Читать книгу Realidad de la virtualidad - Claudia Mosqueda Gómez - Страница 8

Edmar Olivares Soria

Introducción

En este trabajo se aborda el tema de la contemplación estética de una obra de arte en términos de la abstracción cibernética (i.e. como un sistema en el que ocurre una transmisión de información) mediante una construcción conceptual especulativa basada en un marco teórico derivado de la inteligencia artificial general, en particular, sobre las nociones de sistema inteligente y agente inteligente. Esta construcción especulativa propone reflexionar sobre las consecuencias e implicaciones de diversas posibilidades y escenarios (algunos ya en desarrollo hoy en día y otros meramente especulativos) en los cuales la obra de arte está implementada mediante sistemas de inteligencia artificial (IA) que van desde la inteligencia artificial débil hasta los sistemas artificiales autoconscientes.

Se propone entender este fenómeno (el de la contemplación estética) en términos de intercambio/flujo de información entre el espectador y la obra; en este sentido, se hace uso de herramientas conceptuales, definiciones y abordajes propios de la cibernética y la teoría general de sistemas. Se plantea además una diferenciación del fenómeno de acuerdo con el tipo de información que se observa (sensorial, cognitivo-semántica y emocional) y se propone que como consecuencia de estas perspectivas surgen “espacios” correspondientes que integran al espectador, a la obra y al flujo/transmisión de información de manera convergente. Siguiendo esta línea de pensamiento, se propone que el espectador se entienda como un agente inteligente y la obra como un sistema inteligente (desde la perspectiva del campo de la inteligencia artificial general) y se proponen además grados de interactividad dependiendo del desarrollo tecnológico de la obra y de la cantidad de información que ocurre en cada caso; transitando desde la obra de arte pasiva, la obra de arte reactiva, la obra de arte con IA débil, y hasta la obra de arte implementada mediante un sistema IA autoconsciente.

Una de las conjeturas es que derivado del desarrollo tecnológico acelerado, dichos sistemas incrementarían sus capacidades de transmisión/procesamiento de información y esto provocaría un desbalance con las mismas capacidades por parte del espectador, lo que en una primera fase podría empujar hacia el desarrollo de dispositivos tecnológicos que aumenten las capacidades sensorial/cognitivas humanas, promoviendo el inicio de una era transhumanista. En una segunda fase, los sistemas aumentarían aún más las características ya mencionadas hasta llegar al punto del desarrollo tecnológico IA autoconsciente; en ese punto, se plantea el contexto en el que el espectador humano es reemplazado por dicho sistema IA, dando paso a una nueva era post-antropocéntrica. Aquí se hace el planteamiento reflexivo de las múltiples posibilidades de concepción estética que podrían surgir del escenario descrito y del caso en el que el sistema IA (de nuevo como espectador) se enfrente a una obra de arte de autoría IA.

El planteamiento de este trabajo resulta, por lo tanto, en una propuesta que permite pensar y replantear la naturaleza del acto de contemplación estética en términos de flujo/transmisión de información y por ende de sistema cibernético. Esto permite además formular una transición fenoménica de dicho proceso, que comienza con lo real/material, representado por el sistema espectador-humano/obra-de-arte y culmina en lo especulativo/inmaterial; espectador-IA/obra-de-arte. De este modo, lo especulativo se torna virtual, entendido como el potencial de lo posible que existe en una ubicación espacio-temporal distinta a lo presente/actual.

La contemplación estética como proceso informacional

La experiencia estética como fenómeno perceptual ha sido abordada por diversos autores, como Markovic (2012), Cupchik et al. (2009), Ognjenović (1997) y McCarthy et al. (1999), por mencionar algunos, y en Olivares (2020) se desarrollaron los conceptos de espacio e inmersividad a partir de dicho fenómeno, estableciendo como lineamiento general de la misma el hecho de que se trata de un proceso psicológico en el cual se establece una relación contextual entre el individuo que experimenta y el objeto contemplado, y en donde la atención se enfoca de manera tal que el medio circundante y sus elementos son delegados a un segundo plano o incluso son ignorados, dando lugar a la construcción de un conjunto de relaciones semánticas subjetivas capaces de trascender la cotidianeidad. La experiencia estética deviene entonces en inmersividad:

[…] la inmersividad puede ser entendida como el fenómeno que deriva en un nivel elevado de abstracción de la ubicuidad espaciotemporal que experimenta un individuo al realizar una tarea específica que implica el uso y la focalización de su atención plena provocando posibles efectos de distorsión en la percepción del tiempo y de la localización física del individuo (Olivares, 2020).

A partir de esto surgen distintos tipos de inmersividad; el acto de contemplación de una obra de arte puede entenderse entonces como un caso particular de la experiencia estética (abordada como fenómeno perceptual) y la inmersividad como una consecuencia fenoménica de dicha de experiencia.

Lo que se propone aquí es considerar este mismo fenómeno en términos de flujo/transmisión de información y, en este sentido, se aplicarán herramientas conceptuales, definiciones y abordajes desde la cibernética y la teoría general de sistemas, haciendo uso además de los conceptos de sistemas inteligentes y agentes inteligentes.

La experiencia estética —y en particular el acto de contemplación de la obra de arte por parte del espectador— implica el surgimiento de distintos tipos de flujo de información direccional que involucran la estimulación sensorial, procesos cognitivos (de comprensión y abstracción de conceptos y significados) y procesos asociados a las emociones en el espectador. Asimismo, dado que cada tipo de información (de las descritas anteriormente) presupone un flujo/transmisión de datos concretos, el conjunto formado por la obra, el espectador y el flujo de información particular conforman un espacio correspondiente, por lo que será posible afirmar que el espectador está ubicado/posicionado en dicho espacio dependiendo del tipo de información que se esté analizando. En este sentido, cuando exista un flujo de información sensorial de la obra hacia el espectador existirá por lo tanto un espacio perceptual formado por el espectador, la obra y dicho flujo de información. De este modo, el flujo de información de estímulos sensoriales dará lugar a lo que se denominará espacio perceptual, el flujo de información asociado a procesos de abstracción y significados dará lugar a lo que se llamará espacio cognitivo-semántico y finalmente, el flujo de información emocional dará lugar a lo que se nombrará espacio abstracto.

Es necesario señalar que los tipos de información descritos anteriormente son una clasificación de análisis más que de descripción, ya que es claro que no todas las obras tienen diferenciados los modos y procesos en los que comunican cada tipo de información y que además lo semántico-cognitivo y lo emocional tienen lugar de manera específica en cada individuo. Sin embargo, para fines de estudio, suponer esta distinción entre lo sensorial, lo cognitivo-semántico y lo emocional, facilita el planteamiento conceptual y teórico del problema que se está abordando.

En este punto resulta de enorme importancia resaltar la característica de direccionalidad del flujo/transmisión de información en cualquier tipo de espacio de los anteriormente descritos. Para las obras cuyo formato permita su comunicación sin ningún tipo de intercambio o recopilación de información de su entorno (que aquí se denominarán pasivas), la direccionalidad de la información surge claramente en un único sentido (de la obra hacia el espectador). Si bien, para el caso del espacio perceptual, la bidireccionalidad de la información es evidente en obras explícitamente creadas para recopilar información sensorial de cualquier tipo, procesarla y generar un resultado reactivo a partir de ello, para los espacios cognitivo-semántico y abstracto no lo es tanto.

Para los tres tipos de espacio antes mencionados, el espectador en el acto de contemplación recibe información (del tipo correspondiente) proveniente de la obra; percibe la obra de manera sensorial y recibe información del mismo tipo en los casos en los que la obra sea reactiva. Del mismo modo, construye representaciones e interpretaciones conceptuales, semánticas y cognitivas a partir de una observación un tanto más reflexiva, con lo que se puede afirmar (de nuevo para fines de análisis) que la obra transmite ese tipo de información al espectador. Similarmente, éste es afectado de manera emocional en mayor o menor grado por el acto de la experiencia estética, lo cual provoca un flujo de información de tipo emotivo que de nuevo es direccional de la obra hacia el espectador.

