Guía para principiantes sobre sistemas de visión artificial de cadena de pensamiento

3 Julio 2025

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Un sistema de visión artificial en cadena de pensamiento ayuda a las computadoras a comprender imágenes al dividir las tareas en pasos más pequeños y lógicos, como si resolviéramos un rompecabezas pieza por pieza. Muchos principiantes consideran esta tecnología valiosa porque facilita el seguimiento y la confianza en las decisiones de la IA. En los últimos años, el mercado de la IA explicable y la visión artificial ha crecido rápidamente:

Los investigadores demuestran que la combinación de explicaciones visuales y textuales mejora la comprensión del razonamiento de la IA. Un sistema de visión artificial basado en cadenas de pensamiento puede aumentar la precisión, reducir costes y hacer que la tecnología sea más segura y útil en la vida diaria.

Puntos clave

Los sistemas de visión artificial en cadena de pensamiento resuelven los problemas visuales paso a paso, lo que hace que las decisiones de IA sean más fáciles de comprender y confiar.
Dividir las tareas en pasos más pequeños mejora la precisión y ayuda a las computadoras a explicar su razonamiento claramente.
Estos sistemas utilizan modelos avanzados como Transformadores de visión Analizar imágenes y conectar datos visuales con texto.
Los principiantes pueden comenzar creando indicaciones simples y probándolas, lo que ayuda a desarrollar habilidades y mejorar los resultados rápidamente.
La estimulación en cadena de pensamiento hace que la IA sea más transparente, confiable y útil en tareas del mundo real como la robótica y la educación.

Sistema de visión artificial en cadena de pensamiento

¿Qué son?

Un sistema de visión artificial en cadena de pensamiento ayuda a las computadoras a resolver problemas visuales analizando cada paso, como haría una persona al responder una pregunta sobre una imagen. En lugar de ir directamente a la respuesta, el sistema divide la tarea en partes más pequeñas. Por ejemplo, si alguien pregunta: "¿Qué hace el niño de la foto?", el sistema primero encuentra al niño, luego observa sus acciones y finalmente explica lo que está haciendo.

Este enfoque facilita la comprensión del razonamiento de la computadora. Las personas pueden ver cómo el sistema llega a su respuesta, lo que genera confianza. Muchos investigadores utilizan este método para mejorar la precisión y hacer que la IA sea más fiable. El sistema suele utilizar modelos avanzados, como transformadores y modelos visión-lenguaje, para procesar tanto imágenes como texto.

Estudios cuantitativos demuestran que los sistemas de visión artificial basados en cadenas de pensamiento funcionan mejor en tareas visuales complejas. Por ejemplo, el modelo MuKCoT, que utiliza este razonamiento paso a paso, mejoró la precisión en un 6.6 % con respecto a los modelos anteriores en una prueba visual compleja. Estos resultados demuestran que descomponer los problemas en pasos ayuda a las computadoras a pensar con mayor lógica y a explicar sus respuestas con mayor claridad.

Cómo funciona

Un sistema de visión artificial de cadena de pensamiento sigue un proceso claro. Primero, toma una imagen como entrada. A continuación, utiliza una serie de pasos de razonamiento para analizarla. Cada paso se basa en el anterior, lo que permite al sistema resolver tareas complejas en un orden lógico. Finalmente, genera una respuesta o explicación comprensible.

Los investigadores han probado estos sistemas utilizando grandes conjuntos de datos de referencia. Estas pruebas miden la eficacia del sistema para reconocer objetos, leer texto, comprender conocimientos y resolver problemas matemáticos. La siguiente tabla muestra cómo la incorporación del razonamiento paso a paso, denominado "Imagen del Pensamiento" (IoT), mejora la precisión en diversas áreas:

Categoría:	Precisión de GPT-4o (%)	+ Justificación del texto (%)	+ Imagen del pensamiento (IdC) (%)
Reconocimiento	64.7	65.0	65.6
OCR	80.1	82.9	83.3
Conocimiento	57.0	56.2	60.0
Generación de lenguaje	61.5	60.9	61.4
Conciencia espacial	72.0	74.3	77.9
Matemáticas	85.4	92.3	91.9
Total	70.5	70.9	72.2

