Manual de diseño generativo E-Book

Umberto Roncoroni Osio

• Herausgeber: Fondo editorial Universidad de Lima
• Kategorie: Geisteswissenschaft
• Sprache: Spanisch
• Veröffentlichungsjahr: 2017

Seitenzahl: 296

Beschreibung

Roncoroni propone una guía teórico-práctica que ofrece instrumentos originales a quienes se inician en el arte generativo, y a los docentes y artistas provee concepciones estéticas, filosóficas, metodológicas y tecnológicas esenciales del arte generativo. Este trabajo es, pues, un manual, pero también un repositorio de ideas que el autor ha desarrollado a lo largo de veinte años de investigación.

Leseprobe

Manual de diseño generativo

Umberto Roncoroni

Colección Manuales

Manual de diseño generativo

Primera edición digital, septiembre de 2016

© Universidad de Lima

Fondo Editorial

Av. Javier Prado Este N.o 4600

Urb. Fundo Monterrico Chico, Lima 33

Apartado postal 852, Lima 100, Perú

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www.ulima.edu.pe

Diseño, edición y carátula: Fondo Editorial de la Universidad de Lima

Versión ebook 2017

Digitalizado y distribuido por Saxo.com Peru S.A.C.

https://yopublico.saxo.com/

Teléfono: 51-1-221-9998

Avenida Dos de Mayo 534, Of. 304, Miraflores

Lima - Perú

Se prohíbe la reproducción total o parcial de este libro sin permiso expreso del Fondo Editorial.

ISBN versión electrónica: 978-9972-45-360-1

Índice

Introducción

Parte 1

Lección 1. El paradigma generativo

1.1 Breve historia del arte y del diseño generativo

1.2 Lo generativo como principio y metodología artística

1.3 Lo generativo en el dominio artificial

1.4 El diseño tradicional y el diseño generativo

1.5 Propiedades y ventajas del paradigma generativo

1.6 El arte generativo y la tecnología

Lección 2. El arte generativo y sus fundamentos conceptuales

2.1 El arte generativo y la cultura contemporánea

2.2 Aspectos del arte en la posmodernidad

2.3 La relación entre arte, ciencia y complejidad

2.4 Ideas para una estética generativa

Lección 3. Los aspectos científicos del arte generativo

3.1 La complejidad, en general

3.2 La teoría de sistemas

3.3 La teoría del caos y el azar

3.4 Geometrías no euclidianas y fractales

3.5 Las simulaciones científicas

3.6 Genética

3.7 Química, física, mecánica, biología

Lección 4. El paradigma generativo y la tecnología

4.1 ¿Qué son las tecnologías informáticas?

4.2 La complejidad y la computación

4.3 El cuestionamiento filosófico a la tecnología

4.4 La tecnología, el saber y el arte generativo

Lección 5. Aprender y enseñar el arte generativo

5.1 Arte y educación

5.2 El arte generativo y el constructivismo

5.3 El arte generativo, la tecnología y la pedagogía

5.4 ¿Cómo enseñar y aprender el arte generativo?

5.5 Consejos para enseñar y aprender a programar

Parte 2

Tutorial básico 1. Los principios básicos de la programación

1.1 La tecnología: conceptos generales

1.2 ¡Comenzamos a programar!

