann, Olaf Sporns. Red de conexiones en la corteza cerebral. En Finding the Core of the Brain. Publicado en Tech- nology Review. Cambridge: The Massachusetts Institute of Technology. 13 presión artística, ya se trate de pintura, literatura, música, cine, etcétera, el todo es siempre más que la suma de sus partes. A pesar de que este principio general se remonta a Aristóteles, esta noción dominante de la totalidad, que pa- rece muy común hoy en día, maduró en el siglo XX, cuando un grupo de investigadores de Psicología Experimental de la Escuela de Berlín sentó las bases de lo que hoy se conoce como psicología de la Gestalt2. Esta innovadora escuela de pensamiento enfatizó el pensamiento holístico y la idea de totalidad, afirmando que el principio de funcionamiento del cerebro es en última instancia global. Mientras que el reduccionismo afirma que la reducción es necesaria y suficiente para resolver diversos sistemas de conocimiento y, por lo tanto, cualquier sistema puede ser explicado por la reducción a sus elementos más fundamen- tales, el holismo expresa lo contrario, cree que el todo es en última instancia irreductible. Los psicólogos de la Ges- talt consideran que los principios de la organización per- ceptual no sólo explican nuestras percepciones visuales, sino también nuestras percepciones auditivas y táctiles y procesos mentales superiores como la memoria. Sus teóri- cos refuerzan la creencia de que las experiencias humanas no pueden derivar de la suma de elementos perceptivos, debido a ese carácter irreductible. En su opinión, cuando miramos una imagen o cualquier representación visual, inmediatamente percibimos ciertas características, tales como la composición, el equilibrio, la simetría, el contraste o el color. Además, las partes de una figura que tiene “bue- na forma” establecen con claridad unidades autónomas en el conjunto. Ello permite la fácil lectura de figuras que se interfieren formando aparentes confusiones, pero al pre- valecer sus propiedades de buena forma o destino común, se ven como desglosadas del conjunto. Se trata de un pro- ceso cognitivo en el que el reconocimiento de las formas no se basa en una sencilla colección de elementos. Una de las estudiosas más relevantes del gestaltismo es la diseñadora y profesora norteamericana Donis A. Dondis, graduada en diseño por el Massachusetts College of Art, profesora asociada de Comunicación en la Boston Universi- ty School of Public Communication y directora de su Summer Term Public Communication Institute, que en 1973 escribió un texto fundamentalmente metodológico, La sintaxis de la imagen. Introducción al alfabeto visual (Dondis, 1973), no sólo destinado a los estudiantes de Arte, sino también a los profesionales relacionados con cualquier disciplina artística. De acuerdo con Dondis, existen unos componen- tes que constituyen la materia prima de toda información visual. Se trata de elementos fácilmente reconocibles que actúan en cualquier tipo de representación y que consti- tuyen las denominadas fuerzas del esqueleto visual. De su selección y combinación depende tanto el diseño como el objetivo final de la pieza. Las fuerzas del esqueleto visual que actúan en cualquier tipo de representación son fácil- mente reconocibles en forma de punto, línea, color, forma, dirección, textura, escala, dimensión y movimiento. Dondis señala, no obstante, que la simple utilización de los elementos visuales no es suficiente para determinar la co- rrecta expresión del contenido visual. La autora apunta que es importante conocer cómo combinar correctamente este tipo de estrategias de comunicación utilizando diferentes métodos para alcanzar la meta perseguida. El estudio de Dondis proporciona un conjunto de patrones de diseño y de directrices coherentes para la construcción de las com- posiciones visuales que más se adecuen a los propósitos perseguidos. Para ello, aporta un repertorio complemen- tario de métodos visuales para organizar los elementos de la imagen. Estos son algunos de los emparejamientos que se presentan: El equilibrio y la inestabilidad, la simetría y la asimetría, la regularidad y la irregularidad, la simpli- cidad y la complejidad, la unidad y la fragmentación, la predictibilidad y la espontaneidad, la sutileza y la audacia, la neutralidad y el acento, la transparencia y la opacidad, el realismo y la distorsión, la singularidad y la yuxtaposi- ción, o la agudeza y la difusividad, entre otros. Además, cada enfoque descrito por Dondis se combina con una serie de ejemplos visuales, recomendaciones breves y prácticas para su uso más apropiado (Dondis, 1976, pp. 129-147). Hoy en día la teoría de la Gestalt es un recurso de inmenso valor en las disciplinas que se ocupan de la comunicación visual, tales como el diseño gráfico, el diseño de interfaz o el diseño de la información. Sus reglas y principios de la percepción de la forma, desarrollados en los últimos años, constituyen grandes fórmulas para aprovechar mejor los elementos visuales, al tiempo que apuntan a su capacidad para engañar con facilidad al sistema cognitivo. Sin embar- go, sabido es que la Gestalt no ofrece una explicación de la experiencia. Así, cuando nos enfrentamos a la visualiza- ción de complejas representaciones no figurativas deben La representación visual de las redes 14 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas contemplarse dos aspectos desfavorables de este enfoque. En primer lugar, es preceptivo, es decir, da o establece instrucciones o reglas para el conocimiento o manejo del Arte; sin embargo, no explica cómo la percepción surge en nuestras mentes. En segundo lugar, es formativo, es decir, uno de sus objetivos fundamentales es instruir los sentidos gracias a la capacidad que tenemos para identifi- car visualmente las figuras familiares y las formas enteras; sin embargo, no sucede lo mismo cuando no somos capaces de identificar un patrón. Con todo, el conocimiento de este enfoque y su aprendizaje es necesario para todas aquellas personas que se interesan por los sistemas de comunica- ción y de visualización característicos de la sociedad actual y de nuestra cultura. No podemos olvidar, no obstante, que además de una ade- cuada formación gestáltica, en el presente siglo dispone- mos de los más recientes principios científicos y filosófi- cos, tales como la teoría de la complejidad y los sistemas no lineales, con los cuales poder comprender y resolver cuestiones importantes de nuestro tiempo globalizado e interconectado. Estos nuevos sistemas de comunicación se complementan con las tradicionales técnicas de comunica- ción oral y escrita, enriqueciéndose mutuamente. En la ac- tualidad la información de la visualización debe encargarse de los desafíos tecnológicos, la integración de nuevos pro- fesionales y nuevos retos, así como de la adecuada forma- ción académica que conlleve a la creación y comprensión de las bases de datos y a la transmisión de experiencias. 5. Pensamiento visual ordenado En su Metafísica (ca. siglo I d.C.), Aristóteles determinó que el orden y la simetría eran los elementos generales de la belleza, una visión que prevaleció durante siglos. Muchos otros filósofos apoyaron y ampliaron esta creencia. Pero fue a comienzos del siglo XX cuando la noción de la belleza pura y equilibrada fue cuestionada por algunos críticos y artistas que propusieron un nuevo tipo de belleza, en un esfuerzo para mantener el equilibrio. Así, el arte, alejado de cualquier rastro de representación figurativa, se convirtió en algo más flexible y no mimético, a menudo poniendo énfasis en la experimentación, el proceso y el impacto emocional. El cubismo y el futurismo ayudaron a fomentar este cambio de mentalidad, preparando el camino hacia el arte de la abstracción. El Manifiesto Realista de Naum Gabo y Antoine Pevsner de 1920 y la proposición más general del Arte Concreto tal como fue establecida por Theo Van Doesburg a finales de los años treinta, constituyeron igualmente una posibilidad en el panorama de la expresión artística moderna. Pero las décadas de 1960 y 1970 fueron testigos del creci- miento de dos grandes áreas innovadoras de la investiga- ción científica y artística: las teorías del caos y de los frac- tales, que a su vez condujeron al desarrollo de la noción de emergencia. La Teoría del Caos tiene gran relevancia en muchos campos científicos actuales como la medicina, la biología, la ingeniería, la economía y otras. En el campo de la medicina se pueden encontrar estructuras fractales en las redes neuronales o la disposición espacial de las glándulas, entre otras. Por su parte, los sistemas fractales se aplican en diversos campos como las matemáticas, la física o la sismo- logía, y se utilizan para estudiar los resultados de resolver ecuaciones de grado superior a dos. No obstante, donde más se utilizan los sistemas fractales es el tratamiento y manipu- lación de imágenes. De hecho, la aplicación de estos siste- mas provocó toda una revolución en este campo. La teoría del caos es la denominación popular de la rama de las matemáticas, la física y otras ciencias, que trata ciertos tipos de sistemas dinámicos muy sensibles a las variaciones en las condiciones iniciales. Pequeñas variaciones en dichas condiciones iniciales pueden implicar grandes diferencias en el comportamiento futuro, complicando la predicción a largo plazo. Esto sucede aunque estos sistemas son en ri- gor determinísticos, es decir, su comportamiento puede ser completamente determinado conociendo sus condiciones iniciales. Por su parte, el estudio de los fractales comenzó siendo una curiosidad matemática relacionada con los fe- nómenos de la teoría del caos. Su interpretación permitió comprender que vivimos en un universo gobernado por los fractales. Aunque el ser humano tiende a abstraer las figuras de los objetos a esferas, cuadrados, cubos, etcétera, la ma- yoría de las figuras que se encuentran en la naturaleza son de geometría fractal. Éstas son figuras que se repiten en me- nor escala, escondiendo un orden en formas aparentemente caóticas. Un objeto fractal debe tener al menos una de las siguientes características: tener similitud entre detalles a gran escala y a pequeña escala; no poder representarse por medio de la geometría clásica; tener dimensión fraccionaria, es decir, no entera; y también poder definirse recursivamen- 15 te. Otra característica de los fractales es la autosimilitud: cuando se cambia de escala en la representación de algún fractal la imagen que resulta es de gran similitud a la imagen de origen. Por tanto, se puede decir que los fractales son au- torecurrentes. La teoría fractal es simplemente una forma de pensamiento ordenado con múltiples aplicaciones. La biología se ha vis- to muy influenciada por la revolución de los fractales. En el cuerpo humano se pueden encontrar muchos ejemplos de sistemas fractales, como la red vascular o la red neuronal. Asimismo, esta teoría favorece a los arquitectos a encontrar nuevas formas de optimización del espacio. Igualmente, se utiliza en el cine para crear efectos especiales, ya que a partir de los fractales se pueden crear fácilmente fondos y paisajes de todo tipo. En cualquiera de estos campos pode- mos encontrar muchísimas similitudes con los fractales, ya que en todos ellos, a partir de información simple, surgen estructuras complejas. Se trata de matematizar las formas. Cualquier forma que sale de un orden matemático es per- fectamente construible. El extraordinario trabajo de los matemáticos Edward Lorenz y Benoit Mandelbrot fue fundamental para el desarrollo de las teorías del caos y de los fractales. Ambos tradujeron el aparente desorden de la naturaleza en simples ecuaciones matemáticas. Sus teorías llevaron a la toma de conciencia del concepto de emergencia, que hace referencia a aquellas propiedades o procesos de un sistema no reducibles a las propiedades o procesos de sus partes constituyentes. Se tra- ta del surgimiento de complejos patrones y sistemas desde las múltiples interacciones simples. Este concepto se rela- ciona estrechamente con los conceptos de autoorganización y superveniencia y se define en oposición a los conceptos de reduccionismo y dualismo. Decisivamente, las teorías del caos y de los fractales dieron luz a un nuevo entendimiento de los fenómenos naturales que se convirtió en parte inte- gral de la ciencia de la complejidad. Estas teorías y su representación son una consecuencia apa- rente de la compleja conexión de la vida moderna. Son asi- mismo una nueva concepción científica y artística que puede acoger todas las escalas del conocimiento humano, desde los átomos, los genes y las neuronas a los ecosistemas, el planeta y el universo. Al reconocer su ubicuidad y la fuerza de su estructura dinámica, desafían a cualquier noción con- vencional de la belleza. Nos muestran que no hay orden en el desorden, que no hay unidad en la diversidad, y sobre todo, que la complejidad es asombrosamente hermosa. Así pues, al igual que la ciencia aceptó la idea de una complejidad or- denada en la naturaleza a través de las teorías del caos, de los fractales y de las redes, también la comunidad artística comenzó a cuestionarse el orden y la belleza sirviéndose de estos avances científicos. Una forma de lenguaje tridimensional fractal es el revelado en la serie de construcciones volumétricas Esculturas 8.8 concebidas, entre los años 2001 y 2004, por el pintor José Figura 5. José Manuel Darro & Alejandro Muñoz Miranda. 2004. Esculturas 8.8: Vacuum 2.2-A y Vacuum 5.5. Metal. 40 x 40 x 40 cm. La representación visual de las redes 16 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Manuel Sánchez-Darro y por el arquitecto Alejandro Muñoz Miranda, ambos naturales de Granada (figura 5). Según mantienen sus autores, lo que pretenden en sus obras es ad- quirir un conocimiento natural de los principios de orden y desarrollo de la realidad, que está en los fundamentos de la naturaleza y su interacción en el medio donde se sitúan los objetos sensibles: […] Durante el proceso de creación, la obra nos dicta los pasos con el uso de la geometría espacial en gravedad cero. Influidos por las teorías matemáticas, en la siguiente fase utilizamos la geometría fractal como base en el proce- so de movimiento y crecimiento en unión con la geometría euclídea para crear unidades de evolución orgánica de la forma a partir de directrices sencillas (cubo, cuadrado, lí- nea recta, sistema de referencia horizontal-vertical, etc.); estructura de fuerzas que transmiten su particular combi- nación de calma y tensión a un sistema lógico y en desa- rrollo -matrices conjugables- en dilatación y contracción. La obra fija un orden espacial sobrio y elemental de mó- dulos en equilibrio y armonía. […]Entendemos al número como una de las fuentes de la forma, aún sabiendo que ni el número ni la forma se pueden definir totalmente porque tienen componentes irracionales -búsqueda de lo intangi- ble-. El número que usamos es el 8 como primera unidad de medida espacial, entendiéndolo como un ente del plano espiritual que desciende al plano material configurándose en el cubo. Utilizamos el cubo como una forma de orden y ocupación-desocupación racional de la materialización del espacio. Partiendo de los 8 vértices del cubo y uniéndolos en su mínima envolvente capaz se configura la singular forma que se usa en el desarrollo de las esculturas en el crecimiento fractal del módulo 1.1 a 8.8. (Darro y Muñoz, 2004, pp. 15-17). Pero cuando se habla de representaciones pictóricas de redes complejas, existe una relación directa con un movi- miento artístico: el expresionismo abstracto. Jackson Po- llock (1912-1956) fue el autor principal de un subgénero de esta corriente artística, el action painting o abstracción gestual, que describe el acto de la pintura de goteo con fugas o salpicaduras sobre el lienzo. Sus complejas y diná- micas pinturas de goteo desafiaron de manera decisiva al paradigma de la visión tradicional del arte y de la ejecución artística. Hay dos aspectos revolucionarios en la aplicación de la pintura de Pollock y ambos tienen la posibilidad de in- troducir el caos. El primero es su movimiento alrededor del lienzo. El segundo, se refiere a su aplicación de la pintura, dejando que gotee en el lienzo (figura 6). Richard P. Taylor, profesor asociado de física en la Univer- sidad de Oregon, ha investigado muchas de las obras de Pollock. Según Taylor, la fractalidad de Pollock aparece en dos modos visuales: desplazamiento fractal y escala frac- tal. Mientras que el primero se relaciona con un patrón que emplea los mismos motivos repetitivos a diferentes escalas o ampliaciones, la segunda se refiere a la utilización de los mismos motivos en diferentes localizaciones espaciales. Para investigar estas posibilidades, Taylor diseñó un sis- tema simple para generar trayectorias de goteo donde el grado de caos puede ser ajustado. El sistema consiste en un péndulo que registra en su movimiento por goteo una Figura 6. Jackson Pollock. One: Number 31, 1950. Óleo y barniz sobre lienzo sin imprimación, 269,5 x 530,8 cm. Nueva York, The Museum of Modern Art. Sydney and Harriet Janis Collection Fund (by exchange). 17 trayectoria idéntica de pintura a la registrada en una tela horizontal posicionada en el suelo. Cuando el péndulo deja de girar por sí mismo, sigue un previsible y no caóti- co movimiento. Sin embargo, cuando se golpea el péndulo a una frecuencia ligeramente inferior a aquella en la que naturalmente oscila, el sistema se convierte en una “sacu- dida giratoria”. Cuando es sintonizado el golpe, que pue- de aplicarse con mucha precisión utilizando, por ejemplo, bobinas electromagnéticas de conducción, el movimiento caótico puede ser generado. Los resultados obtenidos con estas experiencias demuestran que existe una similitud visual sorprendente entre los patrones de riego por goteo de Pollock y los generados por el sistema de goteo caótico. Si ambos patrones de riego por goteo son generados por el caos, ¿qué calidad común cabría esperar en los patro- nes registrados? Las pinturas de goteo de Pollock evocan similitudes entre los detalles a diferentes escalas no re- veladas en los sistemas en red, donde la singularidad se pierde en la espesura del bosque de las interconexiones. Estos paisajes intrincados de sus pinturas expresan una va- riedad de patrones dinámicos y texturas orgánicas que se asemejan a los encontrados en los sistemas naturales. De hecho, las formas y estructuras complejas que aparecen en la naturaleza tienen relación con estos sistemas caóticos y forman fractales en sus patrones. Por ejemplo, cómo se forman los copos de nieve, cuál es el origen de las man- chas de piel en algunos animales, por qué las colonias de bacterias se agrupan en determinadas formas, cuál es el mecanismo que causa la forma de las olas en el mar, o por qué nos resulta elegante la organización de los sistemas de vida, incluso de los más simples. Esta similitud con la naturaleza no es accidental en la obra de Pollock. Taylor describe la interesante coincidencia entre la naturaleza y las pinturas de Pollock en su ensayo “Fractal Expressionism-Where Art Meets Science” (Taylor, 2003, pp. 117-144). Proporciona cinco rasgos fundamen- tales del método de Pollock que revelan un carácter instin- tivo único. En primer lugar, la superposición acumulativa: las pinturas de Pollock se componen de una sucesión de estratos, que es similar al recorrido que dejan las hojas al caer a lo largo del tiempo o al de los patrones de erosión que se crean; en segundo lugar, la variación en la intensi- dad: los patrones de Pollock varían, tanto en el color como en la energía, al igual que lo hacen los cambios climáticos a lo largo del tiempo, considerando un cielo azul brillante o una intensa tormenta oscura; en tercer lugar, el plano horizontal: Pollock colocaba los lienzos sobre el suelo –con su técnica de goteo explotó la gravedad de la misma ma- nera que lo hace la naturaleza al construir sus patrones; en cuarto lugar, la longitud del lienzo: la tela del cuadro fue vista por Pollock como un entorno que, haciendo caso omiso de los bordes del lienzo, se asemeja a “la naturaleza expansiva y los patrones no confinados3” y en quinto lugar, el proceso en curso: Pollock dejaba descansar sus cuadros durante un prolongado tiempo después de haberlos ini- ciado, y de vez en cuando volvía a retomarlos, era un gran entusiasta de una rutina cíclica que se da en la naturaleza, el método de la “dinámica continua”. Indudablemente, la contribución de Pollock a la evolución del arte es innega- ble. Él describió la naturaleza directamente, y en lugar de imitarla, adoptó su propio lenguaje fractal para construir sus patrones. 6. Complejidad ordenada Las densas capas de líneas y las interconexiones de las re- des nos cautivan. Nos maravillamos ante la sensación de totalidad de su trenzada multiplicidad. Su compleja codifi- cación innata puede explicar en parte nuestra fascinación por las redes y su complejidad. La noción de unidad en la diversidad puede sin duda complementarla. Este principio es importante para adquirir una nueva perspectiva del po- der cautivador de las redes, concediendo a la complejidad la más grande legitimidad. Destacan en la actualidad dos ten- dencias artísticas ligadas al estudio y representación de las redes y su complejidad: el arte generativo y el networkismo. Surgido en la década de 1960, el arte generativo se refie- re al arte creado o construido por medio de algoritmos de computadora, que emplean por lo general procesos autó- nomos aleatorios. Es un término utilizado para referirse a la actividad que tiene por objeto los propios procesos que intervienen en la producción de la obra de arte. Es- tos procesos se elaboran siguiendo un sistema de reglas o funciones matemáticas que se ponen en práctica a través de algún dispositivo automatizado. Es una metodología de arte digital que ofrece la posibilidad de generar la obra íntegramente por medios informáticos a partir de unos pa- rámetros que el artista modifica. El componente digital, generalmente un ordenador, efectúa cálculos para crear La representación visual de las redes 18 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas imágenes o sonidos combinando los parámetros programa- dos por el artista con un componente de aleatoriedad. Es utilizada, por ejemplo, en música electrónica, arte fractal y la literatura cut up –técnica literaria aleatoria en la cual un texto es recortado al azar o reordenado para crear un nuevo texto-. Podría decirse que la práctica artística más adecuada para ilustrar las complejas y acumulativas cons- trucciones de los patrones naturales es el arte generativo, que ha cobrado impulso en la última década con las obras de artistas como Marius Watz, Alessandro Capozzo, Jared Tarbell, Keith Peters, Eno Henze, Casey Reas, Paul Pruden- ce, Robert Hodgin y Karsten Schmidt, entre otros, ofre- ciendo vistas fascinantes sobre las cualidades artísticas del código (figura 7). El arte generativo es fascinante no sólo por su medio y sus resultados finales, sino también por su proceso de cons- trucción innato, similar a los procesos de creación de la naturaleza. Las asociaciones con la biología y la evolución son indudables. Sus artistas emplean algoritmos de com- portamiento, cuyos agentes codificados se mueven por la pantalla en una serie de direcciones al azar, generando progresivamente la pieza final elaborada. Si la afinidad de Pollock con los procesos naturales ayuda a explicar el magnetismo de su trabajo, el procedimiento de monta- je del arte generativo también favorece la explicación de su propio magnetismo. Después de todo, la forma en que actúa el arte generativo con un código de nivel -con sen- cillas órdenes que se repiten en el tiempo- es muy similar al modo en que la naturaleza construye muchos de sus pa- trones complejos. Por otra parte, la seducción que provocan el esquema de red y las estructuras complejas han inspirado a un número creciente de artistas cuyos proyectos de arte emergente han dado lugar a una nueva tendencia llamada networ- kismo. Se trata de una tendencia artística creciente que, introducida por Manuel Lima en su libro Visual Complexity. Mapping Patterns of Information, se caracteriza por la “re- presentación de las estructuras gráficas de las ilustracio- nes de las topologías de red que revelan patrones intrin- cados de nodos y enlaces” (Lima, 2011). El networkismo se fundamenta en las propiedades rizomáticas4 tales como la no linealidad, la multiplicidad y la interconexión, así como en los avances científicos de áreas como la genética, la neurociencia, la física, la biología molecular, los sistemas informáticos y la sociología. Igualmente, está motivado por el descubrimiento de nuevos ámbitos de conocimiento tales como la visualización de la red y la representación de los sistemas complejos. No es fácil encasillar en una corriente artística a un grupo de creadores, ya que, con razón, su trabajo es una búsqueda individual y debe ser analizada como tal. No obstante, es po- sible establecer relaciones y encontrar patrones comunes en sus trabajos artísticos. Así pues, podemos encontrar muchos aspectos comunes en las obras de las pintoras Sharon Mo- lloy, una de las precursoras del networkismo, Janice Caswell y Emma McNally. Las obras de estas artistas aluden a la teo- ría del caos y recuerdan muchas de las propiedades inheren- tes de los sistemas complejos: ritmo, movimiento, diseño, estructura, multiplicidad e interconexión. Sin embargo, aunque la mayor manifestación de networkismo se está pro- duciendo en la pintura y la ilustración, esta tendencia no se limita exclusivamente a la expresión en dos dimensiones. Figura 7. Ben Fry. Genome Valence, 2002. Esta pieza, creada para la Bienal de Whitney 2002, forma parte de un conjunto más amplio de la investigación sobre cómo levantar las construcciones visuales de grandes cantidades de datos, en particular, la información genómica. Las obras van desde herramientas prácticas a las obras conceptuales de los métodos alternativos para la visualización de datos. Valencia se originó como un proyecto para su tesis de licenciatura que se centró en el uso de propie- dades de los sistemas orgánicos como un método para tratar con grandes cantidades de datos procedentes de fuentes dinámicas. 19 Buen ejemplo de ello son las obras de Tomás Saraceno, las instalaciones de la artista japonesa Chiharu Shiota, las sis- temáticas construcciones de la artista bosnia Dalibor Nikolic o la serie de Reticuláreas de Gertrude Goldschmidt, cono- cida como Gego (figura 8). Como una práctica de la técnica de sistemas, el networkismo es el epítome de la noción de complejidad ordenada, en donde el equilibrio entre orden y desorden sorprende por su semejanza con los patrones natu- rales y las visualizaciones científicas. 7. Conclusiones Muchos investigadores tratan de entender por qué nos sen- timos tan atraídos por las representaciones de las redes complejas. Quizá en nuestras mentes exista algún tipo de codificación similar a la fractal. Tal vez tengamos una pro- pensión a las estructuras similares a las de nuestro cerebro. La dopamina, presente en nuestro cerebro, tiene muchas funciones, incluyendo papeles tan importantes como el comportamiento, la cognición o el aprendizaje. Las respues- tas físicas de las neuronas dopaminérgicas, es decir, las neu- ronas cuyo neurotransmisor es la dopamina, son observadas cuando se presenta una respuesta inesperada. Se cree, por tanto, que la dopamina proporciona una señal instructiva a las partes del cerebro responsables de adquirir un nuevo conocimiento. Puede que nos estemos convirtiendo en vícti- mas de un neurotransmisor dopamínico cada vez que vemos sistemas que más o menos se asemejan a la red neuronal. Después de todo, se ha demostrado que las redes son estruc- turas que están presentes en la naturaleza. Sin embargo, si estamos en posesión de algún tipo de codificación fractal de percepción no es más que una afirmación especulativa. En la actualidad no hay un marco más confiable que pueda expli- car esta cuestión. Igualmente, muchos investigadores tratan de cuantificar y entender un concepto que siempre ha estado ligado al campo de la especulación, el juicio estético. Diversos es- tudios realizados por neurocientíficos en las últimas déca- das tienen como objetivo primordial descubrir cuáles son las similitudes entre lo que es considerado bello por los seres humanos. Su finalidad es fusionar la ciencia, el arte y la filosofía para responder a cuestiones fundamentales en el comportamiento de los individuos. Por su parte, la neuroestética, una ciencia perteneciente al campo de la neurociencia, tiene por objeto la percepción de la belleza. Busca las bases biológicas y neurológicas de la creatividad, la belleza y el amor, y reconoce las percepciones estéticas a nivel neurológico. Dentro del empirismo, el creciente cam- po de la estética de cálculo facilita el análisis de la percep- ción estética por medio de herramientas automáticas basa- das en el ordenador. Muchos descubrimientos importantes en este campo derivan de estos enfoques innovadores. Sin embargo, es evidente que muchos de los obstáculos que impiden una nueva comprensión de la estética no están relacionados con las limitaciones tecnológicas o científi- cas, sino con una resistencia generalizada a los conceptos alternativos de belleza. Podemos ser testigos de nuevas fórmulas estéticas en una variedad de circunstancias cotidianas, simplemente miran- do a nuestro alrededor. Las redes y la ciencia de la compleji- dad no son más que nuevas fuentes de inspiración. Además, hoy en día arte y ciencia están entrelazados en una esfera de influencias constantes. Investigadores, científicos y ar- tistas de todo el mundo utilizan una gran variedad de he- rramientas tecnológicas para dar sentido a tan amplia gama de estructuras complejas. Pero, ciertamente, la ciencia de la complejidad ha inspirado a un número creciente de artistas enamorados con los esquemas de red y su complejidad. Una y otra forman parte de nuestro entorno cotidiano, y han Figura 8. Gertrude Goldschmidt, conocida como Gego, Reticulárea, 1969. Su serie de Reticuláreas es sin duda la más popular de sus obras de arte. Su primera serie fue creada en 1969. Las piezas de aluminio y acero se unieron para crear un tejido de redes y webs que llenan toda la habitación cuando se exhiben. Su uso de la repetición y la superposición en la estructura ma- siva hace parecer que la pieza no tiene fin. Desde su muerte, la colección permanente de Reticuláreas se encuentra en la Galería de Arte Nacional en Caracas, Venezuela. La representación visual de las redes 20 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas provocado importantes cambios en todo lo que nos rodea. Si bien tuvieron su origen en el campo de las ciencias, en la actualidad resuenan también en todas las artes. Ahora los sistemas dinámicos se ven también desde una perspectiva complemente nueva, la artística. En todos los campos, orden y complejidad ya no son vistos como opues- tos, sino como elementos complementarios de la natura- leza. Y así ha sucedido en el Arte. Pronto se aceptó que la ordenada complejidad de los sistemas naturales estaba ba- sada en unas normas básicas, que se unen en una variedad de intrincadas formas y esquemas. No es tanto una cues- tión de que el orden y el desorden sean antagónicos, sino que es una cuestión de cada uno prevalece en una escala diferente. Orden y complejidad se han convertido en un nuevo tipo de “ordenado desorden” estético. Son dos polos de un mismo fenómeno. Ninguno puede existir sin el otro. El orden necesita de la complejidad para manifestarse y la complejidad necesita orden para resultar comprensible. Ciertamente, para que orden y complejidad puedan herma- narse y avanzar juntos habrán de cruzarse sus caminos, y el valor estético será la medida de ambos. Notas 1 Experiencias relacionadas con esta investigación se pueden visualizar en la revista de tecnología del MIT, Technology Review, en donde se muestran sorprendentes imágenes del cerebro. Véase: http://www.technologyre- view.com. 2 El término Gestalt proviene del alemán y fue introducido por primera vez por el filósofo austriaco Christian von Ehrenfels. Aunque se entiende ge- neralmente como “forma”, no tiene una traducción única; también puede traducirse como “figura”, “configuración”, “estructura” o “creación”. 