Pensando la evolución, pensando la vida

Hace poco un amigo que estudia Biología me dejó el libro Pensando la evolución, pensando la vida, de Máximo Sandín. Al principio creí que me sería más difícil de comprender, pero éste explica cada tecnicismo, de modo que se lee muy bien.

Sandín es un profesor de Biología de la Universidad Autónoma de Madrid que no está nada convencido con la actual Sintesis evolutiva moderna (la antigua Teoría de la Evolución, vaya) y explica por qué con el conocimiento actual no se sostiene. También trata de analizar a qué se debe que haya tenido tanto éxito (se inspiraba en las ideas victorianas de la sociedad y la economía y reafirmaba a las clases altas en su situación) y porqué perdura. La principal crítica es al fundamentalismo con el que se defiende, más cercano a la religión que a la ciencia, y a lo que les cuesta a muchos biólogos, adoctrinados durante años en el darwinismo, asumirlo, mirando constantemente hacia otro lado.

Máximo Sandín no es un revolucionario que quiera imponer sus propias ideas, no tiene una alternativa sólida a la «teoría» actual, pero quiere incitar a sus compañeros a hacer una dura reflexión al respecto y revisar las bases de la Biología moderna para que se adapten a los nuevos conocimientos con los que contamos. No es él el próximo Darwin, pero para que llegue uno, el primer paso es aceptar que el darwinismo ha fracasado.

Para empezar, la teoría de la evolución no explica nada. Dice que de algún modo varían las secuencias génicas de los seres vivos y las nuevas combinaciones que no funcionan se destruyen. Eso es absurdo, el azar no es ninguna explicación científica. En los propios escritos de Darwin él mismo explica que utiliza el término azar porque no conoce los mecanismos, y eso es lo que debería explicar una teoría seria. Y respecto a que la Selección Natural sea «el motor de la evolución» como se le suele denominar, alude con maestría (en Hacia una nueva Biología):

Y así, a pesar de la evidente falta de coherencia lógica entre el proceso y el resultado, la fe en la capacidad creadora de la selección natural permite afirmar que: “la selección natural explica por qué los pájaros tienen alas y los peces agallas, y por qué el ojo está específicamente diseñado para ver y la mano para coger”, (Ayala, 99), lo que equivale a afirmar que el verdadero responsable de las diferencias de características y propiedades de un avión o un automóvil es el señor que elimina los que han salido defectuosos de fábrica.

Asegura que la base de la «evolución» no es la competencia, si no el trabajo mútuo y la combinación. La hipótesis GAIA, la teoría de sistemas, y la reciente ecología, (la ciencia que estudia las interrelaciones entre seres vivos; no cuatro jipis tirando pintura a un barco de pescadores) demuestran que todos los seres vivos están completamente relacionados entre sí formando ciclos que la sola falta de uno de ellos los haría imposibles; en cada nicho, todos dependen de todos.

Otro detalle de que la competencia no le cuadra mucho son las bacterias, cuya cifra se estima en 5×1030 (más que todas las estrellas del universo) pues lo tendríamos muy jodido si quisiésemos competir contra ellas. De hecho fueron las que cambiaron la atmósfera gracias a la que se desarrolló la vida en la Tierra. Además, son fundamentales aún ahora para cualquier tipo de vida: bien sea en los suelos descomponiendo materia inerte, bien sea en nuestros estómagos e intestinos procesando lo que no hemos podido digerir, o incluso en las raíces de los árboles para que puedan fijar diversos minerales (hay especies que hasta desarrollan unos «puertos» para facilitar a las bacterias asentarse en sus raíces). El número de bacterías patógenas es una nimiedad entre todas las que existen (pero las que mejor conocemos porque son las que nos afectan y fue como las descubrimos) y algunas se convierten en patógenas bajo determinadas situaciones, por lo que se plantea que quizá seamos nosotros los que «las forcemos a ser malignas«.