Cuando la funcionalidad de una obra está planteada en términos de reactividad (esto es, con la capacidad de recopilar información sensorial de su entorno, procesarla de algún modo y generar una respuesta de cualquier tipo a través de actuadores o displays); entonces, dentro del espacio perceptual existe una bidireccionalidad en el flujo de la información: de la obra al espectador y del espectador a la obra. La problemática se presenta en el espacio abstracto y el espacio cognitivo-semántico, puesto que la bidireccionalidad en dichos espacios implica que la obra sería capaz no sólo de transmitir la información respectiva sino de recibirla y procesarla; dicho de otro modo, la obra debería ser capaz de interactuar con el espectador en términos de emociones y de construcciones conceptual-semánticas.

En la siguiente sección se harán las definiciones pertinentes al respecto, mientras tanto, a continuación se plantean, a modo de definición, las ideas ya mencionadas sobre los tipos de información y sus correspondientes tipos de espacio.

Definición I. El acto de contemplación de una obra de arte por parte de un espectador implica un flujo/transmisión direccional de información de tipo sensorial, cognitivo-semántica y emocional. Cada tipo de información da lugar a un espacio concreto correspondiente: espacio perceptual, espacio cognitivo-semántico y espacio abstracto, respectivamente. Cuando se consideren los tres espacios simultáneamente se hablará de espacio estético.

De este modo, será posible decir que cuando en un acto de contemplación de una obra de arte exista, por ejemplo, transmisión de información cognitivo-semántica, entonces surge un espacio cognitivo semántico y que el espectador se encuentra inmerso dentro de éste.

Dado que la materia prima fundamental a partir de la cual se está planteando el contexto es el de la información, tiene sentido recurrir a los elementos básicos de la cibernética y a la idea de sistema inteligente para construir la abstracción de la obra en términos del flujo/transmisión de información al cual se ha estado haciendo referencia.

La obra como sistema informático-inteligente

La idea de un sistema computacional inteligente está por lo general ligada a la conocida prueba de Turing (1950) y, tal y como lo comentan Russell y Norvig (2010), una computadora necesitaría las siguientes características para lograr ese fin: procesamiento natural del lenguaje, representación del conocimiento, razonamiento automatizado y aprendizaje máquina, con las características añadidas de visión por computadora y robótica si el fin último es pasar la prueba total de Turing. El estudio y desarrollo de sistemas inteligentes busca entonces, de un modo u otro (dependiendo de las perspectivas concretas), desarrollar técnicas, modelos y tecnología que permitan traer a la realidad sistemas inteligentes con algunas de las características antes descritas. Existen, como se mencionó, diversos acercamientos al problema del desarrollo de los sistemas inteligentes; la perspectiva logicista, el conexionismo, las teorías encarnadas/situacionales, las teorías analógicas, las perspectivas racionales y los modelos cognitivos. Estos últimos serán de especial interés para el presente trabajo.

A partir de las ideas propuestas por Hintze (2016), las categorías generales de sistemas IA se han popularizado como una forma de divulgación al público en general, para comprender la investigación y desarrollo en el campo de la IA que hasta el día de hoy se está realizando. Esta clasificación está compuesta por dos grandes tipos (Johnsonn, 2020; Kumar, 2018; Joshi, 2020): a) tipo I (clasificación de sistemas de acuerdo con sus capacidades) y b) tipo II (clasificación de sistemas de acuerdo con sus funcionalidades). Dentro del tipo I encontramos tres subtipos: la IA débil, la IA general y la súper IA. El primer subtipo corresponde a la mayoría de los sistemas IA actuales que están enfocados y pueden realizar únicamente tareas específicas sin una capacidad más profunda de aprendizaje autónomo. El segundo subtipo tiene que ver justamente con la evolución del primero y es el estudio sobre la posibilidad de desarrollar sistemas autónomos con capacidades cognitivas. El tercer subtipo es un campo especulativo en el que los sistemas IA sobrepasan las habilidades humanas cognitivas, perceptuales y de aprendizaje. Para el caso de la IA tipo II, se habla comúnmente de cuatro categorías: IA máquina reactiva, IA memoria limitada, IA teoría de la mente, y finalmente IA autoconsciente. Las clasificaciones anteriores, si bien son un tanto informales, ofrecen una visión panorámica del objetivo y estado del arte de la investigación en sistemas inteligentes y serán ciertamente útiles para definir más adelante el concepto de interactividad dentro del contexto de un sistema compuesto por un espectador y una obra de arte.

Para Hintze (2016), las máquinas reactivas “son el tipo más simple de sistemas IA y carecen además de la habilidad de formar memorias o de usar experiencias pasadas para informar decisiones actuales”. Según el autor, el ejemplo característico de este tipo de máquinas es el sistema DeepBlue de ibm o el AlphaGo de Google, que en cualquiera de los casos podría afirmarse que se trata de “un tipo de inteligencia que involucra a la computadora en percibir el mundo directamente actuando sobre lo que ve; no se basa en un concepto interno propio del mundo” (Hintze, 2016). En este sentido, el autor insiste en que dichos sistemas no pueden participar interactivamente en el mundo sino que se comportarán determinísticamente siempre que se encuentren en las mismas condiciones y situaciones por resolver. Este tipo de máquinas en realidad representan la mayoría de las implementaciones de IA que existen en la actualidad y están basadas en el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos para entrenarse o “desarrollar la capacidad” de realizar tareas específicas.

La siguiente categoría (tipo II) de sistemas IA que menciona el autor, es la que denomina de memoria limitada, la cual corresponde a sistemas que si bien son capaces de percibir, almacenar y procesar información histórica de su entorno, el modo en que lo hacen es transitorio y por lo tanto, no son capaces de lograr una representación de la cual puedan inducir aprendizaje. El ejemplo que pone el autor es el de algunos sistemas de conducción vehicular autónoma.

El tipo III de sistemas IA, según el autor, corresponde a lo que él denomina teoría de la mente, y es el punto en el cual se separa lo que hasta ahora se ha desarrollado de lo que está en desarrollo o puede desarrollarse. Este tipo de sistemas serían capaces “no sólo de formar representaciones sobre el mundo sino también sobre otros agentes o entidades en el entorno […] Si los sistemas IA van a caminar un día entre nosotros, deberán ser capaces de comprender que cada uno de nosotros tiene pensamientos, sentimientos y expectativas en cómo ser tratados” (Hintze, 2016).

Finalmente, el tipo IV corresponde a los sistemas IA autoconscientes que, como su nombre lo indica, al tener conciencia de sí mismos serían capaces de conocer sus estados internos, formar representaciones de sí mismos y realizar inferencias sobre los estados y emociones de los demás agentes (o humanos) en su entorno.

Por otro lado, Assad et al. (2015) muestran una clasificación de sistemas inteligentes de acuerdo con una taxonomía basada en las técnicas computacionales utilizadas para diseñarlos, entre las que se cuentan: conjuntos difusos, redes neuronales artificiales, cómputo evolutivo, inteligencia de enjambre y sistemas artificiales inmunes. Kivelevitch (2015) retoma el trabajo de Tschan et al. (2013) y propone, por su parte, una taxonomía alternativa basada en las propiedades o habilidades con las que un sistema inteligente se diseña: metodología, aprendizaje, adaptación, activador de adaptación, consistencia, data, fusión de data y manifestación.