1.3 Paradigmas y lenguajes de programación

1.4 Principales elementos de un lenguaje de programación

1.5 Elementos mínimos de computer science

Tutorial básico 2. Introducción a los sistemas-L

2.1 Los principios de los sistemas-L

2.2 Los sistemas-L predictivos y estocásticos

2.3 Los sistemas-L especiales

Ejercicio 1. Primeros pasos con GDesign

Tutorial básico 3. Las imágenes bitmap y los gráficos vectoriales

3.1 Las imágenes en mapa de bits

Ejercicio 2. Efectos de color en C#

3.2 Vectores

Ejercicio 3. Mesh en MaxScript

Parte 3

Tutorial 1. La espiral, geometría de la naturaleza

1.1 Características y propiedades de la espiral

Ejercicio 4. Generar una familia de espirales con los sistemas-L

Ejercicio 5. Programar una espiral con el lenguaje C#

Ejercicio 6. Conchas generativas y paramétricas con los sistemas-L

Tutorial 2. Azar y ruido

2.1 Procesos aleatorios naturales

2.2 El azar y los números aleatorios con la computadora

Ejercicio 7. Simulación analógica del movimiento browniano

Ejercicio 8. Distribución aleatoria con los sistemas-L

Ejercicio 9. Seudocódigo para el movimiento browniano

Ejercicio 10. Movimiento browniano con los sistemas-L

Ejercicio 11. Perfil de una montaña en 2D con los sistemas-L

Ejercicio 12. El ruido de Perlin con Photoshop

Ejercicio 13. Programar el ruido de Perlin en C#

Tutorial 3. La autosimilaridad y los fractales

3.1 Las formas fractales

Ejercicio 14. El algoritmo del juego del caos

Ejercicio 15. El copo de nieve de Koch con los sistemas-L

Ejercicio 16. El triángulo de Sierpinski con los sistemas-L

Ejercicio 17. Figuras autosimilares con los sistemas-L

Ejercicio 18. El conjunto de Mandelbrot en VBasic

Ejercicio 19. Sustitución recursiva en C#

Tutorial 4. Patrones y teselaciones

4.1 Los patrones de la naturaleza

Ejercicio 20. Teselación con formas irregulares

Ejercicio 21. Teselación fractal con los sistemas-L

Ejercicio 22. Curva de Peano con los sistemas-L

Ejercicio 23. Celosías con los sistemas-L

Ejercicio 24. Cruces etíopes con los sistemas-L

Ejercicio 25. Algoritmo y código en C# para teselaciones de Voronoi

Tutorial 5. Vida artificial y autómatas celulares

5.1 Introducción a los autómatas celulares

Ejercicio 26. The Game of Life con VBasic

Ejercicio 27. Edificio generativo con la vida artificial

Ejercicio 28. Diffusion limited aggregation

Ejercicio 29. Erosión con 3DSMax

Tutorial 6. Árboles y ramificaciones

6.1 Anatomía y arquitectura de los árboles

Ejercicio 30. Ramificación simpodial con los sistemas-L

Ejercicio 31. Árbol simpodial con epitonía

Ejercicio 32. Árbol monopodial con hipotonía

Ejercicio 33. Árbol con accidentes naturales

Ejercicio 34. Árbol 3D con los sistemas-L

Tutorial 7. Organismos

7.1 Los radiolarios

Ejercicio 35. Estructura de un radiolario con los sistemas-L

Ejercicio 36. Variaciones y parametrización de la estructura

Ejercicio 37. Organismos con sistemas-L genéticos

Tutorial 8. Image processing generativo

8.1 La elaboración de imágenes

Ejercicio 38. Filtros digitales personalizados con Photoshop

Ejercicio 39. Crear un mármol generativo con Photoshop

Ejercicio 40. Filtro blur en C#

Tutorial 9. Procesos generativos avanzados

Ejercicio 41. Estructuras de ladrillos generativas

Ejercicio 42. Experimentos de image processing generativo

Glosario

Bibliografía

Introducción

Los avances de las ciencias de la computación y de las herramientas digitales —software y hardware — están modificando los procesos, los lenguajes y los medios expresivos de la literatura, las artes visuales y la música; asimismo, han alterado las jerarquías de la comunicación de una forma que todavía no comprendemos completamente.

Dentro de este universo en ebullición, una de las novedades que promete ser más duradera, porque no es solo técnica, sino también estética, filosófica y epistemológica, es el arte generativo. Lo generativo, como concepto, deriva de la lingüística y de algunas teorías de las ciencias de la complejidad, como los sistemas dinámicos, el caos, la vida artificial y las simulaciones matemáticas de eventos naturales. Como práctica, lo generativo se está convirtiendo en una parte importante de las ciencias de la computación aplicadas al diseño, la arquitectura y las artes en general. El arte generativo resulta fascinante porque apela a las ciencias, las máquinas, el trabajo distribuido y la convergencia de saberes y herramientas, y también porque aprovecha plenamente el potencial de las herramientas digitales, como lo demuestran los trabajos del creciente número de investigadores y artistas que se dedican a estudiarlo.

Los conceptos clave del paradigma generativo son la autoorganización y la emergencia, términos que definen los fenómenos naturales o artificiales espontáneos, no planificados, fruto de la libre interacción de los elementos de un sistema complejo que posibilita el surgimiento de estructuras y formas impredecibles e impensables desde el diseño tradicional.

EL PARADIGMA GENERATIVO EN LA ACTUALIDAD

Se habla de arte generativo desde hace por lo menos treinta años, pero solo recientemente este concepto ha empezado a difundirse gracias al desarrollo de nuevos e innovadores lenguajes de programación dedicados al diseño, el arte, la animación, la multimedia y el nuevo hardware para la impresión 3D y la robótica. Por tanto, ¿en qué medida lo generativo es radicalmente nuevo, si es que lo es? La respuesta, como se verá, es importante para determinar sus metodologías teóricas y prácticas.

Este trabajo —y la teoría del arte generativo, en general— tiene como sustento un conjunto de textos, en su mayoría citados en este manual, que conforman el marco teórico. El lector puede utilizarlos como referencias si desea profundizar sus fundamentos científicos y filosóficos.

Para comenzar, cabe mencionar On Growth and Form de D’Arcy Thompson, el clásicoThe Computational Beauty of Nature de Gary Flake, los tratados y las obras de Ernst Haeckel y Karl Blossfeldt, A New Kind of Science de Stephen Wolfram, la obra de Benoît Mandelbrot y la Teoría general de los sistemas de Ludwig von Bertalanffy.

