Realidad, percepción y realidad extendida

Hoy veremos una relación que conecta dos mundos aparentemente distantes: la tecnología inmersiva de la Realidad Extendida y la psicología de la percepción política, sobre la base de la idea de Realidad y Percepción que postuló el político estadounidense Lee Atwater. Es importante aclarar primero que Atwater no habló sobre la Realidad Extendida (XR), la Realidad Virtual o tecnologías similares, ya que estas surgieron y se popularizaron después de su muerte (falleció en 1991). Sin embargo, lo que Atwater entendió de manera magistral fue la naturaleza de la realidad percibida en el ámbito político y social, un concepto que es profundamente relevante para entender el potencial y los riesgos de tecnologías como la XR.

Como vimos en la publicación anterior, la filosofía central de Atwater puede resumirse en esta frase, que es la esencia de su legado: "La percepción es la realidad". Como lo señalamos, esta idea no es solo un lema, sino el principio que guía sus métodos. Vamos a desglosar lo que esto significa y su potente relación con los conceptos de realidad que estamos discutiendo. Para él, lo que la gente cree que es verdad es mucho más importante que lo que objetivamente es verdad. Su trabajo consistía en moldear, influir y, a veces, crear directamente esas percepciones para ganar elecciones.

Sus tácticas se basaban en varios pilares que encuentran un paralelismo sorprendente con la XR. Uno es el Control del Marco (Framing): Atwater era un maestro en "enmarcar" a sus oponentes. No se trataba solo de criticar sus políticas, sino de asociarlos con ideas, sentimientos o imágenes negativas en la mente de los votantes. El paralelismo con la XR es que la RV y la RA son tecnologías de "enmarcado" por excelencia. Literalmente, ponen un "marco" (las gafas o la pantalla) a través del cual el usuario experimenta una realidad alterada. El diseñador de la experiencia XR tiene un control total sobre lo que se incluye, excluye y cómo se presenta.

Otro elemento es la apelación a las emociones sobre la razón. Él entendía que las decisiones políticas se toman principalmente por emociones (miedo, esperanza, resentimiento, lealtad tribal) y luego se justifican con la razón. Sus campañas usaban mensajes cargados emocionalmente para activar a la base y persuadir a los indecisos. El paralelismo con la XR viene que la XR es inherentemente emocional. La inmersión total de la RV puede generar miedo, asombro o empatía de una manera que un video o un texto nunca podrían. Una experiencia de RA puede generar una conexión emocional con una marca o un producto al integrarlo de forma mágica en tu entorno.

Atwater propugnó la creación de narrativas simplificadas, transformando problemas complejos en historias simples y fáciles de digerir, con buenos y malos claramente definidos. Acá el paralelismo con la XR se establece porque una experiencia de XR es, ante todo, una narrativa. El usuario no es un espectador pasivo, sino un participante dentro de una historia. Quien controla la experiencia XR controla la narrativa y, por tanto, la percepción del usuario sobre lo que está sucediendo.

También propuso el "Corte de Sonido" (Sound Bite) y los Símbolos, pues utilizaba fragmentos de audio e imágenes simbólicas potentes que, al repetirse constantemente en los medios, se incrustaban en la psique colectiva y definían la realidad de la campaña. Aquí el paralelismo con la XR puede ser que en la XR, el equivalente sería un "experiencia memorable" o un "símbolo interactivo". En lugar de solo escuchar un eslogan, el usuario vive una situación diseñada para transmitir un mensaje. La memoria de esa experiencia inmersiva es mucho más poderosa y duradera que la de un simple anuncio.

Lo que Lee Atwater explotaba con discursos, anuncios y estrategias mediáticas, la Realidad Extendida lo puede llevar a un nivel notablemente superior. Atwater manipulaba la percepción de la realidad a través de medios en 2D (televisión, radio). La XR tiene el potencial de manipular la percepción de la realidad creando o alterando directamente la experiencia sensorial en 3D. La frase "La percepción es la realidad" adquiere una nueva y poderosa dimensión en el contexto de la XR. Si la tecnología puede generar percepciones tan vívidas y convincentes que el cerebro las acepta como reales (el "efecto de presencia" en RV), entonces quien controle estas tecnologías tendrá una capacidad sin precedentes para definir lo que es "real" para las personas.

La percepción es realidad, según Lee Atwater

Lee Atwater (1951-1991), estratega político estadounidense, conocido por sus tácticas agresivas en campañas electorales, acuñó una frase que se volvió emblemática en el mundo político: “La percepción es realidad”. Esta frase se utiliza frecuentemente en la política y el marketing para expresar la idea de que, para el público, lo que importa o lo que se convierte en un "hecho" de facto no son necesariamente los datos objetivos o la verdad real, sino cómo la gente percibe una situación, una persona o un evento. Esta propuesta no es solo un eslogan, sino el principio rector de una metodología.

¿Qué significa esta idea? Que la percepción puede ser usada como herramienta política. Atwater sostenía que no importa tanto cómo son realmente las cosas, sino cómo las percibe el público. En otras palabras, si logras que las personas crean algo, esa creencia se convierte en su realidad, independientemente de los hechos objetivos. Ello deriva en una manipulación estratégica, pues esta visión fue clave en las campañas políticas que asesoró, donde moldeaba narrativas para influir en la opinión pública, incluso si eso implicaba distorsionar o exagerar ciertos aspectos. 

Atwater también trabajó la influencia emocional y cognitiva. Según esta lógica, los votantes no reaccionan necesariamente a la verdad, sino a lo que sienten o creen que es verdad. Por eso, controlar la percepción es más poderoso que simplemente presentar hechos. Esencialmente sugería que la percepción pública (lo que la gente cree que es verdad) tiene un impacto mucho mayor en el éxito político (o de negocios) que la realidad objetiva. En otras palabras, si puedes hacer que la gente crea algo, eso se convierte en su realidad.

Durante las campañas de Ronald Reagan y George H. W. Bush, en EE.UU. durante la década de 1980, Atwater diseñó ataques que apelaban a prejuicios o temores, logrando que ciertos temas se percibieran como amenazas, aunque no lo fueran en términos objetivos. Lo más interesante es que su idea de que la percepción es la realidad aún hoy es válida, más cuando ahora tenemos Realidad Virtual, Realidad Aumentada, Realidad Mixta y Realidad Expandida. En la próxima publicación veremos cómo se concreta esta relación perceptiva. 

