"El espíritu tiene que progresar hasta la conciencia de lo que es de un modo inmediato, tiene que superar la bella vida ética y alcanzar, a través de una serie de figuras, el saber de sí mismo".
Georg Wilhelm Friedrich Hegel (1770-1831) filósofo alemán.
Esta imagen fue realizada usando técnicas y herramientas digitales por la artista estadounidense Mirelle, y se titula "The Moonkeeper of the Celestial Garden", La cuidadora lunar del jardín celestial, y es una excelente y bella muestra colorida e imaginativa de ciberarte en la Web. Ver su sitio en https://www.deviantart.com/mireillekawaiidreams.
Ya en publicaciones anteriores en el blog me referido a las propuestas y estudios sobre semiótica del filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce (1839-1914), con su definición del signo triadico y sus conceptos de primeridad, segundidad y terceridad. En la entrada de ayer establecí una breve relación entre la semiótica, el signo sintético y su aproximación semiológica. Esa relación puede estudiarse también desde esa visión tiradica, en lo se entendería como una triple carencia peirceana: símbolo sin índice ni ícono. Es el signo sintético.
Desde la semiótica de Peirce, la distinción entre ícono, índice y símbolo permite comprender la naturaleza específica del signo sintético. Los sistemas de IA contemporáneos operan casi exclusivamente en el registro de la simbolicidad: manipulan signos convencionales según reglas aprendidas de patrones estadísticos. Pero carecen de conexión indexical con el mundo externo, o sea, no hay un vínculo causal o espacial entre el signo y su referente y no están suficientemente constreñidos por relaciones icónicas que aporten estructura lógica .
Esta carencia de indexicalidad es crucial. Peirce sostenía que la semiosis genuina requiere la experiencia de "segundidad" (Secondness): la resistencia bruta del mundo externo, el encuentro con algo que se opone a nuestras interpretaciones y nos fuerza a ajustarlas. Sin esa resistencia, el sistema permanece en un "salón de espejos" donde los símbolos apuntan a otros símbolos sin anclaje en realidad alguna. El signo sintético es, en este sentido, un signo que ha perdido su capacidad de ser corregido por lo real.
Peirce habla de "interpretante", y paradójicamente, el intérprete se ve como elemento irreductible. Es justamente en el polo del intérprete donde la semiótica del signo sintético revela su dimensión más humana. El elemento de la semiosis que es el intérprete no se modifica ni desaparece con la llegada de la IA generativa. Sus aportaciones pragmáticas (sensibilidad, experiencia, contexto) siguen siendo irreductiblemente humanas. La IA funciona como herramienta para acompañar procesos creativos o interpretativos, pero no va más allá al carecer de intención, conciencia o moralidad.
Esto significa que el signo sintético no es plenamente un signo hasta que es interpretado por un intérprete humano que le atribuye sentido. La semiosis maquínica produce cadenas de tokens; la semiosis humana produce significado. La brecha entre ambas es el espacio donde la semiótica contemporánea debe operar críticamente. La irrupción del signo sintético transforma también los marcos de validación del conocimiento. La justificación del saber se desplaza de una "garantía literaria" estable y validada humanamente hacia una "garantía algorítmica" volátil, generada por IA. Los sistemas tradicionales de organización del conocimiento, construidos sobre la premisa de estabilidad semántica, se enfrentan a un entorno textual dinámico donde el significado es fluido, contextual y permanentemente reconfigurado.
En fin, el signo sintético no es simplemente un signo producido por máquinas. Es una categoría semiótica nueva que exige repensar los fundamentos mismos de la teoría del signo: la relación entre significante y significado, el papel del intérprete, la naturaleza de la referencia, y las condiciones de posibilidad de la semiosis genuina. La IA no ha resuelto el problema del significado; lo ha desplazado a un terreno donde las respuestas tradicionales resultan insuficientes.
La relación entre inteligencia artificial y semiótica, en términos del signo sintético, es un aspecto muy interesante y tal vez una de las áreas más fértiles y problemáticas del debate contemporáneo. No se trata simplemente de una aplicación de la semiótica al análisis de la IA, sino de una reconfiguración profunda de lo que entendemos por signo, significado y semiosis cuando el intérprete ya no es necesariamente humano.
Podemos comenzar revisando la idea signo sintético, que es una simulación sin anclaje referencial. No olvidemos que un signo es un objeto o hecho que sustituye a otro, una cosa que está en lugar de otra, bien sea por relación o por convención, como ente de significación. Pero la noción de "signo sintético" alude a las unidades significantes generadas por sistemas de IA, particularmente en lo que se refiere a los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, que exhiben todas las propiedades formales del signo lingüístico humano (coherencia, gramaticalidad, pertinencia contextual) pero carecen de su función representacional originaria. El signo deja de ser puente entre palabra y experiencia, entre concepto y mundo, para convertirse en simulación de su propia función representacional. Lo que emerge es una hiperrealidad discursiva, un lenguaje que funciona perfectamente pero sin ancla en ninguna experiencia del mundo.
Esta caracterización no implica que los signos generados por IA sean "falsos" o "vacíos" en un sentido trivial. Son signos operativos, dado que producen efectos, generan interpretaciones, movilizan respuestas. Pero su semiosis opera en un registro distinto al de la semiosis humana, porque provienen de un sistema informático de big data y modelos de aprendizaje en gran escala.
Un aspecto central de la semiótica del signo sintético es la cuestión de la enunciación. ¿Hay un sujeto que enuncia cuando ChatGPT produce un texto? La respuesta, desde una perspectiva semiótica rigurosa, es negativa. Lo que ocurre es un proceso de tokenización, embedding y sampling, en el que el texto se convierte en números, se organiza en vectores semánticos de alta dimensionalidad, y se genera una respuesta calculando las palabras más probables en función de patrones previos.