Desde la perspectiva de las ciencias cognitivas, el diseño de los sistemas inteligentes involucra la sinergia de los modelos computacionales de la IA con las técnicas experimentales de la psicología para construir teorías precisas y comprobables de la mente humana (Russell y Norvig, 2010). Desde esta mirada, un sistema cognitivo presenta un comportamiento efectivo mediante capacidades de percepción, acción, deliberación, comunicación y a través de interacción social o individual con su entorno, con la característica extra de que puede funcionar efectivamente en circunstancias o contextos distintos para los que originalmente fue diseñado (Vernon et al., 2007). Al respecto, Hollnagel y Woods (1999) plantean que un sistema cognitivo “es capaz de ver un problema en más de una manera y de usar conocimiento de sí mismo y del entorno de tal manera que sea capaz de planear y modificar sus acciones con base en dicho conocimiento”. Vernon et al. (2007) distinguen y contrastan dos paradigmas generales de modelos de sistemas cognitivos: el cognitivismo y la perspectiva de sistemas emergentes. El primero se basa en la idea de que la cognición puede ser computable y definida en términos de representaciones simbólicas de tal modo que el “comportamiento final del sistema puede ser visto como una consecuencia causal de las operaciones realizadas sobre dichos códigos” (Pylyshyn, 1984). Por su parte, como su nombre lo indica, el segundo paradigma plantea la cognición como un fenómeno emergente, dinámico y autoorganizado. Vernon et al. (2007) enlistan una serie de arquitecturas de sistemas inteligentes cognitivos (desarrollados hasta el momento de la publicación) a modo de taxonomía Cognitivo/Emergente/Híbrido y describen las características de cada uno de ellos, entre los que destacan: SOAR, EPIC, ACT-R, ICARUS, ADAPT, AAR, Humanoid, Cerebus, Kisnet, entre otros.

Con base en todo lo anterior, se observa que la clasificación de Hintze resulta adecuada al establecer categorías de acuerdo con el nivel de desarrollo de las capacidades de los sistemas inteligentes desde una posición muy general que refleja justamente la transición gradual que va de lo actual/posible hasta lo especulativo y que refleja además una visión particular de la IA como campo de desarrollo poshumano o, mejor dicho, post-antropocéntrico; “el campo de la inteligencia artificial, el intento de construir artefactos inteligentes, sistemas con sus mentes propias, radica en el corazón del diseño de la mente como disciplina” (Haugeland, 1996).

Como se mencionó anteriormente, lo que se busca en este trabajo es mirar la obra de arte (y posteriormente de igual modo al espectador) como un sistema que genera (y en ciertos casos intercambia) información con su entorno. Mirar la obra como sistema implica comprenderla como un ente compuesto por una interfaz a través de la cual fluye información específica de manera direccional; más aún, como se verá posteriormente, dependiendo de la complejidad tecnológica la obra puede plantearse en términos de un sistema inteligente.

Cada obra, según su naturaleza, tendrá arquitecturas de interfaz distintas, pero para todas las obras en general es posible afirmar (como se describió en la sección anterior) que el flujo de información no ocurre hasta que el acto de contemplación tiene lugar por parte de un espectador. En este sentido, la percepción estética es el detonante para dicho flujo de información y por lo tanto se reafirma la naturaleza sistémica de dicho fenómeno; dicho de otro modo, la obra posee un potencial de flujo informacional que se activa en el momento de la experiencia estética.

Se propone entonces que la obra de arte puede conceptualizarse con las características propias de un sistema cibernético a fin de que se pueda establecer una definición lo suficientemente general como para incluir cualquier tipo de obra vista desde el contexto del flujo/transmisión de información. Para esto es necesario recordar que, de acuerdo con lo planteado en la sección anterior, existen tres tipos de información que corresponden a tres tipos de espacio en los que habitan tanto la obra como el espectador; por lo tanto, existirá un tipo de sistema cibernético correspondiente para cada uno de éstos. Con base en lo expuesto en Skytnner (1996) sobre sistemas generales y cibernética, se propone la siguiente definición:

Definición II. Dado un espacio de tipo perceptual compuesto por un espectador, una obra de arte y un flujo/transmisión de información de estímulos sensoriales, la obra de arte se puede caracterizar como un sistema cibernético con los siguientes elementos:

a) Conjunto de entradas. Elementos mecánico/electrónicos que permiten recibir/recopilar información de naturaleza sensorial de cualquier tipo, proveniente del entorno.

b) Conjunto de salidas. Elementos mecánico/electrónicos/displays que permiten enviar información de naturaleza sensorial de cualquier tipo, hacia el entorno.

c) Conjunto de estados. Etapas del o de los procesos internos de la obra que determinan la relación entre la entrada y la salida del sistema.

d) Función de transición de estados. Control general sobre la transición entre los conjuntos de estados.

e) Función de salida. Control que comunica y controla el procesamiento interno del sistema con el conjunto de salidas.

El conjunto de entradas junto con el conjunto de salidas conforma la interfaz sensorial de la obra, mientras que el entorno sensorial de la misma estará conformado por todos aquellos elementos que se encuentren fuera de la frontera de ésta.

Nótese que para el caso anterior, es decir, cuando se trata con información sensorial, el conjunto de estados, la función de transición y la función de salida no son otra cosa que el conjunto de elementos que conforman el funcionamiento interno de la obra como dispositivo técnico/tecnológico (procesos de código computacional, procesos electrónicos de control, etcétera).

Los casos de información del tipo abstracto-cognitivo y emocional se definen de manera análoga pero con la debida precaución sobre lo que se mencionó en la sección anterior respecto a la direccionalidad y la naturaleza de este tipo de información. En este sentido, las obras con capacidad completa de intercambio/flujo de información de estos dos tipos corresponderían, en el contexto planteado, a los casos de sistemas IA arquitectura cognitiva (y de manera progresiva a los sistemas IA autoconscientes). Sin embargo, como puede notarse, hoy en día existen los desarrollos tecnológicos para implementar dichos sistemas con capacidades limitadas pero concretas, sobre todo en el conjunto de entradas y el procesamiento interno.

Si bien es cierto que toda la información del entorno proviene de los estímulos sensoriales, como se mencionó en la sección anterior, la distinción entre los tipos de información obedece a fines de análisis y no a descripción sistemática de un fenómeno. En este sentido, que un sistema IA implementado en una obra cualquiera sea capaz de percibir información abstracto-cognitiva no significa, por supuesto, que exista la información de ese tipo disponible en esa forma para ser recopilada por el sistema; significa que dicho ente sería capaz de formular y desarrollar representaciones conceptuales y semánticas sobre ciertos elementos de los agentes que componen su entorno (que en este caso sería el espectador); dicho de otro modo, que una obra tenga la capacidad del flujo de información del tipo abstracto-cognitivo y emocional significaría que dicha obra sería capaz de interactuar con el espectador en un nivel cognitivo-emocional.

Definición III. Dado un espacio de tipo semántico-cognitivo, compuesto por un espectador, una obra de arte y un flujo/transmisión de información de tipo cognitivo, la obra de arte se puede caracterizar como un sistema cibernético con los siguientes elementos:

f) Conjunto de entradas. Dispositivos tecnológicos que permiten recibir/recopilar información proveniente de su entorno a partir de la cual sea posible construir representaciones cognitivas de cualquier nivel.

g) Conjunto de salidas. Dispositivos tecnológicos que permitan interactuar/comunicar con el entorno información de tipo cognitiva.

h) Conjunto de estados. Etapas del o de los procesos internos de la obra que determinan la relación entre la entrada y la salida del sistema.

i) Función de transición de estados. Control general sobre la transición entre los conjuntos de estados.

j) Función de salida. Control que comunica y controla el procesamiento interno del sistema con el conjunto de salidas.

El conjunto de entradas, junto con el conjunto de salidas, conforman la interfaz cognitiva de la obra, mientras que el entorno cognitivo de la misma estará conformado por todos aquellos elementos que se encuentren fuera de la frontera de ésta.

Finalmente, de manera completamente análoga, se define la obra para el espacio abstracto.

