Блоки из: Ячеистый бетон YTONG. Блоки из ячеистого бетона по цене производителя

Ячеистый бетон YTONG. Блоки из ячеистого бетона по цене производителя

Немецкое качество для российских потребителей

В прошлом году в г. Можайске (Московская обл.) был введен в строй новый завод по производству автоклавного газобетона марки YTONG® — самое крупное и современное предприятие по производству материалов этого типа в РФ.

 

Ячеистый бетон давно известен в нашей стране и пользуется заслуженной популярностью у российских строителей и
проектировщиков. Но мало кто знает, что этот замечательный материал был изобретен в начале прошлого века шведским архитектором Акселем Эрикссоном, а бренд YTONG® («Итонг») стал родоначальником промышленного производства газобетона автоклавного твердения.  Впоследствии
эта марка  вошла в состав корпорации Xella (Германия) — одной из ведущих компаний в мире в области производства и поставок строительных материалов.
О масштабах деятельности корпорации красноречиво говорит тот факт, что около 7 тыс.

сотрудников Xella работают более чем в 30 странах мира, а объем продаж компании в 2007 году превысил 1,3 млрд евро. На всех континентах имя компании ассоциируется с инновационными технологиями и компетентностью, а также продуктами и услугами высочайшего качества, чему в немалой степени способствует наличие собственного Центра технологий и исследований, одного из самых современных в мире.

 

Бренд YTONG®  занимает лидирующие позиции на мировом рынке автоклавного
газобетона, что обусловлено почти 80-летним опытом успешного применения материала этой марки.

Блоки YTONG® производятся на заводах концерна Xella по самым передовым технологиям на современном оборудовании, что обеспечивает неизменно высокое качество продукции и постоянство технических характеристик от партии к партии.
Динамично развивающийся строительный рынок России представляет огромный интерес для всех, без исключения, производителей строительных материалов, поэтому нет ничего удивительного в том, что руководством концерна было принято решение об организации производства ячеистого бетона в нашей стране.

Производственная мощность Можайского завода, первого предприятия Xella  в РФ,  в настоящее время составляет около 400 тыс. м³ газобетонных блоков в год, а к 2009 году будет увеличена до 500 тыс. м³.
Немецкая основательность и, безусловно, высокое качество выпускаемой продукции давно уже стали «визитной карточкой» компании Xella, поэтому совершенно не важно в какой стране произведен тот или иной продукт. Подход к организации технологического процесса и контролю качества
одинаков на всех предприятиях концерна, и ЗАО «Кселла-Аэроблок-Центр», а именно так официально именуется Можайский завод, — не является исключением. 
Блоки YTONG® выпускаются в соответствии с собственным заводским стандартом СТО 73045594-001-2008, требования которого превосходят требования к качеству действующего в нашей стране ГОСТ 21520-89 «Блоки из ячеистых бетонов стеновые мелкие» (табл. 1). Компания Xella
всегда стремится к тому, чтобы ее продукты в полной мере соответствовали климатическим условиям страны-потребителя, поэтому в разработке заводского стандарта принимали участие не только немецкие инженеры, но и специалисты НИИЖБ. Качество продукции марки YTONG®
 находится на неизменно высоком уровне, что обеспечивается жестким пооперационным контролем и периодическими испытаниями в Центре технологий и исследований Xella.

 

 

Преимущества YTONG®
Низкая теплопроводность ячеистого бетона позволяет возводить из блоков YTONG® однослойные (без дополнительного утепления) стены, полностью отвечающие современным требованиям, предъявляемым к теплоизоляционным характеристикам ограждающих конструкций жилых и общественных зданий. При равных тепловых параметрах масса стен из ячеистого бетона в несколько раз меньше, чем у стен из традиционных материалов, что позволяет существенно сократить расходы на устройство фундамента и несущих конструкций.

Кроме того, ограждающие конструкции из блоков YTONG® удовлетворяют требованиям по энергосбережению при существенно
меньшей толщине, что обеспечивает экономию строительных материалов и позволяет увеличить полезную площадь внутренних помещений. Сравнительно большие габариты газобетонных блоков и их малый вес способствуют сокращению сроков строительных работ (до 4 раз), снижают
уровень трудозатрат и позволяют отказаться от использования тяжелой подъемной техники.
Из приведенной таблицы видно, что геометрические размеры изделий YTONG® выдерживаются с очень большой точностью.
Это дает возможность укладывать блоки не на обычные кладочные растворы, а на тонкослойные клеевые составы, обеспечивающие толщину швов 1–3 мм, и, как следствие, максимально возможное термическое сопротивление ограждающей конструкции. Проведенные исследования показывают, что при кладке стеновых ограждений из ячеистых блоков увеличение толщины швов до 10 мм приводит к снижению среднего термического сопротивления конструкции приблизительно на 20%, а устройство швов толщиной 20 мм снижает этот показатель более чем на 30%.
Высокая точность геометрии блоков позволяет без особых трудозатрат получать очень ровную поверхность, что обеспечивает значительную экономию штукатурных смесей, как фасадных, так и внутренних.

 

 

 

Следует отметить, что, приобретая продукцию под маркой YTONG®, строитель получает

КОМПЛЕКСНЫЕ РЕШЕНИЯ в виде марочных инструментов, раствора YTONG® для тонкошовной кладки, а также решения
в области логистики и консультации специалистов компании, что гарантирует максимально высокое качество строительства. Несмотря на принадлежность к категории бетона, YTONG® легко обрабатывается при помощи обычного ручного инструмента. Его можно пилить, сверлить и штробить, вырезать элементы сложной формы и т.п., что позволяет реализовывать самые
сложные архитектурные проекты, к числу которых относится, например, знаменитый «Кривой дом» (Польша, г. Сопот).
Ячеистый бетон производится из натуральных ингредиентов (песок, известь
и вода) с добавкой небольшого количества цемента, поэтому блоки YTONG®
 во всем мире признаны экологически чистым строительным материалом. В сравнении с неавтоклавным газобетоном автоклавная технология YTONG®
 не только ускоряет процесс твердения смеси и в несколько раз уменьшает усадку, но и значительно увеличивает прочность материала, что позволяет возводить из него несущие стены зданий высотой до 3 этажей.

Малый вес и
высокие тепло- и звукоизоляционные свойства блоков YTONG® делают их идеальным материалом для устройства внутренних перегородок и заполнения стеновых проемов многоэтажных зданий каркасной конструкции.
Популярность ячеистого бетона в коттеджном строительстве также легко объяснима. Дело в том, что система YTONG® позволяет строить однослойные стены, полностью отвечающие требованиям СНиП II-3-79* «Строительная теплотехника», без дополнительного утепления. Однородные
ограждающие конструкции из этого материала, покрытые тонким слоем минеральной штукатурки, обладают высокой
паропроницаемостью (способностью «дышать»), легкостью и прочностью. По совокупности этих параметров, а также с точки зрения комфорта проживания дома из блоков YTONG® можно сравнивать только
с традиционными деревянными домами из бревна или бруса. При этом YTONG® превосходит дерево по следующим показателям: быстрота возведения, более длительный срок службы (бетон не разрушается под воздействием влаги, УФ-излучения и биологических факторов), пожаробезопасность и, что немаловажно, сравнительно низкая стоимость.

Стеновые блоки из легких бетонов

Стеновые блоки из легких бетонов основательно потеснили кирпич в загородном строительстве. Причина тому — высокие эксплуатационные свойства и экономичность. Среди легких бетонов наиболее популярными сегодня являются газо-, пенобетон и полистиролбетон. Все три материала являются минеральными, негорючи. Пено- и газобетон относятся к классу ячеистых бетонов, общая черта которых – наличие в структуре множества мельчайших пузырьков воздуха. В пенополистиролбетоне вместо воздушных полостей – вспененные гранулы полимера. Для создания пенобетона в специально приготовленную пену добавляют традиционную смесь песка или золы, воды и цемента. Далее размешивают и разливают по формам. В процессе отвердения материал дает усадку до 2 %, поэтому впоследствии не возникает внутреннего напряжения в блоках, и они не трескаются. Изготовление пенобетона вполне по плечу небольшим фирмам: для него не нужно больших площадей и дорогостоящего оборудования. Это удешевляет материал. Однако возможны нарушения геометрии из-за неточности заливки, неотлаженных форм. К недостаткам можно отнести и то, что пенобетон укладывают на раствор, что создает в здании мостики холода. Впрочем, уже выпускают формы для пенобетона, позволяющие выдерживать идеально точные размеры, что позволит укладывать блоки на клей. Газобетон – разновидность ячеистого бетона, который изготавливается путем смешивания цемента, воды, кварцевого песка, извести и, как правило, алюминиевой пудры в качестве газообразователя. Известь реагирует с алюминием, выделяется водород, при отвердении материала пузырьки газа образуют множество пор. Газобетон изготавливают двумя способами: автоклавным и неавтоклавным. В первом отвердевание происходит в автоклаве и занимает 12-16 часов. Достоинства: технология отработана до совершенства, а процесс полностью механизирован. Известь придает материалу красивый белый цвет. Недостатки: процесс изготовления предполагает жесткий режим набора прочности, из-за этого внутри материала образуется напряжение, в дальнейшем блоки нередко трескаются. Минус автоклавного газобетона — высокая цена, что связано с использованием зарубежного дорогостоящего оборудования. Изготовление неавтоклавного газобетона особого оборудования не требует, так что его часто производят небольшие фирмы. Затвердевание происходит в обычных условиях или в жаровлажностных камерах. Несоблюдение технологии, неточность заливки могут приводить к нарушениям геометрии готовых блоков. И по прочности неатоклавный газобетон часто уступает автоклавному собрату. Как правило, блоки скрепляют не обычным кладочным раствором, а специальным клеем, который наносится тонким слоем, что минимизирует теплопотери. В состав полистиролбетона входит несколько составляющих: портландцемент, кремнеземистый заполнитель, пористый заполнитель – гранулы вспененного полистирола – и пластификаторы. Благодаря полистиролу материал получается легким и приобретает теплоизолирующие свойства. В результате при строительстве зданий из полистиролбетона снижаются нагрузка на фундамент и затраты на отопление. Полистиролбетон – лучший теплоизолятор в сравнении с пено- и газобетоном, да и по прочности их превосходит. Толщины наружной стены жилого помещения в 30-40 см достаточно, чтобы здание отвечало всем нормам по теплопроводности и по прочностным характеристикам. Если для несущих конструкций из газо- и пенобетона необходима марка не ниже D600, то для наружных стен из полистиролбетона достаточно D450. Но у специалистов вызывает вопрос долговечность материала. Полистиролбетон выпускается различных марок – от Д150 до Д600. Они отличаются друг от друга средней плотностью в сухом состоянии. В результате производители получают как конструкционный материал, так и теплоизоляционный. Полистиролбетон используется для строительства наружных стен и перегородок, в сборных панелях для коммерческого и промышленного применения, монолитных стенах, садовых украшениях и так далее. Он идеален для надстройки зданий, когда вес конструкции играет определяющую роль. Полистиролбетон очень удобен в обращении. Его крупноразмерные блоки упрощают укладку стен – один блок заменяет 17 кирпичей. При строительстве не требуется использование тяжелой грузоподъемной техники. Блоки легко пилятся, гвоздятся, штробятся, в результате чего им легко придать любую геометрическую форму, устроить в них каналы для скрытой проводки. Отделка стен из полистиролбетона требуется минимальная, так как этот материал хорошо обрабатывается. Стена легко зачищается до ровной поверхности: ее достаточно ошпаклевать и можно приступать к декоративной отделке. Кроме того, полистиролбетон трудногорюч, он может применяться при возведении зданий I категорий огнестойкости и класса пожаростойкости СО. Он экологически и гигиенически безопасен, обладает высокой морозостойкостью, не подвержен гниению. При выборе материала следует учитывать его прочность и плотность, а также теплопроводность. От плотности зависит его применение. Что касается пено- и газобетона, блоки плотностью D300-D400 обычно используют в качестве теплоизолятора или легких перегородок, марки D600 и выше можно использовать для несущих стен. Для полистиролбетона достаточно меньшей плотности: блоки D450 можно использовать для возведения несущих конструкций. Коэффициент теплопроводности у легких бетонов тоже разный: у газо- и пенобетона D600 он соответствует примерно 0,14 В/(мК), тогда как у полистиролбетона он составляет всего 0,08, то есть как теплоизолятор последний лучше. Следует обратить внимание и на форму конкретных блоков: чем она правильнее, тем легче будет монтаж стен. Параметры блоков Прочность – показывает, какую нагрузку на сжатие может выдержать блок. То есть если нагрузка 50 кг/кв. см, то блок размером 390х190х188 выдерживает 37 050 кг. Плотность блока с учётом пустот. То есть сколько весит 1 кубометр материала. Лёгкие блоки – меньше нагрузка на фундамент, быстрее монтируются, дешевле перевозка. Теплопроводность – показывает, какое количество тепла будет уходить через стену площадью 1 кв. м при перепаде температур в 1 градус. Паропроницаемость – способность стен пропускать водяной пар, «дышать». Морозостойкость – количество циклов замораживания/отмораживания, необходимых для понижения прочности блока на 10%. Определяет срок службы стен. Как правило, 1 цикл в средней полосе России проходит за 1 год. Усадка – величина, на которую уменьшается размер блока после строительства. Чем меньше, тем лучше. Газобетонные блоки отличаются плотностью, от этого показателя зависит их применение. Блоки плотностью D300-D400 выступают в качестве теплоизолятора, а марки D500 и выше можно использовать как для перегородок, так и для несущих стен (если здание не выше трёх этажей). Автоклавный газобетон экологичен, долговечен и пожаробезопасен. При высоких температурах у него увеличиваются прочностные характеристики, материал «закаляется». И по теплопроводности у газобетона отличные характеристики: 50 см ячеистого газобетона как полтора метра кирпича. Специалисты рекомендуют при покупке стеновых блоков требовать сертификаты соответствия и протоколы испытаний.

Блоки из пенополистирола. Cтроительство из пенополистирольных блоков.Размеры пенополистирольные блоков.