Se podría hablar de una "enunciación maquínica" , pero debe distinguirse claramente de la enunciación humana. Aquí no hay posición ideológica, no hay intención comunicativa, no hay un "yo" que impulse la interpretación. La IA no razona respecto de un yo que guía la relación del texto; opera mediante sistemas algorítmicos que simulan constantemente y con los cuales "aprenden" a establecer inferencias parciales que le sirven para realizar su semiosis maquínica. Este tema puede complejizarse si lo revisamos a la luz de una idea fundamental propuesta por el filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce, la tríada sígnica, que veremos en la siguiente publicación.
Este cortometraje en CGI fue realizado durante 2024 por un grupo de estudiantes de la École des Nouvelles Images de Avignon, Francia (https://www.nouvellesimages.xyz/) como trabajo final del curso. Está dirigido por Orphée Coutier, Bettina Demarty, Kimie Maingonnat, Laurène Perego, Louise Poulain y Avril Zundel. El guión original es de Nicolas Cornil y en la production está Julien Deparis con la mezcla de sonido de Pierre-François Renouf. En este film titulado Amén, de unos 6 minutos, un grupo de cerdos escapa a su destino de la forma más impensada. Tiene un poco de drama, de suspenso y de humor y la animación está muy bien lograda. Los colores y las luces ayudan a todo el desarrollo de la trama. Ganó varios reconocimientos internacionales entre 2024 y 2025.
"Internet debe ser un medio de comunicación entre los pueblos que contribuya a la paz mundial y que el principal objetivo de la alta tecnología es mejorar el nivel de vida de las personas".
Larry Ellison, empresario e informático teórico estadounidense, nacido en 1944.
Este es un ejercicio visual atractivo realizado por la artista esadounidense Kaylyn "StarlyssSkye" (https://www.deviantart.com/starlyssskye), usando programas de ilustración digital con ayuda de inteligencia artificial. Se trata de un personaje de fantasía, Kitsune Fox, que es en realidad una mujer mágica en un ambiente nocturno, que cambia de atuendo en las tres imágenes secuenciales sin variar de composición. Al hacer clic en la primera imagen se puede pasar a la segunda y la tercera para ver el cambio. Es la versatilidad que ofrece la IA para un creador de ciberarte.
"El color es un poderoso comunicador. Puede inspirarnos o repelernos, hacernos felices o tristes. Al igual que los sabores u olores, los colores llevan consigo todo tipo de peso emocional. Ciertos colores significan determinadas cosas. El sepia comunica al instante "lo pasado de moda", sin necesidad de una mayor explicación. Una cierta tonalidad de amarillo prácticamente dice "autobús escolar" y si usted observa otro tipo de vehículo pintado con ese color, quizá pensará por un segundo que es realmente un autobús. El patrón de rojo, blanco y azul en la bandera de Estados Unidos dice "América" con tanta fuerza que usted quizá no pueda identificar una bandera en la cual los colores se reorganizaron o cambiaron".
Tomado de El fin de la publicidad como la conocemos, libro de 2002 del publicista y consultor empresarial estadounidense Sergio Zyman.
Hoy aquí una imagen dinámica de fuego y rojo abstracto, reliazada digitalmente y hallada en la Web. Es un tríptico artístico como ejemplo de ciberarte por internet.
En su libro de 2026, Humanos en un mundo artificial, el ingeniero argentino Marcos Della Pittima, afirma, entre otras cosas:
Cada ola tecnológica trae sus propios miedos. Ya pasó con la máquina de vapor, con las líneas de montaje, con las computadoras. Siempre se dijo que los trabajos iban a desaparecer. Y siempre surgieron otros. Hoy pasa algo parecido con la inteligencia artificial y la automatización. Algunos informes proyectan millones de empleos en riesgo. Otros, millones de nuevos puestos. ¿A quién creerle?
Quizás convenga mirar los casos reales: países como Alemania, Austria o Estados Unidos, con una altísima cantidad de robots industriales por habitante, no tienen altas tasas de desempleo. Al contrario, tienen mercados laborales más dinámicos y salarios más altos. ¿La diferencia? La capacidad de adaptarse. De reentrenar. De integrar tecnología sin dejar de lado lo humano.
Ciertamente, lo que señala el autor parece ser cierto, y hay muchos más mitos que realidades en lo que se dice y teme de la inteligencia artificial y su futuro.
"Glass Onion", la Cebolla de Vidrio, es el nombre identifica a una operación masiva de desinformación e influencia digital analizada por la firma de ciberseguridad e inteligencia de redes Graphika, que ha descubierto y difundido el funcionamiento de esa maquinaria. Este proyecto consiste en una red encubierta de portales de noticias falsas y suplantación de identidad (spoofing) diseñada para manipular narrativas en la web y blanquear propaganda. Esta organización por capas (como una cebolla) conforma un grupo coordinado de desinformación y operaciones de influencia en línea vinculada a intereses del gobierno de China (enmarcada dentro de la campaña masiva conocida como Spamouflage o DRAGONBRIDGE). Ahora bien, ¿en qué consiste la red Glass Onion? Veamos.
En primer lugar, hace suplantación de medios legítimos (Typosquatting y Spoofing). La red maneja decenas de dominios y subdominios que imitan visual y tipográficamente a medios internacionales de alto prestigio como The New York Times, The Guardian o The Wall Street Journal. Copian plantillas del sistema de gestión de contenidos (CMS) e identidades gráficas para engañar al lector casual.
