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TEORÍA DEL JUEGO

Las grandes culturas emergen del juego más que de la planificación.

JOHN HUIZINGA
(1938)Homo Ludens. Revista de Occidente, Madrid (Alianza, 2000)

Para poder trabajar sobre una metodología potencial, necesitamos establecer un lenguaje común en el conjunto de herramientas y acompañarlo de los distintos dilemas latentes de las ciencias complejas, y todo esto antes de explorar los entresijos del código de programación.

Los arquitectos y urbanistas, han estado a menudo suscritos a lo que se podría llamar una lógica pseudo-computacional, a través de procesos no muy rigurosos. Sin embargo, y como veíamos en el capítulo anterior, estas nuevas ciencias de las ciudades incorporan conceptos revolucionarios no solo para la toma de datos o su simulación, sino para la propia participación de los agentes involucrados.

La introducción de estas nuevas características, ya lo indicaban DeLanda1 o Steven Johnson2, permite entender a las ciudades y los pueblos como amalgamas de procesos, así como espacios de flujos vectoriales que se ajustan o difieren a sus valores de entrada e impulsos, en un sistema auto-regulado. Si el modelo de ciudad análoga sigue unas lógicas certeras de desarrollo a través de las operaciones de la computación digital, entonces estas simulaciones podrán ofrecer conclusiones sobre los deseos de la ciudad física.

Para poder obtener todos estos datos es el diseñador quien debe, tal como ya mencionábamos con Michael Batty3, trabajar sobre la propiamáquina de diseño. Milan Kundera reafirma estas intenciones y nos pone sobre la mesa las componentes de lo que se hace llamar la teoría de juegos. El autor se pregunta:

¿Qué es el juego? […] Todo juego está basado en reglas, y  cuanto más severas son las reglas tanto más juego es el juego. Contrariamente al jugador de ajedrez, el artista inventa él mismo sus propias reglas para sí mismo; improvisando sin reglas es pues tan libre como inventándose su propio sistema de reglas.

MILAN KUNDERA
Los testamentos traicionados. Barcelona, (Tusquets Editores S.A., 1994)

Esta filosofía de diseño, presente en ese juego, incluye implícitamente aspectos de interacción, comunicación y cooperación.

El papel de los juegos en la arquitectura y su discurso por tanto, está asentado sobre conceptos sociológicos, pero también sobre sus secuencias de diseño. Trabajar sobre la máquina es trabajar sobre las distintas posiciones de los agentes  participantes y sus tiempos. Reconsiderándolos hoy, los manifiestos artísticos de Jacks Fillon, Constant, Yona Friedman o Guy Debord y otros situacionistas, pueden ser vistos como ejemplos prominentes de cómo la idea de la interacción lúdica es empleada por aquellos que buscan reformular las  estructuras sociales.

Según los Situacionistas el juego reside en el ejercicio amplio y libre de la capacidad de diseñar, ejecutar y compartir situaciones intensas. Ya desde el primer número de la IS4 aparecían estas referencias a Johan Huizinga, y no es trivial que compartiese publicación junto al “formulario para un nuevo urbanismo”.

En medio de la imperfección del mundo y de la confusión de la vida […] el juego realiza una perfección temporal y limitada. La vida corriente, condicionada hasta ahora por el problema de la subsistencia, puede ser dominada racionalmente -esta posibilidad se halla en el centro de todos los conflictos de nuestro tiempo- y el juego ha de invadir la vida entera,  rompiendo radicalmente con un tiempo y un espacio lúdicos limitados.

JOHN HUIZINGA
(1938)Homo Ludens. Revista de Occidente, Madrid (Alianza, 2000)

Debord no solo expuso sus intenciones sobre las palabras de Huizinga, sino que basándose en las teorías de Clausewitz5, llegó a desarrollar un juego de estrategia de guerra. Kriegspiel se convirtió en realidad e incluso le siguieron algunas revisiones posteriores. De este decía – puede ser la única de mis creaciones a la que alguien reconocerá cierto valor en el futuro […] Las sorpresas que depara este Kriegspiel parecen inagotables.Estos gestos nos añaden grados de satisfacción añadidos a la investigación en curso.

Para seguir progresando en las teorías alrededor del juego, debemos profundizar hacia la terminología extendida que le acompaña, y esto lo haremos, a través de diferentes autores en los que hemos podido reflexionar los dilemas que entendemos detrás de los conceptos: nacer/morir, sobrevivir dentro de los marcos cognitivos de la ciudad.

Computo ergo sum.