Рынок строительных услуг сегодня буквально переполнен различными новшествами в области технологий и материалов. Особенно выделяются пенополистирольные блоки, которые превзошли многие стройматериалы по многим технологическим показателям. Пенополистирольные блоки активно применяются при возведении частных жилых построек с малым числом этажей. Также установка пенополистирольных блоков выполняется на фасадах с целью утепления.

Характеристики и применение пенополистирольных блоков

Основная причина применения пенополистирола в стройке – его теплоизоляционные свойства, а также упругая внутренняя структура, позволяющая при низкой плотности материала выдерживать большие нагрузки на блоки. Индивидуальное строительство из пенополистирольных блоков – не единственная сфера применения этого универсального материала. Очень часто в монолитном строительстве встречаются пенополистирольная теплоизоляция многослойных панелей.

Пенополистирол отлично сохраняет тепло внутри постройки благодаря низкому коэффициенту теплопроводности, который составляет 0,036 ватт на квадратный метр. Степень звукоизоляции пенополистирольного блока равна 46 децибел. За сутки этот материал способен поглотить влаги не более чем 0,1% от собственного объема, что говорит о его хорошей водостойкости.

Конструкция пенополистирольных блоков проста. Они собраны из пластин, которые соединены перемычками. Материал перемычек обычно такой же или ПВХ. Соединение блоков между собой осуществляется за счет системы пазов и выступов, иными словами, выполняется элементарная сборка. Для дополнительной прочности перемычки отдельных блоков стягиваются между собой хомутами. После сборки конструкция заливается бетонным раствором, который после застывания образует надежные стены, утепленные с обеих сторон.

Низкая структурная плотность пенополистирола позволяет успешно применять его для реконструкционных работ при восстановлении старых построек. Иногда в этих случаях несущие конструции должны выдерживать чрезмерно высокие механические нагрузки, и применение пенополистирольных стройматериалов вполне оправданно и является наиболее оптимальным решением.

Пенополистирольные плиты активно применяются для утепления фундаментов. Особенно такая практика популярна в регионах с холодным климатом. Используемые в этой местности трехслойные фундаментные блоки уже давно производятся с теплоизолирующим пенополистирольным слоем.

Перед тем, как принять решение использовать в строительстве этот материал, следует рассмотреть плюсы и минусы пенополистирольных блоков.

Преимущества пенополистирольных блоков

Кроме низкой теплопроводности и сопротивлению влаге, пенополистирольные блоки отличаются крайне малым весом, чем они обязаны своему составу – 98% воздуха. Простота перевозки и монтажа делает этот материал очень экономичным: установить плиты пенополистирола можно даже самостоятельно.

Стоит знать и про другие плюсы пенополистирольных блоков. Этот материал очень хорошо сопротивляется деформации, в том числе сжатию. Ввиду наличия этот свойства допускается укладка плит утеплителя под стяжку пола для повышения характеристик покрытия.

Экономическая сторона применения этого теплоизолятора порадует тех, кто располагает ограниченным бюджетом: рыночная стоимость пенополистирола существенно ниже, чем других утепляющих материалов. Если эффект от применения некоторых материалов ощутим не сразу, то в случае с пенополистирольными блоками ситуация обратная: практически сразу после монтажа отмечается трехкратное снижение расходов на отопление помещения.

Устанавливать теплоизоляционные плиты из этого материала может даже человек без соответствующего опыта. Используемая при этом технология проста в освоении. Обработка пенополистирола может проводиться обычным ножом. В других операциях также не требуется наличие какого-либо специализированного оснащения.

Условия эксплуатации этого утеплителя достаточно широки. Слой пенополистирола выдерживает длительное воздействие температуры в пределах +80 по Цельсию. Если нагрев усилится до 95 градусов, материал сможет также выдержать его в течение короткого времени. Превышение допустимой степени нагрева приводит к потере жесткости из-за размягчения. К воздействию холода изделие полностью невосприимчиво.

Недостатки пенополистирольных блоков

Минусы пенополистирольных блоков довольно обширны. Наиболее существенный из них – разрушение структуры утеплителя под прямым ультрафиолетовым излучением. Если не нанести какое-либо отделочное или защитное покрытие, солнечные лучи очень быстро приведут утепляющие плиты в непригодное к эксплуатации состояние.

Так как этот материал очень мягкий и податливый, это привлекает мелких вредителей и норных животных. В пенополистироле они легко прорывают ходы. Это требует дополнительной надежной защиты.

Пенополистирольные блоки плохо выпускают пар из-за слабой плотности, и он конденсируется внутри плиты. Это увеличивает теплопроводность материала до 10% и сказывается на общей функциональности утепляющего слоя. При этом конденсат может замерзать и разрушать материал изнутри при низкой температуре окружающей среды.

Пожаробезопасность современного пенополистирола заключается в его самозатухающем свойстве, но при этом он относится к легковоспламеняющимся материалам. Температура возгорания утеплителя – +210-440 по Цельсию, и после воспламенения он начинает выделять множество токсичных веществ в виде дыма, что прибавляет важности защите материала от открытого огня.

Также к недостаткам пенополистирола следует отнести слабую сопротивляемость химикатам. Вещества из класса щелочей, кислот и растворителей нарушают внутреннюю структуру материала.

Добавить дискомфорта также может низкий уровень шумопоглощения. Возможности утеплителя заканчиваются на поглощении слабых стуков и вибрационных волн, однако сильные звуковые волны он пропускает.

Размерности пенополистирольных блоков

Из-за схожести с ячеистым бетоном пенополистирольные конструкции попадают под те же стандарты производства, что и полистиролбетонные. Поэтому размеры пенополистирольных блоков соответствуют нормам, изложенным в ГОСТ 21520, определяющем габариты и виды бетонных стройматериалов.

На сегодняшний день есть определенные диапазоны размерностей пенополистирольных блоков, которые получили наибольшее распространение:

• Высота – 88-298 мм;
• Длина – 288-598 мм;
• Толщина – 195-300 мм.

Для создания собственных проектных документов и технологических норм производства фирмы-изготовители пенополистирола обращаются к следующим государственным стандартам:

• СТ СЭВ 1406-78, определяющем нормы производства бетона и железобетона;
• ГОСТ 21520-89 – регламенту мелких блоков для стен из ячеистого бетона;
• ГОСТ Р 51263-99, в целом устанавливающим требования к изготовлению полистиролбетона;
• Классификации и общим требованиям к различным бетонам ГОСТ 25192-82;
• Стандарту легких бетонов ГОСТ 25820-2000.

Применение пенополистирольных блоков

Технология строительных работ с применением пенополистирольных блочных конструкций сама по себе несложная, но во время проведения стройки следует учитывать несколько важных моментов:

• При закладывании основы здания следует установить вертикальные стержни. Они будут выполнять функцию связующего элемента между стенами и фундаментом;
• Для защиты бетона от влаги первый ряд должен иметь гидроизоляцию;
• Выпуск арматуры не должен быть меньше высоты трех рядов;
• Заливка бетоном осуществляется каждые три ряда;
• Формирование проемов для дверей и окон выполняется с помощью нижней распорки и двухслойной арматуры, а также специальных перемычек, которые не допустят растекания бетонного раствора.

Блоки из ячеистого бетона | Блоки

Показатель	Значение показателя для марки по средней плотности
	D400	D500	D600	D700
Средняя плотность в сухом состоянии, кг/м3	376-425	476-525	576-625	676-725
Класс бетона по прочности на сжатие	B2,0 B2,5	B2,5 B3,5	B2,5 B3,5	B3,5 B5,0
Прочность на сжатие, МПа, не менее	2,16	2,70 3,78	2,70 3,78	3,78 5,40
Марка по морозостойкости	F100	F100	F100	F100
Коэффициент теплопроводности, Вт/(м*С)	0,10	0,12	0,14	0,18
Индекс изоляции воздушного шума стены толщиной 250 мм, дБ	43	44	45	46
Коэффициент паропроницаемости, мг/м*ч*Па, не менее	0,23	0,20	0,16	0,15
Усадка, мм/м, не более	0,5	0,5	0,5	0,5
Отпускная влажность, % по массе, не более	25	25	25	25
Средний вес при отпускной влажности 25%, кг/м3	470-530	595-655	720-780	845-905
Удельная активность естественных радионуклидов, Бк/кг, не более	370	370	370	370
Предельные отклонения от размеров, мм — по высоте: — по ширине: — по длине:	± 0,5 ± 1,0 ± 1,5	± 0,5 ± 1,0 ± 1,5	± 0,5 ± 1,0 ± 1,5	± 0,5 ± 1,0 ± 1,5
Показатель	Значение показателя для марки по средней плотности
	D500
Средняя плотность в сухом состоянии, кг/м3	476-525
Класс бетона по прочности на сжатие	B2,0
Прочность на сжатие, МПа, не менее	2,10
Марка по морозостойкости	F35
Коэффициент теплопроводности, Вт/(м*С)	0,12
Индекс изоляции воздушного шума стены толщиной 250 мм, дБ	44
Коэффициент паропроницаемости, мг/м*ч*Па, не менее	0,20
Усадка, мм/м, не более	0,5
Отпускная влажность, % по массе, не более	25
Средний вес при отпускной влажности 25%, кг/м3	595-655
Удельная активность естественных радионуклидов, Бк/кг, не более	370
Предельные отклонения от размеров, мм — по высоте: — по ширине: — по длине:	± 1,0 ± 1,5 ± 2,0

Блоки из натурального камня — цена от производителя

Каменные блоки

Каменные блоки – это штучный материал, имеющий правильную геометрическую форму. Их широко применяют в строительстве, в облагораживании придомовых территорий, например, при возведении фонтанов, беседок и не только. Они отличаются экологической чистотой и высокими эстетическими характеристиками.

Преимущества применения каменных блоков

С помощью каменных блоков удастся создать неповторимый архитекторский проект, копии которого не будет во всем мире. Строения из камня отличаются надежностью и солидностью. Стены, возведенные однажды, будут стоять на протяжении нескольких веков. Такие здания не дают усадку и имеют респектабельный внешний вид.

К преимуществам каменных блоков относятся:

• Неповторимый цвет и фактура, оригинальный узор, созданный самой природой.
• Высокая прочность. По этому показателю каменным породам уступает только алмаз.
• Долговечность. Срок службы камня исчисляется столетиями.
• Отличные звукоизоляционные характеристики.
• Экологическая безопасность.
• Пожароустойчивость. Блоки не горят, не плавятся и не выделяют в атмосферу вредные вещества.
• Водонепроницаемость
• Устойчивость к факторам внешней среды. Конструкции, возведенные из натурального камня, не боятся ветра, мороза и ультрафиолетовых лучей. Им не нужна обработка от паразитов и вредителей.

Каменные блоки – это прочность, долговечность и надежность. С их помощью можно создать оригинальные дизайнерские композиции. Богатый выбор цветов, оттенков и фактур позволит дать волю фантазии.

Каменные блоки от компании РОК

«Надежно, как за каменной стеной» — так звучит известная поговорка. Ее по праву можно применить к строениям, воздвигнутым из качественных каменных блоков. С нашей помощью Вам удастся воплотить в реальность все, даже самые сложные архитектурные и дизайнерские задумки. Мы будет сопровождать Ваш проект, начиная с этапа производства продукции и заканчивая ее монтажом.

Натуральный камень всегда был и будет в почете. Этот материал вызывает уважение и трепет только одним своим видом. Каменные постройки – это признак солидности. Ни один искусственный образец не сможет заменить эту благородную породу.

Каменные блоки тяжелы, но в этом их преимущество. Их использование в строительстве – это гарант качества, который дает сама природа. С РОК сотрудничали и продолжают сотрудничать самые известные компании. Клиенты оставляют о наших работах только положительные отзывы, потому что мы отлично знаем, чего хочет заказчик. Каменные блоки от РОК – это качество, экологичность и надежность.

Блоки из щепы и цемента: evgenyart — LiveJournal

Ещё в декабре пригласил меня один заказчик ознакомиться с его недавно построенным домом для отделки фасадов и интерьеров. Дом как дом, в три этажа, вот только построен из блоков какого-то местного производства. Хозяин производства уверял моего заказчика в огромных преимуществах этого блока перед остальными. И дом-то будет тёплый, и усадок не будет, так как всё по технологии делается, и геометрия-то у блока отменная. Походил я по этажам, посмотрел на стены и предложил подождать с работами до лета. Почему? Повсюду идут трещины разной величины. Некоторые во всю стену. Если приступать к работе по внутренней отделке, то вся работа может оказатья насмарку именно из-за этого, а кто будет виноват?

Предложил заказчику поставить маячки на трещины. Это даст возможность проверить насколько они стабильны, или ещё процесс усыхания блоков продолжается. А возможно и не только блоков, а самого дома, расположенного на краю посёлка на склоне оврага. Сам дом, его масса может давать подвижки на нестабильных грунтах, тем более недавно построенный.

Маячок не мой.

На месяц приостановили начало работ по отделке. За это время все поставленные заказчиком маячки лопнули. Приобретённые блоки из щепы и цемента усыхают. Теперь я предложил подождать до установления стабильно тёплой погоды и летом приступить сначала к фасадным работам по отделке, затем к внутренним.
А производитель блоков мамой клялся, что блоки высушены аж до немогу.

