Arte, computadora y selección natural

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karlsimsKarl Sims es un científico del M.I.T. y artista computacional, que aplica algoritmos y procedimientos informáticos para crear objetos y obras de arte. Si bien trabaja en el mainstream, participó en películas como Matrix o El señor de los anillos, también se dedica al arte en su versión más clásica y realiza instalaciones y exposiciones en diversos museos del mundo así como participa en distintos festivales. Una de las claves para comprender su obra radica en que, en algún sentido, las obras se crean solas. Es decir se programan los primeros pasos, las reglas generales del mundo y luego los objetos (las criaturas como podemos llamarlas) se desarrollan sin ayuda externa, evolucionan por su cuenta en el entorno de silicio. Es algo parecido, en un sentido abstracto, a lo que sucede con el efecto dominó, donde si bien el resultado depende de la primera pieza que se dispara, el resto de la acción transcurre sin que nadie vuelva a intervenir. O es algo similar a lo que ocurre cuando se cocina una torta, en donde se preparan y mezclan los ingredientes, lo que podemos llamar el punto de partida, pero luego las condiciones de calor, humedad y presión del horno hacen el resto. El modelo que utiliza para el desarrollo de algunas de sus obras es la dinámica de la naturaleza. En particular nos interesa hablar aquí de los “algoritmos genéticos”. Un algoritmo es simplemente la resolución de un problema cualquiera en pasos finitos. Así de abstracto y así de simple. Si queremos ver ejemplos cotidianos de algoritmos podemos pensar en recetas de cocina, o en el manual de instrucciones de cualquier dispositivo, o, por supuesto, en el código fuente de cualquier pieza de software que utilicemos. Un algoritmo genético (A.G.) es un procedimiento finito que abstrae algunos elementos del mecanismo de la evolución y en esa forma imita su devenir, convirtiéndose en u poderoso motor de búsqueda. Básicamente los pasos a seguir por el A.G. son: a) crear la primera población al azar; b) comparar cada miembro de la población con una función de control (fitness); c) ordenar a toda la población según un ranking construído en base a la comparación del punto b; d) la mitad perdedora de la población se elimina, la otra se preserva; e) como es necesario mantener a la población constante en su número, se crea la nueva generación utilizando a la mitad ganadora; f) se toma la mitad de un miembro de la población ganadora y se lo aparea con otra mitad de otro miembro de la misma población ganadora (la elección de los padres es al azar); g) se repite el paso f  hasta completar la cantidad original de miembros de la población, puede introducirse algo de azar en el nuevo vástago para crear mayor variabilidad (mutación); h) se vuelve a repetir todo desde el paso b; i) se frena cuando se llega a la solución (i.e., al menos un miembro de la población coincide exactamente con la función de control). Una aclaración con respecto a la solución, cuando se utilizan esta clase de algoritmos no pueden esperarse soluciones perfectas (como sucede con algunas operaciones matemáticas, sobre todo las que enseñan en el colegio), sino únicamente soluciones óptimas. Hace ya casi un siglo que las ciencias exactas dejaron de serlo y hoy las anomalías y los imprevistos forman parte natural de los sistemas abstractos y no son ya aquellas aberraciones que había que aniquilar como quisieron hacer, por ejemplo,  con los monstruos matemáticos de Georg Cantor, o con el mismo horror vacui de la antigüedad clásica. Karl Sims utiliza los algoritmos genéticos para crear unas criaturas que evolucionan en un entorno artificial. Esto implica que el programador juega al demiurgo, prende la chispa y arma la pira, pero luego no puede intervenir. Las criaturas se desarrollan por su propia cuenta y riesgo. Sucesivas generaciones transcurren cambiando su forma en función de la herencia paterna y materna y del azar. Se adaptan y perecen. Sobreviven en ese mundo artificial que apenas posee algunas características del entorno real, pero que, sin dudarlo, capta lo escencial del proceso adaptativo. Porque la clave de estos procedimientos es que dentro de su torpe simplicidad engendran resultados de una complejidad sorprendente. Con apenas unos pocos elementos se alcanza un grado de realismo impresionante. Los movimientos se parecen a los de una criatura viva y esto, cualquiera que vea el video, lo puede constatar. Estos desarrollos se inscriben dentro de lo que se conoce como vida artificial, un nuevo campo de estudio que promete hermosas preguntas y que dispara nuevas inquietudes tanto en ciencia como en arte.

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