Newton, la luz blanca y el color

Sir Isaac Newton (1643-1727) pasó tiempo observando cómo la luz solar podía descomponerse al pasar a través de prismas, produciendo un arco iris de colores. A partir de esto, concluyó que la luz blanca no es simplemente una entidad única, sino que está compuesta por varios colores (rojo, naranja, amarillo, verde, azul, añil y violeta) que se pueden separar. Este trabajo, comenzado en 1666, fue fundamental para el desarrollo de la teoría del color y la comprensión de la óptica. Además, sus descubrimientos fueron documentados en su obra "Opticks", publicada por primera vez en 1704. Allí él sobre los colores escribe:

"Hay dos clases de colores, los simples y originales, y los compuestos por éstos. Los colores originales son: rojo, amarillo, verde, azul y una variedad infinita de gradaciones intermedias. Los mismos colores in specie con estos originales pueden producirse también por composición: con una mezcla de amarillo y azul se hace el verde, con rojo y amarillo el anaranjado, y con anaranjado y verde amarillento, se hace el amarillo. Pero la composición más sorprendente y maravillosa es la del blanco. No hay ningún tipo de rayo que pueda hacer esto por sí solo. Es siempre un compuesto, y para su composición se requieren todos los colores originales anteriormente mencionados, mezclados en la proporción adecuada. 

Muchas veces he visto con admiración cómo todos los colores del prisma se hacen convergir, y por tanto, volverse a mezclar tal como estaban en la luz antes de que ésta incidiera sobre el prisma, y cómo reproducían la luz completa y perfectamente blanca, sin ninguna diferencia sensible con la luz directa del Sol..."

Estos descubrimientos y observaciones de Newton, que después fueron revisados y acomodados por unos estudios técnicos más precisos, son los que asentaron lo que después se conoció como la teoría del color, en este caso hablando de los colores luz y el espectro, cuya formulación es diferente a la práctica de los colores pigmento. Lo más notable es que a partir de estos experimentos, Newton propuso una descripción corpuscular de la luz que en su fundamento aún sigue vigente, adaptada a los descubrimientos que durante los siguientes siglos se fueron llevando a cabo en el campo de la física y la química.    

Biografía no autorizada en humor gráfico

Pongo esta viñeta de humor gráfico con un gracioso juego de palabras y su representación. Esta imagen la encontré navegando por la Web.

La RX, Realidad Extendida

La llamada RX, XR (Extended Reality o Realidad Extendida) no es una tecnología específica, sino un término paraguas o un concepto global que abarca todas las experiencias inmersivas que combinan el mundo real y el virtual, así como los entornos completamente virtuales. Podemos pensar en la XR como la "familia" de la que forman parte las otras realidades en el espectro digital. Los "miembros" de esa familia de Realidad Extendida son la RV, la RA y la RM. Es aquí es donde se entiende la relación. La XR incluye a la Realidad Virtual (RV), la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Mixta (RM). La clave para diferenciarlas es entender cuánto del mundo real y del mundo digital se mezclan.

Veamos cada una. La Realidad Virtual (RV), conceptualmente, se basa en la inmersión total. La RV transporta al usuario por completo a un entorno digital generado por computador. Bloquea de alguna manera la visión del mundo real y la sustituye por uno virtual. Su relación con la XR es que funge como el extremo "completamente digital" del espectro de la XR. Lo que influye es la tecnología necesaria: gafas o cascos de RV (como Meta Quest, HTC Vive, PlayStation VR). Cuando se ponen los anteojos, se está en medio de un juego de espacios y acciones, explorando el fondo marino o en una simulación de vuelo.  Lo más notable es que no se ve nada del espacio real.

Por otro lado, tenemos la Realidad Aumentada (RA), que es una superposición de información digital sobre el mundo real. La RA añade capas de contenido digital (imágenes, texto, modelos 3D) a la visión del entorno real. No aísla, sino que enriquece lo que ya se está viendo. Su relación con la XR es otro extremo "anclado en lo real" del espectro de la XR. Para su aplicación, la tecnología necesaria incluye la cámara de un dispositivo como un smartphone o una tablet, o gafas de RA transparentes (como las Microsoft HoloLens o las Google Glass). Como ejemplo tenemos los filtros de Instagram o Snapchat, el juego Pokémon GO (donde se el Pokémon en la calle a través de la pantalla del celular), o una aplicación de muebles que permite ver cómo quedaría un sofá en un salón.

Finalmente está la Realidad Mixta (RM). Es el punto de encuentro más avanzado. La RM no solo superpone objetos digitales, sino que permite que interactúen con el mundo real en tiempo real. Los objetos virtuales pueden ser ocultados por objetos reales, pueden responder a un espacio físico (por ejemplo, un personaje virtual puede sentarse en una silla real) y se puede interactuar con ellos de forma natural. Su relación con XR tiene que ver con su forma de mediación. Se considera el punto medio más sofisticado entre la RA y la RV. A veces se usa como sinónimo de RA avanzada. La tecnología necesaria para su uso también incluye gafas o cascos especiales con cámaras y sensores que escanean y comprenden el entorno (como Microsoft HoloLens, Apple Vision Pro o algunos modelos de Meta Quest). Un buen ejemplo sería que en una aplicación de RM, se podría colocar un holograma de un motor de automóvil en una mesa de centro, caminar a su alrededor, y usar las manos para "desmontarlo" virtualmente. El holograma se mantendría estable y anclado a la mesa.

En resumen, podemos decir que la XR (Realidad Extendida) es el concepto general, en tanto la RV, la RA y la RM son las tecnologías específicas que forman parte de XR, diferenciándose por el nivel de inmersión e interacción entre lo real y lo virtual. Algunas aplicaciones prácticas de la XR las podemos ver en la educación y la formación (simulaciones para estudiantes de medicina, entrenamiento para pilotos o mecánicos sin riesgo), en la medicina (visualización de anatomía en 3D para planificar cirugías), en el comercio (probarse ropa virtualmente o ver muebles en casa antes de comprarlos), en el diseño (reuniones virtuales en espacios 3D o prototipado de productos), y en el entretenimiento, que es donde más se ha avanzado: videojuegos, conciertos virtuales y experiencias cinematográficas inmersivas.

