Ciberetnografía

La "ciberetnografía", o también etnografía digital, etnografía virtual o netnografía, es, básicamente, la evolución digital de la antropología clásica. Para entenderlo mejor, primero recordemos qué es la etnografía tradicional de manera sencilla. Es un método de investigación que usan los antropólogos para estudiar una cultura. Esto implica que el investigador se vaya a vivir con la comunidad que quiere estudiar, conviva con ellos, observe sus costumbres y tome notas durante meses o años. La ciberetnografía es, entonces, lo mismo, pero el "lugar" que se estudia ya no es una aldea o una ciudad física, sino el espacio digital (como internet).

Así, si la etnografía clásica consiste en que un investigador se mude a una aldea o centro poblado remoto para entender cómo viven sus habitantes, la ciberetnografía hace lo mismo pero en internet y el ciberespacio. El investigador se sumerge en comunidades virtuales (foros, redes sociales, mundos de videojuegos, servidores de Discord) para entender sus reglas, su lenguaje y cómo se relacionan los miembros. Aquí el "campo" de estudio es digital; el investigador ya no viaja a un lugar físico, sino que se "sumerge" en comunidades online. Estas pueden ser un grupo de Facebook o WhatsApp, los comentarios de Instagram o TikTok de una comunidad específica, un foro especializado (como Reddit o foros de videojuegos), el mundo de los videojugadores en línea (como en World of Warcraft o Fortnite) o una comunidad en Discord.

Por otra parte, el objeto de estudio es otro. Ya no se trata solo de observar pantallas, sino de entender la cultura que se genera a través de ellas. Se estudian fenómenos como la formación de las identidades digitales (quiénes es quien en la red), las jerarquías y normas de un grupo (por ejemplo, en un grupo de Reddit), o el lenguaje propio y los rituales (memes, hashtags, siglas). Al igual que en la etnografía real, el investigador no solo mira desde fuera, sino que participa e interactúa. Hace preguntas en los foros, reacciona a publicaciones, participa en debates. Observa y analiza cómo se comunican (si usan memes, jerga propia, emojis), cuáles son sus reglas no escritas, quiénes son los líderes de opinión y demás acciones.

El ciberetnógrafo recopila todo tipo de huellas digitales. Conversaciones, hilos de texto, chats. Multimedia, fotos, memes, vídeos, audios de voz. Interacciones, los "me gusta", las veces que se comparte algo, las etiquetas. Comportamiento, a qué hora publican, cómo defienden sus ideas, cómo se forman las amistades o las peleas virtuales. A diferencia de una simple encuesta, el investigador practica la observación participante. No solo mira desde lejos; a menudo se crea un avatar o perfil, interactúa con la comunidad y vive la experiencia desde dentro.

Esta disciplina es  importante hoy porque nuestras vidas offline y online están totalmente entrelazadas. Lo que pasa en un hilo de Twitter puede afectar elecciones políticas o movimientos sociales reales. Sin la ciberetnografía, nos perderíamos la mitad de la historia de cómo funciona la sociedad moderna.

Modales de mimo, un cortometraje en CGI

"Mime Your Manners" es un cortometraje animado con un título de difícil traducción (literalmente es Imita tus modales), que trata sobre un hombre arrogante que reprende a una mimo. Como consecuencia, se transforma en él mismo en un mimo hasta que aprende a tratar a los demás correctamente y cómo esta enseñanza irónicamente se trasmite. Este filme en CGI ganó la medalla de plata en la categoría de animación nacional en la 47ª edición de los Student Academy Awards. Fue dirigido por Kate Namowicz y Skyler Porras (incluyendo la animación y todo el aspecto visual). Realizado en 2020 y con poco más de tres minutos de duración, tiene una estética que es muy cónsona con el estilo digital y adecuada para la trama, más un dejo humorístico. Se pueden habilitar los subtítulos en inglés y los diálogos son fácilmente comprensibles. Fue producido en el Ringling College of Art and Design, en Sarasota, Florida y los sitos Web son: https://katenamo.com/ Instagram: @katenamoart; https://skylerporras.com/ Instagram: @biteakite y  del corto https://www.cgmeetup.com/project/mime. 

