哈工大人工智能原理习题homework-1
人工智能基础(习题卷1)
人工智能基础(习题卷1)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]声明1：可以通过将所有权重初始化为0来训练网络。
声明2：可以通过将偏差初始化为0来很好地训练网络以上哪些陈述是真实的？A、1对2错A)1错2对B)1和2都对C)1和2都错2.[单选题]下列哪个函数可以组合估计器？A)RepeatedKFoldB)KFoldC)LeaveOneOutD)make_pipeline3.[单选题]输入图像已被转换为大小为28×28的矩阵和大小为7×7的步幅为1的核心/滤波器。
卷积矩阵的大小是多少？A)22X22B)21X21C)28X28D)7X74.[单选题]人工神经网络的相关研究最早可以追溯到上世纪40年代，由心理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨提出的( )。
A)M-P神经元模型B)B-P神经元模型C)M-N神经元模型D)N-P神经元模型5.[单选题]要在某一台机器上为某种语言构造一个编译程序，必须掌握哪些内容（）A)汇编语言、高级语言、编译方法B)程序设计方法、测试方法、编译方法C)源语言、目标语言、编译方法D)高级语言、程序设计方法、机器语言6.[单选题]路径规划时，判定是否到达奇异点的阈值（关节最大角速度-弧度制），使用( )。
A)点云碰撞个数阈值B)碰撞面积阈值C)奇异点阈值D)点云分辨率B)数据仓库C)实时分布式数据库D)分布式计算系统8.[单选题]人工神经元网络与深度学习的关系是A)人工神经元网络是深度学习的前身B)深度学习是人工神经元网络的一个分支C)深度学习是人工神经元网络的一个发展D)深度学习与人工神经元网络无关9.[单选题]在编制自动化需求时，实践证明采用（）时最有效的方式A)流程图B)视频说明C)电子表格D)流程图加视频说明10.[单选题]关于用4V来表示大数据的主要特征，描述错误的是A)大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高B)“如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一C)数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性，对数据处理能力提出了更高要求D)数据价值与数据量之间存在线性关系11.[单选题]常用的的灰度内插法不包括()。
人工智能习题库与答案
人工智能习题库与答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.（）问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。
A、计算机视觉B、自然语言处理C、语音识别D、知识图谱正确答案：B2.逻辑回归模型中的激活函数Sigmoid函数值范围是A、（0,1）B、[0,1]C、(-∞~∞)D、[-1,1]正确答案：A3.使用什么命令检测基本网络连接？A、routeB、pingC、netstatD、ifconfig正确答案：B4.关于bagging下列说法错误的是：（）A、为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集。
B、当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠。
C、最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。
D、各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练。
正确答案：D5.下列快捷键中能够中断（Interrupt Execution）Python程序运行的是A、F6B、Ctrl+QC、Ctrl+CD、Ctrl+F6正确答案：C6.下列关于深度学习说法错误的是A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合C、只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题正确答案：C7.传统GBDT以（）作为基分类器A、线性分类器B、CARTC、gblinearD、svm正确答案：B8.半监督支持向量机简称？A、S2VMB、SSVMC、S3VMD、SVMP正确答案：C9.以下不属于人工智能软件的是（）。
A、语音汉字输入软件B、百度翻译C、在网上与网友下棋D、使用OCR汉字识别软件正确答案：C10.云计算通过共享（）的方法将巨大的系统池连接在一起。
A、CPUB、软件C、基础资源D、处理能力正确答案：C11.下列哪项是自然语言处理的Python开发包？A、openCVB、jiebaC、sklearnD、XGBoost正确答案：B12.神经网络中最基本的成分是()模型。
《人工智能》课程习题
《人工智能》课程习题第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科与能力两方面加以说明。