En segundo lugar, desde el punto de vista estético, es preciso citar Opera aperta de Umberto Eco, Art as Experience de John Dewey, la estética hermenéutica de Martin Heidegger y Hans-Georg Gadamer, la Muerte del autor de Roland Barthes, así como las obras de Noam Chomsky, Edgar Morin y Henri Bergson.

En lo que se refiere a la práctica del arte, hay que recordar el Tratado de la pintura de Leonardo da Vinci, las obras y metodologías de los surrealistas (la escritura automática), los dadaístas (la estética del azar) y los futuristas (la aeropittura, la música experimental), así como Camera Work de Alfred Stieglitz.

Asimismo, gran parte de la literatura acerca del arte generativo está publicada y se difunde digital y gratuitamente en internet. Al respecto, es oportuno recordar, por lo menos, las páginas web de Processing, Grasshopper, POV-Ray, y del congreso de Generative Art del Politécnico de Milán.

Por último, quiero señalar que este trabajo nace también de la experiencia madurada en años de docencia universitaria, experiencia que, de alguna forma, ha sido siempre formalizada gracias a los proyectos de investigación desarrollados para la Universidad de Lima.

FUNDAMENTACIÓN DEL MANUAL

La literatura dedicada al arte generativo es todavía escasa, y más aún lo es la que investiga el paradigma generativo desde el punto de vista teórico, social y pedagógico. Este es un vacío que debe llenarse para evitar la debilidad del arte generativo que, como señalan sus críticos más atentos, es precisamente el despilfarro de aplicaciones, diseños, modelos 3D, scripts, etcétera, que generan toda clase de formas, pero sin ninguna relación con la realidad concreta y el contexto cultural1.

Por ejemplo, los textos existentes, o bien hacen hincapié en algún entorno tecnológico específico (por ejemplo, Processing o Grasshopper), o bien están exclusivamente orientados a los aspectos científicos e informáticos, como The Computational Beauty of Nature de Gary Flake. Este hecho no es un defecto en sí, pero deja al descubierto muchos aspectos importantes de los procesos generativos, como su lugar en el debate artístico global.

Por otro lado, las instituciones educativas que empiezan a proponer cursos de diseño generativo, en el intento de superar la metodología “tradicional” impuesta por los programas comerciales, no encuentran el soporte teórico y pedagógico necesario. Pienso que el potencial del diseño generativo se pierde sin la integración de todos sus elementos, y también que, sin una oportuna reflexión crítica, los procesos generativos podrían convertirse en simples ejercicios de destreza tecnológica. Al respecto, muchos de los manuales anglosajones suponen un cierto grado de conocimiento científico o informático que no necesariamente se encuentra en los contextos educativos latinoamericanos, pues en nuestros sistemas no existe todavía la costumbre de cruzar disciplinas tan diferentes como la pintura, la música y la programación, ni se cuenta con una sólida tradición interdisciplinaria.

Es importante mostrar que, considerando los cambios del contexto productivo y del exceso de oferta que caracteriza a la cultura contemporánea, el potencial del arte generativo no reside tanto en sus productos, sino en sus procesos y metodologías, esto es, en sus aspectos creativos, metodológicos, pedagógicos, y en brindar herramientas heurísticas para la investigación.

Quisiera destacar, por último, que el diseño generativo se puede resolver con una gran variedad de herramientas y técnicas, pero lo importante es, precisamente, la innovación y la personalización que alimenta esta diversidad, más que la aplicación práctica de una u otra receta tecnológica.

OBJETIVOS

Por lo expuesto, me decidí a escribir este manual de diseño generativo adecuado a nuestra realidad y coherente con sus fundamentos estéticos, filosóficos y pedagógicos, con sus fundamentos científicos y tecnológicos, y con la variedad de sus procesos y herramientas. Por lo tanto, el objetivo principal de este manual no es profundizar en la técnica, sino en la metodología y en los aspectos estéticos y pedagógicos, enfatizando la naturaleza compleja e interdisciplinaria del paradigma generativo y la red de conocimientos que subyace a las técnicas propuestas en los ejemplos. En tal sentido, he tratado de brindar a los lectores aproximaciones técnicas diversas, destacando el concepto algorítmico más que la solución específica de un determinado lenguaje de programación o programa de diseño. Naturalmente, he incluido los algoritmos y los procesos generales más importantes y utilizados en el arte generativo, aquellos que permitirán a los lectores explorar por su cuenta otras posibilidades.

REQUISITOS PARA EL USO DEL MANUAL

Este trabajo está dedicado a docentes de arte y diseño, a artistas y diseñadores, pero también a estudiantes de arte, diseño, arquitectura y computación. Aunque los contenidos exigen al lector unos conocimientos mínimos de computación, aquel que se considera principiante no queda excluido, pues hoy puede subsanar sus carencias simplemente consultando los numerosos tutoriales que se encuentran en internet. Y, para profundizar, existen foros acerca de Processing, POV-Ray, Grasshopper, MaxScript, los sistemas-L y las gramáticas generativas en general.