Estos resultados provienen de pruebas como MMBench, MME y MMVet. Cada prueba evalúa diferentes habilidades, como el reconocimiento de objetos, la lectura y el razonamiento lógico. El sistema suele comenzar con la detección de objetos y luego pasa a pasos más detallados, como la segmentación y el enfoque en partes importantes. Este proceso se asemeja a la forma en que los humanos ven las imágenes, lo que hace que el razonamiento del sistema sea más natural y fiable.

Consejo: Los sistemas de visión artificial basados en la cadena de pensamiento no solo mejoran la precisión, sino que también facilitan el seguimiento de las decisiones de la IA. Esto ayuda a las personas a confiar y usar la IA en situaciones reales.

Cadena de pensamientos que impulsa la visión

Razonamiento visual en cadena de pensamiento

Incitación a la cadena de pensamientos Ayuda a las computadoras a resolver problemas visuales guiándolas paso a paso, como lo haría una persona. Este método permite al sistema descomponer una pregunta compleja en partes más pequeñas y sencillas. Por ejemplo, cuando una computadora observa una imagen y necesita responder "¿Qué está pasando aquí?", no lo adivina de inmediato. En cambio, sigue una ruta:

Primero, encuentra objetos importantes en la imagen.
A continuación, comprueba qué está haciendo cada objeto.
Luego, conecta estas acciones para comprender toda la escena.

Los investigadores utilizan la inducción de cadenas de pensamiento para mejorar el razonamiento de las computadoras sobre imágenes. Miden el progreso del sistema mediante diversas métricas:

Rendimiento de razonamiento: Esto muestra qué tan bien el modelo responde preguntas visuales.
Consistencia del razonamiento: verifica si las respuestas del modelo se mantienen lógicas y estables.
Medida de consistencia basada en la cadena de pensamiento: esta nueva métrica analiza qué tan claro y conectado es cada paso en el proceso de razonamiento.
Mejora relativa del 4%: después de utilizar un proceso de entrenamiento de dos etapas, los modelos muestran un aumento del 4% tanto en el rendimiento del razonamiento como en la consistencia.

El punto de referencia CURE utiliza estas métricas para evaluar qué tan bien modelos visión-lenguaje Abordar nuevos problemas sin necesidad de capacitación adicional. La inducción de la cadena de pensamiento ayuda a estos modelos a pensar con mayor claridad y a explicar mejor sus respuestas. Estudiantes y principiantes pueden ver cómo cada paso conduce a la solución final, lo que facilita el seguimiento del proceso.

Nota: La estimulación de la cadena de pensamiento no solo mejora la precisión, sino que también ayuda a ver y comprender cómo la computadora analiza cada parte del problema.

Explicabilidad y transparencia

La inducción por cadena de pensamiento aumenta la transparencia de los sistemas de IA. Cuando una computadora explica su respuesta paso a paso, las personas pueden ver cómo llegó a su decisión. Esto genera confianza y ayuda a los usuarios a detectar errores o malentendidos.

En un ejemplo, un sistema utiliza la secuencia de pensamientos para analizar la reseña de un restaurante. El sistema divide la reseña en partes, como el servicio, la calidad de la comida y el comportamiento del personal. A cada parte le asigna un peso emocional, como "increíble" para una reseña positiva o "lento" para una negativa. El sistema suma estos pesos para decidir si la reseña es positiva o negativa. Muestra una etiqueta, como "Positiva", y una puntuación, como 4 de 5. Esto facilita la verificación del razonamiento.

La estimulación en cadena de pensamientos divide las tareas complejas en pasos más pequeños.
Cada paso es visible, por lo que los usuarios pueden seguir la lógica.
La respuesta final incluye una etiqueta y una puntuación, lo que hace que el proceso sea más abierto.

