万象城老虎机迷途：计算机的高技能等于高智能吗？
万象城老虎机(Artificial Intelligence，简称AI)开始于一个很简单的想法。当计算机被发明之后，不少人很快认识到...
万象城老虎机(Artificial Intelligence，简称AI)开始于一个很简单的想法。当计算机被发明之后，不少人很快认识到它的能力远不限于数值计算，而是可以通过对信息编码和对指令编程完成很多其它以往只有人脑才能完成的任务。这自然就导出了是否人脑的功能都能在计算机中实现的问题。这类研究开始有不同的名称，最后&万象城老虎机&这个词被大多数人接受了，尽管对其解释始终没有统一(见《当你谈论万象城老虎机时，到底在谈论什么?》)。
计算机科学之父图灵(Alan Turing)
开始，AI研究者们以为可以在不远的将来实现他们的目标。这个领域的先驱图灵在1950年预言在五十年内可以造出言语行为和人难以分辨的&思维机器&，而这个领域的奠基人明斯基和西蒙等人的估计甚至还要更乐观些。在AI历史上，曾经有过一些雄心勃勃的研发项目，如纽厄尔和西蒙的&通用问题求解器&和日本政府牵头的&第五代计算机系统&等，但都没有达到预期目的。这些失败让AI的名誉受到巨大的负面影响，导致经费断流、人员出走、岗位削减，史称&AI之冬&。
万象城老虎机&脑死亡&了?
痛定思痛，AI的大部分研究者觉得失败的原因是前辈们太好高骛远了。用一本权威AI教科书[3]的说法，在八十年代末&万象城老虎机接受了科学方法&，其特征是从热衷于发明新理论转向基于经典理论，从期望发现一揽子解决方案转向解决具体问题。这使得AI着力于一个一个地解决各种以往只有人能解决的实际问题，或一项一项地再现人的认知功能。由于各种&专家系统&在很多领域达到甚至超过了人类的水平，AI终于摆脱了&现代炼金术&的恶名。广为人知的例子包括战胜了国际象棋世界冠军的&深蓝&系统和近年来风头正劲的&深度学习&技术在图像、语音识别等领域的应用等。
但这个从通用系统向专用系统的转向是有代价的。由于&只有人能解决的问题&在不同的时期有不同的内容(如曾经包括四则运算、排序等)，以此定义&万象城老虎机&实际上把它看成了计算机应用的前沿。由于这个前沿在不断扩展，所面对的问题千差万别，解法也因问题而异，所以不可能全被囊括于一个理论之中，因此也就说不清AI和普通计算机应用到底有什么区别。甚至有人说&万象城老虎机&专指那些尚未被计算机解决的问题，因为一旦一个问题被计算机解决了，它也就不再是&只有人能解决的问题&了。以这种标准来界定一个研究领域自然会造成大量的思想混乱。
即使我们完全不在乎&万象城老虎机&到底是什么意思，只是以&能抓耗子&来定义&好猫&，这种&分而治之&的战略仍有致命问题存在。人类的各种认知功能显然是有紧密的相互依存关系的，而人在各个领域的问题求解能力也不乏相通性和可转移性。在目前AI各子领域中，都有不少核心问题是依赖于其它子领域的。以自然语言理解为例，有什么证据说明语言理解能力是和推理、学习、记忆、感知、规划、决策等能力无关，而可以&就语言论语言&的?
