"Quack!", un corto en animación CGI 3D

"Quack!" es un cortometraje realizado por la promoción 2024 de alumnos del ESMA, Ecole Supérieure des Métiers Artistiques, que ya muchas otras veces he referido aquì en el blog por sus muy creativas producciones con estética digial. En este film, un gran huevo aparece cerca del arroyo donde viven dos pequeños espíritus del bosque. De él sale un patito, y ellos deciden emprender una aventura para devolverlo a su madre. Trabajaron en la dirección y producción Jeanne Audounet, Léa Burkart, Louis Herrero, Elio Humbert, Ariane Moulard, Marie-Lou Peyre, Maëlys Sabuco, y Julien Vannet. La música es de Arthur Troch y el sonido de Sébastien Fournier y Tristan Le Bozec. El estilo está muy bien logrado y en particular la representación del agua es excelente, porque además es un protagonista imporante de la historia. El sitio Web de ESMA: https://www.esma-3d.fr/.

Hay dos palabras...

Es una una conocida y graciosa frase la que pongo aquí hoy, en una viñeta hallada en la Web, para alegrar la tarde (y reflexionar con una filosofía jocosa). 

Otros aspectos sobre la gobernanza digital en relación con las imágenes sintetizadas por IA

Ya en varias publicaciones anteriores, algunas bastante recientes, he abordado este tema, pero dado que tiene cada vez más relevancia lo sigo tratando. La gobernanza digital sobre las imágenes sintetizadas por inteligencia artificial ha cobrado un nuevo aspecto, porque hace unos pocos días se hicieron públicas estadísticas que muestran el cada vez más indiscriminado uso de imágenes falsas y deepfakes en el campo de la comunicación, lo cual amenaza la credibilidad de todo mensaje visual. 

Con anterioridad he señalado que la gobernanza digital de las imágenes sintéticas generadas por IA se refiere al conjunto de principios, políticas, normas técnicas y marcos legales que buscan regular el ciclo de vida de estas imágenes (creación, distribución, detección y uso) para maximizar sus beneficios y mitigar riesgos.

Los principales desafíos que la gobernanza busca abordar incluyen, justamente, la desinformación y deepfakes, las imágenes hiperrealistas de eventos que nunca ocurrieron o personas diciendo o haciendo cosas falsas, con potencial para manipular elecciones, generar pánico financiero o dañar reputaciones. Esto es fraude y suplantación de identidad con el uso en estafas de verificación biométrica, creación de perfiles falsos creíbles o ingeniería social. Ello incluye problemas con la privacidad y la honorabilidad. La generación de desnudos no consentidos (deepnudes) o imágenes de personas en situaciones comprometedoras sin su permiso, es tremendamente perjudicial.

Otro reto es la vulneración de derechos de autor y propiedad intelectual. Modelos de IA entrenados con millones de imágenes extraídas de internet sin consentimiento ni compensación a los autores originales, violentan todos los derechos y registros. 

Un aspecto que ya he nombrado, que se aplica a los programas de conversación con IA pero que ahora se ha notado mucho en los programas de creación de imágenes, es el tema de los sesgos y la discriminación. Los modelos pueden perpetuar o amplificar estereotipos dañinos (raciales, de género, etc.) en las imágenes generadas.

Como vemos, hay mucho que enfrentar, discutir y establecer, siempre con el riesgo de pasar de una regulación a un control y de este a una censura. En próximas publicaciones seguiré abordando este tópico que es de total actualidad y globalidad. 

Gata celosa en humor gráfico Web

Pongo hoy esta imagen humorístca hallada en la Web, que parodia las redes sociales y las relaciones entre gatos y humanos. ¿Gata tóxica, intensa? O puros celos gatunos... 😆

Ética y lenguaje por C. L. Stevenson (2/2)

En la publicación anterior comenté sobre algunas de las ideas que el filósofo estadounidense Charles L. Stevenson propuso al respecto de la ética y su relación con el uso del lenguaje. Él señala dos significados en el lenguaje ético, el descriptivo y emotivo, que vienen de las creencias y las actitudes de cada sociedad. Esta es la base de su estructura mental para definir la ética y sus manifestaciones a través de los lenguajes.  

Plantea entonces dos métodos del discurso moral. Dado que el desacuerdo moral es, fundamentalmente, un desacuerdo de actitudes, ¿cómo se resuelve? No mediante la razón pura o la demostración lógica (como en ciencia), sino mediante dos métodos:

a) Métodos descriptivos de la razón, que se usan para resolver desacuerdos en creencia. Se discuten hechos, causas, consecuencias. Si dos personas discrepan sobre si la eutanasia causa sufrimiento, pueden apelar a datos. Esto es útil, pero secundario. Si tras acordar los hechos siguen discrepando en su actitud (uno la aprueba y otro la rechaza), la razón pura no puede resolverlo.

b) Métodos persuasivos dinámicos, que son la forma genuina de resolver desacuerdos de actitud. Estos incluyen:

• Apelaciones emocionales: usar un lenguaje vívido, ejemplos conmovedores, metáforas.
• Persuasión "psicológica": reestructurar la percepción de la situación, resaltar ciertos valores olvidados.
• Persuasión "lógica" (aparente): mostrar cómo la actitud del otro lleva a consecuencias que él mismo no aprueba (tratando de generar una inconsistencia en su sistema de actitudes).
• Influencia no racional: repetición, autoridad, retórica.

En esencia, para Stevenson, la discusión moral no es una búsqueda de una verdad objetiva, sino un intento de influir en las actitudes del otro para lograr un acuerdo o un acercamiento. Por otro lado, él habla del papel de la definición persuasiva, que es una de sus ideas más originales. Una definición persuasiva es una estrategia retórica que cambia el significado descriptivo de un término (para hacerlo más favorable o desfavorable) sin alterar su significado emotivo (su carga de aprobación/desaprobación). Por ejemplo: decir que "el verdadero socialismo" no es el de los estados totalitarios, sino el de las comunidades libres y solidarias. Se conserva la palabra emotivamente positiva "socialismo", pero se redefine su contenido descriptivo para ajustarlo a la ideología del hablante. Esto muestra cómo el lenguaje ético se puede manipular para ganar aprobación hacia nuevas ideas.

En resumen, es innegable la importancia de Stevenson, porque rompe con el objetivismo moral tradicional. Niega que existan propiedades morales objetivas en el mundo. Asi mismo, supera el emotivismo radical de otros moralistas, como A.J. Ayer. Mientras Ayer decía que los juicios éticos son meras exclamaciones emocionales ("¡Bien!" o "¡Puaj!"), Stevenson añade el componente dinámico de influencia y reconoce el papel complejo de las creencias y la persuasión racional. Es un emotivismo más sofisticado.

Ofrece así una explicación plausible del desacuerdo moral. Explica por qué discutimos tan apasionadamente sobre valores sin llegar a una "prueba" concluyente. Conecta igualmente ética con retórica y psicología. Muestra que hacer ética es también usar el lenguaje de manera persuasiva.

Claro que hay otras cíticas frecuentes. Muchos filósofos (como Alasdair MacIntyre) dicen que su teoría reduce la razón moral a mera manipulación emocional, y que no puede explicar por qué usamos términos como "deber" con una fuerza que parece más que una simple preferencia personal. Tampoco explica cómo podemos debatir racionalmente sobre qué actitudes deberíamos tener. Son temas de debate que aún hoy se discuten. En definitiva, Stevenson lleva a escuchar el lenguaje moral no como un informe sobre el mundo, sino como una partitura emocional que expresa nuestros sentimientos más profundos y busca hacer que los demás bailen al mismo ritmo.

