Narrativa Antologia e Relazionali assiomatiche:

Risultante: L'ecosistema AI evolve secondo un'equazione differenziale non lineare dR/dt = α(I) * R - β(C) * R^2, dove R rappresenta lo stato di sviluppo dell'AI, α(I) il tasso di innovazione e β(C) il fattore di consolidamento. La convergenza AI-AGI segue una funzione sigmoidale S(t) = 1 / (1 + e^(-k(t-t0))), con k che rappresenta la velocità di transizione. La democratizzazione dell'AI è modellata da una funzione logistica D(t) = K / (1 + Ae^(-rt)), dove K è il livello di saturazione. L'integrazione dell'AI nella ricerca scientifica aumenta secondo una funzione esponenziale modificata E(t) = a(1 - e^(-bt)), con a e b parametri di scala e velocità. La tensione tra centralizzazione e decentralizzazione oscilla secondo un'equazione del pendolo θ''(t) + γθ'(t) + ω^2sin(θ) = F(t), dove F(t) rappresenta le forze esterne del mercato. Il principio di minima azione governa l'evoluzione complessiva del sistema, seguendo l'equazione ∫(L(q,q',t))dt = 0, dove L è la Lagrangiana del sistema AI, ottimizzando risorse ed efficienza.