3 Existe una gran diferencia entre sistemas extensos, también conocidos como sistemas de extensión lateral infinita, y sistemas confinados o de dimensión transversal pequeña. En los primeros, se reduce considera- blemente el efecto de las fronteras laterales, que están suficientemente alejadas. En los segundos, el efecto de las paredes laterales determina las estructuras que aparecen. El principal atractivo de los sistemas con- finados reside en la gran variedad de estructuras a que pueden dar lugar mediando pequeños cambios en la geometría de las condiciones del con- torno, o incluso en sus propiedades mecánicas o térmicas. Los métodos de la teoría de grupos, independientes de las características específicas del sistema definido, ponen de relieve la influencia del sistema y de las simetrías de las condiciones de contorno sobre las estructuras que se for- man y su dinámica. Las formas y estructuras complejas que aparecen en la naturaleza tienen relación con estos sistemas. 4 Rizoma es un concepto filosófico desarrollado por Gilles Deleuze y Félix Guattari en su proyecto Capitalismo y Esquizofrenia (1972 y 1980). En su teoría filosófica, un rizoma es un modelo descriptivo o epistemológico en el que la organización de los elementos no sigue líneas de subordinación jerárquica, sino que cualquier elemento puede afectar o incidir en cual- quier otro. Es lo que Deleuze llama una “imagen de pensamiento”, basada en el rizoma botánico, que aprehende de las multiplicidades. No hay una base o raíz que da origen a múltiples ramas, de acuerdo al conocido “árbol de Porfirio”, sino que un modelo rizomático carece de centro, y cualquier predicado afirmado de un elemento puede incidir en la concepción de otros elementos de la estructura, sin importar su posición recíproca. 21 Bibliografía Darro, J. M. y Muñoz Miranda, A. (2004). Esculturas 8.8. Madrid: Círculo de Bellas Artes. Dondis, D. A. (1973). A Primer of Visual Literacy. Cambridge: The Massachusetts Institute of Technology. [Traducción castellana, (1976) La sintaxis de la imagen. Introducción al alfabeto visual. Barcelona: Gustavo Gili]. Fuster, J. (2005). Cortex and Mind: Unifying Cognition. USA: Oxford University Press Inc. Lima, M. (2011). Visual Complexity. Mapping Patterns of Information. Nueva York: Princeton Arquitectural Press. Rivera, A. (2012). El cerebro, elegantemente simple. El País, 10 de abril de 2012, p. 36 Taylor, R. P. (2003). Fractal Expressionism - Where Art Meets Science. En: Casti J. and Karlqvist, A. (Ed.), Art and comple- xity. Ámsterdam: Elsevier. Taylor, R.P. Micolich, A.P. y Jonas, D. (1999). Fractal Analysis of Pollock’s Drip Paintings, Nature, 399, 422-422. Taylor, R.P. Micolich, A.P. y Jonas, D. (1999). Fractal Expressionism: Art, Science and Chaos, Physics World, 12, 25-28. Wedeen, Van J., et al. (2012). The Geometric Structure of the Brain. Fiber Pathways. Science, 335, 1628-1634. Web consultadas http://benfry.com/projects Consultada el 9 de Julio, 2012 http://enohenze.de Consultada el 9 de Julio, 2012 http://janicecaswell.com Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.chiharu-shiota.com Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.flickr.com/photos/emmamcnally/sets/72157614563372484 Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.fundaciongego.com/index02.html Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.networkism.org/nw/index.cfm Consultada el 9 de Julio, 2012 http://pages.uoregon.edu/msiuo/taylor/art/fractal_taylor.html Consultada el 9 de Julio, 2012 http://pages.uoregon.edu/msiuo/taylor/art/Nature1.pdf Consultada el 9 de Julio, 2012 http://sociedad.elpais.com/sociedad/2012/04/10/actualidad/1334086304_663569.html Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.technologyreview.com/article/410645/finding-the-core-of-the-brain Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.technologyreview.com/news/412678/brain-images-reveal-the-secret-to-higher-iq Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.technologyreview.com/news/410420/first-detailed-map-of-the-human-cortex Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.technologyreview.com/news/410560/the-brain-unmasked Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.tomassaraceno.com/MET Consultada el 9 de Julio, 2012 http://www.visualcomplexity.com/vc Consultada el 9 de Julio, 2012 La representación visual de las redes 22 Maria Cuevas Riaño Actualmente, la definición de complejidad no se puede presentar como un conjunto consolidado de conceptos básicos, axiomas y proposicio- nes, sino como una denominación común que se utiliza en investiga- ciones muy diferentes. En este ensayo se aborda este concepto de for- ma esquemática, de modo que sirva de exploración para saber lo que la complejidad propone. El objetivo, por un lado, es poder aprender, a través de una observación metódica, las estructuras originales de un sistema complejo establecido: buscar su identidad; y, por otro, apren- der a construir modelos personales complejos desde donde poder dar visibilidad a todo un entramado de conocimientos adquiridos sobre un dominio de estudios teóricos o prácticos específico. 1. ¿Qué es la complejidad? Considero el arte como una forma de conocimiento basa- do en el principio de comunicabilidad de complejidades no necesariamente inteligibles. Jorge Wagensberg. A pesar de los muchos artículos y libros en los que aparece este término, no existe ninguna disciplina teórica relacio- nada específicamente con este ámbito de estudio. La com- plejidad es un campo de investigación interdisciplinar que busca explicar cómo funciona un sistema. ¿Cuáles son los elementos que lo componen? ¿Qué relaciones existen entre ellos? ¿A qué modelo conceptual responden? Los investigadores de los sistemas complejos afirman que en la naturaleza hay muchos ejemplos de sistemas comple- jos: sistema solar (conjunto de planetas relacionados que se organizan en torno al sol), sistemas financieros (con- junto de todas aquellas actividades relacionadas con las cuestiones bancarias, bursátiles o los grandes negocios mercantiles), cerebro, web,… La lista de ejemplos se po- dría ampliar tanto como se quisiese, ya que casi todo lo que nos rodea forma parte de uno de estos sistemas. Respetando las particularidades específicas de cada uno de ellos, en todos se pueden encontrar una serie de compor- tamientos comunes. Todos están constituidos por un grupo de elementos relacionados entre sí que se comportan de acuerdo a un conjunto de reglas simples preestablecidas y dan origen a un comportamiento colectivo complejo, resul- tado de un proceso constructivo más o menos sofisticado. Algunas notas sobre la complejidad 23 La complejidad es realmente un valor. Añade nuevas mira- das al mundo. Permite realizar nuevos descubrimientos. La complejidad, en lugar de describir un sistema por los com- ponentes que lo constituyen, mira en el sistema las cosas complicadas y sorprendentes que pueden emerger a partir de la interacción de los elementos que lo constituyen. La complejidad es una reacción a las aproximaciones reduc- cionistas tradicionales de entender el mundo a partir de comprender cada uno de los elementos que lo componen de una forma aislada. Los requisitos más importantes para la determinación de un sistema complejo son: la constitución de elementos propios; la creación de relaciones entre los elementos; la creación de relaciones entre el sistema y el entorno; y la determinación de límites (figura 1). Los sistemas deben poseer un ámbito determinado de in- fluencia, estar sujetos a un conjunto de operaciones espe- cíficas propias y estar limitados por un entorno. Los límites suponen la existencia de una realidad más allá del propio sistema. Tienen, además, la doble función de separación y unión del sistema y el entorno. Lo separan del entorno para diferenciarlo de otros sistemas y dar sentido al pro- pio; y lo unen para recibir feedback de entrada y salida de datos del entorno hacia el sistema o viceversa. Los límites, a veces, son ambiguos; sin embargo, otras veces están muy bien definidos. En estos casos, los elementos deben formar parte del sistema o del entorno. Bajo este concepto de límite, los sistemas ya no se conci- ben como una oposición entre sistemas cerrados y abier- tos sino como una relación de gradación entre ellos. Con la ayuda de los límites, los sistemas pueden cerrarse y abrirse a la vez, utilizando, respectivamente, las relaciones inter- nas del sistema o las relaciones entre sistema y entorno. Humberto Maturana, especifica que, en las relaciones sis- tema y entorno, no puede haber ninguna aportación del entorno al sistema que vaya dirigida a mantener el funcio- namiento interno del propio sistema. Las aportaciones por parte del entorno al sistema deben ser compatibles con la autonomía del sistema; el sistema debe depender de su propia organización. En este punto hay que señalar que, la relación entre el sis- tema y el entorno debe reunir las siguientes características: 1. La relación sistema y entorno no debe darse con la to- talidad del entorno, sino sólo con una parte de él, esco- gida de una manera muy selectiva. 2. Toda la parte del entorno que no se ha elegido para realizar la relación, sólo puede influir de una forma des- tructiva en el sistema. Para comprender un sistema y obtener información sobre el modelo de realidad que plantea, es importante detectar qué conceptos mueve, cuál es su grado de complejidad, qué campo de posibilidades oferta y cuáles han sido las se- lecciones de elementos y relaciones que se han establecido para configurarlo. Todo sistema está dotado de dos formas de organización: las estructuras y los procesos (figura 2). Las estructuras muestran la complejidad que ofrece la posibilidad de in- Figura 1. Elementos de un sistema. Algunas notas sobre la complejidad 24 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas terrelacionar todos los elementos de un sistema. Permi- ten realizar la selección de un repertorio restringido de elementos dentro de todas las posibilidades factibles. Los procesos manifiestan el comportamiento del sistema. Se construyen realizando selecciones de acciones sucesivas en el tiempo. En este sentido, el sistema es capaz de cam- biar el modo de relación de sus elementos si las acciones elegidas para actuar sobre él lo demandan. Para realizar su representación gráfica, los sistemas pue- den hacerlo mediante un grafo, si se describe su estructu- ra; o mediante un modelo si se pretende, entre otras cosas, explicar su comportamiento (figura 3). Para realizar un grafo, se crea un dibujo esquemático con los elementos que constituyen el sistema (nodos o vérti- ces) y se unen entre sí, por medio de flechas, aquellos entre los que existe una relación (arcos o líneas entre nodos). El grafo da una información cualitativa muy elemental del sistema, sin embargo, se puede decir que suministra una visión de su organización global muy interesante. Además de esa información, se pueden obtener otras, relacionadas con el lenguaje sistémico, que hacen referencia a los mo- dos de comportamiento del sistema (modelos). Modelizar un sistema es un proceso exploratorio que re- quiere inducción y deducción. Se comienza estableciendo unos supuestos de comportamiento del sistema (reglas de comportamiento) y se observa a dónde conduce esta pro- puesta. De la experiencia que se genera, se intentan crear nuevos modelos o se deducen resultados más precisos. Los modelos muestran la interpretación que un autor hace de un concepto o conjunto de ellos. Representan el pro- ceso de sus propios pensamientos; los diagramas de sus modelos mentales. Muestran la forma de organizar una in- formación y convertirla en conocimiento. Los modelos per- miten no sólo heterogeneidad en sus datos sino, también en su comportamiento. Los modelos son necesariamente simplificaciones. Se utilizan para adquirir un conocimiento más profundo y coherente del mundo que nos rodea. Sir- ven para darle sentido. Son un esfuerzo de enseñar formas de pensar. Se utilizan para explicar y predecir fenómenos; construir y diseñar sistemas. Desde un punto de vista esquemático, se puede definir la complejidad1 de acuerdo a los siguientes presupuestos: 1. Término globalizador y multidisciplinar: globalizador, porque tiene un carácter general ya que no especifica un campo de aplicación concreto y unos límites determina- dos, sino que se utiliza en ámbitos tan diferentes como la Figura 2. Formas de organización y representación de un sistema. Figura 3. (a). Grafo de cuatro nodos interrelacionados todos entre sí. (b,c,d). Modelos geométricos de un sólido platónico: el dodecaedro. Son modelos físicos de un concepto ma- temático que propone que se pueden utilizar polígonos regulares planos para ocupar el espacio tridimensional sin dejar huecos ni vacíos entre sus piezas. 25 política, la sociología, el derecho, la biología o la econo- mía. Multidisciplinar, porque se encuentra formado por aportaciones que proceden de campos muy diferentes como la cibernética, la neurociencia, la teoría de siste- mas, la filosofía de la ciencia o el constructivismo. 2. Utiliza el pensamiento sistémico como método prác- tico para describir el sistema: el pensamiento sistémico, propio de la complejidad, es un método de pensamiento práctico que sirve para identificar los elementos del sis- tema, las relaciones que existen entre ellos, las estruc- turas que los soportan y las reglas y patrones que guían su comportamiento. También se utiliza para identificar el ámbito de actuación del sistema, sus límites y el grado de interacción que es capaz de establecer con el entorno. 3. Funciona cuando lo que se maneja son sistemas. La complejidad contempla el todo y las partes; pero para poder comprender el sistema estudia las conexiones que existen entre las partes y el todo. La complejidad es una disciplina para ver totalidades. Es un marco para ver in- terrelaciones en vez de cosas, para ver patrones de cam- bio, en lugar de instantáneas. Ve una combinación de factores que se influyen mutuamente. 4. Ofrece un lenguaje que comienza por la reestructura- ción del propio pensamiento: el pensamiento sistémico es la base de un razonamiento claro que muestra el modo en que un sistema piensa acerca de las cosas. Proporcio- na métodos eficaces para profundizar y ampliar el punto de vista sobre las cosas y para conocer nuevas estrate- gias de pensamiento. No sirve únicamente para resolver problemas, también para modificar el pensamiento que los origina. 2. Características de la complejidad Según Melanie Michell, en su libro Complexity. A guided tour2, en todos los sistemas complejos existen unas carac- terísticas cualitativas comunes: Comportamiento colectivo complejo Todos los sistemas están formados por grandes redes de componentes individuales interconectados (nombres, números, personas, direcciones, ubicaciones, trayectos, sitios web,…), de acuerdo a unas reglas relativamente simples. No están dirigidos por un único elemento de control central capaz de gestionar las acciones de todos y cada uno de los elementos del sistema, sino que son las acciones colectivas entre los componentes relacionados las que producen modelos de comportamientos comple- jos, difíciles de predecir y capaces de seducirnos. En todo sistema complejo emerge un nuevo orden de realidad que surge como consecuencia de la generación, estructura y organización del propio sistema. Es el propio sistema, con la elección de sus componentes y la defini- ción de las relaciones que existen entre ellos, el que su- giere una nueva forma de ver el mundo. Codifican y procesan gran cantidad de información Todos estos sistemas producen y usan información y se- ñales (datos) de sus entornos internos y externos. Se trata de saber cuándo y por qué se necesita la informa- ción; dónde encontrarla y cómo evaluarla, utilizarla y comunicarla de manera eficaz. Adaptación al entorno Los sistemas no están constituidos sólo por elementos re- lacionados entre sí, sino que también existen relaciones entre éstos y su entorno. Todas las partes de un sistema es- tán conectadas directa o indirectamente, de modo que al influir el entorno en alguna de sus partes el efecto se pro- paga a todas las demás, que experimentan un cambio que, a su vez, termina afectando a la parte original del sistema. Los elementos reciben información del entorno, apren- den, evolucionan y se adaptan, cambiando su comporta- miento y dando resultados diferentes cada vez que se ini- cia el sistema. Se produce así una circularidad. Se genera un bucle que se denomina bucle de realimentación. En primer lugar, el sistema se adapta al entorno para poder sobrevivir. Después, el entorno se adapta al sistema; bus- ca serle útil para su desarrollo (figura 4). 3. ¿Cómo se puede medir la complejidad? No existe ningún método específico para medir la compleji- dad de un sistema o saber el grado de complejidad que tiene Algunas notas sobre la complejidad 26 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas con respecto a otro, que haya sido universalmente aceptado. Melanie Mitchell, recoge en el libro citado anteriormente algunos planteamientos sobre estas cuestiones. Entre las muchas propuestas posibles, una sugiere medir la complejidad por el tamaño de un sistema. Esta estrategia hace referencia al número de elementos que constituyen el sistema. Puede parecer que cuántos más elementos tenga un sistema con respecto a otro, pueda ser más complejo. Sin embargo este punto de vista no tiene en cuenta la calidad de los elementos elegidos y por lo tanto no es apropiado para certificar la complejidad de un sistema. Otra propuesta utiliza la entropía como herramienta valiosa para realizar esta tarea. La en- tropía sirve para medir el grado de orden o desorden de un sistema. Se dice que un sistema tiene entropía cuando los elementos que lo componen están ordenados de acuerdo a un criterio preestablecido. El mismo sistema tiene menor entropía cuando sus elementos se en- cuentran libres y/o en pleno desorden. Sin embargo, no siempre los sistemas más ordenados son los más complejos sino que, a veces, lo son los más aleatorios o caóticos. Otros autores han utilizado para definir la complejidad de un sistema la longitud del con- tenido de los algoritmos que utilizan para construirlos. En estos casos, se trata de medir la complejidad teniendo en cuenta cómo de sofisticada sea la programación de un siste- ma; el conjunto de reglas que lo configuran y definen. Otra táctica para medirla es pen- sar en cuantificar qué dificultad tiene construir un sistema. El estándar comparativo que se utiliza en estos casos es pensar que los sistemas más complejos son aquellos que son más difíciles de construir. Otros han propuesto medir la complejidad según su dimensión fractal. Crear un sistema a base de repetir un mismo patrón hasta el infinito a diferentes escalas. Por último, algunos han encontrado en el número de subsistemas que configuran un sistema (grado de jerarquía) un referente para hablar de complejidad. Todas estas metodologías sirven para medir de alguna manera la complejidad pero no son útiles del todo para caracterizar el grado de complejidad de un sistema. Figura 4. Adaptación al entorno de los sistemas complejos. 27 4. Arte, ciencia y tecnología. Descripción de sistemas complejos El objetivo de este punto es agilizar y facilitar unos conceptos que sean útiles para de- sarrollar los planteamientos que se van a mostrar en el estudio de casos de proyectos de investigación relacionados con el arte, la ciencia y la tecnología. Nos vamos a basar en el análisis y construcción de modelos. Con los modelos podemos deducir las implicaciones conceptuales de un autor; sus compromisos constructivos; su grado de eficacia para resol- ver problemas y proponer soluciones o alternativas a sus planteamientos creativos sobre el mundo. Se trata de mostrar modelos capaces de absorber todos los datos, información y comportamiento de un sistema. En este planteamiento es importante tener en cuenta la presencia del observador (autor). El observador es el que elige un cierto aspecto de su entorno; selecciona los elementos que van a estar dentro y fuera del modelo; establece las relaciones que quiere que existan entre ellos y define un sistema que recoge sólo aquellos aspectos que, en su opinión, son importantes con relación a su entorno. En definitiva, construye un modelo que representa una determinada forma de ver e interpretar su entorno. En el proceso de construcción de un modelo3, por parte del observador, hay que tener en cuenta los siguientes aspectos: 1. Todo modelo surge como resultado de plantear un problema. A partir de ese instante, se trata de decidir una serie de acciones que se van a realizar para alcanzar unas metas concretas. En este sentido, un modelo no puede agotar nunca la realidad, sino que, en una situación determinada, elige determinados aspectos de la realidad que necesita para resolver el problema y llevarlo a buen término. 2. La experiencia propia o ajena sobre la construcción previa de otros sistemas análogos a aquél que se quiere construir. Se trata de disponer de toda la información necesaria para que el desarrollo del modelo se realice de la forma más eficaz y de la mejor manera posible. 3. Necesidad de un lenguaje que facilite al observador un repertorio de posibilidades de representación de la realidad entre las que tendrá que elegir aquellas que se ajusten mejor al tipo de modelo que conceptualmente quiere representar. Construir el modelo significa organizar los conceptos y símbolos necesarios para conseguir un objetivo de- terminado, de un cierto aspecto del mundo real. A continuación vamos a describir los modelos relativos a algunos sistemas creativos com- plejos donde está presente la relación entre arte, ciencia y tecnología por razones distintas. Caso 1. Arthur Ganson, Faster!4, 1982 Arthur Ganson es uno de los pioneros del arte cinético americano. Sus estudios y proyec- tos presentan un claro ejemplo de propuestas artísticas en las que la interacción entre arte, ciencia y tecnología es fundamental. Su trayectoria profesional está directamente Algunas notas sobre la complejidad 28 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas relacionada con la construcción de máquinas, más o menos complejas, en las que se pue- de ver un gran compromiso entre conocimientos de sistemas propios de las ingenierías, problemas relacionados con la mecánica y conceptos artísticos. Este proyecto fue el resultado de una respuesta a una convocatoria realizada por la World Sculpture Racing Society de Boston para desarrollar un proyecto de escultura movible capaz de desplazarse por un espacio público según unas reglas previamente establecidas. Ganson diseñó un dispositivo capaz de escribir a mano la palabra Faster! Construyó un ca- rro de arrastre con dos ruedas que era impulsado por la energía y el empuje que le transmi- tía la persona que lo conducía al desplazarse corriendo a una determinada velocidad por un recorrido predeterminado. Este movimiento personal se transmitía a una reproducción escultórica de una mano que sostenía una pluma que se encontraban encima del carro. Una serie de mecanismos permitían relacionar la velocidad de la carrera de la persona que arrastraba el carro con la velocidad del carro y de la escritura de la palabra Faster! que realizaba la mano sobre un papel. A mayor velocidad de empuje, mayor velocidad de escritura. Figura 5. Arthur Ganson, Faster!, 1982, técnica mixta, MIT Museum Gallery, Boston, Cambridge. Captu- ra de pantallas de la obra Faster! en movimiento obtenidas en el vídeo Arthur Ganson, Machines created between 1978 and 2004. 29 Uno de los retos importantes a alcanzar en este proyecto era diseñar los mecanismos ne- cesarios para que a través de un juego de engranajes y levas, la mano y la pluma pudiesen escribir de una forma legible la palabra seleccionada sobre el papel. Pero este no era el único desafío. Era importante sincronizar las velocidades de todos los elementos que par- ticipaban en el evento: el conductor del carro, el propio carro y la velocidad de escritura. Además había que tener en cuenta detalles que había que resolver de forma eficaz: susti- tución de un papel por otro una vez que la palabra Faster! había sido escrita para que el proceso que daba sentido a la escultura pudiera reiniciarse una vez más (figura 5). Visto con perspectiva, la respuesta presentada fue muy funcional y atractiva. Caso 2. Arthur Ganson, Machine with 11 Scraps of Paper5, 1999 Ganson realiza a menudo una serie de máquinas basadas en una misma idea. Con cada propuesta, explora nuevos diseños y busca soluciones mecánicas diferentes a los mismos problemas. Esta fue la segunda propuesta de una serie más compleja (figura 6). Esta máquina ha sido diseñada para realizar una tarea específica. Cada trozo de papel, doblado por la mitad, se activa individualmente y se mueve con un ritmo lento y suave imitando o sugiriendo el comportamiento de un pájaro en vuelo. El conjunto de los movimientos de los once trozos de papel produce el recuerdo de una bandada desplazándose acompasadamente. La utilidad de estos mecanismos sólo se puede apreciar cuando somos capaces de vincular los resultados obtenidos con el mundo de la estética. La suavidad de los movimientos y la integración de cada uno de ellos al conjunto induce a pensar el número de pruebas y prototipos necesarios que probablemente hubo que hacer en su construcción para que el resultado obtenido sea tan armónico. Caso 3. Gemmy Industries Corp, My Pet Firefly6, Robot luciérnaga Las luciérnagas son unos insectos bioluminiscentes. Tienen en el abdomen unos órganos lu- mínicos especiales que son capaces de emitir una luz fría intermitente que brilla con un color Figura 6. Arthur Ganson, Machine with 11 Scraps of Paper, 1999, ace- ro, motor, alambre, latón y papel, 107 (alto) x 46 (profundidad) x 51(ancho) cm, MIT Museum Gallery, Boston, Cambridge. Algunas notas sobre la complejidad 30 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas y un modo específico según la especie (macho/hembra) a la que pertenecen. Las luciérnagas utilizan esta luz como referencia sexual y ayuda en el emparejamiento. Cada especie emite una secuencia de luces de distinta duración y frecuencia de repetición. La luminiscencia se produce cuando un pigmento llamado luciferina que se encuentra en su organismo se combina con oxigeno en presencia de una encima llamada luciferasa. Gemmy Industries Corp. comercializa un robot luciérnaga que consiste en un bote de cris- tal que contiene un robot miniatura que simula el comportamiento bioluminiscente de una luciérnaga (figura 7). El robot funciona con pilas. El mecanismo se activa por un pulsador externo al bote. Cuando se presiona, se pone en funcionamiento un sistema electrónico que enciende un motor durante un tiempo determinado. El motor gira de forma desigual. Unas veces rápido, otras lento. El modelo artificial de luciérnaga diseñado está unido al motor por un hilo de alambre muy fino y largo lo que le permite realizar movimientos aleatorios e imprevisibles muy realistas. Al eje del motor va unido un pequeño bulto que permite, al chocar con un gatillo, cerrar un circuito intermitente de luz. Caso 4. José María Berenguer, Luci-Sin nombre y sin memoria, 1994 José María Berenguer, fascinado por el espectáculo visual y sonoro de las colonias de lu- ciérnagas de Kuala Selangor, Selangor, Malasia, realizó en 1994 una instalación de 5 lu- ciérnagas electrónicas inspiradas en su comportamiento bioluminiscente (figura 8). Cada luciérnaga estaba construida a partir de un circuito electrónico muy conocido, el oscilador 555, que le confería un movimiento vibratorio muy sutil y acorde con el de las luciérnagas rea- les. Al circuito se le añadían cuatro emisores infrarrojos capaces de informar a las otras luciér- nagas del estado de luminosidad que en cada momento tenían y cuatro sensores que utilizaban para recoger el estado dinámico de las otras luciérnagas del sistema. Se trataba de conseguir que las luciérnagas actuasen conjuntamente de acuerdo a un comportamiento lo más aleatorio e imprevisible posible. El reto consistía en diseñar procesos conceptuales capaces de establecer una sincronización entre todas las luciérnagas que formaban parte del sistema utilizando como Figura 7. Gemmy Industries Corp, My Pet Firefly, Robot luciérnaga. Luciérnagas que aletean dentro del tarro, emitiendo luz de una forma realista. Bote 17,5 cm altura x 8,5 cm anchura. 31 referente un conjunto de ritmos complejos. El proceso ge- neraba sistemas capaces de cambiar, de alguna manera, en el tiempo debido a las acciones que surgían cuando interac- tuaban sus componentes de forma colectiva. La propuesta describía, en términos generales, los modos en que el siste- ma podía cambiar y los tipos de comportamientos que eran posibles predecir en el sistema. José María Berenguer describe sus inquietudes y motiva- ciones intelectuales de la siguiente forma: Desde un punto de vista que llamaré poético, me interesan algunas características del sistema que podrían ser conside- radas como alegóricas. En primer lugar, el sistema parece funcionar de forma dualista. Por medio del par (luz, no luz) -equivalente al par lógico (si, no)- se consiguen todos sus efectos. Pero resulta que -a mis ojos, lo más notable- los patrones polirrítmicos de adaptación que el conjunto pro- duce, no siempre son iguales: recorre caminos extremada- mente largos y complejos hasta llegar al orden inevitable, análogo a la muerte. De esta suerte resulta que algo cuya naturaleza se muestra extraordinariamente simple, en vir- tud del número puede llegar a producir un comportamiento relativamente complejo. Contiene pues, en su esencia, dos principios opuestos. Me impresiona de Lucy su tendencia a terminar siempre en el mismo sitio, a pesar de que los puntos de partida y los recorridos puedan ser esencialmente diferentes. Es una alusión inquietante a la irreversibilidad de la vida y a la absoluta seguridad de la muerte. Una muerte única, a pesar de la gran diversidad de caminos que llevan a ella. Una muerte que en virtud de la discontinuidad aparece como parte integrante y concluyente de la propia vida. Por medio de pasos discretos se llega a ser una para- dójica continuidad entre opuestos7” Caso 5. Maria Cuevas. 