Otro factor decisivo en la evolución hipotetiza que puedan ser los virus, los cuales tampoco son todos patógenos y algunos tienen la facultad de «infectar» a un ser vivo integrándose en su ADN y no volver a salir. Otros, en cambio, vuelven a escapar de su huesped, llevándose pedazos (copia) del ADN en el que se hospedaba. Cuando encuentra uno nuevo y se inserta en él, puede transmitirle algunas cadenas del anterior. Tal y como lo cuento parece una idea muy alocada, pero leyendo en detalle sus explicaciones resulta mucho más coherente (Teoría Sintética: Crisis y evolución). Del mismo modo, hay secuencias de ADN llamadas transposones que pueden intercambiarse dentro de la propia estructura de un mismo ser vivoy que se les supone de origen vírico.

Todo estoy mucho más me está pareciendo interesantísimo. Voy sólo a mitad del libro (cuatro artículos y medio, me quedan otros tres) y ya ardía en deseos de escribir sobre él. Hace poco ya extraje algunas ideas sobre la clara inspiración de Darwin en la naciente economía moderna de Adam Smith, y no dudo que vuelva a poner un par de posts con citas de artículos. Obviamente es imposible decantarse por ninguna corriente, pues sólo sabes lo que te cuenta cada bando (como siempre), pero me parece un buen ejercicio de reflexión y una nueva forma de ver la evolución.

En su página web están los ocho artículos y unos cuantos más. 100% recomendable.

Redes Neuronales Artificiales

Tras el anterior post explicando más o menos en qué consiste realmente la Inteligencia Artificial y algunos de los principales algoritmos mediante los que se intenta lograr en la computación, hoy vamos a centrarnos en un tipo especial de elos: las redes neuronales.

Red Neuronal

En ellas, la unidad básica se denomina neurona y recibe unas entradas (valores numéricos) a las que realiza una operación (generalmente suma) y al resultado le aplica una función. Esta función devuelve otro resultado que envía a más neuronas, hasta llegar a la salida final. La idea general está inspirada en el sistema nervioso animal,  siendo una pobre imitación del mismo, pero muy útil aún así.

Cada entrada dirigida a una neurona viene acompañada de un peso, el cual multiplica el valor de la entrada. La entrada total de la neurona será la suma (u otra operación) de todas ellas al que, en ocasiones, se le suma una constante umbral. En toda red hay dos capas conectadas con el exterior, la capa de entradas que recibe los datos, y la capa de salidas, que devuelve la respuesta de la red. Entre ambas pueden situarste una o más capas denominadas ocultas. La capa de entradas tiene la función de distribuir los datos entre la red, por lo que no se cuentan como una capa más.

Con esta idea básica se han establecido muy diveros tipos de redes neuronales clasificados según su número de capas (monocapa, multicapa) , topología (unidireccionales, realimentadas), aprendizaje (supervisado, no supervisado, mixto), datos de entrada/salida (contínuos, discretos), tipo de respuesta(autoasociativa, heteroasociativa).  Con lo que tenemos Perceptron (problemas binarios, de clasificación), MLP (problemas no linearmente separables), Adaline (Perceptron con entradas reales y no binarias), Máquina de Bolzman (problemas de combinatoria), Memorias Asociativas (recuperación de información mediante alguna de sus partes, por asociación), Red de Hopfield(tipo de asociativa, basada en perceptron), Mapas autoorganizados/Redes de Kohonen y muchos otros tipos diferentes.

Las redes neuronales tienen dos fases principales de operación: aprendizaje o entrenamiento, recuerdo o ejecución. Durante el entrenamiento se aplican «ejemplos», generalmente un conjunto de datos conocidos que definen una solución conocida, que mediante una regla de aprendizaje modifican los diferentes pesos de cada neurona en función de cómo difiera la respuesta de la red de la solución esperada. Los valores de estos pesos representan el grado de conocimiento. El entrenamiento concluye cuando el margen de error entre la salida de la red y la salida real es aceptable. Después, en la fase de ejecución, se aplican nuevos datos con solución desconocida y se espera que la red esté preparada para dar una solución verdadera en base a lo aprendido durante el entrenamiento. Generalmente en esta fase cesa el aprendizaje, por lo que no se modifican los pesos.

