计算机视觉问题很难解决，因为它们需要系统以模仿人类感知的方式来解释和理解视觉数据，这涉及处理大量的可变性、计算需求和上下文模糊性。与结构化数据不同，图像和视频包含非结构化的像素信息，必须对其进行处理才能识别模式、对象或活动。由于噪声、遮挡和各种环境条件等因素，这个过程本质上具有挑战性。例如，当猫被部分隐藏、从不寻常的角度观看或在弱光下拍摄时，识别图像中的猫这样的简单任务就会变得困难。这些变化迫使模型在无数场景中进行泛化，这并非易事。
复杂性的另一个层面来自于处理高维数据所需的计算资源。单个图像可能包含数百万像素，每个像素代表颜色和强度值。为了高效地处理这些数据，需要高级算法，例如卷积神经网络 (CNN)，它通过多层过滤器来降低维度。然而，训练这些模型需要大量的标记数据集和强大的计算能力。例如，训练一个检测医学扫描中肿瘤的模型可能需要数千张带注释的图像和数周的 GPU 时间。自动驾驶汽车等实时应用增加了进一步的压力，因为它们需要即时决策，迫使开发人员在准确性和处理速度之间取得平衡。即使是小的优化，例如在不牺牲性能的情况下减小模型大小，也可能需要几个月的实验。
最后，视觉数据中的模糊性使解释变得复杂。仅凭像素无法传达意义；上下文和先验知识至关重要。例如，区分停车标志和红色矩形物体需要理解交通规则和空间关系。同样，面部识别等任务必须考虑表情、配饰或年龄变化。边缘情况，例如稀有物体或对抗性攻击（例如，微妙地更改图像以欺骗模型），进一步挑战了稳健性。开发人员必须设计不仅可以处理常见场景，而且在意外情况下也能优雅失败的系统。这通常涉及结合多种技术——如数据增强、迁移学习和集成模型——来提高弹性。即使如此，由于现实世界视觉输入的不可预测性，实现人类水平的可靠性仍然是一个持续的障碍。