AI终生学习（Lifelong Learning），也称为持续学习（Continual Learning）或终身机器学习（Lifelong Machine Learning），是一种允许AI模型在不断更新的训练过程中持续积累知识和技能的能力。通过学习新知识和技能，AI模型可以适应环境变化，不断提高性能，从而实现"终生学习"。
终生学习的主要挑战如下：
- 灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）：当AI模型学习新知识时，它们可能会忘记以前学到的知识。灾难性遗忘是指模型在新任务上的性能提高，导致其在旧任务上的性能显著下降。
- 知识迁移（Knowledge Transfer）：在学习新任务时，模型需要能够有效地迁移和适应以前学到的知识。这可以通过参数迁移、特征迁移、模型融合等方式实现。
- 任务间关系（Inter-task Relationship）：并不是所有任务都是独立的，许多任务之间存在关联。因此，模型需要能够捕捉任务之间的关系，以便更好地学习新知识。
- 学习资源限制（Limited Resources）：在实际场景中，学习资源的可用性可能受到限制，例如计算资源、内存资源或数据样本等。终生学习模型需要在有限的资源条件下进行高效学习。
- 可解释性与透明性（Explainability and Transparency）：为了确保AI模型能够被信任并应用于重要领域，模型需要具有可解释性和透明性。这要求模型能够提供关于其所学知识和决策过程的明确反馈。
终生学习在许多现实场景中具有重要价值，例如个人智能助手、自动驾驶汽车、智能机器人等。通过终生学习，AI模型可以适应环境的变化，不断提高性能，从而为人类带来更好的服务。