Понятно, что дом из такого блока будет тёплым, но уж больно капризный материал и зависит от влажности в процессе строительства. У нас регион не такой солнечный как в Кисловодске, или Ялте и пока фасад не будет полностью изолирован от внешней среды декоративной штукатуркой (без доступа воздуха и влаги) щепа в блоке так и будет разбухать.
Из чего в идеале должен состоять блок: щепа, цемент, вода и химические добавки в виде хлорида кальция ГОСТ 450-77, жидкое стекло ГОСТ 13078-67, силикат-глыба ГОСТ 13079-67, сернокислый глинозём ГОСТ 5155-74, известь ГОСТ 9179-77.
Для производства блока используется щепа сосны и ели, реже лиственичные породы, ещё реже из лиственницы ( но дороже, так как эта щепа требует двойных хим добавок). Линейные размеры щепы должны быть: длина до 25 мм, ширина 5-10мм, толщина 3-5мм.
Поскольку производство таких блоков располагается непосредственно на лесоперерабатывающих предприятиях, то недобросовестные производители добавляют в состав что попало: ветки, древесную пыль, мелкую стружку и неизвестно что ещё. Качество блока от таких манипуляция весьма и весьма страдает. Различные технологи могут обосновывать добавление в состав массы коры, листьев, соломы, тырсы и невесть чего ещё, но и так блок, изготовленный только из щепы с цементом весьма щекотливая тема для строительства наружных стен дома в нашем регионе, а ещё и с подозрительными добавками становится проблемой при отделке фасадов и внутрянки.
Всем хочется иметь тёплый дом — это понятно, но нужно быть готовым к последующим сюрпризам и тщательно организовывать как сам строительный процесс, его время проведения (сезонность), так и материалы для последующей отделки как снаружи, так и внутри.Подробнее: https://srbu.ru/stroitelnye-materialy/223-arbolitovye-bloki-nedostatki-dostoinstva-i-kharakteristiki.html Уж если так хочется строить дом именно из арболитовых блоков — тут зевать нельзя: нужнот ехать на производство и знакомиться со всеми процессами. Разговаривать не только со сладкоречивыми менеджерами, но с инженерами-технологами и рабочими. Причём с рабочими особо подробно и лучше с несколькими. Не пренебрегайте мелким подхалимажем — шоколадку там подарить, или бутылку пива и узнаете гораздо больше, чем из официальных источников.

Удачи в выборе материалов для строительства))

БЛОКИ ИЗ ЭЛЕМЕНТОВ — играть онлайн бесплатно

Играть онлайн бесплатно

Под игрой имеется описание, инструкции и правила, а также тематические ссылки на похожие материалы — рекомендуем ознакомиться.

Как играть — правила и описание

Присоединяйтесь к числу любителей блочных головоломок, связанных с равномерной упаковкой разных фигур на площадку фиксированных размеров. Блоки в этой игре представляют собой фигуры (похожие на те, что в тетрисе), составленные из кубиков. Каждый кубик символизирует какую-либо природную силу: вода, огонь, солнце, растения, мороз и так далее. Сами по себе элементы не играют никакой роли — просто фантазия авторов и попытка сделать разноцветные блоки более философскими. Куда более важную роль играют размеры блоков и их конфигурация.

Блоки выдаются игроку сериями по три за раз. Пока все три не будут установлены на площадку, новые не будут выданы. Это важно, учтите! Основной ошибкой в этой игре является поспешность в установке блока. Игрок не продумывает последствия и, соответственно, получая новый набор, не имеет возможности разместить его блоки, поскольку для всех или одного из них нет свободного места. Вывод: нужно тщательно анализировать имеющиеся в данный момент блоки и свободные места, и ставить их так, чтобы оставить места для блоков любой конфигурации, которые могут быть выданы при следующем ходе.

Программа содержит некий псевдо-интеллект, который будет пытаться «завалить» Вас, выдавая неудобные блоки в самые неподходящие моменты. Чем больше ходов Вы сделали, тем напористее будут действия этого самого интеллекта. Учтите это, стараясь не расслабляться и не переставать резервировать места для новых фигур любого вида. Если Ваша стратегия будет верна, а внимание и последовательность действий точны, то игра, по сути, может длиться бесконечно.

Скачать игру БЛОКИ ИЗ ЭЛЕМЕНТОВ нельзя, но подумайте, имеет ли смысл это делать, ведь здесь она всегда доступна, Вам достаточно лишь открыть эту страницу.

Сделайте перерыв и сыграйте в онлайн игры, которые развивают логику и воображение, позволяют приятно отдохнуть. Расслабьтесь и отвлекитесь от дел!

• Логические • Для планшета

Во весь экран

Игра БЛОКИ ИЗ ЭЛЕМЕНТОВ в категориях Головоломки, Логические, Для планшета доступна бесплатно, круглосуточно и без регистрации с описанием на русском языке на Min2Win. Если возможности электронного рабочего стола позволяют, можно развернуть сюжет БЛОКИ ИЗ ЭЛЕМЕНТОВ во весь экран и усилить эффект от прохождения сценариев. Многие вещи действительно имеет смысл рассмотреть детальнее.

Определение блока по Merriam-Webster

\ ˈBläk \

1 : компактный, обычно сплошной кусок прочного материала, особенно когда его обрабатывают или переделывают для определенной цели. кусок льда из сырных блоков : Такие как

а : кусок дерева, на который кладут шею человека, приговоренного к обезглавливанию, для казни. положи ей шею на блок

б : форма или форма, на которой изделия формируются или отображаются деревянный блок шляпы

c : полый строительный элемент прямоугольной формы, обычно из искусственного материала. стена из бетонных блоков

d : легкая, обычно кубическая и прочная деревянная или пластиковая строительная игрушка, которая обычно поставляется в наборах. дети играют с кубиками

ж спортивный : начальный блок первый пловец выходит из блоков медленный выход из блоков 2а : препятствие блокировать любое будущее развитие

б спортивный : препятствие игре соперника особенно футбол : остановка или препятствие продвижению или движению противника с помощью тела. блок у правого подката

c медицинский (1) : нарушение нормальной физиологической функции (ткани или органа) особенно : блокада сердца Пациент поступил с блокадой.(2) : местная анестезия (инъекционная), вызываемая прерыванием потока импульсов вдоль нерва. d психология : прерывание или прекращение, в частности, хода мыслей конкурирующими мыслями или психологическим подавлением ментальный блок эмоциональный блок — сравнить писательский блок 4 : Деревянный или металлический корпус, вмещающий один или несколько шкивов и имеющий крючок, проушину или ремень, с помощью которого он может быть прикреплен.

5 : кусок материала (такого как дерево или линолеум), имеющий на поверхности вырезанный вручную рисунок, с которого должны быть напечатаны оттиски. деревянные бруски, используемые для печати книг

6а (1) : обычно прямоугольное пространство (например, в городе), окруженное улицами и занятое или предназначенное для зданий. Она жила в нашем квартале.

(2) : расстояние по одной из сторон такого блока Магазин находится в двух кварталах справа. жил в квартале от школы

б (1) : большое здание, разделенное на отдельные функциональные блоки. многоквартирный дом

(3) : отличительная часть здания или интегрированная группа зданий. блок классных комнат

7 : площадка, с которой имущество продается на аукционе пошел на блок и продан почти за три миллиона долларов

8а : количество, количество или раздел вещей, рассматриваемых как единое целое. купил большой пакет акций получасовой блок музыки блок текста

вокруг квартала

: через множество опытов — особенно используется, чтобы сказать, что кто-то уже немолод или стал знающим, способным или зрелым из-за прошлого опыта … казалось возможным, что влюбиться в женщину, которая несколько раз побывала в квартале, означало отнять у себя многое чисто орнаментальных элементов… первой любви.- Майкл Чабон

на блоке

: продам Бизнес сейчас на блоке .

заблокирован; блокировка; блоки

переходный глагол

1а : сделать непригодным для прохода или продвижения через препятствие Дорогу преградил обвал.

б архаичный : блокада … Город… осажден и заблокирован… — Джон Мильтон

c : , чтобы препятствовать прохождению, продвижению или выполнению посредством или как если бы путем создания препятствия Скорая помощь была заблокирована движением транспорта.сенаторы пытаются заблокировать прохождение законопроекта

d : для отключения от просмотра Строительные блоки блокируют наш вид на океан.

е : , чтобы вмешиваться, как правило, на законных основаниях (противник, выстрел соперника и т. Д.) в различных играх или спорте потренироваться в блокировке наших противников заблокировала удар рукой

ж : для предотвращения нормального функционирования или действия заблокировать нерв новокаином

грамм : для ограничения обмена (валюты, чеков и т. Д.)

2 : для обозначения или обозначения контура или главных линий блокировать дизайн

4 : для защиты, поддержки или предоставления блока (см. Запись блока 1 смысл 1) блокирующая пластина для печати блокирует задние колеса

5 : для отработки (основных позиций и движений) для исполнителей (как в пьесе) также : для определения позиций и движений игроков (сцена или пьеса) — часто используется с из , чтобы заблокировать сцену до прибытия актеров на съемочную площадку.

6 наборный : для выравнивания (две или более строк текста или текста) слева или слева и справа

7 гольф : для неточного удара (мяча или удара) вправо при замахе правой рукой или влево при замахе левой рукой : толчков … Вы взволнованы, не заканчивайте замах и блокируйте следующий заезд в листву. — Томас Босуэлл

непереходный глагол

спортивный : , чтобы обычно законно вмешиваться в действия оппонента : , чтобы заблокировать оппонента нужно практиковать блокировку

\ ˈBläk \ Герберт Лоуренс 1909–2001 Herblock \ ˈHər- bläk \ Американский редактор-карикатурист

Строительные блоки интерпретируемости

С растущим успехом нейронных сетей возникает соответствующая потребность в способности объяснять их решения, включая укрепление уверенности в том, как они будут вести себя в реальном мире, обнаружение предвзятости модели и научное любопытство. Для этого нам нужно как создавать глубокие абстракции, так и реифицировать (или создавать экземпляры) их в богатых интерфейсах. За некоторыми исключениями, существующие работы по интерпретируемости не могут сделать это согласованно.

Сообщество машинного обучения в первую очередь сосредоточилось на разработке мощных методов, таких как визуализация функций, атрибуция и уменьшение размерности, для рассуждений о нейронных сетях. Однако эти методы изучались как отдельные направления исследований, и соответствующая работа по их материализации игнорировалась.С другой стороны, сообщество взаимодействия человека и компьютера начало исследовать богатые пользовательские интерфейсы для нейронных сетей, но они еще не глубоко вовлечены в эти абстракции. В той степени, в которой эти абстракции использовались, это было довольно стандартным способом. В результате мы остались с обедненными интерфейсами (например, картами значимости или коррелирующими абстрактными нейронами), которые оставляют большую ценность на столе. Хуже того, многие методы интерпретируемости не были полностью реализованы в абстракциях, потому что не было давления, чтобы сделать их обобщаемыми или компонуемыми.

В этой статье мы рассматриваем существующие методы интерпретируемости как фундаментальные и составляемые строительные блоки для многофункциональных пользовательских интерфейсов. Мы обнаруживаем, что эти разрозненные методы теперь объединены в единую грамматику, выполняя дополнительные роли в результирующих интерфейсах. Более того, эта грамматика позволяет нам систематически исследовать пространство интерфейсов интерпретируемости, позволяя нам оценить, соответствуют ли они конкретным целям. Мы представим интерфейсы, которые покажут , что сеть обнаруживает, и объясним , как она развивает свое понимание, сохраняя при этом объем информации в человеческом масштабе .Например, мы увидим, как сеть, наблюдающая за лабрадором, обнаруживает гибкие уши и как это влияет на его классификацию.

Наши интерфейсы спекулятивны, и можно задаться вопросом, насколько они надежны. Вместо того чтобы рассматривать этот вопрос по частям, мы посвятим ему отдельный раздел в конце статьи.

В этой статье мы используем GoogLeNet, модель классификации изображений, чтобы продемонстрировать наши идеи интерфейса, потому что ее нейроны кажутся необычно семантически значимыми.Мы активно исследуем, почему это так, и надеемся раскрыть принципы разработки интерпретируемых моделей. Тем временем, пока мы демонстрируем наши методы на GoogLeNet, мы предоставляем вам код, чтобы вы могли опробовать их на других моделях. Хотя здесь мы сделали конкретный выбор задачи и сети, основные абстракции и шаблоны для их объединения, которые мы представляем, могут быть применены к нейронным сетям в других областях.

Разбирая скрытые слои

Большая часть недавних работ по интерпретируемости связана с входными и выходными слоями нейронной сети.Возможно, этот фокус связан с ясным значением, которое имеют эти слои: в компьютерном зрении входной слой представляет значения для красного, зеленого и синего цветовых каналов для каждого пикселя входного изображения, а выходной слой состоит из меток классов и связанные с ними вероятности.

Однако сила нейронных сетей заключается в их скрытых слоях — на каждом уровне сеть обнаруживает новое представление входных данных. В компьютерном зрении мы используем нейронные сети, которые запускают одни и те же детекторы признаков в каждой точке изображения.Мы можем думать о заученном представлении каждого слоя как о трехмерном кубе. Каждая ячейка в кубе — это активация , или количество, которое запускает нейрон. Оси x и y соответствуют положениям на изображении, а ось z — это канал (или детектор), который работает.

Куб активаций, который нейронная сеть для компьютерного зрения развивает на каждом скрытом слое. Различные срезы куба позволяют нам нацеливать активацию отдельных нейронов, пространственных положений или каналов.

Чтобы создать семантический словарь, мы сопоставляем каждую активацию нейрона с визуализацией этого нейрона и сортируем их по величине активации. Этот союз активаций и визуализации функций меняет наши отношения с лежащим в основе математическим объектом. Активации теперь соответствуют иконическим изображениям, а не абстрактным индексам, и многие из них кажутся похожими на выдающиеся человеческие идеи, такие как «мягкое ухо», «собачья морда» или «мех».

Мы используем визуализацию функций на основе оптимизации, чтобы избежать ложной корреляции, но можно использовать и другие методы.

Семантические словари мощны не только потому, что они отошли от бессмысленных индексов, но и потому, что они выражают изученные абстракции нейронной сети с помощью канонических примеров. При классификации изображений нейронная сеть изучает набор визуальных абстракций, и поэтому изображения являются наиболее естественными символами для их представления. Если бы мы работали со звуком, более естественными символами, скорее всего, были бы аудиоклипы. Это важно, потому что, когда нейроны соответствуют человеческим представлениям, возникает соблазн свести их к словам.Однако это будет операция с потерями — даже для знакомых абстракций сеть, возможно, усвоила более глубокий нюанс. Например, в GoogLeNet есть несколько гибких детекторов ушей, которые, по-видимому, обнаруживают несколько разные уровни свисания, длины и окружающего контекста для ушей. Также могут существовать абстракции, которые визуально знакомы, но для которых нам не хватает хороших описаний на естественном языке: например, возьмем конкретный столб мерцающего света, где солнце попадает в рябь на воде.Более того, сеть может изучать новые абстракции, которые кажутся нам чуждыми — здесь естественный язык нас полностью подведет! В общем, канонические примеры — более естественный способ представить чужие абстракции, которые изучают нейронные сети, чем родной человеческий язык.