Luego realiza inserciones de narrativa pro-estatal; entremezclan noticias reales con artículos patrocinados, anuncios y contenido propagandístico alineado con los intereses del Gobierno de China y el Partido Comunista Chino (PCCh).
Crea vinculaciones con firmas de relaciones públicas reales. La investigación vinculó esta infraestructura técnica con empresas de marketing digital y de RR.PP. en China (relacionadas con campañas de influencia previas conocidas como HaiEnergy, Paperwall y Spamouflage). Estas firmas vendían a clientes la "publicación" de sus comunicados en "medios occidentales destacados", utilizando en realidad estos portales falsos.
Hace un lavado de información y amplificación, pues una vez publicado el contenido falso o sesgado en estos sitios clones, los clientes promovían los enlaces en plataformas chinas como prueba de que "prensa influyente de Occidente" hablaba de ellos. Además, redes de cuentas no auténticas (bots y troles) amplificaban los artículos en redes sociales occidentales (X, Facebook, etc.) para incidir en la opinión pública global.
Así, Glass Onion utiliza cuentas automatizadas, redes de spam recicladas y operadores humanos en múltiples plataformas de redes sociales para viralizar los enlaces hacia estos contenidos falsos. El nombre con el que fue identificado tiene que ver con una fachada aparentemente transparente y legítima (un medio de comunicación) que esconde múltiples capas superpuestas de empresas de marketing, actores estatales, granjas de amplificación y redireccionamiento de tráfico en la Web.
Todo este mecanismo ha sido estudiado y denunciado, pero dadas las circunstancias en que se mueve, es difícil desmantelarlo. Lo importante es estar al tanto de que no todo lo que nos llega por internet suele ser verdad.
En la entrada de ayer hablé de nuevo sobre la gamificación o ludificación, que es un método organizativo para darrollar actividades empleando estructuras y normas de juegos. Hay varios ejemplos que ilustran esta metodología.
En la la educación, por nombrar una importante. Una app para aprender idiomas que da premios por practicar a diario, sube de nivel cuando se completan lecciones y tda monedas virtuales que se pueden canjear por vidas extra. (¡Duolingo es el rey de esto!).
En el trabajo también. Veamos. Un equipo de ventas que usa un tablero digital donde cada venta cerrada le da puntos al vendedor y le hace subir en un ranking semanal, con un "bonus" (insignia) para el que más puntos acumule.
En la salud. Un reloj inteligente que felicita al usuario con un "¡logro desbloqueado!" cuando se completa 10.000 pasos al día y reta al usuario a superar su propia marca personal.
En el marketing, una cadena de café que le da al cliente un sello en una tarjeta virtual por cada compra, y al juntar 10 sellos, "desbloquea" un café gratis (eso es gamificación pura).
Estos ejemplos son simples, pero ayudan a comprender cómo funciona el método.
Ya en publicaciones anteriores me he referido a este tema de la gamificación, que se aplica cada vez más a muy diversas actividades en el campo del conocimiento, la organización y la comunicación. Se entiende por "gamificación" (o ludificación, traducción más adecuada de gamification) a la aplicación de mecánicas, elementos y dinámicas propias de los juegos (como puntos, niveles, insignias, clasificaciones, misiones o barras de progreso) en entornos que no son de juego, tales como la educación, las empresas o la salud. Su objetivo principal es aumentar la motivación, la fidelidad y la participación de las personas. En este concepto, en lugar de crear un actividad lúdica aplicada completa desde cero, se toman los elementos más interesantes para integrarlos en acciones cotidianas para hacerlas más atractivas.
El fin no es convertir esas actividades en un videojuego, sino aprovechar la psicología que hay detrás del juego (la motivación, el deseo de superación, la curiosidad y la interacción social) para hacer que tareas que suelen ser aburridas, repetitivas o difíciles se vuelvan más atractivas, divertidas y adictivas en el buen sentido.
Algunos de los elementos básicos que se aplican son los puntos, que recompensan las acciones deseadas inmediatamente; las insignias o medallas, que representan logros o hitos alcanzados; las tablas de clasificación, que fomentan la competencia sana y el reconocimiento; y los desafíos y misiones, que proponen objetivos claros con progresión visible.
Retomo este tema para revisar, en próximas publicaciones, diversas áreas en las que se aplica esta metodología, como en la publicidad, la educación o las organizaciones empresariales. Además de que se relaciona con el uso de la inteligencia artificial y las experiencias inmersivas de comunicación y trabajo.
En su libro de 2019, Big Data, Walter Sosa Escudero, economista argentino, señala, en relación con el mal uso de lo que llamamos big data, ese conjunto de datos masivos, complejos y de alta velocidad, que contribuyen hoy al desarrollo informático y la inteligencia artificial, lo siguiente:
"Pero muchas veces, más allá de lo ético y lo social, es la propia lógica de los datos y la información la que pone un manto de cautela sobre lo que se puede esperar de big data y sus algoritmos. Esta es una historia acerca de que muchas veces lo que abunda daña, como el agua en una inundación, o los datos usados irresponsablemente".
Ciertamente, estamos en presencia de un enorme volumen de datos e información, peligroso en todo sentido y que parece ser irrefrenable.
Han estado circulando recientemente unos videos cortos por las redes sociales, con el tema de recorridos por las calles de Nueva York en las que habitan e interactúan los muy famosos memes de internet. Es la "Ciudad Meme". Por supuesto, están hechos con inteligencia artificial y el resultado es muy realista y divertido. Pongo aquí un ejemplo que está en YouTube, pero hay varios más en los shorts de la Web.