对上面的诘问的常见答复是：智能之中的诸功能当然是互相依赖的，但由于它们太复杂，只能一个一个研究，将来再把它们集成一个完整的智能系统。或者说当具体问题解决多了，普适的办法也可能就找到了。
这种战略在很多领域的确是恰当的，但在AI研究中似乎并非如此。解决具体问题的最有效手段常常是通过深入分析该问题的特点得到的，因此未必能推广到其它问题。比如说&深蓝&的技术对计算机下围棋就不适用。类似地，当某种认知功能被孤立定义成一个计算过程时，其结果和该功能在人脑中的&原生态&常常已经是大不相同了。大略翻翻一本AI教科书(如 [3]) 就不难发现大量针对各种问题的解决方案。把它们都编成程序装到同一个计算机系统里并不难，难的是让它们协调工作。由于这些方案是基于不同的理论和预设的，它们完全没有协作的基础。这就解释了为什么整合各种AI功能的呼吁(如[1])收效甚微。
更重要的一点是，即使是这些打上&智能&标签的技术仍常常让我们觉得缺了些重要的东西。的确，它们在很多方面比人更强，因为它们速度更快、容量更大、功能更稳定，但是这本来就是计算机的长项，而它们仍然缺乏适应性、灵活性、创造性等直观上和智能密切相关的特征。即使是最新的机器学习算法也仍然受制于其中种种对应用领域的预设，因而和人的学习能力的普遍性不可同日而语。
明斯基曾在一次采访中对AI主流转向专用系统大表不满，斥之为&AI已经脑死亡了&。
通用万象城老虎机的崛起
其实就像历史上类似情形中那样，总还是有些不改初衷的研究者，尽管他们只能在学术界的边缘沉默坚持。在2001年，他们中的一些人为了改变这种状况，开始把他们的研究成果编成一本书。最早草拟的书名是《Real AI》(真正的万象城老虎机)，在2003年全书完稿时定为《Artificial General Intelligence》(通用万象城老虎机，简称AGI)。这本书在出版过程中又经历了些周折，故2007年才得以面世[2]。在此期间，在2006年于华盛顿特区召开了为期两天，大约50人参与的AGI研讨会([4]就是这次会议文集的引言)。在这些准备活动的基础上，AGI年会(http://agi-conf.org/)从2008年开始举办，而AGI学报(/view/j/jagi)也在2009年创刊了。时至今日，AGI的概念已经广为流传，尽管人们对其有各种各样的理解和反应。
一个常常被当作AGI同义词的概念是&强万象城老虎机&(Strong AI)。直观来说这是可以理解的，因为AGI的野心显然比目前的AI要强很多。但是按照这个词的发明人哲学家塞尔的说法，即使一个计算机系统的外部表现完全像人，那也只是个&弱万象城老虎机&，而&强万象城老虎机&必须真正拥有自我意识。这样一来一个AI系统是&强&还是&弱&就完全没有外部标准了,这是很多AGI研究者所不同意的。
与此相反，AI和AGI的差别是有明确外部标准的。如果要用一句话来概括，可以说AGI是把&智能&看作一个问题，而目前主流AI是将其看作一组问题。从AGI的观点看，&智能&当然是个很复杂的问题，必须一步一步地解决，但这里的&一步&不是&下围棋&、&识别照片中的事物&或&听懂中国话&，而是要根据一个智能理论来划分。这就像盖一栋房子应该从画图纸开始，然后据此一间间、一层层地建，而不是各人根据自己的想法分别去建客厅、书房、卧室、厨房、阁楼、卫生间等等，最后再设法把它们拼在一起。这听上去像常识，只是这样工程周期显然比只造一个房间会长很多，而且在全部完工之前不容易看出好坏。因此，在主流AI的工地上，绝大部分施工队都在忙着造各种房间，而不愿花功夫去捉摸那些成败难料的图纸。
尽管有&建造多功能通用系统&这个共识，目前AGI领域内对&智能到底是指什么&仍旧未达成一致意见，而在《当你谈论万象城老虎机时，到底在谈论什么?》中介绍的几种观点在目前AGI研究中均不同程度地有所体现。既然对&做什么&都有不同看法，对&怎么做&的答复就更是百家争鸣了。尽管如此，已经有若干AGI项目离开了纸上谈兵的阶段，开始有具体系统可以被检验了，虽然离完成都还有很远的距离。
高技能&高智能
在AGI中的&G&(General)不意味着能解决一切问题，而是指在系统设计时不限定其应用范围。&通用&自然是个程度问题，&通用&和&专用&也是相对而言的，但这个差别仍然是明显存在的，比如&深蓝&就完全不能算个通用系统。一个常见的误解是把一个通用系统看作一批专用系统的组合。实际上它们是两类非常不同的系统，不能相互替代。不仅AGI不能通过堆砌现有AI技术来实现，而且即使在AGI实现后也不会抹杀专用技术的价值。如[4]中所指出的，对一个可以明确刻画的应用问题而言，专用系统往往比通用系统更有效和更可靠。通用系统的应用价值是在那些问题和解法都难以事先确定的领域。在理论价值上，这二者的差别就更显著了。各种现存AI理论对于揭示智能的一般原理贡献甚微，而AGI理论则往往是从一般原理入手的。
