Memorias del subdesarrollo (01) – El montaje de los dioses

Por Pablo Martín Weber

Aunque parezca extraño, existe

un “Anillo Unicornio de Placer”.

Estudios revelan que Hitler se robó

la famosa esvástica de un unicornio

que salía de un arco iris.

Nazi a unicornio: “No vas a salir

conmigo vestido con ese atuendo

ridículo”. Por fin le puedes decir a tu hija

que los unicornios son reales. Uno le arrancó la cabeza

a una estatua de cera de Hitler, reportó la policía.

El 22 de abril es un bonito día. De verdad me gusta.

Digo, no es tan fantástico como ese culo

de unicornio de Hitler, pero es bastante especial para mí.

ACABANDO el águila calva hay un diminuto Abe

Lincoln boxeando con un Hitler diminuto. UNICORNIOS MÁGICOS.

“¿De verdad eres un unicornio?” “Sí. Ahora

bésame los pies.” Hitler como un gran hombre.

Hitler… mmm sí, Hitler, Hitler, Hitler,

Hitler, Hitler, Hitler… la comida alemana es tan mala,

que hasta Hitler era vegetariano, como los unicornios.

El poema anterior fue escrito por la poeta Nada Gordon, una de las principales referentes del movimiento llamado Flarf Poetry, que intenta maridar las técnicas de la poesía con las tecnologías informacionales contemporáneas. Gordon le encomendó a un algoritmo de búsqueda rastrear a lo largo de la web términos como “Hitler” o “Unicornio” y a partir de ello fue construyendo su poema. El resultado es siniestro, aterrador. La palabra Hitler, o más bien, la conjunción entre los significantes h, i, t, l, e y r, nada significan para la máquina que lo articula con la indiferencia de las cámaras de los drones cuando establecen sus objetivos y disparan silenciosamente desde el cielo. Silem Mohammad llamó a la Flarf Poetry una poesía “buscada” –en vez de “encontrada”–, ya que los artistas están involucrados, de manera constante y activa, en el acto de explorar y procesar textos. A partir de esta materia prima un artista puede elaborar un texto formalmente sofisticado como el de Gordon. 

Imaginémonos un poema realizado a partir de esta técnica buscando términos habituales en la discusión pública de nuestro país: Macri, Aborto, Flan, Cristina Kirchner, etc. Limitemos nuestra búsqueda a Twitter, en un horario determinado de un lunes (que podría ser entre las nueve y las once de la noche), bajo el hashtag #LunesIntratables. Nuestra herramienta mapearía la red social y revelaría ante nuestros ojos un magma inabarcable de palabras que luego utilizaremos para nuestra composición poética. ¿Cómo sería nuestra obra final? Probablemente no sería un poema tranquilizador. Sería un poema salido de las entrañas del infierno, me animaría a decir. La poesía Flarf nos enfrenta ante el vértigo de las palabras, la inconsistencia del lenguaje; ante el abismo sobre el cual todo orden social se erige. 

Ahora bien ¿podríamos imaginarnos un ejercicio similar para el cine?. Existen diversas herramientas cuyo objetivo consiste en la clasificación y cuantificación de archivos audiovisuales. El Estado Chino posee la capacidad en sus cámaras de seguridad de clasificar rostros humanos y patrones de comportamiento urbanísticos. El sistema está conectado con una base de datos que le permite reconocer y cuantificar a sus ciudadanos. Potencialmente, cualquier comportamiento o patrón es susceptible de ser catalogado: desde el nombre hasta la historia clínica o patrones de consumo en Amazon. El Asistente de Google, incluido en los sistemas operativos Android, realiza un procedimiento similar con los archivos que poseemos en nuestras galerías de imágenes. A partir de complejos cálculos en los que se tienen en cuenta proporciones, colores, angulaciones de cámara, etc. el asistente cuantifica el material de nuestro disco duro: fotos de comida, memes, fotos en X lugar, videos pornográficos, fotos con X amigo, etc., y a partir de ello crea modelos de usuario y saca conclusiones. Así, intercalando información proveniente de nuestro dispositivo junto al comportamiento del usuario en la web, el Asistente puede reconocer si uno está deprimido, soltero, buscando pareja, desempleado, si le gusta la gastronomía, si le gusta la pesca, etc. y crear publicidad a medida de ello. Las pantallas son superficies que se adaptan a cada uno y con las cuales interactuamos y ante las cuales nos rebelamos frente a un dios oculto, espectador de nuestras almas. Si tuviésemos en nuestro poder una herramienta de estas características ¿podríamos realizar una película que conjugue material audiovisual de esta manera? y ¿cómo sería?. Podríamos pensar en una variante de la Flarf Poetry, un Flarf Cinema, en el cual los cineastas, ayudados por herramientas de búsqueda, construyen sus obras a partir de una base de datos potencialmente infinita. Uno escribe, por ejemplo: Plano Detalle de una Mano agarrando un cuchillo o Plano General de una manifestación violenta en algún país sudamericano. Y la herramienta nos presenta en una interfaz un sinfín de variaciones. La certidumbre de que todo está escrito nos anula o nos afantasma, sin embargo, para nuestro hipotético cineasta flarf, la certidumbre de que todo está filmado, o mejor dicho, la certidumbre de que todo está siendo filmado todo el tiempo, es algo más bien excitante.