Aquí pongo hoy un paisaje de montañas nevadas con una luna invernal, realizado con la técnica del arte pixelado. Arte digital hallado surfeando la Web.
"La música es tu propia experiencia, tus propios pensamientos, tu sabiduría. Si no la vives no va a salir de tu cuerno. Te dicen que hay una línea limitadora para la música. Pero no hay fronteras para el arte".
Charlie Parker (1920--1955) Saxofonista y compositor estadounidense.
En la publicación anterior vimos el impacto de Yayoi Kusama en la era digital, que de alguna forma es profundo y transformador. No solo fue una artista famosa, sino que se ha convertido en un fenómeno cultural, y sus instalaciones son un claro ejemplo de arte que funciona en la era de las redes sociales. Su éxito radica en cómo su visión artística se ubica perfectamente con la cultura visual contemporánea.
Un ejemplo de esto es su serie de "Infinity Mirror Rooms" (Salas del Espejo Infinito). Estas instalaciones, que comenzó a crear en la década de 1960, se han convertido en el epítome de la experiencia artística reproducida en las redes sociales, en particular Instagram. La verdad es que son una experiencia diseñada para ser compartida. Los museos tienen que limitar el tiempo de visita a estas salas, y aun así, generan colas que rodean la manzana y agotan las entradas con semanas de antelación. Aquí se produce la experiencia del 'selfie'. La presencia sumerge al espectador en un universo de luz y repetición donde se ve reflejado hasta desaparecer, rodeado de extraños volúmenes y cuerpos surrealistas. La gente acude deseando capturar ese momento único para compartirlo en redes sociales.
En esencia, Yayoi Kusama no solo se adaptó a la era digital; su obra estaba diseñada para triunfar en ella. Creó experiencias inmersivas que invitan a ser fotografiadas y compartidas, conectando su búsqueda artística más íntima con la necesidad digital de conectar y crear comunidad.
El día de ayer se anunció que el 14 de agosto falleció en un hospital de Tokio a los 97 años la artista de vanguardia japonesa, Yayoi Kusama, reconocida por su visión innovadora y su estética dinámica y colorida. Si bien dada su larga trayectoria no es una artista digital en el sentido de crear exclusivamente con códigos, se la puede considerar como una figura clave en esta forma de arte porque su estética ha sido ampliamente adoptada y reinterpretada con técnicas digitales. Su visión ha encontrado en lo informático un medio natural para expandirse, y su obra ha sido fuente de inspiración para numerosos proyectos digitales. Su trabajo no solo se ha digitalizado, sino que su esencia misma ha sido un campo de exploración para artistas, diseñadores e investigadores digitales.
El trabajo de Yayoi Kusama ha sido entonces una inspiración directa para el arte digital. Una de las formas más evidentes es la creación de obras derivadas. Por ejemplo, el cortometraje Themes & Variations utiliza gráficos por computadora en 3D para crear nuevas versiones animadas de las instalaciones de Kusama, explorando sus posibilidades infinitas en un entorno digital y fotorrealista.
Su estética también ha sido objeto de estudio desde la ciencia computacional. Una investigación publicada en la revista Nature tomó una imagen de sus características formas de "tentáculos" para transformarla en una representación digital 3D. Luego, aplicaron un algoritmo matemático para predecir cómo continuarían esas formas hasta la convergencia, demostrando cómo su obra puede modelarse y explorarse con métodos computacionales.
También su arte ha sido el punto de partida para instalaciones digitales interactivas. Un ejemplo es "The Hello Cube", una instalación digital en la galería Tate Modern que combinaba un objeto físico con un software interactivo. Los visitantes podían interactuar con ella a través de Twitter desde cualquier parte del mundo, fusionando la experiencia física y digital.
El estilo visual de Kusama es inconfundible (los lunares, las redes infinitas y las calabazas) y ha sido adoptado como un recurso creativo en el diseño digital, especialmente para crear patrones y texturas. Podemos decir que ella no es una artista digital de oficio, pero su universo creativo ha sido, y sigue siendo, una fuente de inspiración fundamental para el arte y la cultura digital. Su estética es un puente entre el arte físico e inmersivo que ella misma crea y las infinitas posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías.
Ayer mostré el desarrollo gráfico del llamado Triángulo de Sierpinski, una figura que sale de la aplicación de una secuencia matemática de tipo fractal. En el arte digital se ha usado de varias formas. Aquí muestrto hoy una pirámide en ilustración 3D, basada en ese triángulo y usando programas informáticos. Es una forma de ciberarte hallado en la Web.
En el campo de las matemáticas como en el digital, el Triángulo de Sierpinski es una figura muy notable. Su representación es la base de muchas imágenes fractales que intervienen en el ciberarte. Es una de las figuras fractales más conocidas y se caracteriza por su autosimilitud, pues su estructura básica se repite a diferentes escalas, de forma que cada parte se parece al todo. Fue descrito por el matemático polaco Wacław Sierpiński en 1915.
Su construcción es un proceso iterativo sencillo. Se empieza con un triángulo equilátero sólido; se divide en cuatro triángulos más pequeños, uniendo los puntos medios de sus lados. Se elimina el triángulo central, dejando un agujero con forma de triángulo invertido. Y luego se repite el proceso en cada uno de los tres triángulos que quedan en las esquinas. Este paso se repite una y otra vez, teóricamente de forma infinita.
Este proceso infinito le otorga propiedades fascinantes, como poer ejemplo el "área cero". Aunque a simple vista parece tener superficie, si se repite el proceso infinitas veces, el área total del triángulo tiende a cero. En cada iteración, se elimina 1/4 del área, por lo que el área restante se hace cada vez más pequeña.