Lo mismo puede decirse de los conocimientos matemáticos. Estoy convencido —y este trabajo intentará demostrarlo— de que muchos procesos se pueden resolver intuitiva y “artesanalmente”, pero con menor eficiencia y velocidad; sin embargo, tratándose de aplicaciones experimentales, el precio es razonable.

Por estas razones, en un mundo de tecnologías en permanente evolución, para avanzar en el arte generativo el autoaprendizaje es una práctica esencial, que se debe defender, porque hoy los estudiantes esperan casi siempre las soluciones hechas y no cultivan la habilidad de buscar por cuenta propia.

ESTRUCTURA DEL TRABAJO

El Manual de diseño generativo se divide en tres partes. En la primera, se proporciona al lector los fundamentos filosóficos, científicos, tecnológicos y pedagógicos del arte generativo, conocimientos necesarios para comprender y aplicar el potencial artístico y tecnológico que los tutoriales tratan de explicar. He tratado de abordar estos temas respetando la naturaleza del manual, esto es, evidenciando su utilidad práctica en la educación y el arte. Esta primera parte se divide en cinco lecciones:

• La primera es una introducción al arte generativo, donde se explica qué es, cuáles son sus relaciones con la estética, la ciencia y la tecnología, y, finalmente, sus razones pedagógicas y artísticas.

• Los fundamentos filosóficos son el tema de la segunda lección. Se exponen los principios estéticos subyacentes, como los conceptos de apertura, interactividad, hipertextualidad, proceso, complejidad y emergencia. También se tratan los límites de la computación y otros problemas generativamente pertinentes.

• En la tercera lección, sobre los fundamentos científicos, se presentan los conceptos generales y algunas referencias a teorías, como la vida artificial, la genética, los fractales y la lingüística, entre otros. Se plantean aquí las relaciones entre sistemismo complejo y autoorganización (retroalimentación, feedback, reglas), caos e indeterminación, fractales y autosimilaridad, genética y evolución/adaptación. Algunas referencias específicas se explicarán, si es el caso, en los tutoriales.

• Los fundamentos tecnológicos se encuentran en la cuarta lección. Se plantean algunas cuestiones entre lo generativo y la tecnología.

• Finalmente, se abordan los fundamentos pedagógicos. Se estudian los procesos y las metodologías educativas fundamentalmente constructivistas, con el fin de brindar a los lectores algunas herramientas para aprovechar los procesos generativos en la práctica formativa.

En la segunda parte, se desarrollan tres tutoriales básicos que cubren los aspectos prácticos y técnicos de las principales herramientas informáticas necesarias para iniciarse en el arte generativo. Estos tutoriales son los siguientes:

• El primero ofrece una introducción a la programación. Se brindan los conceptos básicos para aquellos que se inician en la programación, con algunas recetas elementales para el manejo de datos y cálculos útiles para el arte generativo.

• En el segundo tutorial, se exponen los principios de las gramáticas de la forma, con enfoque en los sistemas-L y en la aplicación GDesign (desarrollada por el autor y que se puede descargar gratuitamente de internet).

• Por último, el tratamiento de imágenes digitales es el tema del tercer tutorial. Se explican los principios del manejo de las imágenes bitmap y los vectoriales.

En la tercera parte, se encuentran los tutoriales dedicados a las principales técnicas y procesos generativos. Los ejercicios se refieren a las artes visuales, pero el objetivo es esencialmente metodológico; por lo tanto, el lector, quien puede ser también músico o arquitecto, estará en condiciones de “reciclar” los conceptos en su medio expresivo particular. Esta parte está conformada por los siguientes temas:

• Formas naturales simples. Se hace hincapié, a modo de ejemplo, en la espiral y las conchas utilizando los sistemas-L.

• Formas caóticas: azar y ruido. En esta parte se presentan dos tutoriales: uno relativo al movimiento browniano, y el otro sobre el ruido de Perlin, un algoritmo muy importante para la generación de texturas procedurales.

• Fractales. Se explora la autosimilaridad y los procesos recursivos, fundamentales para la generación de imágenes 2D o 3D realistas.

• Patrones (patterns) y teselaciones naturales. En este tutorial se exploran las posibilidades que el paradigma generativo ofrece para la creación de elementos y patrones decorativos, útiles para el diseño y la arquitectura.

• Vida artificial y particle diffusion systems. Se desarrolla un proceso de diseño generativo utilizando un software de diseño 3D para construir un rascacielos orgánico.

• Árboles y estructuras ramificadas. En este tutorial se explica cómo estudiar los árboles y las estructuras ramificadas utilizando los sistemas-L.

• Organismos. Utilizando los sistemas-L, se construye una gramática generativa para producir los organismos conocidos como radiolarios. Esta gramática se puede emplear también para generar organismos imaginarios siguiendo la propia fantasía.