Definición IV. Dado un espacio de tipo abstracto compuesto por un espectador, una obra de arte y un flujo/transmisión de información de tipo abstracto, la obra de arte se puede caracterizar como un sistema cibernético con los siguientes elementos:

k) Conjunto de entradas. Dispositivos tecnológicos que permiten recibir/recopilar información proveniente de su entorno a partir de la cual sea posible construir representaciones emocionales de cualquier nivel.

l) Conjunto de salidas. Dispositivos tecnológicos que permitan interactuar/comunicar con el entorno información de tipo emocional.

m) Conjunto de estados. Etapas del o de los procesos internos de la obra que determinan la relación entre la entrada y la salida del sistema.

n) Función de transición de estados. Control general sobre la transición entre los conjuntos de estados.

o) Función de salida. Control que comunica y controla el procesamiento interno del sistema con el conjunto de salidas.

El conjunto de entradas, junto con el conjunto de salidas, conforman la interfaz abstracta de la obra, mientras que el entorno abstracto de la misma estará conformado por todos aquellos elementos que se encuentran fuera de la frontera de ésta.

Para el caso de las obras que no poseen explícitamente un proceso de intercambio de información sensorial con su entorno y cuya apreciación requiere una contemplación estática por parte del espectador, la estructura de su interfaz estará compuesta por el conjunto de salidas únicamente. Aquí, el adjetivo “estática” hace alusión a que el acto de contemplación por parte del espectador no requiere participación o acción directa/indirecta de éste para que la obra se muestre de manera completa; la obra ya está terminada en el momento en que el espectador se acerca a ella. Este tipo de obra incluye, por supuesto, todos los formatos fijos de artes plásticas, la música, las artes escénicas y en general todas aquellas creaciones que no requieren la participación en tiempo real por parte del espectador para funcionar. En este tipo de obra, el flujo de información en todos los tipos es unidireccional y el canal de transmisión de la misma estará definido por la naturaleza de los estímulos perceptuales a través de los cuales la obra se comunica con el entorno (el formato), sin embargo se hace hincapié en que dentro del contexto actual, la característica primaria de este tipo de obras es que la estructura de su interfaz se reduce al conjunto de salidas.

De la pasividad a la interactividad

Al final de la sección anterior se propuso entender a la obra como sistema cibernético a partir de la idea de sistema inteligente y se mencionó el caso particular de la obra de contemplación estática; a este tipo de obra se le puede denominar como de interactividad nula o pasiva, pero para ello es necesario primero establecer qué se entenderá por interactividad en el presente trabajo.

Mucho se ha desarrollado sobre el concepto de interactividad en el arte, sin embargo, en el presente trabajo es necesario abordar dicho concepto desde su concepción sistémica general en términos de flujo de información. Kiousis (2002) señala al respecto por ejemplo que, autores como McMillan (2000) o Newhagen et al. (1995), cuestionan (ya desde esa época): “si la interactividad es una característica del contexto en el cual los mensajes son intercambiados, si es estrictamente dependiente de la tecnología utilizada en las interacciones comunicativas o si es un fenómeno perceptual en las mentes de los usuarios”. Si bien no existe una convención general sobre el concepto de interactividad, su aproximación desde los nuevos medios, las tecnologías de comunicación, la psicología, la sociología y por supuesto las ciencias de la computación, ha sido bastante nutrida. Esta multiplicidad de miradas genera una polisemia sobre la idea de interactividad; por ejemplo, McMillan (2000), afirma que “algunos académicos ven a la interactividad como una función del medio en sí mismo, mientras que otros argumentan que la interactividad reside en las percepciones de los que participan en la comunicación”. Massey y Levy (1999), mencionan un tipo de interactividad de contenido que es distinta a un tipo de interactividad interpersonal. De un modo similar, Stromer-Galley (2000), distingue entre dos tipos de interactividad: la humana y la que proviene del medio.

Desde la perspectiva de la cibernética nos encontramos las definiciones conocidas de Rafaeli (1988) y de Williams et al. (1988). El primero establece que la interactividad surge cuando en una serie de intercambios de comunicación las transmisiones actuales (o últimas) están relacionadas con transmisiones (o información) anterior o previa. Williams, por su parte, define la interactividad como “el grado de control que los participantes tienen dentro de un proceso de comunicación y su capacidad de intercambiar roles en su discurso mutuo”. Como bien lo plantea Kiousis (2002), esta última perspectiva de interactividad ha permeado gran parte del campo académico (en el área de la cibernética), en el entendido de que “si un sistema permite dependencia de tercer orden entre sus participantes, entonces es interactivo”. La mirada de Steuer (1992), al respecto es que la interactividad surge “en la medida en que los usuarios pueden participar en la modificación en tiempo real de la forma y contenido de un ambiente mediado”. Aquí “mediado” hace referencia a la interdependencia del entorno con el medio y por lo tanto está inherentemente ligado a la noción de dispositivo tecnológico tal y como está propuesto por McMillan (2000), quien define interactividad a partir de cinco características explícitas: a) direccionalidad de la comunicación, b) flexibilidad de sincronización, c) sensación de lugar, d) nivel de control, e) capacidad de respuesta y propósito percibido de comunicación.

En el contexto de lo estudiado en el presente trabajo, se tienen dos entes: una obra de arte y un espectador. La experiencia estética que surge por el acto de la contemplación de la obra por parte del espectador, establece un sistema y un flujo de información correspondiente entre estos elementos a través de un canal de comunicación. El caso ideal de este sistema se establece cuando existe un flujo de información direccional, continuo e ininterrumpido del vasto conjunto de estímulos sensoriales, cognitivos, emocionales y elementos significantes que constituyen la obra de arte hacia el espectador; i.e. cuando la entropía del espacio estético tiende a disminuir. Las condiciones para que exista este caso ideal dependerán tanto de la capacidad de comunicación inherente de la obra de arte (que a su vez es dependiente de la calidad de factura así como de sus cualidades estéticas), como de lo que se definió como las características perceptual-cognitivas-intrapersonales en Olivares (2020); estas condiciones duales pueden ser directamente trasladadas de lo expuesto en el mismo trabajo previo:

La hipótesis principal en este punto es que, si existe el balance adecuado dentro del espacio virtual, entre las condiciones perceptual-cognitivas intrapersonales y las características de la experiencia artística, entonces será posible que dicho espectador experimente un grado específico de inmersividad. Entonces, el balance antes mencionado estará delimitado por un lado, de si la experiencia artística posee las características necesarias que permitan establecer una comunicación de sus elementos estéticos al espectador de una manera clara (herramientas-procesos-contextos tecnológico-situacionales) y, por el otro, de las condiciones perceptual-cognitivas intrapersonales. Por supuesto, la primera está en control total por parte del creador mientras que la segunda escapa completamente de su dominio.

Dicho de otro modo, la capacidad de comunicación de la obra y las condiciones perceptual-cognitivo-intrapersonales serán directamente proporcionales a la eficiencia de transmisión de información en el sistema. Sin embargo, existirán además elementos que ocurren en el entorno de dicho sistema que pueden jugar el papel de perturbaciones, convirtiéndose en ruido que afectará la señal en el canal de comunicación. Con base en todo lo expuesto anteriormente, es posible entonces plantear que la interactividad en el contexto del sistema obra-espectador es un tipo de dinámica que surge del flujo de información entre ambos canales.

Definición V. La interactividad de una obra de arte es su capacidad de establecer dependencia de tercer orden (en el sentido de la cibernética) con el espectador, en el flujo/transmisión de cualquiera de los tres tipos de información. Esta capacidad estará directamente relacionada con la eficiencia en su diseño de las características de: a) direccionalidad de la comunicación, b) flexibilidad de sincronización, c) nivel de control, d) capacidad de respuesta y e) propósito percibido de comunicación.