La estimulación de la cadena de pensamiento ayuda a las personas a comprender por qué la IA tomó una decisión determinada. También facilita la mejora del sistema, ya que los desarrolladores pueden ver qué paso podría necesitar corrección. Este nivel de transparencia es importante para la seguridad y la equidad en la IA.

Consejo: Al usar la inducción por cadena de pensamiento, revise siempre los pasos que sigue el sistema. Esto ayuda a detectar errores a tiempo y aumenta la fiabilidad de la IA.

Los métodos de cadena de pensamiento en las tareas de visión siguen cobrando importancia. Ayudan tanto a expertos como a principiantes a comprender el funcionamiento de los sistemas de IA, haciendo la tecnología más accesible y fiable.

Componentes clave

Entrada visual

Un sistema de visión artificial de cadena de pensamiento comienza con una entrada visual. El sistema recibe una imagen o una secuencia de imágenes. Utiliza modelos avanzados, como Transformadores de visión (ViTs) y modelos de visión-lenguaje para procesar esta información. Estos modelos escanean la imagen para encontrar objetos, colores y formas importantes.

Los transformadores de visión utilizan mecanismos de autoatención para analizar imágenes.
Más de 150 experimentos han comparado estos modelos en términos de velocidad, memoria y precisión.
Los ViT a menudo muestran el mejor equilibrio entre velocidad y precisión, especialmente cuando aumenta el tamaño del modelo.
Aumentar el tamaño del modelo generalmente produce resultados más rápidos y precisos que aumentar la resolución de la imagen.
Los ViT siguen siendo eficientes para el entrenamiento y la inferencia, lo que los convierte en una opción popular para las tareas visuales.

Pasos del razonamiento

Después de que el sistema procesa la imagen, comienza el razonamiento. El modelo descompone el problema en partes más pequeñas. Este proceso se denomina razonamiento multipaso. Cada paso se basa en el anterior, lo que ayuda al sistema a resolver tareas complejas.
Estudios recientes han analizado el interior de estos modelos para ver cómo razonan. Los investigadores descubrieron que los modelos suelen simular un razonamiento de varios pasos en sus capas ocultas. A veces, el modelo encuentra la respuesta mediante métodos abreviados, pero el verdadero razonamiento de varios pasos ayuda al sistema a explicar su lógica.
La inducción de cadena de pensamiento de disparo cero, que utiliza una indicación simple como "Pensemos paso a paso", puede guiar a los modelos a usar el razonamiento de varios pasos. Este método mejora el rendimiento en muchas tareas de razonamiento y clarifica el pensamiento del sistema.

Generación de salida

La etapa final es la generación de resultados. El sistema toma los resultados de cada paso del razonamiento y genera una respuesta o explicación clara. Este resultado puede ser una oración, una etiqueta o incluso una puntuación.
Modelos visión-lenguaje Ayuda a conectar la información visual con las palabras. El resultado muestra no solo la respuesta, sino también los pasos para alcanzarla. Esto facilita la comprensión y la confianza en las decisiones del sistema.
El razonamiento de múltiples pasos en la generación de resultados ayuda a los usuarios a ver cómo el sistema resolvió el problema, haciendo que el proceso sea más transparente.

Flujo de trabajo de ejemplo

Proceso paso a paso

La inducción por cadena de pensamiento ayuda a un sistema de visión artificial a resolver problemas dividiéndolos en pasos más pequeños. Imagine que un robot recibe una foto de una cocina y una pregunta: "¿Qué debes hacer para preparar un sándwich?". El sistema sigue un proceso claro:

El modelo escanea la imagen para encontrar objetos clave, como pan, cuchillo y verduras.
Predice subobjetivos, como "conseguir pan", "cortar verduras" y "reunir los ingredientes".
Para cada subobjetivo, el sistema genera una idea visual que muestra cómo debería verse la escena después de completar ese paso.
El modelo verifica si cada subobjetivo es posible en función de la imagen actual.
Finalmente, combina los pasos para responder la pregunta con una explicación clara.