Correlaciones y comunicación

En la publicación de ayer hablé sobre las correlaciones, tema que ya había abordado desde la óptica informacional en otra publicación (https://ciberestetica.blogspot.com/2024/09/algoritmos-correlacionales.html). Hoy me voy a referir a las correlaciones en el campo de la comunicación. Hablar de correlaciones en la comunicación, tanto humana como social, es muy conveniente, ya que esta es un proceso complejo con múltiples variables interactuando. La correlación nos ayuda a identificar patrones y conexiones sistemáticas entre los elementos de este proceso, sin caer en la simplificación de decir "A causa B".

En primer lugar, podemos buscar relaciones entre diferentes partes del modelo clásico funcionalista de comunicación (emisor, mensaje, canal, receptor, contexto, respuesta). En el caso Emisor/Receptor se puede plantear en ejemplo: ¿Existe una correlación positiva entre la claridad con la que habla un profesor (variable del emisor) y el grado de comprensión de los estudiantes (variable del receptor)? Otro caso, el del Mensaje y su Respuesta: ¿Hay una correlación negativa entre el uso de un tono agresivo en un mensaje (variable del mensaje) y la disposición del receptor a cooperar (variable de respuesta)? Un ejemplo más: el del Canal y su Efecto. ¿El canal elegido para la comunicación (un correo-e, por ejemplo versus una reunión presencial) se correlaciona con la velocidad para resolver un problema? Vemos que las alternativas pueden ser muy variadas, pero pueden formularse según variables correlacionales.

En segundo lugar están las correlaciones en la comunicación interpersonal y de pareja. Este es un espacio fértil para las correlaciones. Los psicólogos y terapeutas las estudian constantemente. En esa dirección vemos los estilos comunicativo y la satisfacción que resuelven. Las parejas donde existe una alta correlación positiva en sus estilos de comunicación (por ejemplo, ambos son directos o ambos son sutiles) suelen reportar mayores niveles de satisfacción. También interviene la comunicación no verbal y la confianza lograda. ¿Hay una correlación entre la cantidad de contacto visual y la percepción de sinceridad durante una conversación? Indudablemente sí. La escucha activa es también fundamental para la resolución de conflictos. Se observa una fuerte correlación negativa entre la frecuencia con la que se interrumpe al otro y la capacidad de resolver conflictos de manera satisfactoria. Todas estas situaciones se dan usualmente en este campo de las comunicaciones humanas. 

Sobre las correlaciones

En el campo de la matemática, la estadística, la informática y ahora la inteligencia artificial, el manejo de las correlaciones es fundamental. En términos sencillos, una correlación es una medida estadística que describe la relación o asociación entre dos o más variables. Nos indica en qué medida los cambios en una variable están asociados a los cambios en otra.

Para comprender mejor su uso y funcionamiento, se pueden mostrar tres ejemplos sencillos. Veámoslo con una analogía clásica:

Correlación positiva: "Cuanto más tiempo pasa una persona bajo el sol (variable 1), más probable es que se queme la piel (variable 2)". Ambas variables se mueven en la misma dirección.

Correlación negativa: "Cuanto más veces te cepillas los dientes al día (variable 1), menos caries tendrás (variable 2)". Las variables se mueven en direcciones opuestas.

Sin correlación: "Cuanto más mide una persona (variable 1), más inteligente es (variable 2)". No hay una relación discernible.

Desarrollando un poco más la idea, podemos reparar en algunos elementos más profundos, a saber: 

1.-El Grado y la Dirección: la correlación no solo nos dice si hay una relación, sino también qué tan fuerte es y en qué dirección se da.

Dirección: Positiva (cuando una sube, la otra también) o Negativa (cuando una sube, la otra baja).

Fuerza: Se mide generalmente con un coeficiente (como el de Pearson) que va de -1 a +1.

        +1: Correlación positiva perfecta.

        -1: Correlación negativa perfecta.

        0: No existe correlación lineal alguna.

2.-Esto no implica Causalidad: este es el punto más importante y comúnmente malinterpretado. Que dos variables estén correlacionadas no significa que una cause la otra. Un ejemplo clásico: hay una fuerte correlación positiva entre la venta de helados y los ataques de tiburón. ¿Significa que los helados atraen tiburones? No. La variable oculta o "tercera variable" es el verano. Hace más calor (más gente compra helados y más gente nada en el mar, aumentando los encuentros con tiburones).

3.-Tipos de Correlación:

Lineal: La relación entre las variables se puede representar razonablemente bien con una línea recta (es la más común).

No lineal: La relación sigue un patrón curveado (por ejemplo, en forma de U). Los coeficientes de correlación lineal standard no detectarían esta relación.

¿Para qué se usan las correlaciones?

Las correlaciones son extremadamente útiles en casi todos los campos:

Finanzas: Para diversificar una cartera de inversiones (se buscan activos con baja o negativa correlación).

Medicina: Para estudiar la relación entre un hábito (como fumar) y una enfermedad (cáncer de pulmón).

Marketing: Para entender si el gasto en publicidad está relacionado con un aumento en las ventas.

Ciencia e Investigación: Para identificar patrones y conexiones que merezcan un estudio más profundo.

Hoy en día el avance de la inteligencia artificial está muy ligado a la aplicación algorítimica de correlaciones matemáticas de grandes datos y funciones de causa y efecto. Pensar en correlaciones es responder a la pregunta: "¿Están estas dos cosas conectadas de alguna manera?"

Sí, y se mueven juntas -> Correlación Positiva.

Sí, pero cuando una sube la otra baja -> Correlación Negativa.

No parece haber un patrón -> Sin Correlación.

Y siempre, siempre, hay que recordar la advertencia de oro: Correlación ≠ Causalidad. Es el primer paso para encontrar una relación, no la prueba final de que una variable cause la otra.

Una gráfica frase de Nehru

"No se puede cambiar el curso de la historia con solo cambiar los retratos colgados en la pared".

