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<div id="mvp-content-main"><p>Há cerca de uma década, a inteligência artificial estava dividida entre reconhecimento de imagens e compreensão de linguagem. Os modelos de visão podiam identificar objetos, mas não conseguiam descrevê-los, enquanto os modelos de linguagem geravam texto, mas não podiam “ver”. Hoje, essa divisão está desaparecendo rapidamente. <a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/glossary/vision-language-models/">Os Modelos de Linguagem e Visão (VLMs)</a> agora combinam habilidades visuais e linguísticas, permitindo que interpretem imagens e as descrevam de maneiras que parecem quase humanas. O que os torna verdadeiramente notáveis é seu processo de raciocínio passo a passo, conhecido como Chain-of-Thought, que ajuda a transformar esses modelos em ferramentas poderosas e práticas em diversas indústrias, como saúde e educação. Neste artigo, vamos explorar como os VLMs funcionam, por que seu raciocínio é importante e como estão transformando áreas desde a medicina até carros autônomos.</p><h2>Compreendendo os Modelos de Linguagem e Visão</h2><p>Os Modelos de Linguagem e Visão, ou VLMs, são um tipo de inteligência artificial que pode entender tanto imagens quanto texto simultaneamente. Ao contrário dos sistemas de IA mais antigos, que só podiam lidar com texto ou imagens, os VLMs unem essas duas habilidades. Isso os torna incrivelmente versáteis. Eles podem analisar uma imagem e descrever o que está acontecendo, responder a perguntas sobre um vídeo ou até criar imagens com base em uma descrição escrita.</p><p>Por exemplo, se você pedir a um VLM para descrever uma foto de um cachorro correndo em um parque, ele não dirá apenas: “Há um cachorro.” Ele poderá te dizer: “O cachorro está correndo atrás de uma bola perto de um grande carvalho.” Ele está vendo a imagem e conectando-a a palavras de uma maneira que faz sentido. Essa capacidade de combinar compreensão visual e linguística cria diversas possibilidades, desde ajudar você a buscar fotos online até auxiliar em tarefas mais complexas, como imagem médica.</p><p>No núcleo, os VLMs funcionam combinando duas peças-chave: um sistema de visão que analisa imagens e um sistema de linguagem que processa texto. A parte visual capta detalhes como formas e cores, enquanto a parte linguística transforma esses detalhes em frases. Os VLMs são treinados em conjuntos de dados massivos contendo bilhões de pares de imagem-texto, proporcionando ampla experiência para desenvolver uma compreensão sólida e alta precisão.</p><h2>O que significa o Raciocínio Chain-of-Thought nos VLMs</h2><p>O raciocínio Chain-of-Thought, ou CoT, é uma forma de fazer a IA pensar passo a passo, assim como nós lidamos com um problema desmembrando-o. Nos VLMs, isso significa que a IA não fornece apenas uma resposta quando você pergunta algo sobre uma imagem, mas também explica como chegou lá, detalhando cada passo lógico ao longo do caminho.</p><p>Por exemplo, se você mostrar a um VLM uma imagem de um bolo de aniversário com velas e perguntar: “Quantos anos tem a pessoa?”, sem o CoT, ele poderia apenas adivinhar um número. Com o CoT, ele pensa: “Certo, vejo um bolo com velas. As velas geralmente indicam a idade de alguém. Vamos contá-las, são 10. Portanto, a pessoa provavelmente tem 10 anos.” Você pode acompanhar o raciocínio à medida que se desenrola, o que torna a resposta muito mais confiável.</p><p>Da mesma forma, ao mostrar uma cena de tráfego para um VLM e perguntar: “É seguro atravessar?”, o VLM pode raciocinar: “O sinal do pedestre está vermelho, então você não deve atravessar. Também há um carro virando nas proximidades e ele está em movimento, não parado. Isso significa que não é seguro neste momento.” Ao percorrer esses passos, a IA mostra exatamente o que está prestando atenção na imagem e por que decide o que decide.</p><h2>Por que o Chain-of-Thought é importante nos VLMs</h2><p>A integração do raciocínio CoT nos VLMs traz várias vantagens importantes.</p><p>Primeiro, torna a IA mais fácil de confiar. Quando explica seus passos, você obtém uma compreensão clara de como chegou à resposta. Isso é importante em áreas como a saúde. Por exemplo, ao analisar uma tomografia de um cérebro, um VLM pode dizer: “Vejo uma sombra no lado esquerdo do cérebro. Essa área controla a fala, e o paciente está tendo dificuldades para falar, então pode ser um tumor.” Um médico pode seguir essa lógica e se sentir confiante sobre a contribuição da IA.