Estos «ejemplos» de los que hablaba no son nada especial. Pueden ser fotografías de pacientes con cáncer de pulmon y sanos (que estén catalogadas) y la red «descubrirá» patrones en ellas. Luego, se pasa una nueva foto y debería discernir si hay cáncer o no. Unos datos de entrada más comunes podrían ser edad, sexo, peso, altura, color de piel, color de ojos, color de pelo, grupo sanguíneo, y la salida la raza a la que pertenece el sujeto. O figuras geométricas, bien sea mediante imágenes o las coordenadas de sus puntos y líneas en el plano. Las posibilidades son infinitas.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la rama de la informática que trata fabricar progamas que se puedan catalogar de alguna forma como racionales, es decir, analicen una información dada y sean capaces de comportarse de distinta forma para lograr un objetivo más cercano al óptimo para los datos que disponen.

Por ejemplo, para hallar la salida a un laberinto se podría hacer un programa que recorriese todas las direcciones posibles sin ninguna distinción, volviendo atrás cuando se bloquease y probando los distintos caminos. Esto en informática se denomina backtracking o técnica de ensayo-error y es justo lo contrario a la inteligencia artificial. Un programa «inteligente» tendría ciertas preferencias, como los caminos hacia la derecha si sabe que la salida está en ese sentido. En este caso, seguramente, resultaría completamente inútil, pero está analizando su entorno y respondiendo de forma aparentemente mejor.

Para lograr una salida óptima hay muy diversos métodos que dividen a la Inteliencia Artificial en varias ramas completamente distintas entre sí. Se puede, por ejemplo, crear una extensa base de datos (conocimientos) con las mejores soluciones conocidas para diferentes situaciones. Son los llamados sistemas expertos y pretenden simular a una persona con gran experiencia en cierta labor, siendo esa base de conocimientos con los que cuenta la máquina los que habría adquirido esa persona durante toda su carrera. Sería, por ejemplo, resoler un cubo de Rubik sabiendo que primero se debe completar una cara, luego una fila de las caras contiguas, dejar ciertas piezas en una posición determinada y luego efectuar 17 movimientos iguales (nota a frikis del cubo: creo que la forma de resolverlo era algo similar, no pretendo ser exacto, sólo dar un ejemplo).

Otra opción es estudiar las implicaciones de nuestras diversas acciones y seleccionar las que nos reporten mayores beneficios en base a unas reglas. Es lo que se suele utilizar en ajedrez y juegos del estilo. La máquina analiza cada uno de sus movimientos y cada uno de los movimientos del contrario, y lo que ella respondería… así hasta unas cuantas jugadas más adelante. Obviamente esto implica una explosión de combinaciones imposible de computar, por lo que se descartan muchas según diversos criterios heurísticos.

Como curiosidad, el primer programa para jugar al ajedrez lo escribió Alan Turing en 1952. Por entonces las computadoras no tenían suficiente capacidad para procesarlo, así que tenía que hacerlo él mismo a mano, ¡tardando hora y media para cada movimiento! En la única partida registrada el programa perdió contra un amigo de Turing.

Otros intentos de crear Inteligencia Artificial mucho más interesantes y recientes son las redes neuronales y los algoritmos genéticos, ambos inspirados en la naturaleza. Pese a que las primeras fueron enunciadas hace más de medio siglo no se han estudiado y aplicado realmente hasta hace relativamente poco, y los algoritmos genéticos datan de la década de los setenta. Estos últimos creo que están orientados a problemas de optimización, basándose en las ideas de la evolución darwinista. Se crean un montón de soluciones aleatorias y las que que parecen mejores se combinan entre sí durante varios ciclos, añadiendo mutaciones azarosas para mantener la variedad. Supuestamente al final sólo quedan las soluciones más cercanas a la óptima. Como casi siempre en estos casos, la entrada inglesa Genetic algorithms es mucho más completa y hasta lo que he leído me ha quedado más claro que en la española

Las redes neuronales intentan imitar el sistema nervioso animal. Se basan en unas «neuronas» que reciben unos valores de entrada a los que aplican una función específica y su salida la envían a otras neuronas que siguen el mismo proceso hasta alcanzar la salida. Obviamente ésta salida será un número más, y dependiendo del mismo se tomarán unas decisiones u otras. Hay diversos tipos de redes con distintas filosofias y formas de interconectarse, pero por lo general están pensadas para problemas de reconocimiento de patrones. Lo realmente interesante de las redes es que son «entrenadas» y una vez lo han hecho es cuando está preparado el modelo para ser implementado y utilizado. Al igual que antes la versión inglesa es mucho más completa.