Sri Pandit Jawaharlal Nehru (1889-1964) Primer Ministro de la India independiente.

Unas flores en ilustración digital por HMN

El artista digital francés, Xavier Hemon, que se identifica como HMN, hace imágenes e ilustraciones con programas informáticos y con inteligencia artificial, abarcando diversos temas: ciencia ficción, estética japonesa, fantasía y también, curiosamente, flores. Aquí pongo una muestra de este bonito trabajo, bien logrado y con una misteriosa ambientación. Su sitio Web en Deviantart es https://www.deviantart.com/hmn.

"Robot salvaje", un largometraje en animación CGI

La unidad ROZZUM 7134, mejor conocida como Roz, es un robot programado para cumplir todas las necesidades humanas. Sin embargo, este robot cae, por azares del destino, en una isla salvaje carente de personas. Roz trata de buscar una misión mientras se acopla a este entorno hostil donde cada animal es presa de otro. Circunstancias fuera de su control la llevan a convertirse en la madre sustituta de un ganso bebé a quien se propone proteger acompañada de Fink, un oportunista y bonachón zorro. 

Este film CGI estrenado en 2024 de casi 100 minutos, fue dirigido por Chris Sanders (quien dirigiera Lilo y Stitch en 2002), con un guion suyo basado en un libro de Peter Brown. Robot salvaje ("The Wild Robot") utiliza texturas suaves en su animación para emular el estilo fluido de una pintura. Varios elementos, como la cola del zorro, los arbustos y los árboles, inmediatamente dan esta sensación de haber sido pintados a mano (algunos, de hecho, sí fueron pintados desde cero), lo cual no solo es precioso a la vista sino que contribuye a darle vida a la naturaleza reflejada en la película. Al alejarse del hiperrealismo buscado en las cintas actuales y a la antropomorfización animal, el estilo elegido por Sanders y su equipo contribuye a llevar lo orgánico de la isla a la pantalla grande, la sensación de libertad del mundo animal.

Así, esta película de DreamWorks Animation y Universal Pictures, producida por Dean DeBlois, combina la animación 3D junto a un aspecto único texturizado y pictórico. Como si se tratara de arte en movimiento, casi es posible ver las pinceladas en una pintura viva. Este estilo sumerge completamente al espectador en los exuberantes paisajes con los que cuenta la cinta, haciendo que sea fácil perderse en las hermosas imágenes en pantalla. El sitio Web: https://www.thewildrobotmovie.com/.

El "Ground" de Pierce y el lenguaje de la inteligencia artificial

En una publicación anterior, hablé del concepto de Ground para el folósofo y semiótico estadounidense Charles Sanders Peirce (ver aquí), que es una idea importante para entender sus teorías semióticas. Dado que esta noción tiene que ver con la codificación y los lenguajes, se puede determinar que existe una relación entre ese concepto filosófico profundo con una conexión tecnológica indirecta en el sentido de un algoritmo semiotizado. La relación se establece a través la comprensión de que el Ground (Base o Fundamento) es una parte esencial de todo proceso relacionado con los lenguajes. 

Para ver esa conexión hay que limitar el alcance del concepto. En la semiótica (teoría de los signos) de Peirce, un signo o representamen es algo que está en lugar de algo (su objeto) para alguien, en algún respecto o capacidad, que Peirce llamó el Ground. Se refiere a la calidad o idea pura bajo la cual el signo representa a su objeto. Es el aspecto o característica abstracta que hace que el signo funcione. Es parte de su categoría de "Primeridad" (Firstness).

Entonces pasamos al lenguaje de la Inteligencia Artificial (IA) y el problema del Grounding. En el contexto de la IA, especialmente con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como GPT-4 o Gemini, un desafío fundamental es el problema del Grounding del símbolo (Symbol Grounding Problem). Este problema se pregunta: ¿cómo puede un sistema de IA (o cualquier sistema simbólico) saber el significado de sus símbolos (palabras) si solo tiene acceso a más símbolos, sin una conexión real con el mundo físico y las experiencias? Esta pregunta justamente es la que trae como consecuencia la cuestión de si la IA realmente piensa o no. 

Para ello la Semiótica de Peirce como sirve como marco de análisis. Los investigadores y filósofos a menudo usan el marco de Peirce para analizar las limitaciones de los LLMs. Recordemos que la semiótica de Peirce es triádica: Signo (Representamen), Objeto e Interpretante. Es mucho más compleja que los modelos duales (como la de Saussure, que solo ve el significante y el significado). El análisis peirceano sugiere que los LLMs son muy buenos manejando el símbolo (la forma más alta de signo en Peirce, basada en la convención o la ley), pero carecen de las otras formas de signos que conectan el lenguaje con el mundo real, como los Íconos (similitud directa, como una imagen) o los Índices (conexión física o causal, como el humo es un índice de fuego), que son indicios.

El Ground (Base/Fundamento), como la cualidad pura bajo la cual el signo representa, puede verse como un antecedente filosófico de la necesidad de que el lenguaje de la IA tenga una base más allá de la mera manipulación de símbolos para lograr un significado auténtico y enraizado en el mundo. La falta de este "enraizamiento" (grounding) es lo que muchos críticos de la IA ven como la incapacidad de los LLMs para comprender verdaderamente, limitándose a imitar patrones estadísticos. 

Como vemos, el concepto de Ground de Peirce, junto con su semiótica más amplia, se puede usar como una herramienta conceptual y filosófica para debatir y proponer soluciones al problema de cómo darle a la IA un lenguaje que no solo manipule texto, sino que también tenga un significado enraizado o "fundamentado" en la realidad.

Ejemplos del "Material Turn"

En la publicación de ayer vimos que el "Material Turn" o "Giro Material" es un movimiento intelectual que nos recuerda que vivimos en un mundo de cosas. Para entender quiénes somos, cómo nos relacionamos y cómo funciona la sociedad, es esencial tomar en serio los objetos, los materiales, los cuerpos y la tecnología con los que interactuamos constantemente. Es el planteamiento que nos hace esta teoría.