1-2. 在人工智能的进展过程中，有什么思想与思潮起了重要作用？1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？1-4. 现在人工智能有什么学派？它们的认知观是什么？1-5. 你认为应从什么层次对认知行为进行研究？1-6. 人工智能的要紧研究与应用领域是什么？其中，什么是新的研究热点？第二章知识表示方法2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法与语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2设有3个传教士与3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，假如野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们如何才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?再定义描述过河方案的谓词：L-R(x, x1, y, y1,S)：x1个修道士与y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L (x, x1, y, y1,S)：x2个修道士与y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2) 过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3, 0, 2, 2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L (3, 0, 0, 1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3, 2, 1, 0,S4)Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)R-L (1, 1, 1, 1,S5)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2, 2, 2, 0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L (0, 0, 2, 1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)L-R(0, 0, 3, 2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L (0, 1, 1, 0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)2-3利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下列不属于two-stage检测算法的是：（）参考答案:YOLO2.下列对强化学习特点说法错误的是：（）参考答案:反馈及时迅速3.下列哪个选项不属于进行迁移学习的原因：（）参考答案:大数据与强计算之间的矛盾4.人工智能技术解决了传统机器博弈理论的困难？（）参考答案:围棋具有巨大的搜索空间_盘面评估与博弈树搜索紧密相关_高层次的围棋知识也很难归纳5.对于深度学习说法正确的是：（）参考答案:通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性_“深度模型”是手段，“特征学习”是目的_强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点_与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息6.支持向量机是最受欢迎、讨论最为广泛的机器学习分类方法之一。
这种方法适用于高维空间（特征向量中有许多特征），并且可以有效地用于小型数据集。
参考答案:正确7.朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。
参考答案:错误8.直接策略的RL直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。
参考答案:正确9.随着人工智能的技术不断地发展，现如今机器也可以创造出令人惊叹的艺术画作，但暂时没能写出完整的小说。
参考答案:错误10.用人工智能技术学习的服装设计风格，建立一套自动给服装线稿添加配色、材质纹理的算法，可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案，帮助服装设计师更好更快的抓住潮流趋势。
参考答案:正确11.以下关于感知机模型说法错误的是（）参考答案:感知机能够求解异或问题12.以下有关BP网络说法错误的是（）参考答案:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络13.思维的本质是人脑有意识的对客体的反映，这个过程构成了人类认识的高级阶段。
人工智能模拟习题及参考答案
人工智能模拟习题及参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有。
A、用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B、“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C、“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D、能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
正确答案：D2.自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：A、标量B、向量C、有向图D、结构体正确答案：B3.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是A、归结推理B、单调推理C、演绎推理D、默认推理正确答案：C4.Keras是用哪种语言编写的神经网络库（）A、JavaB、CC、ScalaD、Python正确答案：D5.问答系统中的NLP技术，以下描述不正确的是：A、问答（QA）系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息，以满足用户的信息需求。
QA系统不是让用户阅读整个文档，而是更喜欢简短而简洁的答案。
B、QA系统相对独立很难与其他NLP系统结合使用，现有QA系统只能处理对文本文档的搜索，尚且无法从图片集合中提取信息。
