W świecie sztucznej inteligencji dominują rozwiązania wykorzystujące sieci neuronowe i modele językowe, jednak nie są to jedyne dostępne podejścia do generowania syntetycznych danych czy symulacji rzeczywistych sytuacji. Modele przejść stanowych (State Transition Models – STMs) oferują alternatywę, łączącą podejścia regułowe z probabilistycznymi technikami statystycznymi. Dzięki temu mogą dostarczać wysoce precyzyjne symulacje, a ich działanie jest łatwiejsze do zrozumienia niż w przypadku tradycyjnych modeli opartych na sztucznej inteligencji.
STMs pozwalają na analizę różnych stanów, przez które przechodzi jednostka – na przykład pacjent w systemie opieki zdrowotnej – oraz zbieranie danych o częstotliwości przechodzenia między tymi stanami. Dzięki temu można określić prawdopodobieństwo wystąpienia określonych zjawisk, co czyni tę metodę nieocenioną w kontekście modelowania danych syntetycznych bez użycia uczenia maszynowego. Jednym z najlepszych przykładów jest projekt Synthea, który generuje syntetyczne dane pacjentów na potrzeby badań medycznych, jednocześnie eliminując ryzyko ujawnienia danych wrażliwych.
W praktyce oznacza to, że zamiast stosowania dużych modeli językowych (LLM), które generują odpowiedzi na podstawie ogromnych zbiorów danych, można użyć STMs do tworzenia rzeczywistych symulacji. W scenariuszach takich jak przewidywanie wyników badań klinicznych czy modelowanie reakcji klientów na nowe strategie marketingowe, STMs pozwalają na uzyskanie realistycznych wyników bez obciążenia typowego dla sieci neuronowych. Dane syntetyczne pozyskane w ten sposób mogą być wykorzystane do optymalizacji procesów biznesowych oraz testowania nowych rozwiązań bez konieczności angażowania prawdziwych użytkowników.
Co więcej, modele przejść stanowych pozwalają na pełną kontrolę nad regułami opisującymi przechodzenie od jednego stanu do drugiego. Na przykład w modelowaniu zachowań pacjentów w kontekście określonej terapii można uwzględnić czynniki takie jak skłonność do wysokiego spożycia soli i jego wpływ na nadciśnienie. Opierając się nie tylko na statystykach, lecz także na jasno określonych zasadach, STMs umożliwiają tworzenie bardziej spójnych i przewidywalnych modeli, które można łatwo dostosować do różnych scenariuszy.
Oprócz branży medycznej, modele STMs znajdują zastosowanie w symulacjach biznesowych i przemyśle. Wykorzystanie danych syntetycznych przy projektowaniu cyfrowych bliźniaków umożliwia testowanie nowych produktów czy procesów przed wdrożeniem ich w rzeczywisty świat. To sposób na ograniczenie ryzyka i zwiększenie efektywności eksperymentów, których wyniki można później zweryfikować na rzeczywistych danych.
Integracja podejścia regułowego z aspektami probabilistycznymi daje STMs znaczną przewagę nad innymi modelami generatywnymi. Zamiast polegać wyłącznie na metodach probabilistycznych, które mogą generować nieprzewidywalne lub niepożądane wyniki (np. halucynacje w modelach językowych), STMs koncentrują się na jasno określonych przejściach między stanami. To sprawia, że są znacznie łatwiejsze do interpretacji i optymalizacji, co przekłada się na większą zaufanie do generowanych przez nie wyników.
Wraz z rozwojem technologii możliwe staje się łączenie metod statystycznych i regułowych, by jeszcze lepiej modelować rzeczywisty świat. Modele takie jak STMs pokazują, że przyszłość sztucznej inteligencji leży nie tylko w ogromnych sieciach neuronowych, ale przede wszystkim w inteligentnym łączeniu różnych podejść w zależności od konkretnego zastosowania. Wiele problemów wymaga bowiem nie jednolitego rozwiązania, lecz hybrydowego podejścia, w którym statystyka i twarde reguły współpracują, dostarczając dokładnych oraz przewidywalnych wyników.