在《万象城老虎机：何为&智&?》中，我介绍了我对&智能&的工作定义是&在知识和资源相对不足的条件下的适应能力&。按照这个定义构建的系统可以被置于很多不同的环境中，而其智能使得它能够逐渐通过学习获得在该领域解决问题的能力。照这种观点看，&智能&不是&解决具体问题的能力&，而是&获得解决具体问题的能力的能力&，因此是一种通用的&元能力&(meta-ability)。
我对于&能力&和&元能力&的区别的最早认识来自于小时候读到的一个寓言故事。故事的框架很老套：两兄弟遇到一个白胡子老神仙，他们选择了不同的法宝，因此走上了不同的人生道路。这个故事的特别之处是其中的法宝是两双手套，一双是白色的，另一双是黄色的。带上黄手套就可以直接拥有各种技艺，而带上白手套就可以很快学会各种技艺。后面的情节大家都能猜到：选了黄手套的马上变身为成功人士，而选了白手套的仍需四处学徒。有一天两个法宝同时失效了，这时前成功人士立刻被打回原形，而那位前学徒工却仍身怀长技。这个故事的出处我已经找不到了(如果哪位读者知道请告诉我)，两双手套的颜色也可能被我搞反了，但故事中的教益却对我影响深远，且不仅仅是&不要贪图急功近利&这么简单。
在我看来，&能力&可以被分解成&技能&和&智能&两个方面。一种&技能&指解决某类问题的专门化能力，而&智能&指那种获得和提高各种技能的能力。如果把系统的总技能看成时间的函数，那么智能就是这个函数的导数。系统在某一时刻的技能等于其&本能&(先天技能)部分和智能所贡献的部分的叠加。这两个部分的关系在人类和计算机系统中非常不同。因为人类的本能差别较小，同龄人的技能差别可以近似地反映智能差别，这就是&智商&定义的基础。相反，计算机系统的技能既可以来自本能，也可以来自智能。当一个计算机系统完全靠人编的程序解决问题，而不根据自己的经验对其行为进行任何调整时，它仍可能拥有很高的技能，但完全没有智能。而另一方面，一个高智能系统如果不依赖于预先编好的应用程序，在开始运行时可能并没有多高的技能。
根据上述分析，把人类智商测试直接用于万象城老虎机是错误的，因为计算机系统在一个时刻的&智能值&和&技能值&之间没有相关性，而前者必须通过后者的变化来衡量。智能的具体衡量标准和方法仍是AGI领域中的一个热点课题，但无论如何，这种衡量不能以一套固定的考题来进行，因为那样一来，一定会有人去编制一些在这种考试中表现出色，但此外一无所能的系统。这绝不是正确的导向 & 图灵测试已经因此而遭到&鼓励欺骗&的指责了。
&机器学习&还远远不够
把智能理解为学习能力远非新想法。心理学家如皮亚杰已经明确地指出智能是一种高级适应能力，图灵认为思维机器要通过学习实现其功能，而&机器学习&从一开始就是AI的一个子领域。在这种情况下，为什么上述想法不能在主流AI中发展呢?这是因为像&智能&一样，对&学习&这个概念也有许多种不同的理解，而我的理解和主流AI的很不一样。
如上所述，我认为&学习&是一个通用的元能力，而且是智能的必要条件，但在目前的AI研究中，&学习&一般是被看做是诸多认知能力之一，是起锦上添花作用的，因而AI系统不一定都有学习能力。即使在机器学习的研究中，&学习&也是一般被看做达到一个确定的输入输出关系的手段。这种学习系统的技能在&训练&阶段的确随时间增长，但达到某个水平后学习就停止了，而此后系统进入&工作&阶段。与此相反，在我的设计中，系统没有截然分开的&训练&阶段和&工作&阶段，学习是终生的，无处不在的，尽管在系统的&幼年期&和&成年期&学习和工作的比例有量的区别。最后，目前各种机器学习算法虽然有一定的通用性，但离AGI的要求还相差很远。
&错把技能当智能&是一个目前普遍存在的问题。对于只关心某个具体应用的人来说，到底一个计算机系统的某项功能是程序员设计好的还是系统自己学的，其间的差别大概并不重要，但如果关注点是系统的发展潜力和适用范围，这里的差别可就大了。
以我的研究为例，&知识相对不足&意味着系统必须不断学习新知识以应对新问题，而&资源相对不足&意味着系统必须不断调整策略以满足时间约束，而这种运行环境是不在现有AI研究(包括各种学习算法)的视野之内的。更大的差别体现在对阶段性结果的评价上。由于我的工作不是基于现有主流AI所接受的理论(主要是数理逻辑、概率统计、计算理论)之上的，而且尚未有具体应用成果，这种工作在他们看来就没什么价值。反过来，在我看来主流AI做的基本是&人工技能&，也不是我所感兴趣的。虽然其他AGI研究者和我的观点不完全一样，他们同样对主流AI的现有规范不满，而对AGI的研究目标和评价标准有更强的认同感。