C、大多数NLP问题都可以被视为一个问题回答问题。
范例很简单：我们发出查询指令，机器提供响应。
通过阅读文档或一组指令，智能系统应该能够回答各种各样的问题。
D、强大的深度学习架构（称为动态内存网络（DMN））已针对QA问题进行了专门开发和优化。
给定输入序列（知识）和问题的训练集，它可以形成情节记忆，并使用它们来产生相关答案。
正确答案：B6.下列说法中对专用人工智能理解正确的是（）。
A、在某一个特定领域应用的人工智能。
B、充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
C、不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。
人工智能试题与答案
人工智能试题与答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。
A、启发式搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、广度优先搜索正确答案：D2.关于python程序设计语言，下列说法不正确的是( )A、python源文件以***.py为扩展名B、python只能在文件模式中编写代码C、python的默认交互提示符是：>>>D、python具有丰富和强大的模块正确答案：B3.贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。
A、图形B、数学C、数据D、判断正确答案：B4.根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesiannetwork）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为(___)。
A、赫布网B、拉普拉斯网C、马尔科夫网D、塞缪尔网正确答案：C5.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。
A、模式识别B、神经网络C、专家系统D、机器学习正确答案：D6.使用似然函数的目的是什么（）A、改变目标函数分布B、求解目标函数C、得到最优数据样本D、找到最合适数据的参数正确答案：D7.关于Python的分支结构，以下选项中描述错误的是A、Python中if-elif-else语句描述多分支结构B、分支结构使用if保留字C、分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转D、Python中if-else语句用来形成二分支结构正确答案：C8.若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值，且小于右子树上的所有结点值，则该二叉树遍历序列中有序的是A、前序序列B、中序序列C、后序序列D、以上说法均不正确正确答案：B9.机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?A、人工程序B、历史数据C、神经网络D、训练算法正确答案：B10.操作系统主要是对计算机系统的全部()进行管理，以方便用户、提高计算机使用效率的一种系统软件。
人工智能练习题库(含参考答案)
人工智能练习题库（含参考答案）一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.卷积神经网络(convolu-tional neural network，CNN)，是一种专门用来处理具有类似( )的数据的神经网络。
A、网格结构B、数组结构C、序列结构D、表格结构正确答案：A2.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。
A、Bel≤PlB、Bel＜PlC、Bel≥PlD、Bel＞Pl正确答案：A3.在Python中，函数（）。
A、不可以嵌套定义B、不可以嵌套调用C、不可以递归调用D、以上都不对正确答案：D4.在IBMSPSS中，将评判准则和评判方法抽象为数学计算方法，就是()的内容。
A、数据挖掘B、统计分析C、数理统计D、优化技术正确答案：D5.隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，简称HMM）主要用于(___)数据建模A、时长B、时间C、时态D、时序正确答案：D6.下列对《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中关于到2030年人工智能发展战略目标，表述错误的是（）。
A、成为世界主要人工智能创新中心B、人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平C、人工智能产业成为新的重要经济增长点D、智能经济、智能社会取得明显成效正确答案：C7.数组与列表的区别在于（）A、数组元素可变，列表元素不可变B、以上都不对C、列表元素类型必须一致，数组可以不一致D、数组元素类型必须一致，列表可以不一致正确答案：D8.下列哪部分不是专家系统的组成部分A、用户B、综合数据库C、知识库D、推理机正确答案：A9.SOM网络是一种()的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间。