•Image processing. Se muestra cómo el diseño generativo se puede utilizar también dentro de los paquetes de diseño comerciales, como Photoshop. Para esto se expone el proceso de generación de una forma natural compleja, como el mármol, y la manera como elaborar una fotografía marmorizada.

• Ejemplos de procesos generativos avanzados. En este último tutorial se examinan, paso a paso, dos proyectos generativos desarrollados por el autor.

METODOLOGÍA

En cuanto a la metodología, la estructura de cada tutorial es la siguiente: objetivo del diseño, principios científicos, modelo, algoritmo, ejemplos (en MaxScript, Processing, GDesign y POV-Ray), análisis (estético, tecnológico y pedagógico), explicación del software línea por línea, gráficos e imágenes de ejemplos.

Quizás pueda parecer confuso usar ejemplos en diferentes lenguajes o estilos de programación, como C#, VBasic, MaxScript, etcétera, pero esta es una elección que he meditado con atención: la idea es que debemos concentrarnos no tanto en el medio, sino en los procesos y conceptos.

Para terminar, quiero agradecer a la Universidad de Lima y a su Instituto de Investigación Científica, así como a mis alumnos del Seminario de Medios Digitales de la Escuela de Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres, que han participado muchas veces como “víctimas” en estas experimentaciones, proporcionando evidencias educativas y metodológicas muy importantes para el desarrollo de este trabajo.

Parte 1

El paradigma generativo

Lección

1

Breve historia del arte y del diseño generativo • Lo generativo como concepto y sus definiciones • Lo generativo en el dominio artificial • El diseño tradicional y el diseño generativo • Propiedades y ventajas del paradigma generativo • El arte generativo y la tecnología

Lo generativo, como principio general, tiene sus antecedentes en algunos aspectos de las estéticas de las vanguardias históricas y en ciertas teorías científicas y avances tecnológicos que se desarrollaron a partir de la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, el paradigma generativo ha entrado en el mundo del arte y del diseño —como una teoría del arte y un marco teórico-práctico definido— solamente hace unos veinticinco años.

Sobre lo que pueda significar el término generativo hay algunas ideas generales que encuentran la aprobación de la mayoría de los artistas, diseñadores y programadores. Ello no obstante, y a pesar de que lo generativo quiere proponerse no solo y simplemente como un nuevo ismo, sino como un paradigma capaz de desencadenar una verdadera revolución artística, el análisis de sus estructuras y principios, así como el debate de sus problemas y cuestiones abiertas, está lejos de concluirse. Por esto, hasta la labor de los mejores teóricos y artistas generativos no está exenta de imprecisiones y confusiones.

No se pretende solucionar aquí estos problemas. Pero lo que sí se puede hacer es introducir el paradigma generativo, explicar sus fundamentos estéticos, filosóficos y científicos, así como presentar sus ventajas (en cuanto a posibilidades creativas y pedagógicas) con respecto al diseño tradicional. Confío en que estas notas serán de ayuda a quien comienza a explorar este universo tan contradictorio, pero a la vez tan prometedor.

Al terminar la lectura, el lector será capaz de:

• Conocer los principios del paradigma generativo.

• Comprender el potencial teórico y práctico de los procesos generativos.

• Aplicar metodologías generativas a la creación artística.

• Relacionar el arte generativo con el contexto del arte contemporáneo.

• Reforzar la fundamentación teórica de su propuesta artística.

1.1 BREVE HISTORIA DEL ARTE Y DEL DISEÑO GENERATIVO

Como se dijo anteriormente, el concepto de lo generativo es relativamente moderno. Fue propuesto en el campo de las artes conjugando, por un lado, su definición en la lingüística de Chomsky1 y, por el otro, ciertos principios de las ciencias de la computación y de la complejidad.

Cabe señalar que algunos de los principios fundamentales del paradigma generativo son bastante antiguos; por ejemplo, los conceptos griegos de techné (arte, ciencia y sabiduría artesanal), de poiesis (producción creativa) y de aletheia (el saber que se revela por medio de la poiesis) están en la base de la idea de emergencia. Se encuentran también principios generativos en el arte decorativo islámico, que construye sus patrones sobre algoritmos combinatorios algebraicos, y en las técnicas artesanales para fabricar los papeles texturizados que se han utilizado desde la Edad Media en Florencia2.

Las técnicas de pinturas decorativas renacentistas, denominadas de brocha gorda, jugaban con las propiedades químicas de diferentes médiums y pigmentos para simular, de modo generativo, texturas naturales como el mármol o las maderas. Incluso Leonardo, en el Tratado de la pintura, habló de procesos generativos naturales, como las manchas de humedad en los muros que forman paisajes fantásticos.