Nótese que en la definición anterior se hizo uso de lo propuesto por McMillan (2020) a excepción de una de las características establecidas por él. Del mismo modo, se plantea aquí que existirán grados de interactividad dependiendo de las características del canal de transmisión y del flujo de información que ocurre en dicho canal de acuerdo con todo lo planteado anteriormente y dependiendo además de la naturaleza de la obra de arte:

a) Interactividad grado 0 o pasividad. Esta categoría involucra a todas aquellas obras que se pueden considerar “fijas”, i.e. que no poseen sensores o actuadores a través de los cuales puedan recibir o enviar información sensorial cuantificable a su entorno. En este tipo de obra el flujo de información ocurre a través del acto de contemplación.

b) Interactividad grado I o reactividad simple. Este tipo de obras corresponde a aquellas que poseen la capacidad de transmisión bidireccional de información sensorial y cuyo modo de comunicación con el entorno es a través de acciones reactivas simples detonada por dicha información mediante algún proceso mecánico, electrónico y/o computacional.

c) Interactividad grado II. En estas obras el sistema que recopila, analiza y procesa la información, posee un grado de complejidad más avanzado. El sistema de procesamiento y control (independientemente de los actuadores) es computacional en su totalidad y corresponde a un sistema inteligente de máquina reactiva.

d) Interactividad grado III. El sistema implementado en la obra de arte es equivalente o posee las características de un sistema inteligente de memoria limitada.

e) Interactividad grado IV. El sistema implementado en la obra de arte es equivalente o posee las características de un sistema inteligente cognitivo (teoría de la mente) desarrollado o de concepto.

f) Interactividad grado α. El sistema implementado en la obra de arte es equivalente o posee las características de un sistema inteligente autoconsciente.

De lo anterior resulta claro que para los casos de interactividad de grado III en adelante existe una capacidad de transmisión bidireccional de información en los tres espacios (sensorial, cognitivo-semántico y abstracto) y que justamente la interactividad planteada en estos términos puede verse como otra forma de entender el nivel de la capacidad de la obra para comunicarse y cohabitar la experiencia estética con el espectador. Esta última idea (la de cohabitar la experiencia estética) es de enorme importancia para plantear el siguiente escenario especulativo compuesto por dos casos progresivos. El primer caso corresponde a un espacio estético que está ahora compuesto por un espectador no humano (i.e. un agente inteligente) que contempla una obra de arte de autoría humana, mientras que el segundo corresponde al caso en que un agente inteligente contempla una obra creada por otro agente inteligente. El primero de los anteriores presupone una transición de lo antropocénico a lo posantropocénico, mientras que el segundo representa una fase evolutiva completamente post-antropocéntrica.

Los escenarios planteados suponen consecuencias conceptuales nada triviales ya que implican, por un lado, cuestionarse y plantearse nuevas propuestas, acercamientos y reflexiones estéticas que sean capaces de integrar tanto las obras de autoría IA como las creadas por humanos en un marco lo suficientemente general. Para los incisos a) al d), las teorías y formulaciones de apreciación estética usuales funcionan sin problema, sin embargo, ¿qué ocurriría en el caso de que como espectadores nos enfrentásemos a una obra de arte implementada mediante un sistema IA cognitivo o un sistema IA autoconsciente? ¿Nuestros recursos de apreciación estética tradicionales alcanzarían para lidiar con esta situación? Más aún, en dicho contexto ¿existirá un punto en el que nuestras capacidades sensoriales y cognitivas se vean superadas o rebasadas por la capacidad de transmisión y procesamiento de información de la obra implementada a través del sistema IA? Y en esta situación, ¿qué alternativas tenemos como humanos para maniobrar este sobreflujo de información? La solución conceptual más lógica radica por supuesto en el uso de prótesis tecnológicas para incrementar nuestra capacidad de percepción y procesamiento de información, esto es, en considerar la implementación de prototipos y diseños de lo humano con capacidades tecnológicamente aumentadas.

Lo que se propone aquí es que para poder resolver el cuestionamiento de los escenarios descritos previamente se considere tanto al espectador IA como al espectador humano en términos de agente inteligente y que se especifique justamente una transición gradual entre lo humano, lo transhumano (humano con capacidades tecnológicamente aumentadas) y lo completamente artificial (sistema IA), reforzando de este modo todo el planteamiento que hasta ahora se ha desarrollado de considerar la experiencia estética general en términos de flujo/intercambio de información.

El espectador IA y humano como agentes inteligentes

El concepto de agente inteligente ha sido ampliamente desarrollado y estudiado en el campo de la inteligencia artificial y en particular en el área de la denominada inteligencia artificial general. Aunque no existe una total convención respecto a su definición, existen ciertas características que delinean no sólo su concepción sino su desarrollo e implementación tecnológica; en términos generales, un agente inteligente puede pensarse como un tipo de entidad autónoma capaz de recibir información de su entorno a través de una serie de sensores y procesar dicha información para tomar decisiones racionales, aprender y desarrollar algún tipo de conocimiento a partir de dicho proceso.

Maes (1995) habla de agente autónomo como “un sistema computacional que tiene algún tipo de entorno dinámico complejo, sensores y puede actuar autónomamente en dicho entorno para realizar los objetivos para los cuales fue diseñado”. Schlimmer y Hermans (1993) hablan de agentes inteligentes como “piezas de software que actúan basados en la información que recolectan de su entorno dinámico y cumplen sus objetivos satisfactoriamente”. Diversos autores plantean además conjuntos de características específicas para definir tipos de agentes inteligentes como, por ejemplo, Caglayan y Harrison (1997), quienes plantean características tales como: capacidad de ejecutar tareas, autonomía, inteligencia y capacidad de interacción (con usuarios y el entorno). Por su parte, Jennings y Wooldridge (1998) enlistan aspectos tales como proactividad, reactividad, autonomía y capacidad de socialización.

Russel y Norvig (2010) proponen que es posible definir un agente como “cualquier cosa que percibe y actúa dentro de un entorno”. Según su definición, este tipo de agente trabaja a partir de una función agente, la cual especifica las acciones que éste realiza como respuesta a una sucesión de percepciones dentro de dicho entorno. Existe además una medida de desempeño, la cual evalúa el comportamiento de dicho agente dentro del entorno. Se plantea además que el agente posee la característica de racionalidad cuando dicho agente actúa de modo tal que maximiza el valor esperado de su medida de desempeño. De igual modo, se especifica el concepto de entorno objetivo como el conjunto formado por el entorno, la medida de desempeño, los sensores y los actuadores y se establecen distintos tipos de dichos entornos: completamente/parcialmente observables, uni/multi agentes, determinísticos/estocásticos, estáticos/dinámicos, discretos/continuos, conocidos/desconocidos. Se delinean además, aspectos explícitos sobre el diseño e implementación práctica de dichos agentes y definen una breve taxonomía al respecto: reactivo-simple (agentes que responden directamente a los estímulos), reactivo-basado-en-modelo (realizan inferencias sobre aspectos no evidentes de su entorno), basados-en-objetivos (actúan enfocados a cumplir sus tareas específicas) y basados en utilidad (intentan maximizar su función de utilidad interna). Finalmente, los autores establecen la característica de capacidad de aprendizaje como el conjunto de habilidades del agente para realizar mejoras sobre su comportamiento en el entorno a través de una retroalimentación crítica sobre su desempeño actual.

Fox et al. (2003) describen un modelo de agente inteligente en el contexto de la medicina y el diagnóstico clínico, al que denominan UAA (Unified Autonomous Agent) y que está basado en el modelo denominado BDI (Belief-Desire-Intention). El UAA está definido por estos autores a partir de cuatro conjuntos de características primarias: interacción con el ambiente, estado mental interno, funciones cognitivas, control de comportamiento y autonomía:

1) Interacción con el ambiente mediante:

a) Percepción. Adquisición e interpretación de información sobre los estados y eventos del entorno.

b) Acción por el agente como respuesta a los estímulos y que pueden además alterar el entorno.

c) Comunicación del agente con otros agentes en el entorno mediante un intercambio de información.