9 tonos para una plaza, 2011 Todo proyecto en el que interviene el arte, la ciencia y la tec- nología se puede describir, reconstruyendo el modelo que se ha utilizado para configurarlo. Este proyecto personal fue realizado en el transcurso del taller “26.000 píxeles” dirigi- do por Chris Sugrue y asistido por Massimo Avviati que tuvo lugar en el MediaLab-Prado de Madrid en 2011. El propósito del taller era crear un conjunto de obras que pudieran ser proyectadas sobre la fachada digital del edificio donde se encuentra ubicado el Medialab – Prado. Las imágenes de- bían ser de baja resolución, 192 x 157 pixeles; el tamaño de la pantalla de proyección era de casi 10 metros de altura y el lenguaje de programación utilizado para su realización era Processing. La propuesta planteada consistía en representar una matriz de 3 x 3 elementos que mostrase una progresión cromática de 9 tonos desde un tono de inicio (tono_inicial, (1)) hasta un tono final (tono_final, (9)). El modelo obtenido fue el resultado de un algoritmo escrito en lenguaje de programa- ción Processing8. El punto de partida del proyecto fue seleccionar el sistema de color que se iba a utilizar para desarrollar el proyecto. Se eligió el sistema RGB. Su configuración inicial en forma de cubo permitía visualizar en sus vértices los 8 valores cromá- ticos básicos (blanco, amarillo, magenta, cyan, rojo, verde, azul violeta y negro). Su estructura funcional establecía la ubicación del blanco en uno de sus vértices y el negro, en el vértice diametralmente opuesto. El vértice blanco conecta- ba con otros tres vértices que acogían los colores: amarillo, magenta y cyan; y el negro, con otros tres: rojo, verde y azul violeta (figura 9). Figura 8. José María Berenguer, Luci-Sin nombre y sin memoria, 1994. Algunas notas sobre la complejidad 32 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Aleatoriamente se elegían dos colores en el sistema, origen (tono_inicial) y destino (tono_ final), teniendo en cuenta la cantidad de los componentes R (rojo), G (verde) y B (azul) que formaban parte de su mezcla y respetando que su valor era un número que podía variar entre 0 y 255, donde el 0 indicaba que no existía ese componente primario en la mezcla y 255, que existía en su máxima saturación (figura 10). Para realizar esta tarea, se utilizó la función random (min, max) del lenguaje de programación Processing. Esta función generaba un nú- mero aleatorio cada vez que se iniciaba el algoritmo. Devolvía un valor no predecible com- prendido entre los valores máximos y mínimos del rango especificado, min (0) y max (255). Para obtener los tonos que se iban a colocar entre los dos extremos, se calculaban los 7 tonos intermedios por porcentajes de los colores extremos de forma que el resultado visual fuese perceptivamente una progresión modular, regular y pautada y de manera que el tono central estuviese compuesto por un 50% de los dos tonos extremos. Para realizar esta ope- ración se utilizó la función lerpColor (origen, destino, amt). LerpColor () calcula un color o colores intermedios entre dos colores dados con un incremento específico. El parámetro amt es la cantidad a interpolar entre los valores 0 que equivale al primer punto, y 1 que equivale al último. Para visualizar cada uno de los cuadrados de la obra, se eligió primero, el color con el que se iba a pintar la superficie (fill (color)) y después, se dibujó el cuadrado y se rellenó con el color establecido (rect (x, y, ancho, alto)). Los parámetros x e y de la función rect, eran las coordenadas donde se situaba la esquina superior izquierda del cuadrado; y ancho y alto mostraban las medidas del ancho y alto del rectángulo que se iba a dibujar. Figura 9. Modelo conceptual del proyecto. Sistema RGB. Matriz con la distribución asignada a cada uno de los 9 tonos del sistema. El 1, representa el tono_inicial y el 9, el tono_final. Ejemplo de uno de los resultados obtenidos en una de las ejecuciones del programa. Figura 10. Gráfico de los parámetros cromáticos de cada uno de los componentes del sistema. 33 El código de programación utilizado en Processing para construir la obra es el siguiente: void setup () { size (300,300); } void draw () { noStroke (); float tono_rojo_1 = random (0, 255); float tono_verde_1 = random (0, 255); float tono_azul_1 = random (0, 255); float tono_rojo_2 = random (0, 255); float tono_verde_2 = random (0, 255); float tono_azul_2 = random (0, 255); color origen = color (tono_rojo_1, tono_verde_1, tono_azul_1); color destino = color (tono_rojo_2, tono_verde_2, tono_azul_2); color intermedio_1 = lerpColor (origen, destino, .125); color intermedio_2 = lerpColor (origen, destino, .25); color intermedio_3 = lerpColor (origen, destino, .375); color intermedio_4 = lerpColor (origen, destino, .5); color intermedio_5 = lerpColor (origen, destino, .625); color intermedio_6 = lerpColor (origen, destino, .75); color intermedio_7 = lerpColor (origen, destino, .875); delay (1000); fill (origen); rect (0, 0, 100, 100); fill (intermedio_1); rect (100, 0, 100, 100); fill (intermedio_2); rect (200, 0, 100, 100); fill (intermedio_3); rect (0, 100, 100, 100); fill (intermedio_4); rect (100, 100, 100, 100); fill (intermedio_5); rect (200, 100, 100, 100); fill (intermedio_6); rect (0, 200, 100, 100); fill (intermedio_7); rect (100, 200, 100, 100); fill (destino); rect (200, 200, 100, 100); } 4.1.Características de los sistemas complejos En mi tesis doctoral Estructuras lógicas en las artes plásti- cas9 revisé algunas de las características que se presentan de forma repetitiva en el análisis y práctica de los sistemas complejos. Presento aquí las propiedades y/o principios que los caracterizan: 1. Un sistema complejo es un conjunto de elementos relacionados entre sí que funcionan como un todo. El comportamiento de un sistema complejo, su estructura global, depende más de cómo se relacionen entre sí los componentes que lo constituyen, que de los propios ele- mentos en sí mismos. Todas y cada una de las partes de un sistema influyen en el sistema global. Cuando se cambia algún componente del sistema, se producen en él efectos secundarios. Si se quitan o añaden elementos al sistema, o si se modifica su disposición en él, éste cambia, ya que las partes están conectadas entre sí y funcionan de forma conjunta para crear una unidad. Todo sistema se resiste a los cambios debido a la inter- conexión que existe entre sus elementos. No obstante, un sistema puede cambiar cuando se conoce y se actúa sobre puntos concretos de sus componentes o de su or- ganización. Sin embargo, hay que tener en cuenta que si se cambia la estructura de un sistema, se modifica su comportamiento ya que éste depende de la estructura global del sistema. Cuando en un sistema se observan los patrones que se han utilizado para conectar las partes del sistema y no sólo los elementos que lo constituyen, se descubre que algunos sistemas formados por partes muy distintas y con funciones completamente diferentes pueden estar organizados de la misma forma, es decir, según el mis- mo conjunto de principios o reglas constitutivas. De este modo, es posible comprender sistemas muy diferentes Algunas notas sobre la complejidad 34 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas (el cuerpo, una empresa, la contabilidad personal o las relaciones personales) e influir sobre ellos utilizando los mismos principios. 2. Los sistemas forman parte de subsistemas mayores y están compuestos, a su vez, de sistemas más pequeños. 3. Las propiedades de un sistema son las propiedades del conjunto: no están en ninguna parte concreta. Cuanto más complejo es un sistema, mayor es la dificultad que existe para definir las propiedades del conjunto. Estas propiedades del sistema como un todo se denominan propiedades emergentes, porque se hacen visibles sólo cuando el sistema está en funcionamiento. 4. En todo sistema se puede realizar un análisis y una sín- tesis. Mediante el análisis se obtiene un conocimiento del sistema: cuáles son los elementos que lo constituyen, sus propiedades o atributos y cuáles son las relaciones que se establecen entre ellos. Mediante la síntesis se comprende el sistema: cómo se comporta cuando los elementos es- tán en relación. En todo sistema, hay que tener en cuenta que cuando se descompone y se analiza, éste pierde sus propiedades, y que por lo tanto, para comprenderlo, hay que verlo en síntesis, como un todo. 5. En todo sistema se pueden distinguir dos tipos de com- plejidad: la complejidad de detalle y la complejidad di- námica. La complejidad de detalle implica que el sistema está formado por un gran número de partes distintas, y la complejidad dinámica, que hay un gran número de co- nexiones posibles entre las partes. 6. Si se divide un sistema en dos, no se consiguen dos sis- temas más pequeños, sino un sistema defectuoso que pro- bablemente no funcionará. 5. Conclusiones. El pasado y el futuro de las ciencias de la complejidad La primera reflexión va dirigida a la extensión y difusión que se está realizando hoy día de los sistemas complejos en to- dos los ámbitos de conocimiento. Desde mi punto de vista los sistemas complejos están siendo observados desde dos lugares diferentes. Por un lado, existe una gran curiosidad por comprender en toda su extensión la terminología que este campo de conocimiento abarca y las ideas y herramien- tas que maneja. Se han creado programas de código abierto donde poder experimentar visualmente con la construcción de sistemas basados en estos principios. En todos los casos se trata de mostrar relaciones que no son visibles de otro modo o de poner lo conocido y familiar en el contexto de otras posibilidades. Existen también laboratorios en univer- sidades de prestigio cuyo objetivo es trabajar y desarrollar proyectos en torno a este concepto. Por otro lado, los mo- delos y sistemas complejos se están aplicando a una gran variedad de áreas profesionales tanto desde el punto de vista teórico como práctico: física, biología, neurociencia, sociología, creación artística, diseño,… Todos comparten estrategias y lenguajes comunes. Seria interesante poder exportar las prácticas e interpretaciones de la complejidad de unos sectores a otros. La segunda conclusión hace alusión a la importancia en el campo creativo de cambiar las estrategias de observación de la realidad y las metodologías de documentación, pla- nificación y creación de proyectos para generar propuestas donde intervengan el arte, la ciencia y la tecnología. Ya no sirven los parámetros tradicionales. Realizar proyectos en este ámbito requiere desarrollar un conjunto de habilida- des, conocimientos y estrategias muy complejas que rara vez se dan en una misma persona. Es necesario trabajar de forma colaborativa para que las aportaciones que provienen de diferentes campos del conocimientos sean integradoras. El valor de estas propuestas creativas está en la capacidad que tienen para formular preguntas y plantear espacios con- ceptuales abiertos a nuevas interrelaciones profesionales. Tienen en cuenta que existen muchas formas diferentes de resolver los proyectos planteados. Es el propio proceso de investigación y desarrollo el que definirá las respuestas. Con este modo de proceder, se reclama una nueva teoría del co- nocimiento y práctica artística, capaz de captar y ordenar la realidad más acorde con el momento creativo actual. 35 Notas 1 Cuevas, M. (2008). Estructuras lógicas en las artes plásticas. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, p. 61. 2 Melanie Mitchell. (2001). Complexity. A guided tour. Nueva York: Oxford University Press. 3 Cuevas, M. (2008). Estructuras lógicas en las artes plásticas. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, p. 24. 4 Más rápido! 5 Máquina con 11 trozos de papel. 6 Mi mascota luciérnaga. 7 www.sonoscop.net/jmb/masluci/luciarco.html. Consultada en junio de 2012. 8 Processing: lenguaje de programación open source diseñado por dos investigadores del MIT Media Lab, Ben Fry y Casey Reas en 2001, para trabajar en el campo del arte y del diseño. 9 Cuevas, M. (2008). Estructuras lógicas en las artes plásticas. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones., pp. 25-26. Bibliografía AA.VV. (1989). Zehar: boletín de Arteleku: Sobre la complejidad. San Sebastián: Diputación Foral de Guipúzcoa, Depar- tamento de Cultura: Arteleku; D.L. Aracil, J. (2002). Dinámica de sistemas. Madrid: Alianza Editorial. Barabási, A-L. (2003). Linked: How everything is connected to everything else and what it means for business, science, and everyday life. New York: Plume. Bertalanffy, L. (1987). Tendencias en la Teoría General de Sistemas. Madrid: Alianza Editorial. Bertalanffy, L. (1992). Perspectivas en la Teoría General de Sistemas: Estudios Científico – Filosóficos. Madrid: Alianza Editorial. Bohm, D. (2005). Thought as a System. Londres; NuevaYork: Routledge. Carr, W. y Kemmis, S. (1988). Teoría crítica de la enseñanza: La investigación-acción en la formación del profesorado. Barcelona: Martínez Roca. Cuevas, M. (2008). Estructuras lógicas en las artes plásticas. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones. Echeverría, R. (2008). El observador y su mundo (V. II). Santiago: J.C. Sáez, Comunicaciones Noreste. Johnson, N. (2010). Simply Complexity. A clear guide to complexity theory. Oxford: Oneworld. Klir, G. (1980). Teoría General de Sistemas: un Enfoque Metodológico. Madrid: Ediciones ICE. Luhmann, N. (1996). Introducción a la teoría de sistemas. México DF: Anthropos Editorial; Universidad Iberoamericana. Luhmann, N. (1998). Complejidad y Modernidad: De la Unidad a la Diferencia. Madrid: Trotta. Mitchell, M. (2011). Complexity. A guided tour. Nueva York: Oxford University Press. O’Connor, J. et al. (1998). Introducción al pensamiento sistémico: Recursos esenciales para la creatividad y la resolución de problemas. Barcelona: Ediciones Urano. Senge, P. et al. (1999). La quinta disciplina en la práctica: Estrategias y herramientas para construir la organización abierta al aprendizaje. Barcelona: Ediciones Granica. Senge, P. et al. (2000). La danza del cambio: Cómo crear organizaciones abiertas al aprendizaje. Barcelona: Ediciones Gestión 2000. Senge, P. (2005). La quinta disciplina: El arte y la práctica de la organización abierta al aprendizaje. Buenos Aires: Ediciones Granica. Wagensberg, J. (2003). Ideas sobre la complejidad del mundo. Barcelona: Tusquets. Algunas notas sobre la complejidad 36 Lino García Morales Las prácticas artísticas contemporáneas se caracterizan, si es posible, por la interconexión y conexión mutua; lo que afecta radicalmente el propio concepto de arte. Las ciencias han trascendido a sí mismas desde una mirada holística, sistémica, transdisciplinar, múltiple. “La naturaleza es lo que es, no sólo por procesos de dominación y com- petición, sino porque la mayoría de sus desarrollos, la enorme mul- tiplicidad y diversidad de sus producciones, de su creatividad y de su innovación, se han producido mediante procesos de colaboración y simbiosis. La naturaleza es el paradigma de la creatividad. […] La na- turaleza siempre hace lo que puede con lo que tiene, y nosotros, nues- tra cultura, también. […] es hora de acabar con la sobredeterminación cartesiana y funcional de la conjunción disyuntiva. […] No queremos saberlo todo, pero sí investigar aquello que es común a las diversas formas del saber, investigar cómo se produce el conocimiento, se ge- neran ideas creativas y se aplican procesos innovadores mediante la transversalidad de las metodologías.” (Ivars & García, 2010, p. 3). 1. Complejidad Si queremos que todo siga como está, es necesario que todo cambie. “El gatopardo”, Giuseppe Tomasi di Lampe- dusa (1896-1957). El paradigma de la complejidad intenta dar respuesta a una pregunta: ¿por qué reglas simples generan comportamien- tos complejos? O, lo que es más interesante aún ¿es posible explicar la complejidad mediante reglas sencillas? O, yen- do más allá: ¿son estas reglas universales? ¿es posible una teoría del todo? Chris Langton encontró en El Juego de la Vida1, desarro- llado por John Conway en el MIT en 1970, una perspectiva de entender lo vivo “nueva y revolucionaria: la vida podía existir en el mundo virtual, ser recreada en un ordenador” (Solé, 2012, p. 39). En un tablero bidimensional, con de- terminado número de casillas, en cada paso del juego las casillas se colorean negras o blancas en dependencia de unas reglas. El motor del juego es el azar. El artista John F. Simon, Jr. creó en 1997 una obra: Every Icon, que recuerda al juego de la vida de Conway (figura 1). Su tablero, de 32 x 32 casillas, explora iterativamen- te, mediante permutaciones, todas las combinaciones de cuadrados blancos y negros posibles dentro de los límites espaciales de una cuadrícula bien delimitada. El número total de variaciones, redondeado y expresado matemá- ticamente es de aproximadamente 1,8 x 10308 (téngase Transdisciplinariedad y complejidad 37 en cuenta que 1 billón es sólo 109). Simon calcula que el último icono, correspondiente al tablero completamente negro, se mostrará en varios cientos de billones de años (teniendo en cuenta la potencia de los ordenadores en esa época). A finales de los ochenta, en pleno postmodernis- mo, mucha gente hablaba del fin de la imagen. Con este planteamiento conceptual Simon quería demostrar lo con- trario: que incluso en un simple espacio de 32-por-32, las posibilidades de formación de imágenes eran enormes.  La simple interrogación de cómo mediante reglas simples se pueden obtener resultados complejos preocupa por igual a científicos y artistas. Una mirada transversal y di- ferente la recorre para convertirse en un nuevo campo de conocimiento y práctica artística: la vida artificial (a-life). Incluso es posible analizar este área en un contexto más universal aplicando la misma pregunta: ¿es posible enten- der la complejidad de las prácticas artísticas contemporá- neas (el todo), en la intersección del arte y la tecnología, a partir de su interrelación (de las partes)? Una herramienta útil, que permite estudiar las interre- laciones entre unidades que interactúan unas con otras, en la búsqueda de respuestas, proviene de la teoría de redes2. Una red interconecta una serie de elementos que intercambian materia, energía o información entre sí cuya representación gráfica natural es un grafo: conjunto de puntos (vértices o nodos) unidos por líneas (aristas). Des- de este punto de vista se podría pensar que “todo nuestro entorno es un gran conjunto de redes superpuestas que en ocasiones se conectan entre sí y otras veces conviven sin llegar a verse” (Mallo, 2009, p. 141). Es más, para Mallo “la existencia de redes superpuestas es una condición ne- cesaria para que exista una cultura” (p. 142). De cualquier manera, la sola consideración de que estas redes compar- tan información entre sí rompe las fronteras estancas que diferencian las disciplinas y abre nuevas perspectivas on- tológicas y gnoseológicas en la medida que permite com- partir las axiomáticas de unas ramas del conocimiento en otras: arte, ciencia, tecnología, biología, antropología, lingüística, sociología, filosofía, etc. Este paradigma pone en crisis la concepción filosófica reduccionista mecanicis- ta3 que hace de la reversibilidad una propiedad esencial de toda evolución dinámica, donde el tiempo es concebi- do como tributario del espacio en un universo que tiende naturalmente al equilibrio. El equilibrio es un estado de reposo en el cual se forman redes cerradas, aisladas, inca- paces de intercambiar materia, energía o información con el entorno; sistemas que, a efectos prácticos, se podrían considerar muertos4. Sin embargo, los sistemas alejados del equilibrio, despreciados por “extravagantes” por el me- canicismo, son sistemas abiertos cuya evolución depende del intercambio de materia, energía o información con el contexto, “donde puede darse la aparición de nuevas formas de organización espontáneas a partir del aparen- te caos y desorden5” (p. 144). Una condición necesaria de la reversibilidad es la linealidad. Un sistema lineal está sujeto al principio de la superposición: el todo es igual a la suma de las partes, la relación causa-efecto es unidirec- cional; a diferencia de un sistema no lineal6 donde el todo es más que la suma de las partes, la relación causa-efecto es impredecible. La comprensión de estos sistemas, por lo tanto, ya no es satisfecha desde el análisis cuantitativo; es imprescindible un enfoque cualitativo. En una cultura de redes superpuestas como reza el prover- bio chino: “el aleteo de las alas de una mariposa se puede Figura 1. John F. Simon, Jr. Every Icon, 1997. Captura de pantalla 14 de junio de 2012, después de aproximadamente una hora de ejecución. Transdisciplinariedad y complejidad 38 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas sentir al otro lado del mundo”. “El aleteo de una mariposa (nodo de una red biológica) puede provocar a miles de ki- lómetros de distancia un efecto de nube (nodo de una red meteorológica) de manera que se desencadene una tor- menta, y ésta pueda afectar al sistema de vida de una co- munidad (nodo de una red socioeconómica), etc. ” (Mallo, p. 144). Pequeños cambios pueden desencadenar grandes cambios. La diversidad aparece a partir de errores, muta- ciones, fallos (transiciones de fase en el argot de la com- plejidad) en la frontera del orden y el desorden. “Evolución [evolucionismo, versus mecanicismo] implica cambio, y para que se genere el cambio debemos dejar paso al error” (Solé, 2012, pp. 226-227). La mutación, por ejemplo, es un error en el proceso de copiado de información7. Pero quizá lo más sorprendente es que todas las redes comple- jas presentan estructuras básicas similares independien- temente del universo que representen: red neuronal, red social, red meteorológica, red de redes (Internet), etc.; “la mayoría de las redes, aún perteneciendo a contextos y sistemas muy distintos, reaccionan de igual manera ante esas perturbaciones [perturbaciones externas], de lo que se puede inferir que existe una arquitectura universal, una misma topología, de esos sistemas complejos, es decir, de los sistemas constituidos en red” (Mallo, p. 153). La complejidad tiene carácter irreductible: no es posible modelar la realidad. Por completo que parezca el modelo siempre excluirá aspectos imposibles de simplificar. Edward Lorentz descubrió el “efecto mariposa” descrito antes al construir un modelo de simulación atmosférico por ordenador de predicción meteorológica: debido al “error” de precisión numérica (sólo contaba con seis decimales) datos muy parecidos entre sí producían, al cabo de unas cuantas iteraciones, resultados totalmente diferentes. Esta observación originó la Teoría del Caos. La Teoría del Caos distingue entre dos tipos de sistemas según su comportamiento: los sistemas determinísticos y los no determinísticos. Los primeros se caracterizan porque, partiendo de un cierto estado inicial, es posible predecir cómo evolucionará el sistema, y por lo tanto conocer cuál será su estado final. Dicho de otra manera: sistemas lineales cuya relación causa-efecto es predecible, explicables mediante el paradigma mecanicista. En los segundos, por el contrario, el estado final del sistema depende de las condiciones iniciales8; es decir, sistemas no lineales cuya relación causa-efecto es impredecible, explicables mediante el paradigma de la complejidad. Otra Teoría relacionada con la Teoría de la Complejidad es la Teoría de las Catástrofes desarrollada, a finales de los años cincuenta, por René Thom. Básicamente esta teoría explica la propensión a la discontinuidad de los sistemas estructuralmente estables (cambios repentinos del comportamiento o de los resultados), divergencia (tendencia de las pequeñas divergencias a crear grandes divergencias) e histéresis (el estado depende de su historia previa, pero si los comportamientos se invierten, no es posible el retorno a la situación inicial). Son muchas las áreas de conocimiento que confluyen en el paradigma de la complejidad: termodinámica del no-equilibrio, geometría fractal, lógica no-clásica o vida artificial; todas ellas preocupadas por lo extravagante, el error, lo anómalo, el «lugar alterno» que Foucault introdujo en la filosofía con el término: heterotopía. Foucault recoge esa palabra, la despoja de su connotación anómala [era empleada por los antiguos anatomistas para designar un órgano fuera de su lugar natural], y la apli- ca a un espacio de creación donde las tramas, escuelas y culturas se mezclan para dialogar o incluso permutar sus sentidos. Lo que establece así Foucault es una meri- diana distinción entre utopía y heterotopía, o, lo que es lo mismo, entre lo sistematico-lineal y lo disperso, entre lo cerrado a toda información exterior y lo abierto, en- tre la tranquilizadora tradición y la novedad inquietante” (Mallo, p. 66); a lo que se podría añadir: entre el orden y el desorden, entre equilibrio y lejos del equilibrio, entre lo estable y lo transitorio, entre el centro y la periferia, entre lo muerto, y lo vivo. Para Mallo, “si hay algo que comparten las disciplinas que realmente pueden denominarse contemporáneas, es la in- definición a la hora de identificarlas, nombrarlas, estruc- turarlas y catalogarlas. Esas zonas indefinidas es lo que comúnmente llamamos extrarradios” (p. 93). La Figura 2 muestra el mapa que diseñó Alfred Barr para la exposición del MOMA: Cubismo y Arte Abstracto. En este mapa cada elemento representa un movimiento artístico y las flechas sus influencias; según la visión de Barr. Ob- sérvese además que el mapa está orientado según un eje vertical cronológico. La red de Barr tiene una estructura de árbol evolutivo, la secuencia temporal imposibilita cual- 39 quier realimentación. La estructura de árbol está asociada “a la noción de centralismo, o centralización, que expresa o bien una inequívoca concentración de poder y autoridad en determinado individuo o grupo, o un sistema particular en el cual la mayoría de las comunicaciones son encamina- das a través de un hub [nodo altamente interconectado] central9” (Lima, 2011, pp. 43-44). Este diagrama de Barr, independientemente de sus detractores, sirvió de inspira- ción a otros (artistas, científicos, historiadores) para ex- presar relaciones e influencias en el mundo del arte. Véase en la Figura 3 los óleos del artista Loren J. Munk. Otra manera de representar la complejidad es a través de dia- gramas de conjuntos o diagramas de Venn. En estos esquemas la agrupación gráfica de elementos en conjuntos, se repre- senta mediante un círculo y la posición relativa en el plano de tales círculos muestra la relación entre los conjuntos. Las in- tersecciones entre conjuntos representan áreas de conexión e influencia. Los diagramas de Peirce, creados por el semióti- co Charles Peirce, son extensiones de los diagramas de Venn que incluyen información sobre afirmaciones existenciales, disyuntivas, de probabilidades y otras relaciones. La Figura 4 muestra estas zonas de tránsito, de fronteras bo- rrosas y permeables, sin tradición, del arte contemporáneo en su confluencia con la tecnología; lo que se podría llamar new media art. Esta representación no incluye referencias temporales a pesar de la relación práctica artística-tecnología porque, a diferencia del esquema de Barr, no existe una con- catenación evidente de influencias entre tales prácticas. Este mapa, se podría considerar un ejemplo de lo que Nico- las Bourriaud define como altermodernidad, basado “en la idea de archipiélago como atomización de territorios que, no obstante, se hallan unidos10”, (Mallo, p. 185): una red de interacciones y relaciones perfectamente reducibles y superpuestas, compuestas por elementos vivos, en plena evolución. La cartografía de estos territorios es útil, por lo tanto, para describir la inefable y confusa actividad trans- disciplinar de las nuevas prácticas artísticas contemporá- neas. “La poética se desplaza de la utopía a la heteroto- pía, de los centros a las periferias […], de la tradición a la simulación, adonde abunda la riqueza, la permutación, el diálogo, a un terreno de relaciones sin catalogar. La denomina- ción de éstas prácticas: digital imaging, cinema, video, digital animation, interactive, digital installation, digital sculpture, Figura 2. Cartel para la exposición Cubism and Abstract Art, MoMA, 1936 de Alfred H. Barr. Barr durante los catorce años que dirigió el MOMA aplicó “a la idea de museo su propia concepción didáctica de la creatividad plásti- ca. El resultado sería un centro multidepartamental, que no sólo atendiera a materias tradicionales, como pintura o escultura, sino que ampliara su radio de acción a la arquitectura, al diseño, la fotografía y el cine, intentando establecer siempre las interconexiones que unían todos esos campos” (Huici, 1981). Barr utiliza el rojo para diferenciar las influencias externas al mundo del arte. Transdisciplinariedad y complejidad 40 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas virtual reality, augmented reality, robotic, net, software, compu- ter, game, locative, artificial intelligence, artificial life (A-life), telepresence, digital music & sound, cell phone, etc.; se asocia al medio que está relacionado con la tecnología, que se despla- za en espacio-tiempo” (García, 2012, p. 13) por ello también el apelativo genérico: time based art. La Figura 5 muestra la red que forman los territorios del mapa de la Figura 4. Esta red posee un alto grado de conexión que de- pende fundamentalmente de cómo estas prácticas utilizan los ingredientes de la llamada cuarta revolución industrial que ha dado lugar a la sociedad de la información: computación, co- municación y contenido. La computación es la esencia del arte digital, en cuanto le dota de capacidad para consumir, procesar, almacenar y producir información; la comunicación aporta la capacidad de transmitir información y el contenido aporta la información como medio, aunque, como apunta Mallo (a pro- pósito de la sentencia de McLuhan: “el medio es el mensaje”): “ahora, lo importante está en el continente, no en el contenido […]: el nuevo «contenido», lo importante, lo fascinante, la obra de arte, es el ordenador en sí, el móvil, la pantalla, el objeto y el nuevo continente es el texto que en ellos está escrito, quedando relegado ese texto a un mero cacharro conceptual construido con palabras de uso fáctico e intercambiables como las piezas de un instrumento cualquiera de desguace11” (pp. 75-76). La estructura de la Figura 5 es de rizoma12 orgánico; muestra una captura de la salida de una herramienta de visualización dinámi- ca, desarrollada en Processing13, en la cual es posible interactuar sobre los diferentes elementos y visualizar, en lugar de todas las conexiones, solo aquellas relacionadas con el nodo en cuestión. La aparente información desorganizada del todo se organiza según la interacción premeditada con las par- tes. La Figura 6 muestra la influencia del net art con una topología de convergencia radial. La complejidad se muestra como un ente múltiple cuya organización evoluciona de continuo; sólo un mapa que admita dibujar y borrar, conectar y desconectar, modifi- car y revertir podría capturar las intrincadas relaciones de estos procesos artísticos. La visualización de la compleji- dad (Lima, 2011) permite “observar” la complejidad orga- nizada según diferentes puntos de vista, la comprensión de la existencia simultánea y complementaria del orden y el desorden y la complementariedad entre permanencia y cambio. Las partes constituyen el todo a la vez que el Figura 3. Loren J. Munk. Arriba: Skating Through the Twentieth Century in Art History, 2004, óleo sobre lienzo, 387 x 348 cm. Abajo: Historic Fields and Lines, 2007-2008, óleo sobre lienzo, 116 x 155 cm. 41 Figura 4. (arriba izquierda) Cartografía de los nuevos medios según diagramas de Venn. Figura 5. (arriba derecha) Red de los nuevos medios con topología de rizoma orgánico. Figura 6. (abajo izquierda) Red de convergencia radial de los nuevos medios que muestra la relación del net art respecto a las otras prácticas inestables. Transdisciplinariedad y complejidad 42 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas todo está potencialmente en cada una de las partes. Este principio hologramático necesita de la focalización en los elementos como un viaje a lo específico sin perder la ge- neralidad. La contemporaneidad es un territorio complejo, rizomá- tico: la riqueza no se produce en los centros sino en sus periferias, el todo es más que la suma de las partes, se aprehende de las multiplicidades, la realidad aparece como un todo indisociable abordable sólo desde la transdiscipli- nariedad. 2. Transdisciplinariedad Sólo es posible un acercamiento adecuado a la complejidad desde un paradigma epistemológico que no se limite a situa- ciones simplificadas e idealizadas. Para el físico Fritjof Capra: El gran shock para la ciencia del s. XX ha sido la consta- tación de que los sistemas no pueden ser comprendidos por medio del análisis. Las propiedades de las partes no son propiedades intrínsecas, sino que solo pueden ser comprendidas en el contexto de un conjunto mayor. En consecuencia, la relación entre las partes y el todo ha quedado invertida. En el pensamiento sistémico las pro- piedades de las partes solo se pueden comprender desde la organización del conjunto, por lo tanto, el pensamien- to sistémico no se centra en los componentes básicos, sino en los principios esenciales de organización. El pen- samiento sistémico es «contextual» en contrapartida al analítico. Análisis significa aislar algo para estudiarlo y comprenderlo, mientras que el pensamiento sistémico encuadra este algo dentro del contexto de algo superior. (Capra, 1996, p. 49). La totalidad de un sistema no puede ser reducida a la de sus partes (lo que Capra denomina “el cambio de las par- tes al todo”). “[Las] propiedades esenciales o «sistémicas» son propiedades del conjunto, que ninguna de las partes tiene por sí sola. Emergen de las «relaciones organizado- ras» entre las partes” (Capra, p. 49). La apropiación del paradigma de la complejidad a cualquier ámbito del cono- cimiento parece inevitable. Para Morin, por ejemplo, “[…] el pensamiento complejo está animado por una tensión permanente entre la aspiración a un saber no parcelado, no dividido, no reduccionista, y el reconocimiento de lo acabado e incompleto de todo conocimiento” (Morin, 2004, p. 23). Según Mallo “lo que realmente diferencia la ciencia y la poesía [arte] no son los mecanismos internos, sino el marco epistemológico y de referencia sobre el que actúa cada cual: clásicamente la ciencia tiende a descubrir y la poesía [el arte] a crear. […] esta separación es falsa: las dos crean, son representaciones, y las dos descubren, son investigadoras” (p. 119). Es precisamente en la conjunción arte-ciencia, arte-tecnología, donde se da un terreno rico para la creatividad. “Sólo del estado impuro puede surgir la mutación del ADN. La zona mutante”. La imagen espe- culativa Mona/Leo (figura 7), de la artista Lillian Schwartz, ilustra esta paradoja de ruptura y reagrupación con la mu- tación arte/artista del que probablemente sea la mejor demostración de integración natural del arte y la tecnolo- gía: Leonardo da Vinci. Para Aristóteles, la razón humana Figura 7. Lillian Schwartz. Mona/Leo, 1987. 