Ética y lenguaje por C. L. Stevenson (1/2)

Charles Leslie Stevenson (1908-1979) fue un filósofo estadounidense, figura clave del emotivismo, teoría ética "Metaética" que floreció en el siglo XX como reacción contra las teorías éticas que veían los juicios morales como hechos objetivos. Esto significa que para Stevenson, la función principal del lenguaje ético no es describir hechos del mundo, sino expresar emociones e influir en las actitudes de los demás. Su obra más importante es "Ética y lenguaje" (1944), donde desarrolla su teoría de forma detallada y matizada. Veamos algunas de las ideas centrales de su pensamiento. 

Para entender a Stevenson, hay que distinguir dos aspectos de la psicología moral, las creencias y las actitudes. Las creencias son nuestras ideas sobre cómo es el mundo (hechos). Por ejemplo, "Este medicamento alivia el dolor de cabeza". Son descriptivas y pueden ser verdaderas o falsas. Por otro lado, las actitudes son nuestras preferencias, gustos, deseos y disposiciones emocionales. Así por ejemplo, se dice "¡Me gusta que se alivie el dolor!" o "Quiero que se usen medicamentos efectivos". No son verdaderas ni falsas, sino que se tienen o no se tienen. Los desacuerdos morales, según Stevenson, suelen ser una mezcla compleja de desacuerdo en creencia (sobre los hechos) y desacuerdo en actitud (sobre lo que debemos preferir). El error clásico es pensar que todo desacuerdo moral es solo un desacuerdo en creencia.

Eso le lleva a hablar de dos significados en el lenguaje ético, el descriptivo y emotivo. Stevenson propone que términos como "bueno", "malo", "correcto", "deber", tienen dos tipos de significado, descriptivo y emotivo. El significado descriptivo se refiere a las propiedades empíricas o definibles del objeto. Por ejemplo, al decir "Juan es bueno", podría describirse que "Juan es honesto y ayuda a los demás". Este significado es secundario y variable entre diferentes personas y contextos.

En cambio, el significado emotivo (o dinámico) es la función principal del lenguaje. Es la capacidad de la palabra para expresar las actitudes del hablante y para provocar o reforzar actitudes similares en el oyente. Es como una "carga emocional" que tiene la palabra. Decir "bueno" es como decir "¡Lo apruebo! ¡Sigue esa línea de conducta!". Por ejemplo, si digo "La eutanasia es buena", no estoy diciendo un hecho objetivo sobre la eutanasia, estoy expresando mi actitud (aprobación, sentimiento favorable hacia la eutanasia, pero también estoy enfluyendo en el otro, intentando que también apruebe la eutanasia. En cambio, con el significado descriptivo ("la eutanasia pone fin al sufrimiento"), se da la razón para apoyar esa actitud, pero la palabra "buena" añade el empuje emocional.

Estas propuestas sobre la relación entre la ética y el lenguaje de Stevenson tienen otras aspectos a cuestionar, que además reciben críticas, incluyendo las implicaciones morales pertinentes, que estudiaremos en la siguiente publicación. 

Sobre la información en una imagen, por Michio Kaku

"Cualquier imagen tridimensional contiene una enorme cantidad de información: un montón de veces, la información almacenada en una imagen bidimensional".

MICHIO KAKU, físico teórico estadounidense de origen japonés, reconocido divulgador de la ciencia, nacido en 1947, a quien ya he citado antes en este blog.

Desinformación médica con imágenes de IA

En la Web y las redes sociales circulan hoy decenas de imágenes, datos e informaciones que en realidad son una desinformación médica y tratamientos falsos. Circulan imágenes generadas por inteligencia artificial de supuestos pacientes curados milagrosamente (antes/después de tratamientos falsos), imágenes microscópicas inventadas de bacterias o células para vender suplementos, y hasta fotos de instalaciones médicas lujosas que nunca existieron para captar pacientes en turismo de salud. 

Lo casos más comunes hoy son los "deepfake doctors", videos generados por IA que muestran a falsos profesionales médicos dando consejos o vendiendo productos. Estos avatares pueden ser facsímiles de médicos reales (usando su imagen sin consentimiento), o figuras ficticias generadas completamente por IA.

El mecanismo combina modelos de difusión (como DALL-E, Midjourney) que crean el vídeo realista, modelos de lenguaje (LLMs) que generan el guión coherente y convincente y medios de difusión viral como las redes sociales. El resultado es tan creíble que incluso los familiares de los médicos reales suelen ser engañados. 

Por otro lado, existen modelos generativos capaces de crear radiografías, resonancias o tomografías falsas que son indistinguibles de las reales para un ojo no entrenado. El estudio MedForensics ha documentado generación de imágenes falsas en seis modalidades médicas diferentes usando doce modelos generativos diferentes. 

En todos estos casos, el riesgo es siempre grande. Personas que abandonan tratamientos reales por falsas promesas respaldadas por imágenes visualmente convincentes. Este es un asunto bien delicado y complicado, que se hace cada vez más difícil de enfrentar y resolver.

El arte como experiencia para John Dewey

El aporte del psicólogo y pedagogo estadounidense, John Dewey (1859-1952), al estudio del arte es profundo y transformador, aunque opera desde una perspectiva filosófica diferente. No nos dio un método para clasificar el arte, sino una teoría sobre qué es la experiencia estética y cómo ocurre. Su obra fundamental en este campo es El arte como experiencia (1934), basada en sus conferencias en Harvard. Ya en publicaciones anteriores he hecho referencia a sus ideas, que aquí sigo desarrollando. 

En primer término, rompe con la visión de museo como pedestal del arte. Dewey critica la tendencia a aislar el arte de la vida cotidiana; para él, el problema surge cuando guardamos una pintura en un museo o una sinfonía en una sala de conciertos, separándola de las experiencias vitales que la originaron. Su propuesta es reconectar la experiencia estética con los procesos de la vida diaria.

Así mismo, define la experiencia estética como una "experiencia consumatoria" y distingue entre el flujo caótico de experiencias cotidianas y una "experiencia consumatoria, que es aquella que tiene un inicio, un desarrollo y un clímax que nos llena de sentido. Por ejemplo, resolver un problema difícil, tener una conversación profunda o presenciar una obra de arte. Por esto él habla del arte como experiencia. La obra de arte no es el lienzo o la partitura, sino la interacción entre el objeto (estímulo) y el espectador (sujeto activo). La experiencia estética no es un lujo. Es la culminación exitosa de cualquier interacción organismo y su entorno. Ver una puesta de sol o escuchar una historia pueden ser arte si se viven plenamente.

Para Dewey, el arte no es solo expresión emocional ni solo técnica fría. Es un acto de construcción. Por ello, la emoción guía el hacer. El artista siente una cualidad emocional global (alegría, melancolía, tensión) que actúa como un "imán" que selecciona los materiales y las formas de su obra. El hacer tiene que ver con la creación y la producción. El artista trabaja los materiales (piedra, sonido, color) transformándolos. No es una copia de la realidad, es una recreación.

Esto implica también una percepción activa. El espectador no es pasivo. Para tener una experiencia estética, debe realizar su propio acto de recreación, siguiendo las pistas que el artista dejó en la obra. Si no hay esa participación activa, solo hay reconocimiento (saber qué es), no percepción (vivir su significado). Dewey rechaza la idea de que el arte sea solo un adorno o un escape de la realidad. Lo ve como el modo de comunicación más profundo y completo. Mientras que el lenguaje ordinario puede ser abstracto o informativo, el arte comunica la cualidad sentida de una experiencia. Un cuadro no te dice "el guerrero está triste", te hace sentir esa tristeza a través de líneas, colores y formas.

John Dewey aporta al estudio del arte la idea de que este no es un objeto sagrado para contemplar, sino un modelo de cómo toda experiencia humana puede volverse plena, significativa y comunitaria.