目前介绍AI技术热点的报道很多，但其中的问题也不少，尤其是常常把这些技术做直观理解和外推，因而赋予它们很多它们本来不具有的性质。我在《赛先生》上写这个专栏的初衷是以我自己的研究为线索，逐步、系统、深入地分析AI、AGI和认知科学中的一些理论问题，澄清一些核心概念，并简单地介绍一个完整的智能理论。之所以牵扯到认知科学，是因为包括我在内的一些AGI研究者的目的不仅仅是要造思维机器，而且希望循此途径认清智能、认知、思维、心灵、意识等现象的本质和一般规律，这就不可避免地涉及到心理学、语言学、哲学等相关学科，而所谓&认知科学&正是指这些学科的交叉区域。我知道有很多读者的兴趣是在&万象城老虎机是否会威胁人类&之类的话题上，但目前的这类讨论大量充斥着概念错误，所以在涉及这些话题之前，我们还是需要先把基本概念搞清楚。
（责任编辑：王李通 作者：王培
来源：搜狐IT ）
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$(this).attr("href","/index.php?m=rss&c=index&a=register_step1&mail="+rss);李世石第一局就狗带 人工智能会超越人类智能吗？
来源：多维娱乐
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　　王培/美国天普大学计算机与信息科学系　　上个月，谷歌计算机系统AlphaGo战胜欧洲围棋冠军樊麾的新闻又一次让人工智能上了头条。今天开始，AlphaGo将升级和人类的围棋对决，与更胜一筹的韩国著名棋手李世石对战5局。据报道，李世石对赢得比赛很有信心，认为AlphaGo只有三段棋手的水平，但他同时觉得，如果人工智能技术继续发展的话，再过一至两年，比赛的结果将很难预料。　　很少有人料到，人工智能能和人类围棋高手一决高下的日子到得如此之早。现在的问题是：接下来会怎样?对关注科技多于关注围棋的人来说，计算机是否能在围棋上打败所有人已经不太重要，而重要的是:
人工智能全面达到甚至超越人类智能的时候是否快到了?　　两派对立观点　　一种常见观点认为，既然人工智能通常是指“用计算机完成那些需要人类智能的任务”，那么随着计算机科技的进展，自然不断有任务会从“只有人能完成”的单子中被移到“计算机也能完成”的单子中。这种情况在历史上已经发生多次了，而“在围棋上达到职业棋手水平”只不过是最新的一次而已。这当然不会是最后一次，计算机也一定会越来越多地接管人类的脑力劳动，就像其它技术接管人类的体力劳动一样。但每个任务都有自己的特点，计算机在围棋上的进展不会直接对应于在其它领域中的进展。由于人能干但计算机不能干的事还数不胜数，人工智能全面达到甚至超越人类智能仍只是一种遥远的可能性，甚至可能根本就是天方夜谭。　　这个观点在历史上能找到很多证据。大众常常误判人工智能的发展水平，其思路是“计算机连这么难的事都能干，别的事自然是不在话下了”，或者“计算机连这么容易的事都干不了，别的事自然是无从谈起了”。殊不知由于计算机和人脑在结构和机制上的各种重大差别，任务的难易程度在这两种系统中有非常不同的次序。
“人工智能已经达到几岁孩子的水平了?”是一个错误的问题，因为计算机在一些任务上早已超过所有人类，而在另一些任务上还远不如任何人，这怎么比?最容易误导大众的要算某些机器人或计算机系统的演示了。这些系统在某些精心设计的任务上的出色表现使得人们想象它们在其它任务上也已经达到了同样水平，实际上完全不然。“内行看门道，外行看热闹”在这里是再恰当不过了。　　与此相反的观点认为这次的情况和以往不同。上面的分析的确适用于“深蓝”战胜国际象棋世界冠军的例子，但AlphaGo是基于“深度学习”技术的，其围棋知识不是设计者编进程序里的，而是系统自己从大量的棋谱和对局学到的。这就是说系统的围棋水平会在没有人类介入的条件下不断提高。由于计算机的学习速度远高于人类，其水平超过所有人似乎只是个早晚的事。如果计算机能学围棋，它为什么不能通过学习在任何任务上赶上以至超过人类呢?　　这种观点的代表作是库兹韦尔的《奇点临近》和博斯特罗姆的《超级智能》。据他们的看法，技术水平的进步是不断加速的。尤其是对人工智能而言，由于聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化的智能最终会远远超过人类的智能水平，甚至超出我们的理解能力。