</p><p>Em segundo lugar, ajuda a IA a lidar com problemas complexos. Ao desmembrar as questões, ela pode tratar perguntas que exigem mais do que uma olhada rápida. Por exemplo, contar velas é simples, mas determinar a segurança em uma rua movimentada requer várias etapas, incluindo verificar sinais, observar carros e julgar velocidades. O CoT permite que a IA lide com essa complexidade dividindo-a em múltiplas etapas.</p><p>Finalmente, torna a IA mais adaptável. Quando raciocina passo a passo, pode aplicar o que sabe a novas situações. Se nunca viu um tipo específico de bolo antes, ainda pode descobrir a conexão entre velas e idade, porque está pensando sobre isso, não apenas confiando em padrões memorizados.</p><h2>Como Chain-of-Thought e VLMs estão redefinindo indústrias</h2><p>A combinação de CoT e VLMs está tendo um impacto significativo em diferentes campos:</p><ul><li><strong>Saúde:</strong> Na medicina, VLMs como <a target="_blank" href="https://sites.research.google/med-palm/">o Med-PaLM 2 do Google</a> usam CoT para desmembrar questões médicas complexas em etapas diagnósticas menores. Por exemplo, ao receber uma radiografia de tórax e sintomas como tosse e dor de cabeça, a IA pode pensar: “Esses sintomas podem ser um resfriado, alergias ou algo mais grave. Não há linfonodos inchados, então provavelmente não é uma infecção grave. Os pulmões parecem claros, então provavelmente não é pneumonia. Um resfriado comum se encaixa melhor.” Ele analisa as opções e chega a uma resposta, fornecendo aos médicos uma explicação clara para trabalhar.</li><li><strong>Carros Autônomos:</strong> Para veículos autônomos, VLMs aprimorados por CoT melhoram a segurança e a tomada de decisões. Por exemplo, um carro autônomo pode analisar uma cena de tráfego passo a passo: verificando sinais de pedestres, identificando veículos em movimento e decidindo se é seguro prosseguir. Sistemas como <a target="_blank" href="https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/">o LINGO-1 da Wayve</a> geram comentários em linguagem natural para explicar ações como desacelerar para um ciclista. Isso ajuda engenheiros e passageiros a entender o processo de raciocínio do veículo. A lógica passo a passo também melhora o manuseio de condições rodoviárias incomuns, combinando entradas visuais com conhecimento contextual.</li><li><strong>Análise Geoespacial:</strong> O modelo Gemini do Google aplica raciocínio CoT a dados espaciais como mapas e imagens de satélite. Por exemplo, ele pode avaliar danos causados por um furacão integrando imagens de satélite, previsões meteorológicas e dados demográficos, gerando visualizações claras e respostas a perguntas complexas. Essa capacidade acelera a resposta a desastres, fornecendo aos tomadores de decisão insights úteis e oportunos sem exigir expertise técnica.</li><li><strong>Robótica:</strong> Na robótica, a integração de CoT e VLMs permite que robôs planejem e executem melhor tarefas de múltiplos passos. Por exemplo, quando um robô é encarregado de pegar um objeto, um VLM habilitado por CoT permite que identifique o copo, determine os melhores pontos de pegada, planeje um caminho sem colisões e execute o movimento, explicando cada etapa do seu processo. Projetos como <a target="_blank" href="https://deepmind.google/discover/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action/">o RT-2</a> demonstram como o CoT permite que robôs se adaptem melhor a novas tarefas e respondam a comandos complexos com raciocínio claro.</li><li><strong>Educação:</strong> Na aprendizagem, tutores de IA como <a target="_blank" href="https://www.khanmigo.ai/">Khanmigo</a> usam CoT para ensinar de forma mais eficaz. Para um problema de matemática, pode guiar um aluno: “Primeiro, escreva a equação. Em seguida, isole a variável subtraindo 5 de ambos os lados. Agora, divida por 2.” Em vez de entregar a resposta, ele passa pelo processo, ajudando os alunos a entender conceitos passo a passo.</li></ul><h2>A Conclusão</h2><p>Os Modelos de Linguagem e Visão (VLMs) permitem que a IA interprete e explique dados visuais utilizando raciocínio humano passo a passo através de processos Chain-of-Thought (CoT). Essa abordagem aumenta a confiança, adaptabilidade e capacidade de resolução de problemas em indústrias como saúde, carros autônomos, análise geoespacial, robótica e educação. Ao transformar a maneira como a IA aborda tarefas complexas e suporta a tomada de decisões, os VLMs estão estabelecendo um novo padrão para tecnologia inteligente confiável e prática.</p></div>

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