Yo, con fondo y estilo surrealista

Esta es una imagen lograda con inteligencia artificial, con algunas instrucciones sencillas, que sin ser muy arística, es por lo menos algo cómica: yo con un fondo psicodélico y una vestimenta multicolor y con los bigotes de Salvador Dalí, uno de los referentes del surrealismo. 

El Responsive Design

El Responsive Design (o diseño adaptativo) es la técnica que logra que una página Web "sepa" en qué dispositivo la están viendo y se acomode sola para que se vea adecuadamente. Es una forma de desarrollo Web que hace que un sitio se vea bien y funcione correctamente en cualquier dispositivo, ordenadores de escritorio, tablets, móviles y otros. Podemos hacer un simil, pensar que un Website es como el agua: si la pones en una taza, toma la forma de la taza; si la pones en una botella, toma la forma de la botella; es decir se adapta al formato.

Las características básicas de esta técnica son que se adapta automáticamente (el contenido se reorganiza según el tamaño de la pantalla); tiene imágenes flexibles (las imágenes se redimensionan para no romper el diseño); manejan un texto legible, sin necesidad de hacer zoom para leer; y contiene elementos táctiles, botones y enlaces con tamaño adecuado para dedos en móviles. 

Para que esto ocurra, el diseño se apoya en tres pilares fundamentales:

a) Cuadrículas fluídas (Fluid Grids): en lugar de decir que una columna mide "500 píxeles" (que es una medida fija), se le dice que mida el "50% del ancho de la pantalla". Así, siempre ocupará la mitad, sin importar si la pantalla es gigante o diminuta.

b) Imágenes flexibles: las imágenes se configuran para que nunca se desborden de su contenedor. Si la pantalla se encoge, la imagen también.

c) Media Queries: son "reglas" de CSS que instruyen al navegador. Una regla CSS es la unidad básica que permite definir el aspecto visual de los elementos HTML en una página Web. Así, la orden sería, por ejemplo, "si la pantalla mide menos de 600px, pon el menú arriba; pero si mide más, ponlo a la derecha".

Esta técnica tiene hoy varios beneficios. Mejora la experiencia de usuario (UX), pues evita estar haciendo zoom para leer un texto en el celular. A Google, por ejemplo, le encantan los sitios responsive. Por lo tanto es conveniente que se use esta técnica, pues los Website que no lo son terminan abajo en los resultados de búsqueda. Además, el mantenimiento no es complicado. Solo hay que actualizar un sitio Web, sin necesidad de hacer una versión para PC y otra distinta para móvil.

Antes existía la tendencia de crear sitios con versiones móviles separadas de la que se usa en PC, pero eso ya pasó a la historia porque era un dolor de cabeza mantener ambos contenidos sincronizados.

Gatos y nieve en un GIF animado de arte pixelado

Hoy pongo acá un GIF animado realizado en Pixel Art, con el tema de una nevada y dos gatos en invierno. Uaa imagen simple pero graciosa y agradable. Es también otra muestra de ciberarte por internet.

Un tunel hipnótico en imagen digital

Esta es una imagen creada con herramientas gráficas digitales y programas de inteligencia artificia, con el tema de un tunel hipnótico en múltimes colores y profundidad. Es ciberarte en la Web. 

Fuente: https://stock.adobe.com/de/search?k=hypnose&search_page=3&asset_id=554114834

El Design Thinking

"Design Thinking" es una metodología de innovación bastante reciente, centrada en el ser humano para resolver problemas complejos de forma creativa e iterativa. Se basa en la empatía con los usuarios, la experimentación y la colaboración multidisciplinaria. Su aproximación no lineal, prioriza las necesidades reales de las personas sobre soluciones preconcebidas, integrando creatividad, viabilidad tecnológica y éxito comercial. A diferencia del pensamiento analítico tradicional, fomenta la generación de ideas sin miedo al error, observando comportamientos y emociones de los usuarios para diseñar productos o servicios innovadores.

Se fundamenta en la aplicación y secuencia de cinco etapas básicas. Esas llamadas "Fases Principales" son: empatizar, definir, idear, prototipar y testear.