2) Estado mental del agente a través de:

a) Creencias del agente sobre sí mismo y sobre el entorno.

b) Deseos u objetivos internos del agente para sí mismo y para el entorno.

c) Intenciones, acciones o planes que el agente está comprometido a realizar.

d) Conocimiento o un tipo particular de creencias, leyes generales, ontologías o reglas.

3) Funciones cognitivas:

a) Razonamiento.

b) Toma de decisiones.

c) Planeación.

d) Aprendizaje

4) Control de comportamiento:

a) Control deliberativo.

b) Control reactivo.

Si bien las definiciones de Fox et al. (2003) y la de Russel y Norvig (2010) están planteadas en primera instancia para contextos distintos, resultan claras las similitudes y equivalencias entre ambas. En términos generales y a partir de dichas definiciones es posible, por lo tanto, proponer que un agente inteligente se entienda de acuerdo con la definición que a continuación se detalla:

Definición VI. Un agente inteligente es cualquier ente dotado de un conjunto de sensores y actuadores que, de manera autónoma, es capaz de recibir y procesar información sensorial, cognitvo-semántica y emocional proveniente de su entorno y actuar de manera racional como consecuencia de ello, impactando en menor o mayor medida dicho entorno y que puede además generar conocimiento para sí mismo a través de dichas interacciones, lo cual deviene en última instancia en una capacidad inherente de aprendizaje.

Nótese que el hecho de que la definición anterior esté planteada en términos de cualquier ente y no sólo como un proceso computacional o artefacto tecnológico, no es azaroso y permitirá de hecho mirar al espectador humano como un agente inteligente. No se pierda de vista el contexto concreto que se aborda en este trabajo, a saber, el proceso de flujo/transmisión de datos que ocurre entre un espectador y una obra de arte al momento de la experiencia estética. De este modo, dado que el objeto principal de estudio es el flujo de información que ocurre en dicho escenario, junto con las relaciones y las dinámicas que surgen (entre los entes involucrados), tiene sentido observar/estudiar al espectador como un agente inteligente y lo tendrá aún más posteriormente cuando se sustituya al espectador humano por una inteligencia artificial. Retomando las definiciones planteadas anteriormente, se propone la siguiente conceptualización de espectador en términos de agente inteligente.

Definición VII. El espectador universal es cualquier agente inteligente inmerso dentro de cualquier espacio estético.

En este sentido, de acuerdo con la definición anterior se plantea ya de entrada un objeto artístico y un ente o espectador que contempla dicho objeto y, de este modo, el espectador universal puede ser humano, transhumano, IA o incluso perteneciente a alguna otra especie siempre y cuando cumpla con las características de la definición de agente inteligente, las cuales, como puede observarse, lo que garantizan es la capacidad del ente de interactuar con el flujo de información de los tres tipos ya descritos. El hecho de considerar al espectador como agente inteligente y con la opción de pertenecer a cualquier especie humana, no humana, transhumana o IA, representa una primera transición de una estética antropocénica hacia otra posantropocénica.

El sobreflujo de información como detonante de nuevas estéticas

Se planteó anteriormente que en el escenario en el cual la obra estuviera implementada mediante un sistema IA cognitivo y/o un sistema autoconsciente surgiría una problemática para el espectador humano en términos de su capacidad de intercambiar y procesar información a la par de la capacidad de dichos sistemas IA. Antes de eso incluso se cuestionó el cómo abordar estéticamente una obra de autoría IA; éste es de hecho el punto de partida original.

En la actualidad existen numerosos ejemplos de obras o procesos creativos realizados de manera autónoma y/o semiautónoma por algoritmos IA (del tipo débil) que son capaces de desarrollar creaciones en campos como las artes plásticas y la música, principalmente. El planteamiento convencional para analizar estéticamente estas obras se divide en dos posturas simples: a) el autor de la obra es aquel que diseñó el algoritmo y b) el autor de la obra es el algoritmo mismo. Más aún, dado que gran parte de los ejemplos anteriores hacen uso de entrenamiento por clasificación supervisada y no supervisada, la estética final de sus productos está inherentemente ligada a la estética de los ejemplos que se usan para dicho entrenamiento, los cuales suelen denotar (de manera lógica) un gran alcance desde el punto de vista artístico; i.e. obras y autores reconocidos históricamente. Esto provoca que una considerable cantidad de personas evalúen dichos resultados como carentes de originalidad, no artísticos, sin contenido, carentes de significado, etc. El problema con estas críticas radica justamente en un desconocimiento u omisión en lo que se explicó anteriormente sobre el origen de las fuentes de entrenamiento y sobre todo, del funcionamiento mismo de los algoritmos. De este modo, cabe preguntarse precisamente si para este tipo de casos (que representarían además ejemplos “simples” desde el punto de vista de la inteligencia artificial general) tiene sentido una apreciación estética tradicional en la que se mira al objeto artístico desde la perspectiva antropocéntrica (aludiendo ya sea a la perspectiva clásica del arte o a la de alguna vertiente del arte moderno o posmoderno), dicho de otro modo, ¿los discursos estéticos particulares del arte moderno (o de los siglos XX-XXI), alcanzan o son aptos para observar una obra de este tipo?

La respuesta que aquí se propone a lo anterior es que probablemente no y esto es precisamente porque el origen, el proceso y el fin de una obra de este tipo es completamente distinto. Desde mi perspectiva particular, el fin último de la creación de estas obras no es la obra misma sino el ejercicio de la implementación tecnológica de una manera creativa; la obra es entonces más bien la acumulación de los procesos algorítmicos, tecnológicos y conceptuales que culminan en una representación creativa alimentada por representaciones artísticas específicas. Si al algoritmo se le entrena con ejemplos de arte moderno o de arte sonoro experimental, claramente generará resultados de dicho tipo del mismo modo que lo hará si se le entrena con ejemplos de arte medieval, de romanticismo o si se le programa para encontrar patrones en todos éstos, y es por ello que el tipo de input en este contexto se vuelve irrelevante y la importancia o la apreciación estética debería radicar en todo el proceso en conjunto y no en la obra final únicamente; esto ocurre en una apreciación basada en una estética del proceso.

Dicho lo anterior, se reafirma que es necesaria una estética del proceso para poder acercarse a los objetos artísticos derivados de sistemas/algoritmos IA débiles. Ahora bien, esta estética del proceso debería ser capaz de abarcar no sólo objetos artísticos provenientes de sistemas IA débiles sino también aquellos ejemplos descritos en las secciones anteriores correspondientes a los grados de interactividad del III al α.

Como se especificó en las secciones anteriores, el punto medular de la conceptualización estética planteada en este trabajo radica en el flujo/transmisión de información que ocurre dentro del espacio estético. Entonces, si un primer punto de esta supuesta estética del proceso es el de considerar la importancia de los procesos algorítmicos, tecnológicos y conceptuales en sí mismos que culminan en una representación creativa, un segundo elemento es precisamente la cantidad o tasa de intercambio/flujo de información que ocurre al interior del espacio estético.

Mientras más desarrollado se vuelva el sistema IA, será más capaz de transmitir y procesar información (de alguno de los tipos ya definidos) y esto implicará que se llegará irremediablemente (haciendo alusión a la Ley de Moore) a un punto de desarrollo tecnológico en el cual los sistemas vayan sobrepasando las capacidades de procesamiento/transmisión de información (de un modo ya interactivo) con respecto a los humanos. Resulta bastante lógico pensar que el orden del desarrollo de lo anterior es como sigue: 1) información sensorial, 2) información cognitiva-semántica y 3) información emocional, teniendo como evento culminante la creación de los sistemas IA autoconscientes.