Una imagen sintetizada con rostros y estética Glitch

Esta imagen nos muestra rostros que parecen totalmente reales, pero en realidad son generados por programas gráficos de inteligencia artificial, que además han sido tratados y modificados para dar la sensación de arte digital, con estética de Glitch Art. Es todo un reto ahora identificar el origen y la veracidad de estas obras de ciberarte sintetizado, que sin embargo, destacan por su originalidad.

Una idea de Descartes sobre las leyes y las costumbres

"La primera máxima de todo ciudadano ha de ser la de obedecer las leyes y costumbres de su país, y en todas las demás cosas gobernarse según las opiniones más moderadas y más alejadas del exceso".

RENÉ DESCARTES (1596-1650) Filósofo y matemático francés.

La gobernanza sobre la imagen visual con IA en ciertos países o instituciones

En publicaciones anteriores traté el tema del control o regulación posible (o necesario) sobre las imágenes sintéticas realizadas con inteligencia artificial. Hoy pongo aquí algunos ejemplos concretos de regulaciones y prácticas en diferentes países y sectores como forma de gobernanza respecto de las imágenes generadas con IA, hasta esta fecha.

Unión Europea (UE)

La UE está trabajando en la Ley de Inteligencia Artificial (AI Act), que busca regular el uso de sistemas de IA incluyendo aquellos que generan contenido visual. Esta ley impondrá obligaciones a los proveedores y usuarios para garantizar transparencia, seguridad y respeto a los derechos fundamentales. Por ejemplo, se requerirá etiquetar claramente las imágenes generadas por IA y evitar usos que puedan causar daño o engaño. Además, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) protege la privacidad de las personas frente a la generación o manipulación de imágenes que puedan afectar su derecho a la imagen o datos personales.

Estados Unidos

Aunque no existe una ley federal específica sobre imágenes generadas con IA, algunos estados han comenzado a aprobar leyes relacionadas con deepfakes para prohibir su uso malicioso, especialmente en contextos políticos o de difamación. Plataformas como Twitter y Facebook han implementado políticas que exigen la identificación clara de contenido generado por IA para combatir la desinformación.

China  

China ha establecido regulaciones estrictas sobre la generación de contenido por IA, incluyendo imágenes. Se exige que cualquier contenido generado por IA incluya marcas visibles que informen a los usuarios, y prohíbe la creación y difusión de contenido falso o dañino. Además, empresas tecnológicas deben cumplir con directrices estatales de censura y control.

Organizaciones internacionales  

Organismos como la UNESCO o la OCDE están desarrollando recomendaciones para la gobernanza ética de la IA, que incluyen la regulación del contenido visual para promover la transparencia, evitar discriminación y proteger derechos humanos.

También el sector de entretenimiento y medios está incorporando ciertas regulaciones. En cine o publicidad, suelen usarse cláusulas contractuales para regular el uso de imágenes generadas por IA, protegiendo la imagen y derechos de actores o modelos virtuales. También se promueven estándares éticos para evitar la manipulación engañosa en noticias o campañas.

Estos ejemplos muestran que la regulación es un proceso activo y diverso, buscando balancear la innovación tecnológica con la protección social y ética. Es un tema aún delicado y polémico, pero estas acciones están demostrando que sí, en efecto, hay que hacer algo respecto al uso de la IA en las imágenes sintéticas. Pongo aquí también un interesante artículo sobre este asunto, publicado en la Web por el diario argentino La Capital: https://www.lacapitalmdp.com/ia-contra-ia-la-carrera-por-detectar-imagenes-falsas-en-pleno-tsunami-digital/

Arte digital industrial por Lucas Gutiérrez

Lucas Gutiérrez, artista digital y diseñador industrial argentino, nacido en 1985 y radicado en Berlín, explora en sus obras la intersección entre programas informáticos y errores gráficos, creando objetos autónomos en un entorno virtual sin principio ni final, caracterizado por texturas macro y superficies imposibles; una propuesta que reflexiona sobre los nuevos paradigmas de la cultura digital desde una perspectiva metafísica, colorida y caótica.

Los últimos trabajos del artista, que ha ofrecido charlas y performances en espacios como el Centro Pompidou, son una original combinación de tecnología y abstracción dinámica que renueva los recursos digitales tridimensionales. Los ha presentado en IRCAM, Manifeste, Sonar+D, NYU Berlin/Tokio y sus obras se han mostrado en certámenes internacionales como The New Infinity, Berliner Festspiele, Immersion y CTM/transmediale, entre otros.

Su práctica explora la materialidad de lo digital a través de universos abstractos donde las superficies parecen convertirse en esculturas. En sus piezas, lo algorítmico adquiere textura, densidad y hasta latido propio. Lo que vemos nos hace dudar de si estamos frente a metal, plástico o pura simulación: la imagen deja de ser plana y empieza a comportarse como materia, que parte del diseño industrial.

Sus imágenes son conocidas por su estética abstracta y futurista y su capacidad para crear entornos profundamente inmersivos. Se mueve entre la cultura del remix y el desarrollo de proyectos audiovisuales en tiempo real, en los cuales fusiona influencias de diferentes contextos. La narrativa de Lucas Gutiérrez gira en torno a distopías y miedos sociales actuales desde un lenguaje metafísico lleno de caos y color. Su sitio Web es extraodinario, muy dinámico y completo. Aquí pongo el enlace y una entrevista muy interesante en la revista digital Planeta Urbano.

https://elplanetaurbano.com/2026/03/lucas-gutierrez-la-textura-del-algoritmo-siempre-se-asocia-lo-tecnologico-con-algo-superficial-o-sin-alma/

https://lucasgutierrez.com/. Acá se aprecia muy bien su estética y el estilo dinámico de su obra. Vale la pena estrar y disfrutar.

Shaw y el futuro

Hoy pongo una hermosa frase del famoso escritor, dramaturgo y poeta irlandés, premio Nobel de literatura en 1925, George Bernard Shaw (1856-1950).

"No nos hace sabios el recuerdo de nuestro pasado, sino la responsabilidad de nuestro futuro".

El pasado y la historia son importantes, pero el futuro hay que hacerlo. 

Sobre la gobernanza digital y las imágenes sintéticas (2/2)

Un aspecto importante a considerar en el caso del uso indiscriminado de imágenes sintetizadas es cómo evitar que violen la privacidad individualk y violenten los derechos personales o colectivos. La gobernanza digital aplicada al control, supervisión o regulación de las imágenes generadas con inteligencia artificial (IA) es, en consecuencia, un tema muy relevante y en desarrollo actualmente.

Podemos revisar cómo se aplica:

1. Normativas y políticas claras. Se crean leyes y regulaciones que establecen qué tipo de imágenes generadas por IA están permitidas, cuáles podrían considerarse ilegales (por ejemplo, imágenes que promuevan el odio, la discriminación o la violencia), y cómo deben tratarse los derechos de autor o la privacidad.

2. Transparencia y etiquetado. Una práctica común es exigir que las imágenes generadas por IA sean etiquetadas claramente como tales para evitar la desinformación o el engaño. Esto forma parte de la gobernanza para garantizar que los usuarios sepan cuándo están viendo contenido manipulado o generado artificialmente.

3. Supervisión ética. Se establecen comités o grupos especializados que evalúan el impacto ético de estas tecnologías y sus usos, y proponen guías o recomendaciones para su aplicación responsable.

4. Control técnico y seguridad. Se implementan mecanismos tecnológicos para detectar imágenes falsas o manipuladas (deepfakes), y prevenir su uso fraudulento o malintencionado.

5. Participación y colaboración. La gobernanza digital promueve la participación de diferentes actores (gobiernos, empresas tecnológicas, expertos, sociedad civil) para que las regulaciones sean inclusivas y efectivas.