A、竞争学习型B、匹配学习型C、在线学习型D、增量学习型正确答案：A10.Word2Vec提出了哪两个算法训练词向量？A、COBWSoftmaxB、Softmax、CBOWC、CBOW、Skip-gramDD、Skip-gramCOBWC正确答案：C11.在数据加工过程中，将特征值按比例缩小，使之落入一个特定的区间的方法是()A、标准化B、聚集C、平滑处理D、特征构造正确答案：A12.图像灰度的方差表示图像的哪种属性A、&图像细节B、&图像对比度&C、图像整体亮度&D、&图像饱和度&正确答案：B13.通常池化操作的效果是：A、使图片变大B、使图片变成圆形C、使图片变成三角形D、使图片变小正确答案：D14.TensorF1ow 是下列哪个公司首先开发的?A、OracleB、FacebookC、GoogleD、英伟达正确答案：C15.关于update语句和delete语句的使用需要注意的问题，下列说法正确的是()A、使用delete语句的时候需要注意把where字句写上，如果没有指定WHERE 子句，MySQL 表中的所有记录将被删除B、在iris表中删除sepal_length等于6的记录，写法是“delete * from iris where sepal_length = 6C、”D、更新数据的时候可以忽略更新数据的数据类型E、每一次使用update更新数据的时候，只可以更新一个字段正确答案：A16.算法性能显著不同时，需要进行(___)来进一步区分各算法。
人工智能基础(习题卷1)
人工智能基础(习题卷1)第1部分：单项选择题，共136题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]请从下面选出符合Python字典的数据格式：A)[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]B)(1, 2, 3, 4, 5 )C){ 'a': 123, 98.6: 375, 1:200 }答案:C解析:2.[单选题]核心、骨干节点路由设备故障导致主要功能失效达()，定为障碍。
A、1小时；A)4小时；B)24小时；C)48小时。
答案:C解析:3.[单选题]下列哪些不是目前机器学习所面临的问题是( )。
A)测试集的规模B)维度灾难C)特征工程D)过拟合答案:A解析:目前，机器学习领域所面临的主要挑战包括过拟合(。
verfiring)、维度灾难(Curse 。
f Dimensi。
nality )、特征工程(Feature Engineering X 算法的可扩展性(Scalability)和模型集成。
4.[单选题]( )是指在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
A)演绎推理B)默认推理C)总结推理D)归纳推理答案:B解析:5.[单选题]如果在进行单元测试的时候发现错误，则针对该被发现的错误，可以判断在整个软件开发过程最可能出现错误的阶段是（ ）A)需求分析B)概要设计C)详细设计D)单元测试答案:C解析:6.[单选题]在TensorFlow中，TensorBoard运行时的默认访问端口是以下哪个端口号？A)4004D)6006答案:D解析:7.[单选题]在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数A)输入数据大小B)神经元和神经元之间连接有无C)相邻层神经元和神经元之间的连接权重D)同一层神经元之间的连接权重答案:C解析:8.[单选题]电网一张图的“一图.多层.多态”中的“多态”是指（ ）。
人工智能原理习题库【选择+填空版】
一、填空：1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译。
3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。
5.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。
6.谓词公式与其子句集的关系是包含。
7.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。
8.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=┐P∨P或┐Q∨Q。
9.若C1=P(x)∨Q(x)，C2=┐P(a)∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=Q（a）∨R（y）10.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU={y/x}。
11.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策略12.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个二叉树，深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个单链表。
13.产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
14.专家系统的结构包含人机界面、知识库，推理机，动态数据库，知识库答理系统和解释模块。
15.在MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）=~CF（A），CF（A1∧A2）=min{CF（A1），CF（A2）}，CF（A1∨A2）=max{CF（A1），CF（A2）}。
16.开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有逻辑表示法（谓词表示法），框架，产生式和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有AKO和ISA17.机器学习的含义是指机器面对自行为的修正或性能的改善和机器对客观规律和发展。
人工智能导论智慧树知到答案章节测试2023年哈尔滨工程大学
第一章测试1.下列关于智能说法错误的是（）A:从生命的角度看，智能是生命适应自然界的基本能力B:细菌不具有智能C:任何生命都拥有智能D:目前，人类智能是自然只能的最高层次答案:B2.目前，智能的定义已经明确，其定义为：智能是个体能够主动适应环境或针对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认识世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。