Además de toda la parte técnica y teórica que os he contado están las discusiones de carácter filosófico ¿Qué es inteligencia? ¿Se puede llamar realmente inteligencia a los procesos que hace una máquina? ¿Puede considerarse inteligencia aunque no entienda realmente lo que hace? Hay un gran debate sobre esto y sus definiciones. Una de las posibles respuestas la dio, de nuevo, Alan Turing, en los años cincuenta con su famosa Prueba de Turing.

Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente. El Test de Turing consiste en un hombre y una máquina en una habitación comunicándose con otro fuera de ella. El que está fuera ha de adivinar cuál de sus dos interlocutores es el ordenador mediante preguntas y respuestas en las que obviamente no sirve de nada preguntar si lo son o no, puesto que tienen permitido mentir. Por supuesto ninguna máquina lo ha pasado todavia como tal, pero como afirman en Turing Test lo realmente interesante es que el usuario no se comporte como juez tratando de pillar a la máquina haciendo preguntas tendenciosas dispuesto a descubrirla, si no que no sepa que puede estar hablando con un computador y se comporte normalmente como en un chat con otro humano cualquiera.

Para unos esta prueba sería suficiente para demostrar una IA, sin embargo otros creen que no. Para rebatirlo John Searle inventó el experimento mental de la Sala China, y el famoso Roger Penrose lo popularizó. Afirma que si él, que no sabe chino, entra en un cuarto con manuales y reglas que le indican cómo responder a las diferentes frases y un chino desde fuera introduce un texto, él sería capaz, utilizando esos manuales, de emitir una respuesta coherente. Entonces el chino afirmaría que quién le ha respondido entiende chino, sin embargo John no ha entendido nada de lo que ha leído ni contestado. Esto conlleva todo tipo de discusiones e interpretaciones.

No dudo que con la Inteligencia Artificial podamos acabar llegando muy lejos, y consiguiendo sistemas muy preparados para casi cualquier problema al que se vaya a enfrentar y preparados para aprender de sus errores y que quizá podamos llegar a conseguir entes que podamos calificar de inteligentes, pero lo que veo prácticamente imposible es que logremos dotarles de una consciencia, por lo que no creo que debamos temer nunca por una Skynet o unos Nexus 6 renegados, ni sentir lástima por el niño de Inteligencia Artificial o El Hombre Bicentenario.

Somewhere over the rainbow – Bruddah IZ

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Su verdadero nombre es Israel Kamakawiwo’ole y era un cantante hawaiano que se hizo famoso fuera de su país con el disco Facing Future que publicó en 1993, y que incluía esta maravillosa versión de Somewhere over the Rainbow unida hábilmente con What a wonderful world, quedando un espléndido medley de estas dos grandísimas canciones. No he escuchado el disco, ni conocía a IZ hasta que descubrí esta canción hace un par de años, pero el resto de canciones suyas que he escuchado por Youtube no me dicen nada.

Ooo ooo ooo
Ooo ooo ooo

Somewhere, over the rainbow, way up high,
And the dreams that you dreamed of,
Once in a lullaby.

Oh, somewhere over the rainbow,
blue birds fly, And the dreams that you dreamed of,
Dreams really do come true.

Someday, I’ll wish upon a star,
Wake up where the clouds are far behind me.
Where trouble melts like lemon drops,
High above the chimney top,
That’s where you’ll find me.

Oh, somewhere, over the rainbow, bluebirds fly,
And the dreams that you dare to.
Oh why, oh why can’t I?

Well, I see trees of green and red roses too,
I’ll watch them bloom for me and you.
And I think to myself: What a wonderful world!

Well, I see skies of blue and I see clouds of white,
And the brightness of day.
I like the dark and I think to myself:
What a wonderful world!