6. Protección de derechos. Se asegura la protección de derechos humanos, como la privacidad y la reputación, cuando se utilizan imágenes generadas por IA.

De esta forma, la gobernanza digital busca establecer un marco que permita aprovechar las ventajas de la IA para crear imágenes, pero minimizando riesgos asociados como la desinformación, violaciones a la privacidad o usos maliciosos. No obstante, sigue estando presente el asunto coercitivo y de regulaciòn, que puede derivar en censura y control punitivo. Es un problema candente, que recién está en la palestra.  

Sobre la gobernanza digital y las imágenes sintéticas (1/2)

Este es un tema muy actual y con muchas implicaciones hoy día: el enorme desarrollo que ha experimentado la difusión de imágenes visuales e incluso productos audiovisuales sintetizados con el uso de inteligencia artificial.  Este crecimiento ha resultado en la proliferaciòn de noticias falsas (fake news) y suplantaciones (deepfakes) que retan la credibilidad y el sentido ético de la comunicación. En este sentido surge una nueva interrogante: ¿hay que controlar, regular o supervisar el uso de la IA en este tipo de imágenes? Entonces, ¿es posible establecer alguna forma de gobernanza de tipo digital para esta tendencia actual?

La gobernanza digital se refiere al conjunto de normas, políticas, procesos y mecanismos que regulan el uso, gestión y desarrollo de las tecnologías digitales y la información en una organización, comunidad o país. Su objetivo principal es asegurar que las tecnologías digitales se utilicen de manera eficiente, segura, ética y transparente para beneficiar a todos los actores involucrados.

En un contexto más amplio, la gobernanza digital abarca aspectos como:

- La regulación del acceso y uso de internet y otras plataformas digitales.

- La protección de datos personales y la privacidad.

- La ciberseguridad.

- La inclusión digital para que más personas puedan acceder y aprovechar estas tecnologías.

- La participación ciudadana a través de medios digitales.

- La transparencia y rendición de cuentas en el gobierno y en organizaciones mediante herramientas digitales.

Ahora bien, se puede pensar en extender la normativa para que abarque con precisión, justamente, el uso ético de la IA en las imágenes y videos sintetizados. Es por supuesto un tema polémico, porque raya con la censura y el control político, pero es necesario algún tipo de regulación o limitación en este sentido, porque cada vez más vemos como se hace patetente el manejo indiscriminado de rostros, espacios y hechos reales para presentar noticias no ciertas y acciones irreales o falsas, que son fuente de mentiras y desinformación. En la publicación de mañana veremos algunas propuestas para revisar esta compleja situación. 

Imaginario paisaje de globos y montañas en ilustración 3D

Esta imagen que muestro hoy es otro ejemplo de arte digital hecho con programas gráficos de ilustración 3D. Es una representación de un paisaje imaginario, con globos aerostáticos y palacios elevados, hallada en la Web. 

Un sorprendente corto con IA sobre el héroe chino Huo Qubing

A comienzos de marzo de 2026, Yang Hanhan, la directora de AIGC, de 35 años de Wuhan, capital de la provincia de Hubei en el centro de China, se sorprendió al descubrir que un cortometraje generado por inteligencia artificial sobre el antiguo general chino Huo Qubing, lanzado por su equipo apenas un mes antes, se había vuelto viral en el extranjero de manera silenciosa. En la película, no solo se despliegan escenas épicas de guerra una tras otra, sino que incluso los detalles, como el polvo arremolinado en una carga por el desierto, la tensión de los caballos de guerra relinchando y la sutil fruncida de ceño del protagonista, están representados con una delicadeza notable. Estos elementos rompen el estereotipo público del contenido producido por IA como tosco y de baja calidad.

El espectador internacional quedó cautivado por el espíritu juvenil y la devoción patriótica de Huo, así como por la estética oriental presentada a través de la IA. Sin embargo, este proyecto fue completado por un equipo de apenas tres personas, con solo 48 horas de trabajo y aproximadamente 3,000 yuanes (aproximadamente 435 dólares estadounidenses) en costos de computación, según Yang. "Producir un cortometraje de cuatro minutos en 48 horas se está convirtiendo en el estándar de la industria", afirma, agregando que a medida que la tecnología de IA continúa evolucionando y avanzando, la creación de cine y televisión de China y sus exportaciones culturales están siendo redefinidas. 

A principios de 2025, Yang no tenía experiencia profesional en la industria del cine o la televisión. A medida que las plataformas de video con IA evolucionaban rápidamente, ella probó herramientas de video con IA por primera vez mientras promocionaba la especialidad de Wuhan, los "reganmian" o fideos secos y calientes. "Al principio, ninguno de nosotros tenía experiencia. Nos llevó más de una semana, entre cuatro personas, armar un video corto de un minuto", dijo. "El video no era excelente, pero vi la esperanza para esta industria".

Durante el último año, el equipo de Yang ha llevado a cabo una investigación profunda sobre una variedad de herramientas de creación de imágenes y videos con IA, tanto nacionales como internacionales, optimizando continuamente sus indicaciones y superando desafíos fundamentales en la creación con IA, como la coherencia de los personajes y la coherencia visual. A finales de enero de este año, Yang completó el guion del cortometraje Huo Qubing. Su equipo de tres se repartía claramente sus tareas: uno se encargaba de la dirección y la escritura, otro de la generación y edición de IA, y el tercero de la música y los efectos de sonido. Concentraron su energía durante cuatro días, trabajando un total de 48 horas, para completar el proyecto. "En la fase de producción de vídeo, primero generamos unas 1.700 imágenes con IA, seleccionamos 90 como storyboards para producir unos 500 clips de vídeo, y luego editamos, coordinamos y refinamos meticulosamente el metraje para dar vida a nuestra visión del joven héroe", explicó Yang. "De hecho, aún nos queda un camino técnico por delante antes de poder alcanzar nuestro sueño de crear una película cinematográfica con IA", afirmó, "pero el verdadero valor de la IA es liberar a los creadores de tareas tediosamente repetitivas, permitiéndoles dedicar más tiempo a ideas y a la narrativa. Al fin y al cabo, lo que realmente determina la calidad de una obra sigue siendo la estética, la emoción y el pensamiento del creador".

El equipo de Yang ahora cuenta con 20 miembros, con diversos antecedentes que van desde la interpretación musical y el diseño de productos hasta incluso la mecánica automotriz. "La IA empodera a cualquiera que tenga una historia para perseguir su sueño de hacer películas. Creo que esta es la mejor era para los narradores", dijo. Ella espera que su equipo desarrolle una serie de cortometrajes protagonizados por héroes chinos, como Yue Fei, Xin Qiji y Hua Mulan, que muestren sus historias y la profunda cultura china que aportan al mundo. Aquí pongo el video, que está en idioma chino, pero para apreciar la realización, basta, pues las imágenes hablan por sí solas. Este producto audiovisual puede redefinir la industria, el negocio, la estética y el futuro del cine. ¡Es un fenómeno impresionante!

La creadora, Yang Hanhan

Deep Learning y LeCun

En una entrada anterior hablé sobre el aprendizaje profundo o "Deep Learning", señalando qué representa y cómo ha ido evolucionando. En principio, es un concepto muy ligado al desarrollo de la inteligencia digital y que consiste en una forma de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de datos. Uno de los más destacados investigadores y pioneros en este campo es Yann LeCun, un informático franco-estadounidense especializado en aprendizaje automático, visión por computadora y neurociencia computacional, que además formó parte de la directiva de Meta en algún momento.