También tiene un perímetro infinito, ya que al mismo tiempo, la suma de todos los lados de los triángulos que lo componen tiende a infinito. Esto tiene que ver con la dimensión fractal. No es una figura unidimensional (como una línea) ni bidimensional (como un cuadrado). Su dimensión fractal es de aproximadamente 1.585. Esto significa que "llena" el espacio de una forma intermedia entre una línea y un plano.
Existe una inversión circular aplicada al triángulo de Sierpinski, que impacta no solo por su belleza, sino porque en ella se resumen e interactúan dos grandes conceptos de la geometría: la inversión de la geometría clásica o Euclidiana, y los fractales de la geometría fractal.
Por todo esto es una construcción visual muy atractiva y que ha sido usada como notivo en obras de arte digital, ahora desarrolladas mediantes programas gráficos y digitales.
"Incluso el pasado puede modificarse; los historiadores no paran de demostrarlo".
Jean Paul Sartre (1905-1980) filósofo y escritor francés.
Le consulté al programa de inteligencia artificial COPILOT sobre el arte digital y qué es la ciberestética. Obtuve una respuesta bastante acertada, que reproduzco aqui:
La ciberestética estudia cómo las tecnologías digitales transforman nuestra percepción de la belleza, la experiencia y la creación artística; el arte digital es una de las principales prácticas que surgen de ese entorno. No son exactamente sinónimos: la primera es un enfoque teórico y cultural, mientras que el segundo es una producción artística.
¿Qué es la ciberestética?
La ciberestética —también llamada estética digital o estética cibernética— analiza los elementos visuales, sonoros, interactivos y conceptuales que nacen del uso de computadoras, algoritmos, redes, realidad virtual y otros medios digitales. Su objeto no es solo la apariencia “tecnológica” de una obra, sino también la manera en que esta se comporta y relaciona con el público.
Entre sus temas principales están:
Por eso, una obra ciberestética puede ser cambiante, interactiva, generativa o incluso imposible de experimentar fuera de una red o de un dispositivo.
¿Qué es el arte digital?
El arte digital es el arte creado o presentado mediante tecnología digital. Puede producirse con una computadora, una tableta gráfica, un programa de modelado 3D, sensores, internet, realidad virtual o sistemas de inteligencia artificial. La Tate incluye dentro de esta categoría obras generadas por computadora, imágenes escaneadas y dibujos realizados con tableta o ratón. Algunas formas habituales son:
Ilustración digital-Dibujo o pintura realizados con software-Una imagen creada en Photoshop o Procreate.
Arte generativo-El artista establece reglas y el sistema produce variaciones-Composiciones geométricas generadas por código.
Videoarte digital-Uso artístico de imagen en movimiento, edición y sonido.Una instalación audiovisual.
Net art-Obra creada para existir en internet-Una página web interactiva.
Instalación interactiva-La obra responde al movimiento, sonido o acciones del público-Una proyección que cambia cuando alguien camina.
Realidad virtual-El espectador entra en un entorno simulado-Un espacio artístico explorado con gafas VR.
Modelado e impresión 3D-Creación de objetos virtuales o físicos-Esculturas diseñadas digitalmente.
Arte con IA-Imágenes, sonidos o textos producidos con sistemas de aprendizaje automático-Una obra basada en modelos generativos.
La diferencia entre ambos conceptos, puede resumirse así:
Por ejemplo, una ilustración digital puede ser simplemente una imagen hecha con una tableta. En cambio, una instalación que modifica sus colores según el movimiento de los visitantes plantea cuestiones ciberestéticas: la obra deja de ser completamente fija, el espectador participa y el sistema tecnológico se convierte en parte de la experiencia.
Rasgos del arte digital
El arte digital no constituye un estilo único. Puede parecerse al realismo, al surrealismo, al minimalismo o a cualquier otra tendencia. Lo que lo distingue es que la tecnología digital resulta esencial en su creación, funcionamiento o presentación. Sus rasgos más comunes son:
Variabilidad: una obra puede tener múltiples versiones.
Interactividad: el público puede influir en lo que sucede.
Multimedialidad: combina imagen, sonido, texto, movimiento y espacio.
Inmaterialidad: puede existir como archivo, código, proyección o entorno virtual.
Reproducibilidad: puede copiarse y distribuirse con gran facilidad.
Procesualidad: importa tanto el proceso como el resultado final.
Participación: el espectador puede convertirse en usuario o coautor.
Dependencia tecnológica: la obra puede necesitar software, hardware, conexión o dispositivos específicos.
La diferencia entre una obra simplemente digitalizada y una obra digital es importante: una pintura fotografiada puede ser solo una reproducción digital; en cambio, una obra cuyo funcionamiento depende de código, interacción o procesamiento digital pertenece propiamente al campo del arte digital.
Creo que esta breve exposición está aceptablemente bien, incluye mucha información y aunque no especifica las referencias, sirve como aproximación clara a esos conceptos.
En la publicación de ayer vimos cómo el arte generativo, que es una tendencia relativamente reciente, se ha visto impactado por el la aparición y uso de la inteligncia artificial en sus realizaciones. Eso conlleva a esta pregunta: el uso de los programas de IA en el arte generativo, ¿implica una crisis o es un renacimiento? Es interesante preguntarse esto, cuando se trata de una expresión artística bastante nueva surgida con la aparición de las computadoras.
