Francisco J. Varela, in memoriam
Bittorio es un autómata celular unidimensional estocástico generador de estructuras abstractas que, una vez transportadas a los dominios de lo visual y lo sonoro, son interpretables en términos artísticos. Como muchos otros recursos iterativos bien conocidos, a cada pulso de reloj, entrega una nueva configuración basada en la que la precedió, de manera que, con el fluir del tiempo, Bittorio construye su apariencia continuamente cambiante en un proceso caracterizado por la sobreescritura en el tiempo y en el espacio de su propia memoria, la cual trata de poner en diálogo con la del visitante ocasional, independientemente de si cree o no que la inteligencia pueda emerger de la complejidad o si existe o no un punto crítico a partir del cual eso tenga lugar. Podría algún día ser que uno se hallara ante un ser inteligente y fuera incapaz de detectarlo.
Aunque habían sido introducidos por Stephen Wolfram (1982, 83) en la misma época en que realizaba mis primeros trabajos musicales inspirados en los objetos fractales, supe de Bittorio por primera vez gracias a un texto de Francisco J. Varela, Eleanor Rosch y Evan Thompson. Lleva este por título The Embodied Mind y fue publicado por primera vez por el MIT en 1991. Los autores, tratando de explicar el fenómeno de la cognición en términos de emergencia, autopoyesis y enacción, presentaban Bittorio como muestra de entidad caracterizada por un conjunto de propiedades formales cuya confluencia da lugar a patrones emergentes. Dados su estado inicial y la regla de comportamiento escogida, aquel ser sin consciencia, un autómata celular lineal (o unidimensional), cuyo aspecto parecía coincidir con su propia memoria, era, en la mayor parte de casos, completamente predecible. Incluso en las secuencias que daban lugar a patrones caóticos se producían repeticiones de elementos formales fácilmente reconocibles. A la vista de los patrones que emergían de la aplicación de las 256 reglas posibles, tanto por las reiteraciones como por la simultaneidad de los eventos o no-eventos producidos a cada ciclo de cálculo para cada celda, como músico que soy, enseguida aprecié en aquellos dibujos mecánicos, si no partituras, sí la potencialidad de escrituras musicales codificadoras de instantes de sonido o de su ausencia para cada uno de los instrumentos o eventos sonoros de un conjunto arbitrariamente grande; tan grande como el número de celdas que uno decidiera implementar.
Algo más adelante y estudiando las redes booleanas, casi por azar caí sobre los autómatas celulares lineales estocásticos. No comprendí enseguida dónde operaba el azar en estos casos, pero cuando vislumbré que la aleatoriedad de esos sistemas radicaba en la probabilidad de que la regla del autómata dejara de aplicarse, para así mantener el estado correspondiente al anterior ciclo de cómputo, me di cuenta de que aquello era justo lo que me faltaba para construir comportamientos musicales de la complejidad así como del grado de imprevisibilidad de los que estoy acostumbrado a valorar como genuinamente musicales. Así fue como decidí introducir en aquel ente sin consciencia una propiedad que los autores de Bittorio no contemplaron en aquella descripción que tanto me influyó : la aleatoriedad, que contribuiría decisivamente en la generación de una multiplicidad de patrones mucho mayor de la que cabría esperar de una estructura completamente determinista.
Cualquiera diría que de ahí a asignar notas a cada celda quedaba un trecho muy corto. Y de hecho, así es, pero los discursos basados en notas están, hoy en día y desde hace más de cien años, completamente agotados. De hecho, existen productos, como Orb Composer, basados en inteligencia artificial que reproducen sin participación humana productos musicales pertenecientes a estilos definidos. ¿Pero consiste la creación en la reproducción de entidades de las que ya se conocen las propiedades? Esa no es mi manera de ver la creación. Un verdadero artista produce obras que nos sobrecogen y se hacen con nosotros, con nuestra atención, pues, por sorpresa. El placer musical, como ya nos contaba Abraham Moles en los años 70, está tan integrado por la complacencia en la predicción de lo que ocurrirá en el instante siguiente, como de la calidad de la sorpresa que nos causa una derivación inesperada. Honradamente, si lo que pretendo es crear, no me es posible pretender nuevas propuestas artísticas continuando por el camino de la generación de estructuras musicales basadas en notas. Por eso, desde hace ya muchos años no trabajo con notas sino con sonidos o, más bien, con propiedades de los sonidos cuyo control discreto permite su empleo en la generación de comportamientos musicales, aunque ello me conduzca a mundos desconocidos y tal vez ya no susceptibles de ser considerados música por todos.