MORIN, E.,
El método, III: El conocimiento del conocimiento.
Madrid, Cátedra, (1986)


NACER

La vida en su conjunto se perpetua en una esfera de probabilidad local y temporal, cada una de las vidas que constituyen la vida es de una improbabilidad inaudita. Nos decía tambien Kundera que cada vida autónoma es poseída en el interior y desde el exterior por otras vidas. Nadie nace solo.


MORIR

De acuerdo a la definición de Bichat6, la vida es el conjunto de las funciones que resisten a la muerte, que es a la vez aniquilamiento y transformación, mata el universo egocéntrico del sujeto viviente y restituye sus componentes al universo físico, del que nunca habían dejado de formar parte, aun habiendo adquirido la doble pertenencia.


SOBREVIVIR

Existir/sobrevivir es estar sumergido en un universo aleatorio, es contener la incertidumbre en uno mismo, es intentar cometer el menor número de errores posibles. Se ve, pues, que cada existencia viviente está en situación de competición en y contra su entorno, y que vivir debe ser plenamente considerado como un juego en el sentido neumanniano7 del término, en el que cada individuo auto-egocéntrico se esfuerza por maximizar sus probabilidades vitales y minimizar sus riesgos mortales.


FINALIDAD

Los conceptos de incertidumbre dentro del existir nos llevan a definir el objeto de estos procesos. Todo lo que se concibe en la máquina, apartir de las nociones de programa, comunicación-control, es inconcebible según los determinismos clásicos, los cuales ignoran las nociones de retroacción y de información. La finalidad se ha reintroducido en el seno de la teoría  fundamental de la vida por el camino de la cibernética


CIBERNÉTICA

La cibernética, definida por Shane8 como el arte y ciencia del manejo de flujos de información a través de un orden y mecanismos de retroalimentación que incluye el uso de computadoras, nos permite a los actores urbanos procesar mucha más información que antes, buscando su auto-organización, patrones de interacción y modelos conceptuales emergentes en la complejidad de las ciudades.

La finalidad cibernética fue acogida con los brazos abiertos pues, nos recuerda E. Morín9, procedía de la técnica, bajo la etiqueta de los programas informáticos, con una garantía maquinista total, la teleonómica, localizada en las máquinas, entre las que se encuentra la máquina viva y las maquinarias celulares.

Para con nuestras aproximaciones cabría preguntarse, ¿cuál es la finalidad de la investigación? ¿Qué significa vivir, en este sentido de discurrir del tiempo, en estos modelos de apoyo que vamos a trabajar en la Aldea Lúdica. Aparece la finalidad como una emergencia donde se nace, se muere y metamorfosea. Nace con el bucle que, al mismo tiempo, constituye la finitud de todo ser maquinal y, encerrada en esta finitud, está abierta a lo que no tiene fin. La aldea lúdica en este sentido se compone como un juego configuracional abierto y constituido para el aprendizaje.

E. Morín, que nos ha ayudado a profundizar tanto en la terminología, también conecta con el siguiente paso hacia las lógicas difusas sobre lasupervivencia en el juego. Casi como un guión preestablecido, usamos sus reflexiones como continuación sobre las investigaciones de John Conway en 1968. La idea del juego de la vida es asombrosa hasta tal punto que se impone incluso cuando se pierde de vista al jugador y se ponen en su lugar entidades como evolución, especies, o características genéticas.


JUEGO DE LA VIDA

Cuando comenzamos a hablar de la experimentación práctica es cuando todo este esfuerzo por un desglose de términos comienza a encajar. El juego matemático de John Conway11 es probablemente la opción más conocida y sencilla que expone estos dilemas y nos ayuda a conocer como se relacionan los agentes y sus afinidades. El sistema se dispone como un juego de tablero en cuadrícula que responde con un formato binario de casillas llenas o vacías. Estas casillas siguen unas reglas de reacción que condicionan su nacimiento, muerte o supervivencia, en función de los “vecinos” contiguos de cada una (de 0 a 8). La aparición de estos valores de reacción – n1, n2, n3 – nos hace plantear de nuevo los límites sobre la terminología

- Nacimiento: Una celda vacía podría llegar a convertirse en una llena si dispone de ≥ n3 vecinos al final del turno.

- Muerte: Una celda llena podría llegar a perder su condición si en el momento de estudio presenta alguna de estas situaciones

o Tener < n1 vecinos. Entendemos que no se presentan los valores adecuados para seguir viviendo. Suponemos una analogía del individuo respecto a su contexto social.

o Tener ≥ n2 vecinos. Entendemos que debido a una sobrepoblación de casillas llenas no se puede sostener su posición. Suponemos una analogía de recursos compartidos insufi cientes.