（）A:对B:错答案:B3.传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。
所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器，否则都属于弱人工智能技术。
（）A:错B:对答案:B4.人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型，由赫布提出。
（）A:错B:对答案:A5.下列关于数据说法错误的是（）A:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据B:数据就是描述事物的符号记录，是可定义为有意义的实体C:在当今社会，数据的本质是生产资料和资产D:数据可以分为模拟数据和数字数据两类答案:A6.下列关于大数据的说法中正确的有（）A:大数据具有多样、高速的特征B:“大数据时代”已经来临C:大数据带来的思维变革中，更多是指更多的随机样本D:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产答案:ABD7.大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。
（）A:对B:错答案:A8.人工智能在各个方面都有广泛应用，其研究方向也众多，下面属于人工智能研究方向的有（）A:语音识别B:模式识别C:机器学习D:知识图谱答案:ABCD9.机器人发展经历了程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）三代发展历程。
（）A:错B:对答案:B10.下列选项中属于人工智能的应用领域的有（）A:智能安防B:智能农业C:程序设计D:智慧城市答案:ABCD第二章测试1.生命起源于什么时候？（）A:138-100亿年之间B:138亿年以前C:100-45亿年之间D:45-35亿年之间答案:D2.人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到最高阶段，智能技术使得工具变得有智能，促使技术在以指数级增长速度加速进化（加速回报定律）。
哈工大人工智能复习题
ON（B，A）
WOODEN（B）
HEAVY（B）
ON（E，B）
下列语句提供了有关这个积木世界的一般知识：
每个大的蓝色积木块是在一个绿色积木块上。
每个重的木制积木块是大的。
所有顶上没有东西的积木块都是蓝色的。
所有木制积木块是蓝色的。
以具有单文字后项的蕴涵式的集合表示这些语句。绘出能求解"哪个积木块是
a) 如果可以推动的物体是蓝色的，那么不可以推动的物体是绿色的 b) 所有的物体或者是蓝色的，或者是绿色的，但不能同时具有两种颜色。 c) 如果存在一个不能推动的物体，那么所有的可推动的物体是蓝色的。 d) 物体 O1 是可以推动的 e) 物体 O2 是不可以推动的
解： 把上述条件化为逻辑表达式：
1) ( x)( pushable (x) ) → blue(x) ) → ( x)(～pushable(x) → green(x) ) 2) ( x) ( ( (blue(x) ∧ ～green(x)) ∨ (～blue(x) ∧ green(x))) 3) ( x) (～pushable(x)) → ( x) ( pushable(x) → blue(x) ) 4) pushable(O1) 5) ～pushable(O2) 将结果命题否定：
解：定义谓词：father(x,y): 表示 x 是 y 的父亲。 Grandfather(x,y):表示 x 是 y 的祖父。
已知条件的谓词公式表示如下： 1) (∀x) (∀y) (∀z)father(x, y)∧father(y,z) →Grandfather(x,z) 2) (∀y)(∃x)father(x, y) 结论的谓词公式表示：
1
b) PLAY(x,y):表示 x 打 y，AFTERNOON(t), 表示 t 是下午 (∃x)(∀t) (AFTERNOON(t)→ PLAY(x,篮球))
人工智能导论单元练习题1及答案
一、单选题1、人工智能的目的是让机器能够—,以实现某些脑力劳动的机械化。
A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案：D2、盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的一方面。
A.行为能力B.感知能力C.思维能力D.学习能力正确答案：B3、连接主义认为人的思维基元是—。
A.符号B.神经元C.数字D.图形正确答案：B4、第一个神经元的数学模型-MP模型是年诞生的。
A.1943B.1958C.1982D.1986正确答案：A5、符号主义认为人工智能源于—oA.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案：A6、被誉为“人工智能之父”的科学家是—oA.明斯基B.麦卡锡C.图灵D.香农正确答案：C7、在等代价搜索算法中，总是选择—节点进行扩展。
A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案：A8、八数码问题中，启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的常使用—来定义g(x)OA.节点X与目标状态位置不同的棋子个数B.节点X的子节点数C.节点X与目标状态位置相同的棋子个数D.节点X所在层数正确答案：D9、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的OA.前端B.末端C.任意位置D.后端正确答案：B10、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在深度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的OA.前端B.末端C.任意位置D.后端正确答案：A11、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，—必然可以得到该最优解。