我们和它们的智能差别会像低等动物和我们的智能差别那样。这种预测让不少人不寒而栗，以至于把人工智能看作人类最大威胁的观点得到了不少科技界名人的响应。　　“计算”与“学习”　　我认为上述两种观点都是错的。关于人工智能的讨论常常陷入混乱，是因为其中的一些核心概念在该领域内的工作定义和其日常含义不同。在《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么?》中，我列出了几种对“人工智能”的不同理解，而在《人工智能迷途：计算机的高技能等于高智能吗?》之中，我分析了把“智能”看成“解决问题的能力”和“学习的能力”所造成的不同后果。在这篇短文中，让我们看看“学习”在今天的人工智能领域中到底是什么意思。　　在计算机科学中，“计算”这个词是有明确定义的。如果一个问题的解决过程在一个系统中表现为“计算”，那就是说对这个问题的每个实例(输入)，系统的解答过程必须遵循某个预定的方法(算法)，而且答案(输出)一定符合某个确定的标准。而与此相反，“学习”恰恰意味着对同一个输入，输出的质量随着经验的积累而逐渐提高，因而不是确定的。对同一个过程而言，这两个标签是不能同时适用的。在目前的“机器学习”研究中，“学习”及其效果通常是通过两个“计算”过程实现的，各有其输入和输出(详见参考文献[1])。如下图所示，AlphaGo在“训练”阶段靠“学习算法”从训练数据(输入)中总结出一个“下棋模型”(输出);在学成之后转入“实战”阶段，这时的输入就是对手的走法，而输出是由下棋模型(作为算法)选择的走法。尽管在实战阶段对系统的性能进行进一步的改善仍是可能的，但这种调整不会造成模型的根本性改变。　　　　因此，这种学习预设了一个“计算”(在AlphaGo里就是理想的围棋模型)作为终点，也就是说每个局面都有一个最好的下法，而学习就是找到或接近这一下法的过程。一旦对每个局面都找到了最好的下法，学习的使命也就结束了。由于围棋的变化实在太多，学习的任务就很艰巨，但这并未改变上述对学习的理解。尽管“深度学习”的算法可以用在不同领域中，其每个具体应用仍是针对一个给定的输入输出关系的。比如说AlphaGo还能在围棋上继续提高，但现在再教它学象棋已是不可能的，更不要说教它学兵法了。这显然和人类学习所体现的“触类旁通”或“功夫在棋外”完全不同。　　现有的主流机器学习技术可以有效地学习很多问题的解决方法，或称“技能”，但不适用于问题和学习方法都无法预先确定，并且系统需要随时对新情况做出反应的情景。像我在《人工智能迷途：计算机的高技能等于高智能吗?》所介绍的，这种更具一般性的学习能力目前是“通用人工智能”(AGI)的研究课题。我设计的AGI系统“纳思”在参考文献[2]中有详细介绍，其基本想法是把系统的目标、知识、操作等表示成一个概念网络，其中所有成分都可以在新经验的影响下被修改。这样，“学习”就是系统内部的自组织活动，而不是以获得某个特定技能为目标的。这种学习机制由一组规则来实现，其中每条规则会被特定的情境所触发，而整个学习过程并非遵循一个有预定途径和终点的学习算法。纳思可以学习多种不同的技能，但往往没有一个明确的“学成”时刻，而且已经“学到的”知识仍可能被修改。在这种系统中，学习是终生的，是无时无处不在的，而且“学习”和“工作”通常是同一个过程的不同侧面，因此不属于上图所示的“机器学习”。
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【简单介绍】
高智能数字化妇产科技能训练系统（计算机控制）型号：TKMX/F56包含了妇科、产科、儿科、急救以及护理等多个学科，分为产妇、新生儿两大系统。包括整个分娩过程、基础护理、产后母婴护理以及母婴的基础生命支持（BLS）、高级生命支持（ACLS）到持续生命支持（PLS）的急救知识点。
【详细说明】
型号：TKMX/F56★&标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能高智能数字化妇产科技能训练系统国际领先铁软件系统：■&友好的操作界面：软件操作简单，易学，可以模拟多种患病场景，训练学生的综合急救能力和临床诊断思维。■&开放式系统构架：用户可以自行编写病例，以满足不同培训和考核的需要。■&容易编写：提供多种趋势，流程图表，事件记录使编写，运行变的更加容易。■&全面兼容windows系统：可同时进行其他办公软件的操作，与其他软件不冲突。孕妇分娩模拟人主要功能：■&急救技术：1.&标准的气道管理功能，可进行经口气管插管，插管位置在电脑上实时显示。2.&静脉穿刺：手臂静脉输液，三角肌部位皮下注射，大腿外侧，三角肌肌肉注射。