تحلیل چالش‌های خلق اقتصاد نوظهور مبتنی بر هوش مصنوعی در بستر آمایش سرزمین(موردمطالعه: شهر تبریز)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
2 دانشجوی دکتری جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
چکیده
اقتصاد جهان به‌سرعت درحال‌توسعه است. در پس توسعه سریع، مدیریت مناطق اقتصادی بسیار مهم است. با تعمیق توسعه اقتصادی و پیچیده‌تر شدن داده‌های اقتصادی، مدیریت اقتصادی کنونی به‌تدریج طیفی از مسائلی را که در فرآیند توسعه اقتصادی به وجود می‌آیند، آشکار کرده است و این مشکلات نیاز به حل فوری دارد. بنابراین، به‌منظور حل مشکل مدیریت اقتصادی در فرآیند توسعه اقتصادی، این نوشتار مسیر توسعه‌ای را پیشنهاد می‌کند که هوش مصنوعی و مدیریت اقتصادی را ادغام می‌کند و پشتیبانی فناوری هوشمند را برای توسعه مدیریت اقتصادی برای کمک به عملکرد روان توسعه اقتصادی فراهم می‌کند. پژوهش حاضر به لحاظ هدف کاربردی و به لحاظ روش توصیفی – تحلیلی بوده و به لحاظ قلمرو زمانی مقطعی حاضر محسوب می‌شود. تحقیق حاضر مبتنی بر روش مشاهده میدانی منطبق است. ابزار تحقیق مبتنی بر پرسشنامه ساختار یافته خواهد بود، از این منظر پرسشنامه ها در قلب هر تحقیق پیمایشی است و در پژوهش حاضر از تعداد 35 متخصص در دسترس و آشنا با به مسائل هوش مصنوعی استفاده جهت تبیین موضوع استفاده‌شده است. ابزارهای تجزیه و تحلیل در این تحقیق بر اساس اهداف پژوهش نرم افزار میک مک و سناریو ویزارد بوده است. نتایج تحقیق نشان داد که عوامل نبود مراکز علمی مسئول در توسعه هوش مصنوعی، عدم وجود واحدهای دانشگاهی هوش مصنوعی متناسب در رشته‌های متناسب با ظرفیت سرزمینی با توجه به نوع روابط چند وضعی و تأثیرگذار و تأثیرپذیری که دارند، جزو متغیرهایی است که در تحقق رهیافت هوش مصنوعی بیشترین اثرگذاری و اثرپذیری مستقیم را دارد. فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی این ظرفیت را دارند که به ابزارهایی برای افزایش دسترسی به فرصت‌های برابر و یادگیری شخصی تبدیل شوند؛ در این میان جایگاه و اهمیت دانشگاه تعیین کننده خواهند بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Analysis of the challenges of creating an emerging economy based on artificial intelligence in the context of land use (case study: Tabriz city)

نویسندگان English

Daryoosh Jahani 1
Azim Ali Shaei 1
Yagoob Haghi 2
1 Department of Geography and Urban Planning, Faculty of Humanities, Payame Noor University, Tehran, Iran.
2 Ph.D. Candidate in Geography and Urban Planning, Faculty of Geography, University of Tehran, Tehran, Iran.
چکیده English

The world economy is developing rapidly. In the wake of rapid development, the management of economic zones is very important. In the process of economic management, the government plays the role of macro control and manages various economic affairs and social and economic services. While carrying out infrastructure construction, it creates a good environment for economic development; But with the deepening of economic development and the complexity of economic data, the current economic management has gradually revealed a range of problems that arise in the process of economic development, and these problems need to be solved urgently. At this time, the scope of application of artificial intelligence in the economic field is expanding day by day and has a great positive effect on economic development; Therefore, in order to solve the problem of economic management in the process of economic development, this paper proposes a development path that integrates artificial intelligence and economic management and provides intelligent technology support for the development of economic management to help the smooth operation of economic development. The results of the research showed that the factors of the lack of scientific centers responsible for the development of artificial intelligence, the lack of appropriate artificial intelligence university units in fields that are appropriate for the territorial capacity, according to the type of multi-mode and influential relationships they have, are among the variables that contribute to the realization of the intelligence approach. Synthetic has the most direct effect. AI-based technologies have the capacity to become tools for increasing access to equal opportunities and personalized learning; Meanwhile, the position and importance of the university will be decisive.

