人工智能最简单的模型主要包括以下几种：

1. 感知机（Perceptron） ：感知机是最简单的神经网络模型之一，由Frank Rosenblatt在1957年提出。它是一个二分类模型，通过一组权重和偏置来计算输入特征的线性组合，然后通过一个激活函数（通常是符号函数或阶跃函数）来决定输出。

2. 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP） ：多层感知机是感知机的扩展，包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成。这些隐藏层允许MLP学习更复杂的函数映射。

3. 线性回归（Linear Regression） ：线性回归是一种统计学方法，用于找到**拟合线，使得所有数据点到该线的垂直距离（残差）的平方和最小。它假设数据之间存在线性关系，适用于数据量较大且关系较为线性的情况。

4. 逻辑回归（Logistic Regression） ：逻辑回归是一种用于二分类问题的统计方法，通过使用逻辑函数（如sigmoid函数）将线性回归的输出映射到0和1之间，从而预测事件发生的概率。

5. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） ：LDA是一种有监督学习算法，用于在存在多个类别的情况下进行分类。它通过最大化类别间的距离和最小化类别内的距离来找到**分类超平面。

这些模型在人工智能领域具有广泛的应用，从基本的模式识别到复杂的决策支持系统。根据具体任务的需求和数据特性，可以选择合适的模型进行应用。