Pero los sistemas IA no sólo serán capaces de interactuar informáticamente con el espectador en mayor medida, sino que con el tiempo lo harán con menor esfuerzo y, a menos que ocurra un proceso evolutivo significativo, la especie humana mantendrá sus capacidades sensocognitivas constantes, en promedio. Esto significa que existirá un desbalance de capacidad de interacción en el espacio estético, entre los sistemas IA y el espectador humano y, como se dijo anteriormente, la solución especulativa más lógica sería dotar al humano de prótesis tecnológicas que aumenten o mitiguen este desbalance. En este sentido, es justamente el incremento en la eficiencia del flujo/transmisión de información la que va afectando los procesos de apreciación estética. Mayor cantidad y capacidad en los canales de comunicación dentro del espacio estético empujarían al espectador humano a adaptarse y buscar nuevas estrategias para poder interactuar apropiadamente dentro de estos nuevos espacios estéticos. Es aquí donde el espectador (visto como agente inteligente) transitaría de lo humano a lo transhumano, con lo cual surgiría un nuevo tipo de experiencia estética y, por lo tanto, nuevas formas de contemplación estética, pero los fundamentos de la estética del proceso (tal y como se ha planteado hasta ahora) permanecen válidos.

Un desarrollo ulterior en las capacidades de interacción de los sistemas IA en torno a los tipos de información semántico-cognitiva y abstracta (emociones) incrementaría aún más las capacidades de transmisión/interacción dentro del sistema estético, de modo tal que estos desarrollos especulativos, al llegar al punto en el que existan sistemas IA autoconscientes, plantearían la transición de lo material/actual a lo inmaterial/virtual/especulativo en el escenario en el que dicho sistema IA autoconsciente reemplace al espectador (ahora transhumano).

En el primer caso; en el que existe una transición de lo antropocénico a lo post-antropocéntrico, el espacio estético está conformado por un espectador sistema IA autoconsciente y una obra de arte de autoría humana. Este escenario es, en cierto modo, el caso recíproco del espacio estético con interactividad grado α y representa no sólo un ejercicio mental especulativo, sino un planteamiento conceptual de profundidad considerable no sólo desde la mirada tecnológica sino desde la ontológica y la metafísica. Una máquina/sistema IA realizando un acto de contemplación estética de una obra de arte humana implica pensar no sólo en términos técnicos de capacidad tecnológica, sino también en el hecho fenomenológico y sustancial de que un agente artificial realice una de las cosas más humanas que existen.

Considérese, finalmente, el último caso: un espacio estético compuesto por un sistema IA autoconsciente y una obra de arte de autoría IA autoconsciente. Aquí, el espectador IA es capaz, por supuesto, de diferenciar la autoría de la obra y tiene acceso a una base de datos robusta sobre la historia del arte humano así como de la historia del desarrollo creativo de sus símiles. A partir de sus capacidades cognitivas, de representación del conocimiento, de empatía de emociones y de aprendizaje, ¿qué significaría para nosotros el acto de contemplación estética de este sistema? ¿Qué significaría para el sistema mismo el acto de contemplación estética? ¿Decidiría utilizar o aplicar parámetros de evaluación estética antropocénicos y relacionados a distintas etapas históricas del arte de acuerdo con patrones de similitudes que encuentre en la obra? ¿Decidiría utilizar parámetros meramente técnicos para apreciar dicha obra? O bien dadas todas sus capacidades, ¿plantearía nuevas maneras de comprender y apreciar dicha obra? Es decir, ¿sería lo artificial capaz de desarrollar un proceso de apreciación estética artificial?

Conclusiones

En este trabajo se planteó considerar el proceso de la contemplación estética de una obra de arte en términos de la abstracción cibernética y a través de establecer una serie de definiciones asociados con conceptos y términos de la IA general, se han propuesto reflexiones especulativas ontológicas y estéticas que implican las propiedades y capacidades de agentes autónomos que no sólo sean creativos, sino estéticamente reflexivos.

En este punto sólo nos queda continuar planteando preguntas y conjeturar especulaciones, pero la importancia de la presente discusión radica justamente en la proposición de dichos escenarios especulativos a modo de detonante reflexivo y como una sumarización conceptual de todo el desarrollo realizado en las secciones previas. Más aún, todo este desarrollo es en sí mismo una mirada concreta sobre una posible transición de lo antropocénico a lo post-antropocéntrico a través de la concepción del acto de contemplación estética en términos de intercambio de información. La división entre lo material y lo inmaterial se diluye a partir de la reflexión especulativa pero tecnológica y conceptualmente informada y, de este modo, lo especulativo se vuelve virtual, en tanto potencial de posibilidad.

Bibliografía

Alonso, Eduardo; Mark D’inverno, Daniel Kudenko, Michael Luck y Jason Noble (2001), “Learning in Multi-Agent Systems”, en Knowledge Engineering Review, vol. 16, núm. 3, pp. 277-284.

Asada, Minoru; Hiroaki Kitano, Itsuki Noda y Manuela Veloso (1999), “RoboCup: Today and Tomorrow – What We Have Learned”, en Artificial Intelligence, vol. 110, núm. 2, pp. 193-214.

Assad Limin, Abbas; Liming Zhang y Samee Ullah Khan (2015), “A Survey on Context-Aware Recommender Systems Based on Computational Intelligence Techniques”, en Computing, vol. 97, núm. 7, pp. 667-690.

Caglayan, Alper y Colin Harrison (1997), Agent Sourcebook: A Complete Guide to Desktop, Internet, and Intranet Agents, Nueva York, John Wiley & Sons.

Cupchik, Gerald y Andrew Winston (1996), “Confluence and Divergence in Empirical Aesthetics Philosophy and Mainstream Psychology”, en Morton P. Friedman y Edward C. Carterette (eds.), Cognitive Ecology, San Diego, Academic Press (Col. Handbook of Perception & Cognition), pp. 61-85.

Cupchik, Gerald C.; Oshin Vartanian, Adrián Crawley y David J. Mikulis (2009), “Viewing Artworks: Contributions of Cognitive Control and Perceptual Facilitation to Aesthetic Experience”, en Brain and Cognition, vol. 70, núm. 1, pp. 84-91.

Dowe, David L. y Alan R. Hájek (1998), “A Non-Behavioural, Computational Extension to the Turing Test”, en Intl. Conf. on Computational Intelligence & Multimedia Applications (ICCIMA’98), Gippsland, Australia.

Dudek, Gregory; Michael R.M. Jenkin, Evangelos Milios y David Wilkes (1996), “A Taxonomy for Multi-Agent Robotics”, en Autonomous Robots, vol. 3, núm. 4, pp. 375-397.

Fox, John; Martin Beveridge y David Glasspool (2003), “Understanding Intelligent Agents: Analysis and Synthesis”, en Ai Communications, vol. 16, núm. 3, pp. 139-152.

Fumagalli, Mattia y Roberta Ferrario (2019), “Representation of Concepts in AI: Towards a Teleological Explanation”, Trento, Italy, Laboratory for Applied Ontology, ISTC-CNR, disponible en <http://ceur-ws.org/Vol-2518/paper-CAOS2.pdf>.

Gifford, Toby y Andrew R. Brown (2013), “Cybernetic Configurations: Characteristics of Interactivity in the Digital Arts”, Proceedings of the 19th International Symposium of Electronic Art, ISEA2013, Sydney.

Haugeland, John (1996), Artificial Intelligence: The Very Idea, Cambridge, Mass., The MIT Press.

Haugeland, John (ed.) (2015), Mind Design II, Cambridge, Massachusetts, Institute of Technology.

Hawkins, Robert; John M. Wieman y Suzanne Pingree (eds.) (1988), Advancing Communication Science: Merging Mass and Interpersonal Processes, Newbury Park, Sage Publications.

Hernández-Orallo, José y David L. Dowe (2010), “Measuring Universal Intelligence: Towards an Anytime Intelligence Test”, en Articial Intelligence, vol. 174, núm. 18, pp. 1508-1539.

Hernández Ramírez, Rodrigo (2018), “Aesthetic Informational Systems: Towards an Ontology of Computer-Generated Aesthetic Artefacts”, tesis de doctorado, Universidad de Lisboa.

