在讨论人工智能能干一辈子这个问题时，我们首先需要明确几个关键概念。人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种模仿、扩展、甚至超越人类智能的技术，它通过算法和数据处理来实现自适应学习和决策能力。在这一过程中，AI通常会被设计成能够完成特定的任务，例如语音识别、图像分类或是自然语言处理等。

然而，对于AI来说，“一辈子”的概念并不是那么直接地映射到它的工作寿命上。与人类不同，机器没有生理上的衰老问题，也不会因为时间推移而逐渐失去功能。但是，在实际应用中，我们仍然需要考虑一些类似于“年龄”和“健康”的指标，以确保AI系统持续有效地执行其设计任务。

1. 定义"年龄"

对于机器来说，“年龄”并不意味着从制造开始计算，而更多的是反映了它们已经使用过多久，以及在这期间经历了多少训练迭代或者更新周期。一个新生成的人工智能模型可能刚刚进行了一次全面的训练，并且在实践中表现良好；而另一方面，一些经过多次迭代优化的人工智能模型虽然也可能保持着高效率，但是在某些情况下，其性能可能会因为新的数据集或算法变革而受到影响。

2. "健康"指标

评估AI系统的"健康"状况则涉及到更广泛的考量因素。这包括但不限于：

准确性：随着时间的推移，是否存在性能下降现象，如识别错误率增加？

稳定性：是否有对输入数据集变化敏感的情况发生？

适应性：当环境或需求改变时，可以快速调整以适应吗？

安全性：是否存在潜在漏洞，比如攻击者可以利用这些漏洞来破坏其正常运作？

为了回答这些问题，我们需要建立一种标准化评价体系，这个体系应该能够跨越不同的应用场景，并且能够动态地根据具体情况进行调整。在此基础上，我们可以构建出一套工具包，用以监测并记录每个AI系统的一系列参数，以便更好地理解它们当前的情况，并预测未来趋势。

3. 持续改进

即使我们成功定义了“年龄”和“健康”，人工智能也不意味着无法进一步发展。一旦出现任何形式的问题，无论是由于软件故障还是硬件损坏，都有可能通过升级硬件或者重新编程软件来解决。此外，由于技术不断进步，有时候简单地替换旧版本的人工智能模型为最新版本就能提高整体效率，从而延长其工作寿命。

4. 人类参与

最后，不可忽视的是人类专家在维护和更新AI系统中的作用。他们通过监督机器学习过程、修复bug以及引入新知识，将不断帮助提升整个系统的性能，使得它看起来像是拥有了一种虚拟生命力一样，即使到了理论上认为应该结束其服务期末期，也依然保持着强劲活力。

总结来说，尽管人工智能不能像生物那样真正意义上的衰老，但我们仍需考虑它所面临的问题，就像对待任何其他设备一样。通过设立相应评价标准以及不断改进我们的方法，我们可以让这种技术更加稳定、高效，为社会带来积极影响，同时探索它何时真的达到退休状态，以及该如何处理这样的情形，是值得深入研究的话题之一。如果说有什么事情似乎永远不会结束，那么就是科技领域里的创新与发展。而对于那些想象成为终身劳动者的机器人的梦想，这段旅程才刚刚开始。