• Empatizar: observar y comprender profundamente al usuario mediante entrevistas y análisis empático.
• Definir: sintetizar insights para formular el problema central desde la perspectiva del usuario.
• Idear: generar múltiples ideas creativas en sesiones colaborativas y sin prejuicios.
• Prototipar: crear versiones rápidas y económicas de soluciones para probar hipótesis.
• Testear: iterar basándose en retroalimentación real, refinando hasta lograr viabilidad.

​El Design Thinking se diferencia de las metodologías tradicionales por su enfoque humano-centrado, iterativo y experimental, frente al lineal y experto-centrado de estas últimas. Las metodologías tradicionales priorizan el conocimiento experto y la evitación del fracaso mediante análisis rigurosos, asumiendo que una solución técnica bien construida será aceptada ("si lo construyo, me lo compran"). En cambio, el Design Thinking abraza el ensayo y error temprano, centrándose en las necesidades reales del usuario a través de empatía y trabajo de campo.

Esta diferencia permite al Design Thinking generar soluciones innovadoras, deseables, viables y factibles en contextos ambiguos, complementándose con otros enfoques para una ejecución eficiente.

Perplexity y la definición de estética

Perplexity AI es un motor de búsqueda conversacional basado en inteligencia artificial que ofrece respuestas bastante precisas y verificables con citas de fuentes en tiempo real. Es muy útil porque tiene una precición académica notable. Está diseñada para búsqueda e investigación avanzada, combinando procesamiento de lenguaje natural con acceso a información web en tiempo real. A diferencia de buscadores tradicionales como Google, Perplexity no solo lista enlaces, sino que genera respuestas directas y estructuradas, mostrando las fuentes de donde obtiene la información, lo que permite verificar la exactitud de los datos.

Como estoy trabajando desde hace décadas con los conceptos de estética para entender la ciberestética,  le pregunté sobre alguna definición de ESTÉTICA mejor que otras. Esta fue su respuesta:    

La estética se define principalmente como la rama de la filosofía que estudia la belleza, el arte y la experiencia sensorial asociada a lo bello. No existe una única "mejor" definición absoluta, ya que varía según contextos filosóficos, pero la más aceptada en la tradición moderna proviene de Alexander Baumgarten, quien la acuñó en 1735 como el conocimiento sensible o la ciencia de la percepción a través de los sentidos.

    Definición Filosófica Clásica

La estética analiza la naturaleza de lo bello, lo sublime y el juicio estético, explorando cómo percibimos formas, colores, proporciones y emociones en el arte o la naturaleza.

Immanuel Kant la refinó como el placer desinteresado ante lo bello, basado en la armonía entre imaginación y entendimiento.

​Incluye cualidades sensoriales (textura, color) y formales (simetría, contraste), que generan experiencias subjetivas pero universales en su estructura.

    Usos Contemporáneos

En contextos artísticos y culturales, se refiere al conjunto de rasgos estilísticos que definen un movimiento o autor, como la estética modernista.

​En el ámbito coloquial o aplicado, alude al embellecimiento personal o al diseño armónico.

​El Diccionario de la RAE la describe como la disciplina de la belleza o la armonía perceptible por los sentidos.

Pues la verdad, aunque todas esas informaciones ya las conocía o sabía de una forma o de otra, su resumen es bastante efectivo, sobre todo si se quiere iniciar una investigación o trabajo al respecto. De nuevo, la IA ni hace todo ni resuelve todo, pero sin duda es una valiosa ayuda si se sabe utilizar. ​

Un Tarzán en película de animación 3D

El personaje Tarzán, creado por el escritor estadounidense, Edgar Rice Burroughs (1875-1950), es uno de los íconos de la cultura pop del siglo XX, que ha estado presente en libros, historietas, películas, material publicitario y, más recientemente, en juegos de video y arte 3D. Entre las tantas versiones que se han hecho cinematográficamente de este "rey de los monos", hay una bastante bien lograda del año 2013, con el simple título de Tarzán (pero lanzada en algunos mercados como Tarzán 3D) que es una animación por ordenador de captura de movimiento 3D alemana, dirigida por el productor alemán Reinhard Klooss, lanzada al mercado en octubre de ese año. A principios del año 2014 fue estrenada con regular éxito en varios países. 