43 estaba dividida en dos partes: una dedicada a las cosas que son necesariamente y otra referida a las cosas que siendo de una manera podrían ser de otra. A la primera parte se la denominó científica y a la segunda razonadora. Aristóteles describe el arte (techné) como una acción a partir de la cual el hombre produce una realidad que antes no existía. Para los griegos el término techné, que se traduce por influencia latina (ars), no se refiere sólo a las “bellas artes” (pintura, escultura…) sino a todo tipo de producción en la que, a partir de la acción humana, se crea una realidad que antes no existía. El arte queda referido a las realidades contingentes: aquellas cosas que sólo existen en la medida en que alguien las ha decidido crear. El teorema de Pitágoras se cumpliría aunque nadie lo hubiera des- cubierto pero “la ciencia, como las artes, no es el mundo, sino una representación del mundo, y como tal representación es ficción” (Mallo, 2009, p.19). El mapa de una región no es la región: el territorio. El origen de esta dicotomía, según Snow (Snow, 1987, pp. 14-24), reside en el paradigma científico del mecanicismo, el cual asentó la interrogación humana sobre la base de la ra- zón y el reduccionismo, esto es, del método científico14. El enfoque unidisciplinar o mono- disciplinar enfatiza la comprehensión o profundidad a expensas de la extensión, aísla los elementos o las partes y su comportamiento, a la vez que descuida los nexos y relaciones que tienen con el todo y con otros todos; su exceso se revela en la hiperespecialización. Si el pensamiento convergente es aquel que utiliza la capacidad de ordenar, discriminar, evaluar y seleccionar entre las alternativas disponibles, la unidisciplinariedad limita estas alternativas a un determinado conjunto disciplinar. Científicos y artistas quedan atrapa- dos en los tropos de sus disciplinas. La multi o pluridisplinariedad es percibida como una cooperación entre diferentes disci- plinas poco o nada afines. La interdisciplinariedad se constituye como colaboración coor- dinada desde el intercambio de ideas hasta la mutua integración de conceptos y métodos básicos (coordinación, comunicación, diálogo e intercambio son esenciales). La transdisciplinariedad es la práctica de una axiomática común de un conjunto de dis- ciplinas. El verdadero espíritu de la transdisciplinariedad va más allá; su meta o ideal no consiste sólo en la unidad del conocimiento, que es considerada como un medio, sino que se dirige hacia la auto-transformación. La transdisciplinariedad no busca el dominio de muchas disciplinas, sino la apertura de todas las disciplinas a aquellos que las atraviesan y las trascienden. Desde este punto de vista, la transdisciplinariedad conecta directa- mente con el pensamiento divergente (o pensamiento lateral según Edward de Bono), que analiza los problemas desde distintas perspectivas, no se restringe a miradas únicas, a aquellas aceptadas tradicionalmente, sino que incluso se abre hacia ideas que pueden parecer absurdas a priori. El pensamiento divergente actúa siempre desde la remoción de los supuestos establecidos, la desarticulación de los esquemas conocidos, la flexibilidad ante posturas rígidas y en la apertura ilimitada de caminos hacia lo original, por insólito que parezca. La interdisciplinariedad implica un cierto nivel de desapego a través de los medios: el artista, el ingeniero, el músico y el bailarín puede colaborar unos con otros, pero en tal trabajo interdisciplinar da la sensación de que son entidades separadas que realizan Transdisciplinariedad y complejidad 44 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas sus funciones propias de expertos sin el conocimiento más profundo de otros procesos de carácter técnico o artístico. La transdisciplinariedad implica un nivel de conexión di- recta y el cruce entre los medios: el artista se convierte en el ingeniero, el ingeniero se convierte en el artista, y cuando colaboran en realidad tienen suficiente experien- cia en el campo del otro como para poder abordar los problemas a través de los medios e incluso a través de las disciplinas. Esto no quiere decir que no son diferentes niveles de experiencia dentro del trabajo transdisciplinar, sino más bien que el arte transdisciplinar en su mejor sentido hace el esfuerzo de entender el medio de la otra en términos más superficiales. Aquí la ciencia no es me- nos importante que el arte, el arte no menos que de ciencia. El elitismo de la disciplina aislada se desglosa en un grado15(Adams et al., 2008, p. 1). La transdisciplinariedad es una herramienta natural para abordar la complejidad del arte contemporáneo, especial- mente el arte que se produce en la confluencia de disci- plinas, en los extrarradios; ya sea como útil conceptual: epistemológico, gnoseológico u ontológico; ya sea como útil metodológico, proyectual, académico. 3. Conclusiones “Las redes están dondequiera” (Lima, p. 73) y es precisa- mente esa topología ubicua quien las convierte en objeto de estudio a la vez que su decodificación deviene en una herramienta sistémica de análisis y motor de conocimien- to. Las redes y la visualización de las redes tienen aplica- ción directa en la enseñanza; en el modo de ver, analizar, simular y sintetizar conceptos, modelos, fenómenos, etc. Los nodos pueden ser personas, movimientos artísticos, cosas, o lo que quiera se desee interrelacionar enlazados en gigantescos volúmenes de información conectados a su vez con otros. El proyecto ImpulsBauhaus-Ausstellung No 116 (figura 8), por ejemplo, visualiza las complejas inte- rrelaciones de las redes sociales del movimiento Bauhaus directamente desde una base de datos de investigación a través de una interfaz intuitiva (mesa digital interactiva) de tecnología open source. “La utopía de un hombre es la distopía de otro –porque en la naturaleza humana hay demasiada variedad para que todo se corresponda con un único molde–” (Ball, 2008, p. 530). La educación puede ser vista como una red com- pleja de intercambio de información, generadora de mul- tiplicidad, cuyos elementos corresponden a las materias y las interrelaciones a las competencias. Una red de efecto mariposa donde pequeños cambios pueden tener grandes influencias en el conjunto de las redes superpuestas: arte, sociedad, tecnología, etc. Complejidad y transdisciplina- riedad son, a su vez, valiosos instrumentos para gestionar y producir conocimiento: el error imprescindible de la evo- lución cultural. Figura 8.(página opuesta) Varias infografías de ImpulsBauhaus-Ausste- llung N°1, 2010, Weimar. Exploración mediante herramientas de visuali- zación de la complejidad de la red social de la Bauhaus y su influencia en el mundo. 45 Transdisciplinariedad y complejidad 46 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Notas 1 El Juego de la Vida es un modelo, extremadamente simple capaz de ge- nerar estructuras de complejidad casi infinita. Las reglas del juego son simples y arbitrarias (aunque lógicas). 1. Una casilla ocupada por una pieza sigue viva si posee dos o tres vecinos vivos, si no: muere (la su- pervivencia depende de la presencia de otros individuos, requiere cierto grado de cooperación para garantizar su persistencia). 2. Una casilla vacía puede ser colonizada si tiene exactamente tres vecinos vacíos (la reproducción requiere de varios individuos que se encuentren en deter- minada región). 2 La conducta del todo dinámico, el patrón de organización, se basa precisa- mente en la configuración de estas relaciones entre los elementos del siste- ma. La Teoría de Redes aporta el formalismo matemático y físico y la tecnolo- gía computacional para abordar estos casos “reales”. 3 El mecanicismo es la doctrina según la cual toda realidad natural tie- ne una estructura comparable a la de una máquina, de modo que puede explicarse basándose en modelos de máquinas. Surgió en el siglo XVII, como enfoque filosófico de las investigaciones científicas de Galileo, Hu- ygens, Boyle y magistralmente enunciado por René Descartes. 4 La inevitable muerte de un sistema cerrado se puede explicar desde la metáfora de la propia vida. “Un ente vivo, aunque tenga en su interior las herramientas necesarias para efectuar las pertinentes transforma- ciones del alimento, sólo puede crecer tomando alimentos desde el ex- terior, siendo un sistema abierto. De lo contrario, si los alimentos son inyectados desde el interior, termina anoréxicamente por devorarse a sí mismo para finalmente morir de inanición; el sistema se come primero su propia grasa, lo sobrante, y finalmente su propio músculo; en ese mo- mento comienza su colapso” (Mallo, 2009, pp. 45-46). 5 Propiedad conocida como emergencia. 6 La no linealidad de la conducta de estos sistemas se debe a procesos de retroalimentación en las interacciones entre sus elementos constitutivos. 7 Hoy se acepta que la base de la evolución radica en las denominadas mu- taciones del ADN, una suerte de errores en la herencia genética, que se producen al azar y que provocan cambios en los caracteres hereditarios de los individuos. 8 Los atractores son estados alcanzables por estos sistemas independien- temente de sus condiciones iniciales. 9 Traducción del autor. Citado por Mallo en Postpoesía y referida a la Cuarta Trienal de la Tate Britain (celebrada entre el 3 de marzo y el 26 de abril de 2006). A Mallo la altermodernidad le parece “la lógica evolución de ésta [la postmoderni- dad] en la era de la globalización”, el siguiente paso a la posmodernidad (Mallo, pp. 184-185). Aunque Mallo se refiere a la poesía (postpoesía) se podría sustituir texto por discurso y extrapolar la intención a cualquier narrativa; ya sea visual, sonora, media, etc. “Planta sin raíz ni tallo vertical (no existen ni arriba, ni abajo) se desa- rrolla por una superficie invadiéndolo y conectándolo todo” (Mallo, p. 151). La tipología tipo rizoma fue descrita por Deleuze, G. y Guattari, F. (2008) en Mil Mesetas. El rizoma es una metáfora opuesta a la de árbol. “Un rizoma no comienza ni termina, siempre esta en el medio, entre las cosas, es un ser-entre, un intermezzo. El árbol es filiación, pero el rizo- ma es alianza, únicamente alianza. El árbol impone el verbo «ser», pero el rizoma tiene por tejido la conjunción «y…y…y». en esta conjunción hay fuerza suficiente para des-enraizar el verbo ser […] Entre las cosas, no designa una relación localizable y que va de uno a otro, y recíproca- mente, sino una dirección perpendicular, un movimiento transversal que lleva uno al otro, arroyo sin comienzo ni fin, que corroe sus orillas y toma velocidad entre las dos.” (Deleuze, G. & Guattari, F. 1977, p. 29). Processing. http://www.processing.org. Consultado el 16 de Junio, 2012. Así, mientras el científico juega con la realidad y la lógica, al artista le concierne la imaginación y la emoción. El arte investiga el mundo sub- jetivo; la ciencia, por su parte, persigue el mundo objetivo y el método racional. Como consecuencia de esta escisión, el mundo del arte acabó adoptando el romanticismo como ideología principal, y el artista se con- virtió en un personaje marginal, un comentador y un crítico, más que un participante y contribuyente de la realidad. Traducción del autor. Véase http://vimeo.com/5152418. Consultado el 18 de Junio, 2012. 10 11 12 13 14 15 16 47 Bibliografía Adams, R., Gibson, S. & Arisona, S. M. (Eds). (2008). Transdisciplinary Digital Art. Sound, Vision and the New Screen. Berlín: Springer-Verlag. Ball, P. (2008). Masa crítica. Cambio, caos y complejidad. Madrid: Turner Publicaciones S. L. Capra, F. (1996). La trama de la vida. Una nueva perspectiva de los sistemas vivos. Trad. David Sempau. Barcelona: Anagrama. Deleuze, G. & Guattari, F. (1977). Rizoma. Introducción. Valencia: Pre-Textos. Deleuze, G. & Guattari, F. (2008). Mil mesetas. Capitalismo y esquizofrenia. Valencia: Pre-Textos. García, L. (2012). La producción de arte digital como proceso de Restauración. En J. 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Morin, E. (2004). Introducción al pensamiento complejo. México: Gedisa. Transdisciplinariedad y complejidad 48 Lino García Morales y Martina Eckert La mecatrónica es una disciplina heterotópica, en la intersección de áreas como la mecánica, electrónica e informática, cuyo objetivo es proporcionar mejores productos, procesos y sistemas; un concepto recientemente desarrollado que enfatiza la necesidad de integración y de una interacción intensiva entre diferentes áreas de la ingenie- ría. Sin embargo, más allá de su causa final, en la confluencia con el arte, la mecatrónica proporciona valiosas herramientas para la com- prensión (análisis) y simulación (síntesis) del movimiento, del gesto; especialmente de los mensajes del cuerpo. El gesto es un vehículo de expresión, consciente e inconsciente, meditado e improvisado, libera- do de las exigencias de la representación. La mecatrónica proporciona un vehículo multimedia: autor (gesto-trazo), de control (gesto-mario- neta, gesto-compositor), de inmersión (gesto-avatar), una extensión del hombre hacia la subjetividad, la creatividad, la ficción. 1. Mecatrónica El gesto tiene la suerte de poseer la abstracción de la poesía y el ritmo de la música. El gesto y su lenguaje en la pintura abstracta, María Mira-Perceval Graells. La mecatrónica1 resulta autosuficiente para su enseñanza. Sin embargo la introducción de herramientas libres, sim- ples y potentes como Arduino, Processing, Pure Data, etc., (connaturales a la mecanotrónica), en el mundo del arte, permite replantear la interrogante de si ¿serían útiles para enseñar arte? No ya arte tecnológico2 sino simplemente: arte. Téngase en cuenta la importancia del gesto, como vehículo expresivo: en el dibujo, la pintura, la escultura, etc., y su intrincada relación con el movimiento. Cuestio- nada de otra manera: ¿podría la mecanotrónica ayudar al estudiante en la comprensión de elementos propios del arte? ¿podría aportar una visión atípica, eficaz, lúdica, superior? ¿podría ser el propio cuerpo humano no objeto pasivo-medio de expresión, sino sujeto activo-medio de comprensión? El paradigma de la complejidad, superado el enfoque me- canicista de la realidad, proporciona una visión holística relacionada directamente con una actitud transdisciplinar. El arte, liberado de las exigencias de la representación, se dilata a otras disciplinas, las absorbe, las redibuja, en un proceso irreversible de auto-transformación. Este contex- to resulta un terreno fértil para la investigación y conexión de procesos aparentemente dispares en aras de la excelen- cia pedagógica. Mecatrónica del gesto 49 Según W. Bolton: “Un sistema mecatrónico es más que solo una unión entre los sistemas eléctricos y mecánicos, y más que sólo un sistema de control; es una integración com- pleta de todos ellos3” (Bolton, 2001, p. 1). La mecatrónica es transdisciplinar, adopta un enfoque concurrente y par- ticipativo entre las ingenierías mecánica, eléctrica, elec- trónica y de control, aprovecha la porosidad de sus límites, fusiona e integra. Una de las aplicaciones más comunes de la mecatrónica es la robótica y, consecuentemente, la vi- sión e inteligencia artificial, los sensores y actuadores, los sistemas de control, etc. 1.1. Captura del Gesto La captura del movimiento (conocida en inglés como mo- tion capture, motion tracking o mocap) describe el proce- so de grabación de movimiento, de la cualidad expresiva del gesto, y lo traslada a un modelo digital. En el contexto de la animación, se refiere a la técnica de almacenar las acciones de actores, y usar esa información para animar modelos digitales de personajes ya sea en 2D ó 3D. Se basa tradicionalmente en las técnicas de fotogrametría4, medi- das sobre fotos, sin embargo, es el propio concepto de fo- tografía el que ha revolucionado. La fotografía permite ob- tener imágenes duraderas, atrapar el movimiento, debidas a la acción de la luz y la extensión de la radiación luminosa por debajo y por encima del espectro visible (luz infrarroja, IR y ultravioleta, UV; respectivamente) permiten “ver” más allá de lo que el ojo ve. Kinect es un dispositivo que supone “una revolución en la tecnología similar a las que dio forma a la mayoría de avances fundamentales del siglo XX. Al igual que el estreno del ordenador personal o Internet, la publicación de la Kinect fue otro momento en que la fruta, de miles de millones de dólares y décadas de investigación que anteriormente sólo había estado disponible para los militares y la comunidad intelectual, cayó en manos de la gente común” (Borenstein, 2012, p. v). Kinect es, básicamente, una cámara de profundidad (depth camera) de bajo coste que no sólo convierte en imagen la luz que devuelven los objetos sino que registra la distancia de los objetos. Por cada píxel5, Kinect devuelve informa- ción de color y profundidad. Kinect es un producto de Microsoft para su consola de jue- gos Xbox 360 desarrollado por PrimeSense. Sin embargo su masificación se debió a una recompensa de 2.000 dólares que ofreció Adafruit (empresa distribuidora de kits para proyectos de código abierto de hardware, muchos de ellos basados en el microcontrolador Arduino6), a la primera persona que produjera controladores de código abierto, mediante procesos de ingeniería inversa, que permitieran a cualquiera acceder a los datos del Kinect. Esta iniciativa puso en marcha el proyecto Open Kinect, un esfuerzo de colaboración de código abierto, para cons- truir recursos gratuitos de explotación y desarrollo del Kinect que, paradójicamente, terminaron por consolidar el producto de Microsoft mediante una política de libe- ralización de las herramientas de desarrollo para PC de PrimeSense y de realimentación de la creatividad de la comunidad. Posteriormente PrimeSense incluyó software más sofisticado para procesar la imagen bruta (raw) de profundidad, detectar usuarios y localizar la posición de Figura 1. Kinect sin la carcasa. De izquierda a dere- cha: proyector IR, cámara RGB, cámara IR. Además incorpora un arreglo lineal de micrófonos, control motorizado de la inclinación de los sensores y conexión USB. Mecatrónica del gesto 50 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas las articulaciones (skeleton), en tres dimensiones, en un sistema que denominó OpenNI, por “Interacción Natural” (Natural Interaction). Afortunadamente, hay una cosa que tanto OpenNI y Open Kinect tienen en común: una bibliote- ca para Processing. Dan Shiffman y Max Rheiner, desarro- llaron bibliotecas para Processing7: Open Kinect y OpenNI (SimpleOpenNI), respectivamente8, que permiten acceder a prácticamente la totalidad de las funcionalidades del Ki- nect. La conexión Kinect-Processing produce un beneficio recíproco que resulta un salto cualitativo para la captura gestual. La extraordinaria capacidad interactiva del Kinect en conjunción con la potencia de Processing (soportada en la amplia y potente biblioteca de contribuciones) y la interacción con Arduino, permiten construir complejos sistemas mecatrónicos de manera relativamente sencilla y barata. La parte inferior de la Figura 2 muestra una captura de la posición de las quince uniones o puntos de control del esqueleto, que, en el tiempo, forman trayectorias. De arriba hacia abajo: lHand, rHand, lElbow, rElbow, lShoulder, rShoulder (parejas izquierda–derecha de mano, codo y hombro), head, neck y torso, lHip, rHip, lKnee, rKnee, lFoot y rFoot (parejas izquierda-derecha de cadera, rodilla y pie). 1.2. Animata La mecatrónica proporciona un vehículo de control gesto– marioneta. Una práctica artística del arte contemporáneo en la intersección con la tecnología es la animación digital. “La animación es un proceso utilizado para dar la sen- sación de movimiento a imágenes o dibujos. Existen nu- merosas técnicas para realizar animación que van más allá de los familiares dibujos animados. Los cuadros se pueden generar dibujando, pintando, o fotografiando los minúsculos cambios hechos repetidamente a un modelo de la realidad o a un modelo tridimensional virtual; tam- bién es posible animar objetos de la realidad y actores9”. La rotoscopía, por ejemplo, se basa en dibujar directamen- te sobre la referencia, que pueden ser los cuadros de la filmación de una persona real. La captura de movimiento (motion capture) infográfica puede considerarse su análo- ga. Pero en la animación digital, donde el objeto no es una Figura 2. Ejemplos de información generada por Kinect a partir de ima- gen de profundidad. (arriba) Modelo 3D. (abajo) Esqueleto con puntos de control (joint) indicados y etiquetados en rojo y huesos (bones) trazados en negro. 51 imagen sino un modelo (2D ó 3D) de esa imagen, la rotoscopía pasa por controlar el mo- vimiento del modelo (referencia) con la información obtenida del modelo real (persona). Animata10 es un programa de código abierto en tiempo real, diseñado para crear anima- ciones interactivas, proyecciones de fondo para conciertos, teatro y danza, etc. Animata se basa en una técnica, conocida en inglés como cutout animation, que utiliza figuras recortadas digitales (ya sea de dibujos, impresiones, fotografías, etc.). Los cuerpos de los personajes se construyen con los recortes de sus partes. Los personajes cobran vida a través del movimiento y reemplazo de las partes, que configuran las diversas poses. La peculiaridad de este sencillo entorno es que permite la interactividad y el control del mo- vimiento de las marionetas desde otros programas en tiempo real a través de un protocolo de comunicación heredado de la música: OSC (Open Sound Control). La particularidad de este software es que la animación -el movimiento de las marionetas, los cambios de fondo- se genera en tiempo real, lo que hace posible la interacción conti- nua. Esta capacidad también permite conectar sensores físicos, cámaras u otras variables ambientales a la animación de personajes, creando una caricatura que puede reaccionar a su entorno. Por ejemplo, es muy simple crear una banda virtual de títeres que reaccione en directo a una entrada de audio, o una escena de personajes dibujados controlados por el movimiento de bailarines (Véase: http://animata.kibu.hu/). Figura 3. Ejemplos de títeres marionetas. (arriba izquierda) Imagen fragmentada inicial. (arriba derecha) Modelo Animata. (abajo izquierda) Captura de la animación. (abajo derecha) Ejemplo de animación de marioneta mediante el cuerpo humano. Obsérvese la correspondencia entre seis puntos de control o uniones del esqueleto de la marioneta y del Kinect (Figura 2 abajo), respectivamente. Mecatrónica del gesto 52 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas El protocolo OSC que conecta el tándem Kinect–Processing con Animata o Blender comunica múltiples aplicaciones en- tre sí, ya sea en un mismo ordenador o en distintos ordena- dores. Lo que permite incluso controlar una animación desde diversos Kinects, en diferentes localizaciones geográficas. OSC es un formato de contenido para mensajes entre or- denadores, sintetizadores de sonido y otros dispositivos multimedia que están optimizados para trabajar en red con sus ventajas y conveniencias: interoperabilidad, pre- cisión, flexibilidad y una mejor organización y documen- tación. OSC surgió como alternativa al estándar MIDI (Mu- sical Instrument Digital Interface) de 1983, con mejores prestaciones, mayor resolución y un espacio de paráme- tros musicales más amplio. Los mensajes OSC “viajan” a través de Internet y en subredes domésticas y de estudios mediante: UDP/IP, Ethernet, etc. Los mensajes OSC entre controladores gestuales se transmiten normalmente en conexiones USB punto a punto encapsulados en el proto- colo serie SLIP (Serial Line Internet Protocol). OSC hereda de su antecesor, MIDI, su facilidad de evolución y mejora en relación al tipo de datos, influido por protocolos abier- tos como XML, JSON y WDDX; lo que permite generalizar su alcance y trascender su utilizad específica en la música. Tanto Animata como Blender tienen la capacidad de reaccionar a mensajes OSC, lo que permite controlar el movimiento de las marionetas con mensajes musicales, por ejemplo, y sincronizarlo, a su vez, con cualquier otra aplicación que procese estos mensajes. Esta capacidad de interconexión “universal” permite expandir el uso del Kinect a muchas otras prácticas artísticas intermediales, o incluso transmediales, y por lo tanto enriquecer las ac- tividades educativas y generar metodologías pedagógi- cas avanzadas. Si se tiene en cuenta la conexión natural Arduino-Processing, Arduino podría servir como una pa- sarela de mensajes entre diferentes entornos de trabajo; por ejemplo, el protocolo de control de iluminación DMX (Digital MultipleX), etc. 3. Conclusiones Vivimos en la era de la información y a las puertas de la inteligencia ambiental o computación ubicua, donde la mecatrónica promete su integración en el entorno per- sonal. Lo dispositivos inteligentes no se percibirán como Animata constituye un recurso muy útil, no sólo para el aprendizaje de determinadas técnicas de animación, o de la dinámica del movimiento, sino también para la intro- ducción de prácticas procesuales. Existen otros entornos de animación más potentes y de libre distribución como Blender11. Blender ofrece un amplio es- pectro de modelado, texturizado, iluminación, animación y post-procesado de vídeo en un solo paquete. A través de su arquitectura abierta, Blender proporciona interoperabilidad entre plataformas, extensibilidad, un tamaño increíblemente pequeño, y un flujo de trabajo totalmente integrado. Blender es una de las más populares aplicaciones de código abierto de gráficos 3D, no sólo por su calidad y potencia sino también por su naturaleza abierta. Blender incorpora un intérprete de Python12 totalmente funcional que permite a cualquier usua- rio añadir funcionalidades mediante un simple script. A tra- vés de un enchufable (plugin), escrito en Python, Blender se puede convertir en un cliente de mensajes OSC y conectar de esta manera la animación con un controlador externo; como puede ser Kinect-Processing. 2. Conexiones La arquitectura cliente–servidor es un modelo de aplicación distribuida en el que las tareas se reparten entre los servido- res (proveedores de recursos o servicios) y los clientes (de- mandantes). Un cliente realiza peticiones al servidor. El ser- vidor procesa y responde tales peticiones. Esta idea también se puede aplicar a programas que “corren” sobre una único ordenador, aunque es más ventajosa en un sistema operativo multiusuario distribuido a través de una red de ordenadores. Figura 4. Ejemplo de títere en Blender. 53 Notas 1 La existencia de ésta palabra se atribuye a Tetsura Mori, un ingeniero Senior que trabajaba para Yaskawa Electric Corp., en 1969. Mori la em- pleó para referirse a la combinación de sistemas eléctricos y mecánicos. También se conoce por mecanotrónica. 2 Las prácticas artísticas relacionadas con la tecnología se producen en la intersección, ya sea parcial o total, de los ingredientes de la era de la información: computación, comunicación, contenidos e, indirectamen- te, con las disciplinas ingenieriles relacionadas: robótica, electrónica, informática, redes, programación, vida e inteligencia artificial, mecá- nica, multimedia, etc. Esta particularidad le otorgan precisamente las características más importantes de la mecanotrónica: la progresividad y la reactividad. La primera está relacionada con la acción procesual y activa de las obras (auténticos sistemas de ingeniería) y la segunda con su capacidad de interacción. 3 Traducción de los autores. 4 La fotogrametría es una técnica que determina las propiedades geomé- tricas de los objetos y las situaciones espaciales a partir de imágenes fotográficas. 5 El píxel es la mínima unidad de información de la imagen digital. Es re- sultado de un doble proceso de cuantificación espacial y del color; deter- minado por la resolución de la imagen 2D y del color, respectivamente. La codificación de la información del color más habitual es la RGB que corresponde a la suma aditiva de los tres colores primarios: rojo, verde y azul. La inclusión de la coordenada profundidad permite generar imáge- nes 3D. 6 Arduino. http://www.arduino.cc/es/ Consultado el 28 de junio, 2012. Arduino es una plataforma de hardware libre, basada en una placa con objetos diferenciados sino como sistemas integrados en escenarios y espacios habitables con los que el ser humano interactuará de manera natural y realizará cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus ordenadores. A las puertas de esta hiperrealidad no sólo es necesario formar a los alumnos para que puedan desenvolverse congénitamente en ella sino que es casi imprescindible el uso de estas tecnologías como medio de aprendizaje. Parafraseando a McLuhan: el medio es la didáctica. un microcontrolador y un entorno de desarrollo, diseñada para facilitar el uso de la electrónica en proyectos multidisciplinares. 7 Processing. http://www.processing.org/. Consultado el 16 de Junio, 2012. Processing es un lenguaje de programación y entorno de desa- rrollo integrado de código abierto basado en Java (lenguaje de pro- gramación orientado a objetos multiplataforma), de fácil utilización, y que sirve como medio para la enseñanza y producción de proyectos multimedia e interactivos de diseño digital. Fue iniciado por Ben Fry y Casey Reas a partir de reflexiones en el Aesthetics and Computation Group del MIT Media Lab dirigido por John Maeda. Processing es desa- rrollado por artistas y diseñadores como una herramienta alternativa al software propietario. Puede ser utilizado tanto para aplicaciones locales así como aplicaciones para la web (applets). Se distribuye bajo la licencia GNU GPL. 8 Véase: http://www.shiffman.net/p5/kinect/ y http://code.google. com /p/simple-openni/ Consultado el 28 de Junio, 2012 9 Animación. http://es.wikipedia.org/wiki/Animación/. Consultado el 28 de Junio, 2012. Animata. http://animata.kibu.hu/. Consultado el 28 de Junio, 2012. Blender. http://www.blender.org/. Consultado el 28 de Junio, 2012. Python es un lenguaje de programación interpretado, interactivo, y orientado a objetos. Incorpora módulos, excepciones, y tipos de da- tos dinámicos de muy alto nivel y clases. Está expresamente diseñado como una extensión de aplicaciones que necesiten una interfaz pro- gramable; razón por la que Blender lo utiliza. Python combina un gran poder con una sintaxis muy sencilla. Bibliografía Bolton, W. (2001). Mecatrónica. Sistemas de Control Electrónico en Ingeniería Mecánica y Eléctrica. Barcelona: Marcombo. Borenstein, G. (2012). Making Things See. 3D vision with Kinect, Processing, Arduino, and MakerBot. Make: Book. O’Reilly. Mecatrónica del gesto 10 11 12 54 Mónica Oliva Lozano El arte, la ciencia y la tecnología, mantienen una estrecha relación que lejos de ser ya una novedad, permite adentrarse en un mundo complejo de permanente actualidad, lleno de posibilidades para el desarrollo de herramientas y nuevas metodologías de aprendizaje, pero además su- pone un espacio para la exploración, el desarrollo y la reflexión artísti- ca. El arte, siempre ha estado vinculado a una técnica en su realización material, y por tanto, no sería imposible establecer una relación más o menos directa entre el desarrollo científico y el desarrollo artístico a lo largo de la historia. Sin embargo, de lo que se trata aquí no es tanto, o solamente, de esta consecución material como de la propia concep- ción de la obra, la cual dentro de éste contexto, surge directamente de algunos logros tecnológicos actuales, que generan una nueva forma de visualizar realidades complejas. 