Aquellos lectores familiarizados con las últimas actualizaciones de Adobe Premiere habrán notado una interesante novedad llamada Essential Graphics. Esta herramienta está pensada para crear placas, títulos y créditos: nos permite ingresar a la web desde el programa y buscar presets que se adecúen al estilo que estemos buscando para nuestro video. El usuario escribe el texto a elección y la interfaz nos presenta diversas variaciones (con sus fondos, animaciones y combinaciones de colores previamente establecidas) estéticas para dicho texto. Una herramienta rudimentaria aún, pero que tendrá amplias consecuencias para el proceso de edición en un futuro no muy lejano. Naturalmente, Essential Graphics apunta al mercado propio de los videos institucionales y la publicidad. El objetivo de estas empresas consiste en hacer una operación contraria a la de la Flarf Poetry y nuestra película hipotética: analizar los cientos de miles de videos institucionales que se realizan a diario y crear patrones a partir de ellos. El objetivo final consiste en crear Inteligencia Artificial que pueda editar automáticamente este tipo de videos.

Mackenzie Leake, una estudiante de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford, está desarrollando una herramienta cuyo objetivo consiste en analizar y organizar archivos audiovisuales en crudo sobre la base de un guión previamente establecido. Manipulando diversos parámetros (tamaños de plano, duración, etc.) el usuario puede indicarle al software sus preferencias y éste en apenas unos minutos edita el material. Consideremos otro programa, en su versión aún beta, llamado Reduct.Video. Una nueva versión bajo prueba nos permite cargar un archivo .mp4 que luego es transcrito a texto. El software etiqueta cada palabra a su respectivo encuadre y a partir de ello nos permite editar el video: si cortamos y pegamos algunas oraciones de la transcripción Reduct.Video realiza una operación equivalente en el archivo audiovisual. “Estás editando el video al editar el texto“, le dijo el cofundador Prabhas Pokharel a un periodista de la revista Wired. Una empresa cliente de Reduct realiza Market Research estudiando cientos de horas de entrevistas y luego utiliza la herramienta para generar rápidamente clips de dos minutos. Aquí, nuevamente, podemos observar que el objetivo de estas tecnologías consiste en crear Inteligencia Artificial que pueda eventualmente reemplazar el rol de un montajista en la sala de edición.

