这篇文档属于类型b（科学论文中的综述类文章）。以下是针对该文档的学术报告：

作者及机构：
本文由Daniel Molina（格拉纳达大学）、Javier Poyatos（格拉纳达大学）、Javier Del Ser（格拉纳达大学与TECNALIA研究中心）、Salvador García（格拉纳达大学）、Hisao Ishibuchi（南方科技大学）、Isaac Triguero（格拉纳达大学）、Bing Xue（惠灵顿维多利亚大学）、Xin Yao（伯明翰大学与岭南大学）、Francisco Herrera（格拉纳达大学）等多位IEEE会士和高级会员合作完成。文章于2025年发表于《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》。

主题与背景：
本文围绕”进化计算（Evolutionary Computation, EC）在通用人工智能系统（General-Purpose AI Systems, GPAIS）设计与增强中的应用”展开综述。随着人工智能对多任务自适应模型的需求增长，传统单一任务导向的机器学习系统面临局限性。以ChatGPT为代表的GPAIS展现了更强的泛化能力，但其模型配置与自适应性问题复杂度远超传统机器学习。进化计算作为一种设计机器学习模型的工具，能够通过自配置和自适应优化模型，因此其在GPAIS中的应用成为自然选择。文章旨在系统性分析EC在GPAIS领域的作用，并探讨未来研究方向。

主要观点与论证：

1. EC与GPAIS的适配性
   文章指出，EC的领域无关性、多目标优化能力和对数据假设的自由性使其特别适合GPAIS的设计。通过进化动态优化（Evolutionary Dynamic Optimization）、多任务优化（Multitask Optimization）等EC技术，可以解决GPAIS中任务随时间变化、目标冲突等核心挑战。作者以AutoML-Zero和神经进化（Neuroevolution）为例，说明EC能从底层构建新算法（如自动设计神经网络架构），或在开放世界（Open-World）场景中通过质量-多样性优化（Quality-Diversity Optimization）生成适应未知任务的模型。

2. EC-GPAIS的 taxonomy（分类体系）
   作者提出”EC赋能AI”的分类框架（图2），分为设计（Design）和增强（Enrichment）两大方向：

   • 设计方向包含超参数优化（Hyperparameter Optimization）、自动化算法选择（Automated Algorithm Selection）和算法构建（Algorithm Construction）。例如NSGA-NET通过多目标进化算法平衡神经网络性能与复杂度，而AutomML-Zero能从零进化出完整机器学习算法。
     
   • 增强方向包括行为发现（如持续学习Continual Learning）、数据生成（如POET框架的环境生成）、学习如何学习（如进化迁移学习Evolutionary Transfer Learning）等。研究显示，开放世界GPAIS需要EGANS等进化生成对抗网络来应对零样本学习（Zero-Shot Learning）场景。

3. GPAIS特性与EC研究领域的映射
   通过表1，作者系统匹配GPAIS的9大核心属性与EC技术：

   • 例如”自适应新任务”对应进化动态优化，解决任务概念漂移（Concept Drift）；
     
   • “多任务处理”依赖多目标进化算法（Multi-Objective EA）和协同共进化（Cooperative Coevolution）；
     
   • “低数据适应”通过开放式进化（Open-Ended Evolution）实现多样性生成。支持案例包括FunSearch结合大语言模型（LLM）进化程序代码，验证了EC在复杂搜索空间中的潜力。

4. EC-GPAIS的里程碑研究
   表2总结了封闭世界（Closed-World）与开放世界GPAIS的代表性工作：

   • 封闭世界：NEAT框架通过进化最小神经网络开创神经进化领域；LEAF框架整合CodeNEAT的共进化机制实现自动化机器学习。
     
   • 开放世界：POET通过并行进化环境与代理实现知识迁移；EUREKA利用EC生成强化学习奖励函数。作者强调，当前开放世界研究多聚焦数据合成，算法构建方向仍是空白。

5. 挑战与策略
   文章指出四大交叉策略问题（图3）：

   • 数据稀缺需结合进化数据合成（Evolutionary Data Synthesis）与主动学习（Active Learning）；
     
   • 目标函数设计在零样本场景需依赖自监督任务；
     
   • 搜索空间维度需大规模全局优化（Large-Scale Global Optimization）技术；
     
   • 评估成本可通过代理辅助进化（Surrogate-Assisted EA）降低。作者特别强调，多目标冲突（如模型性能与可解释性）需发展多目标EC方法，并提议将伦理、安全性等抽象目标纳入优化。

意义与价值：
本文首次系统梳理了EC在GPAIS中的理论框架与实践路径，其贡献体现在：
1. 学术价值：提出的taxonomy为EC-GPAIS研究建立分类标准，匹配表揭示EC技术解决GPAIS瓶颈的机理；
2. 应用价值：综述的算法构建策略（如AutomML-Zero）和开放世界增强方法（如质量-多样性优化）为开发下一代自适应AI提供技术路线；
3. 社会影响：作者指出EC可支持GPAIS的可信化（Trustworthiness），例如通过进化符号学习（Evolutionary Symbolic Learning）提升模型透明性，呼应欧盟AI法案要求。

（注：实际报告中删除了引用标记[xx]和部分技术细节以满足字数要求，完整论证请参考原文）