Estuvo protagonizada por Kellan Lutz, Spencer Locke, Anton Zetterholm, Mark Deklin, Joe Cappelletti, y Jaime Ray Newman, y el guion fue escrito por Reinhard Klooss, Jessica Postigo y Yoni Brenner. Como muchas otras las películas de Tarzán, está basada lejanamente en la el personaje original, siendo una versión libre de la famosa serie de novelas. La trama comienza durante una expedición a una remota jungla de África, en la que John Greystoke y su mujer fallecen en un accidente de helicóptero. Únicamente su hijo pequeño J.J., también conocido como Tarzán, sobrevive. Un grupo de gorilas descubre al niño y lo acoge como si fuera uno de ellos. El niño aprende las duras leyes de la jungla sin tener contacto con ningún otro ser humano hasta que, ya convertido en un poderoso joven, se encuentra con la hermosa Jane Porter. Jane es una valiente ecologista que viaja a África engañada por William Clayton, el actual presidente de la compañía Greystoke, que pretende acumular más poder. El giro argumental se basa en la búsqueda de los restos del asteroide gigante que acabó con los dinosaurios a finales del cretáceo. 

El film recibió crítica mixtas y no muy positivas, tal vez por lo predecible de la trama, desarrollo y fnal, pero la animación es buena, la estética bien definida y la calidad de la animación lograda con limpieza. Hay un trabajo cromático a conciencia, vale la pena disfrutarla. Aquí, la película completa en YouTube.

Un pensamiento de Tsunetomo

"Seguramente no hay nada más que el único propósito del momento presente. Toda la vida de un hombre es una sucesión de momento tras momento".

Yamamoto Tsunetomo (1659-1719), primero Samurai del Dominio Saga bajo el señorío de Nabeshima Mitsushige, y luego monje budista en la provincia Hizen. 

Las teorías sobre el arte de R.G. Collingwood (y 3)

Para cerrar esta aproximación a las ideas sobre arte y estética desarrolladas por R.G. Collingwood, hay que entender también como diferenciaba la percepción artística de la científica y lógica. Para Collingwood, el pensamiento lógico y científico pertenece al nivel del intelecto, el cual opera sobre conceptos abstractos y categorías. Hay que aceptar que la experiencia estética y el espectador tienen una relación sensorial. Para que la obra de arte exista plenamente, es necesario que el espectador, guiado por el objeto físico, recree en su propia imaginación el proceso expresivo del artista. Así, el espectador no recibe pasivamente un mensaje, sino que es un participante activo que colabora en la concreción de la experiencia artística.

En la experiencia estética, la cuestión de la realidad o irrealidad del objeto representado pierde importancia. El arte no afirma que algo sea real o ficticio, sino que nos sitúa en un plano donde esta distinción queda suspendida, permitiendo una relación más libre y profunda con la experiencia. El arte y la imaginación no clasifican. El artista no ve "una instancia de refracción", sino un sentimiento único e irrepetible. La imaginación acepta la experiencia en su totalidad sin intentar etiquetarla. En cambio, la ciencia sí clasifica y generaliza. Si un científico observa una puesta de sol, la descompone en longitudes de onda, refracción atmosférica y partículas. Al hacer esto, la "experiencia total" desaparece para ser sustituida por datos.

La distinción más nítida que destaca en su obra Los principios del arte es la relación sujeto objeto. La observación científica requiere una distancia crítica. El observador se separa del objeto para analizarlo objetivamente. El científico busca leyes que sean verdad independientemente de lo que él sienta. En cambio, la experiencia total estética es una participación. No hay distancia. El espectador "se convierte" en la obra. Si se analiza lógicamente la estructura de un poema mientras se lee, se deja de experimentar el poema como arte y se empieza a experimentarlo como un objeto de estudio gramatical.

Collingwood plantea que el arte tiene su propio tipo de "verdad", pero es muy distinta a la de la lógica. El pensamiento lógico busca la verdad mediante la mediación (argumentos, pruebas, silogismos). Es un proceso de "paso a paso". En tanto la experiencia imaginativa es una verdad inmediata. No se necesita demostrar que una sinfonía es triste; la tristeza es parte de la experiencia misma. Es una conciencia directa de la emoción aclarada.