A.宽度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.A*算法正确答案：A12、在启发式搜索中,—提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
A.估价函数B.最优函数C.测试函数D.区间函数正确答案：A13、已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
(完整版)人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
远期目标为近期目标指明了方向，近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
人工智能练习题库及参考答案
人工智能练习题库及参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.人工智能之父是（）。
A、恰佩克B、图灵C、奥巴D、诺贝尔正确答案：B2.以下CNN网络模型中，最早用于手写数字识别的是（）A、LeNet-5B、AlexNetC、ResNet50D、ResNet152正确答案：A3.以（）为中心是数据产品区别于其他类型产品的本质特征A、分析B、客户C、资源D、数据正确答案：D4.能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是（）。
A、调试专家系统B、修理专家系统C、预测专家系统D、规划专家系统正确答案：C5.如下关于机器学习的定义，合理的是A、&机器学习仅对有标签的数据有用&B、&机器学习是一门计算机编程的科学&C、&机器学习是让机器人拥有智能的学科D、机器学习是一门让电脑不依赖特别明确的程序而拥有学习能力的研究领域&正确答案：D6.对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率A、1B、1 和 2C、$2D、1 和 3正确答案：A7.迹运算返回的是矩阵对角元素的（）。
A、和B、积C、差D、平均值正确答案：A8.贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。
A、数据B、数学C、判断D、图形正确答案：B9.Python中heapq是一种（）数据结构A、列表数据结构B、树型数据结构C、队列数据结构D、链表数据结构正确答案：B10.GPU 擅长计算密集和易于并行的程序。
A、TRUEB、FALSE正确答案：A11.在python中，x=[11,8,7,2,3]，x.insert(4,[4,5])，列表x的值为()。
A、[11,8,7,2,4,5,3]B、[11,8,7,2,[4,5],3]C、[11,8,7,[4,5],2,3]D、[11,8,7,4,5,2,3]正确答案：B12.C5.0和QUEST决策树只能处理()目标值的问题。
哈工大人工智能原理习题homework-1
哈工大人工智能原理习题homework-1人工智能原理练习题-1从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答，任何尝试都是有益的。
必要时，仔细阅读教科书当中的某些章节。
对于加星号的习题，应该编写程序来完成。
第1章人工智能概述1 用自己的语言定义：（a）智能，（b）人工智能，（c）智能体。
2 用你自己的话定义下列术语：智能体、智能体函数、智能体程序、理性、自主、反射型智能体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体、学习智能体。
3 对于下列智能体，分别给出任务环境PEAS描述：a. 机器人足球运动员；b. 因特网购书智能体；c. 自主的火星漫游者；d. 数学家的定理证明助手。
4 检查AI的文献，去发现下列任务现在计算机是否能够解决：a.打正规的乒乓球比赛。
b.在开罗市中心开车。
c.在市场购买可用一周的杂货。
d.在万维网上购买可用一周的杂货。
e.参加正规的桥牌竞技比赛。
f.发现并证明新的数学定理。
g.写一则有内涵的有趣故事。
h.在特定的法律领域提供令人满意的法律建议。
i.从英语到西班牙语的口语实时翻译。
j.完成复杂的外科手术。
对于现在不可实现的任务，试着找出困难所在，并预测如果可能的话它们什么时候能被克服。
5 Loebner奖每年颁发给最接近天通过某个版本图灵测试的程序。
查找和汇报Loebner奖最近的得主。
它使用了什么技术？它对AI目前的发展水平有什么推动？6 这道习题要探讨的是智能体函数与智能体程序的区别：a. 是否有不止一个智能体程序可以实现给定的智能体函数？请举例，或者说明为什么不可能。
b. 有没有无法用任何智能体程序实现的智能体函数。
c．给定一个机器体系结构，能使每个智能体程序刚好实现一个智能体函数吗？d. 给定一个存储量为n 比特的体系结构，可以有多少种可能的不同智能体程序？7 有一些类众所周知的难题对计算机而言是难以解决的困难，其它类问题是不能判定的。
这是否意味着AI是不可能的？8 内省-----汇报自己的内心想法-----是如何不精确的？我会搞错我怎么想的吗？请讨论。
哈工大人工智能原理习题homework-3
人工智能原理练习题-3从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答，任何尝试都是有益的。
必要时，仔细阅读教科书当中的某些章节。
对于加星号的习题，应该编写程序来完成。
第5章不确定性推理1．根据基本原理证明：P (a | b∧a )=1。
2．使用概率公理证明：对于任何离散随机变量的概率分布，总和等于1。
3．这个问题涉及原子事件的性质：a. 证明所有原子事件的析取在逻辑上等价于true。
（提示：对随机变量的个数使用归纳证明。
）b．证明任何命题合法等价于蕴涵其真值的原子事件的析取。