1. Sobre el Networkism La visualización de datos y la relación de estos entre sí, ha dejado de ser un mar de letras y cifras desconectadas, para pasar a formar parte de imágenes, de mapas visuales que revelan conceptos antes ocultos en ese tejido indescifra- ble. Descubrir el orden en el caos aparente, es también una premisa del arte. Para John Berger, “el arte supone que la belleza no es una excepción sino la base de un orden” (2009, p. 37). El artista no está tan lejos del científico que intenta comprender el orden de la naturaleza. La diferen- cia tal vez estribe en que el científico supone ese orden e intenta explicarlo. Es entonces cuando recurre a las herra- mientas del artista: la creación de imágenes bellas que a la vez generarán en el artista nuevos recursos para la conse- cución de su propio proyecto. Un viaje de ida y vuelta que ha dado lugar a tendencias o movimientos artísticos que parten de esas imágenes y de los procedimientos que las generan para concebir sus propias creaciones. Un caso paradigmático es el del networkism. Este se en- tiende como un nuevo “ismo” o tendencia artística, que surge en paralelo al uso por parte de investigadores, cien- tíficos y diseñadores de herramientas tecnológicas me- diante las cuales construyen universos de estructuras com- plejas que seducen e inspiran a los artistas. Según la web oficial networkism.org, esta tendencia fue presentada por primera vez por Manuel Lima, en su libro Visual Complexity. Mapping Patterns of Information (Complejidad visual. Pa- trones de asignación de Información). Para Lima, hoy más Networkism: La belleza de la complejidad 55 que nunca, el arte y la ciencia se encuentran fuertemente entrelazados en un ámbito de influencia cíclica, donde la ciencia de la complejidad es simplemente una nueva fuen- te de inspiración (2011, p. 232). El network actúa como estímulo creativo, siendo sus pro- piedades principales la multiplicidad, la interconexión y la no linealidad. Pero también son base de inspiración los avances científicos en diversos campos de investiga- ción como la genética, la biología molecular, los sistemas informáticos, etc., de cuya complejidad estructural se nutren los artistas del networkism. Siguiendo a Manuel Lima (2011, p. 236), los aspectos esenciales que definen y diferencian el networkism como tendencia y no como un trabajo de network son: Uso de datos no tangibles: las entidades representadas son vínculos ficticios que no hacen referencia a datos existentes, aspecto contrario a los trabajos de informa- ción o visualización de red, que sí utilizan datos reales y hechos tangibles. No tener una base enteramente aleatoria: los elementos representados suelen estar cuidadosamente ubicados, siguiendo criterios de composición, de equilibrio y fuer- za visual, rasgo inexistente en los procesos aleatorios propios del arte generativo o el arte logarítmico. La construcción nodal: la principal influencia del net- workism, haciendo alusión al propio nombre, son las to- pologías de red, que suelen representarse por medio de un grafo, entendido como conjunto de vértices o nodos, unidos por aristas que permiten representar relaciones entre los elementos. En definitiva, una configuración no lineal de la red, definida por conjuntos de nodos y enlaces. Como corriente artística, pequeña pero en crecimiento, cuenta con un número de exponentes motivados por la re- presentación de la complejidad visual. Entre ellos, cabría citar en primer lugar a Sharon Molloy, como una de las pre- cursoras de ésta tendencia. Para la artista todo está inter- conectado, produciendo estructuras y ritmos que se reflejan y penetran en la realidad. Su trabajo abarca lo múltiple, la red, lo paradójico; trata de presentar una visión de la rea- lidad que refleje los cambios de nuestro tiempo1 (figura 1). Figura 1. Sharon Molley, Transient Structure, 2010. Networkism: La belleza de la complejidad 56 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Muchos de los rasgos de la obra de Sharon Molloy están presentes en los artistas de este ámbito. La multiplicidad, la interconexión y formación de redes a través de paisajes com- plejos de nodos y enlaces. La visualización de estos sistemas de red, se basa en una re- presentación a veces gráfica, otras escultórica o exclusivamente virtual. Así, en el terreno gráfico, no siendo todavía artistas de gran proyección pero sí representativos del networ- kism reconocidos en la web oficial, destacan Janice Caswell y Emma McNally. La primera indaga en sus propios recuerdos para construir mapas mentales, que se tejen por medio de collage y dibujos hechos con pequeños trozos de papel, unidos por líneas de tinta que van marcando los recorridos de la memoria. El resultado como afirma Caswell, es una re- presentación que es al mismo tiempo deliberada e imprecisa. Las piezas se convierten en registros dinámicos de la memoria en el acto de recrear lo que de otro modo se perdería2 (figura 2). Desde otro ángulo, McNally muestra una obra influenciada por el rizoma de Deleuze y Guatta- ri, que representa una cartografía de intersecciones de puntos y líneas que se adentran en el universo del cosmos, exquisitamente realizadas con grafito. Conexiones de puntos, líneas, cuadrados, en una abstracción compleja de una conectividad pensada (figura 3). Dentro de la representación tridimensional, también sobresalen artistas que se les asocia al networkism por la complejidad visual de los sistemas que generan. Entre ellos, artistas como Tomas Saraceno, Dalivor Nikolic o la japonesa Chiaru Shiota, fuertemente influi- dos por la obra de GEGO. La artista alemana Gertrude Goldshmidt, conocida como GEGO, aparece como precursora, visionaria de los sistemas de redes tridimensionales que mues- tran los artistas mencionados. Los motivos de sus esculturas en suspensión, retículas o enjambres de aluminio que conectan estructuras complejas, surgen de nuevo con otros Figura 2. (izquierda) Janice Caswell, Port Mungo, 2006. Figura 3. (derecha) Emma McNally, S5 copy, 2008. 57 materiales, bandas elásticas, tubos de plástico o hebras de lana, en el networkism. Así, como ejemplo, la artista Chiaru Shiota utiliza hebras de lana, de color rojo o negra, para construir una maraña de líneas que consumen el espacio y se conectan cual tela de araña, con la intención de envolver y cubrir objetos y espacios, llenos de recuerdos, que parecen congelar el tiempo. Sus instalaciones evocan la complejidad visual que caracteriza los trabajos del networkism (figuras 4 y 5). 2. 6 Cartas al Sol Desde un primer momento encontré puntos de contacto entre las imágenes surgidas de esta visualización de relaciones complejas, punto de partida del networkism, y parte de mi propia obra. La elaboración de imágenes abstractas, que representan mapas o caminos imaginarios donde la forma y la textura se sobreponen, para crear un pequeño universo cerrado y a la vez evocador de mundos posibles, pero lejanos y ocultos bajo sus propias estructuras, también es una constante en algunos de mis grabados. El trabajo que presento aquí no parte de una relación directa con la ciencia o con nuevos métodos tecnológicos, sino de una propuesta expositiva sobre libros de artista y meda- llística contemporánea en la Biblioteca histórica del Marqués de Valdecilla, que plantea la invisibilidad como uno de sus temas. Pero lo invisible no es necesariamente lo oculto, lo transparente o lo inexistente. Lo que pretende enseñar tendencias como el networkism, es la realidad visual que puede emerger de las relaciones conceptuales entre puntos o nodos que existen por separado y sin relación estructural. Como las ciudades y los pueblos de un mapa, relacionados entre sí por las carreteras y caminos construidos con el único afán de servir al transporte terrestre, que constituyen una imagen sobre papel cuya abstracción re- quiere códigos de lectura adquiridos para generar sentido. Lo mismo ocurre con las cartas de navegación, que marcan caminos inexistentes mediante la sobre posición de un sistema de cuadrantes y coordenadas en una imagen a escala de la zona concreta. Figura 4. (izquierda) GEGO, Esfera, 1976. Figura 5. (derecha) Chiaru Shiota, After the Dream, 2009. Networkism: La belleza de la complejidad 58 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Seis cartas al Sol es un libro de artista, realizado mediante procesos plásticos. Quemados sobre papel japonés, collage e intervenciones directas de grafito y rotulador componen un universo cerrado y a la vez cambiante, que sugiere via- jes imposibles a través de la imagen y la palabra. El libro como objeto, que encierra en una caja un contenido invisi- ble si esta no se abre, pretende provocar al que quiere ver, al que busca, al espectador consciente y comprometido con su propia búsqueda, la necesidad de descubrir por sí mismo ese complejo mundo de relaciones que componen cualquier universo, ya sea físico o espiritual, cosmológico u ontológico, simbólico o real (figuras 6 y 7). Seis cartas al Sol tal vez se enmarque dentro de la tenden- cia conocida como networkism. Tampoco resulta fácil saber hasta qué punto esta resultará relevante en la historia del arte contemporáneo o se perderá en un mar inmenso de corrientes, movimientos, grupos y escuelas. Si eso ocu- rre, a través de los métodos y principios de networkism, podremos encontrar la forma de visualizar las relaciones existentes entre cada uno de estos nodos que componen el universo del arte, creando un mapa visual que revele esa complejidad invisible a través de formas de gran belleza estética, incuestionable por su capacidad de invocar el or- den sobre el que se edifica la creación. Figura 6. (arriba) Mónica Oliva, 6 Cartas al Sol, 2012. Figura 7. (abajo) Mónica Oliva, 6 Cartas al Sol, 2012. 59 Notas 1 http://www.visualcomplexity.com/vc/project.cfm?id=516. “My quest is to reveal how everything is interconnected. […] I attempt to visualize ‘the mo- lecular process of revolution’ […]. Ultimately I am trying to present a view of reality that reflects our changing times. This work embraces the multiple, the network, the paradoxical and the idea that even the smallest gesture or event has significance, and the power to change everything”. Consultada el 16 de Junio, 2012 2 http://www.visualcomplexity.com/vc/project.cfm?id=508. […] “The result is a representation that is simultaneously deliberate and vague. In attemp- ting to create a system for representing experience, the pieces become dynamic records of memory itself in the act of recreating what would otherwise be lost”. Consultada el 16 de Junio, 2012 Bibliografía Berger, J. (2009). El sentido de la vista. Escritos de John Berger. Madrid: Alianza Forma. Lima, M. (2011). Visual Complexity: Mapping Patterns of Information. China: Princeton Architectural Press. Webs consultadas http://www.networkism.org/nw/index.cfm Consultada el 16 de Junio, 2012 http://www.visualcomplexity.com/vc Consultada el 16 de Junio, 2012 http://www.chiharu-shiota.com Consultada el 16 de Junio, 2012 http://janicecaswell.com Consultada el 16 de Junio, 2012 http://www.flickr.com/photos/emmamcnally/sets/72157614563372484 Consultada el 16 de Junio, 2012 http://www.fundaciongego.com/index02.html Consultada el 16 de Junio, 2012 http://www.tomassaraceno.com/MET Consultada el 16 de Junio, 2012 Networkism: La belleza de la complejidad 60 José María Parreño Velasco La ciencia, desde mediados del siglo XX, ha planteado la necesidad de entender y analizar la realidad de forma más compleja. Las deno- minadas Teorías de la Complejidad señalan la interacción de un gran número de variables, que actúan simultánea y conjuntamente unas sobre otras. Pero en otros ámbitos crece también la conciencia de que la clave del funcionamiento de los sistemas es la relación y la interac- ción. Así es en el cerebro y así es en el proceso evolutivo que condujo a la Humanidad. Hay, por tanto una antropología de la complejidad. Su representación más eficaz es la red, que se ha convertido, desde hace un tiempo, en el símbolo de nuestra cultura. Y algunos artistas la han convertido en tema de su obra. 1. Complejidad en la ciencia. De la selección a la relación Clasificar y relacionar: sístole y diástole del pensamiento. Pero dentro de cada uno de esos amplios movimientos, in- tervalos en que se produce el latido contrario. Clasificar fue antes y tiene una importancia fundamental. Desde el primer momento hasta el último (el de ahora), clasificar: desde las bandas de recolectores (este brote y este, pero este no) a las familias monoparentales (aquí la lata, aquí el tetrabrik, pero el cartón no). Clasificar es imprescindible para sobrevivir. Clasificar: agrupar en rela- ción a un rasgo –digerible en un caso, biodegradable en el otro-. Clasificar es una herramienta intelectual que combina el bisturí con la planta de envasado. Desde las Categorías con que Aristóteles, tres siglos antes de nuestra Era, qui- so ordenar la realidad, a la Clasificación Decimal Univer- sal que Dewey inventó en 1864 para ordenar bibliotecas, es como si a lo largo de la historia hubiéramos querido colar el mundo, todas las cosas del mundo, por cedazos intelectuales cada vez más tupidos. Una historia de la cultura bien pudiera ser el relato secuencial del grosor de esos agujeros. Linneo fue uno de los grandes cernidores, por así decir. Realizó un trabajo monumental de división. Sus taxonomías deshicieron la gran trenza de la vida en sus múltiples cabos, hilos y hebras. Por su parte L’Encyclopédie ou Dictionnaire raisonné des sciences, des arts et des mé- Un elogio de la complejidad 61 tiers (1751-1776), con sus veinte millones de palabras, es el monumento definitivo de esa gesta. Gran herbario del conocimiento, en ella queda definitivamente clasificada la realidad en sus epifenómenos. Clasificar es una actitud, permítanme que lo diga así, fría e insolidaria. En definitiva, al clasificar lo que piensas es: “Esto, por más que se parezca a eso, no lo es, es diferen- te”. Y hoy, justo en este momento, me parece mucho más importante subrayar lo que une que lo que separa, poner en primer plano las relaciones entre las partes. Decir “más importante” parecerá un juicio de valor, por lo que basta indicar que es una descripción más fiel de la realidad. Sí, es hora de cambiar de latido para que el corazón de nuestra civilización no se pare. Mientras que las clasificaciones se han representado siem- pre mediante esquemas arbóreos, que desgranaban lo co- mún en partes, el modelo relacional o complejo es por ex- celencia la red. Ya en estas dos figuras podemos ver cómo la compresión de la realidad se traslada de una perspectiva centralizada, jerárquica y causal, a otra multicéntrica y acausal. Decía que describe mejor la realidad, o nuestra ac- tual traducción de ella, basándome en las ideas de Warren Weaver, quien ya en 1948 habló por primera vez de “com- plejidad” para referirse al desarrollo científico1. Weaver dividía la historia de la ciencia moderna en tres etapas: del siglo XVII al XIX se planteaban “problemas de simplici- dad”. Es decir, se trataba de comprender las influencias de una variable sobre otra. La segunda etapa, que abarcaba la primera mitad del siglo XX, se ocupaba de los “proble- mas de complejidad desorganizada”. O sea, los científicos empezaron a concebir sistemas con un número amplio de variables, pero pensaban que el modo en que éstas ac- tuaban entre sí era caótico y azaroso. La tercera etapa, que continúa hasta hoy, la caracteriza por trabajar sobre “problemas de complejidad organizada”. Esto es, asume la necesidad de cambiar de herramientas de análisis, para que palabras como caos o azar se transformen en leyes de otra especie. Y es que toda una serie de fenómenos, desde la organización del tráfico en las ciudades a la fluctuación de los precios, desde el funcionamiento del cerebro al com- portamiento de un grupo, plantea problemas de compleji- dad para cuyo análisis no sirven las antiguas herramien- tas epistemológicas que tenían el árbol como metáfora. Conocemos la célebre propuesta de Deleuze y Guattari: el rizoma como fórmula de un pensamiento multilinear y descentrado. Sin embargo, se necesitaba una estructura que sea al mismo tiempo más amplia, para recoger mayor número de variables, y más detallada, para dar cuenta de las minuciosas conexiones que entre ellas se establecen, además en distintos planos. Esta estructura es la red. 2. Proceso de hominización. Antropología de la comple- jidad Si me he propuesto llevar a cabo un elogio de las relacio- nes complejas no es por su operatividad en el terreno de la ciencia. Y es que quizás tendría que haber empezado de otro modo. Porque lo que nos proporciona la ciencia es un modelo para que podamos captar la realidad. Y es en esta realidad donde la relación, a diferencia de la selección, se revela como un gesto clave de lo humano. Y ahora sí que no estoy escribiendo metafóricamente: podemos decir que las relaciones y su complejidad fueron las que dieron lugar a la especie humana a la que pertenecemos. Tienen que permitirme ahora una pequeña explicación. Hay un acuerdo generalizado entre los científicos acerca de que el lenguaje es el rasgo que nos hace humanos. O di- cho de otro modo: el lenguaje fue el motor primordial de la transición a la humanidad. No es la cuestión del origen del lenguaje lo que importa aquí, sino por qué alcanzó niveles de sofisticación muy por encima de lo necesario para lo que consideramos su función esencial: transmitir información. Habida cuenta la economía de la evolución, si este desa- rrollo extraordinario no supusiera un importante beneficio no se habría conservado. Pero es que el lenguaje cumple dos tipos de funciones. La primera atañe a la eficacia de la transmisión de conocimiento, la segunda se relaciona con el mantenimiento de lazos sociales. En los dos casos com- probamos, sin embargo, que la condición de posibilidad es la interrelación. “La transición a la historia humana se caracteriza en primer lugar no por un cambio en la natu- raleza de los humanos en tanto que individuos, sino más bien por un cambio en sus relaciones2”. La primera razón, decía, tiene que ver con el aprendizaje. Sólo gracias a la flexibilidad y precisión del lenguaje se pueden transmitir conocimientos de forma rápida y segura. La cultura hu- mana surge por acumulación, gracias a que transmitimos conocimientos tanto de forma vertical como horizontal, de padres a hijos y entre coetáneos. Es decir, aprendemos Un elogio de la complejidad 62 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas colectivamente. Pero la fluidez de las relaciones sociales y la cohesión del grupo necesarias no hubieran sido posibles sin una especie de catalizador. Y ahí entra la segunda fun- ción del lenguaje. Los grupos sociales de primates no superan los sesenta individuos. Los de sapiens oscilan entre 120 y 150 (este es el número de personas que “tratamos”, dejando aparte las relaciones forzadas u ocasionales). Observando el com- portamiento de los primates se ha llegado a la conclusión de que la gran cantidad de tiempo que dedican al acicala- miento mutuo tiene como objetivo mantener la cohesión del grupo. Se calcula que los primates dedican a esta ac- tividad un 20% de su tiempo, así que los humanos nece- sitarían el doble. La hipótesis de Robert Dunbar3 es que, dado que tal inversión de tiempo impediría desarrollar tareas imprescindibles para la supervivencia, el lenguaje se fue modelando para ocupar su lugar. En apoyo a su tesis Dunbar analiza el tamaño del neocórtex de primates y hu- manos (la zona en la que se sitúan las habilidades sociales) y llega a la conclusión que sus dimensiones están relacio- nadas de forma muy precisa con el tamaño del grupo social correspondiente. A ver, no me quiero extender más sobre este asunto: la cuestión es que el lenguaje sirve tanto para transmitir información “seria” como para hablar de cosas intrascendentes, que a esto le dedicamos gran cantidad de tiempo y que si la evolución nos ha dotado para ello y conservado la posibilidad es porque esa cháchara resulta fundamental para mantener el grupo social unido. Para es- tablecer y estrechar relaciones. Y esto porque sobre ellas esas redes relacionales se establecieron los flujos de infor- mación que construyeron la cultura. Las redes de contactos entre individuos o grupos de indi- viduos por las que circulaba el conocimiento no son distin- titas estructuralmente de estas otras en las que el conoci- miento adquirido se acumula. Me refiero al cerebro. Una sola columna cortical alberga unas diez mil neuronas. Lo extraordinario es que entre ellas se generan unos treinta millones de conexiones. Otra vez, como pasaba en el ca- mino hacia lo humano, predomina la relación sobre lo re- lacionado. Es como si fuera más importante el intercambio que emisores y receptores. “La conciencia, tal como la ex- perimentamos, no es sino una propiedad emergente de la actividad eléctrica del cerebro de interconectar neuronas que intercambian mensajes electroquímicos4”. 3. Sistemas de representación de conocimiento. La im- portancia del relacionar El que la actual World Web Wide, que ha supuesto tal revo- lución en todos los ámbitos, repita la forma de todos estos fenómenos ya no me asombra. Como si fuera un seguidor de la filosofía hermética, podría decir: “Como es arriba es abajo”. Sólo dos precisiones más. Primero, una definición de complejidad: un sistema complejo es aquel cuyos ele- mentos interactúan de forma que es difícil separar unos de otros. Dado que un elemento afecta al estado de los otros, la dinámica del sistema no puede reducirse al estado de los elementos, ya que las interacciones son relevantes para el futuro estado del sistema. La otra precisión: la palabra complejidad es de origen latino. Proviene de complectere, cuya raíz plectere significa trenzar, enlazar. El agregado del prefijo “com” añade el sentido de la dualidad de elementos opuestos que se enlazan íntimamente, pero sin anular su dualidad. Mis conclusiones son que la red describe visualmente una serie de fenómenos tan constitutivos de nuestra forma de ser y de organizarnos que deberíamos concederle un pues- to entre nuestras formas primordiales, junto al círculo y la espiral, el ying yang, la cruz, el corazón y el ala. La otra conclusión es que en vista de la trascendental importancia del grupo social para el desarrollo de lo humano, pienso que las diversas religiones alojaron un mandato de fuer- za suprarracional para preservar las relaciones entre in- dividuos. Dicho lisa y llanamente, la cooperación es más provechosa que la venganza en términos de especie y es la inteligencia evolutiva la que ha urdido una forma de impo- nerla más allá del deseo del individuo. Por eso, al igual que en el caso, creo que palabras como compartir, converger, coincidir, cooperar y sus sustantivos deberían tener tam- bién un lugar de honor en nuestro vocabulario. Creo que hay una palabra que las resume a todas. La Y, puro nexo, que expresa casi en pictograma la idea de unión. 63 I Mejor que los Diez Mandamientos de Moisés, o que el Óctuple Sendero, de Buda, la Teoría de Grafos sirve para entender por que es tan importante amar al prójimo. La Teoría dice: cada individuo, cada comunidad es un vértice; a cada vínculo trazado entre dos vértices le llamaremos borde. El número total de bordes siendo N el número de vértices es el resultado de (N x (N-1)) / 2. Podemos comprobar que el numero de bordes crece más rápido que el de participantes. Pues esto es la sinergia potencial de una red. Synergia en griego significa Cooperación. Pensemos en Moisés y en Buda y en sus esfuerzos por mantenernos bien avenidos, por preservar los vértices, por mantener abiertos los canales, disponibles en la necesidad. II Golondrinas y chimpancés -según pruebas científicas- están enamorados de la simetría (también Rafael de Urbino). Después las simetrías se cruzaron en tramas: perpendiculares de fibras o de lana en los tejidos También en tablas de ordenadas y abcisas (y gracias a eso Mondrian). Pero el mundo es mucho más rugoso, más denso, más veloz. De momento sólo la forma de la red se atreve a describirle. Un matorral de redes es un cuadro de Pollock, y las Reticuláreas de Gego en el espacio son la más tenue red. Un día sabremos que todo es definitivamente más sencillo y la transparencia bastará. Notas 1 Citado en Lima, M. (2011). Visual Complexity. Mapping Patterns of Information. New York: Princeton Architecture Press, p. 45. 2 Christian, D. (2005). Mapas del Tiempo. Introducción a la Gran Historia. Barcelona: Crítica, p. 184. 3 Dunbar, R. (2007). La odisea de la humanidad. Barcelona: Crítica, p. 114 y ss. Pero también su libro Grooming, Gossip and the Evolution of Language (1998). 4 Ibídem, p. 45. Bibliografía Lima, M. (2011). Visual Complexity. Mapping Patterns of Information. New York: Princeton Architecture Press. Christian, D. (2005). Mapas del Tiempo. Introducción a la Gran Historia. Barcelona: Crítica. Dunbar, R. (2007). La odisea de la humanidad. Barcelona: Crítica. Un elogio de la complejidad 64 Tonia Raquejo Grado Tanto el uso de las TIC, como la meditación son herramientas útiles a la hora de mostrar cómo funcionan los procesos perceptivos, pues nos ayudan a entender que reaccionamos no tanto ante la realidad misma sino ante cómo la percibimos. Mediante el taller acústico-visual aquí propuesto, pretendo contribuir -desde la experiencia de esos proce- sos perceptivos-, a abrir sendas que permitan abordar la docencia de la Historia del Arte en Bellas Artes, para contribuir a transformar el modelo dualista heredado (ese que asocia el conocimiento exclusiva- mente a la argumentación narrativa) proponiendo otro tipo de cono- cimientos derivados del lenguaje del arte, y haciendo de las aulas un laboratorio experimental. 1. Introducción Con las TIC hemos descubierto la dimensión del poder del interactuar, o al menos nos hemos hecho muy conscientes de las consecuencias de esa interacción. Desde hace unos años a esta parte, la ciencia apunta reiterativamente que la realidad es un resultado contingente de un proceso de retroalimentación: la vamos construyendo a medida que interaccionamos con el medio, al que transformamos y/o alteramos para nutrirnos nuevamente de él. En este artículo pretendo llamar la atención sobre un as- pecto derivado de lo anterior: De cómo la meditación y las TIC pueden ayudarnos a comprobar que nuestra reacción al mundo no se produce ante los hechos o situaciones, sino ante la recepción que de ellos tenemos. En otras palabras, no reaccionamos ante la realidad, sino ante cómo la perci- bimos, y esta percepción está determinada tanto por nues- tra biología (nuestro propio sistema perceptivo) como por patrones culturales e individuales. Nuestro cometido será contribuir a manifestar la existencia de estos patrones cul- turales en la recepción de la imagen artística, esto es: qué percepción tenemos de la obra de arte, cómo se produce esta percepción y qué consecuencias tiene esa percepción a la hora de configurar un mapa de la realidad. Natural- mente nuestra incursión en estos asuntos -que pertenecen tanto al mundo de la ciencia como de la creación artística y que siguen siendo “inabarcables misterios”-, pretende sólo contribuir a abrir una senda que permita abordar la docencia desde unas perspectivas más experimentales y, Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes: Propuestas para un taller de meditación acústico-visual 65 en mi opinión, más acordes con las exigencias que el mun- do que creamos paso a paso -como consecuencia de nues- tras interacciones con el medio-, nos exige. Esta aproximación se lleva a cabo en un ámbito muy con- creto de mi trabajo como docente de asignaturas pertene- cientes a la Estética y a la Teoría e Historia del Arte en la Facultad de Bellas Artes; esto es, a alumnas/os que ejerci- tan la creatividad a través, principalmente, de la imagen y el audiovisual. El tener que abordar los contenidos de las asignaturas en un contexto creativo, me llevó a trabajar en la docencia teniendo en cuenta que el conocimiento de las cosas se adquiere no sólo desde la aproximación teóri- ca sino desde un plano más experimental. Por ello, desde hace años he incluido en mis clases talleres mediante los que pretendo contribuir a dinamizar los conocimientos y, lo que es más ambicioso, a “vivirlos”, incidiendo así en la necesidad de enfocar el trabajo de las aulas hacia una mayor consciencia de cómo se generan las sensaciones y cómo las traduce nuestra mente. El aula, la he considera- do como un espacio experimental, un laboratorio donde ensayar junto a las alumnas/os la puesta en escena de los contenidos que vertebran las asignaturas en el ámbito de lo teórico. Los Talleres desarrollados pretenden trabajar en esta dirección. Hasta ahora he generado cuatro talleres. El primero (Taller de la Oscuridad), está dirigido a tratar los efectos de la pérdida de referencias espacio-temporales propias de nuestra percepción euclidiana y está vinculado al surgimiento de lo sublime como categoría estética que impulsa la novela gótica, el paisaje romántico, y ciertos as- pectos del arte moderno1. El segundo (Taller del Reflejo), está enfocado a vivir la construcción de la identidad y la percepción del otro y se deriva de las incursiones que en el plano teórico tratamos en clase en cuanto a las relaciones del psicoanálisis con el arte contemporáneo, y más concre- tamente, del uso del espejo por parte de los artistas que lo incluyen tanto en sus pinturas, como en sus instalaciones, indagando así mundos paralelos2. El tercero (Taller de la línea del tiempo) se centra en las actuaciones que los ar- tistas realizan en el territorio (Eathworks, Land Art...) y está dirigido a sensibilizar la percepción del paisaje y la naturaleza atendiendo a la manera en la que nos situamos emocionalmente en los lugares3. El cuarto (Taller de Me- ditación Acústico-visual) está dedicado a la indagación de lenguajes no narrativos y, concretamente, al surgimiento de la abstracción como lenguaje vinculado a otras formas de conocimiento4. Este último es el que aquí nos ocupa. 2. La herencia: la palabra versus la imagen A pesar de las investigaciones recientes en el campo de la neurología que rompen con la tradicional división en- tre cuerpo y mente5, seguimos imbuidos en un sistema dualista que aplicamos a la docencia y mediante el cual separamos lo somático de lo psíquico, lo mental de lo corporal, el pensamiento del sentimiento, la razón de la emoción. A continuación haré un breve repaso de cual es la herencia con la que contamos y cómo esta herencia, aunque obsoleta, sigue sin embargo vigente, lo que su- pone un lastre para la innovación pedagógica y para en- sayar nuevos modelos de conocimiento que nos lleven a una transversalidad de áreas que no sea sólo cosmética (que en su pretendida apariencia multidisciplinar se li- mita meramente a yuxtaponer información científica con producción artística, por ejemplo), sino real y comprome- tida con un modelo nuevo de conocimiento que no jerar- quice saberes y disponga al arte y la ciencia a un mismo nivel6. Desde los orígenes de nuestra cultura occidental - arrai- gada en la interpretación del pensamiento de los dos filósofos más característicos de la Grecia clásica, Aristó- teles y Platón- la naturaleza humana la hemos entendido como dos universos opuestos. Por un lado el intelecto, productor de conocimiento -ya sea científico, matemá- tico o filosófico; por otro, las percepciones que resultan de la captación de nuestros sentidos y son responsables de nuestras emociones, es decir, de la manera en la que reaccionamos -o interactúamos emocionalmente- con lo que percibimos. Tradicionalmente la actividad inte- lectual se ha vinculado esencialmente con la palabra, pues es ésta el instrumento (junto con el número) cuyas cualidades mejor se adaptan a las funciones intelectivas que necesitan regirse por principios como la objetividad (pues trata de cualidades que pertenecen al objeto y son medibles y ponderables), la universalidad (son absolutas e indiscutibles) y la estabilidad (son siempre así, no de- penden de la contingencia). De tal manera que, a través de la palabra generamos conceptos y desarrollamos ideas con las que creamos las leyes o principios que, mediante el ejercicio del raciocinio nos explican el comportamien- to de los fenómenos naturales, de la materia, la forma- ción del universo o el funcionamiento del cuerpo; a todas ellas las consideramos “verdades” y con ellas generamos nuestra ciencia. Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 66 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Las percepciones han tenido una consideración menor y han desarrollado en nuestra cultura una fama poco posi- tiva. Son las responsables de crear las emociones que dán- doles rienda suelta pueden llevarnos a la enajenación, el engaño y la distorsión. Como instrumentos de este “campo de minas” que son las percepciones, hemos identificado a la imagen y al sonido fundamentalmente como gene- radores de alteraciones emocionales, y también, aunque en menor medida, hemos incluido los sentidos del tacto y del olfato. La imagen, al contrario que la palabra, crece al abrigo de la subjetividad (sus cualidades están en el sujeto perceptor y no en el objeto que percibe) y de lo particular (frente a lo universal), y es inestable (depende de las con- tingencias). Hoy en día, cuando hablamos de subjetividad entendemos que cada persona percibe las cosas de manera diferente. Pero en la tradición de la Teoría del Arte la subjetividad conllevaba un matiz epistemológico que, aunque implícito en la actualidad, nos pasa más desapercibido. Por subjeti- vidad se entendía aquello que no pertenecía a las cualida- des intrínsecas del objeto, sino al sistema perceptivo del sujeto. Pongamos por caso un color; hoy diríamos que es subjetivo porque nunca será percibido igualmente por to- dos, pero lo interesante es que es subjetivo porque somos nosotros, en este caso la especie humana, quienes añadi- mos esa cualidad cromática al objeto que percibimos, que en sí mismo, no tiene color. El color, según manifestaba ya en el siglo XVIII John Locke, es una reacción, un efecto de nuestro sistema visual que al interactuar con el medio le adjudica propiedades que éste no tiene. Lo curioso es que identificamos y describimos a los objetos (el sol es amarillo, el cielo azul, los árboles verdes) mediante estas propiedades cromáticas que nosotros añadimos, pues son éstas las que, desde nuestro punto de vista antropocéntri- co, mejor (más eficazmente y rápidamente) nos describen a los objetos. A esta subjetividad hemos de añadir otro aspecto que ca- racteriza también a la imagen epistemológicamente. Fren- te a la palabra, que es un signo codificado y abstracto, la imagen cuando nos remite a un objeto, lo hace a través de su parecido, de ahí que sea un signo natural y concreto. La palabra “mesa” (como significante) nos remite a la idea de mesa, y por tanto nos refiere a todas las mesas posi- bles; pero si dibujo o pinto una imagen, inmediatamente trasfiero “la mesa” de lo universal a lo particular, porque ahora es esa mesa y no otra la que me es referida. Desde el punto de vista de la tradicional teoría del arte, el parangón o la comparación de las artes, defiende que la palabra (y por tanto la poesía) es superior a la imagen (es decir, a la pintura y a la escultura), ya que la primera abstrae al en- viarnos al referente a través de un código (la combinación de las letras del alfabeto) que en nada se parece al obje- to que representa. Mientras, la imagen juega a parecerse a aquello que nos envía, por lo que se le acusa de ser un “simulacro” que pretende persuadirnos y engañarnos con su apariencia de realidad. En realidad, originariamente, la imagen no tenía este carácter peyorativo dentro del sis- tema epistemológico, pues tampoco tenía la función de representar mediante el parecido; pero poco a poco se fue inclinando el brazo de la balanza y finalmente pesó más el desarrollo de una técnica artística basada en “la conquista de la realidad”, y capaz de persuadirnos de ver algo que no era -tal y como narran las famosas historias de Plinio en torno a las uvas magistralmente pintadas por Zeuxis y picoteadas por los pájaros. Así, también en arquitectura, se desarrolló la alexemata, o compensación visual, por la que se corregía el trazado de los entablamentos o fron- tones (como en el caso del Partenón) con una desviación cóncava para compensar la pequeña desviación convexa que resulta de la percepción de una línea geométricamente recta por nuestro globo ocular. Frente al carácter cognitivo de la palabra, la imagen aparece en nuestra tradición artís- tica como un engaño (un ilusionismo propio de un mago o prestidigitador7) que nos induce a ver aquello que no es. La dualidad comienza pues aquí con la división entre lo que es (la palabra, la ciencia, la verdad) y lo que vemos (la imagen persuasiva de una verdad alterada). No es de extrañar entonces, que nuestra cultura haya descansado sobre la verdad de la palabra, y haya conside- rado a la imagen como un subproducto poco fiable. Y no es de extrañar tampoco, que el arte, en su empeño de ser considerado algo más que una mera técnica haya querido vincularse tradicionalmente a la palabra para acceder a esa esfera cognitiva superior, donde se le garantiza cierto valor intelectual como es la trasmisión de una idea, de un símbolo, de una historia o acontecimiento. El precio a la traición de la propia naturaleza de su lenguaje, hizo que durante muchos siglos la imagen artística precisara de la representación figurativa, pues a través de ella se confiaba 67 la ilustración de los pretendidos contenidos de la obra. El simulacro de la imagen particular y subjetiva, quedaba así compensada por la trasmisión del mensaje narrativo. Otra vez la dualidad: qué representamos (contenido) y cómo lo representamos (forma). Pero este esquema tan tradicional fue revisado a comien- zos del siglo XX8. Lo que en el mundo del pensamiento se estaba entonces experimentando, también lo esta siendo en el campo del arte con una simultaneidad que más que hablarnos de “influencias” nos remite a los campos mórfi- cos de Rupert Sheldrake9. Es hacia 1913 cuando la Historia del Arte oficialmente declara el surgimiento de la abstrac- ción, curiosamente casi coincidiendo sobre las reflexiones analíticas del lenguaje de Wittgenstein, que plantea las re- laciones entre el qué se representa y el cómo. El contenido y forma dejarán de están divididos para converger y, así, en el cómo estará el qué10. La imagen, liberada ya de aque- lla manera narrativa de ver, empieza a desvincularse de la figuración y comienza a indagar sobre sus propias cua- lidades; esto es, frente a la lectura tradicional (vinculada casi siempre a la presencia de lo figurativo11), la imagen no figurativa se expresa a través del espacio que construye; el color, la línea y la forma son herramientas que sin lle- gar a configurar ningún objeto reconocible en concreto, se estructuran comunicando por si solas sensaciones. Estas sensaciones son muy primarias, esto es, nos afectan vis- ceralmente, casi subconscientemente. Cuando queremos analizarlas se esfuman como tales, y al querer traerlas al consciente, las verbalizamos acudiendo a interpretaciones simbólicas, a contenidos narrativos subjetivos, de tal ma- nera que no contamos las sensaciones obtenidas, sino más bien, cómo nuestra mente las ha organizado para darles un sentido de acuerdo a una “historia” que nos construimos. ¿Sería posible trabajar con las sensaciones sin llegar a dar- les un sentido narrativo? Pero ¿está el publico receptor, el estudioso del arte e incluso el artista en formación prepa- rado para abordar estas obras no figurativas sin atribuirles inmediatamente contenidos narrativos? 3. El estado de la cuestión en las aulas Ha pasado un siglo entero desde los inicios del arte abs- tracto, y, contrariamente a lo esperado y pese a los avan- ces de los estudios sobre la psicología de la imagen y la publicidad (hoy realmente sofisticados y desarrollados de Figura 1. Piet Mondrian, Composición Oval No. 3, 1914, óleo (1´40 x 1´01 m). la mano neurociencia), y pese a los usos de las TIC en la creación de imágenes, el peso del modelo narrativo sigue siendo predominante a la hora de abordar el análisis de una obra de arte, de tal manera que seguimos haciéndolo como meros receptores de contenidos figurativo-narrati- vos sin atender a lo que comunica el lenguaje con el que está hecho. Es muy frecuente encontrarnos con análisis de obras que atienden sólo a la iconografía o a la histo- ria o al contenido narrativo (ya sea social, político, etc.) Seguimos, pues con planteamientos dualistas, separando el qué se representa del cómo, siendo este ultimo la clave para acercarnos a una lectura mucho más certera aunque difuminada. Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 68 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas En el proceso de la creación artística y de la recepción de la obra por parte del espectador, ocurren procesos muy parecidos a los que se han detectado en las investigacio- nes que se han hecho en torno al lenguaje no verbal. El contenido de las palabras puede verse muy comprometido dependiendo del modo en que las digamos (la entonación, el ritmo, etc.). Por ello, cuando escuchamos palabras, como interlocutores no sólo recibimos una idea o concep- to, recibimos sonido, cuyo poder comunicativo puede ser más intenso, más incisivo que el contenido por penetrar directamente, sin mediación de código analítico, en nues- tra mente; digamos que nos afectaría aún sin saberlo, sin que seamos conscientes de su efecto12. Pero, además, la palabra nunca va aislada: los gestos o len- guaje no verbal de nuestro cuerpo (ya sean muy visibles o muy sutiles) comunican aquello que con el significante a veces pretendemos desviar (recordemos que la totalidad es siempre más que la suma de las partes). De esta manera frecuentemente vivimos en la ilusión de estar diciendo una cosa cuando en realidad estamos comunicando otra, cosa que conscientemente se utiliza en las manipulaciones polí- ticas de los periódicos (la manera en la que distribuyen las noticias visualmente en las páginas que incluyen además publicidad) noticieros (que hacen coincidir imágenes de una noticia mientras comentan un aspecto), e inconscien- temente en muchas producciones audiovisuales. En este sentido, el cine ha sido uno de los medios artísticos más prolíficos en producir divergencias de sentido entre el de- sarrollo visual y la historia que cuentan las palabras. Por no hablar de los spot publicitarios, especialmente aque- llos que pretenden corregir hábitos o tienen contenidos pretendidamente educativos. Las campañas audiovisuales lanzadas por el Ministerio para, por ejemplo dejar de fu- mar, o acabar con el maltrato de género, acaban en algu- nas ocasiones por tener efectos diferentes a los pretendi- dos si no, incluso, a veces contrarios. Desde los años de 1970 Michael Foucault venía advirtiendo de las maniobras del poder, que perpetua su estructura je- rárquica precisamente allí donde se pretende combatir, ya que los grupos marginales, políticos y/o de minorías aca- ban por organizarse en estructuras de poder semejantes, a pesar de tener programas de contenidos muy distintos. En otras palabras, al desvincular la forma del contenido se acaba por reproducir los mismos modelos, con distinto dis- curso (ojo por tanto con el arte de “contenido político” porque bien puede estar perpetuando aquello contra lo que pretende luchar). Lo mismo ocurre con la perviven- cia de valores anclados en una forma de mirar, de percibir y por tanto de pensar y sentir. De tal manera que, al no considerar el lenguaje de la presentación de la imagen como un contenido en sí mismo, acabamos por perpetuar aquello contra lo que pretendidamente queríamos evitar cambiar o combatir. Definitivamente los resultados de nuestro sistema educa- tivo (al que pretendemos erróneamente cambiar sólo con nuevos planes de estudio) sigue siendo dual al separar la ciencia del arte, la consciencia de la inconsciencia, el cuerpo de la mente, lo que perpetua esquemas tremen- damente obsoletos para el tipo de tecnología que hoy en día disfrutamos. Además, y lo que es casi más importan- te, muchas veces, esta tecnología más que usarse para romper modelos de conocimiento, se usan también para perpetuarlos, no sacando rendimiento a las capacidades infinitamente más complejas e interesantes que podrían otorgarnos. Porque si bien en el cómo está el qué, el me- dio no es enteramente el mensaje13. El medio es, como su propio nombre indica, un instrumento a través del cual comunicamos y si bien es muy cierto que las TIC han creado un mundo artificial cada vez más complejo que tie- ne su propia autonomía y reglas, también es cierto que pueden ser usadas como meros aparatos sofisticados de almacenamiento de información o comunicación, sin que se alteren los modelos tradicionales de conocimiento. Podemos así, usar una sofisticada tecnología y seguir con una mirada euclidiana y un discurso cartesiano. La incor- poración de las TIC en las aulas no afecta necesariamente a un cambio de modelo. Tiene que usarse de manera que ofrezcan una experiencia en el aprendizaje partiendo de presupuestos diferentes. El asunto es cómo abordar un cambio cualitativo del mo- delo de conocimiento, lo que nos supondría empezar a romper con formas de pensar que están profundamente arraigadas en nuestra epistemología y que, derivadas del origen de nuestra cultura -como hemos comentado a propósito de la superioridad de la palabra frente a la imagen-, son reafirmadas en la época de la Ilustración, origen de nuestra ciencia moderna y de nuestro arte con- temporáneo, y no han hecho sino colonizar otras formas 69 de cultura y expresión a lo largo de todo el planeta. En este sentido parece producirse un proceso irónico: la progresiva extensión de nuestro modelo cultural, nos ha desacostum- brado a convivir y a aceptar otras maneras de pensar que hemos relegado, acorralado e incluso “extirpado”. Hemos incurrido en un error de lo que podríamos llamar “ecología de la cultura”, al extender una especie de cultura frente a la diversidad necesaria para el equilibrio de “realidades”, y así como la biodiversidad es imprescindible para mantener la riqueza del planeta, en el ámbito de la ecología de la cultura, se necesita de especies culturales distintas para sostener una riqueza en el horizonte del conocimiento. En otras palabras, la biodiversidad tiene que ver con la diver- sidad cultural. Acostumbrados a un sólo modelo, a una sola manera de abordar y conocer el mundo, nos falta gimna- sia mental para obtener la flexibilidad necesaria a la hora de romper esos esquemas de un pensamiento tan invasor como profundamente arraigado. De la misma manera, y en el caso concreto de Bellas Artes, el modelo educativo que sustentamos considera que hay que adquirir un tipo de destrezas que consideramos “óp- timas” para todos, sin atender a las distintas cualidades particulares de cada una de nuestras alumnas/os, de cada mente con la que tratamos. En mi opinión esto es un error, pues deberíamos de actuar de abajo arriba -dejando espa- cio para que surjan las cualidades e idiosincrasias parti- culares de cada alumna/o-, y no imponiéndoles el modelo educativo según un criterio normalizado que modela las maneras de pensar, percibir y sentir, de acuerdo a estos patrones. Cuántas veces en el ámbito del arte no hemos dado con “genios creadores” cuya obra ha sido rechazada inicial- mente por ser innovadora. El caso de Van Gogh es muy elo- cuente. Sabemos que fueron bastantes los que le aconse- jaron abandonar la pintura cuando en la célebre academia Saint Julien -donde iban a pintar muchos de los artistas modernos formados al margen de la Academia- le conside- raban un pésimo dibujante. A fuerza de insistir, Van Gogh nunca llegó a dibujar bien, pero gracias a eso tuvo que in- dagar otras maneras de expresión plástica que le llevaron a la aplicación tan original y particular del color que es lo que caracteriza su pintura y lo que innovó. Es decir, una “carencia” se convierte en una ocasión para desarrollar una cualidad propia (ahí radica la originalidad) y aportar con ella un nuevo camino; la debilidad se convierte enton- ces en fortaleza y amplia el horizonte cultural. Creo que la innovación ha de producirse desde la necesidad que tiene cada humano de desarrollar su propias facultades, sus pe- culiaridades, o lo que es lo mismo, desde el agotamiento del modelo o desde su ineficacia a la hora de conseguir los objetivos propuestos (ser pintor en el caso de Van Gogh). Con ello evitaríamos ese manierismo de la originalidad que responde a las pautas del mercado del arte y cuyo resulta- do suele ser más de lo mismo con distinto collar. Con el uso de las TIC deberíamos potenciar las capacidades individuales de cada alumno, abriendo el campo del siste- ma docente a la creación e innovación, para no quedarnos en la mera trasmisión de información y en el mejor de los casos, de conocimiento. El reto pendiente es cómo abordar el uso de las TIC, una vez que ya están introducidas en las aulas para generar otras relaciones de los profesores con los alumnos, de los alumnos con la materia que estudian y, en definitiva, otros modelos docentes. Quizás el uso de las TIC pueda darnos una excelente oportu- nidad para empezar a aceptar que hay otras formas de pen- samiento tan importantes y sólidas para el conocimiento como la argumentación causal y lógica (pensamiento na- rrativo que tiene una estructura jerárquica vertical) y que si bien derivan de procesos emergentes no predecibles, son parcialmente accesibles a través del entrenamiento de la sensibilidad; me refiero al entrenamiento de la percep- ción de las percepciones sensoriales que aun viniendo y produciéndose en nuestro mundo emocional, podemos ac- ceder a hacerlas cada vez “más inteligentes”, cada vez más conscientes. En el área de conocimiento que nos ocupa, el de Bellas Artes, no se trataría tanto de indagar el compor- tamiento de nuestras neuronas ante un estimulo estético (cosa, por otra parte interesante por el carácter multidis- ciplinar y transversal que generaría), cuanto aceptar, al menos, que el simulacro o simulación del arte -esto es, su carácter verosímil, ese “como si”, responsable de nuestra reacción estética-emocional (que se traduce en rechazo, tristeza, seguridad, tranquilidad, etc.)- funciona como un teatro semejante al que juega la percepción de la realidad en nuestro sistema perceptivo (ya dijimos que no reaccio- namos ante las cosas mismas, sino ante cómo las percibi- mos); por lo que tendríamos una excelente oportunidad, a través del arte, de conocer mejor nuestros sistemas de Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 70 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas reacción sensorial-emocional. No importa tanto si ante lo que reaccio- namos es verdad o no, el caso es que lo hacemos y como tal funciona en la verosimilitud del arte al igual que ocurre en las TIC, pues como cien- cias que son del artificio tampoco buscan si “es verdad o mentira, sino si funciona o no. No buscan validar o falsear sus hipótesis, sino probar su habilidad o inviabilidad14”. Es más, así como la forma no debe ser desligada del contenido, el ver no puede desligarse del entender. Semir Zeki ha señalado como lo que entendemos por visual es, en realidad, un sistema cognitivo: “Antes se pensaba que la visión era un mecanismo pasivo: la retina recogía la información a través del nervio óptico, y la mandaba a la corteza visual (V1), y de ahí pasaba a la corteza de asociación donde se resolvía el significado de lo visto. Ahora se sabe que entran en juego distintas áreas (además de la V1) y que estas actúan paralelamente y de manera simultánea15”(Figura 2). Para Zeki, el arte moderno en particular ha experimentado con los mo- dos de ver, o lo que es lo mismo con los sistemas neuronales. El arte mo- derno, al haber sintetizado y simplificado las formas, trabaja específi- camente para ser recibido por la células de las distintas áreas visuales del cerebro. En la visión, unas células están especializadas en el movi- miento, otras en el color, otras en la dirección, etc.; de tal forma que si hay una lesión de las células del color, el paciente puede ver las demás características de lo percibido (posición del objeto, forma, movimiento, etc.) debido a las células de “selección de orientación” (Zeki, 2005, p. 133). Lo que justifica que el arte moderno pueda ser denominado como “el arte del campo receptivo” ya que “esta hecho a medida de la fisio- logía de células individuales, tal y como las estudiamos a partir de sus campos receptivos” (Zeki, 2005, p. 122). Por eso, tiene tanto sentido el arte no-figurativo de Malevich y Mondrian, pues ambos van encaminados hacia un receptor (un cerebro) “que ya ha seleccionado los elementos esenciales de los objetos... [ajustándose] cada vez más a la fisiología de la áreas visuales y, en particular, a las respuestas de las células indivi- duales que se encuentran en ellas, puesto que la función de estas áreas es asimismo, destilar los elementos esenciales del mundo visual” (Zeki, 2005, p. 123). Parece así hablar de una especie de tautología entre lo que pinta el artista y lo que éste recibe de la realidad exterior según su campo celular receptivo. Artistas como Malevich están pintando imágenes que son idénticas o muy parecidas a las que generan las células en el campo visual cuando las percibimos. Por ello concluye: “Los artistas son neurólogos que estudian la organización de la par- te visual del cerebro con técnicas que les son únicas y que su obra, cuando se analiza científicamente, descubre determinadas leyes de la Figura 2. Análisis tonal del retrato de La Duquesa de Alba de Goya. Realizado por Mocznay, 1930, Escuela de Itten, Berlín. Antes de que se desarrollara el lenguaje binario digital, Itten desarrolló su lenguaje cromático mediante el cual filtró la realidad narrativa en unidades de tonos (claro-oscuro) dando lugar a una percepción distinta e igualmente válida. 71 organización cerebral que los científicos habían ignorado hasta ahora”. Lo que la ciencia analiza el arte, a veces, lo ha indagado ya en la imagen. Pero el mensaje del arte al no ser narrativo se difumina en sensaciones, pues viene de la intuición, del mundo no consciente para mostrarnos aquello de lo que no se puede hablar. Y esto es porque ensaya modos de ver y de representar que son experimentales, y que por tanto, es- tán en otro plano. Las obras de Malevich, Mondrian “están hechas de manera admirable para estimular las células de la corteza visual, y las propiedades de esa células son, has- ta cierto punto, la idea preexistente en nuestro interior”. Nos cuesta, como receptores aprendices de la imagen que somos, meditar en los entresijos de su lenguaje y renunciar a la tentación de atender sólo a la argumentación narrativa como la única herramienta de ordenación y comprensión, pues prioritariamente nos tranquiliza dar a lo que vemos un sentido que casi siempre se vincula a un relato, ya sea personal ya compartido socialmente, cuando a lo mejor, dicha imagen, sólo nos expone tautológicamente nuestro propio sistema de percepción invitándonos a adentrarnos en él como observadores de la recepción (emocional pri- mero y narrativa después) que generan. 4. Visión-cognición, cognición-visión Si la visión cambia la cognición (pues a lo largo de la his- toria todos los sistemas de visión han alterado los modelos cognitivos15, pensemos actualmente en los satélites, por ejemplo), ésta, la cognición, no se transforma realmente a no ser que la experimentemos de alguna manera, aunque sea a través del “como si”, en un teatro de percepciones. Por eso es tan importante conectar el mapa con el terri- torio. El mapa aquí es el modelo de conocimiento que se genera a través de las teorías con las que nuestra cultura explica el mundo. El territorio, la experimentación de ese modelo en mí. Así, por mucho que estudiemos, por ejemplo, la complejidad no la incorporamos a nuestra experiencia. Esto hace que seamos capaces de mantener dos “verdades” contradictorias en nuestra mente que pueden derivarse de su lugar de origen16. Mientras mi parte izquierda del cere- bro me dice que intelectualmente soy un experto en la Teo- ría de la Complejidad, mi parte derecha emocional, no sabe nada de ello, porque no la ha incorporado a su experiencia, y así actúa (reacciona ante las cosas) sin tener en cuenta los conocimientos de su parte derecha, con lo que deviene una especie de “esquizofrenia del conocimiento” que en algunas ocasiones ya nos ha dejado perplejos a la hora de entender algunos sucesos de la historia. Sería conveniente explorar las paradojas de mantener dos realidades: la del cerebro derecho que es emocional, funciona por su lado, desconectado del conocimiento que el izquierdo elabora narrativamente. Esta sería una de las grandes asignaturas pendientes del sistema educativo, crear una conexión de ambos lados del cerebro, lo que haría converger el conocimiento del mapa con la experiencia emocional del territorio. De no ser así, el conocimiento que tenemos de las cosas se alimentará sólo en el plano intelectual, generando una inmensa am- plitud en las expectativas que, sin embargo no cambiarán la filosofía de la vida. Me apresuro a aclarar que la tecnolo- gía (consecuencia de ese conocimiento) tiene, por supues- to, una repercusión en nuestras vidas y un evidente y pode- roso nivel de transformación en el ámbito de lo cotidiano, afectando a nuestros hábitos, formas de vivir y rasgos cul- turales. Pero está tecnología, por sí sola, no supone una alteración en profundidad, pues su uso puede conducirnos hacia la alienación y perpetuar el dualismo en el modelo epistemológico, y este dualismo será progresivamente más profundo y contradictorio a medida que avancemos más: cada vez nuestro conocimiento del mundo será más complejo, rico y rompedor con modelos previos, mientras nuestra experiencia del mundo cada vez más pobre y cana- lizada por modelos muy restrictivos y tan simplificados que nos harán vivir casi como autómatas. La brecha entre mapa y territorio es, en este sentido, cada vez mayor. Y si no po- nemos remedio acabaremos siendo una extraña mezcla de cultura en la que el conocimiento y la tecnología progresan a un nivel, y la experiencia vital y la manera de relacionar- nos emocionalmente con el mundo, a otro. En el caso del modelo educativo es muy claro, pues a pe- sar de todos los conocimientos de metodología que se han escrito por los expertos en pedagogía, y sus esfuerzos por llamar la atención sobre la necesidad de dar un cambio radical al sistema, en líneas generales seguimos (¿por la inercia?) con un panorama en las aulas cuya caricatura algo exagerada podría describirse en los términos siguien- tes: tu no sabes (yo si sé), luego yo te enseño como es (o se Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 72 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas hace); y mientras, tu quieto, permaneces ahí escuchando atentamente y aprendes (a hacerlo) como yo lo sé. Cuando sepas lo que yo sé (cuando sepas hacer como yo hago), tu serás como yo y podrás enseñar lo que yo te he enseñado. 5. Propuesta para un ejercicio de meditación visual y acús- tico-sonoro Confesaré abiertamente que esta propuesta de “medi- tación” tiene que ver con los ejercicios que las diversas técnicas de introspección y autoconocimiento se han ex- tendido, sobre todo recientemente, en muchos ámbitos de nuestra cultura y que me parecen pueden contribuir enor- memente al aprendizaje de lo que aquí se propone. El ejercicio que propongo en este Taller de Meditación Acústico-visual, es producto de la incorporación de vías de aprendizaje en las que me he formado y que son colaterales a mi carrera docente17. Estas vías colaterales convenien- temente adaptadas, me han servido en gran medida para ir transformando mis clases para los alumnos/as de Bellas Artes así como otros cursos impartidos dentro del ámbito de la docencia. El Taller de Meditación Acústico-visual es un sencillo ejem- plo de cómo pueden trabajar conjuntamente el conoci- miento de los conceptos y cierta experiencia de éstos en el aprendizaje, valiéndome de técnicas meditativas, así como del uso de las TIC, y en relación a algo tan “básico” como es la aproximación que las alumnas/os tienen ante una obra no figurativa. El objetivo es intentar hacerles más conscien- tes de cómo pueden incorporar el conocimiento del arte abstracto (y el conocimiento de sus propias sensaciones preconscientes que son al fin y al cabo con las que trabajan a la hora de crear) a sus percepciones cotidianas; para que la información de lo que ocurrió en el arte de principios del si- glo XX no sea algo que estudian como meros datos eruditos, sino que lo incorporen a su experiencia y de alguna manera lo vivan. Así el arte consigue tener un poder transformador en la vida y en el aprendizaje, pues incorporamos sus in- vestigaciones a nuestra manera de estar en el mundo. El ejercicio, claro está, no garantiza estos objetivos; depende de cómo se desarrolle: el contexto determinado del grupo al que se aplique y otras tantas circunstancias más. Nada mas lejos, pues, que pretender dar recetas o crear mo- delos, la intención de este artículo es tan sólo compartir estas micro-experiencias que en el aula, como un privile- giado laboratorio experimental que es, han dado lugar a situaciones interesantes vinculadas al “descubrimiento” que los alumnos, como receptores del arte, experimenta- ban al trabajar con otros presupuestos que los narrativos. El ejercicio se estructura en 4 fases que son secuenciales: 1º Fase: Exploración de los contenidos del material con el que se trabajará, y pautas para un análisis de las imágenes en términos no narrativos. En una sesión teórica se analizan los presupuestos de los que parten artistas como Kandinsky, Mondrian, Itten o Malevich al desarrollar su obra abstracta. Esta primera abstracción se amplia con artistas de los años de 1960 (Yves Klein, Grupo Zero, etc.), y actuales. Una vez hecho este recorrido, se hacen lecturas conjuntas de cuadros particulares donde se aplica un análisis de la obra a tra- vés de sus cualidades, esto es, qué sensaciones comunica y cómo usa la forma y el color para ello. Cuando los alumnos se enfrentan al análisis de, pongamos por caso, un cuadro abstracto, la reacción más inmediata es leerlo en clave narrativa, argumentando el carácter simbólico del color y la forma. Cuesta un tiempo cambiar “el chip”, resetear la percepción para no ver lo que uno proyecta sobre la obra, sino lo que la obra comunica por cómo lo comunica. Al ser abstracta, la lectura narrativa se abandona más fácilmen- te, dejando espacio a otras aproximaciones: cómo se dis- tribuye el color, si forman planos de profundidad o por el contrario se extiende en superficie, si sus combinaciones son armónicas, si son disonantes, si las formas son cor- tantes, suaves o atmosféricas, etc. Este pequeño análisis de las formas y el color lejos de llevarnos a un formalismo vacío, nos abre las puertas a otro lenguaje; ahora bien, lo que nos comunica no es fácilmente verbalizable, pues está manejando patrones de contenidos no narrativos que nos afectan directamente a las emociones. Llegados a este punto, atenderemos a la diferencia que neurólogos estudiosos de la inteligencia emocional -como Ledoux, Ralph y Morgado18- establecen entre una emoción y un sentimiento. La emoción recoge los cambios que tie- nen lugar en el cuerpo ante un estímulo. Cuando estos cam- bios son leídos por el cerebro, nos hacemos una represen- tación mental de ellos y los convertimos en sentimientos. 