Para ver más claro de qué se trata y cómo se aplica, podemos poner algunos ejemplos que explican este postulado. Así tenemos:

En arqueología e historia: en lugar de estudiar solo documentos escritos, los historiadores ahora analizan objetos cotidianos (monedas, cerámicas, herramientas) para entender la vida diaria, el comercio y las creencias de una sociedad. Un estudio de la basura de una ciudad puede decir más sobre sus habitantes que un discurso oficial.

En antropología: un antropólogo que estudia un ritual no solo se fija en los significados simbólicos, sino también en los objetos utilizados (las vestimentas, las ofrendas de comida, los espacios sagrados) y cómo estos objetos son cruciales para que el ritual funcione.

Estudios de Ciencia y Tecnología (STS): se analiza cómo un instrumento científico (como un telescopio o un microscopio) no es solo una "herramienta neutral", sino que activamente configura lo que podemos conocer y descubrir. La tecnología cambia la realidad.

En la ecocrítica y Estudios Ambientales: se centra en la agencia del mundo natural (ríos, montañas, clima, animales) y cómo este participa activamente en la historia humana, más allá de ser un simple "escenario" o "recurso".

Como vemos, hay muchos campos de aplicación de estas ideas. Hay diversas corrientes relacionadas; en realidad el "Material Turn" es un término paraguas que abarca varias corrientes específicas, como la Teoría del Actor-Red (TAR), propuesta por Bruno Latour, y que es quizás la versión más famosa. Sostiene que la realidad social es una red de actantes (humanos y no-humanos) que se influyen mutuamente. También el nuevo Materialismo, que explora cómo toda la materia (desde una roca hasta un cuerpo humano) tiene un cierto tipo de vitalidad o capacidad de agencia. O la arqueología del presente, que estudia los objetos de la sociedad contemporánea (como los desechos plásticos) para diagnosticar nuestros valores y problemas.

El giro hacia la materialidad en los estudios sociales corresponde a un amplio proyecto intelectual parcialmente relacionado con el enfoque simbólico de los artefactos y desarrolla perspectivas post-discursivas destinadas a dar sentido a la materialidad y de los objetos involucrados en las organizaciones, las comunidades y la gestión humana y cultural en general. 

¿Qué es el "Material Turn"?

El término inglés "Material Turn" se suele traducir al español como "Giro Material" o "Giro hacia lo material", y se refiere a un cambio fundamental en la forma de pensar dentro de las humanidades y las ciencias sociales que comenzó a ganar fuerza a finales del siglo XX y en el siglo XXI. Antes de este "giro", muchas disciplinas (como la historia, la sociología, la antropología o los estudios culturales) se centraban principalmente en las ideas, los textos, el lenguaje, los símbolos y las estructuras sociales. Es decir, se enfocaban en el mundo de las representaciones y lo inmaterial.

El Material Turn propone, en cambio, que para entender realmente la vida humana y la sociedad debemos prestar también atención a las cosas físicas, los objetos, la materia, los cuerpos y los entornos. Sostiene que los objetos no son simplemente telones de fondo pasivos de la acción humana, sino que juegan un papel activo en moldear nuestras relaciones, nuestras identidades y nuestro mundo.

En ese sentido se pueden marcar algunas ideas fundamentales, como el hecho de que los objetos tienen agencia, es decir, no son meramente pasivos. Una puerta nos "invita" a abrirla o cerrarla; un smartphone "moldea" nuestra forma de comunicarnos y trabajar; una silla "define" cómo nos sentamos. Los objetos influyen en nuestro comportamiento. También muestra las relaciones entre humanos y no-humanos, como destacó Bruno Latour. El foco ya no está solo en las relaciones entre personas, sino en las redes y ensamblajes que formamos con animales, plantas, tecnologías, edificios y máquinas. Así, la materialidad importa. Las propiedades físicas de las cosas (su peso, textura, durabilidad, composición) son importantes. No es lo mismo un libro de papel que un ebook, aunque contengan el mismo texto. La materialidad afecta nuestra experiencia.

Esta teoría crítica al excesivo enfoque en el lenguaje que han tenido las ciencias humanísticas. El Material Turn surgió, en parte, como una reacción contra los giros "lingüístico" y "cultural" que dominaron las humanidades, argumentando que se había descuidado la base material de la existencia. En la siguiente publicación veremos algunos ejemplos de su interpretación y algunas corrientes de pensamiento asociadas esta novedosa noción.

 

La teoría de Bruno Latour sobre la tecnología como actante

Bruno Latour (1947-2022) fue un filósofo, sociólogo y antropólogo francés, cuyos aportes en los estudios de Ciencia, Tecnología y Sociedad, son muy relevantes para ayudar a comprender la modernidad y la postmodernidad. Uno de sus conceptos más conocidos es el que revisa la tecnología como actante, que es una idea central de su Teoría del Actor-Red (TAR) o Actor-Network Theory (ANT). Esta teoría propone una forma radicalmente diferente de entender el mundo social, la ciencia y la tecnología, rompiendo con las dicotomías tradicionales (como sujeto/objeto, naturaleza/sociedad o humano/no humano).

Su concepto clave acá es el de actante, que se define como cualquier entidad que realice una acción, produzca un efecto o modifique un estado de cosas dentro de una red de relaciones. Esta es una idea que desde otro punto de vista también fue desarrollada por Algirdas Greimas en el campo semiótico, donde el actante es quien realiza el acto participante en un acto narrativo, independientemente de cualquier otra determinación. La originalidad de Latour es que aplica este término de manera simétrica o generalizada, sin distinguir a priori si la entidad es Humana (un científico, un político, un usuario) o No Humana (un artefacto tecnológico, una ley, un microbio, un texto, un algoritmo, una máquina).

Así entonces señala que la tecnología es un actante. Cuando habla de la tecnología como actante, sostiene que los objetos técnicos no son meros instrumentos pasivos en manos de los humanos, sino que participan activamente en la configuración de la realidad social y en el curso de las acciones. En consecuencia tenemos que una agencia No Humana son los objetos técnicos (una cámara de vigilancia, un tope de velocidad, un smartphone) que tienen la capacidad de "hacer hacer" o "prohibir hacer" a los humanos, es decir, ejercen agencia. Por ejemplo, un tope de velocidad obliga al conductor a reducir la marcha, asumiendo una parte de la acción de "mantener la seguridad".