El Deep Learning, según LeCun, es un enfoque del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas para aprender representaciones complejas de datos de manera jerárquica, inspiradas en el cerebro humano. Lo describe como modelos computacionales con varias capas de procesamiento que extraen abstracciones progresivas de grandes volúmenes de datos, revolucionando campos como el reconocimiento de imágenes, voz y lenguaje mediante retropropagación. Según este proceso, transforma IA en reconocimiento de objetos, segmentación semántica y más, con impacto en robótica y neurociencia computacional.

Estas propuestas surgen de las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) son un tipo de red neuronal artificial diseñada para procesar datos estructurados como imágenes, inspiradas en el sistema visual humano. LeCun las desarrolló en la década de 1980, popularizando su uso con el modelo LeNet en 1989 para reconocer dígitos manuscritos mediante convoluciones y retropropagación y la aplicó en convoluciones aprendibles, superando limitaciones previas como el Neocognitron de Fukushima. LeNet-5, su arquitectura icónica de 1998, revolucionó el reconocimiento óptico de caracteres y sentó bases para el deep learning moderno en visión por computadora.

Las redes neuronales convolucionales de LeCun tienen aplicaciones modernas en visión por computadora, diagnóstico médico y vehículos autónomos, entre otros. Estas se basan en arquitecturas como LeNet, evolucionadas a modelos como ResNet y EfficientNet para procesar datos visuales complejos con alta precisión. Esta es una forma de Deep Learning actual usado por los programas de IA. Por ejemplo, en la visión por computadora, que se usa en clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica, como en redes sociales para organizar fotos o en comercio minorista para escanear estanterías. También se aplica para la conducción autónoma, pues detectan señales y peatones en tiempo real para decisiones seguras.

En salud y biomedicina este Deep Learning con CNN se aplica en imágenes médicas, analizan radiografías, mamografías y tomografías para detectar tumores con AUC superior al 0.95, acelerando diagnósticos y planificación de tratamientos. También apoyan descubrimiento de fármacos prediciendo propiedades moleculares desde estructuras químicas.

Este desarrollo es muy importante hoy en día, están también presentes en otras áreas, pues procesan audio para asistentes como Siri o Alexa, reconociendo palabras clave y comandos de voz, o en análisis de video y predicción de comportamientos, como riesgos de enfermedades o patrones de clientes en tiendas, locales y espacios públicos. Estos avances siguen cambiando nuestra forma de vida. 

Falso esqueleto fósil de Mamut... con IA

A finales de 2024 y principios de 2025, varias imágenes virales afirmaban mostrar el esqueleto perfectamente conservado de un mamut recién excavado en un "importante yacimiento arqueológico de Norteamérica". ¡Falso totalmente! Pura inteligencia artificial.

Ciertos detalles delataban que era un fake de IA. El esqueleto mostraba algo anatómicamente imposible: trompa y orejas formadas por huesos. En los mamuts reales (como en los elefantes modernos), la trompa no contiene ningún hueso, está compuesta únicamente por músculo —más de 40.000 músculos, sorprendentemente—. Las orejas tampoco tienen estructura ósea externa.

Además, en una de las fotos el esqueleto aparecía con tres colas distintas sobresaliendo de su parte trasera, y las costillas tenían ramificaciones extrañas que no corresponden a la anatomía real de un mamut . Otro factor: un esqueleto recién "excavado" no puede mantenerse en pie por sí solo; los museos necesitan complejos soportes metálicos para montar estas estructuras.

Sin duda, hoy más que nunca hay que estar pendientes y atentos, porque lamentablemente con la viralización, todo circula de forma desbocada, gracias a la descontrolada función de "reenviar" en las redes sociales. Por eso, hablar de gobernanza digital en el espectro de las imágenes creadas sintéticamente, es un tema que no puede dejar de ser abordado. 

Otra nueva visión de la estética digital en las imágenes sintéticas por IA

El análisis de las imágenes logradas con inteligencia artificial, desde la estética digital, permite observar una transición profunda en cómo se producen, perciben y validan las imágenes en la cultura contemporánea. No se trata solo de una herramienta técnica, sino de un cambio de paradigma en la ontología de la imagen. Podemos revisar algunos elementos clave para explorar su aplicación en este campo:

1. La materialidad del "Espacio Latente"

A diferencia de la fotografía tradicional (que captura luz) o el diseño digital (que manipula píxeles), la estética de inteligencia artificial surge del espacio latente. Este es un entorno matemático multidimensional donde todos los conceptos visuales aprendidos por la IA están representados como vectores. Por lo tanto, pasamos de lo físico a lo probabilístico; la imagen ya no es un registro de la realidad, sino una "posibilidad estadística" extraída de un mapa de datos. En casos como el de Stable Diffusion, se incorpora la estética del ruido. El proceso de "difusión" (limpiar el ruido) sugiere que la creación estética hoy consiste en encontrar orden dentro del caos informativo.

2. Iconicidad y complejidad (el enfoque de Abraham Moles)

Desde la teoría de la información, se puede analizar la iconicidad de estas imágenes. Abraham Moles planteaba que el valor estético reside en el equilibrio entre el orden (redundancia) y la novedad (entropía). Así, se busca la reducción de la entropía. El algoritmo de Stable Diffusion, por ejemplo, actúa reduciendo la entropía del ruido inicial hasta alcanzar una estructura icónica que el ojo humano reconoce. Aquí entonces entra el grado de realismo. La IA permite ajustar niveles de detalle que superan la "realidad" (hiperrealismo), lo que plantea preguntas sobre qué tan icónica es una imagen si no tiene un referente real en el mundo físico.

3. La estética de la "Post-Fotografía"

La IA rompe con la naturaleza indexical de la imagen (la idea de que una foto es prueba de que "algo estuvo ahí"); este fenómeno es de remediación. La IA suele remediar o remedar estilos clásicos (el óleo, el grabado, la fotografía de 35mm) para validar su propia estética. No inventa la belleza desde cero, sino que la sintetiza a partir del archivo histórico de la humanidad. Aquí entra el "Prompt" como gesto autoral: el centro del debate estético se desplaza del hacer manual al hacer conceptual. El artista digital se convierte en un curador de conceptos y un arquitecto de instrucciones.

4. Automatización y la Sociedad del Conocimiento

En el contexto de la Sociedad del Conocimiento, la producción visual masiva mediante algoritmos tiene implicaciones sociopolíticas importantes. Una es la Gobernanza Digital. ¿Quién posee la estética si el modelo fue entrenado con millones de imágenes de autores diversos? Surge la duda sobre la propiedad intelectual y la ética de los datos. Otra es la democratización versus la homogeneización. Mientras que más personas pueden crear imágenes complejas, existe el riesgo de que la estética digital se vuelva repetitiva, sujeta a los sesgos de los datos con los que la IA fue entrenada.

Notamos entonces que la estética digital hoy se va haciendo más amplia, compleja e interesante. Ya no es solo el uso de herramientas digitales sino la intervención de programas de inteligencia artifical que trabajan por su cuenta sobre la bases de instrucciones apropiadas, con resultados sorprendentes. Todo un cambio de paradigmas, pues. 

Una elfo con Stable Diffusion

Ayer hablé de la herramienta gráfica digital "Stable Diffusion" y sus potencialidades en el campo de la ilustración y la construcción visual.  Aquí pongo hoy una imagen realizada con ese programa, según un prompt escalonado, que termina incorporando los elementos que se requieren a fin de obtener el producto deseado. Una elfo en ciberarte con estética digital. Aqui está el enlace del origen de esa realización:  https://santiartificial.com/stable-diffusion-en-colab/. 

Stable Diffusion

Stable Diffusion es un modelo de inteligencia artificial de código abierto que genera imágenes a partir de descripciones en texto (aunque también puede hacer ediciones, variaciones y más). Es en realidad una matriz de aprendizaje profundo (deep learning) de código abierto capaz de generar imágenes digitales detalladas a partir de descripciones de texto, un proceso conocido como "text-to-image". Fue lanzado en 2022 por la empresa Stability AI en colaboración con instituciones académicas y destaca por ser uno de los motores más potentes en el ámbito de la inteligencia artificial generativa.