Este enfoque utiliza incitación a la cadena de pensamientos Para guiar al robot en cada acción. El proceso se asemeja a la forma en que las personas resuelven las tareas, lo que facilita el seguimiento del razonamiento del sistema. En pruebas reales, marcos como Chain of Code alcanzan una precisión del 84 % en pruebas de referencia rigurosas, superando a los métodos anteriores en un 12 %. En tareas algorítmicas, estos sistemas incluso resuelven problemas correctamente más del 90 % de las veces, mientras que los humanos lo hacen en promedio en torno al 70 %. Estos resultados demuestran que la inducción de la cadena de pensamiento mejora tanto la precisión como la comprensión.

Sistema en acción

Los investigadores han probado la estimulación de la cadena de pensamiento en robótica mediante un método llamado CoT-VLA. El sistema funciona de la siguiente manera:

El robot recibe una imagen y una tarea.
Predice imágenes de subobjetivos, que actúan como puntos de control visuales.
El modelo utiliza un mecanismo de atención híbrido para conectar imágenes y texto.
El entrenamiento se realiza en dos etapas: primero, el sistema aprende a predecir imágenes de subobjetivos; luego, aprende a generar acciones.
Durante la implementación, el robot utiliza una estrategia de circuito cerrado, verificando cada subobjetivo antes de pasar al siguiente.

La siguiente tabla muestra cómo el razonamiento visual unificado mejora el rendimiento:

Método	Exactitud (%)	Tiempo de inferencia (s)
Mecanismo Unificado	77.6	0.336
Basado en kit de herramientas	76.3	4.586

El enfoque unificado, que utiliza la inducción de cadenas de pensamiento, no solo aumenta la precisión, sino que también acelera considerablemente el sistema. Este método utiliza razonamiento de varios pasos para ayudar al robot a comprender, pensar y responder en un proceso fluido. Como resultado, el robot puede resolver tareas con mayor fiabilidad y explicar sus acciones con claridad.

Aplicaciones de la cadena de pensamiento

Modelos visión-lenguaje

Modelos visión-lenguaje Utilizan la inducción de cadenas de pensamiento para mejorar la comprensión de imágenes y texto en conjunto por parte de las computadoras. Estos modelos pueden responder preguntas sobre imágenes, describir escenas o incluso resolver problemas matemáticos que se muestran en ellas. Los investigadores han estudiado las aplicaciones de la cot en estos modelos mediante el análisis de diferentes métodos y conjuntos de datos.

La encuesta "Incitación visual en modelos lingüísticos multimodales de gran tamaño: una encuesta" analiza cómo funciona la incitación visual en cadena de pensamiento en los modelos visión-lenguaje.
TextCoT utiliza un enfoque de tres etapas para ayudar a las computadoras a comprender imágenes con mucho texto.
DetToolChain combina un conjunto de herramientas de detección con un método de cadena de pensamiento multimodal para la detección de objetos.
La encuesta enumera muchos conjuntos de datos que ayudan a probar y mejorar estos modelos.

Estos modelos muestran un mejor rendimiento cuando utilizan el razonamiento paso a paso. Pueden realizar tareas complejas, como encontrar objetos en escenas concurridas o explicar por qué sucede algo en una imagen.

Robótica y Control

Los robots utilizan la inducción de cadenas de pensamiento para planificar y completar tareas en el mundo real. Por ejemplo, un robot en una cocina puede dividir la tarea de preparar un sándwich en pasos más pequeños. Encuentra el pan, reúne los ingredientes y lo prepara todo. Este proceso paso a paso ayuda a los robots a evitar errores y a trabajar de forma segura con las personas.

Los investigadores en robótica utilizan aplicaciones de la cuna para enseñar a los robots a adaptarse a nuevas situaciones. Los robots pueden explicar sus acciones, lo que facilita que las personas confíen en ellos y los guíen.

Usos cotidianos

La estimulación por cadena de pensamiento aparece en muchas herramientas cotidianas. Los teléfonos inteligentes la utilizan para ayudar a los usuarios a buscar fotos describiendo su contenido. Las aplicaciones para personas con discapacidad visual la utilizan para explicar escenas o leer letreros en voz alta. En educación, los docentes utilizan estos sistemas para ayudar a los estudiantes a comprender diagramas científicos o resolver problemas matemáticos.