En este tipo de arte, la obra se crea total o parcialmente mediante un sistema autónomo, como un programa de computadora, un algoritmo o un conjunto de reglas, dejando que la máquina aporte un grado de aleatoriedad y sorpresas al resultado final. Con la IA, todo se deja bajo su control. Así, el uso de la inteligencia artificial en el arte generativo no es simplemente una actualización tecnológica; es un cambio de paradigma que redefine los cimientos mismos de la creación artística. Para entender su impacto real, debemos alejarnos del debate superficial de si la IA "es o no arte" y centrarnos en lo que realmente está transformando: el rol del artista, la naturaleza de la obra y la experiencia del espectador.
Sin duda, esto es un nuevo estatuto para el artista, que pasa de creador a algo así como un curador de sistemas. La principal consecuencia es que el artista ya no es el ejecutor directo de la obra, sino el diseñador del sistema que la genera. Su talento ya no reside únicamente en su destreza manual o su ojo estético, sino en su capacidad para "curar" datos, seleccionar y preparar los conjuntos de datos con los que se entrena la IA, un acto cargado de intención y sesgo cultural. También diseñar algoritmos, escribir el código o elegir los modelos (como GANs o redes neuronales) que dictarán las reglas de generación y dirigir la aleatoriedad. Es gestionar el delicado equilibrio entre el control y el azar, permitiendo que la IA "sorprenda" pero siempre dentro de un marco estético definido. Esta evolución convierte al artista en una figura más cercana a un director de orquesta o un arquitecto de posibilidades, en lugar de un pintor o escultor tradicional.
De esta forma la obra de arte puede verse como proceso, no como objeto. Esta es otra transformación. El arte generativo con IA desplaza el valor de la obra final hacia el proceso y la variabilidad. Ya no se trata de la pieza única y acabada, sino de la capacidad del sistema para producir infinitas variaciones. Esto es la interacción entre el algoritmo y los datos introducidos. También es la exploración de lo impredecible, donde incluso el artista puede sentirse como un espectador privilegiado de los resultados de su propia creación. Esto rompe con la noción romántica de la obra maestra estática y abraza una estética de la multiplicidad y la transformación continua.
La conclusión más sensata es que la IA es un amplificador de la creatividad humana, no un sustituto. Su verdadero potencial no está en reemplazar al artista, sino en forjarlo como un colaborador de un nuevo tipo de inteligencia, abriendo un campo de posibilidades estéticas sin precedentes. El futuro del arte generativo con IA apunta hacia un modelo híbrido donde la tecnología no borra la tradición, sino que se integra con ella.
Ya en otras publicaciones he hablado del arte generativo, ese que fusiona el pensamiento artístico con la lógica de la programación. Su esencia radica en que el artista cede el control de la creación a un sistema autónomo (generalmente un algoritmo o un conjunto de reglas) que opera con cierta independencia para generar la obra. En estos tiempos en que la inteligencia artificial se ha potenciado, esa forma de expresión artística ha incorporado más acitivamente este recurso.
Vemos entonces que la IA ha llevado el arte generativo a una nueva dimensión. Mientras que los primeros sistemas usaban reglas matemáticas y geometría, la IA, especialmente las redes generativas, aprende patrones de grandes conjuntos de datos para crear obras nuevas. Así tenemos que se aprovecha la colaboración humano-máquina.
La IA se ha convertido en un colaborador activo. Los artistas la utilizan para explorar nuevas estéticas, automatizar procesos y superar los límites de la creatividad. Por ejemplo, se emplean modelos como StyleGAN para generar imágenes de alta resolución y redes LSTM para añadir riqueza temática y emocional.
Esto trae también un debate sobre la creatividad y la originalidad. El uso de la IA para esta forma de arte es polémico. Si bien sus creaciones pueden ser técnicamente impresionantes, persisten dudas sobre su capacidad para transmitir la intención emocional, la narrativa o la crítica social que caracteriza al arte humano. Además, la calidad de su "imaginación" depende directamente de los datos con los que se le ha entrenado, lo que puede generar sesgos culturales.
Finalmente, la IA no convierte al artista en obsoleto, sino en arquitecto de lo posible; su verdadero desafío no es técnico, sino filosófico. aprender a colaborar con la máquina sin perder la esencia humana que da sentido al arte. En la próxima publicación hablaré sobre estas implicaciones.
Este artista alemán, arnimbruno, trabaja sus imágenes con diversas técnicas digitales y temas variados, aunque tiene muchas creaciones con el tema de los rostros y las cabezas humanas, tratados de forma surreal y original. Casi todos los títulos de sus obras está en alemán. Aquí pongo una muestra de esas producciones fantasiosas y su sitio Web en DeviantArt, que es: https://www.deviantart.com/arnimbruno.
Este es un video curioso, porque es la sonorización de un corto de Disney, titulado Inner Workings, que fue estrenado en su momento junto con la película Moana. Para el proyecto final del Grado superior de formación profesional de sonido para audiovisuales y espectáculos, Ángela Quero Quero hizo el trabajo de resonorización y sincronización en 2022. El cortometraje realizado en CIG (Computer Generated Imagery) es ya, de por si, muy bueno, mostrando el trabajo interior del cuerpo humano y aquí queda resaltado. Pongo los dos videos para comparar los efectos sonoros. Hay que verlos en YouTube.
"¿Amas la vida? Pues si amas la vida no malgastes el tiempo, porque el tiempo es el bien del que está hecha la vida".
Benjamin Franklin (1706-1790) científico, político, e impresor estadounidense.
Este tema tiene relación con las ideas de conciencia sintética que se aplican a los programas informáticos de inteligencia artifgicial. Es un tema que si bien tiene ya años en la palestra, con el rápido crecimiento de estos softwares se ha reenfocado en varios sentidos. Uno es el de la neurociencia. La neurociencia moderna aborda la conciencia no como una propiedad fija ubicada en un "centro de mando" del cerebro, sino como un fenómeno emergente producido por la dinámica global de redes neuronales interconectadas.
