Transformaciones en los regímenes de extracción visual: de la fotografía de Marey al vector latente

Abstract

Este artículo investiga el estatuto operativo de las imágenes contemporáneas vinculadas al aprendizaje automático y revela su continuidad histórica con los métodos de extracción de datos desarrollados en la fotografía científica del siglo xix. El análisis comienza con los experimentos de Gilles de la Tourette y Étienne-Jules Marey, quienes transformaron los cuerpos en diagramas, eliminando lo figurativo para aislar patrones de movimiento y comportamiento. Estas técnicas, diseñadas para trascender la percepción humana y acceder a un conocimiento «objetivo», establecieron un paradigma donde la imagen funciona como superficie de inscripción de datos. El estudio demuestra cómo este paradigma ha alcanzado su máxima expresión en los sistemas contemporáneos de visión artificial, donde las imágenes han dejado de ser fundamentalmente objetos de percepción para convertirse en instrumentos de extracción automatizada. A diferencia de los registros fotográficos decimonónicos —explícitos en su mediación técnica—, la inscripción de datos opera ahora en capas computacionales opacas, y se desplaza del plano fenoménico al estadístico. A través del análisis de los espacios latentes en modelos de deep learning, se revela cómo las imágenes son reducidas a vectores matemáticos que codifican tanto información visual como estructuras de poder. Esta transformación opera a tres niveles: técnico (compresión de datos en dimensiones no humanamente legibles), epistemológico (producción de conocimiento mediante correlaciones masivas) y político (naturalización de categorizaciones sociales a través de interfaces aparentemente neutrales). La investigación concluye que este régimen de visualidad postretiniana invierte la lógica tradicional: lo visible deviene residuo accesorio, mientras que la agencia real ocurre en el cálculo de lo imperceptible.