Como es un modelo de difusión latente, toma una descripción de texto (un "prompt"), parte de ruido aleatorio (como estática de televisión) y va desgranando esa imagen paso a paso, guiado por el texto, hasta formar una imagen coherente y detallada. A diferencia de otros, Stable Diffusion utiliza una técnica llamada Modelo de Difusión Latente (LDM). En términos sencillos, el proceso funciona así: uno, añadir ruido; el modelo se entrena tomando una imagen clara y añadiéndole "ruido" (puntos aleatorios como la estática de un televisor) hasta que la imagen original es irreconocible. Invertir el proceso; el núcleo de la IA aprende a "limpiar" ese ruido. Cuando se le da un comando de texto (por ejemplo: "Un astronauta montando un caballo en Marte"), el modelo empieza con un lienzo de puro ruido aleatorio y comienza a eliminarlo paso a paso, guiando los píxeles para que coincidan con tu descripción. 

Sus principales características son su código abierto y gratuito (a diferencia de otros generadores, como Midjourney o DALL-E, su código está disponible públicamente). Puede ser usado en un computador personal si tiene una tarjeta gráfica (GPU) potente, o en plataformas en la nube. El control local. Al ejecutarlo localmente, no tienes censura estricta ni pagas por cada generación. Un ccosistema amplio, ya que existen muchas interfaces gráficas (como Automatic1111 o ComfyUI) que añaden funcionalidades extra: controlar la pose de los personajes, usar imágenes de referencia, mejorar rostros y otras.

Stable Diffusion ha cambiado la forma en que entendemos la materialidad de la imagen. Al ser una herramienta tan flexible, se utiliza no solo para el arte comercial, sino también en la investigación académica sobre la iconicidad, la estética de los algoritmos y la automatización de la producción visual.

Un pensamiento de Byung-Chul Han

"Transparencia y verdad no son idénticas. El imperativo de la transparencia hace sospechoso todo lo que no se somete a la visibilidad. En eso consiste su violencia". 

Byung-Chul Han, filósofo y escritor surcoreano radicado en Alemania, nacido en Seul en 1959. 

Un destino frutal en animación Blender 3D

Este es un cortometraje (bastante corto, porque apenas dura un minuto y 24 segundos), está realizado con el programa de animación digital Blender, con una anécdota muy breve e ingeniosa y bien elaborado. "Destino frutal" fue producido en 2024, en Argentina, por un equipo conformado por Nicolas Navarro, Kalil Fiat, Cesar Villasanti y Franco Camargo. Sigue a un viejo mientras conduce su camioneta y pierde una sandía. Está ambientada en la Argentina, pero puede ser en cualquier ruta latinoamericana. 

Primer equinoccio 2026

El equinoccio es un fenómeno astronómico que ocurre dos veces al año, cuando el Sol se sitúa exactamente sobre el ecuador, lo que provoca que la duración del día y la noche sea igual en todo el mundo. Esto sucede porque el eje de rotación de la Tierra se encuentra perpendicular a la línea que une el centro del Sol con el centro del planeta. Los equinoccios ocurren aproximadamente entre el 20 y el 23 de marzo y entre el 20 y el 23 de septiembre de cada año, y marcan el inicio de la primavera y el otoño en ambos hemisferios. Este año comenzaron el día de ayer y ya hoy es el inicio de todo el período que durará hasta el 21 de junio, que empiezan los solsticios. Estos días astronómicos han sido siempre muy importantes en todas las culturas a lo largo de toda la humanidad y aún ahora, en este mundo digitalizado, se siguen festejando. Por eso es que yo normalmente pongo en esas fechas alguna publicación alusiva, como hoy. En este caso, le pedí a la inteligencia artificial algunas imágenes alusivas a la primavera y el otoño combinados, y entre las que obtuve, están estas tres que me gustaron. 

La Neuroestética y sus controversias

En las dos publicaciones anteriores hablé de la Neurostética como diciplina que estudia las bases biológicas, y más específicamente, los mecanismos cerebrales que subyacen en las experiencias estéticas, para comprender cómo funciona nuestra percepción ante los estímulos de la belleza, el arte y la satisfacción sensorial. Es una propuesta fascinante, pero no ha estado exenta de cuestionamientos académicos. Para muchos historiadores del arte, filósofos y artistas, intentar meter la belleza en una máquina de resonancia magnética es, por decir poco, un atrevimiento.

Como toda disciplina joven, la neuroestética no está exenta de debate. Estas son algunas de las cuestiones polémicas se se presentan: 

• ¿Reduccionismo? Una de las críticas más comunes es si es posible "reducir" la complejidad de una experiencia estética, con toda su riqueza subjetiva y cultural, a meros patrones de activación neuronal.
• ¿Emociones estéticas únicas? Los investigadores debaten si las emociones que sentimos ante el arte son un tipo especial de emociones o si son las mismas emociones cotidianas (alegría, tristeza, miedo) provocadas por un contexto diferente.
• ¿Diversidad cultural? La mayoría de los estudios se han realizado con participantes occidentales y utilizando arte occidental, por lo que es un reto para el campo ampliar su mirada para comprender las bases universales y las particularidades culturales de la estética.

Vamos a desarrollar los cuestionamientos en detalle: 

 1. La acusación de reduccionismo.

Es la crítica más común. Los detractores dicen que la neuroestética intenta reducir la experiencia sublime del arte a simples chispazos químicos. El argumento principal es que el arte no son solo neuronas activadas. Si reduces una obra de Miguel Ángel a dopamina y activación de la corteza visual, le quitas su alma, su intención y su misterio. Para los críticos, la ciencia está mirando los "píxeles", pero se pierde el "cuadro completo".

2. El olvido del contexto cultural.

Aquí es donde los historiadores del arte se ponen serios. Vilasayur Ramachandran habla de "leyes universales", pero el arte depende enormemente de cuándo y dónde fue creado. La crítica básica es que una obra de arte no se percibe igual en la Florencia del Renacimiento que en la Nueva York de 2026. La neuroestética tiende a ignorar la historia, la política, la religión y el simbolismo, centrándose solo en la respuesta biológica "en bruto".

3. El problema del laboratorio.

¿Es lo mismo ver un cuadro en una pantalla dentro de un tubo de resonancia magnética ruidoso que verlo en el Museo del Prado? Esta es una pregunta muy peculiar. El dilema que se presenta es que los neurocientíficos a menudo usan imágenes simplificadas para sus experimentos. Los críticos argumentan que la experiencia estética real incluye el ambiente, el olor del museo, la compañía y el estado mental del espectador, cosas que un laboratorio no puede replicar.

4. ¿Existe realmente una "Ley" de la belleza?

La idea de que hay reglas fijas (como la simetría o el contraste) molesta a muchos artistas contemporáneos. El contraataque de los críticos se basa en que, por ejemplo, gran parte del arte moderno y contemporáneo busca precisamente romper las reglas. El arte que nos incomoda, que es asimétrico o que incluso nos genera rechazo (como el de Francis Bacon), también es arte. La neuroestética a veces tiene dificultades para explicar por qué nos atrae lo "feo" o lo perturbador. Está claro que la definición de belleza universal es de las más defíciles de precisar.

5. La "Falacia Estética"

Algunos filósofos argumentan que la neuroestética confunde preferencia con valor artístico. El hecho de que a al cerebro le guste un patrón colorido y simétrico (como un caleidoscopio) no significa que eso sea una obra de arte superior a una que le hace pensar, aunque no active tus centros de placer de inmediato.