Cerramos con una de las conclusiones más interesantes: Collingwood advierte que uno de los grandes errores modernos es intentar tratar al arte como si fuera ciencia. Cuando intentamos explicar un cuadro mediante teorías sociológicas o psicológicas antes de haber tenido la experiencia imaginativa total, estamos matando el arte. Para él, primero debemos "sentir" imaginativamente; el análisis intelectual solo debería venir después, como una reflexión sobre lo que ya hemos vivido. 

Las teorías sobre el arte de R.G. Collingwood (2)

En la publicación de ayer, revisamos las ideas del filósofo y crítico de arte británico, R.G. Collingwood, quien propuso una concepción propia para entender experiencia artística como actividad expresiva e imaginativa, separada de la artesanía o de la producción de objetos bellos pero útiles. Una de sus aproximaciones más radicales tiene que ver con la concreción de la obra artística. afirmó, rotundamente, que el arte ocurre en la mente.

La obra de arte real no es el objeto físico (el cuadro, la escultura), sino la actividad imaginativa en la mente del artista. El objeto físico es solo un medio para que esa experiencia imaginativa sea recreada. Cuando el espectador ve una obra y le llega, no es ya un espectador pasivo; está realizando una actividad mental similar a la del artista. Está reconstruyendo esa expresión en su propia conciencia.

Por otra parte, Collingwood cree que el artista no expresa sentimientos puramente privados, sino emociones que a menudo están presentes en su comunidad pero que nadie ha logrado nombrar. Al decir "esto es lo que siento", el artista ayuda a los demás a entender sus propios sentimientos. Por eso, él llama al artista el "profeta" de su sociedad: no porque adivine el futuro, sino porque le dice a la gente las verdades profundas sobre lo que están sintiendo en el presente.

Es por esto que para Collingwood la artesanía no es arte y viceversa. Así, distingue tajantemente el "arte propio" de la artesanía. Mientras que la artesanía implica una relación clara entre medios y fines, así como entre planificación y ejecución, el arte verdadero no sigue un plan preestablecido para lograr un efecto calculado en el público. Por tanto, el arte no debe confundirse con el mero entretenimiento, la representación ilusionista o la magia (entendida como medio para generar emociones con un fin práctico). Para Collingwood, la diferencia radica en cómo la mente se relaciona con el objeto. Esto se aplica también a la ciencia y a la lógica.

Mientras que la ciencia y la lógica "congelan" la experiencia para diseccionarla, el arte la mantiene viva y fluida. En la siguiente publicación trataremos la manera como R.G. Collingwood ve las ciencias a diferencia de cómo ve las artes y la experiencia estética.

Las teorías sobre el arte de R.G. Collingwood (1)

Robin George Collingwood (1889-1943), es un filósofo, crítico y arqueólogo británico, autor del influyente libro Los principios del arte (1938), para quien la experiencia del arte no es un asunto de técnica, entretenimiento o simple belleza estética, sino, fundamentalmente, la expresión de la emoción. Este pensamiento sustenta todo un desarrollo teórico sobre la estética y la percepción del arte bastante original y que sigue siendo aplicable en la actualidad. 

Propone una visión en la que la experiencia artística es una actividad esencialmente expresiva e imaginativa, alejada de la mera artesanía o la producción de objetos bellos. Para Collingwood, el arte es un proceso de conocimiento y clarificación emocional que ocurre en la mente, tanto del artista como del espectador. Por esto, hace una distinción crucial entre el arte puro (art proper) y la artesanía (craft).

En la artesanía, el artesano comienza con un plan, sabe qué quiere fabricar y utiliza herramientas para llegar a un fin predeterminado. En el arte, el artista no sabe exactamente qué va a resultar. Empieza con una "emoción turbia" o un sentimiento confuso que necesita aclarar. El proceso de crear la obra es, en realidad, el proceso de descubrir qué es lo que siente.

Para Collingwood, sentir una emoción no es lo mismo que expresarla. Si solo "descargas" una emoción (como gritar de rabia), eso es un síntoma, no arte. El arte ocurre cuando el artista logra darle una estructura a ese sentimiento, pasando de un estado de opresión emocional a uno de claridad y autoconocimiento. Al expresar la emoción, el artista deja de estar dominado por ella y se convierte en su dueño.

