Cite this article as:
Blanutsa V. I. Prospects of Economic-Geographical Research in the Field of Artificial Intelligence. Izvestiya of Saratov University. Earth Sciences, 2019, vol. 19, iss. 1, pp. 4-11. DOI: https://doi.org/10.18500/1819-7663-2019-19-1-4-11
Prospects of Economic-Geographical Research in the Field of Artificial Intelligence
Artificial intelligence, intensive work on which is conducted since the mid-1950s, implies the ability of the machine (robot) to reproduce the logical thinking of man. The world’s first attempt was made to outline promising areas of interpenetration of ideas and methods between developments in the field of artificial intelligence and economic-geographical research. Three forms of interpenetration are considered: geographic research for artificial intelligence, economic-geographical cognition with the help of such intelligence, and socio-geographical assessment of the consequences of the spread of artificial intelligence. It is established that the greatest prospects are associated with the creation of expert systems, since the existing economic-geographical knowledge is not translated into a language that is understandable to the machine. Examples of such a translation are given with the help of the rules «if …, then …». Prospects for the creation of economic-geographical intellectual software agents, determining the limits of growth of «smart» urban agglomerations and the use of «blockchain» technology for regionalization are outlined.
1. Russell S., Norvig P. Artifi cial Intelligence : A Modern Approach. Third Edition. Boston : Prentice Hall, 2010. 1132 p.
2. Smith T. R. Artifi cial intelligence and its applicability to geographical problem solving // Professional Geographer. 1984. Vol. 36, № 2. P. 147–158.
3. Couclelis H. Artifi cial intelligence in geography : Conjectures on the shape of things to come // Professional Geographer. 1986. Vol. 38, № 1. P. 1–11.
4. Nystuen J. D. Comment on “Artifi cial intelligence and its applicability to geographical problem solving” // Professional Geographer. 1984. Vol. 36, № 3. P. 358–359.
5. Тикунов В. С. Исследования по искусственному интеллекту и экспертные системы в географии // Вестник Московского университета. Сер. 5, Геогр. 1989. № 6. С. 3–9.
6. Openshaw S., Openshaw C. Artificial Intelligence in Geography. Chichester, UK : John Wiley, 1997. 336 p.
7. Головицына М. В., Гудко Н. И. Методы искусственного интеллекта в современных информационных технологиях. М. : Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2017. 383 с.
8. Опенков М. Ю., Варакин В. С. Искусственный интеллект как экономическая категория // Вестник Северного (Арктич.) федерального университета. Сер. Гуманит. и соц. науки. 2018. № 1. С. 73–83.
9. Batty M. Artifi cial intelligence and smart cities // Environmental and Planning B : Urban Analytics and City Science. 2018. Vol. 45, № 1. P. 3–6.
10. Morandi C., Rolando A., Di Vita S. From Smart City to Smart Region : Digital Services for an Internet of Places. Milan : Springer, 2016. 120 p.
11. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. N. Y. : Crown Business, 2017. 192 p.
12. Кирсанов Б. С., Попов Э. В. Состояние разработки инструментальных средств и экспертных систем // Искусственный интеллект : в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы : справочник / под ред. Э. В. Попова. М. : Радио и связь, 1990. С. 290–342.
13. Post E. Formal reduction of the general combinatorial // American J. Math. 1943. Vol. 65, № 2. P. 197–215.
14. Варламов О. О. Практическая реализация линейной вычислительной сложности логического вывода на правилах «если – то» в миварных сетях и обработка более трех миллионов правил // Автоматизация и управление в технических системах. 2013. № 1. С. 60–97.
15. Блануца В. И. Диффузия почтовых нововведений в досоветской Сибири // География и природные ресурсы. 2012. № 4. С. 30–39.
16. Блануца В. И. Почтовое освоение Сибири в досоветский период // География и природные ресурсы. 2014. № 3. С. 171–180.
17. Блануца В. И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных. М. : ИНФРА-М, 2017. 194 с.
18. Блануца В. И. Развертывание информационно-коммуникационной сети как географический процесс (на примере становления сетевой структуры сибирской почты). М. : ИНФРА-М, 2016. 246 с.
19. Chine Satellite Manufacturing Index. [Электронный ресурс]. URL: http://www.spaceknow.com/china/ (дата обращения: 15.06.2018).
20. Бакланов П. Я. К теории экономического районирования («теорема» об экономическом районировании) // Региональные исследования. 2016. № 4. С. 4–9.
21. Keane M. The size of the region-building problem // Environment and Planning A. 1975. Vol. 7, № 5. P. 575–577.
22. Свон М. Блокчейн : Схема новой экономики. М. : Олимп-бизнес, 2017. 240 с.
23. Генкин А., Михеев А. Блокчейн : как это работает и что ждет нас завтра. М. : Альпина Паблишер, 2018. 592 с.
24. Цветкова Л. А. Перспективы развития технологии блокчейн в России : конкурентные преимущества и барьеры // Экономика науки. 2017. Т. 3, № 4. С. 275–296.
25. Блануца В. И. Территориальная структура цифровой экономики России : предварительная делимитация «умных» городских агломераций и регионов // Пространственная экономика. 2018. № 2. С. 17–35.
26. Кучерявый А. Е., Маколкина М. А., Киричек Р. В. Тактильный Интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками // Электросвязь. 2016. № 1. С. 44–46.
27. Полян П. М. Методика выделения и анализа опорного каркаса расселения. М. : Изд-во Института географии АН СССР, 1988. 283 с.
28. Zuehlke D. SmartFactory – towards a factory-ofthings // Annual Reviews in Control. 2010. Vol. 34, № 1. P. 129–138.
29. Albino V., Berardi U., Dangelico R. M. Smart cities : definitions, dimensions, performance, and initiatives // Journal of Urban Technology. 2015. Vol. 22, № 1. P. 3–21.
30. Hall R. E. The vision of a smart city // Proceedings of the 2nd International Life Extension Technology Workshop (Paris, France, September 28, 2000). P., 2000. P. 1–6.