The colors of the rainbow, so pretty in the sky,
Are also on the faces of people passing by.
I see friends shaking hands, saying, ‘How do you do?’
They’re really saying, ‘ I…I love you!’

I hear babies cry, and I watch them grow,
They’ll learn much more than we’ll know.
And I think to myself: What a wonderful world!

Someday, I’ll wish upon a star,
Wake up where the clouds are far behind me.
Where trouble melts like lemon drops,
High above the chimney top,
That’s where you’ll find me.

Oh, somewhere, over the rainbow, way up high.
And the dreams that you dare to,
Oh why, oh why can’t I?

Ooooo oooooo oooooo
Ooooo oooooo oooooo
Ooo ah, ah, ah… eh ah ah, eh ah ah ah ah…

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Darwinismo y Economía

[…]Sin embargo, parece que va a resultar difícil un cambio de perspectiva, especialmente porque la concepción darwinista de la vida va mas allá de una teoría o hipótesis científica, porque  forma parte de toda una visión de la Naturaleza y de la sociedad con unas profundas raíces culturales en el mundo anglosajón, claramente hegemónico, en la actualidad, en el campo científico y  económico.

/…/

Estos antecedentes constituyen el sustrato sobre el que se construyó la “teoría científica” de Adam Smith, el “padre de la economía moderna”. Su idea rectora es que No es de la benevolencia del carnicero, cervecero o panadero de donde obtendremos nuestra cena, sino de su preocupación por sus propios intereses / … / que proviene de nuestra propensión a cambiar una cosa por otra. (“La Riqueza de las Naciones”, 1776). Para Adam Smith, es el egoísmo individual lo que conlleva al bien general: Por regla general, no intenta promover el bienestar público ni sabe cómo está contribuyendo a ello. Prefiriendo apoyar la actividad doméstica en vez de la foránea, sólo busca su propia seguridad, y dirigiendo esa actividad de forma que consiga el mayor valor, sólo busca su propia ganancia, y en este como en otros casos está conducido por una mano invisible que promueve un objetivo que no estaba en sus propósitos.

La base conceptual de Smith no era, como se puede ver, mucho más amplia y general que la de Darwin. Igual que éste convirtió las actividades de los ganaderos de su entorno en Ley General de la evolución, Adam Smith construyó su teoría a partir de sus observaciones de cómo actuaban sus vecinos y correligionarios. Es decir, un análisis (más bien, una descripción) de su entorno social, tal vez, incluso de la ciudad donde vivía.

[…]se estaba produciendo en Gran Bretaña una peculiar “revolución” de la burguesía contra la oligarquía y la nobleza, para arrebatarles el monopolio de la explotación de los trabajadores “y otras clases inferiores de personas”. Por eso, una de las máximas fundamentales del “liberalismo económico” era (y es) que los gobiernos no deben entrometerse en la libertad de “operaciones” del mercado, es decir, que dejen a la sociedad en manos de los realizan esas “operaciones”.

Malthus, que sólo salió de Inglaterra para una breve visita a Irlanda y un viaje al “continente” por razones de salud, elaboró su ensayo basado en la observación de las masas de desheredados que abarrotaban las calles de las ciudades inglesas. Su famosa tesis era que el aumento de la población en progresión geométrica, mientras que los alimentos aumentaban en progresión aritmética, impondría una “lucha por la vida”. 

[…]Pero, además, las víctimas de la “Revolución Industrial” (en la que jornadas de 16 horas de trabajo llegaron a ser comunes para los niños de seis, cinco y, a veces, de cuatro años, que alcanzaban a duras penas la adolescencia con deformaciones que permitían deducir en qué máquinas habían trabajado) y de la expansión colonial británica, necesitaban, probablemente, de alguna justificación “científica” y “objetiva” de las terribles situaciones creadas dentro y fuera del país. Y una de las más “autorizadas” fue la que ofreció Herbert Spencer. Economista y filósofo, en su primer y exitoso libro “La Estática Social” (1850), trata de dar algunas directrices, basadas en sus ideas sobre la evolución biológica, para llevarlas a la política social. Según él, los políticos no deberían intervenir en la evolución de la sociedad, pues ésta tiene un instinto innato de libertad. La sociedad eliminará a los “no aptos” y eligirá a aquellos individuos más sanos e inteligentes. En su opinión, el intento de ayudar a los pobres era un entorpecimiento de las “Leyes Naturales” que se rigen por la competencia. Según Spencer: Las civilizaciones, sociedades e instituciones compiten entre sí, y sólo resultan vencedores aquellos que son biológicamente más eficaces (Woodward, 1982). Fue él quien aplicó la famosa noción de la “supervivencia del más apto” (mas exactamente, del más “adecuado”) como el motor de las relaciones sociales.