Para explicar cómo surge la experiencia subjetiva a partir del procesamiento físico de la información, la neurociencia actual se apoya principalmente en tres marcos teóricos basados en sistemas: la Teoría de la Información Integrada (IIT), desarrollada por Giulio Tononi, que es la teoría de sistemas más radical y matemáticamente formal sobre la conciencia; la teoría del Espacio de Trabajo Global Neuronal (GNWT), formulada por Stanislas Dehaene y Bernard Baars, que utiliza una metáfora de arquitectura computacional distribuida ("teatro de la mente"); y la teoría del Procesamiento Predictivo y Redes de Modo por Defecto (DMN), impulsada por científicos como Karl Friston y Anil Seth, que ve al cerebro como un motor de inferencia bayesiana, es decir, que no recibe el mundo de forma pasiva sino que genera constantemente una "alucinación controlada" o predicción sobre el entorno y el propio cuerpo.
Desde la perspectiva de sistemas, la conciencia se entiende mediante tres niveles de organización:
Nivel Micro (Neuronas): elementos individuales sin conciencia ni comprensión (equivalente a las letras o símbolos en el experimento de Searle).
Nivel Meso (Redes locales): módulos especializados que procesan aspectos específicos (color, movimiento, sintaxis).
Nivel Macro (Sincronización global): sincronización en frecuencias de onda (como las ondas Gamma) entre regiones distantes. Es esta dinámica de red global la que genera la experiencia unificada del "ahora".
Mientras que filósofos como Searle argumentaban que la simulación de un proceso no genera la propiedad real, teorías como la IIT o GNWT sostienen que si un sistema orgánico o sintético logra replicar la arquitectura de integración y la conectividad causa-efecto del cerebro, la conciencia no sería una simulación, sino una consecuencia inevitable de la física del sistema.
En la entrada anterior desarrollé brevemente la propuesta de experimento mental del profesor estadounidense, John Searle, llamado El Cuarto o la Habitación China, mediante el cual se trata de rebatir la validez de la prueba de Turing y de la creencia de que el pensamiento es simplemente computación. El Test de Turing evalúa si una máquina puede imitar el comportamiento humano, mientras que el Cuarto Chino cuestiona si esa imitación implica una verdadera comprensión. Mientras Alan Turing se enfoca en los resultados externos, John Searle analiza la naturaleza de los procesos internos.
Ese experimento de 1980 cobra una vigencia enorme con los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) actuales. Cuando una IA moderna redacta un texto fluido o responde una pregunta compleja, lo hace analizando patrones estadísticos y sintácticos entre miles de millones de palabras. Siguiendo el razonamiento de Searle, el modelo opera como el hombre en el Cuarto Chino: ejecuta algoritmos sofisticados sin experimentar ni comprender verdaderamente el significado de lo que comunica.
Ahora bien, con los años han ido apareciendo refutaciones y contra argumentos a esta Habitación China. La llamada "Respuesta del Sistema" (The Systems Reply) es la objeción más popular y debatida contra el experimento de John Searle. Fue planteada originalmente por filósofos e investigadores en IA como Ned Block, Ray Kurzweil y Jerry Fodor. Su premisa central es muy sencilla: Searle comete una falacia de composición al enfocar la atención en el sujeto equivocado.
La objeción concede que el individuo dentro del cuarto no entiende chino. Sin embargo, sostiene que el individuo no es la mente; es solo una parte del procesamiento. La parte no es el todo; el hombre dentro de la habitación equivale a la Unidad Central de Procesamiento (CPU) de una computadora. Una CPU no comprende las instrucciones por sí sola, pero ejecuta las operaciones del programa. Ahora bien, la entidad que comprende no es única. La comprensión del idioma chino no reside en la persona sola, sino en todo el sistema integrado: la persona + el libro de reglas + las cajas de símbolos + la habitación. De aquí se pasa al paralelismo con el cerebro humano: ninguna neurona por separado en el cerebro humano comprende el español o el chino, ni tiene conciencia de sí misma. La conciencia y la comprensión son propiedades emergentes que surgen de la interacción del sistema neuronal completo. Por lo tanto, debe verse todo el sistema y no una parte.
John Searle anticipó esta objeción y respondió con un experimento mental ampliado. Imaginemos que la persona memoriza todo el libro de reglas y todas las cajas de símbolos. Sale de la habitación y opera todo dentro de su propia mente. En este punto, la persona es el sistema entero. Si la persona sigue sin entender chino (solo está haciendo conversiones sintácticas en su memoria), entonces el sistema no entiende chino.
Así las cosas, este debate está muy vigente con las redes neuronales profundas y la IA generativa. Los defensores del Sistema sostienen que un modelo como GPT no debe juzgarse observando una sola suma ponderada o una sola matriz de pesos, sino evaluando la representación vectorial del conocimiento que el sistema completo construye en su espacio latente. La postura pro Searle insiste en que no importa cuán grande o complejo sea el sistema (sea una habitación, una computadora o un supercúmulo de servidores), sumar infinitas operaciones sintácticas jamás generará subjetividad ni conciencia real de las cosas. ¿Quién tiene la razón hoy en día?.
John Rogers Searle (1932-2025), filósofo y docente universitario estadounidense, propuso en 1980 un experimento mental para revisar cómo funcionaban las máquinas pensantes, las primeras computadoras. Este ejericio. lladado "El cuarto Chino" (Chinese Room) fue propuesto por Searle en su influyente artículo Minds, Brains, and Programs ("Mentes, cerebros y programas" )publicado en Behavioral and Brain Sciences, mediante el cual se trata de rebatir la validez de la prueba de Turing y de la creencia de que el pensamiento es simplemente computación. Es uno de los argumentos filosóficos más debatidos sobre la mente humana y la inteligencia artificial.