کلیدواژه‌ها English

هوش مصنوعی
آمایش سرزمین
اقتصاد هوشمند
شهر تبریز
  1. بشیری، حسن. (1400). رصدخانه هوش مصنوعی سازمان همکاری و توسعه اقتصادی. ترویج علم، 12(2)، 91-105.
  2. پرادیب، آ. ، کی، آ. (1399). هوش مصنوعی در بازاریابی و نوآوری محصول. (م. شجاعی، مترجم). تهران: انتشارات هخامنش.
  3. روشن، سید علیقلی، یعقوبی,نورمحمد و مؤمنی، امیررضا. (1400). کاربست هوش مصنوعی در بخش دولتی (مطالعهای فرا ترکیب). فصلنامه انجمن علوم مدیریت ایران، 16(61)، 117-145.
  4. سادات موسوی، م. (1399). مروری بر ادبیات نظری هوش مصنوعی در رشد اقتصادی: یک رهیافت تجربی. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه هنر اصفهان، دانشکده هنرهای تجسمی.
  5. سیفی، آناهیتا و رزمخواه، نجمه. (1400). تأمین و اجراییشدن حق اشتغال زنان در پرتو توسعه و گسترش هوش مصنوعی. مطالعات حقوق بشر اسلامی، 10(2)، 153-180.
  6. صفری، احرام و صفری، کریم. (1401). شناسایی و اولویتبندی چالشهای توسعه هوش مصنوعی در ایران مبتنی بر تحلیل مضمون و نگاشت ادراکی فازی. مدیریت اطلاعات، 8(1)، 23-44.
  7. مرکز پژوهشهای مجلس شورای اسلامی. (1398). هوش مصنوعی در جهان (جمهوری خلق چین). مطالعات بنیادین حکومتی.
  8. مفدسی، علیرضا. ، مزینانی، فاطمه. ، رجبی الم دشت، مژگان. (1401). ارائه رویکردی یکپارچه بهکارگیری هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد کسبوکارهای الکترونیکی مبتنی بر دانش. در دوازدهمین کنفرانس بینالمللی نوآوری و تحقیق در علوم مهندسی، آکادمی بینالمللی علوم و مطالعات گرجستان، تیر 1401.
  9. هاشمیزاده، مهدی. (1395). کارآفرینی و خلاقیت و نوآوری هوش مصنوعی و مدیریت اقتصادی در نفت. در سومین همایش سراسری مباحث کلیدی در علوم مدیریت و حسابداری، دانشگاه فرهنگیان، گروه آموزش و پژوهش شرکت مهندسی باروگستر پارس با همکاری دانشگاه فرهنگیان استان گلستان، گرگان.
  10.  Ayoub, K. , & Payne, K. (2016). Strategy in the age of artificial intelligence. Journal of Strategic Studies, 39(5–6), 793–819.https://doi.org/10.1080/01402390.20151088838
  11.  Clifford, N. , French, S. , & Valentine, G. (Eds. ). (2010). Key methods in geography (2nd ed. ). Sage.
  12.  Fernandes, E. , Holanda, M. , Victorino, M. , Borges, V. , Carvalho, R. , & van Erven, G. (2018). Educational data mining: Predictive analysis of academic performance of public school students in the capital of Brazil. Journal of Business Research, 94, 335–343.https://doi.org/10.1016/j. jbusres. 2018.02.012
  13.  He, Y. , & Ding, H. (2022). Integrated development of artificial intelligence and economic management. Complexity, 2022, Article ID 2970229.https://doi.org/10.1155/2022/2970229
  14.  He, Y. (2019). The importance of artificial intelligence to economic growth. Korean Journal of Artificial Intelligence, 7(1), 17-22.
  15.  Pan, I. , Nolan, L. B. , Brown, R. R. , Khan, R. , van der Boor, P. , Harris, D. G. , & Ghani, R. (2017). Machine learning for social services: A study of prenatal case management in Illinois. American Journal of Public Health, 107(6), 938–944. https://doi.org/10.2105/AJPH. 2017.303711
  16.  Kleijn, M. D. (2018). Using AI to map AI. Elsevier. Retrieved from https://www.elsevier.com/connect/using-ai-to-map-ai
  17.  Kouziokas, G. N. (2017). The application of artificial intelligence in public administration for forecasting high crime risk transportation areas in urban environment. Transportation Research Procedia, 24, 467–473. https://doi.org/10.1016/j. trpro. 2017.06.083
  18.  Li, J. , & Bao, Q. (2023). Research on the coordinated development of agglomeration economy and environmental performance based on artificial intelligence. Physics and Chemistry of the Earth, 130, 103371. https://doi.org/10.1016/j. pce. 2023.103371
  19.  Makridis, C. A. , & Mishra, S. (2022). Artificial intelligence as a service, economic growth, and well-being. Journal of Service Research, 25(4).
  20.  Melillo, P. , & Pecchia, L. (2016). What is the appropriate sample size to run AHP in a survey-based research? International Symposium on the Analytic Hierarchy Process.
  21.  Olsher, D. J. (2015). New artificial intelligence tools for deep conflict resolution and humanitarian response. Process Engineering, 107, 282–292. https://doi.org/10.1016/j. proeng. 2015.06.083
  22.  Qian, T. , & Medaglia, R. (2018). Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector: Evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, 35(4), 1–16.https://doi.org/10.1016/j. giq. 2018.09.008
  23.  Wang, L. , Sarker, P. K. , & Alam, M. K. (2021). Artificial intelligence and economic growth: A theoretical framework. Scientific Annals of Economics and Business, 68(4), 421–443.
  24.  Windle, P. E. (2004). Delphi technique: Assessing component needs. Journal of Perianesthesia Nursing, 19(1), 46-47.