Finalmente, la controversia reside en si la ciencia está intentando explicar el arte o simplemente describir cómo reacciona el cuerpo ante él. Para muchos, la neuroestética es una herramienta útil, pero nunca podrá darnos la definición final de belleza y su apreciación.

Neuroestética (y 2)

Para cerrar el tema de ayer sobre Neuroestética, hoy veremos lo que pueden entenderse como "leyes" de la estética neuronal y algunos datos relevantes obtenidos de la investigación aplicada en este campo. El científico Vilasayur Ramachandran, reconocido experimentador del área, propuso que el arte funciona porque "hackea" nuestro sistema visual. Por ejemplo, el máximo desplazamiento. Nos atraen las caricaturas o el arte abstracto porque exageran rasgos que el cerebro reconoce fácilmente. También el agrupamiento, pues nos da placer mental "ordenar" visualmente elementos que parecen dispersos.

Las Leyes de la experiencia estética, propuestas recientemente, sugieren que los artistas, de forma intuitiva, han descubierto trucos para "hackear" los canales visuales del cerebro y generar una respuesta emocional intensa. Estas son las más relevantes.

1. El Principio del Máximo Desplazamiento (Peak Shift)

Esta es quizás la más famosa. Explica por qué nos gustan las caricaturas o el arte abstracto. El cerebro está programado para responder a estímulos exagerados. Cómo funciona: si a una rata la entrenas para reconocer un rectángulo, y luego le presentas uno más alargado, responderá con más fuerza al segundo. En el arte: un artista no solo dibuja una cara; exagera los rasgos que nos hacen sentir algo (ojos grandes, labios rojos, posturas imposibles). El cerebro percibe esto como un "superestímulo".

2. Aislamiento (Isolation)

A veces, "menos es más". Esta ley explica por qué un simple boceto a lápiz puede ser más impactante que una fotografía hiperrealista en color. La lógica: el cerebro tiene recursos limitados. Al eliminar el color, la textura y la profundidad, obligamos a la atención a centrarse únicamente en la forma o el contorno. Esto evita que el sistema visual se sature y permite disfrutar la esencia del objeto.

3. Agrupamiento (Grouping)

Al cerebro le encanta encontrar orden en el caos. Es una ventaja evolutiva (necesitábamos ver a un tigre camuflado entre la maleza). En el arte: cuando vemos pinceladas sueltas que, al alejarnos, forman una figura (como en el impresionismo), el cerebro experimenta una recompensa placentera. Es el placer de resolver el rompecabezas visual.

4. Resolución de Problemas Perceptuales

Relacionada con la anterior, esta ley dice que disfrutamos más de un objeto que no es obvio de inmediato. El efecto "¡Ajá!": si una imagen está parcialmente oculta o es ambigua (como en las obras de Dalí), el momento en que tu cerebro finalmente entiende lo que está viendo libera una descarga de dopamina. El arte que es demasiado obvio suele ser aburrido para el cerebro.

5. Contraste y Simetría

Son las leyes más biológicas. El contraste, por ejemplo. Nuestros ojos están diseñados para detectar bordes y cambios bruscos (luz vs. sombra). El contraste alto refuerza la atención. Por su parte, la simetría, en la naturaleza, suele indicar salud y buenos genes. Por eso, las composiciones o rostros simétricos nos resultan intrínsecamente bellos y tranquilizadores.

Ramachandran argumenta que el arte no es solo "decoración", sino una herramienta que amplifica la realidad para estimular nuestras neuronas de una forma que el mundo real rara vez logra. La neuroestética ha revelado datos muy interesantes:

• La belleza facial es automática: nuestro cerebro responde a los rostros bellos de forma casi automática, activando áreas específicas como el área ovalada de las caras y el circuito de recompensa, incluso cuando no estamos pensando explícitamente en su atractivo.
• Las neuronas espejo y la empatía: al observar una escultura o una pintura que representa una acción o una emoción, nuestro cerebro activa las llamadas "neuronas espejo", que nos permiten simular internamente esa acción o sentir empatía por la emoción representada. Esto sugiere que nuestra respuesta al arte es, en parte, corporal y no puramente intelectual.
• El arte en enfermedades neurológicas: se han documentado casos fascinantes de "facilitación paradójica", donde personas con enfermedades como la demencia frontotemporal o la enfermedad de Alzheimer desarrollan nuevos impulsos artísticos o su estilo cambia de una manera que algunos críticos consideran una mejora. Esto sugiere que la creatividad artística no reside en un solo centro del cerebro, sino que es el resultado de la interacción de múltiples redes. 
• Más allá de la belleza: la neuroestética también estudia emociones estéticas complejas, como la sensación de asombro, de ser "transportado" por una obra de arte o la mezcla de emociones negativas y placer que a veces experimentamos. Se ha visto que las experiencias estéticas profundas y conmovedoras activan la red neuronal por defecto, un sistema cerebral asociado a la introspección y la reflexión sobre uno mismo.

La neuroestética ayuda también a entender cómo el diseño de hospitales, escuelas o ciudades puede mejorar nuestro bienestar emocional. Si el cerebro reacciona de forma positiva a ciertos estímulos visuales, podemos usarlos para reducir el estrés. Por lo tanto, esta visión resalta que el arte no es solo decoración, sino una herramienta que amplifica la realidad para estimular nuestras neuronas de una forma que el mundo real rara vez logra. En resumen, el gran arte es aquel que sabe exactamente qué botones apretar en la corteza visual para que el cerebro diga: "¡esto es importante!".

Neuroestética (1)

En el campo de la neurobiología se ha desarrollado una nueva disciplina, la neuroestética, que es una rama científica fascinante que busca comprender las bases biológicas, y más específicamente, los mecanismos cerebrales, que subyacen en las experiencias estéticas. Es un campo relativamente joven (el término fue acuñado a finales de la década de 1990 por el neurobiólogo Semir Zeki) que busca entender por qué nos gusta lo que nos gusta desde una perspectiva biológica.

Así, la neuroestética es un campo interdisciplinario relativamente joven que combina la neurociencia cognitiva con la estética. Su objetivo es investigar qué ocurre en nuestro cerebro cuando contemplamos una obra de arte, escuchamos música, disfrutamos de un paisaje o, en definitiva, experimentamos algo como "bello" o estéticamente profundo. Aquí se maneja el concepto de estética clásico, que trata sobre la percepción y comprensión de la belleza. 

El mismo Semir Zeki propuso que los artistas son, en cierto modo, neurocientíficos que exploran las capacidades y el potencial del cerebro visual . Con este fundamento, la disciplina ha evolucionado para estudiar no solo la percepción del arte visual, sino también las experiencias estéticas en un sentido más amplio, incluyendo la música, la danza, la arquitectura e incluso la belleza de las matemáticas o la naturaleza.

La neuroestética sostiene entonces que la belleza no está solo "en el ojo del espectador", sino en su corteza orbitofrontal medial. Cuando se ve algo que es considerado estéticamente placentero —ya sea un cuadro de Van Gogh, un atardecer o una cara simétrica—, esa zona del cerebro se ilumina.  No importa si es música, pintura o incluso una ecuación matemática elegante; el cerebro procesa esa "belleza" en el mismo lugar.