Придавая значение скрытым слоям, семантические словари создают основу для того, чтобы наши существующие методы интерпретируемости стали составными строительными блоками. Как мы увидим, к ним, как и к их основным векторам, можно применить уменьшение размерности.В других случаях семантические словари позволяют нам продвигать эти методы дальше. Например, помимо односторонней атрибуции, которую мы в настоящее время выполняем с входными и выходными слоями, семантические словари позволяют нам приписывать определенные скрытые слои и обратно. В принципе, эту работу можно было бы проделать без семантических словарей, но было бы непонятно, что означают результаты.

Хотя мы вводим семантические словари в терминах нейронов, они могут использоваться с любой базой активаций.Мы будем исследовать об этом позже.

Что видит сеть?

Применение этой техники ко всем векторам активации позволяет нам не только видеть, что сеть обнаруживает в каждой позиции, но также и то, что сеть понимает о входном изображении в целом.

И, работая со слоями (например, «mixed3a», «mixed4d»), мы можем наблюдать, как развивается понимание сети: от обнаружения краев на более ранних уровнях к более сложным формам и частям объектов на последних.

Однако в этих визуализациях отсутствует важная информация: величина активаций. Масштабируя площадь каждой ячейки по величине вектора активации, мы можем указать, насколько сильно сеть обнаружила особенности в этой позиции:

Как собираются концепции?

Визуализация функций помогает нам ответить , что обнаруживает сеть, но не ответит , как сеть собирает эти отдельные части, чтобы прийти к более поздним решениям, или , почему были приняты эти решения .

Атрибуция — это набор методов, которые отвечают на такие вопросы, объясняя отношения между нейронами. Существует множество подходов к атрибуции, но пока нет однозначного правильного ответа. На самом деле есть основания полагать, что все наши нынешние ответы неверны. Мы думаем, что методы атрибуции еще предстоит провести много важных исследований, но для целей этой статьи точный подход к атрибуции не имеет значения.Мы используем довольно простой метод, линейно аппроксимируя отношения. Мы делаем атрибуцию линейной аппроксимацией во всех наших интерфейсах. То есть, мы оцениваем влияние нейрона на выход, умноженное на его активацию, умноженную на скорость, с которой увеличение его активации увеличивает выход. Когда мы говорим о линейной комбинации активаций, атрибуцию можно рассматривать как линейную комбинацию атрибутов единиц или, что эквивалентно, как скалярное произведение между активацией этой комбинации и градиентом.

Для пространственной атрибуции мы делаем дополнительный трюк. Построенный максимальный пул GoogLeNet привносит много шума и шахматных узоров в градиенты. Чтобы избежать преобладания этого шума при демонстрации интерфейса, мы (а) делаем ослабление градиента максимального объединения, распределяя градиент по входам пропорционально их активации, вместо того, чтобы победитель получает все, и (б) отменяем шаблоны шахматной доски.

Блокноты, прикрепленные к схемам, представляют собой эталонные реализации., но его можно легко заменить практически любой другой техникой. Будущие улучшения атрибуции, конечно же, соответственно улучшат интерфейсы, построенные на их основе.

Пространственная атрибуция с картами яркости

Наиболее распространенный интерфейс для атрибуции называется картой значимости — простой тепловой картой, которая выделяет пиксели входного изображения, которые больше всего повлияли на классификацию выходных данных. Мы видим два слабых места в этом нынешнем подходе.

Во-первых, неясно, должны ли отдельные пиксели быть основной единицей атрибуции. Значение каждого пикселя чрезвычайно запутано с другими пикселями, не устойчиво к простым визуальным преобразованиям (например, яркости, контрастности и т. Д.) И далеки от высокоуровневых концепций, таких как выходной класс. Во-вторых, традиционные карты значимости представляют собой очень ограниченный тип интерфейса — они отображают атрибуцию только для одного класса за раз и не позволяют вам более глубоко исследовать отдельные точки.Поскольку они явно не работают со скрытыми слоями, было трудно полностью изучить их пространство дизайна.

Вместо этого мы рассматриваем атрибуцию как еще один строительный блок пользовательского интерфейса и применяем его к скрытым слоям нейронной сети. При этом мы меняем вопросы, которые можем задавать. Вместо того чтобы спрашивать, важен ли цвет конкретного пикселя для классификации «лабрадор-ретривер», мы вместо этого спрашиваем, важна ли высокоуровневая идея , обнаруженная в этой позиции (например, «гибкое ухо»).Этот подход аналогичен тому, что делают методы сопоставления активации классов (CAM), но, поскольку они интерпретируют свои результаты обратно во входное изображение, они упускают возможность общаться с точки зрения разнообразного поведения скрытых слоев сети.

Приведенный выше интерфейс обеспечивает более гибкие отношения с атрибуцией. Для начала мы выполняем атрибуцию из каждой пространственной позиции каждого показанного скрытого слоя для всех 1000 выходных классов. Чтобы визуализировать этот многомерный вектор, мы используем уменьшение размерности для создания разнонаправленной карты значимости. Наложение этих карт значимости на наши масштабные сетки активации обеспечивает информационный запах над пространством атрибуции. Сетки активации позволяют нам привязать атрибуцию к визуальному словарю, впервые установленному нашими семантическими словарями. При наведении мы обновляем легенду, чтобы отразить принадлежность к выходным классам (то есть, каким классам это пространственное положение больше всего способствует?).

Возможно, наиболее интересно то, что этот интерфейс позволяет нам интерактивно выполнять атрибуцию между скрытыми слоями .При наведении дополнительные карты значимости маскируют скрытые слои, в некотором смысле проливая свет на их черные ящики. Этот тип межуровневой атрибуции является ярким примером того, как тщательное рассмотрение дизайна интерфейса способствует обобщению наших существующих абстракций для интерпретируемости.

С помощью этой диаграммы мы начали думать об атрибуции с точки зрения концепций более высокого уровня. Однако в определенном месте многие концепции обнаруживаются вместе, и этот интерфейс затрудняет их разделение.Продолжая сосредотачиваться на пространственных позициях, эти концепции остаются запутанными.

Авторство канала

Карты значимости неявно разрезают наш куб активаций, применяя атрибуцию к пространственным положениям скрытого слоя. Это суммируется по всем каналам, и в результате мы не можем сказать, какие конкретные детекторы в каждой позиции больше всего способствовали окончательной классификации выходных данных.

Альтернативный способ разрезать куб — по каналам, а не по пространственным позициям.Это позволяет нам выполнить атрибуцию канала : сколько каждый детектор внес в окончательный результат? (Этот подход похож на современную работу Кима и др., Которые приписывают изученную комбинацию каналов.)

Эта диаграмма аналогична предыдущей, которую мы видели: мы проводим атрибуцию от уровня к слою, но на этот раз по каналам, а не по пространственным позициям. И снова мы используем значки из нашего семантического словаря для представления каналов, которые больше всего способствуют окончательной классификации выходных данных.При наведении курсора на отдельный канал отображается тепловая карта его активаций, наложенная на входное изображение. Легенда также обновляется, чтобы показать его принадлежность к выходным классам (то есть, какие высшие классы поддерживает этот канал?). Щелчок по каналу позволяет нам углубиться в атрибуцию от уровня к слою, идентифицируя каналы на более низких уровнях, которые вносят наибольший вклад, а также каналы на более высоких уровнях, которые наиболее поддерживаются.

Хотя эти диаграммы сосредоточены на атрибуции от слоя к слою, все же может быть полезно сосредоточиться на одном скрытом слое.Например, фигура-тизер позволяет нам оценить гипотезы, объясняющие, почему один класс преуспел над другим.

Приписывание пространственных местоположений и каналов может раскрыть важные особенности модели, особенно когда мы объединяем их вместе. К сожалению, это семейство подходов обременено двумя серьезными проблемами. С одной стороны, очень легко получить огромное количество информации: потребуются часы человеческого одитинга, чтобы понять «длинный хвост» каналов, которые незначительно влияют на результат.С другой стороны, обе изученные нами совокупности имеют очень большие потери и могут упускать важные части истории. И хотя мы могли бы избежать агрегации с потерями, работая с отдельными нейронами, а не агрегируя вообще, это комбинаторно взрывает первую проблему.

Создание вещей в масштабе человека

В предыдущих разделах мы рассмотрели три способа разрезания куба активаций: на пространственные активации, каналы и отдельные нейроны.У каждого из них есть серьезные недостатки. Если использовать только пространственные активации или каналы, они упускают очень важные части истории. Например, интересно, что детектор уха с дискетами помог нам отнести изображение к изображению лабрадора-ретривера, но гораздо интереснее, если это объединить с местами, из которых это произошло. Можно попытаться перейти к уровню нейронов, чтобы рассказать всю историю, но десятки тысяч нейронов — это просто слишком много информации.Даже сотни каналов, прежде чем они будут разделены на отдельные нейроны, могут быть ошеломляющими для демонстрации пользователям!

Если мы хотим превратить полезные интерфейсы в нейронные сети, этого недостаточно, чтобы сделать вещи осмысленными. Нам нужно сделать их человеческими масштабами, а не огромными свалками информации. Ключом к этому является поиск более значимых способов разбить наши активации. Есть все основания полагать, что такие разложения существуют. Часто многие каналы или пространственные положения работают вместе в высокой степени коррелированным образом, и их полезно рассматривать как единое целое.Другие каналы или должности будут иметь очень небольшую активность, и их можно игнорировать для общего обзора. Итак, похоже, что мы могли бы найти лучшие декомпозиции, если бы у нас были правильные инструменты.

Существует целая область исследований, называемая факторизацией матриц, которая изучает оптимальные стратегии разбиения матриц. Сглаживая наш куб в матрицу пространственных местоположений и каналов, мы можем применить эти методы для получения более значимых групп нейронов.Эти группы не будут соответствовать кубу так естественно, как группы, которые мы рассматривали ранее. Вместо этого они будут комбинациями пространственных положений и каналов. Более того, эти группы созданы для объяснения поведения сети на определенном изображении. Было бы неэффективно повторно использовать те же группы на другом изображении; каждое изображение требует расчета уникального набора групп.

В дополнение к естественному разделению куба активаций скрытого слоя на нейроны, пространственные местоположения или каналы, мы также можем рассмотреть более произвольные группировки местоположений и каналов.

Группы, которые появятся в результате этой факторизации, будут атомами интерфейса, с которым работает пользователь. К сожалению, любая группировка по своей сути является компромиссом между уменьшением вещей до человеческого масштаба и сохранением информации, поскольку любая агрегация ведет к потерям. Факторизация матрицы позволяет нам выбирать, для чего оптимизированы наши группировки, что дает нам лучший компромисс, чем естественные группировки, которые мы видели ранее.

Цели нашего пользовательского интерфейса должны влиять на то, что мы оптимизируем для расстановки приоритетов в матричной факторизации.Например, если мы хотим определить приоритеты того, что обнаружила сеть, нам нужно, чтобы факторизация полностью описывала активации. Если бы мы вместо этого хотели определить приоритеты того, что изменит поведение сети, мы бы хотели, чтобы факторизация полностью описывала градиент. Наконец, если мы хотим определить приоритеты того, что вызвало текущее поведение, нам нужно, чтобы факторизация полностью описывала атрибуции. Конечно, мы можем найти баланс между этими тремя целями, а не оптимизировать одну для исключения других.

На следующей диаграмме мы построили группы, которые определяют приоритеты активаций, путем факторизации активаций. Большинство алгоритмов и библиотек матричной факторизации настроены так, чтобы минимизировать среднеквадратичную ошибку восстановления матрицы, которую вы им даете. Есть способы взломать такие библиотеки для достижения более общих целей путем умных манипуляций с предоставленной матрицей, как мы увидим ниже. В более широком смысле факторизация матриц — это проблема оптимизации, и с помощью специальных инструментов вы можете выполнять всевозможные пользовательские факторизации.с неотрицательной матричной факторизацией Как следует из названия, неотрицательная матричная факторизация (NMF) ограничивает положительные факторы. Это нормально для активации сети ReLU, которая также должна быть положительной. Наш опыт показывает, что группы, которые мы получаем от NMF, кажутся более независимыми и семантически значимыми, чем группы без этого ограничения. Из-за этих ограничений группы из NMF менее эффективны при представлении активаций, чем без них, но наш опыт показывает, что они кажутся более независимыми и семантически значимыми.. Обратите внимание, как подавляюще большое количество нейронов было сокращено до небольшого набора групп, кратко описывающих историю нейронной сети.

Этот рисунок фокусируется только на одном уровне, но, как мы видели ранее, может быть полезно взглянуть на несколько уровней, чтобы понять, как нейронная сеть объединяет детекторы нижнего уровня в концепции более высокого уровня.

Группы, которые мы создали ранее, были оптимизированы для понимания одного уровня, независимого от других.Чтобы понять несколько слоев вместе, мы хотели бы, чтобы факторизация каждого слоя была «совместимой» — чтобы группы более ранних слоев естественным образом объединялись в группы более поздних слоев. Это также то, для чего мы можем оптимизировать факторизацию Мы формализуем эту «совместимость» описанным ниже способом, хотя мы не уверены, что это лучшая формализация, и не удивимся, если она будет заменена в будущей работе.

Рассмотрим отнесение каждого нейрона в слое к набору из N групп, с которыми мы хотим, чтобы он был совместим.Основная идея состоит в том, чтобы разделить каждую запись в матрице активации на N записей по размеру канала, распределив значения пропорционально абсолютному значению его принадлежности к соответствующей группе. Любая факторизация этой матрицы вызывает факторизацию исходной матрицы путем сворачивания повторяющихся записей в факторах столбца. Однако результирующая факторизация пытается создать отдельные факторы, когда активация одного и того же канала имеет разные атрибуты в разных местах..