Al comienzo de la Revolución Industrial, el arquitecto catalán Antoni Gaudí desarrolló mecanismos generativos basados en los árboles para diseñar las columnas del templo de la Sagrada Familia. Asimismo, los surrealistas y los futuristas experimentaron varios procesos generativos multiautor y tecnológicos para renovar el lenguaje del arte, como el cadáver exquisito, el intonarumori de Luigi Russolo y la aeropittura3. Para terminar con las vanguardias, los dadaístas han trabajado con procesos aleatorios e interactivos muy parecidos a ciertas técnicas generativas que se utilizan hoy.

Llegando a la posmodernidad, el artista conceptual Sol LeWitt desarrolló (siguiendo ciertas ideas surrealistas) varios procesos generativos y algorítmicos. Jackson Pollock utilizó el dripping (similar a las técnicas de brocha gorda), un proceso cuyos principios son el movimiento, la gravedad y el azar, mientras que varios artistas del land art aplicaron implícitamente principios generativos al dejar las obras expuestas a los efectos de los agentes naturales, usados como coautores de la obra.

Finalmente, por lo que se refiere a la música, Mozart utilizó principios generativos practicando juegos musicales con los dados y escribiendo piezas musicales aleatorias como las Musikalisches Würfelspiel. Más adelante, la música de vanguardia, naturalmente, estuvo muy ligada a los procesos generativos, como se aprecia en las piezas musicales Fluxus de John Cage, en las obras de Karlheinz Stockhausen, de Brian Eno y del músico y arquitecto griego Iannis Xenakis (1976), quien exploró las aplicaciones creativas del azar y de las permutaciones en la música serial.

En cuanto al arte generativo hoy, es una historia que todavía estamos escribiendo...

1.2 LO GENERATIVO COMO PRINCIPIO Y METODOLOGÍA ARTÍSTICA

En la actualidad, se denomina generativo a un proceso orgánico o inorgánico4 capaz de producir o crear, de modo autónomo y espontáneo, una forma o una estructura coherente y ordenada. Todo organismo vivo es generativo, en cuanto produce algo nuevo, es decir, se reproduce. Pero también un proceso inorgánico puede ser generativo, en cuanto transforma la materia suya y de los elementos de su alrededor.

1.2.1 El principio generativo

Todo proceso generativo tiene un principio, es decir, un mecanismo que desencadena y regula su desarrollo. Por ejemplo, la forma de las estalagmitas se genera por la caída de gotitas de agua, en las que se encuentran ciertos minerales, y por el tiempo. También se puede pensar el principio generativo como el conjunto de genes que caracteriza a una especie, y las obras generativas serían como sus individuos particulares; en otras palabras, los genes contienen el programa que genera los individuos, interactivamente con el contexto. Un principio generativo es, entonces, una suerte de esquema o guion para producir una serie de objetos diferentes entre sí, pero con un aspecto en común.

1.2.2 Orden emergente

Un verdadero proceso generativo es complejo, sistémico, dinámico e impredecible; esto significa que un mismo principio puede generar resultados muy diferentes, en razón de su complejidad. En cierto sentido, un proceso generativo es caótico en cuanto es sensible a las condiciones iniciales; pequeñas variaciones pueden generar cambios muy grandes en lo que se obtiene al terminar el proceso.

Todo proceso natural es generativo, dado que produce transformaciones en la materia orgánica e inorgánica de modo impredecible, o por la libertad de comportamiento de cada organismo, o por la complejidad del sistema. Esquematizando, un proceso generativo es:

• Sistémico

• Complejo

• Libre

• Interactivo

• Impredecible

• Emergente

• Ordenado, estructurado, con forma

1.3 LO GENERATIVO EN EL DOMINIO ARTIFICIAL

Si bien complejidad, emergencia y las demás características que componen el paradigma generativo son propiedades de los procesos naturales, en teoría, también un proceso artificial puede ser generativo. Sin embargo, hay que aclarar que lo artificial tiene limitaciones, aunque estas no siempre quedan claras a los artistas o futuros artistas generativos. El problema es que una visión imprecisa debilita la consistencia tanto del arte como de la investigación y de las aplicaciones educativas del paradigma generativo.

Como se vio antes, un proceso natural es emergente, porque la forma o la estructura generada es el resultado de una suma de hechos en el tiempo, cada uno con su libertad. Como consecuencia, esta clase de formas nunca responde a un esquema fijo, sino a la evolución en el tiempo de acuerdo con ciertas condiciones del sistema y del contexto. Ciertamente, se puede decir que el algoritmo contiene un esquema de lo que será la forma, pero esto afecta a su especie, no a las variaciones de cada una de sus evidencias. La forma individual es, por lo tanto, emergente.

Ahora bien, un proceso artificial no goza de la libertad que caracteriza a la vida orgánica, ni de la inmensa complejidad de los procesos inorgánicos naturales. La variedad paramétrica, aunque sea capaz de producir procesos impredecibles, no es suficiente para garantizar una verdadera emergencia. Pues, en todos los casos, se trata de un efecto determinista, en cuanto el proceso artificial es siempre el mismo y de todas formas limitado.