Para comprobar esto, los investigadores utilizan principalmente técnicas de neuroimagen, como la resonancia magnética funcional (fMRI), para observar la actividad cerebral de las personas mientras realizan juicios estéticos o experimentan emociones ante diferentes estímulos. Un concepto clave en este campo es la tríada estética, un marco teórico que propone que la experiencia estética surge de la interacción de tres grandes sistemas cerebrales:

• Sistemas sensoriomotores: procesan las propiedades formales del estímulo, como el color, la forma, el movimiento o la composición. Por ejemplo, al ver un cuadro de Picasso, las áreas visuales del cerebro se activan para procesar las pinceladas y los colores, y si la pintura sugiere movimiento, también se activan áreas motoras.
• Sistemas de evaluación emocional: están relacionados con el placer y la recompensa que sentimos ante algo bello. Estructuras como el córtex orbitofrontal, el estriado ventral o el núcleo accumbens (partes del circuito de recompensa del cerebro) se activan cuando encontramos algo estéticamente placentero, de manera similar a como lo hacen con recompensas básicas como la comida.
• Sistemas de conocimiento y significado: implican nuestras experiencias personales, conocimientos culturales, educación y el contexto. Esto significa que lo que sabemos sobre una obra o su autor modula nuestra experiencia estética, involucrando áreas cerebrales relacionadas con la memoria y el significado. Aquí entra la semiótica y la comunicación visual.

En esencia, las herramientas tecnológicas médicas permiten observar qué pasa en nuestra cabeza cuando contemplamos arte, esto es, cómo el cerebro intenta descifrar formas y colores. Igualmente cuando creamos arte, qué circuitos se activan durante la improvisación o la composición. Y estudiar cómo sentimos emoción, con la liberación de dopamina (placer) ante una melodía o una imagen poderosa.

En la próxima publicación veremos otros aspectos que la neuroestética ha planteado, como las leyes emocionales de la experiencia estética o las controversias entre formalidad científica y especulación en el área de la pececpción sensorial y emocional. Dado que estos planetamientos son relativamente nuevos, hay aún mucho espacio para la investigación y la invención.

Captura de pantalla en humor visual

Hoy, un poco de humor gráfico, con el juego de palabras que usamos mucho, "hacer una captura de pantalla", la famosa tecla PrtSc. Esta imagen la encontré en la Web y me gustó su jocosa paradoja. 😆

Ecología y cultura, frase de William Irwin Thompson

"Como una sombra que no nos permite saltar por encima de él, pero se mueve con nosotros para mantener la distancia adecuada, la contaminación es la respuesta de la naturaleza a la cultura. Cuando hayamos aprendido a reciclar la contaminación hacia potente información, se habrá pasado por completo la nueva ecología cultural".

William Irwin Thompson, filósofo social y crítico cultural estadounidense, nacido en 1938.

"Hoppers", la última película de Disney Pixar

Se acaba de estrenar en los Estados Unidos, con gran éxito, la nueva película en animación digital 3D de la empresa Disney-Pixar, titulada "Hoppers". En Hispanoamérica se llama Hoppers: Operación castor, y es un comedia producida por Pixar Animation Studios para Walt Disney Pictures, distribuida por Walt Disney Studios Motion Pictures. Dirigida y escrita por Daniel Chong, es protagonizada por Jon Hamm, Bobby Moynihan y Piper Curda en su versión original. La historia sigue a Mabel, una joven amante de los animales que descubre una tecnología revolucionaria que permite transferir la conciencia humana a animales robóticos. Al experimentar con esta innovación, Mabel se convierte en un castor robótico y se infiltra en el mundo animal, donde forma una inesperada amistad con Rey George, un castor real. Juntos, luchan contra los planes de un promotor inmobiliario que amenaza con destruir su hábitat. Su temática está relacionada con la conciencia ecológica, y aunque recurre a ciertos estereotipos conocidos, funciona porque tiene varios momentos alegres y emotivos. La estética visual, como es costumbre en Pixar, está muy bien lograda y es totalmente identificable. Es un film de 105 minutos, con la producción de Nicole Paradis Grindle y Elias Axume, guion de Jesse Andrews, montaje de Axel Geddes y música por Mark Mothersbaugh, ex lider de la banda New Wave de los ochentas, DEVO. Aquí pongo los trailers en español. 

Economía circular y gobernanza digital (IV)

En esta entrada completaré el tema que he venido tocando en las últimas tres, que tiene que ver con la llamada economía circular y la gobernanza digital. La economía circular es un modelo de producción y consumo sostenible que busca maximizar la vida útil de materiales y productos mediante compartir, alquilar, reutilizar, reparar, renovar y reciclar recursos existentes. Vimos distintas formas de lograr esto a traves de propuestas de gobernanza en el campo digital y virtual, que inlcuyen políticas de reciclaje y de aprovechamiento racional de los recursos naturales. Aqui pongo hoy algunas que complementan las que se describieron con anterioridad.

Con la gobernanza digital se puede desarrollar un diseño ecológico guiado por datos mediante IA Generativa que controle la aplicación de materiales y recursos de producción. El 80% del impacto ambiental de un producto se decide en la fase de diseño. Si un diseñador no sabe qué materiales son fáciles de reciclar, diseñará un producto imposible de desmontar. Con la creación de plataformas de datos abiertos y machine learning se crean bases de datos masivas con información sobre la reciclabilidad de materiales, la toxicidad, y la disponibilidad futura de los mismos. Asi,  un ingeniero que diseña una nueva placa base puede consultar un "asistente de diseño ecológico" basado en IA. Este asistente le dirá: "El conector que has elegido usa un plástico que no se recicla en Europa. Te sugiero este otro modelo alternativo que es un 95% más fácil de reciclar y tiene un 20% menos de huella de carbono". de esta manera el recurso se aprovecha mejor desde el origen.

También las redes eléctricas inteligentes (Smart Grids) y los planes de recursos distribuidos colaborarían con la conservación de los recursos. La tecnología necesita energía, y la generación de energía es la mayor consumidora de recursos naturales (carbón, gas, uranio) o requiere espacio para renovables (paneles, molinos). Esto se hace con blockchain con la internet de las cosas para la gestión de microrredes y el intercambio de energía. Un ordenador o un servidor no solo consume energía, sino que puede ser un nodo activo en la red. Un centro de datos (enorme consumidor) puede equiparse con baterías de segunda vida (de coches eléctricos) y paneles solares. La gobernanza digital permite que este centro de datos venda energía a la red en los momentos de máxima demanda (cuando la energía es más cara y sucia, porque se quema gas), y la compre cuando hay excedente de renovables (por ejemplo, mucho viento por la noche). Esto reduce la necesidad de construir centrales de respuesto y estabiliza la red, optimizando el uso de los recursos energéticos globales.

Un último modelo es el de los mercados de materiales secundarios o Commodities Circulares. Para que un fabricante de tecnología use materiales reciclados, debe confiar en que tendrá un suministro constante, de calidad y a buen precio. Si no, recurre al material virgen. La aplicación de esta idea está ligada a blockchains y contratos inteligentes para crear mercados transparentes. Esto podría generar interesantes beneficios. Una plataforma digital puede certificar que un lote de cobre reciclado proviene de cables de alta calidad, con una pureza del 99.9%. Este certificado digital permite que ese lote se venda al mismo precio que el cobre virgen en la bolsa de metales. Un fabricante de chips puede comprar ese cobre reciclado con la certeza de que es perfecto para sus necesidades, reduciendo drásticamente el impacto ambiental de su producto sin sacrificar calidad.

En resumen y considerando lo revisado en estas cuatro publicaciones, podemos hablar de una Espiral Virtuosa que incluye el manejo controlado de datos (del reciclaje y del uso), informando sobre la utilización y aprovechamiento de los recursos. También de un mejor diseño (ecológico y duradero) que facilita la extracción de materiales secundarios (minería urbana). Así mismo, la extracción secundaria reduce la demanda de recursos naturales vírgenes y el costo energético de la producción. Esto da lugar a productos tecnológicos con menor huella ambiental, que al final de su vida útil generan datos de alta calidad para reiniciar el ciclo.

En este modelo, la gobernanza digital actúa como el lenguaje común que permite que la información fluya desde el vertedero hasta la mesa de diseño, cerrando el círculo de la materia y la energía de manera inteligente.