Hintze, Arend (2016), “Understanding the Four Types of AI, From Reactive Robots to Self-Aware Beings”, en Observer, disponible en <https://observer.com/2016/11/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings/>.

Hollnagel, Erik y David D. Woods (1999), “Cognitive Systems Engineering: New Wind in New Bottles”, en International Journal Human-Computer Studies, vol. 51, pp. 339-356.

Jennings, Nick y Michael Wooldridge (eds.), (1998), Agent Technology: Foundations, Applications and Markets, Berlín, Springer-Verlag.

Johnson, Jonathan (2020), “4 Types of Artificial Intelligence”, en BMC, disponible en <https://www.bmc.com/blogs/artificial-intelligence-types/>.

Joshi, Ameet V. (2020), “Introduction to AI and ML”, en Springer Machine Learning and Artificial Intelligence, Suiza, Springer International Publishing, pp 3-7.

Kiousis, Spiro (2002), “Interactivity: A Concept Explication”, en New Media and Society, vol. 4, núm. 3, pp. 355-384.

Kiousis, Spiro (2002), “Interactivity: A Concept Explication”, en New Media & Society, vol. 4, núm. 3, pp. 355-383.

Kivelevitch Elad (2015), “A Taxonomy of Intelligent Systems”, conferencia, American Institute of Aeronautics and Astronautics.

Kumar, Chethan (2018), “Artificial Intelligence: Definition, Types, Examples, Technologies”, disponible en <https://chethankumargn.medium.com/artificial-intelligence-definition-types-examples-technologies-962ea75c7b9b>.

Legg, Shane y Marcus Hutter (2005), “A Universal Measure of Intelligence for Artificial Agents”, conferencia Nineteenth International Joint Conference on Articial Intelligence, Edinburg, Scotland, 30 de julio-5 de agosto.

Maes, Pattie (1995), “Artificial Life Meets Entertainment: Lifelike Autonomous Agent”, en Communications of the ACM, vol. 38, núm. 11, noviembre, pp. 108-114.

Markovic, Slobodan (2012), “Components of Aesthetic Experience: Aesthetic Fascination, Aesthetic Appraisal, and Aesthetic Emotion”, en I-Perception, vol. 3, núm. 1, pp. 1-17.

Massey, Brian L. y Mark R. Levy (1999), “Interactivity, Online Journalism, and English-Language Web Newspapers in Asia”, en Journalism and Mass Communication Quarterly, vol. 76, núm. 1, pp. 138-151.

McCarthy, Gregory; Truett Allison y Aina Puce (1999), “Electrophysiological Studies of Human Face Perception. III: Effects of Top-down Processing on Face-specific Potentials”, en Cerebral Cortex, vol. 9, núm. 5, pp. 445-458.

McMillan, Sally J. (2000), “Interactivity is in the Eye of the Beholder. Function, Perception, Involvement, and Attitude Toward Web Sites”, en M. A. Shaver (ed.), Proceedings of the 2000 Conference of the American Academy of Advertising, East Lansing, MI, Michigan State University, pp. 71-78.

McMillan, Sally J. y Jang-Sun Hwang (2013), “Measures of Perceived Interactivity: An Exploration of the Role of Direction of Communication, User Control, and Time in Shaping Perceptions of Interactivity”, en Journal of Advertising, vol. 31, núm. 3, pp 29-42, disponible en <https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00913367.2002.10673674>.

Menzel, Peter y Faith D’aluisio (2000), Robo Sapiens: Evolution of a New Species, Cambridge, Mass., MIT Press.

Minai, Ali (2014), “Understanding Artificial Intelligence”, disponible en <http://barbarikon.blogspot.com/2014/04/understanding-artificial-intelligence.html>, consultado el 3 de mayo de 2014.

Naimark, Michael (1990), “Realness and Interactivity”, en Brenda Laurel (ed.), The Art of Human Computer Interface Design, Menlo Park, CA, Addison-Wesley.

Nass, Clifford; Matthew Lombard, Lisa Henriksen and Jonathan Steuer (1995), “Anthropocentrism and Computers”, en Behaviour and Information Technology, vol. 14, núm. 4, pp. 229-238.

Newhagen, John E.; John W. Cordes y Mark R. Levy (1995), “Audience Scope and the Perception of Interactivity in Viewer Mail on the Internet”, en Journal of Communication, vol. 45, núm. 3, pp. 164-175.

Olivares, Edmar (2020), “Espacio, virtualidad e inmersividad como experiencia estética: un análisis desde la percepción sensorial”, en Claudia Mosqueda y Edmar Olivares, Espacio inmersividad. Miradas desde la transversalidad filosofía-arte-ciencia-tecnología, Ciudad de México, Juan Pablos Editor, pp. 97-122.

Pylyshyn, Zenon W. (1984), Computation and Cognition: Toward a Foundation for Cognitive Science, 2a. ed., Cambridge, Mass., MIT Press, Bradford Books Series.

Rafaeli, Sheizaf (1985), “If the Computer is a Medium, what is the Message: Explicating Interactivity”, en Paper Presented at the International Communication Association Annual Convention.

Rafaeli, Sheizaf (1988), “Interactivity: From New Media to Communication”, en disponible en <https://www.academia.edu/533664/Interactivity_From_new_media_to_communication>.

Rice, Ronald E. et al. (1984), The New Media: Communication, Research and Technology, Beverly Hills, CA, Sage.

Russell, Stuart y Peter Norvig (2010), Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3a. ed., Boston, Pearson Education.

Schank, Roger C. (1984), The Cognitive Computer, Boston, MA, Addison WesIey.

Schlimmer, Jeffrey C. y Leonard A. Hermens (1993), “Software Agents: Completing Patterns and Constructing User Interfaces”, en Journal of Artificial Intelligence Research, 1, pp. 61-83.

Schneiderman, Ben (1987), Designing the User Interface: Strategies for Effective Human Computer Interaction, Reading, Mass., Addison-Winsley.

Seeley, Doug (1980), “The Ecology of Information or Avoiding the Pollution of Reality”, Proceedings of a York Simposium: Communication, Computer and Human Set, 19-21 de marzo.

Skyttner, Lars (1996), General Systems Theory: An Introduction, Basingstoke, McMillan Press.

Steuer, Jonathan (1992), “Defining Virtual Reality: Dimensions Determining Telepresence”, en Journal of Communication, vol. 42, núm. 4, pp. 73-93.

Stromer-Galley, Jennifer (2000), “Online Interaction and Why Candidates Avoid It”, en Journal of Communication, vol. 50, núm. 4, pp. 111-132.

Tschan, Christopher; Elad Kivelevitch y Kevin Melcher (2013), “Advancing Intelligent Systems in the Aerospace Domain”, AIAA Infotech@Aerospace, Boston, disponible en <https://arc.aiaa.org/doi/10. 2514/6.2013-5058>.

Turing, Alan M. (1950), “Computing Machinery and Intelligence”, en Mind, vol. 59, núm. 236, pp. 433-460.

Vernon, David; Giorgio Metta y Giulio Sandini (2007), “A Survey of Artificial Cognitive Systems: Implications for the Autonomous Development of Mental Capabilities”, en Computational Agents, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, núm. 2, pp. 151-180.

Walther, Joseph B., Jeffrey F. Anderson y David W. Park (1994), “Interpersonal Effects in Computer-Mediated Interaction: A Meta-analysis of Social and Antisocial Communication”, en Communication Research, vol. 21, núm. 4, pp. 460-487.

Williams, Frederick; Ronald E. Rice y Everett M. Rogers (1988), Research Methods and the New Media, Nueva York, Free Press.

Zeltzer, David (1992), “Autonomy, Interaction, and Presence”, en Presence: Teleoperators and Virtual Environments, vol. 1, núm. 1, pp. 127-132.