Por todo ello, en lugar de recurrir a la trivialidad de la asignación de notas musicales o ausencias de ellas en función del estado de cada celda tras cada ciclo de cómputo, pensé en la posibilidad de esculpir la materia sonora de acuerdo a esa información. El algoritmo de síntesis debía filtrar un ruido blanco según la presencia o ausencia de energía en las bandas de espectrales, dependiendo del estado de cada celda asociada a ellas. Escribí mi primer autómata celular unidimensional estocástico de 128 celdas hará ya más de una década, pero no pude aplicarlo cómodamente a la generación de sonido porque el cálculo de todo junto era tan costoso que el ordenador se encallaba. Además de esas tres tareas -cálculo del autómata, generación de imágenes y generación de sonidos-, había que tener en cuenta que, para tratar de acercarse al comportamiento de un músico que improvisa, mi Bittorio necesitaba escucharse a sí mismo; emular, pues, sin ánimo de reproducir más allá de lo metafórico una forma rudimentaria de consciencia. Es lo que hace : escucha su producción como un todo, que analiza por medios transformadas de Fourier. Luego, con la ayuda de distribuciones estadísticas y según las distintas composiciones espectrales que va hallando, junto a la evaluación de la energía total de cada momento, decide qué hacer, qué tipo de comportamiento llevar a cabo, pues; en esencia, qué regla de comportamiento y qué probabilidad de aplicación a cada celda empleará en el siguiente ciclo de computación. Por supuesto que no es inteligente. Solo trata de imitar parte de los procesos que lleva a cabo un músico que improvisa. Trata, únicamente, en ultima instancia de gestionar una serie de procesos que determinan las probabilidades de predicción y de sorpresa del oyente. Quizá no sea necesaria la inteligencia para ello. O, al menos, quizá no toda. ¿Tiene sentido pretender que la propia producción artística sea inteligente? ¿Es el hacer música una actividad propia de la inteligencia? ¿Quién es el sujeto que aplica la inteligencia en los hechos musicales? ¿No será más necesaria la inteligencia para escuchar que para producir? Decía Dalí a Paloma Chamorro en una entrevista bastante famosa (Llanos Martínez, H., 1987 ) que el “era demasiado inteligente para ser buen pintor”.
El tiempo también fluye para Bittorio, y, en ese cambio constante, su memoria se transforma para terminar perdiéndose en la deriva, a medida que, a modo de metáfora de palimpsesto, nuevas formas se manifiestan y, sobre ella misma, sobre lo que fue, o mejor, sobre lo que está a cada instante dejando de ser, la reescriben para presentarse en cambio visual y sonoro continuo ante la consciencia y la memoria de los visitantes.
Bibliografía
Llanos Martinez, H. (1987). Grandes momentos de la Edad de Oro de Paloma Chamorro. Entrevista a Salvador Dali. Consultado el 3/08/2108 en https://verne.elpais.com/verne/2017/01/30/articulo/1485776995_749488.html
Moles, A. (1960) Les musiques expérimentales . Éditions du Cercle d'art contemporain. Paris
Orb Composer. Consultado el 31/08/2018 en https://www.orb-composer.com
Varela, F.J, Rosh, E., Thomson, E. (1991) . The Embodied Mind. MIT Press. Cambridge
Wolfram, S. (1982). Cellular Automata as Simple Self-Organizing Systems. Caltech preprint CALT-68-938. Pasadena
Wolfram, S. (1983). Statistical mechanics of cellular automata . Reviews of Modern Physics 55, no. 3 (1983): 601–644.
Wolfram, S. (1983) . Cellular Automata. Los Alamos Science 9 (1983): 2–21