Esto implica una Simetría Generalizada: la TAR exige que el análisis trate a todos los elementos (actantes) que componen la red (humanos y no humanos) con la misma importancia explicativa. La tecnología no es un mero "fondo" o "contexto", sino un participante. Lo "social" no es una estructura externa que explica la acción, sino el resultado temporal y la estabilización de las asociaciones y relaciones entre todos estos actantes heterogéneos (humanos y tecnología). La Teoría del Actor-Red, propone, pues, que los actores en una red son cualquier entidad que puede influir en un evento o situación, ya sean personas, objetos, sistemas o ideas. Los actores no tienen una identidad fija, sino que están en constante cambio y transformación en función de sus relaciones con otros actores.

Siendo así, la realidad está compuesta por redes o ensamblajes de elementos heterogéneos (socio-técnicos) que se moldean mutuamente en el proceso de interacción. Una tecnología es tan solo una parte de una compleja red de usuarios, diseñadores, leyes, políticas de mantenimiento y otros objetos técnicos. En conclusión, la teoría de Latour busca "reintroducir los objetos" en la sociología, argumentando que la acción y la capacidad de transformación no son monopolio de la voluntad o la intención humana.

Otra frase sobre la tecnología y la naturaleza

"Tienes que aprender a aprovechar la tecnología para poder usarla para cosas positivas sin estar desconectado de la naturaleza".

Talib Kweli, músico y cantante rapero estadounidense, nacido en 1975.

Daniel Bell y la crisis de la modernidad

El sociólogo y profesor estadounidense, Daniel Bell (1919-2011), analizó la situación cultural y social del mundo moderno de la segunda mitad del siglo XX, con su posmodernidad deconstructiva, y afirmó que la sociedad postindustrial está llena de contradicciones que la misma tecnología no ha podido resolver. Así, sostiene que la modernidad está marcada por la coexistencia y a veces contradicción entre tres órdenes autónomos: el tecnoeconómico, el político y el cultural, cada uno con sus propios principios y ritmos de cambio. En particular, Bell destaca que la cultura moderna se basa en la expresión y remodelación del "yo" para lograr la autorrealización, caracterizada por un "hedonismo sin límites" y la búsqueda de autenticidad individual, lo que provoca una ruptura con la ética occidental clásica que fundamentó el capitalismo. Esta ética tradicional valoraba la frugalidad, el cálculo racional y la contención del yo, mientras que la cultura contemporánea prioriza la experiencia individual y la autenticidad, lo que genera tensiones culturales y sociales significativas.

Distingue entonces esas tres esferas autónomas en la modernidad: la esfera tecnoeconómica, el orden político y la cultura. La esfera tecnoeconómica se rige por la racionalidad funcional y busca eficiencia y economización mediante estructuras burocráticas y jerárquicas. El orden político es el ámbito de la justicia y el poder, basado en la legitimidad y la participación política organizada. Finalmente, la esfera cultural es la dimensión simbólica y expresiva que aborda preocupaciones existenciales humanas a través de las artes, la religión y la literatura, y donde la cultura moderna se centra en la autorrealización y la expresión individual del "yo". Estas tres esferas tienen principios y ritmos de cambio distintos, y la modernidad se caracteriza por la interacción y a veces contradicción entre ellas.

Bell interpreta estas tensiones como un desafío fundamental de la modernidad, donde la cultura acelera cambios sociales y legitima nuevas formas de vida y valores, pero también produce desajustes difíciles para las instituciones y las personas. Así, para Bell, el problema central de la modernidad es la ausencia o crisis de creencias y valores compartidos que puedan sustituir a los antiguos sistemas integradores, en un contexto cultural de fragmentación y búsqueda constante de novedad y autenticidad.

Esos planteamientos, formulados a la luz de la realidad finisecular, están hoy igualmente vigentes con el añadido de las condiciones tecnológicas de hoy en día: internet, redes sociales, inteligencia artificial y cibercultura. David Bell fue uno de los precursores en la descripción y análisis de lo que hoy se conoce como sociedad de la información y del conocimiento, que basa en el uso intensivo de las nuevas tecnologías. Mientras que la imprenta, señala, "está en la base de la sociedad industrial: en la base de saber-leer y de la educación de las masas", las telecomunicaciones y la informática dan sentido a la nueva escena histórica, que presenta nuevas contradicciones y complejidades. 

Las imágenes surreales de Hansruedi Ramsauer

Este es un caso curioso: el artista y diseñador Web Hansruedi Ramsauer, radicado en Suiza, estuvo unos 20 años en el mundo de las finanzas, hasta que llegó el momento de dejarlas de lado y dedicarse a su auténtica pasión: el diseño digital. Una profesión nada sencilla, pero que le terminó convirtiendo en uno de los mejores del mundo en su campo. 

Su habilidad se centra en el uso muy original y creativo de algunos programas como Photoshop, lo que le permite crear espectaculares composiciones totalmente surrealistas, que nos acercan a su particular universo. Desde paisajes totalmente mágicos en los que personas e incluso animales se combinan a la perfección hasta sueños fantásticos en los que cada detalle está cuidado con inteligencia.

Su obra se basa casi siempre en el uso de fotografías manipuladas digitalmente e inspirada en otros artistas. Con esa idea sigue trabajando hasta transformarlas y convertirlas en algo totalmente distinto a su idea inicial. Trabaja hoy para varias empresas que requieren de servicios de creación visual y publicidad. Aquí pongo una breve muestra de sus imágenes. Pueden verse muchas más en https://www.instagram.com/swissgo4design/.

IA débil, IA fuerte

En la publicación anterior, haciendo referencia al Test de Turing, terminé hablando de las llamadas inteligencia artificial fuerte e inteligencia artificial débil, como una forma de clasificar el desarrollo de estas tecnologías. La distinción entre IA débil e IA fuerte es fundamental para entender el estado actual de la tecnología y sus aspiraciones futuras.

La inteligencia artificial débil, también llamada inteligencia artificial estrecha, se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas y limitadas, sin poseer conciencia ni una comprensión genuina. Estos sistemas son muy buenos en una función concreta, como asistentes virtuales (por ejemplo, Siri), filtros de spam, chatbots o sistemas de recomendación, pero no pueden realizar tareas fuera de su ámbito predefinido.

