La palabra de las neurociencias

A partir de los años noventa, con la imagen por resonancia magnética funcional (abreviada en inglés fMRI), se hizo posible medir las zonas del cerebro que se activan cuando realizamos actividades diversas, gracias a que la resonancia magnética es sensible a los cambios en el flujo sanguíneo y en su oxigenación en el interior del cerebro¹. Estudios muy recientes en neurociencias han logrado así determinar los sectores del cerebro solicitados durante el trabajo con código informático.

Los resultados de estos estudios indican que, cuando un ser humano «programa» —en un marco artístico o no—, su actividad cerebral no es comparable a la que se asocia al lenguaje natural; por el contrario, son las llamadas zonas de demanda múltiple del cerebro las que se activan, como cuando el cerebro aborda las matemáticas, los problemas lógicos y/o las tareas de control ejecutivo². Estas zonas se solicitan de forma bilateral durante la programación³, lo que marca una vez más una diferencia con el uso del lenguaje natural, que moviliza sobre todo el hemisferio izquierdo⁴.

Así, aunque el código informático y las interfaces gráficas se sirvan de palabras procedentes del lenguaje humano, con significados que a veces se parecen a los que se activan cuando esas palabras las moviliza el lenguaje natural, la interacción ser humano-máquina se juega, desde el comienzo del proceso, en un plano estrictamente lógico, operativo —como en la realización de un rompecabezas, o bien como cuando se hace bricolaje (proceso ejecutivo)—.

Algunos estudios sugieren que, para el cerebro, pensar y actuar «viene a ser lo mismo⁵», lo que revela que la red cerebral que gestiona actividades cognitivas —como el cálculo y la resolución de problemas espaciotemporales— se estructuró, durante la evolución de la especie, sobre la red cerebral que gestiona la motricidad⁶. Del lado de la máquina, el vínculo entre las palabras y las operaciones es infinitamente más directo, pues el nivel simbólico del código está anclado punto por punto, de manera biunívoca, en un sustrato gestual, en gestos esquematizados y cristalizados en la estructura misma de la máquina.

Tras haber intentado aclarar la naturaleza de la interacción que se instaura entre el artista y el algoritmo, que conviene aprehender menos como una dinámica lingüística que como un proceso operatorio dominado por el gesto, intentaremos a continuación captar en qué puede consistir ese gesto artístico que debe manifestarse, sin el cual la obra no verá la luz.

Nos veremos llevados a considerar, por una parte, un gesto artístico que se expresa en el seno de procesos de creación digital, pero fuera del núcleo algorítmico: concernirá a la periferia analógica y, parcialmente, a la zona de protocolos. Este gesto estará asociado a una temporalidad súbita, a una forma de descarga que parece rubricar, durante un instante y a través de las diferentes capas de mediación, un contacto directo con la materia del mundo. Por otra parte, se tratará de un gesto algorítmico, que se manifiesta en el seno del núcleo algorítmico y se despliega de forma discontinua e indirecta, admitiendo tiempos de retardo y fenómenos de latencia, pues debe conciliar su temporalidad con la de la máquina.

1. K K Kwong J W Belliveau D A Chesler et al., «Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. ». Proceedings of the National Academy of Sciences [en ligne]. junio 1992, vol. 89, n° 12, p. 5675-5679.↩︎

2. Anna A Ivanova Shashank Srikant Yotaro Sueoka et al., «Comprehension of computer code relies primarily on domain-general executive brain regions ». eLife [en ligne]. diciembre 2020, vol. 9, p. e58906.↩︎

3. Ibid.↩︎

4. Un estudio confirma ampliamente los resultados hallados por Ivanova et al., sugiriendo a la vez cierto grado de lateralización, variable entre sujetos diferentes, durante la lectura del código: Yun-Fei Liu Judy Kim Colin Wilson et al., «Computer code comprehension shares neural resources with formal logical inference in the fronto-parietal network ». eLife [en ligne]. diciembre 2020, vol. 9, p. e59340.↩︎

5. Radek Ptak Armin Schnider y Julia Fellrath, «The Dorsal Frontoparietal Network: A Core System for Emulated Action ». Trends in Cognitive Sciences [en ligne]. agosto 2017, vol. 21, n° 8, p. 589-599.↩︎

6. Ibid.↩︎