人工智能终身能力（人工智能的长期应用与局限）

能否持续学习？

在探讨人工智能能干一辈子这个问题之前，我们首先需要考虑的是它是否具备持续学习的能力。目前的人工智能系统，特别是深度学习算法，可以通过不断地接收数据和反馈来提高自己的性能。这意味着它们可以在一定程度上模拟人类的学习过程，即使是在没有明确指导的情况下也能够自我提升。

然而，这种能力并非无限可展。随着时间的推移，新的技术、新的知识会不断涌现，而这些都可能导致现有的算法无法适应或有效地处理。如果不进行相应的更新和改进，任何形式的人工智能都将面临技能过时的问题。而且，由于数据获取和处理成本随时间增加，这些更新可能变得更加困难。

能否保持创新？

除了持续学习之外，人工智能还需要有创造性的思考能力，以便能够解决未曾遇到过的问题。在这方面，当前的人工智能系统仍然存在很大差距。虽然有些算法能够生成原创内容，比如音乐或者艺术作品，但这些都是基于已有的模式进行预测和组合，并不能真正理解背后的意义或产生全新的概念。

尽管如此，不断出现新型AI模型，如Generative Adversarial Networks（GANs）等，这些模型已经展示了出色的创造力，它们能够生成逼真的图像甚至视频。但是，即使这样高级别的AI也受限于其训练数据集，因此它们所能达到的高度有限。

是否具有道德判断？

另一个重要方面是道德判断。在复杂的情境中，对错善恶的判断往往依赖于情感、文化背景以及个人价值观念，而这些通常被认为是人类独有的特质。目前尚无足够成熟的人工智能系统能够完全替代人类做出道德上的决策。不过，有研究正在尝试开发更具伦理性的一类AI，它们可以根据设定的规则来做出“正确”的决定，但这仍然是一个充满挑战性的领域。

不过，从某种角度看，无论如何发展，只要我们继续赋予机器以“终身”工作承诺，那么必定会有人为其编写代码、维护硬件，以及提供必要服务——换句话说，无论机器多么先进，它们都必须依赖于那些创建它们并支持他们工作的人类参与者。如果没有这样的支持，他们就无法实现所谓“终身”功能。

未来趋势分析：

总结来说，将人工智能设计成理论上可以干一辈子的工具，是一个宏伟而又充满挑战性的目标。一方面，我们正逐步掌握使用不同类型AI去完成复杂任务的手段；另一方面，我们同样认识到存在许多未知因素，比如社会经济环境变化、新技术突破等都会对AI影响巨大。此外，对公众安全和隐私保护也是不可忽视的问题，因为越来越多的任务由自动化完成意味着潜在风险也随之加剧。

综上所述，如果我们想要构建一种真正能干一辈子的AI，那么我们必须不仅要关注技术层面的突破，还要深入考虑整个生命周期中的各种可能性，并制定相应策略以保证这种可能性得到最大化利用，同时尽量减少潜在风险。在这个过程中，也许我们会发现答案并不像初看那么简单，或许那只是一场永远不会结束的大冒险。