Su objetivo principal es refutar la noción de la que hoy llamamos IA Fuerte (Strong AI): la idea de que una computadora adecuadamente programada no solo simula la mente humana, sino que literalmente piensa, entiende y posee estados mentales. ¿En qué consiste el experimento? Searle plantea la siguiente situación hipotética.
Imaginemos una persona que está encerrada dentro de una habitación aislada, que no sabe ni una sola palabra de chino. Dentro del cuarto se cuenta con cajas llenas de símbolos en chino, un libro de reglas masivo escrito en su idioma nativo (por ejemplo, español) que indica qué hacer. El libro no le enseña qué significan los símbolos, solo le da reglas formales: "Si por la rendija entra el símbolo A seguido del B, busca en las cajas el símbolo C y devuélvelo por la salida". Fuera del cuarto hay hablantes nativos de chino que introducen preguntas por una rendija.
La persona en el cuarto revisa los signos, sigue el libro al pie de la letra, busca los caracteres indicados y los expulsa por la otra rendija, siguiendo las instrucciones. Para los observadores del exterior, las respuestas son perfectas y fluidas, por lo que concluyen que quien está dentro entiende chino perfectamente. Sin embargo, la realidad es que la persona encerrada sigue sin comprender una sola palabra de lo que ha leído o escrito; simplemente ha manipulado símbolos (sin conocer sus significados) atendiendo a un algoritmo, a una regla secuencial clara y específica.
A partir de esta metáfora, Searle extrae varias lecciones, entre ellas la separación sintaxis/semántica. La sintaxis es el manejo formal de reglas y símbolos (lo que hace la persona en el cuarto o el procesador de una computadora); la semántica es la comprensión real del significado subyacente. Searle acuñó la frase: "La sintaxis por sí sola no genera semántica".
Es una crítica al Test de Turing. El hecho de que un sistema pase una prueba de comportamiento humano (como ese test que ya he comentado antes en este blog), no demuestra que tenga conciencia o intelecto real. Solo demuestra capacidad de simulación (IA Débil). Esta propuesta, formulada hace ya varias décadas, ha renido refutaciones y contra argumentacioes, que veremos en la siguiente publicación.
Este es un sitio Web muy interesante, lleno de obras de arte de todo tipo y de muestras artísticas variadas, que abarca desde el ciberarte hasta actividades lúdicas e infantiles: https://www.artofit.org. Está en varios idiomas y es un repositorio valioso para navegar por las tendencias visuales de hoy.
Hace apenas unos días, la Unión Europea ha establecido una serie de nuevas reglas que cambian y controlan el contenido de algunas redes sociales, en particular el uso de imágenes realizadas o modificadas por inteligencia artificial. Este es un tema que me interesa mucho y que estoy tratando académicamente, por lo que me importa en sus implicaciones. Esta noticia la tomo de el Diario de Avisos español y luego en las siguientes publicaciones desarrollaré más este tema.
En este artículo, https://diariodeavisos.elespanol.com/2026/08/union-europea-ley-inteligencia-artificial-transparencia-articulo-50/, se informa que ha entrado en vigor, desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 50 del Reglamento europeo de inteligencia artificial, que obliga a las plataformas a identificar los textos, audios e imágenes generados por algoritmos, bajo penas de hasta 15 millones de euros.
En el texto del artículo, se dice que "la Unión Europea (UE) ha iniciado este domingo, 2 de agosto, una fase clave en la aplicación de la Ley de Inteligencia Artificial (AI Act). La entrada en vigor del artículo 50 del reglamento europeo activa las primeras obligaciones de transparencia, exigiendo a las empresas etiquetar con un marcado legible por máquina cualquier contenido generado o manipulado por algoritmos, incluidos los deepfakes y las respuestas de los chatbots".
Como podemos ver, este es un paso importante para la regularización de esta tecnología, dentro de lo que es concepto de gobernanza digital. Ahora las herramientas capaces de generar imagen, texto, vídeo o sonido deberán incorporar sistemas que permitan detectar su origen automatizado de forma clara. No es censura, es transparencia. También se aplica las plataformas que emplan asistentes conversacionales o sistemas de IA para interactuar con los usuarios. Estas tendrán que avisar explícitamente de que se está conversando con una máquina y no con un ser humano.
Así, ese artículo 50 exige que quienes utilicen IA para generar o manipular textos dirigidos a informar sobre asuntos de interés público (política, sanidad, economía o servicios públicos) declaren explícitamente el uso de esta tecnología. El artículo anteriormente citado también muestra un cronograma de aplicación, que copio aquí:
El despliegue de la normativa continuará de forma escalonada:
2 de diciembre: Entran en vigor las prohibiciones del paquete AI Omnibus sobre contenidos explícitos sin consentimiento o abusos a menores.
2 de diciembre de 2027: Se aplicarán los requisitos de seguridad reforzados para los sistemas de alto riesgo en sectores como la sanidad, la educación, el empleo, el transporte y la maquinaria industrial.
2 de agosto de 2028: Concluirá el periodo de adaptación para los productos sujetos a otras leyes de armonización europeas (como vehículos o dispositivos médicos).
Esto es una buena señal, porque los riesgos a los que nos vamos enfrentando con el uso desaforado de la IA van creciendo día a día, y no es que la tecnología sea dañina, al contrario; lo que está mal es su uso inadecuado. Veremos cómo se van desenvolviendo estas situaciones en el futuro cercano.