Y, una vez más, para no “desentonar” con la metodología “científica” de los pensadores antes mencionados, todas las investigaciones de Spencer sobre otras culturas son “de segunda mano”. No están basadas en ningún trabajo de campo, ni siquiera en alguna observación directa, sino en relatos y observaciones de viajeros británicos (Ekelund y Herbert, 1995).

Estos son los cimientos “científicos” y “objetivos” (y, especialmente, metodológicos) sobre los que se edificaron las bases conceptuales de “la” teoría de la evolución (del darwinismo, para ser exactos). […]El método no fue mucho más empírico que los de sus antecesores conceptuales: consistió en la lectura, durante lo que describe como el período de trabajo más intenso de mi vida (“Autobiografía”, pag. 66) de textos especialmente en relación con productos domesticados, a través de estudios publicados, de conversaciones con expertos  ganaderos y jardineros y de abundantes lecturas. También de filosofía, política y economía. En “La riqueza de las Naciones” encontró Darwin las ideas de la importancia de las diferencias individuales y del resultado beneficioso de actividades “no guiadas”. Spencer le aportaría, posteriormente, la idea de que sólo los “más adecuados” sobreviven en un mundo de feroz competencia. Pero la revelación decisiva le llegó de los “filantrópicos” principios malthusianos. Así es como él mismo lo describe; En Octubre de 1838, esto es, quince meses después de haber comenzado mi estudio sistemático, se me ocurrió leer por entretenimiento el ensayo de Malthus sobre la población y, como estaba bien preparado para apreciar la lucha por la existencia que por doquier se deduce de una observación larga y constante de los hábitos de animales y plantas, descubrí enseguida que bajo estas condiciones las variaciones favorables tenderían a preservarse, y las desfavorables a ser destruidas. El resultado de ello sería la formación de especies nuevas. Aquí había conseguido por fin una teoría sobre la que trabajar (“Autobiografía”, pag. 67).

Con estos argumentos como conceptos fundamentales, no puede resultar extraño el enorme éxito de su libro, cuyas dos primeras ediciones ya descritas fueron seguidas, hasta 1876, de otras siete. En un período de máximo esplendor de la revolución industrial y del imperio británico, con muy duras consecuencias para las víctimas de ambos fenómenos, llegó la “explicación científica”. El título de su libro: “Sobre el Origen de las Especies por medio de la Selección Natural o el mantenimiento de las Razas favorecidas en la Lucha por la Existencia”, debió resultar muy sugerente para muchos de sus compatriotas (que no se encontrarían, lógicamente, entre los “desfavorecidos”).

El darwinismo parece haber vuelto a sus raíces de justificación teórica del “statu quo” social, aunque, en realidad, nunca se alejó mucho. A lo largo de los últimos 150 años, el vocabulario de la Biología sólo se ha diferenciado del lenguaje de la economía de mercado en los sujetos (banquero, empresa o bolsa, por individuo, especie o ecosistema, por ejemplo), porque los procesos y las reglas (“leyes”) que los rigen son prácticamente indistinguibles: las estrategias adaptativas, el coste-beneficio, la explotación de recursos, la competitividad, la eficacia de un comportamiento, o su rentabilidad, incluso las carreras armamentísticas (y muchos otros) se han llevado hasta los más recónditos procesos bioquímicos. De hecho, incluso en las secciones de periódicos relacionadas con la economía se puede leer: El mejor libro de negocios que se ha escrito es “El Origen de las Especies”…(“Digital Darwinism” en el País Negocios). Porque, en lo más profundo del Darwinismo, con sus inamovibles principios, lo que subyace en realidad no es el intento de estudiar o comprender la Naturaleza, sino el espíritu que guiaba las argumentaciones de Malthus, Spencer y el mismo Darwin: la justificación de las diferencias sociales y entre países colonizadores y colonizados (o “civilizados” y “atrasados”). Y esto explica la magnífica acogida de los libros “científicos” encaminados en esta dirección, su gran difusión y el gran prestigio que adquieren sus autores.