В этом разделе мы понимаем, что способ, которым мы разбиваем куб активаций, является важным решением интерфейса. Вместо того, чтобы смириться с естественными срезами куба активаций, мы конструируем более оптимальные группы нейронов. Эти улучшенные группировки являются более значимыми и более понятными для человека, что делает их менее утомительными для понимания пользователями поведения сети.

Наши визуализации только начали исследовать потенциал альтернативных баз в предоставлении более качественных атомов для понимания нейронных сетей.Например, хотя мы сосредоточены на создании меньшего количества указаний для объяснения отдельных примеров, недавно была проведена увлекательная работа по поиску «глобальных» значимых указаний — такие основы могут быть особенно полезны при попытке понять несколько примеров одновременно или при сравнении моделей. Недавний семинар по распутыванию NIPS предлагает и другие многообещающие направления. Мы очень рады видеть площадку для этой развивающейся области исследований.

Пространство интерпретируемых интерфейсов

Идеи интерфейса, представленные в этой статье, сочетают в себе такие строительные блоки, как визуализация функций и атрибуция.Составление этих частей не является произвольным процессом, а скорее следует структуре, основанной на целях интерфейса. Например, если интерфейс подчеркивает то, что распознает сеть, должен отдавать приоритет тому, как развивается ее понимание, или сосредотачивается на создании вещей в человеческом масштабе . Чтобы оценить такие цели и понять возможные компромиссы, мы должны уметь систематически, рассматривать возможные альтернативы.

Мы можем рассматривать интерфейс как объединение отдельных элементов.

Каждый элемент отображает определенный тип содержимого (например, активации или атрибуцию) с использованием определенного стиля представления (например, визуализация функций или визуализация традиционной информации). Этот контент живет на подложках, определяемых тем, как данные слоев сети разбиты на атомов и могут быть преобразованы в с помощью ряда операций (например, для фильтрации или проецирования на другую подложку).Например, наши семантические словари используют визуализацию функций для отображения активации нейронов скрытого слоя.

Один из способов представить этот образ мышления — использовать формальную грамматику, но мы считаем полезным думать о пространстве визуально. Мы можем представить основу сети (какие слои мы отображаем и как мы их разделяем) в виде сетки, с содержанием и стилем представления, нанесенными на эту сетку в виде точек и соединений.

Эта установка дает нам основу для пошагового изучения пространства интерфейсов интерпретируемости.Например, давайте еще раз рассмотрим нашу тизерную фигуру. Его цель — помочь нам сравнить две возможные классификации входного изображения.

1. Визуализация элементов

Чтобы понять классификацию, мы сосредоточимся на каналах слоя mixed4d . Визуализация функций делает эти каналы значимыми.

2. Фильтр по атрибуции вывода

Затем мы фильтруем определенные классы, вычисляя выходную атрибуцию.

3. Детализация при наведении

При наведении курсора на каналы получаем тепловую карту пространственных активаций.

В этой статье мы коснулись лишь поверхности возможностей. Нам осталось изучить множество комбинаций наших строительных блоков, и пространство дизайна дает нам возможность делать это систематически.

Более того, каждый строительный блок представляет собой широкий класс методов. Наши интерфейсы используют только один подход, но, как мы видели в каждом разделе, существует ряд альтернатив для визуализации функций, атрибуции и матричной факторизации.Ближайшим следующим шагом было бы попробовать использовать эти альтернативные методы и изучить способы их улучшения.

Наконец, это не полный набор строительных блоков; по мере открытия новых они расширяют пространство. Например, Koh & Liang. предложить способы понимания влияния примеров наборов данных на поведение модели. Мы можем рассматривать примеры наборов данных как еще одну основу в нашем пространстве дизайна, тем самым становясь еще одним строительным блоком, который полностью совпадает с другими.При этом теперь мы можем представить интерфейсы, которые не только позволяют нам проверять влияние примеров наборов данных на окончательную классификацию результатов (как предложили Кох и Лян), но также то, как примеры влияют на свойства скрытых слоев и как они влияют на взаимосвязь между этими функциями и выходом. Например, если мы рассмотрим наше изображение «Лабрадор-ретривер», мы можем не только увидеть, какие примеры наборов данных больше всего повлияли на модель, чтобы прийти к этой классификации, но также и какие примеры наборов данных больше всего вызвали срабатывание детекторов «гибких ушей» и какой набор данных Большинство примеров привело к тому, что эти детекторы повысили классификацию «Лабрадор ретривер».

Новый субстрат. Интерфейс для понимания того, как примеры наборов данных влияют на классификацию выходных данных, представленный Koh & Liang. Интерфейс, показывающий, как примеры влияют на каналы скрытых слоев. Интерфейс для определения того, какие примеры наборов данных больше всего заставили определенные детекторы повысить классификацию выходных данных.

Помимо интерфейсов для анализа поведения модели, если мы добавим параметры модели в качестве основы, пространство дизайна теперь позволяет нам рассматривать интерфейсы для , выполняющего действие в нейронных сетях. Обратите внимание, что, по сути, все наши методы интерпретируемости дифференцируемы, поэтому вы можете использовать их в обратном направлении. В то время как большинство современных моделей обучены оптимизации простых целевых функций, которые можно легко описать, многие вещи, которые мы хотели бы, чтобы модели выполняли в реальном мире, являются тонкими, тонкими и сложными для математического описания. Ярким примером тонкой объективной проблемы является что-то вроде «создания интересного искусства», но гораздо более приземленные примеры возникают более или менее всякий раз, когда в дело вовлечены люди.Один очень многообещающий подход к обучению моделей для этих тонких целей — обучение на основе отзывов людей. Однако даже при наличии обратной связи от человека может быть все еще трудно обучить модели вести себя так, как мы хотим, если проблемный аспект модели не проявляется сильно в режиме обучения, когда люди дают обратную связь. Существует множество причин, по которым проблемное поведение может не проявляться или оценщику может быть трудно дать обратную связь. Например, дискриминация и предвзятость могут незаметно присутствовать во всем поведении модели, так что человеку-оценщику трудно критиковать.Или модель может принимать решение таким образом, чтобы иметь проблемные последствия, но эти последствия никогда не проявляются в проблемах, над которыми мы ее тренируем. Отзывы людей о процессе принятия решений в модели, облегченные интерфейсами интерпретируемости, могут быть мощным решением этих проблем. Это может позволить нам обучать моделей не просто принимать правильные решения , но и принимать их по правильным причинам . (Однако здесь есть опасность: мы оптимизируем нашу модель, чтобы она выглядела так, как мы хотим в нашем интерфейсе — если мы не будем осторожны, это может привести к тому, что модель обманет нас! Связанные идеи иногда обсуждались под термином «когнитивный» стеганография.”)

Еще одна интересная возможность — это интерфейсы для сравнения нескольких моделей. Например, мы можем захотеть увидеть, как модель развивается во время обучения или как она изменяется, когда вы переносите ее на новую задачу. Или мы могли бы захотеть понять, как целое семейство моделей сравнивается друг с другом. Существующие работы в основном сосредоточены на сравнении выходного поведения моделей, но в более поздних работах также начинается изучение сравнения их внутренних представлений.Одна из уникальных проблем этой работы состоит в том, что мы можем захотеть выровнять атомы каждой модели; если у нас есть совершенно разные модели, сможем ли мы найти между ними наиболее похожие нейроны? Можем ли мы, уменьшив масштаб, разработать интерфейсы, которые позволят нам сразу оценивать большие пространства моделей?

Насколько надежны эти интерфейсы?

Чтобы интерфейсы интерпретируемости были эффективными, мы должны доверять истории, которую они нам рассказывают. Мы видим две проблемы с набором строительных блоков, которые мы используем в настоящее время. Во-первых, имеют ли нейроны относительно постоянное значение в разных входных изображениях, и точно ли это значение воплощается посредством визуализации функций? Семантические словари и интерфейсы, которые на их основе построены, исходят из того, что этот вопрос является истинным. Во-вторых, имеет ли смысл атрибуция и доверяем ли мы каким-либо методам атрибуции, которые у нас есть в настоящее время?

Многие предыдущие исследования показали, что направления в нейронных сетях семантически значимы. Одним из особенно ярких примеров этого является «семантическая арифметика» (например,«Король» — «мужчина» + «женщина» = «королева»). Мы подробно исследовали этот вопрос для GoogLeNet в нашей предыдущей статье и обнаружили, что многие из его нейронов, похоже, соответствуют значимым идеям. Мы подтвердили это несколькими способами: мы визуализировали их без предварительной генеративной модели, так что контент визуализаций был причинно связан с возбуждением нейрона; мы изучили спектр примеров, которые вызывают срабатывание нейрона; и использовал разнообразие визуализации, чтобы попытаться создать различные входные данные, которые вызывают срабатывание нейрона.

Подробнее см. приложение к статье и экскурсия по Тема в Твиттере @ ch502. Мы активно исследуем, почему нейроны GoogLeNet кажутся более значимыми. Однако, помимо этих нейронов, мы также обнаружили много нейронов, которые не имеют такого чистого значения, включая «полисемантические» нейроны, которые реагируют на смесь важных идей (например, «кошка» и «машина»). Есть естественные способы, которыми интерфейсы могут реагировать на это: мы могли бы использовать визуализацию разнообразия, чтобы выявить разнообразие значений, которые может принимать нейрон, или вращать наши семантические словари, чтобы их компоненты были более распутаны.Конечно, точно так же, как наши модели можно обмануть, их можно также обмануть, в том числе с примерами состязательности. На наш взгляд, функции не обязательно должны быть безупречными детекторами, чтобы нам было полезно думать о них как о таковых. Фактически, может быть интересно определить, когда детектор пропускает зажигание.

Что касается атрибуции, недавние исследования показывают, что многие из наших текущих методов ненадежны. Можно даже задаться вопросом, ошибочна ли эта идея в корне, поскольку выходные данные функции могут быть результатом нелинейных взаимодействий между ее входами.Один из способов реализации этих взаимодействий — это «зависимость от пути». Естественным ответом на это было бы, чтобы интерфейсы явно отображали эту информацию: насколько атрибуция зависит от пути? Однако более глубокое беспокойство будет заключаться в том, преобладает ли эта зависимость от пути при атрибуции. Ясно, что это не проблема атрибуции между соседними слоями из-за простого (по существу линейного) сопоставления между ними. Хотя в отношении коррелированных входных данных могут быть технические детали, мы полагаем, что атрибуция здесь имеет прочное основание.И даже с более удаленными друг от друга уровнями, наш опыт показывает, что атрибуция между высокоуровневыми функциями на выходе гораздо более последовательна, чем атрибуция входным — мы считаем, что зависимость от пути здесь не является доминирующей проблемой.

Поведение модели чрезвычайно сложно, и наши нынешние строительные блоки вынуждают нас показывать только определенные его аспекты. Важным направлением будущих исследований интерпретируемости будет разработка методов, которые позволят добиться более широкого охвата модельного поведения.Но даже с такими улучшениями мы ожидаем, что ключевым показателем надежности будут интерфейсы, которые не вводят в заблуждение. Взаимодействие с отображаемой явной информацией не должно заставлять пользователей неявно делать неправильные оценки модели (мы видим аналогичный принцип, сформулированный Маккинлеем для визуализации данных). Несомненно, интерфейсы, которые мы представляем в этой статье, могут быть улучшены в этом отношении. Для решения этих проблем необходимы фундаментальные исследования на стыке машинного обучения и взаимодействия человека с компьютером.

Доверие к нашим интерфейсам важно для многих способов использования интерпретируемости. Причина в том, что ставки могут быть высоки (например, в безопасности и справедливости), а также потому, что такие идеи, как обучающие модели с обратной связью по интерпретируемости, помещают наши методы интерпретируемости в центр противостояния.

Заключение и дальнейшая работа

Существует обширное пространство дизайна для взаимодействия с перечислительными алгоритмами, и мы считаем, что такое же богатое пространство существует для взаимодействия с нейронными сетями.Впереди у нас много работы по созданию мощных и надежных интерфейсов для интерпретируемости. Но, если нам это удастся, интерпретируемость обещает стать мощным инструментом для обеспечения значимого человеческого надзора и создания справедливых, безопасных и согласованных систем ИИ.

Блок угля — Minecraft Wiki

Эта статья о минеральном блоке. Для руды см. Угольная руда. Для предмета см. Уголь.

Блок угля — это минеральный блок, который также можно использовать в качестве топлива.

Получение [править]

Блоки угля можно добывать любой киркой. При добыче без кирки ничего не падает.

Блок	Блок угля
Твердость	5
Инструмент
Время отключения [A]
По умолчанию	25
деревянный	3,75
Камень	1.9
Утюг	1,25
Бриллиант	0,95
Нетерит	0,85
Золотой	0,65

1. ↑ Время для незачарованных инструментов, используемых игроками без эффектов статуса, измеряется в секундах. Для получения дополнительной информации см. Нарушение § Скорость.

Ремесло [править]

Блоки угля можно создать только из обычного угля, но не из древесного угля. Он изготавливается так же, как и другие минеральные блоки.

Блоки угля часто используются для компактного хранения угля или иным образом в качестве довольно дешевого строительного блока.

ингредиент для крафта [править]

Топливо [править]

Блоки угля могут использоваться в качестве топлива в печи. Один блок угля длится 800 секунд (16000 тиков), выплавляя 80 предметов. Это в десять раз дольше, чем у одного куска угля, и в 1 ¹ ⁄ ₉ раз эффективнее (+11.11%) в виде девяти отдельных кусков угля, что позволило бы выплавить только 72 единицы. Однако это предотвращает неактивное использование печи. При плавке одного объекта с одним углем теряется 7 потенциальных объектов, при плавке одного объекта с одним угольным блоком теряется 79 потенциальных объектов.

