人工智能（AI）是一门涉及计算机科学、数学、统计学、物理学、心理学和哲学等多个学科的交叉领域。AI的目标是通过计算机技术来实现人类智能的某些方面，例如自然语言处理、图像识别、机器学习、语音识别等等。

人工智能基础模型是AI中的一个重要组成部分。这些模型是根据数据和算法构建的数学模型，可以用于识别和处理各种信息。以下是几种常见的人工智能基础模型：

1. 逻辑回归：逻辑回归是一种常用的分类算法，主要用于二分类问题。它通过建立一个线性模型来预测一个事件的可能性，并将结果映射到0和1之间的概率值。
2. 决策树：决策树是一种非常直观的分类算法，它通过一个树状结构来表示不同决策的可能性和结果。决策树算法可以被用于分类和回归问题。
3. 支持向量机：支持向量机是一种常用的分类算法，它可以将数据分割成两个类别。支持向量机通过找到最优超平面来区分不同的类别，从而得出分类结果。
4. 人工神经网络：人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它可以模拟人类大脑的结构和功能。人工神经网络可以用于分类、回归、聚类等多种问题。
5. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它可以通过多个层次的非线性变换来提取和抽象数据特征，从而实现对大规模数据的处理和分析。

除了以上基础模型，还有许多其他的人工智能算法和模型，例如聚类分析、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型等等。在实际应用中，不同的模型和算法可以根据具体问题和数据特征的不同进行选择和组合，以实现最优的效果。