Una nueva Biología para una nueva Sociedad

Máximo Sandín

Ayer sí que me gustó la EXPO

Cualquiera que lea esto se sorprenderá, especialmente viendo mi opinión la primera vez que estuve —fracaso—, pero ayer disfruté en la EXPO. ¿El secreto? Entré en pabellones contados con la mano, sin hacer colas, claro, pero estuve en dos conciertos geniales. Quién dice ayer, dice el viernes.

El primero fue casual. Mirando la programación del día vi que a las siete tocaba un grupo llamado Wolfgang Muthspiel en el Balcón de las Músicas y que lo catalogaban como música jazz. Así que nos dirigimos puntuales y disfrutamos de este trío austriaco compuesto por guitarra —el propio Wolfgang—, contrabajo y batería. Apenas tocaron unos seis temas ó siete temas, pero tanto los solos de cada uno como cuando le metían marcha los tres juntos estuvieron geniales. Cuando terminó me fui con muy buen sabor de boca.

Por lo que cuenta la Wikipedia, Wolfgang Muthspiel, el guitarrista, lleva sacando discos desde 1987 y en 2003 ganó el Premio Europeo de Jazz. Según un blogger hablando de un concierto que dio en mayo junto a Dhafer Youssef, Muthspiel es actualmente considerado uno de los mejores músicos de Europa. En su MySpace podéis escuchar cuatro canciones, una de las cuales —Sand Dance— por la carátula que se ve es el disco que ha sacado recientemente con este otro músico.

Más tarde, como plato fuerte del día, tocaban Antony and the Johnsons, acompañados en esta gira por la Orquesta Milano Clásica. Sólo una palabra puede definir todo el concierto: precioso. La increible voz de Antony Hegarty te cautiva desde el principio, con toda la emoción que pone a cada palabra que sale de su boca. Además, lo más destacable es que al intervenir también la Milan Symphony, las canciones no sonaban exactamente igual que en los discos, gracias al nuevo acompañamiento. Toco varias promocionando su nuevo album, y otras que me encantan como Cripple and the Starfish o For today I am a boy. Increible de principio a fin, con la única pega del frío que hacía anoche, pero había momentos en los que inevitablemente te olvidabas escuchando a Hegarty.Otra gran putada fue que cualquiera pudiese entrar al concierto, siendo gratis para todos los que estaban por la EXPO. Esto significa que por todos lados había desgraciados que no paraban de hablar, o que no les había gustado y se levantaban y se iban, cortando toda la tranquilidad y serenidad que se requieren para disfrutar plenamente de un concierto así. También se escuchó la megafonía de la feria, aunque por suerte fue entre canción y canción y Antony se lo tomó con filosofía e intentó acallarla con el poder de sus manos, pero sin exito. Un momento curioso fue cuando se puso a cantar una versión de una canción de Beyoncé, que es el único vídeo que hay subido ahora mismo en Youtube de su actuación en la EXPO.

Antony and the Johnsons es un grupo que recomiendo a cualquiera que le guste la música tranquila y relajada, y muy distinta a lo que escuchamos habitualmente. La voz de Antony es sobrecogedora en ocasiones y no creo que decepcione a nadie. Podéis empezar con las tres de su MySpace, algunas de su página oficial, o el propio Youtube.Y si queréis saber más, la Wikipedia siempre es un buen lugar. En el Periódico de Aragón también hicieron crónica del concierto y Luis Lles en el Altoaragón lo mismo, hablando también de Muthspiel y otras actuaciones del día.Os dejo un par de canciones más de Antony and the Johnsons.