Блоки нот [править]

Блок угля можно разместить под блоками нот для получения звука «большого барабана».

Java Edition :

Bedrock Edition:

Значения данных [править]

ID [править]

Java Edition :

Имя	ID пространства имен	Форма	Ключ трансляции
Блок угля	уголь_блок	Блок и элемент	блок. minecraft.coal_block

Bedrock Edition:

Имя	ID в пространстве имен	Числовой ID	Форма	Ключ трансляции
Блок угля	уголь_блок	173			173

История [править]

Java Edition
2.0					Добавлены блоки угля в «обновление» первоапрельского дурака, Minecraft 2.0, с использованием перекрашенной версии текстуры Block of Redstone. Его нельзя было использовать в качестве топлива и представлял собой только компактный блок. При переработке обратно в уголь у него будет значение данных элемента 32767 вместо 0, поэтому его нельзя будет сложить с другим углем.
5 апреля 2013 г.					Угольные блоки, упомянутые Dinnerbone, [1] после их появления в Minecraft 2.0. По-видимому, это будет сложно реализовать из-за того, что аналогичный блок из древесного угля требует отдельного идентификатора блока из-за «логических проблем».
1.6.1		13w18a			Добавлены блоки угля.
					Блоки угля имеют ту же текстуру, что и в обновлении «День дурака».
					Время плавки угольного блока составляет 720 секунд.
		13w18c			Время плавки блока угля изменено на 800 секунд.
		13w19a			Текстура блоков угля изменена.
					Блоки угля теперь легко воспламеняются.
1,8		14w11b			Блоки угля с вариантами числовых метаданных от 1 до 15, недоступные в обычном игровом процессе, теперь имеют отсутствующую текстуру, а не выглядят идентичными блокам угля.
		14w26a			Метаданные блоков были полностью удалены из этого моментального снимка с введением состояний блоков. Поскольку этот блок никогда не использовал метаданные блока до этой версии, пятнадцать неиспользуемых, недоступных его вариантов метаданных были полностью удалены из игры:
1.13		17w47a			До The Flattening числовой идентификатор этого блока был 173.
1.14		18w43a			Текстура блоков угля была изменена.
Pocket Edition Alpha
v0.8.0		build 2			Добавлены блоки угля.
Bedrock Edition
1.10.0		beta 1.10.0.3			Текстура блоков угля изменена.
Legacy Console Edition
TU19	CU7	1.12	Патч 1	1.0.1	Добавлены блоки угля.
PlayStation 4 Edition
1,90					Текстура блоков угля была изменена.
New Nintendo 3DS Edition
0.1.0					Добавлены блоки угля.

Проблемы, связанные с «Угольным блоком», отслеживаются в системе отслеживания ошибок.Сообщайте о проблемах здесь.

• Блоки угля нельзя использовать в качестве топлива для тележки с топкой.
• Полная куча угольных блоков должна плавиться 14,2 часа - более 42 дней Minecraft. Это более чем в пятьдесят раз больше, чем ведро с лавой. Однако для этого игроку нужно 576 углей или 9 штабелей угля.

Галерея [править]

Источники [править]

Строительные блоки стратегии искусственного интеллекта

Темы

Императив ИИ и машинного обучения

«Императив ИИ и машинного обучения» предлагает новые идеи от ведущих ученых и практиков в области науки о данных и искусственного интеллекта. Руководство для руководителей, публикуемое серией в течение трех недель, исследует, как менеджеры и компании могут преодолевать проблемы и определять возможности, собирая нужные таланты, усиливая собственное лидерство и изменяя стратегию организации.

Посмотреть все статьи этой серии подписаться-icon доля

Нравится то, что вы читаете?

Присоединяйтесь к нашему сообществу

Член

Свободный

5 бесплатных статей в месяц, 6 долларов США.95 / статья после этого, бесплатный информационный бюллетень.

Подписаться

89 $ 44 $ / год

Безлимитный цифровой содержание, ежеквартальный журнал, бесплатный информационный бюллетень, весь архив.

Запишите меня

По мере того, как популярность искусственного интеллекта растет и ослабевает, кажется, что мы находимся на пике.Не проходит и дня, чтобы организация не объявила о «повороте в сторону ИИ» или о стремлении «стать управляемой ИИ». Банки и финтех-компании используют распознавание лиц для поддержки принципов «знай своего клиента»; маркетинговые компании внедряют обучение без учителя, чтобы улавливать новые идеи потребителей; розничные торговцы экспериментируют с анализом тональности на основе искусственного интеллекта, обработкой естественного языка и геймификацией.

Тщательное изучение деятельности, осуществляемой этими организациями, показывает, что ИИ в основном используется для тактических, а не стратегических целей - на самом деле, найти связное долгосрочное стратегическое видение ИИ редко.Даже в хорошо финансируемых компаниях возможности ИИ в основном разрознены или неравномерно распределены.

Электронная почта обновлений об искусственном интеллекте, данных и машинном обучении

Получайте ежемесячные обновления по электронной почте о том, как искусственный интеллект и большие данные влияют на разработку и выполнение стратегии в организациях.

Пожалуйста, введите действующий адрес электронной почты

Спасибо за регистрацию

Политика конфиденциальности

Организациям необходимо перейти от оппортунистического и тактического принятия решений с использованием ИИ к более стратегической ориентации.Мы предлагаем стратегию искусственного интеллекта, основанную на трех столпах.

1. ИИ необходима прочная и надежная технологическая инфраструктура. Учитывая популярность ИИ, легко забыть, что это не автономная технология. Без поддержки хорошо функционирующих данных и инфраструктуры это бесполезно. Если не говорить о маркетинговой шумихе, искусственный интеллект представляет собой не что иное, как сочетание математических, статистических и компьютерных методов, которые в значительной степени полагаются на стабильную инфраструктуру и полезные данные.

Эта инфраструктура должна включать поддержку всей цепочки создания ценности данных - от сбора данных до очистки, хранения, управления, безопасности, анализа и распространения результатов - и все это в режиме, близком к реальному времени. Поэтому неудивительно, что рынок инфраструктуры ИИ, как ожидается, вырастет с 14,6 млрд долларов в 2019 году до 50,6 млрд долларов к 2025 году.

Хорошая инфраструктура позволяет создавать петли обратной связи, посредством которых успехи и неудачи могут быть быстро отмечены, проанализированы и приняты меры.Например, когда Ticketmaster хотел решить растущую проблему оппортунистов - людей, которые покупают билеты на мероприятия раньше настоящих клиентов, только чтобы перепродать их с наценкой, - он обратился к алгоритмам машинного обучения. Компания создала систему, которая включает данные о продажах билетов в реальном времени вместе с целостным обзором активности покупателей, чтобы вознаграждать законных клиентов более плавным процессом и блокировать торговых посредников. Вскоре компания осознала, что реселлеры адаптировали свои стратегии и инструменты в соответствии с новой системой.Затем Ticketmaster изменил свою инфраструктуру, включив в нее петли обратной связи, что позволило алгоритмам идти в ногу с развивающимися методами торговых посредников.

2. Новые бизнес-модели принесут наибольшие преимущества ИИ. AI может предложить новые источники дохода и прибыли либо за счет значительных улучшений текущего способа работы, либо за счет включения новых процессов, которые ранее были невозможны. Но постепенное размышление о том, как можно использовать ИИ, скорее всего, приведет к скромным результатам.Существенные выгоды вряд ли будут достигнуты без новой модели мышления бизнеса или так называемой трансформации интеллекта.

AI позволяет вносить улучшения, намного превосходящие человеческие возможности. Например, OrangeShark, сингапурский стартап по цифровому маркетингу, использует машинное обучение для программной рекламы, тем самым автоматизируя процесс выбора медиа, размещения рекламы, отслеживания переходов и конверсий и даже незначительных изменений в тексте рекламы. Благодаря эффективности, предлагаемой его системой, OrangeShark может предложить бизнес-модель с оплатой по результатам, при которой клиенты платят только процент от разницы между затратами на привлечение клиентов из стандартной рекламной модели и модели OrangeShark. Полностью автоматизируя ранее полуавтоматизированные задачи, компания создала новую бизнес-модель, которая делает возможной монетизацию значительного повышения эффективности.

На другом конце спектра - Affectiva, которая называет себя компанией, занимающейся «измерением эмоций», и хранит крупнейшую в мире базу данных изображений человеческих лиц, проанализированных с помощью анализа настроений. Компания анализирует и классифицирует ряд человеческих эмоций с помощью моделей глубокого обучения, которые затем могут быть доступны клиентам. Некоторые приложения изучают эмоциональные реакции на рекламные кампании, в то время как другие помогают людям заново узнавать эмоциональные реакции после инсульта.Affectiva построила бизнес-модель, основанную на предоставлении информации как услуги в области, где нечеловеческое вмешательство ранее было непрактичным.

Эти примеры просто касаются поверхности возможных бизнес-моделей с использованием искусственного интеллекта. Вскоре у нас появятся умные камеры, которые будут способствовать заключению договоров франчайзинга и схемам вознаграждения сотрудников. Машинное обучение на гранулированных данных позволит настраивать продукты и услуги с течением времени. Поскольку эти и подобные разработки открывают новые источники дохода и прибыли, новые бизнес-модели следует рассматривать как основу любой стратегии искусственного интеллекта.

3. ИИ без этики - рецепт катастрофы. Последним столпом стратегии ИИ является этика, которая не обязательно является общим компонентом технологической стратегии. Однако использование ИИ поднимает множество потенциально острых этических проблем, таких как неправильные представления и врожденные предубеждения из-за плохо построенных алгоритмов, а также рост безработицы из-за замены человеческого труда производством машин.

Возьмем, к примеру, распознавание лиц, один из наиболее распространенных сегодня вариантов использования ИИ.Хотя технология доказала свою эффективность в ряде областей, таких как поимка преступников, поиск пропавших без вести людей и даже мониторинг артериального давления, она также вызывает ряд этических проблем, таких как право избегать наблюдения и точность алгоритмы, используемые для идентификации отдельных лиц и групп. Например, большинство систем искусственного интеллекта лучше точно идентифицируют белых людей, чем людей других национальностей, и распознают лица мужчин, а не женщин; действительно, некоторые системы неверно определяют пол до 35% темнокожих женщин.

В декабре 2018 года Google объявил о приостановлении продаж своего программного обеспечения для распознавания лиц, сославшись на опасения по поводу этики и надежности. Конкурентам Google, напротив, потребовалось еще 18 месяцев, чтобы прийти к такому же решению. Только в начале июня 2020 года в ответ на движение Black Lives Matter IBM прекратила продажу программного обеспечения для распознавания лиц полиции США. Двумя днями позже Amazon объявила о моратории на один год на продажу своего программного обеспечения для распознавания лиц полиции, а на следующий день Microsoft объявила.Для этих организаций ущерб репутации, связанный с производством систем, которые систематически неверно идентифицируют меньшинства, и продажей технологий полиции для выявления преступников, уже был нанесен. Google проявлял инициативу, тогда как IBM, Amazon и Microsoft реагировали, демонстрируя, что соблюдения сегодняшних этических стандартов недостаточно; вместо этого организации также должны предвидеть будущие этические проблемы.

Искушение извлечь дополнительную пользу из данных, которые они собрали или приобрели, может подтолкнуть организации к выходу за этические границы, например, путем переупаковки и продажи данных без согласия.

Потребность в ответственном подходе к ИИ, вероятно, еще больше возрастет по трем причинам. Во-первых, по мере того, как организации расширяют масштабы использования ИИ, упрощается сбор конфиденциальных личных данных о людях. Мы уже сталкиваемся с перспективой того, что социальные сети и интернет-гиганты будут знать о наших повседневных привычках значительно больше, чем наши близкие (и, возможно, даже мы сами).

Во-вторых, по мере перехода организаций к новым бизнес-моделям предельная ценность сбора и использования данных будет расти. Организации смогут присвоить долларовую стоимость каждому биту собранных данных и точно рассчитать соотношение риска и прибыли, связанное с каждой точкой данных. В этих обстоятельствах соблазн извлечь дополнительную пользу из данных, которые они собрали или приобрели, может подтолкнуть организации к выходу за этические границы, например, путем переупаковки и продажи данных без согласия.

В-третьих, несмотря на важность этики, в целом отсутствуют общие руководящие принципы или критерии для ответственной практики ИИ.Без единого установленного этического арбитра каждой организации и отрасли придется определять свои собственные стандарты и ограничения.

К сожалению, фрагментированный подход к ИИ только усугубит эту проблему. Если организации не примут скоординированный подход к этике ИИ, мошеннической команде будет слишком легко нарушить этические принципы. Вполне возможно, что в организациях потребуется создать отдел этики ИИ для надзора за деятельностью ИИ, разработки и внедрения этических принципов ИИ и обеспечения ответственности организации за свои этические практики. Компании, которые рассматривают этические нормы как механизм брендинга и укрепления доверия, выйдут впереди тех, кто считает это просто регуляторной проблемой. Помимо усилий внутри организаций по управлению этическими практиками ИИ, отраслевые ассоциации, правительства и многонациональные неправительственные организации также могут сыграть свою роль, установив четкие руководящие принципы, регулирующие ответственное использование технологий ИИ.

Поскольку ИИ не является обычной технологией, к стратегии ИИ нужно подходить иначе, чем к обычной технологической стратегии.Способность искусственного интеллекта поддерживать экстремальные показатели корпоративной деятельности, как положительные, так и отрицательные, требует целенаправленного подхода, основанного на трех основных принципах: прочная и надежная технологическая инфраструктура, особое внимание к новым бизнес-моделям и продуманный подход к этике. Стратегия искусственного интеллекта должна быть построена на прочном фундаменте, чтобы выдержать сильные ветры перемен.

Темы

Императив ИИ и машинного обучения

«Императив ИИ и машинного обучения» предлагает новые идеи от ведущих ученых и практиков в области науки о данных и искусственного интеллекта.Руководство для руководителей, публикуемое серией в течение трех недель, исследует, как менеджеры и компании могут преодолевать проблемы и определять возможности, собирая нужные таланты, усиливая собственное лидерство и изменяя стратегию организации.