- Supervivencia: surge del entorno intermedio entre las dos defi niciones. Mientras la casilla mantenga estos límites de contacto permanecerá un turno más en el juego.

TdJ1Desde la creación del juego se han desarrollado numerosas variantes12 de estos límites, que quedaran expresadas de la manera “n1n2/n3”, o incluso a través de una ampliación “…n1n2/n3…” donde las nuevas variables se añadirían como valores individuales y no como rangos. El estudio de las distintas posiciones iniciales13 de celdas llenas y vacías ha supuesto un reto para los matemáticos por la complejidad de sus derivas.

El juego original se configuró con una relación 23/3 y se le caracteriza como con un sentido de vida complejo. Conway definía así lo que a su suponer era la regla de la vida.

Aunque él mismo llegó a pensar con el tiempo que se trataba de un sistema poco interesante, lo cierto es que su composición ha aportado hacia el estudio autómata avances realmente importantes pues podemos entenderlo como equivalente a una máquina de Turing universal14 o a un juego de cero jugadores15.

Podríamos considerar suficiente la traslación directa de estas relaciones de vecindad sobre conjuntos de viviendas, a través de composición en damero, comprobando su comportamiento en el tiempo. Sin embargo nos dejaremos llevar por una de las tantas referencias que se hacen a este sistema, en este caso por el científico Mitchell M. Waldrop16 en un avance hacia sus posibilidades computables- El juego de la vida no es realmente un juego que tú juegas, es más un universo en miniatura que te envuelve conforme lo observas.

La introducción del tiempo nos lleva definitivamente a la reflexión sobre la autonomía de estos conjuntos y para ello debemos conocer varios argumentos alrededor de esta vida artificial.


AUTÓMATAS

Unos años antes del descubrimiento de la estructura del ADN (Watson y Crick, 1953) y un poco después de la publicación de Schrödinger17 ¿qué es la vida? (1944), John von Neumann18 realizó su famosa lectura en el simposio de Hixon (1948) ayudando a contribuir a la convergencia entre la computadora y las ciencias naturales. Establecido sobre los aspectos de la teoría de la información, von Neumann10 tenían un objetivo final que era crear un autómata celular como una máquina biológica.

La diferencia entre esta aproximación y los anteriores conceptos autómatas fue esa idea de “información”, quería implementar no sólo el plan determinista de deseos sino también la capacidad de estas máquinas para reproducirse a sí mismas. Estos inicios de investigación inspiraron el  desarrollado de juegos matemáticos que buscaban la simulación de los principios de la naturaleza evolutiva.

La opción de Conway es una de estas búsquedas. Más tarde sería (1995) Christopher Langton19 quien a través de un programa informático, simulaba un autómata celular de auto-reproducción. Se llega por tanto a considerar la evolución como la resultante del juego llevado a cabo por cada especie en la selección natural. Es Morin quien entra en especificaciones cuando afi rma que el individuo juega para los suyos, su autos, su genos, su sociedad, y su juego va, entre otros, en el sentido de la optimización/ maximización del capital genético de su descendencia o comunidad. […]En este sentido sus finalidades son anteriores, posteriores a él y no le pertenecen en sentido propio; él les pertenece.

TdJ3Estos algoritmos informáticos para autómatas celulares que simulan la multiplicación y la competencia de los organismos juegan al llamado “juego de la vida”, nombre con el que se popularizó el trabajo de Conway, y se entremezclan con el otro enfoque computacional a la evolución, como descubrimos gracias a Herbert Simon20: los algoritmos genéticos de Holland21.

Desde un punto de vista evolutivo, un organismo puede ser representado por una lista o vector de características (sus genes). La evolución evalúa este vector en términos de aptitud para la supervivencia. De generación en generación, la distribución de frecuencias de características y sus combinaciones en los miembros de una especie cambia a través de la reproducción sexual, cruzándose, invirtiéndose y mutando. Simon nos presenta cómo programando esta abstracción en una computadora moderna podríamos, a través de la selección natural, aislar las características y combinaciones más aptas para la multiplicación y reemplazar a las que inducen a un descenso de aptitud.

Si además de trabajar con las reglas de competitividad/cooperación por el lugar que ocupan, incorporamos todos estos cálculos sobre distintos agentes con sus afinidades, podríamos ser capaces de llegar a los grados de analogía urbana que estamos necesitando.