Sin embargo, un proceso artificial puede ser generativo, sin ser emergente al cien por ciento; en otras palabras, puede ser lo suficientemente complejo para ser impredecible, sin ser lo suficientemente libre para salir de su programa. Esta limitación no quita las posibilidades generativas de un proceso artificial bien pensado: sin tener la libertad y variedad de sus referentes naturales, sus resultados son igualmente valiosos.

1.3.1 La importancia del contexto

Un aspecto del problema generativo es la relación de lo digital con el contexto natural; el arquitecto estadounidense Christopher Alexander (1964), pionero de la arquitectura generativa, ha dicho que el contexto es: “Anything in the world that makes demands of the form —including designer, client, user, meaning, aesthetics, environment, and function” (p. 19)5.

Un proceso artificial puede resolver sus limitaciones tecnológicas, pues es posible que sea enriquecido por cientos de variables del contexto natural captadas mediante interfaces interactivas, sensores y otros aparatos (conocidos como physical computing). Además, el contexto incluye también al usuario, lo que abre la cuestión de las interfaces entre este y los sistemas generativos artificiales. Y también da razón de la necesidad de que cada uno desarrolle sus procesos personalizados, porque el mismo autor es la fuente más pura del poder generativo. Es esta la filosofía que en el fondo subyace a todos los tutoriales propuestos en este manual.

1.4 EL DISEÑO TRADICIONAL Y EL DISEÑO GENERATIVO

En términos de arte y diseño, la filosofía generativa es un verdadero cambio de paradigma. La diferencia entre un proceso tradicional y uno generativo resultará más clara si se analiza el caso de un panal de abejas: los apicultores construyen con cera los panales de celdas hexagonales mediante moldes prefabricados, saben perfectamente de antemano la forma que desean lograr y el ingenio está en optimizar así la producción de la miel; en cambio, las abejas siguen espontáneamente su instinto cuando hacen su panal, no tienen la idea previa de confeccionar unas celdas hexagonales. La forma hexagonal resulta de la interacción entre diferentes factores y ha surgido mediante la selección natural y la evolución. Ciertamente, los panales fabricados por las abejas son imperfectos, ninguna celda es exactamente igual a otra, y ningún panal es igual a otro, pero se adaptan perfectamente a las condiciones de cada colonia y a sus diferentes entornos, a los que ofrecen una infinita variedad de formas y soluciones.

Los algoritmos generativos (con las limitaciones arriba señaladas) intentan reproducir esta flexibilidad y variedad de formas y soluciones con relación a un determinado contexto, cosa que el diseño tradicional no puede hacer, pues su solución es puntual. El artista generativo, en efecto, produce una familia de objetos que pueden ser muy diferentes entre sí y no todos perfectos.

El diseño generativo, entonces, consiste propiamente en el diseño del proceso, ya que el producto final es el resultado autónomo, interactivo y paramétrico del proceso mismo. Se trata de un método de diseño “abierto”, que se basa en un proceso generativo natural o en su simulación artificial, analógica o digital.

1.4.1 Modelos y simulaciones

Todo proceso natural es una fuente adecuada de principios generativos: la biología, la física, la química, la geología, la ecología, la meteorología, y los procesos sociales también. La calidad del proceso generativo artificial depende de la calidad del modelo que se elabora a partir del proceso natural.

Diseño clásico

OBJETIVO → IDEA → DISEÑO → PRODUCCIÓN → ARTEFACTO

El artefacto corresponde, necesariamente, a la idea de acuerdo con el diseño, a menos que se hayan cometido errores en el proceso de producción.

Diseño generativo

OBJETIVO → PRINCIPIO Y PROCESO GENERATIVO → PRODUCCIÓN → ARTEFACTOS → SELECCIÓN

Los objetos obtenidos mediante un proceso generativo no necesariamente son perfectos. Se trata, desde luego, de hacer una selección del mejor, es decir, de aquel que se ajusta más a las exigencias y las especificaciones requeridas.

1.5 PROPIEDADES Y VENTAJAS DEL PARADIGMA GENERATIVO

Ahora que se ha definido una idea más precisa de lo generativo, se pueden determinar sus requisitos, propiedades y ventajas. Pero antes es necesario despejar la confusión entre los conceptos algorítmico y paramétrico: un proceso generativo es ciertamente algorítmico, en cuanto sigue una serie de pasos lógicos, y es paramétrico, porque se rige por variables que regulan su comportamiento. Sin embargo, un proceso algorítmico y paramétrico no necesariamente es generativo, es decir, no garantiza propiedades complejas, sistémicas, dinámicas y emergentes.

1.5.1 Propiedades

Estas propiedades nacen de tecnologías informáticas y matemáticas especiales (que serán exploradas en la tercera parte de este manual), como estas:

• Vida artificial

• Inteligencia artificial

• Fractales

• Procesos recursivos

• Simulaciones y modelos de procesos naturales

• Sistemas dinámicos

• Sistemas de ecuaciones diferenciales

• Teoría del caos

• Gramáticas generativas

Desde el punto de vista informático, los procesos generativos más eficientes se caracterizan por ser:

• Interactivos. El intercambio de datos, métodos, técnicas y experiencias enriquece el proceso creativo y su complejidad.