3.&模拟药物治疗系统，可选择多种给药方式，可自定义添加，修改药物，能保存药物列表，药物存在各种药效生理反应。4.&CPR：吹气时xiong部有起伏，计算机监测按压位置及深度，计算机监测吹气量大小，实时数据图形显示，操作结束后有统计报告，能进行单人或多人训练考核，全程中文语音提示。5.&★模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤仪的操作流程，与KAR/J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。能选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。&■&生命体征模拟：1.&实时监测宫缩曲线及FHR曲线变化。2.&模拟产妇的的各种主诉，呻呤、咳嗽、呕吐等声音，真实再现产房的实际情景。3.&B超检查：提供几十种临床B超影像，通过B超检查，观察胎儿生理活动情况，判断胎盘是否正常。4.&颈动脉搏动。5.&胎心音听诊。6.&配有高度仿真宫颈。7.&★模拟心电监护：使用指夹式血氧探头，监测血氧，可与KAT/J116多参数模拟心电监护仪配套使用，实现模拟心电监护。多参数模拟监护仪LCD屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。■&模拟从待产到生产，以及产后护理的整个过程：1.&分娩：可自行进行枕左前位分娩机制的演示，并伴有自动的宫缩、衔接、下降、俯屈、内旋转、仰伸、复位及外旋转、胎肩及胎儿的娩出，分娩速度可根据教学要求而调节。模拟宫缩，由气泵模拟不同强度，持续时间的宫缩。模拟分娩机转，在第一产程期间，缩复现象。下降是间段进行的，宫缩时胎儿头下降，间隔时略回缩，到宫口完全张开后（第二产程开始）。2.&软件控制胎头下降的位置，配合产前宫颈变化与产道关系变化模块，测量胎头的下降和宫口开大情况。3.&模拟正常分娩、臀位分娩、肩难产。4.&可在模拟人上练习四种常用手法解决肩难产：McRobert&s手法、耻骨上加压法、旋肩法、膝肘卧位法，或联系使用几种手法。5.&配有&利奥波德手法练习用提升软垫&，可进行利奥波德手法练习。6.&配有产前宫颈变化与产道关系变化模块可装配到母体上进行训练。&&&阶段一：宫颈口没有扩张、宫颈管没有消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-5。&&&阶段二：宫颈口扩张2cm、宫颈管消失50%、胎头与坐骨棘平面位置关系为-4。&&&阶段三：宫颈口扩张4cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-3。&&&阶段四：宫颈口扩张5cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为0。&&&阶段五：宫颈口扩张7cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+2。&&&阶段六：宫颈口扩张10cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+5。7.&模拟多种胎盘位置，胎盘碎片残留。8.&可进行剖腹产。9.&外阴缝合练习模块，分左下、正中、右下三个切口位置。10.产后48小时子宫按摩，产后大出血。11.产妇护理（包扎、梳头，全身擦洗等）。新生儿功能：■&静脉穿刺功能：可进行新生儿头皮静脉穿刺、手臂静脉穿刺，静脉穿刺时有落空感，穿刺成功时有回血产生■&护理功能：眼清洗滴药、可进行新生儿清洗、包扎■&可进行新生儿心肺复苏训练■&可经口鼻气管插管，进行婴儿吸痰、洗胃。■&可进行婴儿脐带护理。■&支持口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式■&可进行人工呼吸■&可进行心外按压高智能数字化妇产科技能训练系统（计算机控制）系统组成：■&孕妇模拟人（分娩与成人急救用）■&新生儿模拟人（急救与护理用）■&胎儿模拟人（分娩用）■&模拟宫颈口■&产前宫颈变化与产道关系模块(6个阶段)■&产后48小时子宫■&用于产后会阴切开缝合的模块■&模拟胎盘/脐带■&利奥波德练习提升&软垫&■&其他功能辅助用具高智能数字化妇产科技能训练系统（计算机控制）软件组成：■&高智能数字化分娩与母子急救模拟系统应用软件
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