Посмотреть все статьи этой серии

Об авторах

Амит Джоши - профессор искусственного интеллекта, аналитики и маркетинговой стратегии в бизнес-школе IMD в Швейцарии.Отмеченный наградами исследователь и составитель кейсов, он активно работает с компаниями в сфере телекоммуникаций, финансовых услуг, фармацевтики и производства. Майкл Вэйд - профессор инноваций и стратегии в бизнес-школе IMD в Швейцарии, где он возглавляет кафедру Cisco по цифровой трансформации бизнеса. Его последние книги: Digital Vortex (DBT Center Press, 2016) и Orchestrating Transformation (DBT Center Press, 2019).

Единое видение строительных блоков жизни

С момента открытия ДНК до секвенирования генома человека, матрично-зависимое образование биологических молекул от гена до РНК и белка было центральным принципом биологии.Тем не менее, истоки многих заболеваний, включая аллергию, болезнь Альцгеймера, астму, аутизм, диабет, воспалительные заболевания кишечника, болезнь Лу Герига, рассеянный склероз, болезнь Паркинсона и ревматоидный артрит, по-прежнему ускользают от нашего понимания. Ожидания о том, что определенные вариации в схеме ДНК послужили бы точному определению даже мультигенных причин этих заболеваний, остаются невыполненными. Исследования различных популяций выявили различные гены, и те гены, которые были идентифицированы, вносят вклад в заболевание у небольшой части людей с диагнозом ^1,2,3 .Перечня генетических частей кажется недостаточным для объяснения происхождения многих тяжелых болезней. Факторы окружающей среды, включая диету и микроорганизмы, также являются причинами болезней. Например, диабет 2 типа, которым страдают сотни миллионов людей, связан с диетой с высоким содержанием жиров ⁴ , и этот механизм возникновения болезни является общим для различных видов. Когда болезнь возникает из-за клеточного ответа на патоген или раздражитель окружающей среды, одна только геномика вряд ли даст все ответы.Эта точка зрения подтверждается наблюдением, что удивительно одинаковое количество генов существует даже у самых разных форм жизни. Более того, хотя геном обеспечивает основу и основные инструкции, по которым клетка развивается и функционирует, полная сложность клеточной жизни не может быть непосредственно им закодирована.

Как неделимые единицы жизни, клетки всех организмов состоят из четырех основных макромолекулярных компонентов: нуклеиновых кислот (включая ДНК и РНК), белков, липидов и гликанов.Благодаря конструкции, модификации и взаимодействию этих компонентов клетка развивается и функционирует. Борьба за понимание этого взаимодействия - забота биологов, а в последнее время и тех, кто занимается системной биологией. Но готовы ли мы принять во внимание все компоненты биологических систем для точного моделирования здоровья и болезней? Для этого должен быть очевиден основной состав всех ячеек.

Физические науки разработали периодическую таблицу элементов, чтобы передать состав и взаимосвязь материи.Родственная конструкция для биологии может обеспечить более сбалансированное представление о клетке и ее биохимии. Четыре основных компонента клеточной жизни происходят из 68 молекулярных строительных блоков (рис. 1). В отличие от генома и протеома, гликом и липидом непосредственно не кодируются ДНК. Тем не менее, гликом и липидом вносят вклад в патогенез и тяжесть растущего числа заболеваний и узурпируются патогенами в качестве рецепторов инфекции ^5,6,7,8,9 . Научные дискуссии, касающиеся этих компонентов, остаются относительно нечастыми в белкоцентричном мире клеточной биологии.Некоторые ученые сетуют на «сложность молекул». Однако наш алфавит из 26 символов, не говоря уже о китайских иероглифах, довольно легко усваивается. Представьте себе мир, в котором каждый из нас знал лишь часть алфавита.

Рис. 1. Молекулярные строительные блоки жизни.

Есть 68 молекул, которые способствуют синтезу и первичным структурам 4 основных макромолекулярных компонентов всех клеток: нуклеиновых кислот, белков, гликанов и липидов. ДНК и РНК производятся из 8 нуклеозидов.Хотя дезоксирибоза (d) и рибоза (r) являются сахаридами, они являются неотъемлемой частью энергетически заряженных нуклеозидных строительных блоков, которые используются для синтеза ДНК и РНК. В синтезе белков используются 20 природных аминокислот. Первоначально гликаны получают из 32, а возможно, и более сахаридов, используемых в ферментативном процессе гликозилирования, и часто присоединяются к белкам и липидам, хотя некоторые из них существуют в виде независимых макромолекул. Липиды представлены 8 недавно классифицированными категориями и содержат большой набор гидрофобных и амфипатических молекул.Количество молекулярных строительных блоков не дает прямого вывода об относительной структурной сложности репертуара каждого компонента. Не показано множество различных постсинтетических модификаций молекул в этих компонентах.

Междисциплинарное образование и исследования могут обеспечить обмен идеями и достижениями, а также будут иметь важное значение для борьбы со сложными заболеваниями. Тем не менее, для отдельных ученых рискованно заниматься междисциплинарными исследованиями. Механизмы финансирования исследований по-прежнему препятствуют рискованному поведению.Между тем учебные программы университетов и программы крупных симпозиумов редко демонстрируют комплексное видение биологии двадцать первого века. Государственные и частные учреждения, которые разрабатывают образовательные программы и предоставляют финансирование, несут ответственность за обеспечение того, чтобы следующие поколения ученых получали обучение, поддержку и ресурсы, необходимые для участия в обучении и исследованиях, которые могут беспрепятственно охватить все основные компоненты, критически важные для клеток.

Определение молекулярных строительных блоков жизни обеспечивает концептуальную основу для биологии, которая может улучшить образование и исследования, способствуя интеграции знаний.Понимание, которое дает преодоление разрыва, существующего между дисциплинами, может еще больше смягчить мнение о том, что исследователи должны неизменно жертвовать широтой знаний, чтобы обрести глубину понимания. Развитие этой интеграции будет отражать более целостные и строгие усилия, которые в конечном итоге потребуются, если мы хотим воспринимать биологические механизмы здоровья и болезней и наиболее эффективно ими манипулировать.

Список литературы

1. 1

   Шрайнер Д., Воган, Л. К., Падилья, М. А. и Тивари, Х. К. Проблемы с общегеномными ассоциативными исследованиями. Наука 316 , 1840–1842 (2007).

   CAS Статья Google ученый

2. 2

   Райт Л. Глядя глубоко, глубоко в свои гены. Onearth 29 , 32–35 (2007).

   Google ученый

3. 3

   Гарбер К. Неуловимые гены БАС. Наука 319 , 20 (2008).

   Артикул Google ученый

4. org/ScholarlyArticle"> 4

   Смит С. и Херон А. Диабет и ожирение: двойная эпидемия. Nature Med. 12 , 75–80 (2005).

   Артикул Google ученый

5. 5

   Gagneux, P. & Varki, A. Эволюционные соображения в связи разнообразия олигосахаридов с биологической функцией. Гликобиология 9 , 747–755 (1999).

   CAS Статья Google ученый

6. 6

   Fahy, E. et al. Комплексная система классификации липидов. J. Lipid Res. 46 , 839–861 (2005).

   CAS Статья Google ученый

7. 7

   Дубе, Д. Х. и Бертоцци, К. Р. Гликаны при раке и потенциал воспаления для терапии и диагностики. Nat. Rev. Drug Discov. 4 , 477–488 (2005).

   CAS Статья Google ученый

8. 8

   Оцубо, К. и Март, Дж. Д. Гликозилирование в клеточных механизмах здоровья и болезней. Cell 126 , 855–867 (2006).

   CAS Статья Google ученый

9. 9

   Wymann, M. P. & Schneiter, R. Передача сигналов липидов при заболевании. Nature Rev. Mol. Cell Biol. 9 , 162–176 (2008).

   CAS Статья Google ученый

Скачать ссылки

Благодарности

Я благодарю Джона Поллока, Карен Чин и Аджита Варки за обсуждения. J.D.M. поддерживается Медицинским институтом Говарда Хьюза и грантами Национальных институтов здравоохранения HL57345, HL78784 и GM62116. Иллюстрация Кэти Рис-Викари.

Информация об авторе

Принадлежность

1. Джейми Д.Март работает в отделении клеточной и молекулярной медицины и в Медицинском институте Говарда Хьюза, 9500 Gilman Drive-0625, Калифорнийский университет в Сан-Диего, Ла-Хойя, Калифорния 92093, США. [email protected]

   Джейми Д. Март

Об этой статье

Цитируйте эту статью

Март, Дж. Единое видение строительных блоков жизни. Nat Cell Biol 10, 1015 (2008). https://doi.org/10.1038/ncb0908-1015

Ссылка для скачивания

Дополнительная литература

• Полимеры с отпечатком поверхностного белка на основе наноматериалов: синтез и применение в медицине

  • Mingfei Pan
  • , Liping Hong
  • , Xiaoqian Xie
  • , Kaixin Liu
  • , Jingying Yang
  • и Shuo Wang

  Химия и физика высокомолекулярных соединений (2021 год)

• Систематический дизайн биомолекулярных силовых полей

  Современные мнения в структурной биологии (2021 год)

• Дискриминация изомерных трисахаридов и их относительное количественное определение в меде с использованием спектрометрии подвижности захваченных ионов

  • Cédric Przybylski
  • & Véronique Bonnet

  Пищевая химия (2021 год)

• Ультратонкое кремнеземное покрытие наноструктур ДНК оригами

  • Минь-Кха Нгуен
  • , Ву Хоанг Нгуен
  • , Эшвин Картик Натараджан
  • , Йике Хуанг
  • , Йонас Рисси
  • , Боксуан Шен
  • и Антон Кузык
  Химия материалов (2020)

• Химический синтез 5’-β-гликоконъюгатов витамина B6

  • Томас Бахманн
  • , Кристиан Шнурр
  • , Лаура Зайнер
  • и Майкл Рихлик

  Исследование углеводов (2020)

Строительные блоки успешного клиентского опыта

Преобразование клиентского опыта (CX) может вызвать много беспокойства.Многие лидеры не решаются даже начать, потому что они подавлены множеством проблем, связанных с проведением изменений практически во всех сферах организации. Но это колебание создает реальные риски для бизнеса. Недавние изменения в поведении и ожиданиях потребителей, вызванные COVID-19, вынуждают компании менять способы взаимодействия с клиентами и их обслуживания. Те, кто не приспосабливаются к следующей норме, быстро останутся позади. История ясно показывает ценность инвестиций в качество обслуживания клиентов во время экономического спада.Во время последней экономической рецессии компании, которые уделяли первоочередное внимание качеству обслуживания клиентов, получили в три раза большую прибыль для акционеров по сравнению с компаниями, которые этого не сделали. Пришло время действовать.

Хорошая новость заключается в том, что теперь существует проверенная формула преобразования клиентского опыта. Он включает в себя конкретные шаги по трем основным строительным блокам: четко определенное стремление, гибкий подход к трансформации и продуманное развертывание новых возможностей, в частности, расширенной аналитики (выставка).Комбинируя все три строительных блока, компании могут создать конкурентное преимущество в своей отрасли. За десять лет оказания помощи более чем 900 компаниям в разработке и реализации программ взаимодействия с клиентами в масштабах предприятия, мы увидели, что этот подход дает впечатляющие результаты: повышение коэффициента конверсии продаж на 15-20%, снижение затрат на обслуживание на 20-50% до 20-процентного повышения удовлетворенности клиентов.

Экспонат

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Построение стремления и цели

Первый шаг к успешной трансформации клиентского опыта - согласование четкого определения того, какой опыт вы хотите предоставить. Когда компании задаются целью определить свое стремление к клиентскому опыту, они часто попадают в одну или обе из двух ловушек: либо стремление носит общий характер и не полностью соответствует цели компании, либо неясно, как стремление создает ценность, которая может быть реализована. измеряется и отслеживается.Попадание в любую из этих двух ловушек приводит к программам CX-трансформации, которым не хватает ясности и согласованности.

Хорошее стремление к CX соответствует целям компании и обещаниям бренда. В соответствии с миссиями своей компании Nike стремится доставлять вдохновляющие впечатления, Starbucks стремится предоставить впечатления, которые вдохновляют, а BMW стремится предложить незабываемые впечатления от вождения. Costco не пытается повторить опыт своих клиентов в магазинах розничной торговли высокого класса, а вместо этого предлагает без излишеств в магазине, что отражает обещание ее недорогого бренда.

Компании затем преобразуют ожидания в ожидаемую ценность бизнеса, определяя конкретные изменения в поведении клиентов, которые они ожидают увидеть. Если бы банк, например, стремился к углублению отношений с клиентами, это можно было бы отразить в решении измерить успех по количеству клиентов, которые выбирают банк для всех своих основных банковских потребностей. Этот акцент на поведении клиентов полностью меняет разговор в топ-менеджере. Лидеры начинают говорить о клиентах, а не о финансовых показателях.Они отдают предпочтение опыту, который приведет к ожидаемому поведению клиентов, даже если потребности клиентов со временем меняются.

Многие из лучших компаний используют количественные исследования и статистический анализ, чтобы обосновать свои решения на фактах о том, что ценят клиенты, чтобы они могли расставить приоритеты для наиболее важных впечатлений. Самые продвинутые компании используют расширенную аналитику для моделирования ожидаемого воздействия своих потенциальных инвестиций, чтобы они могли построить для себя убедительные бизнес-модели.

После того, как они расставили приоритеты в опытах, которые могут оказать наибольшее потенциальное влияние на поведение клиентов, руководители CX определяют внутренние процессы и технологические возможности, которые им необходимы, чтобы существенно изменить их. Они объединяют приоритетный опыт и развитие необходимых возможностей для создания дорожной карты, которая ежеквартально определяет критически важные виды деятельности. Эти компании обычно планируют свои инвестиции с шагом в 24 месяца с частыми промежуточными этапами, чтобы подтвердить, что ожидаемый финансовый эффект был реализован.