• Distribuidos. La interactividad supone la libertad de compartir y comunicar la información.

• Paralelos. Los sistemas dinámicos complejos son intrínsecamente paralelos y no secuenciales.

• Abiertos. Informaciones, algoritmos y códigos deben estar disponibles libremente.

• Interdisciplinarios. Es una consecuencia implícita de la variedad de conocimientos y técnicas que nacen de un mundo abierto y paralelo.

1.5.2 Ventajas

Un proceso de diseño generativo es, con seguridad, más rico, creativo e innovador que el diseño tradicional, pero requiere aparatos y soportes científicos y tecnológicos, un alto grado de experimentación, tiempos de desarrollo y curvas de aprendizaje más largas, y no garantiza resultados certeros. ¿Por qué es, entonces, tan importante? ¿Cuál es su ventaja? ¿Por qué hacer algo con un proceso generativo cuando el diseño tradicional podría lograr lo mismo con mayor rapidez?

• Un proceso generativo se presta al trabajo grupal e interdisciplinario, que si no necesariamente es una característica positiva en términos de productividad, lo es en términos de formación y aprendizaje.

• Un proceso generativo toma en cuenta el contexto, es algo que tiene empatía y respeto con y por su entorno. Cuando un proceso generativo es tecnológico (es decir, utiliza computadoras), la complejidad del contexto puede ser modelada y parametrada, e insertada en el proceso, lo cual es mucho más difícil en el diseño tradicional, pues cuando la complejidad crece excesivamente, decrece el control directo que se tiene sobre ella.

• El método generativo permite explorar posibilidades creativas que no están al alcance del diseño tradicional, explorar procesos nuevos y combinarlos entre sí. Esto es importante tanto en la producción como en la educación: impulsa la originalidad tecnológica, el uso creativo de herramientas y el desarrollo de tecnología propia.

• Si bien el diseño generativo requiere tiempo para su desarrollo e implementación, luego permite obtener rápidamente variantes de diseños con una facilidad desconocida para el diseño tradicional.

• Los procesos generativos informatizados ofrecen la posibilidad de reutilizar los diseños en otros contextos, combinar diferentes diseños y otras técnicas desconocidas para el diseño tradicional con mucha facilidad.

• Está preparado para la nueva generación de equipos de prototipado rápido, la robótica, la creación de nuevos materiales y técnicas constructivas, los diseños para la realidad virtual, internet y los mundos virtuales, como los videojuegos.

1.6 EL ARTE GENERATIVO Y LA TECNOLOGÍA

Un proceso generativo puede ser natural o artificial. En el caso artificial, es necesario el uso de alguna tecnología, que puede ser simple o compleja, analógica o, con las limitaciones que caracterizan a la informática, digital. Hay que recordar que la mayoría de los artistas generativos6 han subrayado que lo generativo no depende de una tecnología en particular, sino que es más bien un algoritmo, es decir, una planificación de pasos, acciones o procesos oportunamente parametrados y combinados.

Sin embargo, no existirían el arte y el diseño generativo sin la computadora, pues la naturaleza numérica de los modelos matemáticos y los programas informáticos permiten que estos procesos sean automatizados y combinados entre sí con gran flexibilidad, velocidad y eficiencia. Asimismo, la herramienta informática posibilita que un proceso sea interactivo, es decir que operadores humanos, sistemas artificiales o naturales puedan cooperar mediante varios tipos de interfaces. Pero, como se ha señalado anteriormente, la computación presenta límites que el artista generativo debe tomar en cuenta para no ilusionarse excesivamente y no cometer ingenuidades:

• Un proceso informático es determinista, se ejecuta siempre igual y no alcanza la emergencia de los fenómenos naturales o artificiales analógicos.

• Un proceso informático es discreto y no alcanza la variedad y continuidad de la realidad.

• En un programa, el número de parámetros y variables, por más grande que sea, es mucho menor que los que existen en la realidad.

• La programación paralela, en general, no está disponible, y su alternativa, el multitasking, no ofrece las mismas posibilidades.

• Para ciertos procesos, la velocidad de cálculo de los actuales microprocesadores puede ser insuficiente.

• La transmisión de datos por internet es lenta y en realidad dificulta el trabajo distribuido.

• Por ahora, las herramientas de programación disponibles para implementar los procesos generativos tienen curvas de aprendizaje demasiado largas7.

• Los equipos, desde las computadoras hasta los robots, son todavía bastante caros.

No obstante, se trata de dificultades que se pueden superar; lo importante es tomar nota y actuar en consecuencia. En los tutoriales se indicará cómo solucionar, por lo menos en parte, esta clase de problemas.