인공지능 모델은 다양하다. 기술적으로 설명하자면, 인공지능 모델의 종류는 아웃풋을 표현하기 위한 인풋들의 조합 형식에 따라 결정된다. 가장 간단한 선형회귀모델은 인풋들의 선형결합 (더하기, 뺴기로만 결합)으로 아웃풋을 표현한다. 로지스틱회귀모델은 인풋들의 선형결합을 비선형 변환한 값으로 아웃풋을 표현한다. 대부분의 인공지능 모델은 선형회귀모델과 로지스틱회귀모델의 구조를 바탕으로 하고 있다. 최근 널리 쓰이고 있는 딥러닝의 근간이 되는 인공신경망 모델은 로지스틱회귀모델을 여러 번 적용한 모델이다. 즉, 인풋들의 선형결합과 비선형 변환을 여러 번 반복하여 아웃풋을 표현하는 것이다. 인공지능모델의 최종 목표는 인간의 뇌를 모방하는 것인데, 인공신경망 모델이 우리 뇌가 인지하는 과정을 가장 잘 모방하고 있다. 실제 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런을 포함하고 있다고 한다. 뉴런은 신경계의 기본 단위로, 각각 전기 신호와 화학 신호를 통해 정보를 전달하고 처리한다. 뉴런 간의 소통 경로는 시냅스를 통해 이루어지며, 시냅스는 뉴런이 서로 연결되고 신호를 주고받는 구조를 형성한다. 인간의 뇌에는 각 뉴런이 평균적으로 약 1,000개의 시냅스를 가지고 있어 총 시냅스의 수는 약 100조 개에 달한다. 인공신경망 모델은 노드와 연결선으로 구성되는데, 이는 실제 뇌에서 뉴런과 시냅스에 해당한다. 앞으로 획기적인 구조가 나오지 않는 한, 인간 뇌를 모방한 인공신경망 계열의 모델이 주롤 이룰 것으로 보인다.  

Many different AI models exist. The type of AI model is determined by how the inputs are combined to represent the output. The simplest linear regression model expresses the output as a linear combination of inputs (combined only by addition and subtraction). A logistic regression model expresses the output as a nonlinear transformation of the linear combination of inputs. Most AI models are based on the structure of linear regression and logistic regression models. The artificial neural network model, which is the basis of deep learning, is a model that applies the logistic regression model many times. In other words, the output is expressed by repeating the linear combination of inputs and nonlinear transformation many times. The ultimate goal of AI models is to mimic the human brain, and neural network models best mimic the cognitive processes of the human brain. The actual human brain contains about 86 billion neurons. Neurons are the basic units of the nervous system, each of which transmits and processes information through electrical and chemical signals. The pathways of communication between neurons are through synapses, which are the structures that allow neurons to connect to each other and send and receive signals. In the human brain, each neuron has an average of about 1,000 synapses, making the total number of synapses about 100 trillion. A neural network model consists of nodes and connections, which correspond to neurons and synapses in the real brain. Unless a breakthrough structure is discovered in the future, artificial neural network models that best mimic the human brain will dominate. 

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