TdJ4Jencks22 estaba en lo cierto cuando decía que los arquitectos siempre exploran nuevos lenguajes – pero no sólo en términos de forma. Buscando superar el control subjetivo aparece una nueva metodología arquitectónica establecida en la concepción tecnológica y evolutiva de las dinámicas auto-organizadas. En consecuencia la concepción de la naturaleza como un modelo en un juego objetivo, puede significar que la arquitectura, vista como una segunda naturaleza, se encuentre diseñada de manera óptima hacia un grado certero de autonomía. Esto no deja fuera la posición del diseñador, si acaso la reafi rma en su situación sobre el conocimiento.


DISEÑO MULTIAGENTE

El diseño de la arquitectura es a este efecto un juego serio. Es un juego cuyo objetivo es crear un mejor edificio/ciudad y es, por naturaleza, un juego multijugador en el cual muchos especialistas necesitan trabajar juntos para incrementar sus posibilidades de éxito. También es por tanto de información múltiple.

El uso común de las computadoras, a pesar de lo se podían imaginar algunos autores, ha mantenido a los diseñadores en un modelo de trabajo unilateral. Esto evidentemente no ha sido solo culpa de los diseñadores y sus procesos; las herramientas de computación al alcance seguían manteniendo un desarrollo personal, intransferible e incuestionable en su estructura, heredero de las maneras de representación clásica.

Cada parte envuelta en el proceso de diseño tenía que esperar el trabajo de las otras partes para así terminar sus propias tareas. Estos métodos hacían absolutamente imposible verifi car todas las variantes de diseño o escenarios.

Los conceptos alrededor del juego multiagente no solo transforman las capacidades de cruces de información en las herramientas sino a las mismas jerarquías de diseño, y a nosotros mismos en última instancia.

A partir de una afirmación de Larry Smith23, Jane Jacobs nos introduce su personal visión del juego multiagente.

Todos los usos primarios, sean oficinas, viviendas o salones de conciertos, son como piezas de ajedrez. Aunque se mueven de manera diferente unas de otras han de ser utilizadas de manera concertada si se quiere conseguir algo positivo. […] Las piezas de ajedrez urbano deben colocarse de modo que fortalezcan y ensanchen la vitalidad ya existente, y para que equilibren en lugares estratégicos, eventuales desequilibrios en los horarios de utilización.

JANE JACOBS
Muerte y vida de las grandes ciudades, (Capitan Swing, 2011) originalmente publicada como The Death and Life of Great American Cities (1961)

Los textos de Grahame Shane sobre las definiciones de Foucalt, como vimos al inicio, nos traen también los elementos urbanos como piezas de interacción. Si somos capaces de generar estos elementos como agentes con características, de atracción y movimiento, podremos obtener lecturas de la ciudad como un mapa complejo.

Podemos encontrar un acercamiento práctico ejemplar a estas ideas en el proyecto protoSPACE24, planteado para convertirse en un vehículo para el diseño espacial colaborativo y multidisciplinar en tiempo real.

Actualmente evolucionado hasta su cuarta versión, protoSPACE utiliza el software para el desarrollo de juegos como controlador para la interacción entre los diseñadores (jugadores en este caso) y los entornos de diseño.


ANALOGÍA URBANA

TdJ5Esto nos empieza a abrir la puerta hacia la última fase de nuestra reflexión sobre la teoría del juego, su integración en modelos virtuales interactivos para el diseño de ciudades. Aunque nos centremos en el campo de datos intermedio, podemos extraer informaciones realmente útiles incluso en los productos de carácter más lúdico del mercado, donde aparecen las referencias a aquellos investigadores en los modelos de ciudad.

Will Wright, autor del videojuego SimCity, lo compuso como un todo dinámico de aproximación hacia los sistemas complejos a través del tiempo, pero su padre fundador fue el profesor del MIT Jay Forrester25, que estableció los principios de la simulación computacional a través del libro Urban Dynamics.

En su simulador (1989), en el cual los jugadores pueden hacer crecer una ciudad desde sus inicios, celda a celda, Wright introduce los conceptos de Alexander sobre el lenguaje de patrones, la auto-organización y las habilidades reconocidas de los actores urbanos. Nos resalta Shane que las influencias de Alexander se encuentran en que el juego permite para numerosas configuraciones, un limitado número de categorías de diseño de edificios y zonas con una estética universal impuesta en el mapa de la ciudad. Esta estética sin embargo favorece la zonificación segregada por encima de los usos mixtos y el estrés homogéneo o las clases heredadas de vecinos.