De esta manera se entiende que el arte es expresión de emociones. La función central del arte no es describir una emoción ya conocida, sino clarificarla y hacerla consciente a través del proceso de expresión. El artista no sabe de antemano qué emoción va a expresar; el acto creativo es un viaje de descubrimiento donde la emoción se vuelve clara para él mismo al ser expresada. Por lo tanto, el arte es una actividad imaginaria. La obra de arte no es el objeto físico (el lienzo, la partitura), sino una experiencia que ocurre en la imaginación del creador y del receptor. Collingwood introduce el concepto de "experiencia imaginativa total" para explicar cómo la imaginación no es una mera receptora pasiva, sino una actividad que organiza y da sentido a las sensaciones y emociones brutas.

En la siguiente publicación trataremos más sobre esta idea, la diferencia entre artesanía y arte en todas sus expresiones y su propuesta de experiencia imaginativa total, que es el fundamento de su teoría estética, porque no se trata solo de ver una imagen o escuchar un sonido, sino de una síntesis donde todos nuestros sentidos y pensamientos se unen para crear una unidad coherente en la mente. Esto es lo que hace interesante y actuales a sus planteamientos.  

El proceso de aprendizaje de una IA

Es muy interesante ver cómo es el proceso de aprendizaje de los programas de inteligencia artificial, basado en las iteraciones que reseñé en una publicación reciente. Impresiona saber cuántas veces necesita repetir este proceso una IA, porque la escala es realmente abrumadora. Para un modelo gigante como GPT-4 o sus sucesores, no hablamos de cientos, sino de billones de iteraciones (o pasos de entrenamiento). ¿Cómo se mide este esfuerzo? En el entrenamiento de modelos de lenguaje, se divide el trabajo de la siguiente forma:

Lotes (Batches): la IA no lee todo internet de un golpe; lo hace en pequeños "bocados" (lotes de datos). Cada bocado es una oportunidad para ajustar sus pesos.

Pasos (Steps): cada vez que procesa un lote y se corrige, cuenta como un paso. ¡Se realizan millones de estos pasos!

Épocas (Epochs): es cuando la IA ha visto la base de datos completa una vez. Curiosamente, los modelos modernos a veces solo necesitan 1 o 2 épocas porque la base de datos es tan inmensa que repetir mucho los mismos datos causaría problemas y enfrentar el peligro de repetir demasiado. 

El "Sobreajuste" (Overfitting): aquí es donde la iteración se vuelve un arma de doble filo. Si se hace que la IA itere demasiadas veces sobre los mismos datos, ocurre algo curioso, deja de aprender y empieza a memorizar.

Según la misma IA, el esquema del proceso es este:

Situación	Lo que hace la IA	Resultado
Pocas iteraciones	No entiende bien los patrones.	Underfitting: Es imprecisa y "tonta".
Iteraciones ideales	Entiende las reglas generales.	Generalización: Puede responder cosas que nunca vio.
Demasiadas iteraciones	Memoriza los datos de ejemplo con puntos y comas.	Overfitting: Falla cuando le preguntas algo ligeramente diferente.

A fin de cuentas, la IA es como un estudiante. El que entiende el concepto puede resolver cualquier examen; el que solo memoriza las preguntas del libro, reprueba en cuanto el profesor cambia un número. ¿Qué se necesita para tantas iteraciones? Para que una IA como ChatGPT pueda iterar billones de veces en un tiempo razonable, se necesita una potencia de cálculo brutal, GPUs por miles. Las GPUs, o Unidades de Procesamiento Gráfico, son procesadores especializados en la representación y manipulación rápida de gráficos e imágenes, esenciales para tareas como videojuegos y aplicaciones multimedia. Una GPU (del inglés Graphics Processing Unit) es un procesador electrónico diseñado para acelerar el procesamiento de gráficos en computadoras y otros dispositivos. Su principal función es manejar y acelerar la representación de imágenes, lo que es crucial en aplicaciones que requieren un alto rendimiento visual, como los videojuegos, el diseño asistido por computadora (CAD) y la edición de video. En inteligencia artificial se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje profundo debido a su capacidad de procesamiento paralelo.