Nota: La estimulación en cadena de pensamientos hace que la tecnología sea más útil y más fácil de entender para todos.

Beneficios y limitaciones

Ventajas para principiantes

Los sistemas de visión artificial basados en cadenas de pensamiento ofrecen varias ventajas para quienes se inician en el mundo de la visión artificial. Estos sistemas permiten a los usuarios ver cómo una computadora resuelve un problema paso a paso. Los principiantes pueden seguir cada etapa, lo que facilita el aprendizaje. El razonamiento claro genera confianza y ayuda a los usuarios a comprender por qué el sistema proporciona una respuesta determinada.

Numerosos estudios demuestran que la inducción de cadenas de pensamiento mejora la transparencia del razonamiento. Este método simplifica los problemas complejos, facilitando su resolución. Los modelos grandes suelen tener un mejor rendimiento en tareas complejas cuando utilizan inducción de cadenas de pensamiento. Los principiantes pueden usar inducción sencilla y aun así obtener buenos resultados. En muchos casos, los enfoques simples de inducción de cadenas de pensamiento funcionan igual de bien que los más complejos.

Consejo: Los principiantes deberían centrarse en comprender el proceso paso a paso. Este enfoque les ayuda a comprender cómo piensan las computadoras y cómo resuelven problemas.

Desafíos comunes

Si bien los sistemas de cadena de pensamiento tienen muchas fortalezas, también presentan desafíos. Las mejoras en el rendimiento dependen de... Diseño y entrenamiento del modeloNo solo el método de cadena de pensamiento. Algunos modelos pueden mostrar tiempos de respuesta más lentos porque procesan cada paso en detalle. En ciertos casos, el sistema podría dar respuestas que parecen lógicas, pero que en realidad son engañosas.

La estimulación mediante cadenas de pensamiento puede tener un rendimiento inferior en algunas tareas de razonamiento médico.
Los resultados a menudo dependen del tamaño del modelo y del entrenamiento, no de la complejidad del mensaje.
Es posible que las tareas más sencillas no se beneficien mucho de este método.
Los estudios no encontraron grandes diferencias entre los distintos métodos de cadena de pensamiento en los distintos conjuntos de datos.

La sensibilidad en la cot también puede afectar los resultados. Algunos sistemas reaccionan con fuerza a pequeños cambios en el mensaje o la entrada. Esto puede hacer que los resultados sean menos estables. Los usuarios deben probar sus sistemas cuidadosamente para evitar errores.

Nota: Los principiantes deben recordar que las capacidades del modelo importan más que la complejidad del mensaje. Pruebas y práctica Ayuda a reducir errores y mejorar los resultados.

Introducción

Consejos para principiantes

Comenzar con sistemas de visión artificial de cadena de pensamiento puede resultar complicado, pero un enfoque paso a paso facilita el aprendizaje. Los principiantes deben centrarse en descomponer los problemas en pasos de razonamiento más pequeños. Este método ayuda a los modelos a prestar atención a los detalles importantes y mejora la precisión. Muchos expertos recomiendan utilizar una técnica de ingeniería de ayuda para guiar el proceso de pensamiento del modelo.

Un plan simple puede ayudar a los principiantes a desarrollar habilidades y realizar un seguimiento del progreso:

Edificio de la Fundación
Elige un caso de uso, crea indicaciones básicas y pruébalas con imágenes reales. Anota cómo razona el modelo en cada paso.
Refinamiento
Revisa la calidad de las respuestas del modelo. Cambia las indicaciones si es necesario. Crea una biblioteca de plantillas y enséñalas a otros miembros del equipo.
Descamación
Pruebe más casos de uso. Mida los resultados y solicite retroalimentación. Realice cambios para mejorar el rendimiento.
Implementación avanzada
Explore nuevas funciones, conecte el sistema a otras herramientas y planifique proyectos más grandes.

