Velázquez, las lagunas perdidas de la historia del arte y la inteligencia artificial
Toda historia del arte es también una historia de las ausencias. Los historiadores solemos trabajar con aquello que ha sobrevivido al tiempo: pinturas o esculturas conservadas en museos o colecciones particulares, así como edificios que aún pueden recorrerse. Sin embargo, por debajo de ese territorio aparentemente estable se extiende otro mucho más amplio e incierto, formado por obras desaparecidas, destruidas o profundamente transformadas, cuya existencia conocemos únicamente a través de documentos, descripciones o referencias indirectas. Paradójicamente, ese patrimonio ausente ha desempeñado un papel decisivo en la construcción del conocimiento histórico. Buena parte de lo que sabemos sobre numerosos artistas, talleres o programas iconográficos depende de los objetos que ya no podemos contemplar.
El pintor Diego Velázquez constituye uno de los ejemplos más elocuentes de este problema. Desde hace siglos, la historiografía ha intentado reconstruir mentalmente algunas de sus pinturas desaparecidas. La expulsión de los moriscos, destruida en el incendio del Alcázar de Madrid de 1734, o el perdido Apolo y Marsias forman parte de ese conjunto de obras cuya importancia artística resulta indiscutible pese a que ninguna de ellas haya llegado hasta nosotros. Su ausencia nunca ha impedido que ocupen un lugar central en los estudios velazqueños. Al contrario, precisamente porque no existen físicamente, han obligado a varias generaciones de investigadores a desarrollar sofisticadas estrategias de reconstrucción historiográfica.
En los últimos meses diversos proyectos han vuelto a situar estas pinturas en el centro del debate, esta vez mediante el empleo de modelos de inteligencia artificial capaces de generar imágenes que pretenden aproximarse a su posible aspecto original. El trabajo desarrollado por Miguel Zorita para recrear Apolo y Marsias o las recientes propuestas de Fernando Sánchez Castillo en torno a La expulsión de los moriscos han sido presentados en numerosos medios de comunicación como si la tecnología hubiese conseguido devolver a la vida cuadros definitivamente perdidos. La formulación resulta comprensible desde el punto de vista periodístico, pero plantea un problema conceptual considerable. La inteligencia artificial no ha recuperado ninguna obra de Velázquez porque no existe información suficiente para hacerlo. Lo que ha producido es una visualización plausible de un conocimiento previamente construido por la historiografía. La diferencia puede parecer sutil, pero afecta directamente a la naturaleza del conocimiento histórico.
Conviene recordar que estas reconstrucciones no nacen de un proceso autónomo de creación algorítmica. Son el resultado de una larga tradición de investigación desarrollada mucho antes de la aparición de los modelos generativos. Inventarios, contratos, testimonios literarios, copias antiguas, dibujos preparatorios, dimensiones conocidas, análisis técnicos y comparaciones estilísticas constituyen el verdadero fundamento de estas imágenes. La inteligencia artificial no sustituye ese conocimiento sino que depende por completo de él.
En este sentido, el proceso guarda una cierta semejanza con el trabajo que los historiadores del arte han realizado siempre. Reconstruir una obra desaparecida ha consistido tradicionalmente en reunir indicios dispersos para elaborar una hipótesis razonada sobre un objeto ausente. La diferencia es que, hasta ahora, esa hipótesis permanecía casi siempre en el ámbito del lenguaje escrito o de la imaginación del investigador. El modelo generado mediante inteligencia artificial introduce un cambio significativo porque traduce ese conocimiento verbal en una imagen aparentemente completa.
Las imágenes poseen una autoridad cultural extraordinaria. Frente a la prudencia inherente al discurso académico (lleno de matices, grados de probabilidad y reservas metodológicas), la imagen ofrece inevitablemente una impresión de totalidad. Una vez generada, la reconstrucción deja de percibirse como una hipótesis entre otras posibles y comienza a funcionar como una representación visual dotada de una inesperada estabilidad. En el plano en el que el texto científico conserva visible el proceso de argumentación, la imagen tiende a ocultarlo bajo la apariencia de una evidencia.
No se trata, por supuesto, de un problema exclusivo de la inteligencia artificial. Toda reconstrucción visual comparte esta tensión entre conocimiento e ilusión de certeza. Las restituciones arqueológicas, las reconstrucciones arquitectónicas, las infografías históricas o los modelos tridimensionales utilizados habitualmente en patrimonio cultural participan del mismo mecanismo. Su enorme capacidad para hacer visible aquello que ya no existe constituye precisamente su mayor fortaleza y, al mismo tiempo, la razón por la que exigen una lectura crítica especialmente cuidadosa.
Quizá el concepto de metaimagen propuesto por W. J. T. Mitchell permita comprender mejor esta situación. Una parte importante de lo que conocemos sobre las pinturas desaparecidas de Velázquez procede de imágenes que remiten a otras imágenes: copias, representaciones parciales, ecos compositivos o referencias iconográficas que conservan fragmentos de una obra ausente. Las reconstrucciones generadas mediante inteligencia artificial prolongan esa genealogía. También ellas son imágenes que hablan de otras imágenes, solo que ahora incorporan una capacidad inédita para sintetizar enormes cantidades de información visual e historiográfica en una única representación.
Desde esta perspectiva, quizá estemos formulando la pregunta equivocada. El interés de estas experiencias no reside en determinar si la inteligencia artificial puede pintar como Velázquez, una cuestión tan llamativa como intelectualmente secundaria. La verdadera novedad consiste en comprobar hasta qué punto estas herramientas permiten visualizar el estado actual del conocimiento historiográfico sobre una obra perdida. Lo que contemplamos no es el cuadro desaparecido, sino una representación de las evidencias que la investigación ha conseguido reunir durante décadas.
Las Humanidades Digitales ofrecen un marco especialmente fértil para comprender este desplazamiento. Desde hace años vienen defendiendo que la visualización constituye una forma de producción de conocimiento y no únicamente un procedimiento para comunicar resultados ya alcanzados. Una cartografía, una red de relaciones, un modelo tridimensional o una reconstrucción virtual sirven para reorganizar la información disponible y hacer visibles aquellas relaciones que permanecían ocultas en el discurso textual. Las reconstrucciones de Velázquez participan plenamente de esta lógica y no sustituyen la investigación historiográfica, sino que la convierten en un objeto visual susceptible de nuevas interpretaciones.
Resulta inevitable preguntarse qué habrían pensado especialistas como Jonathan Brown o mi querido amigo José Manuel Cruz Valdovinos ante estas propuestas, y tal vez pueda comentarlo algún día con ellos. Ambos pertenecieron a una generación acostumbrada a trabajar con la incertidumbre como condición constitutiva del conocimiento histórico. Es difícil imaginar que hubiesen confundido estas imágenes con una recuperación efectiva de las pinturas desaparecidas. Pero precisamente por ello cabe pensar que saben apreciar su verdadero interés: como instrumentos capaces de explicitar visualmente hipótesis que durante siglos solo habían podido formularse mediante palabras y no como restituciones definitivas.
La inteligencia artificial no ha reducido las lagunas de la historia del arte. Las ha hecho presentes de una manera nueva. Quizá esa sea su aportación más valiosa. No porque nos acerque definitivamente a las obras perdidas, sino porque nos obliga a reflexionar sobre la naturaleza misma de la reconstrucción histórica y sobre el estatuto epistemológico de las imágenes con las que intentamos llenar los vacíos del pasado. En ese sentido, más que producir nuevos Velázquez, estas tecnologías están transformando nuestra manera de pensar aquello que nunca dejaremos de ignorar.