Con el dilema continuado sobre la representación/potencialidad de estas analogías en la ciencia computacional, algo que traiamos desde la presentacion y que ya afrontaremos en en apartado práctico de manera más detallada, nos introducimos en la redacción de unas reglas para nuestras aproximaciones prácticas que lleven, como nos apuntilla Vrachliotis en este texto, al estudio de la naturaleza del espacio urbano.

Las reglas son típicas en el conjunto de los juegos, y las leyes de la naturaleza pueden ser consideradas como reglas –reglas del juego de la naturaleza. Esto significa que las reglas de los juegos pueden simular leyes de la naturaleza.

VRACHLIOTIS, G.,
Game of Life – Architecture, Complexity, and the Idea of Nature as a Game. In: von Borries, F., Walz, S. P., Brinkman, U. and Böttger, M. (ed..): Space, Time, Play. Games, Architecture, and Urbanism, Birkhauser Publisher, (2007.)


BIBLIOGRAFÍA

1 DELANDA, M., A Thousand Years of Nonlinear History, Zone Books, Swerve Editions, New York NY. (1997)

2 JOHNSON, S., Emergence: The Connected Lives of Antes, Brains, Cities and Software, Penguin, London. (2001)

3 BATTY, M., The New Science of Cities, MIT Press (2013)

4 Contribución a una definición Situacionista de Juego. Internacional Situacionista (1958-1969) #vol 1, La realización del arte.

5 Carl Philipp Gottlieb von Clausewitz (1780-1831). Militar.

6 BICHAT X., figura destacada del vitalismo, defendió la irreductibilidad de la vida a la materia inerte

7 VON NEUMANN-MORGENSTERN, The general and Logical Theory of Automata, New York. (1947)

8 GRAHAME SHANE, D., Urban Design Since 1945 – a global perspective, John Wiley & Sons Ltd,
Londres (2011)

9 MORIN, E., El método, III: El conocimiento del conocimiento. Madrid, Cátedra, (1986)

10 John von Neumann, (1903-1957) Matemático.

11 GARDNER, M., Mathematical Games – The fantastic combinations of John Conway’s new solitaire game “life”. Scientifi c American 223. pp. 120–123. (1970).

12 VARIANTES JUEGO DE CONWAY:

/3 (estable)
5678/35678 (caótico)
1357/1357 (crecimiento)
1358/357 (caótico)
23/3 (complejo)
23/36 (caótico)
2/7 (caótico)
235678/3678 (estable)
245/368 (estable)
34/34 (crecimiento)
51/346 (estable)

13 TdJ2El Glider es una de esas posiciones iniciales, a Conway le hubiera gustado llamarle la hormiga, y se caracteriza porque permite un movimiento constante manteniendo el mismo número de vecinos en el organismo.

14 Una Máquina de Turing es una máquina automática que puede ser adaptada para simular la lógica de cualquier algoritmo de Computado.

15 Un juego de cero jugadores está concebido para que su evolución se determine por el estado inicial y no necesite ninguna entrada de datos posterior. Una inteligencia artificial que lucha y colabora con el resto de jugadores.

16 WALDROP M., Complexity: the Emerging Science at the Edge of Order and Chaos, Simon & Schuster (1992)

17 SCHRÖDINGER, E., What is Life?, Cambridge University Press, Cambridge UK. (1944)

18 VON NEUMANN-MORGENSTERN (1947) von Neumann, J. (1948) The general and Logical Theory of Automata. Expuesta en el simposio de Hixon en Pasadena, Septiembre de 1948, publicado por primera vez en L.A. Jeffress (ed) (1951), Cerebral Mechanism in Behavior, John Wiley, New York

19 LANGTON, CHRISTOPHER G., Artificial Life: An Overview. (Editor), MIT Press, (1995)

20 SIMON H., The Sciences of the artificial, (3rd ed.) MIT Press. Cambridge, Mass (1996), 1st
edition (1969)

21 HOLLAND J. H., Adaptation in Natural and Artificial Systems (1975)

22 JENCKS, C. , Nonlinear Architecture: New Science =New Architecture?, Architectural Design,no. 129.(ed.)(1997)

23 GRUEN V. and SMITH L., Shopping Town USA: The Planning of Shopping Centers, Van Nostrand Reinhold (1960)

24 OOSTERHUIS K., , protoSPACE 1, 2, 3 & 4. Delft University of Technology (TU Delft) (2009)

25 FORRESTER J., Urban Dynamics. Pegasus Communications. (1969)