Estas transformaciones tecnológicas nos enfrentan, una vez más, ante el debate abierto por Turing sobre la naturaleza del comportamiento humano (en este caso, la actividad creativa) y las posibilidades de imitación del mismo. ¿Existirá alguna vez una máquina capaz de montar igual o mejor que Walter Murch o Cécile Decugis? ¿O acaso el uso de estas tecnologías estará circunscrito a la producción de impersonales videos empresariales y publicidades? Un ejemplo temprano de este tipo de aplicaciones de automatizaciones algorítmicas para la narración cinematográfica es el famoso pasaje de las Variaciones Marker de Isaki Lacuesta en el que el realizador español utiliza un viejo programa creado por Marker en los ‘90 para montar de manera aleatoria fragmentos filmados por él mismo. Así, la voz en off escrita por Lacuesta anuncia: el programa crea nuevas e infinitas películas de Marker. Aquellos familiarizados con After Effects habrán notado que esta novedosa utilización está hoy al alcance de la mano de cualquier montajista que sepa utilizar la expresión Random(x.y) en la barra de expresiones. En este caso, la IA creada por Marker simplemente ejecuta variaciones aleatorias a una determinada operación. ¿Podemos pensar otro tipos de usos narrativos? Aquí, al igual que en el caso de la Flarf Poetry, las letras pueden brindarnos algunas herramientas. A diferencia de las películas en fílmico y los libros físicos reproducidos mecánicamente, no existe una diferencia fundamental en la naturaleza ontológica de un archivo de texto (.txt,.doc, etc.) y un archivo audiovisual (.mov,.mp4, etc.). En ambos casos estamos hablando de data. En este sentido, las diferencias en los avances que ha realizado la Inteligencia Artificial en el campo del texto en relación al audiovisual se explican a partir de los volúmenes de información involucrados en ambas disciplinas. La diferencia radica simplemente en el tamaño que cada archivo ocupa al interior de una base de datos y el tiempo que una IA se debe tomar para analizarlo; por ende, es una cuestión puramente económica. Esto quiere decir que todos los avances en IA relacionados a la literatura pueden ser, potencialmente, aplicados al cine; siempre y cuando exista una voluntad económica detrás de ellos. Habiendo hecho esta aclaración, quisiera traer a la discusión un caso muy reciente que, a mi entender, en el futuro será considerado como un evento trascendental en la historia de la producción artística y su relación con las herramientas técnicas de automatización. OpenAI es una empresa creada por un grupo de billonarios “preocupados” por el uso restrictivo de ciertos algoritmos por parte de empresas como Google y Facebook. Su objetivo consiste en desarrollar investigación científica en el campo de la IA que sea de código libre y que pueda ser abiertamente consultada por el público general. En el mes de febrero de 2019, la empresa anunció que había inventado un generador de texto que, por primera vez en la historia de la compañía, no sería revelado al público general debido a que lo consideraban “demasiado peligroso” como para distribuirlo libremente. A grandes rasgos, el software analiza millones de artículos periodísticos y obras de ficción y a partir de ello genera textos. Un usuario escribe una frase y a partir de ella el generador realiza la tarea indicada, ya sea escribir un artículo para un diario online como un texto de ficción. La empresa ha publicado algunos ejemplos muy notables, aplicando el software para generar Fake News sobre el Brexit o escribir novelas de Ciencia Ficción. Por ejemplo, cuando se le asignó crear un texto a partir de las primeras líneas de la novela 1984 de George Orwell, “Era un día brillante y frío en abril, y los relojes marcaban las trece” la IA continúa: “Estaba en mi auto camino a un nuevo trabajo en Seattle. Cargué gasolina, puse la llave y arranqué. Acabo de imaginar cómo sería el día. De acá a cien años. En 2045 fui profesor en alguna escuela en una zona pobre de la China rural. Comencé con Historia China e Historia de la Ciencia”. Resulta realmente increíble la capacidad del software para reconocer el género de la novela y las herramientas fundamentales de una narración: el set-up de la historia, la creación de climas, la manipulación de los tiempos narrativos, etc. Cerremos este párrafo imaginándonos, en honor al ya mencionado Marker, ¿Qué haría una hipotética IA si le asignásemos aquél primer plano de Sans Soleil? Si no ven la felicidad, al menos verán lo negro ¿Decidirá la IA , al igual que el cineasta francés, pasar a negro?

Máquinas, humanos, creatividad y automatización. La discusión está servida. ¿Viviremos en un futuro plagado de fríos videos algorítmicamente creados? ¿Serán las máquinas mejores creadoras de climas que Hitchcock? ¿Serán estos videos tan placenteros, tan excitantes que apenas tendremos interés de salir de nuestras casas e interactuar con el resto de los humanos? ¿O estamos en los albores de una nueva explosión creativa que nos impulsará hacia una nueva manera de estructurar nuestras sensibilidades, nuestra mirada e incluso nuestros propios cuerpos en relación con lo técnico? Por lo pronto, podemos estar seguros de una cosa: el futuro nos encontrará haciendo películas.

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