Esta es la única forma de IA que existe hoy en día. Se refiere entonces a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados y entrenados para realizar una tarea específica, o un conjunto muy limitado de tareas. Son "expertos" en su área, pero no tienen inteligencia general ni conciencia. Veamos una analogía: es como una calculadora humana superpotente. Puede ser increíblemente buena para calcular, pero no puede entablar una conversación, reconocer un rostro o conducir un coche.

Su objetivo es simular la inteligencia humana para una función concreta, no poseerla. Como ejemplos tenemos los asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant; loss sistemas de recomendación de Netflix, Spotify o Amazon. Los motores de búsqueda avanzados como Google. Los carros autónomos (que perciben el entorno y conducen, pero no hacen otra cosa). Y los más notables hoy, los Chatbots como ChatGPT o Gemini. Aunque parecen muy versátiles, su funcionamiento se basa en predecir y generar lenguaje a partir de patrones en datos masivos. No "comprenden" el mundo como un humano.

Por otro lado, la inteligencia artificial fuerte es un concepto teórico y futurista que se refiere a una IA con conciencia, autoconciencia y comprensión equivalente a la inteligencia humana. Esta IA podría aprender, razonar y aplicar conocimientos a cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. A diferencia de la IA débil, la IA fuerte no solo simula inteligencia sino que sería verdaderamente inteligente. Sin embargo, esta IA aún no se ha logrado y está muy lejos de ser desarrollada.

Es decir, esta es una forma de inteligencia artificial que, hasta ahora, es hipotética y no existe. Es el concepto que se ve en la ciencia ficción. Se refiere a una máquina que poseería una inteligencia igual o superior a la humana, con la capacidad de entender, aprender y aplicar su inteligencia para resolver cualquier tipo de problema, tal como lo haría una persona. Tendría razonamiento, autoconciencia y sentido común. Sería como crear un cerebro humano artificial. Si le presentas un problema nuevo (por ejemplo, arreglar un grifo que gotea), podría entender la situación, aprender de manuales o videos, y aplicar su conocimiento para solucionarlo, aunque nunca lo haya hecho antes. Su objetivo será replicar la inteligencia humana de forma completa y autónoma.

Podemos tomar algunos ejemplos de la ficción: Data de Star Trek, Samantha de la película Her, Wall-E (en términos de su curiosidad y capacidad de aprendizaje emocional). Los robots de Asimov, los androides conscientes de Westworld. En resumen, la IA Fuerte sería una mente artificial con capacidades cognitivas universales.

Si hacemos una comparación tenemos que IA Débil (Narrow AI) existe hoy, es la tecnología actual; en tano la IA Fuerte (AGI) no existe aún, es un objetivo teórico. La capacidad de la primera está especializada en una tarea o dominio en tanto la segunda sería general, adaptable a cualquier tarea. El funcionamiento de la IA débil encuentra patrones en datos para realizar su función, en tanto la IA fuerte entendería, razonaría y aprendería como un humano. Una no tiene conciencia, ni autoconciencia, la otra se supone que sí tendría autoconciencia. Un ejemplo: la primera presenta un sistema que gana al ajedrez. La segunda desarrolla un sistema que aprende a jugar al ajedrez en una tarde y te explica por qué le gusta el juego.

El concepto de IA Fuerte a menudo va ligado a la idea de la Singularidad Tecnológica. Esta es la hipótesis de que, una vez creada una IA Fuerte, esta podría ser capaz de automejorarse recursivamente, creando inteligencias cada vez más potentes a un ritmo incontrolable y acelerado, lo que cambiaría la civilización humana de forma impredecible.

Cuando hablamos de IA en las noticias, en nuestros teléfonos o en el trabajo, siempre nos referimos a IA Débil. La IA Fuerte es un desafío científico y filosófico fascinante que, de lograrse, marcaría un antes y un después en la historia de la humanidad, pero por el momento sigue en el terreno de la investigación teórica y la especulación.

Las críticas al Test de Turing

En la publicación anterior hablé sobre la "Maquinaria computacional e inteligencia" de la que escribió Alan Turing, y sobre la capacidad de pensar de las computadoras y ahora de la inteligencia artificial. Para eso me referí al Test de Turing, que tiene como objetivo ser un criterio objetivo para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

No obstante, esta prueba que fue concebida hace ya más de 75 años, ha recibido diversas críticas y debe ser entendida bajo nuevas nuevas perspectivas. Las principales críticas al Test de Turing en la era de la IA moderna son:

Comportamiento vs. Comprensión: el test solo evalúa la capacidad de simulación, no la comprensión real. Una máquina puede "pasar" el test imitando patrones de lenguaje de forma convincente sin tener conciencia, emociones o entendimiento del mundo. 

Contexto limitado: El test se centra en una conversación escrita, lo que no evalúa otras formas de inteligencia, como la capacidad de resolver problemas complejos, la creatividad genuina o el razonamiento abstracto que no dependen del lenguaje.

Sesgo antropocéntrico: El test basa la inteligencia en la capacidad de imitar a un ser humano. Esto ignora que la inteligencia artificial puede tener formas de ser inteligente que son completamente diferentes a la humana y no necesitan simularla.

Es decir, sin duda el Test de Turing fue el punto de partida que definió la ambición inicial de la IA, pero debe ser visto más como un punto de partida que como uno de llegada. Hoy se utiliza como un marco conceptual para medir la fluidez de los sistemas conversacionales, pero ya no se considera el estándar definitivo para la inteligencia. El debate ha evolucionado de "¿Puede una máquina pensar?" a preguntas más profundas sobre la conciencia, la ética y las verdaderas capacidades de los sistemas de IA.

Un tema polémico es el que tiene que ver con las llamadas "Inteligencias Artificiales Débiles" contra las "Inteligencias Artificiales Fuertes". Este es un debate filosófico central que se origina a partir de la propuesta de Alan Turing y que veremos en la siguiente publicación. 

Turing y la pregunta "¿Puede pensar una máquina?"