Esto implica miles de chips especializados trabajando en paralelo, durante semanas o meses. A pesar de tener supercomputadoras, el proceso de iterar, sobre todo el conocimiento humano, toma mucho tiempo. El gasto involucrado es de millones de dólares, pues la electricidad y el equipo no son baratos. Como vemos entonces, todo el conjunto de trabajo para que una IA funcione eficientemente es complicado y enorme, pero sin duda, invaluable, por todo lo que esta sorprendente tecnología nos está aportando hoy en día. 

Otra viñeta de humor Web para un domingo

Hoy, domingo de Carnaval de 2026, pongo otra imagen humorística encontrada en la Web, con algo que nos pasa y lo hemos vivido... Aún sin la inteligencia artificial. 😆😆

Paisaje de un valle y su exótica vegetación con IA

Estas dos imágenes fueron realizadas con el programa de IA de Google, Gemini.ia, es decir, nano-banana, con una indicación muy simple: la primera, un paisaje natural de un valle suave, con plantas y flores exóticas al amanecer y luego el mismo al atardecer. Estos son los resultados, que a mi me gustaron mucho. 😃😃😃

Las iteraciones en la IA

En el campo de la inteligencia artificial, la iteración es básicamente el "repaso" o la repetición de un proceso con el objetivo de mejorar el resultado final. Imaginemos que estamos aprendiendo a encestar una pelota de baloncesto: lanzamos, fallamos, se ajusta el ángulo, se vuelve a tirar y repetimos hasta que logramos encestar. En IA, la iteración es ese ciclo de "intento y error" automatizado.

Esto funciona en dos áreas básicas. La primera en el entrenamiento (conocido como Épocas), cuando entrenamos un modelo y no le enseñamos los datos una sola vez. El modelo recorre el conjunto de datos una y otra vez. Cada vuelta completa se llama época (epoch). El objetivo de esto es que el algoritmo ajuste sus parámetros internos para reducir el error. El proceso consiste en Predicción, Cálculo del error,  Ajuste,  y Repetir. La segunda área está en el desarrollo del proyecto. La iteración también se refiere al ciclo de vida de creación de la IA. Rara vez un modelo funciona perfecto a la primera. Los ingenieros suelen seguir este camino: Idear (definir el problema). Construir (programar el modelo inicial). Probar (ver qué tan bien o mal responde). Ajustar: Cambiar los datos o la arquitectura y volver a empezar. Veamos paso a lo que ocurre dentro de una sola iteración:

1. La Predicción (Forward Pass). El modelo recibe una entrada (por ejemplo, la foto de un gato) y hace su mejor esfuerzo por adivinar. Digamos que dice: "Estoy 70% seguro de que es un perro".

2. El "Juez" o La Función de Pérdida (Judge). Aquí es donde ocurre la magia. El sistema compara su respuesta con la etiqueta real (la verdad absoluta que le dimos). Realidad: es un gato. Predicción: es un perro. Resultado: el "Juez" genera un número (el error). Cuanto más lejos esté la IA de la verdad, más alto es ese número.

3. La Retroalimentación (Backpropagation). Una vez que la IA tiene ese número de error, "camina hacia atrás" por todas sus conexiones neuronales.Va revisando cada neurona y se pregunta: ¿Cuánto contribuiste tú a este error tan feo?A las neuronas que causaron la confusión les baja la importancia (pesos), y a las que acertaron, les sube la importancia.

4. El Ajuste (Optimizer). Para saber cuánto debe ajustar esos pesos sin pasarse de largo, usa una herramienta llamada Optimización (comúnmente el Descenso de Gradiente). Es como bajar una montaña con neblina: solo puedes sentir la inclinación del suelo bajo tus pies para saber hacia dónde está el fondo del valle (el error mínimo). Veamos un ejemplo rápido: si un niño ve un león y dice "lindo gatito", tú le corriges: "No, es un león porque es grande y ruge".

Aquí entonces se produce la iteración. 

1: El niño ajusta su definición de "gato" (baja el peso a la característica "tiene pelos" y sube el peso a "tamaño").

2: La próxima vez que vea un león, recordará el ajuste y dirá "león". ¡Ha aprendido!

Este proceso es importante porque sin iteración, la IA no podría "aprender". Es a través de la repetición constante y el ajuste basado en el error (mediante técnicas como el descenso de gradiente) que una máquina pasa de dar respuestas aleatorias a superar la capacidad humana en tareas específicas.