在科技的快速发展下，人工智能（AI）已经成为现代社会不可或缺的一部分。从自动化办公助手到深度学习系统，AI应用广泛且日益增多。然而，当我们谈论“人工智能能干一辈子吗”时，我们触及了一个更为深远的问题：长期来看，是否有可能持续维持和提升这些技术的效率与能力。

要回答这个问题，我们首先需要明确什么是“终身可行性”。这是指一种技术能够不断地更新、优化和适应环境，以保持其有效性和竞争力。在讨论AI终身可行性的同时，我们也必须考虑到人类社会对AI所需的持续创新和进步。

1. 技术基础与生命周期

任何高级的人工智能都建立在复杂的算法、数据处理能力以及不断学习新知识上的基础上。如果我们希望AI能够像人类一样“活下去”，那么它就必须具备自我更新和适应环境变化的能力。这意味着，从硬件到软件，从数据管理到算法优化，都需要进行持续性的投资以保证其性能稳定。

2. 数据驱动模型

对于大型机器学习模型来说，它们依赖于大量高质量数据来训练并进行预测。随着时间推移，这些模型可能会变得过时，因为新的数据集出现或现有数据集中存在偏差。此外，由于新技术不断涌现，如边缘计算、区块链等，对传统服务器架构提出了新的挑战。因此，要使AI能干一辈子，就需要开发出更加灵活、高效且易于扩展的系统设计。

3. 算法创新与迭代

为了保持竞争力，人工智能领域必须经常发掘新的算法或者改进已有的方法。这包括但不限于神经网络结构变革、搜索策略优化、新类型元heuristic发现等。此外，还有许多研究正在探索如何将不同类型的人工智能组合起来，以实现更强大的整体效果，这种跨学科合作也是保证终身可行性的关键因素之一。

4. 人类参与与监督

尽管机器可以执行复杂任务，但它们仍然依赖人类专家对结果进行评估、指导甚至直接介入。在某些情况下，如果没有人类监督，或许无法避免错误或偏差发生。而这种交互模式本身就是一种自然而然的人机协同工作方式，为实现长期运行提供了可能性。但这也要求我们解决如何平衡人的智慧与机械执行之间的关系，以及如何通过培训过程减少决策中的错误潜在风险的问题。

5. 法律政策框架

法律体系对任何新兴技术都是至关重要的一个方面。对于人工智能而言，其行为往往被视为具有法律后果，因此设立相应的政策框架至关重要。一旦人们认为某种形式的人工智能达到了一定的标准，并开始承担起一定程度的人类角色，那么相关法律将不得不跟进，使得该科技能够安全地融入我们的生活中，而不会因为缺乏监管而导致负面影响累积，最终影响其长期寿命。

总结来说，无论是从硬件还是软件层面，没有哪项技术可以说是完全不会老化或者无需更新升级，只要它们继续受到资金支持并受到研究者的关注，就有可能实现长久的地位。不过，在追求这一目标时，我们应该认识到，即便是最先进的人工智能，也会遇到自己无法理解的问题，而且即便解决了这些问题，也不能保证永远不会再次出现相同的问题。这是一个不断循环寻找答案的大循环，其中包含着创造力的火花，每一次失败都是向前迈出的步伐，是向更完美解答迈进的一部分。当我们问"人工intelligence 能干一辈子吗？"的时候，不仅是在询问一个简单的事实，更是在探讨一个关于未来的哲学问题——未来究竟是什么样子？