4．考虑从一副标准的52张纸牌（不含大小王----译者注）中分发每手5张牌的扑克牌域。
假设发牌人是公平的。
a.在联合概率分布中共有多少个原子事件（即，共有多少种5张手牌的组合）？b.每个原子事件的概率是多少？c.拿到大同花顺（即同花的A、K、Q、J、10---译者注）的概率是多少？四同张（4张相同的牌，分别为4种花色---译者注）的概率是多少？5．在一年一度的体检之后，医生告诉你一个好消息和一个坏消息。
坏消息是你在一种严重疾病的测试中结果呈阳性，而这个测试的精度为99%（即当你确实患这种病时，测试结果为阳性的概率为0.99，而当你未患这种疾病时测试结果为阴性）。
好消息是，这是一种罕见的病，在你这个年龄段大约10000人中才有1例。
为什么“这种病很罕见”对于你而言是一个好消息？你确实患有这种病的概率是多少？6．在保持某些一般背景证据固定的上下文中，而不是完全没有任何消息的情况下，考虑一些特定命题的结果经常是相当有益的。
下列问题要求你证明关于乘法法则和贝叶斯公式的更通用版本，关于某个背景证据e：a. 证明乘法规则的条件化版本：P（X，Y|e）=P(X|Y,e)P(Y|e)b. 证明公式（13.10）中的贝叶斯法则的条件化版本。
7．证明语句P(A,B|C)=P(A|C)P(B|C) 与语句P(A|B,C)=P(A|C)，以及P(B|A,C)=P(B|C) 都是等价的。
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人工智能原理练习题-1从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答，任何尝试都是有益的。
必要时，仔细阅读教科书当中的某些章节。
对于加星号的习题，应该编写程序来完成。
第1章人工智能概述1 用自己的语言定义：（a）智能，（b）人工智能，（c）智能体。
2 用你自己的话定义下列术语：智能体、智能体函数、智能体程序、理性、自主、反射型智能体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体、学习智能体。
3 对于下列智能体，分别给出任务环境PEAS描述：a. 机器人足球运动员；b. 因特网购书智能体；c. 自主的火星漫游者；d. 数学家的定理证明助手。
4 检查AI的文献，去发现下列任务现在计算机是否能够解决：a.打正规的乒乓球比赛。
b.在开罗市中心开车。
c.在市场购买可用一周的杂货。
d.在万维网上购买可用一周的杂货。
e.参加正规的桥牌竞技比赛。
f.发现并证明新的数学定理。
g.写一则有内涵的有趣故事。
h.在特定的法律领域提供令人满意的法律建议。
i.从英语到西班牙语的口语实时翻译。
j.完成复杂的外科手术。
对于现在不可实现的任务，试着找出困难所在，并预测如果可能的话它们什么时候能被克服。
5 Loebner奖每年颁发给最接近天通过某个版本图灵测试的程序。
查找和汇报Loebner奖最近的得主。
它使用了什么技术？它对AI目前的发展水平有什么推动？6 这道习题要探讨的是智能体函数与智能体程序的区别：a. 是否有不止一个智能体程序可以实现给定的智能体函数？请举例，或者说明为什么不可能。
b. 有没有无法用任何智能体程序实现的智能体函数。
c．给定一个机器体系结构，能使每个智能体程序刚好实现一个智能体函数吗？d. 给定一个存储量为n 比特的体系结构，可以有多少种可能的不同智能体程序？7 有一些类众所周知的难题对计算机而言是难以解决的困难，其它类问题是不能判定的。
这是否意味着AI是不可能的？8 内省-----汇报自己的内心想法-----是如何不精确的？我会搞错我怎么想的吗？请讨论。
第2章搜索技术1 解释为什么问题的形式化必须在目标的形式化之后。
2 有限的状态空间总是导致有限的搜索树吗？是树结构的有限空间呢？你能更精确地说出什么类型的状态空间总是导致有限的搜索树吗？（改编自Bender，1996）2 给出下列问题的初始状态、目标测试、后继函数和耗散函数。
选择精确得足以实现的形式化。
a. 只用四种颜色对平面地图染色，要求每两个相邻的地区不能染成相同的颜色。
b. 一间屋子里有一只3英尺的猴子，屋子的房顶上挂着一串香蕉，离地面8英尺.屋子里有两个可叠放起来、可移动、可攀登的3英尺高的箱子。
猴子很想得到香蕉。
c. 有一个程序，当送入一个特定文件的输入记录时会输出“不合法的输入记录”。
已知每个记录的处理独立于其它记录。
要求找出哪个记录不合法。
d. 有三个水壶，容量分别为12加仑、8加仑和3加仑，还有一个水龙头。
可以把壶装满或者倒空，从一个壶倒进另一个壶或者倒在地上。
要求量出刚好1加仑水。
*3 传教士和野人问题通常描述如下：三个传教士和三个野人在河的一边，还有一条能载一个人或者两个人的船。
找到一个办法让所有的人都渡到河的另一岸，要求在任何地方野人数都不能多于传教士的人数（可以只有野人没有传教士）。
这个问题在AI领域中很著名，因为它是第一篇从分析的观点探讨问题形式化的论文的主题（Amarel,1968）a. 精确地形式化该问题，只描述确保该问题有解所必需的特性。
画出该问题的完全状态空间图。
b. 用一个合适的搜索算法实现和最优地求解该问题。
检查重复状态是个好主意吗？c. 这个问题的状态空间如此简单，你认为为什么人们求解它却很困难？*4 编写一个程序，当输入两个网页的URL（链接地址）后能找到从一个网页到另一个网页的链接路径。
什么样的搜索策略是适合的？双向搜索是好主意吗？能用搜索引擎实现一个前辈函数吗？5 考虑一个状态空间，它的初始状态编号为1，状态n的后继函数返回两个状态，编号为2n和2n+1。
a. 画出状态1到15的部分状态空间图。
b. 假设目标状态为11。
列出用以下算法访问节点的顺序：广度优先搜索，深度限制为3的深度有限搜索，以及迭代深入搜索。
c. 双向搜索是否适合这个问题？如果合适的话，详细地描述它是怎样工作的。
d. 在双向搜索中每个方向上的分支因子是什么？e. 对（c）的回答是否能提出问题的一种重新形式化，使你可以几乎不用搜索来求解从状态1到达目标状态的问题？*6 实现两种八数码游戏的后继函数：一种通过复制和编辑八数码游戏的数据结构立刻生成它的全部后继；另一种每次调用的时候通过直接修改父状态（需要的话可以撤消修改）生成一个新后继。