En el año 1950 la revista filosófica estadounidense, Mind, publicó, en forma de artículo, un texto académico del matemático e informático Alan Turing (1912-1954) en el que formalizó su famoso Test de Turing. Sin embargo, la idea central de la inteligencia artificial, tal como él la formuló, tiene raíces en una conferencia anterior. En 1947, en la Sociedad Matemática de Londres, Turing dio una charla donde ya abordaba temas similares y presentó las ideas preliminares que luego desarrollaría en ese artículo de 1950. Este artículo se tituló "Computing Machinery and Intelligence" (Maquinaria computacional e inteligencia). y aquí explora la pregunta de si las máquinas pueden pensar.

Para abordar la pregunta "¿Puede pensar una máquina?", Turing propone una prueba que llama el "Juego de la Imitación". Esta prueba, ahora conocida como el Test de Turing, tiene como objetivo ser un criterio objetivo para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

El juego involucra a tres participantes: un interrogador (humano), una máquina, un ser humano. El interrogador se comunica a través de un teclado con los otros dos participantes sin saber quién es quién. Su objetivo es determinar cuál de los dos es la máquina y cuál es el humano. Si el interrogador no puede distinguir consistentemente a la máquina del humano, se considera que la máquina ha pasado el test.

La conclusión de Turing es que, en lugar de debatir la naturaleza del pensamiento, es más fructífero centrarse en si las máquinas pueden imitar el comportamiento humano inteligente hasta el punto de ser indistinguibles. Sugiere que para finales del siglo XX, las computadoras podrían ser tan avanzadas que el interrogador promedio tendría menos de un 70% de posibilidades de identificar correctamente a la máquina después de cinco minutos de interrogatorio.

La propuesta de Turing sentó las bases conceptuales de la inteligencia artificial, pero su relación con la IA contemporánea es de fundación y crítica. Aunque el Test de Turing sigue siendo una referencia histórica, hoy en día se considera una medida limitada de la verdadera inteligencia. La principal relación es que el Test de Turing impulsó la investigación en la IA al proponer un objetivo concreto: construir máquinas que pudieran imitar el comportamiento humano en una conversación. Este enfoque en la imitación del lenguaje natural ha sido fundamental para el desarrollo de la IA conversacional, como los chatbots y los asistentes virtuales que usamos a diario. Es por esto que Alan Turing es admirado como visionario de esta realidad que hoy vivimos.

Tolkien sobre la imaginación y la fantasía

"La mente del hombre tiene capacidad para formar imágenes de cosas que no están de hecho presentes. La facultad de concebir imágenes recibe (o recibió) el nombre lógico de Imaginación. Pero en los últimos tiempos y en lenguaje especializado, no en todos los días, se ha venido considerando a la Imaginación como algo superior a la mera formación de imágenes, adscrito al campo de operaciones de lo Fantasioso, forma reducida y peyorativa del viejo término Fantasía; se está haciendo pues, un intento para reducir, yo diría que de forma inadecuada la imaginación al poder de otorgar a las criaturas de ficción la consistencia interna de la realidad."

J.R.R. Tolkien (1982-1973) en Sobre los cuentos de hadas, 1947

Equinoccio septiembre de 2025

Este año, el equinoccio cae hoy 22 de septiembre, bien sea de otoño para el Hemisferio Norte o de Primavera para el Sur. La palabra proviene del latín aequinoctium, que significa “noche igual”. Allí está la clave de este suceso: durante los equinoccios, que ocurren dos veces al año, el día y la noche tienen la misma duración en ambos hemisferios. Esto sucede porque el eje de la Tierra está inclinado unos 23,5 grados, lo que genera las estaciones y hace que solo en los equinoccios los rayos del Sol caigan perpendiculares sobre el ecuador.

El fenómeno marca el comienzo de las estaciones astronómicas, y sus fechas pueden variar ligeramente cada año. Esto obedece a la diferencia entre el año trópico (365,2422 días solares) y el año del calendario gregoriano (365,2425 días solares). El año trópico es el tiempo real que tarda la Tierra en completar una vuelta alrededor del Sol tomando como referencia las estaciones. El calendario gregoriano es el sistema que se usa todos los días, dividido en meses y años. Para ajustarse a esa diferencia se agregan los años bisiestos, que suman un día extra cada cuatro años.

La celebración de esta fecha se remonta al inicio de todas las civilizaciones, como sucede con los solsticios, y a pesar de ser un hecho natural, en el mundo tecnológico de hoy aún se festeja. De hecho hay mucho arte digital relacionado con este evento, una muestra de que a pesar de todo seguimos ligados a nuestra vieja Tierra, 

"Cabello de adultos", film en animación digital

Este cortometraje en animación CGI 3D, fue realizado en 2024, en el ESMA, Ecole Supérieure des Métiers Artistiques de Montpellier, Francia. "Adult Hair" o Cabello de adultos, nos cuenta la hilarante historia de una peluquera que se encuentra en una situación complicada con su cliente, que resulta ser la esposa del policía del pueblo, muy exigente en sus requerimientos. Fue creado por el talentoso equipo de Florian Boury, Gautier Froehly, Manon Hirat, Matthieu Paugam, Cindy Redon y David Varsi. La música es de Brice Brouillet-Laboissière y Baptiste Leblanc. Las voces de Manon Hirat, Cindy Redon, Yoann Poncet, José Vicente; y el sonido es por José Vicente en el Studio des Aviateurs. Tiene todas las características visuales de los filmes digitales, con texturas y colores muy vivos. Es interesante que a los personajes no se les ven los ojos. Algunas animaciones no los tienen porque quieren probar el resto del movimiento, o para hacer que la gente preste más atención al resto. Por ejemplo, aquí los personajes todavía logran ser extremadamente expresivos incluso sin ojos. Eso es mucho más difícil que dibujar ojos. Más información en http://www.esma-montpellier.com/index.html.

Damas guerreras en ilustración digital por MurderByGrief

En esta galería muestro hoy algunas imágenes del trabajo visual del artista británico conocido como MurderByGrief, que entre diversos temas que abarca, destacan sus mujeres guerreras, hechas con programas gráficos digitales y con inteligencia artificial. Su estética está ligada a la ficción y a la fantasía, con temas diversos pero siempre de imaginación y mundos fantásticos. Tiene una página  Web en DeviantArt: https://www.deviantart.com/murderedbygrief.