Narrativa Antologia e Relazionali assiomatiche:

Risultante: L'evoluzione dei modelli AI può essere formalizzata attraverso una funzione di crescita esponenziale: C(t) = C₀ * e^(rt), dove C(t) rappresenta la capacità del modello al tempo t, C₀ la capacità iniziale, r il tasso di crescita, e t il tempo. La convergenza multimodale si esprime come M = ∫(L + V + A) dt, dove M è la capacità multimodale, L, V, e A rappresentano rispettivamente le funzioni di linguaggio, visione e audio nel tempo. L'auto-miglioramento dei sistemi AI segue un processo iterativo descritto da S(n+1) = f(S(n)), dove S(n) è lo stato del sistema all'iterazione n e f la funzione di miglioramento. La pervasività degli agenti AI può essere modellata come una funzione logistica: P(t) = K / (1 + e^(-r(t-t₀))), dove P(t) è la penetrazione nel mercato, K la capacità massima, r il tasso di crescita e t₀ il punto di flesso. L'accelerazione dell'innovazione si manifesta come una derivata seconda positiva della funzione di progresso tecnologico: d²T/dt² > 0, dove T è una misura del progresso tecnologico. Infine, il feedback loop di sviluppo può essere rappresentato come un sistema di equazioni differenziali accoppiate: dA/dt = f(A,B) e dB/dt = g(A,B), dove A e B sono misure di avanzamento in aree interconnesse dell'AI.