写出使用这两种后继函数的迭代深入算法和深度优先算法并比较它们的性能。
7 证明用于GRAPH-SEARCH 算法是，单步耗散为常数的代价一致搜索和广度优先搜索是最优的。
给出一个单步消耗为常数的状态空间，在其中使用迭代深入的GRAPH-SEARCH 算法会找到非最优解。
8 描述一个状态空间，在其中迭代深入搜索比深度优先搜索的性能要差很多（例如，一个是O（n 2），另一个是O （n ））。
*9 在下图中所示的平面上有两个点，之间有很多凸多边形障碍物，考虑寻找这两个点之间的最短路很的问题。
这是机器人在拥挤的环境中求解道路导航问题的一种理想化情况。
a . 假设状态状态空间由平面上所有的点（x,y ）组成。
共有多少个状态？共有多少条到达目标的路径？b . 简要解释为什么在这个场景中从一个多边形的顶点到另一个顶点的最短距离必然由连接某些多边形的顶点的直线段组成。
现在定义一个良好的状态空间。
这个状态空间有多大？c . 定义必要的函数来实现这个搜索问题，包括把一个顶点作为输入的后继函数，它返回从该顶点出发能够通过直线段到达的顶点集合。
（不要忘记该顶点所在的多边形的相邻顶点。
）用直线段的长度作为启发函数。
d . 应用本章中的一种或多种搜索算法来求解这个领或内的一定范围的问题，并评价它们的性能。
10 跟踪A*搜索算法用直线距离启发式求解从Lugoj 到Bucharest 问题的过程。
按顺序列出算法扩展的节点和每个节点的f ，g ，h 值。
11 启发式路径算法是一个最佳优先搜索，它的目标函数是f(n) = (2 - w) g(n) + w h(n)。
算法中w取什么值能保证算法是最优的？当w = 0时，这个算法是什么搜索？w = 1呢？w = 2呢？12 设计一个状态空间，在其中用GRAPH-SEARCH 的A*算法返回的不是最优解，如果它的启发函数h(n)是可采纳的但不是一致的。
13 在第4.2.2节，我们定义了松弛的八数码游戏，其中如果B 是空的，一个棋子可以直接从方格A 移到方格B 。
这个问题的精确解定义了Gaschnig 启发式（Gaschnig ，1979）。
解释为什G么Gaschnig 启发式至少和h 1（不在位棋子数）一样精确，并说明它比h 1和h 2（曼哈顿距离）更精确的情况。
你能给出一个有效计算Gaschnig 启发式的方法吗？14 根据下面的特殊情况给出算法的名称：a. k = 1的局部剪枝搜索。
b. k = ∞的局部剪枝搜索。
c. 所有时刻T = 0的模拟退火搜索。
d. 种群大小为N = 1的遗传算法。
15 有些情况下一个问题找不到好的评价函数，但是有一个好的比较方法：即只是指出一个节点是否优于另一个节点而不需要指出它们实际的评价数值。
证明这对于最佳优先搜索就已经足够了。
A*算法是否类似？16 假设一个智能体在一个教科书中图4.18所示的3╳3大小的迷宫里（如下图）。
智能体知道它的起始位置是（1，1），目标位置是（3，3），四种行动Up （上），Down （下），Left （左），Right （右）通常可以发挥效果，除非遇到有墙阻碍。
智能体不知道迷宫内部的墙在哪些地方。
在任何给定的状态，智能体知道合法行动集合；它也知道一个状态是已经访问过的状态还是新状态。
321321SG图4.18 一个简单的迷宫问题。
智能体从状态S 出发到达状态G ，但是智能体对环境一无所知a. 解释这个联机搜索问题如何可以视为在信念状态空间中的脱机搜索问题，初始的信念状态包括所有可能的环境布局。
初始信念状态有多大？信念状态空间有多大？b. 在初始状态可能有多少个不同的感知信息？c. 描述这个问题的偶发性计划的头几个分支。
完整的计划（大约）有多大？注意这个偶发性计划是符合给定描述的每个可能环境的解决方案。
因此，即使在未知环境下搜索和行动的交叉也不是严格必需的了。
*17 在本题中，我们将在机器人导航问题中考察爬山法，以第9题中图示（教科书图3.22）的环境为例。
a. 用爬山法算法重复习题9。
智能体会卡在局部最小值上吗？可能遇到被凸障碍物卡住的情况吗？b. 构造一个非凸多边形的环境，智能体在其中会被卡住。
c. 修改爬山法算法，在决定下一步的时候不用深度为1的搜索，而用深度为k的搜索。
它将找到最好的k步路径并且沿着该路径走一步，然后重复这个过程。
d. 有没有某个k使得新的算法保证能避免局部极小值？e. 解释LRT A*是怎样使新的算法能够在这种情况下避免局部极小值的。
18 用你自己的话定义约束满足问题、约束、回溯搜索、弧相容、后向跳转和最小冲突。
19 图5.1（澳大利亚地图）所示的地图染色问题一共有多少个解？20 解释为什么在CSP搜索中，一个好的启发式选择变量的时候应该选择约束最多的变量，而选择值得时候应该选择造成约束最少的。
21 对以下两个问题给出精确的约束满足问题的形式化：a. 直线地面规划：在一个大的矩形里找到不重叠放置许多小的矩形的方法。
b. 授课日程安排：给定了固定数量的教授和教室，一个可提供课程的清单，以及可能安排课程的时间段清单。
每个教授有他（或她）能教的课程列表。
22 分别用回溯算法、前向检验算法、MRV和最少约束值启发式算法手工求解下图（图5.2）中的密码算术问题。
T W O+ T W OF O U R(a)(b)图5.2 （a）一个密码算术游戏。
每个字母表示一个不同的数字：目标是找到能使加法式子成立的代替字母的数字，附加约束是前面的数字不能是0。
（b）密码算术游戏的约束超图，表示了Alldiff约束和每列相加的约束。
每个约束在图中用方块表示，连接到它所约束的变量23 考虑下述的逻辑问题：有5所不同颜色的房子，住着5个来自不同国家的人，每个人都喜欢一种不同牌子的香烟、不同牌子的饮料和不同的宠物。
给定下列已知条件，请回答问题“斑马住在哪儿？以及哪所房子里的人喜欢喝水？”：英国人住在红色的房子里。
西班牙人养的是狗。
挪威人住在最左边的第一所房子里。
住在黄色房子里的人喜欢抽Kools牌香烟。