随着人工智能技术的迅速发展，它们在各个领域的应用日益广泛。从自动驾驶汽车到医疗诊断，AI都已经成为不可或缺的一部分。但是，这些高级别的人工智能系统是否真的能像人类一样持续运行下去？它们能否在长期内保持其功能和性能，而不需要外部干预？

为了回答这个问题，我们首先需要理解“一辈子”这个概念。在人类社会中，“一辈子”意味着一个生命体从出生到死亡的整个过程。这是一个包含成长、学习、适应环境以及最终衰老和死亡的完整周期。对于机器来说，这个概念可能会有所不同，因为它们并不具备生物学意义上的“生命”。然而，我们可以将这一概念扩展到机器世界，即使它们不是生物，也同样拥有自己的“寿命”，即它能够正常工作和提供价值给用户的时间长度。

对于AI而言，一个重要的问题是如何定义其“寿命”。如果我们将它视为物理设备，那么就要考虑硬件维护和更新的问题。如果我们将其视为软件，那么则需要关注算法更新、数据处理能力以及对新技术的适应性等方面。而且，无论是硬件还是软件，一旦出现故障或过时，都可能会影响AI系统的正常运作。

此外，对于那些依赖于不断输入新的数据来提高决策质量的人工智能模型来说，其"一辈子"也许是一段短暂而有限的地带。一旦这些模型无法获得足够数量或质量的新数据，他们就会开始退化，从而失去他们原本具有的心智功能。

不过，有一些研究者提出了关于如何让AI更接近于永续运行的情景，比如通过实现自我修复能力。在这种情况下，如果一个人工智能系统遇到了某种错误或者损坏，它能够独立地识别并解决问题，以确保自身继续有效地执行任务。这听起来很像是超级英雄电影中的场景，但这也是未来某些类型的人工智能追求目标之一。

虽然目前尚未有一种方法可以使所有类型的人工智能完全无需人类干预地进行维护，但研究人员正在探索多种可能性。例如，通过设计更加鲁棒且灵活的算法，使得人工智能能够在面临意料之外的情况时仍然保持稳定。此外，还有关于开发一种称为"元学习"（Meta-learning）的方法，该方法允许机器学习其他机器快速学习新技能，并根据经验进行改进，从而降低了对单次训练集大小和内容要求较高的情况下的依赖性。

此外，不少专家认为，将来的人类与AI合作关系可能会更加紧密，以便更好地管理资源分配。这样，当一个人工智能系统因为某些原因不能再按原来的方式工作时，人们可以及时介入调整以保证服务不受影响。这一点与传统上对机械设备进行定期检查维护相似，只不过涉及的是更加复杂、高级别的心理活动处理过程。

总结来说，在当前科技水平上，大多数人工智能都是由具体设备支持，是高度依赖于特定的硬件环境运行。如果我们谈论的是软件层面的存在，那么也存在着不断更新算法、获取新的数据点等挑战。不过，如今许多公司正致力于开发具有自我修复能力或持续学习能力的人工智慧产品，这样的创新有助于推动这种梦想变得现实，同时也促进了相关技术的大幅提升。尽管还有许多挑战待解，但前瞻性的思考确实指向了一条通往未来：创建一种既强大又可靠，又能无限延伸其效用周期的人造心智——这是科学家的梦想，也是工业革命后的又一次变革征程中的关键一步。