Consejo: Los principiantes suelen observar grandes mejoras en la precisión y el ahorro de tiempo al seguir este plan. Muchos equipos informan de una mejora de más del 50 % en la precisión y una reducción del 60 % en el tiempo dedicado a la comprobación de resultados.

Recursos

Muchos recursos ayudan a los principiantes a aprender sobre sistemas de cadena de pensamiento. Los tutoriales paso a paso muestran cómo perfeccionar los modelos y mejorar el razonamiento. Estas guías suelen incluir datos de rendimiento, lo que ayuda a los usuarios a ver beneficios reales. Los principiantes pueden usar cursos en línea, código abierto y foros de la comunidad para comenzar.

Tarea de razonamiento	Benefíciate con la estimulación de la cadena de pensamiento
Razonamiento aritmético	Resuelve problemas matemáticos con mayor precisión y alcanza los mejores puntos de referencia.
Razonamiento de sentido común	Mejora la comprensión de situaciones cotidianas y acciones humanas.
Razonamiento simbólico	Maneja tareas como rompecabezas de letras y lanzamientos de monedas con altas tasas de éxito.
Respuesta a preguntas	Desglosa preguntas complejas, lo que conduce a menos errores.

Nota: Los tutoriales y guías a menudo utilizan ejemplos reales, lo que facilita que los principiantes sigan cada paso y comprendan cómo funciona el sistema.

Los sistemas de visión artificial basados en cadenas de pensamiento ayudan a las computadoras a resolver problemas paso a paso. Estos sistemas se basan en hitos importantes, como el modelo o1 de OpenAI y nuevos métodos como el árbol de pensamientos y los grafos de conocimiento.

El modelo o1 de OpenAI establece un nuevo estándar para el razonamiento lógico.
DeepSeek-V3 y Claude 3.5 Sonnet agregaron autoverificación y razonamiento adaptativo.
La ingeniería rápida y el impulso CoT ahora desempeñan un papel clave para hacer que la IA sea más transparente.

Los expertos esperan que los sistemas futuros utilicen ideas de la psicología y el procesamiento del lenguaje. Los investigadores creen que las nuevas técnicas de razonamiento mejorarán aún más estos sistemas. Muchos consideran que la inducción de cadenas de pensamiento es una forma de mejorar tareas del mundo real, como el análisis financiero. Cualquier persona interesada puede explorar tutoriales, unirse a comunidades en línea o intentar proyectos sencillos. La curiosidad y la práctica ayudarán a los estudiantes a descubrir todo el potencial de la visión artificial basada en cadenas de pensamiento. 🚀

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la estimulación en cadena de pensamiento en la visión artificial?

La secuencia de pensamientos guía a una computadora para resolver problemas visuales paso a paso. El sistema explica cada parte de su razonamiento. Esto ayuda a las personas a ver cómo la computadora llega a la respuesta.

¿Cómo la cadena de pensamiento mejora la explicabilidad?

Los métodos de cadena de pensamiento muestran cada paso del proceso de razonamiento. Los usuarios pueden seguir la lógica e identificar errores. Esto facilita la confianza en las decisiones del sistema.

¿Pueden los principiantes utilizar sistemas de cadena de pensamiento?

¡Sí! Los principiantes pueden empezar con indicaciones y ejemplos sencillos. Muchas herramientas y tutoriales Ayudar a los nuevos usuarios a aprender cómo construir y probar estos sistemas.

¿Qué tipos de tareas funcionan mejor con la visión artificial en cadena de pensamiento?

Las tareas que requieren razonamiento paso a paso funcionan mejor. Estas incluyen responder preguntas sobre imágenes, resolver problemas matemáticos y planificar acciones para robots.

¿Son siempre precisos los sistemas de cadena de pensamiento?

Ningún sistema es perfecto. Los sistemas de cadena de pensamiento pueden cometer errores, especialmente con imágenes poco claras o preguntas complejas. Las pruebas y la práctica ayudan a mejorar los resultados.