Хотите узнать, как Experience DNA может помочь вашей организации?

Преобразование бизнеса

Хотя руководители часто успешно разрабатывают комплексные дорожные карты CX-трансформации, многие попадают в ловушку, внедряя обычные программы для выполнения необходимых изменений. Самая распространенная ошибка - разделение различных элементов программы на разные функции. Это приводит к проблемам со связью, проблемам собственности и подотчетности, которые подавляют даже самые простые устремления к трансформации.

Инициативы клиентского опыта в компаниях, которые наиболее успешно их реализуют, выглядят и ощущаются совершенно иначе. Эти компании создают гибкие кросс-функциональные команды, которые действительно владеют своими проектами, обладают глубокими знаниями в области технологий, а также культурой дизайнерского мышления и постоянного совершенствования. До пандемии эти команды можно было найти решающими проблемы вокруг белых досок на открытой планировке этажа со стеклянными стенами, фоновой музыкой и непрерывным гулом активности. Один инновационный банк принял «культуру красных туфель», чтобы проиллюстрировать скорость и гибкость инноваций, и генеральный директор потерял свои модельные туфли в пользу красных кроссовок, когда он посещал дизайнерские лаборатории.В нынешних условиях эти команды плавно перешли на платформы для совместной работы, чтобы стимулировать постоянные межфункциональные инновации. Для компаний, действительно приверженных культуре CX, это не поверхностные украшения. Они отражают значительные вложения в набор и воспитание гибких команд с глубокими знаниями в области дизайна опыта, разработку передовых омниканальных платформ и технологий, а также переосмысление опыта, продуктов и услуг, которые лучше всего соответствуют обещаниям бренда.

Чтобы определить личности клиентов и понять потребности клиентов, кросс-функциональные agile-команды используют дизайнерское мышление и инструменты расширенной аналитики для проведения быстрых количественных и этнографических исследований. Они проводят семинары по совместному творчеству для разработки инновационных концепций и прототипов, которые устраняют болевые точки. Они используют расширенную аналитику для определения значимых показателей производительности и определения их приоритетов, таких как сокращение времени ожидания, для количественной оценки фактического финансового воздействия изменений в поведении клиентов, которое, возможно, отражается в увеличении количества продлений контрактов, и для отслеживания прогресса.После разработки новых продуктов и услуг эти гибкие команды обеспечивают их масштабирование в масштабах всего бизнеса, интеграцию в технологическую платформу, постоянное тестирование и совершенствование в разных сегментах и ​​регионах.

Эти действия, основанные на дизайне, не из приятных вещей. В нашем исследовании 2018 года, посвященном ценности дизайна для бизнеса, мы обнаружили, что наиболее эффективные компании, ориентированные на пользователя, опережают своих конкурентов по выручке почти в два раза. Крайне важно, что они также быстро изменяются при разработке нового опыта, гарантируя, что они создают прототипы и тестируют их с потребителями, чтобы увеличить свои шансы на успех.

Еще одним важным элементом всех успешных программ трансформации CX является центральная группа, которая объединяет инструменты и методы формирования идей, постоянно проводит генеративные и оценочные исследования клиентов и объединяет многофункциональных экспертов со специальными знаниями, таких как мастера схватки, архитекторы омниканальных технологий, дизайнеры и исследователи. Эта центральная группа гарантирует, что культура технологических инноваций станет отличительным конкурентным активом, который будет поддерживаться в течение долгого времени и во всех географических регионах.

Включить преобразование

Лидеры, успешно реализовавшие новые возможности для своих клиентов, поддерживают изменения, создавая новые возможности. Четыре из них, по нашему мнению, наиболее важны для успеха.

Клиентоориентированное мышление

От высшего руководящего состава до передовых - сотрудники должны быть уверены в том, что они обладают необходимыми навыками и инструментами для обеспечения наилучшего качества обслуживания клиентов. Ведущие компании создают академии, которые сочетают в себе цифровые курсы, живые семинары и постоянные стимулы для поддержки развития новых возможностей.Каждое учебное путешествие адаптировано к определенной роли в организации. Например, рядовые сотрудники получают практические советы о том, как поставить себя на место своих клиентов и продемонстрировать сочувствие при взаимодействии с ними. CX-менеджеры и инновационные группы развивают навыки, связанные с изменением клиентского опыта и мобилизацией межфункциональных команд. Руководители получают советы о том, как поддерживать, ускорять и отмечать клиентоориентированность внутри организации - например, путем интеграции проектного мышления на ранних этапах процесса стратегического планирования.

Интегрированный стек технологий

Для обеспечения исключительного многоканального взаимодействия с клиентами компаниям необходим стек технологий, охватывающий весь бизнес. Он часто принимает форму цифровой платформы, построенной на микросервисах и API-интерфейсах для быстрого и гибкого предложения клиентам разнообразных услуг, платформы омниканального контакт-центра с распознаванием вызовов, чата, видеочата и управления электронной почтой, а также единой системы, которая интегрирует платформы друг с другом. Например, страховая компания, которая хотела перестроить процесс адаптации клиентов, преследовала два параллельных рабочих потока: один переосмыслил и упростил весь процесс регистрации, а другой - перестроил базовую технологию.Обе команды, работая вместе, смогли модернизировать омниканальную платформу и технологию, что позволило им преобразовать то, что раньше представляло собой набор разрозненных бумажных процессов, ориентированных на конкретные каналы, в единую систему омниканальности с цифровой поддержкой. Всего за шесть месяцев эта компания утроила количество онлайн-приложений, реализовала 90-процентную сквозную обработку и сократила объем работы бэк-офиса на 80 процентов и фронт-офиса на 70 процентов.

Гибкая операционная модель и структура управления

Инновационные команды эффективны только в том случае, если они обладают автономией в принятии решений.Это означает создание гибких процессов принятия решений и передачу формальных прав принятия решений лидерам команды. Эти новые процессы и права на принятие решений часто требуют некоторых внутренних переговоров, но дают исключительные результаты. Например, компания, оказывающая финансовые услуги B2B, которая привержена новой гибкой операционной модели, повысила оценку удовлетворенности клиентов с менее 20 до более чем 50 за два года за счет увеличения количества своевременных ответов на запросы клиентов на 90 процентов, что позволило сократить количество невыполненных запросов. на 40 процентов и устраняет необходимость в 600 человеко-часах в месяц.

Система управления производительностью на основе прогнозной аналитики и машинного обучения

Ведущие организации теперь используют прогнозную аналитику, машинное обучение и большие данные для преодоления хорошо известных ограничений обратной связи с клиентами, которая часто дает неполное и неточное представление о реальном опыте работы с клиентами. Как минимум, компаниям нужны системы управления со сложными петлями обратной связи, которые учат сотрудников тому, какое поведение дает наилучшие результаты, и направляют инновационные команды, где сосредоточить свои усилия.Лучшие инструменты позволяют компаниям точно прогнозировать текущую удовлетворенность и будущие расходы каждого из своих клиентов на основе их опыта. Одна крупная туристическая компания создала возможность, которая оценивает опыт каждого отдельного клиента на основе таких данных, как местоположение, история лояльности участников и недавние поездки. Затем он использовал машинное обучение для прогнозирования удовлетворенности каждого клиента на основе их индивидуального опыта. Эта новая возможность позволила компании значительно улучшить работу с клиентами сразу после неудовлетворительного обслуживания, повысив уровень удовлетворенности на 800% для наиболее недовольных клиентов и снизив намерение оттока клиентов на 59%.

Адаптация клиентского опыта во время коронавируса

Собираем все вместе

Наибольшее устойчивое влияние на качество обслуживания клиентов оказывает объединение трех строительных блоков. Вот как это сделал один европейский поставщик энергии. Столкнувшись с растущими ожиданиями клиентов, жесткой динамикой конкуренции, меняющимся рынком и давлением со стороны регулирующих органов, а также внутренней сложностью, ее руководство отреагировало комплексным преобразованием клиентского опыта.Это включало изменение как подхода к выходу на рынок, так и операционной модели, чтобы восстановить устойчивые лидирующие позиции на их рынке.

Чтобы определить свои стремления и ценность преобразования CX, команда быстро сформулировала четкие бизнес-цели. Путем количественной оценки и определения приоритетов отдельных «пулов стоимости» CX в их бизнесе B2C - приобретения, обслуживания, удержания и оцифровки процессов - компания разработала дорожную карту трансформации для двузначного увеличения прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT) в течение три года.

Для второго строительного блока, трансформации бизнеса, команда руководителей создала кросс-функциональную команду, состоящую из «послов» CX из десяти стран и основной группы дизайнеров и экспертов CX. Они собирались два дня в неделю в центральном офисе и работали как «фабрика CX» для консолидации информации о клиентах, согласования определений пути клиента и преобразования пулов ценности и проблемных точек клиентов в реальные планы и прототипы для оптимального цикла взаимодействия с клиентами. Их анализ показал, что наиболее эффективные рычаги управления клиентским опытом применимы во всех странах, несмотря на различия на отдельных рынках.Заводская команда CX создала полнофункциональный микросайт для домашних грузчиков, запустила его в жизнь в первой пилотной стране за четыре недели, а затем расширила его для других стран на основе продемонстрированного финансового воздействия: увеличение удержания клиентов и снижение затрат на обслуживание по мере уменьшения количества звонков клиентов для поддержки во время переезда.

Эти изменения стали возможными только за счет преобразования базовых возможностей и создания критически важных факторов - третьего строительного блока. Организация приняла гибкие принципы не только на предприятии CX, но и во всех географических бизнес-единицах - быстрое повторение и создание идей, создание прототипов и адаптация минимально жизнеспособных продуктов (MVP) на основе отзывов клиентов.Чтобы расширить эти возможности, организация провела виртуальные тренинги по ключевым навыкам, таким как гибкость, дизайн-мышление и решение проблем. Он систематизировал лучшие практики в виртуальной библиотеке для использования любым членом команды в любой стране. Наконец, он продемонстрировал драматическое влияние этого нового способа работы с помощью видео, коммуникаций и инструментов, используемых во всей организации.

Модернизированные поездки снизили затраты поставщика энергии на личные контакты более чем на 20 процентов, а отток клиентов - почти на 15 процентов, а также значительно повысили удовлетворенность клиентов и сотрудников.Фактически, одна треть полного потенциала воздействия трехлетней программы была реализована в течение первых 12 месяцев.

С чего начать

Компании, которые стремятся стать более клиентоориентированными, могут использовать один из следующих методов быстрого старта.

Установите смелое стремление, которое отражает обещание бренда

Серия из трех-четырех семинаров для руководителей - это часто все, что нужно, чтобы согласовать клиентоориентированное стремление и соответствующие показатели финансовой эффективности.Многие компании могут использовать внутренние и внешние контрольные показатели, чтобы установить цель и установить сроки ее достижения.

Создайте импульс с инновационной командой «маяка»

Многие компании предпочитают дать клиентам и сотрудникам представление о том, как выглядит успех, запустив один или несколько «маячных» проектов, которые показывают конкретные результаты с минимальными вложениями. Переработанные поездки часто можно расставить по приоритетам, спроектировать и прототипировать за шесть-двенадцать недель, что создает волнение и поддержку для последующих инвестиций.Затем первый маяк можно быстро масштабировать для различных задач, пока он не станет стандартной моделью.

Создайте интегрированный механизм анализа и действий клиентов

Самые дальновидные компании создали интегрированные озера данных и использовали передовую аналитику и машинное обучение, чтобы улучшить качество обслуживания каждого клиента. Механизм аналитики, который позволяет руководству определять наиболее эффективные варианты вмешательства клиентов и инвестиционные стратегии, может быть развернут за три-четыре месяца.

---

Опыт работы с клиентами - конкурентное преимущество в новой норме. Компании могут рассчитывать, что выйдут из кризиса с устойчивым преимуществом перед своими конкурентами, только взяв на себя обязательство по трем основным компонентам трансформации CX.

Строительные блоки настольного игрового дизайна: энциклопедия механизмов

Джеффри Энгельштейн - разработчик многих настольных игр, в том числе The Ares Project, серии Space Cadets, The Dragon & Flagon, The Expanse и других.Он является ведущим Ludology, седьмого года выпуска подкаста об игровом дизайне, который выходит раз в две недели, а также десятилетним участником подкаста Dice Tower с его раз в две недели сегментами GameTek, в которых обсуждаются математика, наука и психология игр. Он опубликовал GameTek: The Math and Science of Gaming, который был переиздан Harper-Collins в начале 2019 года. Он работает на факультете Game Center Нью-Йоркского университета в качестве адъюнкт-профессора по дизайну настольных игр, и его пригласили выступить. об игровом дизайне на PAX, GenCon, Metatopia и Game Developers Conference.Когда не говорит о разработке игр и не играет в них, Джефф руководит Mars International, фирмой по разработке продуктов, специализирующейся на разработке потребительских и медицинских устройств. Он получил степень бакалавра физики и электротехники Массачусетского технологического института.

Исаак Шалев - вместе со своим давним соавтором Мэттом Лумисом разработал множество настольных игр, включая Seikatsu, Ravenous River и Show & Tile. Он также является соведущим On Board Games, одного из самых продолжительных и уважаемых подкастов о настольных играх.За последние пять лет Айзек опросил людей из всех уголков индустрии, включая ведущих дизайнеров, издателей, дистрибьюторов, иллюстраторов, участников конвенций, владельцев магазинов и многих других, и поделился своими идеями с игровым сообществом в целом. Исаак также пишет об игровом дизайне на сайте www.kindfortress.com, а его серия статей о шаблонах дизайна настольных игр пользуется большой популярностью у геймдизайнеров. Эклектичная работа Исаака в игровой индустрии включает в себя консультирование издателей, редактирование сводов правил, обсуждение игрового дизайна в школах, сбор средств на настольные игры и организацию PACT - Playtesters Alliance of Connecticut.Когда он не играет в игры, не создает игры или не говорит об играх, Исаак руководит Sage70, Inc., консалтинговой компанией по стратегии обработки данных, которая работает исключительно с некоммерческими организациями.