73 Así, si veo un oso en el bosque ¿corro porque tengo miedo? o ¿tengo miedo porque corro? ¿tiemblo porque tengo mie- do? o ¿tengo miedo porque tiemblo? Para Ledoux, Ralph y Morgado19, tengo miedo porque corro y porque tiemblo. Los cambios de mi cuerpo (correr y temblar) los traduzco mentalmente, de tal manera que las reacciones corporales registradas por el cerebro, se convierten en sentimientos (en este caso miedo); claro que hay, advierten, un bucle entre las reacciones corporales y las traducciones menta- les, pues estas alimentan a su vez las primeras y, así, al darnos cuenta de que tenemos miedo, el cuerpo reacciona y, consecuentemente, alimentamos más ese miedo. El ejercicio comienza así con una atención de cómo nos afecta la obra en términos emocionales para darnos cuenta cómo éstos son traducidos inmediatamente a sentimien- tos, y cómo una vez nombrados estos sentimientos (si no se da cuenta de ello) se desata toda una narración perso- nal que llega a introducir en la obra incluso ingredientes simbólicos, de los que en realidad carece, asociando la obra a contenidos teóricos conocidos que acaban por se- pultarnos su imagen. La propuesta del ejercicio tiene, pues un primer objetivo: desdecir esas atribuciones, dar cuenta de ese proceso por el cual llegamos a configurar clichés con los que tan frecuentemente accedemos a las obras, de tal manera que no nos dejan verlas, pues vemos lo que sabe- mos sobre ellas, y no lo que nos dicen. Por eso se aborda el ejercicio como una meditación, pues en realidad se trata finalmente de ser un observador de los procesos que tienen lugar en el cuerpo-cerebro y de cómo la mente los traduce. 2º Fase. Trabajo individual. Poner en práctica lo aprendido y experimentar creando. En la segunda fase cada alumno elije una obra de arte abs- tracto que le haya impactado particularmente. Su acome- tido es registrar las sensaciones que le trasmite partiendo del análisis de los elementos de la imagen y del efecto que tiene como conjunto. Este es un momento particularmente interesante, pues el alumno tendrá que desarrollar su capa- cidad de auto-observación y su destreza para evitar inter- pretaciones narrativas que se interpongan en su recepción de la imagen; se trata de meditar sobre la imagen y, para ello, no tendrá libros a los que acudir que le den soluciones ya hechas, tendrá que usar sus propias herramientas, esto es, con los conocimientos y entrenamiento adquiridos en la Fase 1, tendrá que acudir a la observación de sus sensacio- nes, localizarlas, y asignarles un origen en la imagen. Es muy importante que este trabajo individual sea luego contrasta- do con el grupo, como veremos más tarde. Una vez “localizados” los efectos sensoriales que produce la percepción de la obra, se plantea el segundo objetivo, un ejercicio de “traducción”, y es aquí donde entran en juego el uso de las TIC. Mediante un programa informático muy sencillo y con un banco de sonidos por material20, el alum- no tiene que “traducir” las cualidades de la obra abstracta (que ha elegido previamente y sobre la que ya ha trabajado, meditando sobre sus cualidades) en una composición sonora que ha de crear. Es importante advertir que este ejercicio no pretende establecer en medida alguna un código, ni siquiera correspondencias univocas entre sonidos y formas y/o colo- res. Este juego sinestésico lo entendemos finalmente como una traducción de los elementos que integran la imagen atendiendo al carácter global de las sensaciones que trasmi- te (recordemos que la totalidad es más que la suma de las partes) y es ésta la que ha de ser transferida a la composición sonora. A continuación pondré algunos ejemplos concretos para comentar cuales han sido los resultados obtenidos. 3º Fase: Puesta en común de las composiciones sonoras y de imágenes con las que se ha trabajado. Puesto que el ejercicio se basa en la observación, localiza- ción, traducción y puesta en escena de sensaciones pro- venientes de la obra de arte, nos movemos en un campo subjetivo, lo cual no supone una dificultad; al contrario, se trata de usar esa subjetividad como un material que sirva como un campo de meditación compartida. Por eso es tan importante que el ejercicio sea finalmente expuesto en el aula y compartido con el grupo, ya que se contrasta la subjetividad del autor con la del grupo: da pie a que se comenten con más matices esas sensaciones, de tal manera que el análisis colectivo hace que se depure la efi- cacia de la manera en la que ha traducido sus sensaciones. Como, insisto, nos movemos en el ámbito de la subjetivi- dad, el ejercicio no contempla ser juzgado como “bien” o “mal” hecho, tan solo se constata la capacidad comunicati- va en el tejido de ínter-subjetividad creado, es decir según reciba el grupo la composición sonora, asociada o no a la imagen que se propone. Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 74 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Figura 3. Un programa como el Audacity, de muy fácil manejo y de código libre, permite trabajar en la traducción de la imagen visual al campo de lo sonoro a un nivel satisfactorio a pesar de las limitaciones. Para evitar predisposiciones en la percepción la autora o autor de la composición sonora, expone ante el grupo el cuadro elegido junto a otros, sin decir cual es, de tal manera que no se establece una correspondencia a priori entre imagen y sonido (antes de escuchar la composición), sino que hay que “adivinarla”; el colectivo comenta y argumenta a qué cuadro de entre los expuestos en pantalla, se refiere la percepción acústica. Asombrosa- mente son muchas las veces en las que hay casi totalidad de consenso en señalar al cuadro adecuado. Si esto no es así, surge una emocionante actividad en el aula: el contraste de opiniones, los matices que se van delineando a propósito de cada argumentación por parte de los alumnos receptores, que manifiestan sus sensaciones recibidas en torno a las correspondencias que establecen entre esa composición sonora y la imágenes propues- tas, hasta que seleccionan una como la posible correspondiente. Como no hay una única “verdad” detrás a la que podamos referirnos, el objetivo final de este ejercicio es generar un lugar de intercambio de sensaciones que tienen que ser primero observadas, después verbalizadas y referida a las propias herramientas lingüísticas de la imagen y el sonido, y, después, contrastadas con el grupo. En otras palabras, no se trata en modo alguno de evaluar positivamente o negativamente el trabajo presentado; el objetivo es hacer del aula un espacio para el estudio de las sensaciones estéticas que creemos se derivan de aquello que vemos y escuchamos; esto es, una suerte de espacio meditativo de lenguajes no narrativos que nos ayuden a visualizar mejor el funcionamiento personal y cultural de nuestros reacciones emocionales derivadas de nuestras percepciones. Siguiendo la línea abierta por Zeki, creo que el arte puede servirnos como una herramien- ta para indagar en las emociones que se expresan, incluso a nuestro pesar, en lenguajes no narrativos, y que son fuente de la creatividad. Lo que los neurólogos -a través de so- fisticadas máquinas de resonancia- detectan en nuestras funciones cerebrales cuando oí- mos música o vemos algo que nos produce placer (la belleza, por ejemplo), creo que puede ser también detectado, aunque a otro nivel, por la observación interior y la meditación sobre los procesos perceptivos que nos acontecen a cada uno de nosotros como recepto- res de la obra del arte. Es cuestión de entrenamiento y para eso, entre otras muchas cosas, está el trabajo en las aulas. 75 La simplicidad del ejercicio aquí propuesto contrasta con la complejidad de nuestro cere- bro y su fascinante capacidad creativa. Son ya bastantes las voces de científicos muy re- presentativos que entienden la creatividad más allá de la expresión de una emoción para extenderla a la “expresión de un orden nuevo21”. Por eso, de la mano del conocimiento, del mapa intelectual o discursivo-argumental llegamos al umbral del arte y, a partir de ahí, sin dejar estas herramientas tan valiosas hemos de dejar paso ahora humildemente a otras que no controlamos y que tan sólo podemos dejar espacio para que se muestren. Y desde luego no lo van a hacer con la lógica del entendimiento, sino con la riqueza de un abanico de posibilidades imprevisibles que hacen de la obra de arte un territorio de la ambigüedad, que quizás no sea más que su estado de indeterminación en espera de un receptor que la determine, atendiendo así a su complejidad. Es llegados a este punto cuando iniciamos la fase 4 del ejercicio. Fase 4: Las composiciones sonoras tiene que ser “bailadas” por su autor/a (o autores) en el aula, delante del grupo que atenderá a esta nueva traducción, ahora de lo sonoro a lo cinético. Las esperadas reacciones de inhibición y timidez por parte de los alumnos a expresarse con el cuerpo creo que son síntomas de nuestro sistema educativo: sentimos mucha más libertad a la hora de expresarnos con las palabras, pero tenemos al cuerpo siempre escondido, agazapado. Quizás porque intuitivamente sabemos que nos puede traicionar sin que controlemos sus mensajes que emite a nuestro pesar, pero también qui- zás porque no le hemos dado la oportunidad de usarlo como vehículo de comunicación emocional abiertamente. Muy frecuentemente, los “bailadores del sonido” solucionan la situación atendiendo a los distintos elementos sonoros y actuando según sus cualidades; lo cual ya es un logro. Por ejemplo un sonido grave y repetitivo es actuado con un movimiento corporal que trasmite pesadez y que se mueve por el espacio (el aula aquí se convierte en una especie de escena- rio) despacio y a un ritmo pausado. Lo contrario convendría a un sonido agudo. Conforme se ensaya cinéticamente la pieza, se va complicando al aparecer varios sonidos simultá- neos, lo que precisa de varios “bailarines” que deben interactuar entre ellos, lo que suele solucionarse con una improvisada coreografía. La finalidad de esta fase del ejercicio no es más que despabilar al cuerpo, tener noticias de sus movimientos en relación a su inte- Figura 4. Jesús Rodriguez, sin títu- lo, 2011-2012, Tríptico, acrílico, (6 x 2 m). La pintura tiene como cam- po experimental a la imagen que crea su propio lenguaje mientras muestra las relaciones que surgen entre nuestras percepciones y sen- saciones que calibramos finalmente en información y emociones. Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 76 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas racción con el medio, en este caso la composición sonora. No hay, pues una intención de crear una danza como medio de expresión cultural. Más bien se invita a los alumnos a que se dejen “poseer” por el sonido que escuchan, a que sin control dejen que ese sonido se convierta en gestos o movimientos, en definitiva, a que muevan el cuerpo y jue- guen a “ser sonido”. Se trata, pues de otro ejercicio de me- ditación, en este caso dinámica, por el cual dejamos de ser rectores de nuestro cuerpo para dejarle interactuar libre- mente con lo que escucha, si somos capaces de superar las restricciones que impone la timidez o la autocensura. Bai- lando el sonido, los alumnos/as bailan también, a su vez, el cuadro con el que han trabajado y resulta muy enrique- cedor asistir a esta espectacularización de las sensaciones. Las posibilidades de las TIC en este ejercicio propuesto son tan ricas como infinitas (aplicación de cámaras y sensores de movimiento, de voz, etc. ). Así, por ejemplo, sería interesante explorar el uso de programas que traduzcan el movimiento de los bailes en imagen digital. Lo que permitiría acabar por comparar las diferencias de esta imagen obtenida digitalmen- te con la obra original elegida al inicio del ejercicio. Lo importante no es medir el resultado de esta experiencia de acuerdo a la coherencia con la que se manifiesten las relaciones entre imagen elegida, pieza sonora compuesta, movimiento y en su caso imagen digital obtenida a partir del movimiento; pues unas veces habrá concordancia entre imagen, sonido y movimiento, y otras no. Pero lo impor- tante es el recorrido realizado a través de la experiencia que cada alumna/o ha tenido a varios niveles: de su propia interacción con el medio (y, por tanto del estado de su ca- pacidad comunicativa), de su banco de sensaciones, y de la consciencia de lo que supone una imagen abstracta en términos de lenguaje y, por tanto, su dimensión cultural. Toda la teoría que la alumna/o ha tenido que estudiar en relación a la abstracción como parte de la asignatura de Historia del Arte, está realmente repleta de creatividad y de cambios de orden a los que se ha podido acercar subjeti- vamente incorporándolos un poco a su experiencia. Note- mos que la abstracción precisamente surge en un contexto de la cultura europea donde se están buscando nuevos len- guajes, al margen de los narrativos, incluso como propues- tas utópicas para la construcción de una nueva sociedad más justa, menos materialista y más espiritual22. Figura 5. (arriba) Bailamos, Pop Sketches Series, de Jake Elliot. Dibujo originado por canciones. Cada nota se corresponde con una linea dibuja- da. (abajo) Herramientas de visualización para datos multimedia de Harri Siirtola. 77 6. Conclusión ¿Cuánto debe la organización de los datos digitales al lenguaje visual? ¿Podríamos aprender algo nuevo y hasta ahora no abordado, si nos aproximáramos con el entre- namiento de este lenguaje visual tan trabajado por los artistas a la percepción de miles de imágenes digitales o mappings de relaciones que se construyen con la organi- zación de datos? ¿Convertiríamos entonces la información en lenguaje visual? ¿y éste en sensaciones y emociones? Entonces ¿qué nos está diciendo la Figura 5 además de la información obvia que resulta de mappear digitalmente información? Ninguna forma es banal. Si queremos empezar a desvelar- la, tendremos que conocerla en el contexto de la historia, pero también indagar en el lenguaje especifico del arte, a través del estudio de las sensaciones trasmitidas por la imagen, entre otras estrategias. Aunar experiencias pro- cedentes de distintos campos del saber es algo pendiente en los recursos y modelos educativos, así como romper ba- rreras entre el conocer y el hacer, entre el articular y decir. A este respecto, y quizás por un exceso de intentar elevar al arte a la tradicional esfera intelectual del conocimien- to, tendemos a sobrevalorar la justificación teórica de las obras en la enseñanza de Bellas Artes sin darnos cuenta de que, paradójicamente, no hacemos sino incurrir en los modelos heredados, descuidando la reivindicación del pro- pio lenguaje del arte como opción de conocimiento. Sin olvidar la importancia del peso teórico en la obra, creo que el verdadero reto consiste en iluminar los procesos que generan la creación y percepción. No estaría de más, pues, ampliar la consciencia en torno a cómo nos relacio- namos y cómo reaccionamos ante ese universo de formas que produce nuestra cultura, porque de esas formas se ali- menta y con ellas construye realidades. Y para ello parece muy oportuno introducir en el aprendizaje herramientas de distintos ámbitos: desde la meditación hasta el uso de las TIC, pues sorprendente, aunque proceden de universos bien distintos, se complementan en tanto que se alían para permitirnos rozar la experiencia de la complejidad e impul- sar la creatividad, ese estado de gracia responsable de las mutaciones mentales que nos permiten ir cambiando el modelo. Notas 1 Los contenidos que se vinculan a este taller, los he trabajado en las si- guientes investigaciones teóricas: Raquejo, T. (1991). Los placeres de la imaginación, de J. Addison, Madrid: Visor, pp. 1-122; Raquejo, T. (1997). La pintura del siglo XIX, en Ramirez, J. (ed.), Historia del Arte. El mun- do contemporáneo, tomo IV, pp. 57-107; Raquejo, T. (1995). Imágenes poéticas de lo sublime: Equivalencias visuales de la retórica en la pintura de Turner, Boletín de la Real Academia de San Fernando, Madrid, nº 80, 1995, pp. 421-444; Raquejo, T.(1992). La bella neoclásica y la bestia ro- mántica: historia de un desenlace feliz, en La Balsa de la Medusa, nº 23, pp. 5-18; Raquejo, T. (2002). Sobre lo monstruoso: Un paseo por el amor y la muerte, en Hernández Sánchez, D. (ed.). Estéticas del arte contem- poráneo, Colección Metamorfosis, 4, Ediciones Universidad de Salaman- ca: Salamanca, pp. 51-88. Raquejo, T. (2010). Frankenstein o el moderno Prometeo, en Olivares, R. et al (ed) Exit.Books, nº 13, Revista Semestral de Libros de Arte y cultura Visual, Madrid, pp. 110-114. 2 Los contenidos que se vinculan a este taller, con la bibliografía corres- pondiente, los he trabajado en las siguientes investigaciones teóricas: Raquejo, T. (1998). El sujeto y su doble: de como Jonathan Harker se disfraza ante la mirada de Nosferatu, La Balsa de la Medusa, Madrid: Vi- sor Dis, nº 47, pp. 47-66; Raquejo, T. (2004.) Dalí. Metamorfosis, Madrid: Edilupa; Raquejo, T. (2005.) Before I kill you: emoción/razón y realidad/ ficción en la violencia, en Bozal, V. (ed.). Imágenes de la violencia en el arte contemporáneo, Madrid: Antonio Machado, pp. 255-288; Raquejo, T. (2012). El espejo como no-lugar, Quintana, Santiago de Compostela: Universidad de Santiago de Compostela (año del artículo no publicado). 3 Este taller se ha realizado además en el Master de Arquitecturas Efímeras, dirigido por Carmen Blasco en la Escuela Técnica de Arquitectura de Ma- drid (Mayo del 2012) y en la Casa Encendida (Madrid) junto a Luis Ortega con el título de La naturaleza de los lugares: Intervenciones en el espacio II (17 al 24 de abril del 2009) y La Naturaleza de los Lugares: Intervencio- nes en el espacio I (del 10 al 24 de abril del 2007). Los contenidos que se vinculan a este taller, con la bibliografía corres- pondiente, los he trabajado en las siguientes investigaciones teóricas: Raquejo, T. (2011). El arte de crear viajando: el non-site-specific, en Ca- bañas, M, López-Yarto, A. y W. Rincón,W. (eds) El arte y el viaje (Ma- drid, CSIC, Biblioteca de Historia del Arte, 19, pp. 201-2015; Raquejo, T. (2000). Imágenes del lugar, leyendas del no-lugar, en Maderuelo, J. (ed.). Arte y Naturaleza: arte publico, Huesca: Diputación Provincial, pp. 163-188; Raquejo, T. (2006). El arte de la Tierra: espacio-tiempo en el Land Art, Medio Siglo de Arte. Últimas Tendencias 1955-2005, Madrid: Abada, pp. 107-130. 4 Este taller se ha realizado además en el Museo Thyssen dentro del curso La representación del Espacio en las Obras del Museo Thyssen-Bonemisza, Navarro Zuvillaga, J. (coord.) curso Formación permanente del Profeso- Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes 78 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas rado, con el título de Lo sublime visual y sonoro (desde el 2007 al 2012 ininterrumpidamente). Los contenidos que se vinculan a este taller, con la bibliografía corres- pondiente, los he trabajado en las siguientes investigaciones teóricas: Raquejo, T. (1990). Wilhelm Worringer, el mensajero del arte de Fin de Si- glo y los inicios de la abstracción, en Annales De Historia Del Arte, Madrid: Universidad Complutense, Dpto. Historia del Arte, nº 2, pp. 193-207; Ra- quejo, T. (1989). Influencias orientales en la iconografía de los pintores abstractos, Madrid, F.U.E., II, pp. 391-399. 5 Damasio, A. (2001). El error de Descartes. La emoción, la razón y el cere- bro humano, Barcelona: Crítica. 6 María Novo con su proyecto Ecoarte es una de las voces más representa- tivas en este campo de la convergencia de saberes y que ella denomina “el abrazo entre arte y ciencia”, véase por ejemplo Novo, M. (2002). Eco arte: hacia un mestizaje de saberes, en Novo, M. (coord.), Ciencia, Arte y Medio Ambiente, Madrid: Ediciones Mundi-Prensa y Caja de ahorros del Mediterráneo, pp. 45-60. 7 Así denomina Platón a los artistas, a quienes expulsa de su ciudad ideal, véase su República, Libro X. 8 De hecho, a lo largo de la historia del pensamiento occidental ha habi- do voces que como las de Spinoza, han trabajado por la convergencia de pensamiento y emoción, razón y emoción proponiendo un sistema menos dualista. No es de extrañar que Antonio Damasio le haya dedicado un li- bro a este filósofo holandés del siglo XVII; véase Damasio, A. (2006). En busca de Spinoza. Neurobiología de la emoción y los sentimientos, Barce- lona: Crítica. Sobre cambios de modelo de conocimiento en la actualidad destaco las voces de científicos como David Bohm, véase en particular: Bohm, D. y Peat, F.D. (2003). Ciencia, Orden y Creatividad. Las raíces crea- tivas de la ciencia y la vida, Barcelona: Kairós; y Capra, F. (2002). Las co- nexiones ocultas. Implicaciones sociales, medioambientales, económicas y biológicas de una nueva visión del mundo, Barcelona: Anagrama. 9 “...You may suddenly have an insight which is original for you, but which is not original for humanity as a whole. Each of us goes through various stages in our education when we suddenly realize things, but they are usually things that ours fathers and mothers and grandparents and many others before us have realized in the course of their growing up. These kinds of intuitive flashes are things where morphic resonance, which is sort of an inherited memory, may well play a part”. Sheldrake sugiere que los estilos artísticos son una forma de representar los campos mórficos, o memoria colectiva creada a través de hábitos (maneras de ver, en nues- tro caso) y ensayos (de crecimiento). Sheldrake, R. (1990). En VVAA, Art Meets Science and Spirituality in a Changing Economy, Amsterdam: SDU Publishers, p. 260. Aunque Ludwig Wittgenstein publicó su Tractatus en 1921, lo inicia en 1913 con sus “Notas”, véase Muñoz, J. y Regero, I., Introducción, en Wittegens- tein, L. (1992). Tractatus Logico-Philosophicus, Madrid: Alianza, pp. 8 y ss. Si bien todo lo narrativo necesita de la figuración, no toda la figuración es narrativa. Lo narrativo se define tanto por la presencia de lo figurativo, como por la aplicación de un espacio euclidiano, un tiempo secuencial y una referencia a un relato que marca la lectura de la obra. Es por ello que sobre todo a partir de los años de 1980, podemos encontrar ejemplos de pintura abstracta que contiene figuración, pero sus partes están organizadas sin narración. De ahí que la propia poesía, que escapa también al uso del lenguaje narra- tivo, haya experimentado con el poder del sonido para crear espacios don- de experimentar sensaciones como la dilatación, o contracción, libertad o agobio, etc. Recordemos en el contexto del Futurismo las propuestas de Luigi Rusolo, L´art dei rumori (1916) así como el libreto para la ópera de La victoria sobre el Sol (1913) donde Malevich ensayó su abstracción para la escenografía y el vestuario, mientras el libreto de Kruchenykh se desarrolla- ba con un lenguaje “narrativamente ininteligible”. Ambos, junto al músico Matiushin desarrollaron está ópera con el objetivo de crear el Zaum un anti- lenguaje o lingüística utópica “trans-racional” (za=”más allá”, um= “racio- nal”), para una nueva humanidad que puede de comunicarse a través de la acústica. Kruchenykh llegó a relacionar el zaum con las resonancias verbales que según Freud son las responsables de comunicar al preconsciente con el consciente. Sobre el zaum véase, Hulten, P. (1986). Futurismo&Futurismi, Bompiani: Gruppo Editoriale Fabbri, p. 610. Aludo aquí a cómo se ha entendido “el medio es el mensaje”, celebre pro- puesta de MacLuhan, M, autor de Understanding Media, (1964) y luego de The Medium is the Massage (1967). Hurtado, A. (2006). Tres claves para entender el fenómeno internet. Recu- perado el 28 de junio de 2012 en http://i2cat.academia.edu/ArturHurtado/ Papers/531927/Tres_claves_para_entender_el_fenomeno_Internet Zeki, S. (2005). Visión interior. Una investigación sobre el arte y el cerebro, Madrid: Antonio Machado, La Balsa de la Medusa, p. 81. Véase a este respecto Bateson, G. (2002). Todo escolar sabe... En Espíritu y naturaleza, capítulo 2, Buenos Aires: Amorrortu, pp. 35-79. Me refiero a mi formación como Practitioner en Programación Neuroligüís- tica (PNL), así como en algunos aspectos de inteligencia emocional que he abordado través de talleres puntuales realizados; y de mis veinte años de práctica comprometida con el yoga. Véase Morgado, I. (ed.). (2002). Emoción y conocimiento. La evolución del cerebro y la inteligencia. Barcelona: Tusquets. Véase por ejemplo Adolphs, R. (2002). Emoción y conocimiento en el ce- rebro humano. En Morgado, I. (ed.). (2002). Emoción y conocimiento. La evolución del cerebro y la inteligencia. Barcelona: Tusquets, pp. 140 y ss. El banco de sonidos esta compuesto por sonidos recogidos de animales, de la naturaleza (relámpagos, gotas de agua, olas, etc.), de sucesos (barco hundiéndose, rotura de cristal, ruedas de madera en rotación, voces en un mercado, etc.) y de algún instrumento. Los alumnos pueden, por supuesto, construirse su propio banco de sonidos. 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 79 Tal es el caso de R. Sheldrake, para quien la creatividad es una mutación mental (véase op.cit. pp. 260-261) , y de Joseph Flanders entre otros, a quienes Morgado se refiere cuando escribe que “no creen que la creatividad sea la expresión de la emoción per se, sino la exploración de lo desconocido y la expresión de un nuevo orden”, véase Morgado, I. (2010). Emociones e inteligencia social. Barcelona: Ariel, pp. 127-128. Bibliografía Bateson, G. (2002). Espíritu y naturaleza, Buenos Aires: Amorrortu. Bohm, D. y Peat, F.D. (2003). Ciencia, Orden y Creatividad. Las raíces creativas de la ciencia y la vida, Barcelona: Kairós Capra, F. (2002). Las conexiones ocultas, Barcelona: Anagrama. Crary, J. (2008). Técnicas del Observador. Visión y modernidad en el siglo XIX, Murcia: Cendeac. Damasio, A. (2006). En busca de Spinoza. Neurobiología de la emoción y los sentimientos, Barcelona: Crítica. Damasio, A. (2001). El error de Descartes. La emoción, la razón y el cerebro humano, Barcelona: Crítica. Elliot, J. (2006). Pop Sketch Series, recuperado el 4 de julio del 2012 en http://www.visualcomplexity.com/vc/project_ details.cfm?id=370&index=6&domain=Music. Hulten, P. (1986). Futurismo&Futurismi, Bompiani: Gruppo Editoriale Fabbri. Hurtado, A. (2006). Tres claves para entender el fenómeno internet. Recuperado el 28 de junio de 2012 en: http://i2cat. academia.edu/ArturHurtado/Papers/531927/Tres_claves_para_entender_el_fenomeno_Internet Morgado, I. (2010). Emociones e inteligencia social, Barcelona: Ariel. Morgado, I. editor (2002). Emoción y conocimiento. La evolución del cerebro y la inteligencia, Barcelona: Tusquets. Novo, M. coordinadora. (2002). Ciencia, Arte y Medio Ambiente, Madrid: Ediciones Mundi-Prensa y C.A.M. Zeki, S. (2005). Visión interior. Una investigación sobre el arte y el cerebro, Madrid: Antonio Machado, La Balsa de la Medusa. Sheldrake, R. (1990). En C. Tisdall, L. Wijers, I. Kamphof (Eds), Art Meets Science and Spirituality in a Changing Economy pp. 252-265. Amsterdam: SDU Publishers. Siirtola, H. (2007). Interactive Visualizacion of Multidimensional Data, Academic Dissertation, Faculty of Informatic Science, Departmen of Computer Sciences, University of Tampere. Recuperado el 7 de julio del 2012 en acta.uta.fi/ pdf/978-951-44-6939- 8.pdf Tuchman, M. (Ed.). (1986). The Spiritual in art: Abstract Painting 1890-1985. New York: Abbeville Press Publishers. Wittegenstein, L. (1992). Tractatus Logico-Philosophicus. Madrid: Alianza. Zeki, S. (2005). Visión interior. Una investigación sobre el arte y el cerebro. Madrid: Antonio Machado, La Balsa de la Medusa. Aprendizaje experimental y uso de las TIC en la enseñanza de la Historia del Arte en Bellas Artes Sobre el arte abstracto, la utopia y la espiritualidad, véase Tuchman, M. (ed.). (1986). The Spiritual in art: Abstract Painting 1890-1985. New York: Abbeville Press Publishers. 21 22 80 Javi F. Gorostiza y Miguel A. Salichs Si algo ha caracterizado a la robótica en general es su “multidiscipli- nariedad”. El término vincula mitología, literatura, cine, mecánica, electrónica, automática, etc. También encontramos múltiples aplica- ciones robóticas en las artes. Este artículo, eminentemente práctico, está orientado a artistas que quieran introducirse a la robótica, la automática (o control) y la electrónica. Se describen los componen- tes físicos y conceptuales más elementales de un robot y se muestran algunos ejemplos de aplicaciones por parte de escultores, de estos componentes. 1. Introducción El presente artículo pretende mostrar un compendio, ine- vitablemente constreñido, de distintas aplicaciones de elementos tomados de la robótica que han servido para cierta creación escultórica. La primera cuestión que se plantea, se refiere precisamente a la definición de robot, y más en concreto, sobre cuáles son sus elementos. Sola- mente definiendo los principales bloques presentes en la robótica, campo de conocimiento multidisciplinar pero perfectamente identificable, podremos dar ejemplos de obras de arte que han utilizado alguno de estos bloques elementales. Si algo caracteriza a un artista es su capacidad de manipu- lación y hacer plásticos los elementos de la realidad. Esta manipulación es siempre en cierto aspecto tecnológica. Sirva de ejemplo, la creación y uso de distintos pigmentos en búsqueda e investigación del color. Pero es más, en su esencia investigadora el artista hace un uso máximo de los elementos que los mundos natural y artificial le ofrece, y por eso no es de extrañar que también encontremos robó- tica en la creación plástica. El presente artículo pretende motivar e informar a todo aquel que quiera conocer más de robótica y sus elementos para una aplicación a su propio trabajo sea tecnológico y/o artístico. Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 81 2. Definición de robot El término “robot” surge por primera vez públicamente en la obra de teatro Rossum‘s Universal Robots de Carel Kapek en 1920. Robota es un término polaco que significa “tra- bajo”, en el sentido de trabajo “sucio”, no agradable, que nadie quiere hacer. En la obra, los robots son máquinas humanoides diseñadas para realizar un trabajo propio de un esclavo. El drama en la obra se produce cuando estas máquinas o robots se revelan contra sus amos y creadores. Esta rebelión de la creación contra el creador también la encontramos en el mito clásico de Prometeo que se rebela contra los dioses precisamente para dar el fuego (la tec- nología, el conocimiento, la palabra, etc.) a los humanos; también en el romanticismo, la criatura construida por el Dr. Frankestein se revela contra su creador; o en la contem- poraneidad en películas como Blade Runner o Yo Robot, etc. Hasta la fecha, la mayoría de robots reales construidos y utilizados han sido robots industriales. Desde la instala- ción en 1961 del primer robot en una planta de la General Motors de Unimation Inc (Ternsted, NJ), hasta el año 2011 aproximadamente, 1,25 millones de robots se han instala- do a lo largo y ancho del mundo. Según la International Federation of Robotics, en su nor- ma ISO/TR 83737 se define robot industrial como sigue: una máquina de manipulación automática, reprogra- mable y multifuncional con tres o más ejes que pueden posicionar y orientar materiales, piezas, herramientas o dispositivos especiales para la ejecución de trabajos di- versos en las diferentes etapas de producción industrial, ya sea en una posición fija o en movimiento. De esta definición podemos obtener varios elementos que van a resultar esenciales a la hora de identificar a un robot: su aspecto automático o reprogramable y la presencia de un cuerpo que manipula (en posición fija o móvil). Cabe destacar la intencionalidad clara de orientar la definición de robot a la ejecución de trabajos, coincidiendo así con el origen del comentado término en polaco. No obstante, también en la actualidad podemos distinguir otro tipo de robots no industriales que han venido a de- nominarse robots sociales, robots sociables o robots per- sonales y que comienzan a ocupar de manera paulatina y masiva tanto laboratorios de investigación como entornos domésticos 2.1. Robots sociales no industriales Según la Federación Internacional de Robótica (IFR), en el año 2008 las ventas de robots de servicio supusieron 11.000 millones de dólares americanos. La expectativa para el período 2009-2012 es que el número de robots de servicio vendidos crecerá en unas 49.000 unidades más (IFR, 2010). La revista Scientific American dedica a la ro- bótica su primer número correspondiente al año 2007. En esta edición Bill Gates expone una analogía entre la indus- tria de la robótica personal con la industria de computado- res personales (PCs) treinta años atrás, en la que, contra todo pronóstico, los ordenadores dejaron de ser máquinas de lujo para grandes industrias y centros de investigación para irse introduciendo en los hogares (Gates, 2007). Por tanto, queda clara una tendencia creciente de la fabricación de robots no industriales. Ahora bien, para encuadrar bien cualquier estudio que hable de la apli- cación de la robótica en el arte quizás se debería definir con cierto detalle cuáles son los elementos de un robot. En el marco de este artículo podemos dividir en dos los elementos fundamentales de un robot: un sistema de control automático y un cuerpo. Un sistema automático consta, a su vez, de una red de sensores, otra de actua- dores y de un sistema de control. El cuerpo se refiere al aspecto mecánico del robot. En la Figura 1 pueden verse varios robots comerciales que han sido bastante populares: Roomba, Papero, Hoap, Aibo y Nao. Todos ellos robots sociales móviles. Roomba está orientado a la limpieza del suelo de un en- torno. Es capaz de planificar la limpieza por habitaciones gracias a unas balizas externas. También detecta dónde está su cargador y es capaz de irse a cargar cuando el valor de sus baterías es bajo, lo cual le da bastante autonomía. Hoap, Aibo, o Nao son plataformas comerciales de investi- gación. De fábrica incorporan un repertorio de habilidades de bajo nivel para acceder a sus sensores y actuadores de movimiento. Pero existen diversos algoritmos de control que los hacen mover de modo estable, bailar, hablar y re- conocer voz, reconocimiento de caras, etc. Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 82 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas En la Figura 2 vemos varias imágenes de robots sociales que sirven de plataformas de investigación en interacción humano-robot. Maggie, el primer robot social desarrollado por el roboticsLab de la Universidad Carlos III de Madrid (Gorostiza et al., 2006) incorpora numerosas habilidades sociales y de movimiento. Es capaz de interactuar de forma verbal y no verbal: reconocimiento y síntesis de voz, habili- dad de diálogo, expresión de emociones mediante gestos y sonido, detección de parámetros sonoros en la voz, habili- dades de juegos basados en visión y en reconocimiento de tarjetas RFID, manejo de electrodomésticos mediante IR, habilidades de navegación geométrica y topológica, etc. Maggie es también capaz de aprender una secuencia de acciones condicionadas mediante interacción natural con un usuario novel (Gorostiza y Salichs, 2011). Kismet y Leonardo (figura 2) han sido desarrollados por el grupo de robots personales del MIT para investigación en interacción humano-robot. Kismet es un busto robótico que trata de modelar el comportamiento infantil huma- no (Breazeal y Scasselatti, 2000). Es capaz de expresar emociones en interacción con el usuario. El robot expresa distintos gestos según se esté divirtiendo con el usuario, se aburra, se sorprenda, se enfade o se ponga triste. De- tecta movimiento del usuario, y parámetros prosódicos de su voz, que le sirven para detectar el estado de ánimo del usuario. Leonardo, además es capaz de aprender una tarea mediante interacción natural (Breazeal et al., 2004). En la Figura 2 además, Paro robot reactivo muy utilizado en terapia con personas mayores. 2.2. Elementos de un sistema automático Todo sistema automático está basado en uno o varios bucles de control (Ogata, 2001). En la Figura 3 se ha re- presentado un diagrama de bloques donde se incluyen las principales partes de un sistema de control. Se denomina planta al sistema que se quiere controlar. Por ejemplo, sea el sistema un motor de corriente continua, e imaginemos que se quiere controlar su posición. Como entrada al sis- tema se establece una posición deseada: el ángulo de giro al que se quiere llevar al motor. Esta entrada se denomina Set Point. Para controlar la posición del motor, es nece- sario utilizar un sensor para poder medir dicha posición. Esta medida se llevará a un controlador. El controlador se encarga de comparar la posición deseada (Set Point) con Figura 1. Robots sociales comerciales. De arriba a abajo: Roomba (iRobot), Papero (NEC), Aibo (SONY), Hoap (Fujitsu), y Nao (Aldebaran Robotics). 83 la posición del motor en cada instante mientras este se mueve. Mediante un algoritmo de control calcula la señal que debe introducir como entrada en el motor para finalmente controlar su posición. El sistema de control permite mejorar la respuesta temporal del sistema. El control hará que el sistema reaccione más rápido ante cambios en el Set Point o “entrada deseada”. En el ejemplo hará que el motor se mueva más rápido hacia esa posición deseada. El controlador también hará que el sistema disminuya el error final, esto es, que la posi- ción real del motor sea lo más exacta a la establecida en el Set Point. Además el controla- dor hará estable al sistema. Esto significa que el motor irá a la posición deseada indepen- dientemente de la carga que tenga (dentro de unos límites) e incluso si esta carga cambia mientras el motor se mueve. 3. Elementos de un robot En esta sección vamos a describir grosso modo cuáles son las partes principales de un robot en la actualidad. No obstante, ha de advertirse que la descripción que se realiza aquí también es válida para otro tipo de sistemas no estrictamente robóticos. Así, estos elementos han de interpretarse también como pertenecientes a cualquier aplicación en el arte de la robótica: escultura interactiva, instalación, proyección interactiva con danza o música, etc. Hoy por hoy, como sensores y actuadores los robots cuentan principalmente con dispo- sitivos electrónicos, y como sistema de control cuentan con uno o varios computadores basados en microcontroladores programables. Figura 2. Robots sociales actuales utilizados como plataformas de investigación en interacción humano-robot. De izquierda a derecha: Maggie (RoboticsLab, Univerisdad Carlos III de Madrid), Paro (Paro Robots Inc., Japón) y Leonardo (MIT). Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 84 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas La sección se divide así en tres partes fundamentales: la referida al cuerpo físico del robot (mecánica), la referida a los dispositivos que le hacen interactuar con el entorno (electrónica), y la referida al sistema de control interno (informática). Esta división resulta también importante a la hora de di- señar cualquier obra basada en elementos robóticos o automáticos, ya que establece un orden de trabajo y una separación en tres líneas de implementación distintas que han de ir en paralelo: la estructura, la función y el control. 3.1. La estructura. Mecánica del cuerpo robótico El cuerpo del robot, por un lado, sirve para integrar todos los subsistemas que lo componen: sensores, actuadores, sistemas de control y sistemas de comunicación. Pero por otro lado es el cuerpo el que le da un aspecto determinado, muy importante en la interacción natural con humanos. Uno de los mayores avances en mecánica robótica se rea- lizan en robots humanoides. Por ejemplo, existen cuerpos enteros de mecanismos pasivos (sin motor alguno) que permiten a un robot andar utilizando la energía potencial de la gravedad (Collins, et. al. 2005). Por otro lado, los robots humanoides implican problemas de control y de estabilidad muy complejos, que han sido solucionados en una combinación de diseño mecánico y de complejos algoritmos de control. Existen múltiples formas de cuerpos robóticos de diseños inspirados en la naturaleza: basados en animales como robots perro, gato, foca, insectos, robots voladores. Tam- bién humanoides, y, finalmente, robots menos figurativos, como el robot de ficción R2D2. Los materiales utilizados suelen estar basados en plástico, fibra o metal, aunque algunos comienzan a incorporar músculos artificiales rea- lizados con polímeros orgánicos, o músculos neumáticos. La mecánica de los robots es especialmente compleja en robots manipuladores. Cada manipulador puede incorpo- rar varios grados de libertad (GDL) de distintos tipos com- binados en distintas formas. En la Figura 4 se han representado cuatro configuraciones estándar de robots manipuladores. Existen manipuladores que combinan estas configuraciones en sus GDL dando pie a complejas extremidades robóticas. 3.2. La función. Electrónica: sensores y actuadores Una vez realizado el diseño e implementación de la parte estructural del robot, se le acoplan las interfases que le permitirán interactuar con y en el entorno. Los sensores permiten al robot obtener información de variables físicas del entorno y de sí mismo, captan infor- mación que va hacia dentro del sistema. Los actuadores permiten al robot moverse y actuar en y con el entorno, Figura 4. Representación de cuatro tipos esenciales de robots mani- puladores según la configuración mecánica de sus distintos grados de libertad (GDL). De izquierda a derecha: robot paralelo, esférico, cartesiano y cilíndrico. Figura 3. Sistema de control representado como un diagrama de bloques. La variable que se quiere controlar es la entrada a un sistema que se deno- mina Planta. El sistema que implementa el control, el Controlador, utiliza la información que le envía el Sensor para minimizar el error entre el valor que se quiere establecer en la variable que se quiere controlar (Set Point) y el valor real instantáneo. 85 por tanto funcionan desde dentro del sistema hacia afuera. En esta sección se va a realizar un resumido repaso sobre los principales sensores y actuadores disponibles hoy en día. 3.2.1. Sensores La principal función de un sensor es la de traducir el valor de una variable física como pre- sión, temperatura, posición, velocidad, aceleración, potencia de la luz, vibración, etc., en una variación de alguna característica electrónica: tensión, resistencia, valor digital, etc. En esta sección se hace referencia a los sensores que se consideran más útiles para una aplicación robótica en una obra plástica: sensores de proximidad, ópticos y mecánicos. Sensores de proximidad. Estos sensores están orientados a detectar variaciones respecto a la presencia, movimiento y distancia de objetos del entorno. Así, los telémetros dan un valor análogo a la distancia entre el sensor y un objeto externo. Los principales telémetros están basados en señales en el infrarrojo, tecnología LASER o SONAR. Los telémetros de infrarrojo, constan de dos partes: una que emite un haz de luz que, al rebotar contra un objeto externo, es captado por la otra parte. La distancia del objeto se calcula según el ángulo entre el rayo de emisión y el de rebote (figura 5). El telémetro LASER funciona emitiendo un barrido de un haz que va rebotando contra los objetos del entorno para ser de nuevo captado por el sensor. Las distintas distancias se calculan midiendo el tiempo de vuelo del rayo LASER. Este sensor tiene la ventaja de dar varias medidas casi simultáneamente en el rango de ángulos en el que se realiza el barri- do, que depende del modelo del sensor. Un ejemplo comercial muy utilizado por su pequeño tamaño y versatilidad es el modelo Hokuyo (figura 6). El telémetro SONAR también calcula la distancia a partir del tiempo de vuelo de la señal, que en este caso es un pulso de ultrasonido (figura 6). El sensor solamente da una medida de distancia por pulso. También incorpora un emisor de ultrasonido y un receptor. La marca más utilizada es Parallax. Y también los modelos cambian según el rango de medidas que se quiera utilizar. Sensores ópticos. Dentro de este grupo incluimos desde sensores LDR (Light Dependant Resistor) basados en materiales que cambian su resistencia eléctrica en función de la can- tidad de luz que les llega, hasta cámaras CCD, basadas en la reacción de un semiconductor ante la luz que le llega. Figura 5. Sensores de proximidad de la marca SHARP basados en una señal en el infrarrojo en forma de haz. Existen distintos modelos según el rango de distancias que miden. El sensor consta de dos par- tes: una emisora y otra receptora. La distancia al objeto se calcula midiendo el ángulo de recepción del haz. Figura 6. (izquierda) Sensor SONAR basado en medida del tiempo de vuelo o tiempo del eco. En la figura un modelo de la marca Parallax. (derecha) Telémetro LASER modelo Hokuyo. Un espejo giratorio mueve un haz de láser realizando así un barrido de casi una vuelta entera. Este sensor activo se comunica mediante un puerto USB. Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 86 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas En la Figura 7 hay una foto de una LDR junto con una gráfica en la que se representa la variación de la resistencia eléctrica de la LDR en función de la cantidad de luz recibida. Se puede apreciar tanto el enorme rango de varia- ción (cuatro órdenes de magnitud) como que esta variación es decreciente. Es decir que la resistencia disminuye con el aumento de la cantidad de luz. Sensores mecánicos. Estos sensores son quizás de los más importantes por- que permiten controlar y percibir cambios de posición de un eje, fuerzas ejercidas, vibraciones, etc. Dentro de la multitud de tipos de sensores mecánicos, en este apartado dis- tinguimos los siguientes: sensores pasivos como el pulsador, el interruptor, el piezoeléctrico, el potenciómetro y los extensiómetros; y sensores activos como los acelerómetros o el giróscopo. El pulsador o el interruptor puede adoptar diversas formas y tamaños pero bá- sicamente es un sensor de “todo o nada” que conecta o desconecta dos bornas (pines o cables de salida). Un ejemplo muy utilizado son los sensores final de carril (figura 8, en el centro) que sirven para que el controlador sepa que una parte del sistema mecánico ha llegado a una posición límite o de referencia. El piezoeléctrico (figura 8, a la izquierda) es una especie de micrófono muy sensible muy utilizado para captar vibraciones y golpes mecánicos. También se utiliza como pequeño altavoz dado que su funcionamiento es bidireccio- nal: o transforma vibración mecánica en oscilación de tensión o al revés, oscilación de tensión eléctrica en vibración mecánica. Otro tipo de sensores mecánicos pasivos son los referidos a detección de posiciones, fuerzas, deformaciones, etc. que se representan en la Figura 9. Existen dos tipos de sensores muy utilizados para detectar movimiento y cambios de ángulos con bastante precisión y robustez. El acelerómetro y el giróscopo. El primero da varias medidas de variaciones en la aceleración según ciertos ejes de movimiento. El segundo da cuenta de la variación del ángulo de posición también en ciertos ejes de movimiento. En la Figura 9 se muestra también un acelerómetro de tres ejes. Obsérve- se que estos ejes corresponden con los ejes cartesianos. El sensor da tres variaciones de tensión en función de la variación en la componente de la aceleración de cada uno de estos ejes. Otros Sensores. Cabe destacar además otros sensores como termómetros, sensores bioeléctricos capaces de detectar el pulso del corazón, sensores “olfativos” que detectan humo, alcohol o nivel de contaminación nuclear en un entorno; también sensores de presión atmosférica, pirosensores o detectores de llamas, etc. Figura 7. Sensores ópticos. En la figura superior una resistencia dependiente de luz (LDR). Abajo, una gráfica que muestra la variación de la resistencia eléctrica con la cantidad de luz recibida. Figura 8. Un piezoeléctrico (arriba izquierda), sensor pasivo que, ante vibraciones detectadas, da una va- riación de tensión entre sus terminales (parte dorada y parte clara). Sensor final de carril (arriba derecha) conecta o desconecta sus bornes de salida según se ac- tive o no la varilla saliente que actúa como interruptor. Acelerómetro (abajo) modelo ADXL-3xx de tres ejes. Los bornes incluyen alimentación (Vcc) y tierra (GND), y tres salidas con variaciones de tensión en el rango [0, Vcc] proporcionales a las variaciones en la aceleración de cada uno de los ejes cartesianos X, Y y Z. 87 3.2.2. Actuadores Los actuadores traducen una señal electrónica en una variación de alguna característica física del entorno: movimiento, luz, sonido, olor, etc. En general cualquier actuador viene con una capa de funcionalidades que hacen su manejo transparente. Por ejemplo, un mo- tor puede tener ya asociado una librería de funciones para su movimiento, de modo que el programador no tiene por qué conocer el funcionamiento interno del motor. Motores. Distinguimos cinco tipo de actuadores motores principales: motores de continua o DC, motores paso a paso (stepper), servomotor, motores neumáticos o hidráulicos y so- lenoides. Se comentan los tres primeros. Los motores de continua cambian la velocidad de giro proporcionalmente a la tensión de entrada. Los hay de diverso tamaño, desde motores pequeños utilizados en los vibradores de los teléfonos móviles, con una tensión nominal en torno al voltio hasta motores más grandes utilizados en los elevalunas de un coche, con tensión nominal de 12V. La principal desventaja de los motores potentes es que necesitan de un drive o amplifica- dor que les de la suficiente corriente para soportar la carga que deben mover. También ne- cesitan de algún tipo de sensor para ser controlados: odometría que de cuenta del ángulo de la posición del motor, tacómetro que mida la velocidad de giro o simplemente sensores final de carril, para controlar que no excedan una posición dada. Estas señales son utiliza- das por el controlador que se encarga de estabilizar y controlar alguna de estas variables: posición, velocidad o límites de movimiento. Los motores paso a paso tienen un embobinado que divide el giro del eje del motor en cuatro secciones de embobinado (figura 10). Esto permite controlar la posición de giro con bastante precisión sin necesidad de ningún sensor ni control adicional. Estos motores tie- nen tantos cables de entrada como embobinados internos, que se polarizan en un orden adecuado para realizar el giro continuo a una velocidad dada. Un servomotor consta de un motor de continua, una reductora y un potenciómetro para controlar la posición del eje de salida. De este modo, el motor está autocontrolado. Recibe un valor de posición y responde con la máxima velocidad posible, que le da la corriente, y con la precisión que le permite el potenciómetro. Los servos suelen tener un rango limi- tado de movimiento. Figura 9. Sensores mecánicos pasivos. Todos cambian su resistencia eléctrica ante deformaciones. De izquierda a derecha: un extensiómetro, capaz de medir deformaciones y fuerzas o presión; varios potenciómetros lineales seguidos de un potenciómetro circular. Figura 10. Distintos tipos de motores. Motor de continua (arriba) que varía su velocidad de forma pro- porcional a la tensión de entrada. Motor paso a paso (centro) que se mueve mediante una polarización secuenciada de sus bornes. Ser- vomotor que controla su posición gracias a un potenciómetro y un controlador internos (abajo). Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 88 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Actuadores ópticos. En este grupo incluimos luces, lámpa- ras, focos, LEDs y pantallas. Por ejemplo, los focos de un escenario pueden ser también controlados mediante envío de primitivas de control siguiendo el protocolo de comuni- cación DMX (Digital MultipleX). Existen múltiples tipos de LEDs según el color y la inten- sidad de iluminación. Algunos incluso permiten cambiar ambos parámetros en tiempo real. La emisión de luz es pro- porcional a la tensión de entrada. Necesitan un control que limite la intensidad de entrada para evitar que se quemen1. Desde le punto de vista de hardware existen múltiples ti- pos de pantallas, desde proyectores de diversos tamaños, hasta pantallas OLED (Organic Light-Emitting Diode). Éstas son fácilmente controlables mediante el clásico protocolo serie (RS.232). 3.3. Automática y control. Sistema informático El sistema de control es el que une los dispositivos de en- trada, sensores, con los de salida, actuadores, mediante uno o varios algoritmos de control. La arquitectura de con- trol puede incluir algoritmos reactivos, rápidos, pero poco inteligentes, o algoritmos más deliberativos. Desde el punto de vista hardware la mayoría de los siste- mas de control se implementan en un computador, para requerimientos altos de cálculo y memoria, o en un micro- controlador con menos capacidades pero menor tamaño, consumo y coste, como es Arduino. 3.3.1. Arduino. Plataforma de control para artistas De todos los controladores que ofrece el mercado cabe des- tacar las plataformas de control Arduino (Arduino, 2012). Las principales ventajas de estas placas son su fácil manejo, su bajo coste, su versatilidad en cuanto a distintos modelos así como la gran comunidad que hay detrás de su uso. 14 Entradas/Salidas Digitales. setMode( int pin_num, INPUT/OUTPUT ); 6 Salidas Analógicas. (PWM). analogWrite( int pin_num, int value ); value 8 bits : 0 – 255; 0 – 5 V 6 Entradas Analógicas. int analogRead( int pin_num ); value 10 bits: 0 – 1023; 0 - 5V Una placa de control como Arduino ofrece una serie de en- tradas y salidas analógicas y digitales, y una interfaz de comunicación mediante la cual se carga y depura un pro- grama. El programa se implementa en un ordenador uti- lizando un IDE (Integrated Development Envirnoment) en el cual se escribe y se compila el programa que se quiera cargar en la placa de control. La compilación consiste en una traducción a lenguaje máquina del lenguaje en el que se ha escrito el programa. Una vez compilado, el programa se carga en la memoria del microcontrolador (figura 11). En el caso de Arduino, el lenguaje de programación utili- zado es Processing (Processing, 2012). Se han de imple- mentar dos funciones principales: “setup()” y “loop()”. La primera se ejecuta solamente una vez cuando se enciende el microcontrolador o bien cuando se resetea. La segunda función se ejecuta en un bucle infinito. Es en esta función donde se implementa el algoritmo de control en sí mismo. En la función “loop()” el control, en general, se realiza del siguiente modo: lectura de sensores, cálculo de los valo- res de salida, y escritura en los actuadores (siguiendo la figura 3). Generalmente, los valores leídos de los sensores Figura 11. Arduino UNO, modelo más popular en la actualidad (2012). Se especifica información sobre las entradas y salidas analógicas y digitales que ofrece la tarjeta. Obsérvese la diferencia en la precisión de los valores analógicos cuando se leen (entrada analógica) respecto a cuando se escriben (salida analógica). En la lectura el rango permite 1024 valores frente a los 256 que permite la escritura. Estos valores digitales se corresponden con valores concretos de tensión entre 0 y 5V. 89 se calibran al rango de entrada que utilice el algoritmo de control, para aprovechar al máximo la precisión que ofrece Arduino. En esta fase también se pueden filtrar los valores leídos para eliminar mediante software ruido o fluctuacio- nes en las señales, etc. La mayoría de las obras artísticas interactivas en la actuali- dad tienen un tipo de control reactivo (no deliberativo) muy sencillo. El uso de este tipo de controladores es relativamen- te reciente y es ahora cuando se está comenzando a integrar en muchas de las obras plásticas que aplican robótica. 4. Escultura y robótica 4.1. Carlos Corpa. Máquinas humanizantes Este escultor español afirma que su principal motivación es de carácter social: “poner máquinas en lugar de humanos, allí donde los humanos nunca esperarían ver una máqui- na. Una metáfora del mundo moderno. Nuestra historia de amor-odio con la tecnología. La forma y manera en la que el mundo se transforma en una máquina constantemente acelerada” (Corpa, 2012). Entre el uso de elementos robóticos en su obra cabe destacar proyectos como Sufrobot (2007), PaCo (Poeta Automático Ca- llejero online) (2004), Automatic Noise Ensamble (2005), Ma- china Artis-3.0 (2001) y Another Painting Machine (1999). En este último proyecto varios robots “pintores” realizan un cuadro en su movimiento por el suelo (figura 12). PaCo fue realizado en colaboración con lingüistas y expertos en Inteligencia Artificial de la Universidad Autónoma de Madrid. El robot básicamente compone poemas cuando un usuario le echa una moneda. Sufrobot funciona como un “robot autista” que reacciona con un comportamiento de rechazo antisocial cuando de- tecta que alguien se le está acercando. Tecnológicamente resulta de especial interés la brillante solución mecánica utilizada en cada robot, que es capaz de articular un dominio de gestos o acciones bastante amplio con un sistema electrónico y de control relativamente sen- cillo. Por ejemplo, en estas obras no hay un uso de contro- ladores como Arduino. 4.2. Giles Walker. Robótica postpunk Encontramos un paralelismo bastante coincidente entre Carlos Corpa y este escultor. Giles Walker (Walker, 2012), de origen londinense, es también un escultor que utiliza materiales reciclados. Realiza obras en la calle y tiene in- fluencias postpunk. También su obra tiene un gran carácter social. Entre sus proyectos con robótica destacamos Pole Dancing Robots, Last Supper y Homeless Machines. En Pole Dancing Robots, una serie de robots creados a par- tir de material de reciclaje: partes de maniquíes y motores de desguaces se combinan creando una estética futurista y erótica. Son robots que bailan en una barra americana acompañando música en directo. La construcción mecá- nica permite crear un movimiento sexy a partir del simple giro de un motor. Cada grado de libertad del robot (cabe- za, brazos, cadera, etc.) está teleoperado y controlado me- diante un interruptor externo (figura 13). Figura 12. (de izquierda a derecha) Another Painting Machine, varios robots móviles con dispositivos que depositan pintura en el “lienzo” situado en el suelo. PaCo es un robot en una silla de ruedas móvil que imprime poemas creados en tiempo real. Sufrobot reacciona con movimientos y sonidos patológicos cuando alguien se le acerca. Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 90 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas Homeless Machines hace un homenaje a las personas “sin techo”, a borrachos y, en general, marginados de la socie- dad a los que nadie quieren oír (figura 14). El autor realizó varias grabaciones de vagabundos londinenses que cuen- tan lo que quieren: sus historias particulares, filosofía de la vida, cómo llegaron a quedarse sin hogar, etc. Se construyen varios robots que se colocan en medio de la calle donde se colocaría cualquier vagabundo. Los robots tienen sensores de presencia que activan el movimiento de alguno de sus grados de libertad, también ponen en mar- cha alguna de las grabaciones realizadas por el artista. Cabe destacar que estos robots resultan más atractivos para la gente en general que los propios vagabundos. La gente tiende a quedarse a escuchar las grabaciones que salen del robot, y les dedican un tiempo que no lo dedican a los marginados humanos. 4.3. Theo Jansen. Strandbeest “The walls between art and engineering exist only in our minds”. Jansen (2012). El trabajo de este artista y tecnólogo se caracteriza por el diseño de mecanismos autónomos que bien pueden con- siderarse dentro de la denominada vida artificial. Entre sus trabajos destacamos UFO, Painting Machines y Stran- dbeest. Es en este último proyecto donde más desarrollo ha realizado. Strandbeest (Strandbeest, 2012) es un mecanismo autóno- mo artificial totalmente mecánico similar a un artrópodo. Existen múltiples modelos o “especies”, pero todas siguen un mismo patrón: captación de energía eólica del entorno, almacenamiento y consumo para movimiento. El sistema de locomoción está basado en un particular mecanismo en forma de pata de animal artrópodo (figura 14). El aire del entorno mueve un captador en forma de mo- lino en espiral que hace mover una serie de bombas de aire. Estas bombas comprimen el aire que es almacenado en botellas de plástico. Una vez pasado cierto umbral de energía comprimida, el artrópodo comienza a moverse utilizando el aire comprimido. Una de las características más sorprendentes de estos artrópodos artificiales es que Figura 13. Pole Dancing Robot. Arriba, el artista Giles Walker preparando la instalación de los robots que se mueven acompañando en directo a un músico. Hay dos tipos de robots, uno que danza en una barra americana, otro situado enfrente de una mesa de DJ bailando. Los movimientos de los robots son bastante complejos, y se consiguen mediante la transformación del giro de un solo motor. Esto implica una mecánica bastante ocurrente y elaborada. Homeless Machines, son una serie de robots instalados en la calle como si fueran vagabundos, “sin techo”. El robot, abajo, incorpora la grabación de audio de un testimonio de un verdadero vagabundo humano londinense. 91 están formados casi exclusivamente por tubos de plástico, incluidas las bombas de aire que comprimen aire a partir del movimiento de los “molinos”. 5. Aplicaciones artísticas en la robótica En esta sección se muestran algunos ejemplos realizados por grupos de robótica que dan una aplicación a sus robots más relacionada con el arte. Desde la robótica se han desarrollado múltiples aplicacio- nes en música. Destacamos los robots músicos de Toyota (figura 16) que son capaces de soplar por una trompeta y controlar el sonido interpretando una partitura que cargan desde el ordenador que los controla. De especial complejidad es Shimon porque implementa técnicas probabilísticas y algoritmos de inteligencia arti- ficial para tanto realizar gestos como para improvisar jazz (Hoffman, 2010). Un escenario muy utilizado al que se ha recurrido para de- sarrollar algoritmos de control y aprendizaje es el de robot que danza. Encontramos ejemplos en casi todos los huma- noides ASIMO, NAO, QRIO, etc. También desde la robótica se han implementado instala- ciones artísticas interactivas. Cabe destacar el jardín ci- bernético realizado por el mediaLab del MIT: cyberflora. (figura 17). En esta instalación podemos ver distintos ti- Figura 14. Detalle de una de las patas con las que se mueve un Strandbeest. A la derecha, una secuencia de cómo la pata realiza la traslación a partir del giro del eje central. Resulta de especial interés la estructura mecánica de cada una de estas patas, y de cómo se realiza la transmisión de movimiento hasta la punta final. Figura 15. Distintas especies de Strandbeest. Arriba, una implementación de unos 10 metros de altura, que se mueve por una playa con la fuerza del viento. Abajo, una de las especies traídas al Museo Reina Sofía con motivo de la exposición Máquinas y Almas. Obsérvense las botellas de aire, que sirven como depósito energético. Robótica. Diseño y aplicaciones robóticas en el arte 92 Arte, ciencia y tecnología. Experiencias docentes y creativas pos de vegetales artificiales que interactúan con el usuario mediante movimientos y cam- bios de color (Breazeal et al., 2003). Figura 16. (arriba) Humanoides músicos de Toyota. (de izquierda a derecha) Orquesta de vientos y robot violinis- ta. Alto grado de control electromecánico. Figura 17. (abajo) Cyberflora es una instalación que consta de cuatro tipos de flores robóticas interactivas. Su movimiento reproduce un patrón controlado según la percepción de las características del movimiento externo. 93 Notas 1. Por ejemplo, el límite en corriente típico de un LED suele rondar los 15 mA. Por tanto, si se conecta uno de ellos directamente a una fuente de 5V, utilizando la ley de Ohm V = IR, implicaría el uso de una resistencia en serie del orden de 200 Ohm, que limite la corriente y evite que el LED se queme. Bibliografía Arduino. (2012). Página oficial. http://www.arduino.cc/ Breazeal, C. y Scasselatti, B. (2000). Infant-like social interactions between a robot and a human caretaker. En Adaptive Behavior, 8(1), 49-74. Breazeal, C. (2002). Designing Sociable Robots. Cambridge: The MIT Press. Breazeal, C., Brooks, A., Chilong, D., Gray, J., Hoffman, A., Lee, C. K. H., Lieberman, J., & Lockered, A. (2004). Working collaboratively with humanoid robots. En ACM Computers in Entertainment, 2(3). Breazeal, C. Brooks, A., Gray, J., Hancher, M., McBean, J., Stiehl, D., Strickon, J. (2003). Interactive robot theatre. En Communications of the ACM, 46, 76-85. Collins, S., Ruina A., Tedrake, R., Wisse, M. (2005). Efficient Bipedal Robots Based on Passive-Dynamic Walkers. 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