比較的シンプルで人間観察から非常に複雑で自給自足まで、さまざまな種類の人工知能モデルがあります。ここにいくつかあります：
 - 深いニューラルネットワークは、最も複雑なタイプの人工知能モデルであり、一般的な学習と人間の行動を模倣する能力が最も高くなっています。ディープニューラルネットワークは、それぞれ1つまたは複数の入力に基づいて結果を生成する多層ニューロンで構成される人間の脳と同様に機能します。ネットワークの最終結果は、多くのニューロンの合計出力に基づいています。
 - 最も簡単な人工知能の1つは、if-thenパターンに従って機能する決定ツリーです。たとえば、「ボブが寝る前にコーヒーを飲むと、彼は眠るのが難しいでしょう」。
 - 決定ツリーの次の進化、ランダムフォレストは、多くの決定ツリーの結果を集約して正しい答えを見つける。
 - ロジスティック回帰モデルは、入力をバイナリ出力に分類します。
 - 線形回帰モデルは、2つの変数間の関係を見つけます。

人間の行動は複雑であり、現在のA.I.人間がそうであるのと同じ学習率と一般化が可能です。さまざまな種類の人工知能モデルについてさらに質問がある場合は、フォローアップの質問を提供することができます。
There are many different types of artificial intelligence models, ranging from relatively simple and human-observed to highly complex and self-sufficient. Here are a few:
- Deep neural networks are the most complex types of artificial intelligence models and are most capable of  general learning and mimicking human behaviors. Deep neural networks work similarly to the human brain, consisting of multi-layered neurons which each produce a result based on one or more inputs the final result of the network is based on the combined outputs of many neurons. 
- The oldest and one of the simplest types of artificial intelligence is the decision tree, which works following an if-then pattern. For example "If Bob drinks coffee before bed, he will have a harder time going to sleep." 
- The next evolution of the decision tree, the random forest, aggregates the results of many decision trees to find the right answer. 
- Logistic regression models classify an input into a binary output. 
- Linear regression models find the relationship between two variables.

Note that human behaviors are complex, and no current A.I. is capable of the same rate of learning and generalization that humans are. If you have further questions about any of the different types of artificial intelligence models, you may provide me with a follow up question.