私はコンピュータエンジニアリングの経験があり、人間の思考を模倣するためのより優れたアルゴリズムの開発に取り組んでいます。（私のお気に入りの1つは、言語処理と意思決定に適用されるアナログモデリングです。）ただし、研究を重ねるほど、AIがいかに複雑であるかがわかります。
私はこの分野で多くの問題に取り組みましたが、時々私は車輪を再発明したり、すでに解決できないことが証明されている問題（すなわち、停止問題）を解決しようとしていることに気づきます。したがって、AIを促進するために、この分野での進歩を妨げている現在の障害をよりよく理解したいと思います。
たとえば、一部の機械学習アルゴリズムの時間と空間の複雑さは超多項式であるため、高速のコンピューターでもプログラムが完了するまでに時間がかかる場合があります。それでも、一部のアルゴリズムは、小さなデータセットを処理しているときにデスクトップや他のコンピューターで高速になる場合がありますが、データのサイズを大きくすると、アルゴリズムが扱いにくくなります。
現在AI開発が直面している他の問題は何ですか？
回答:
私たちはインテリジェンスが何であるかを本当に知りません。
私たちが利用できるインテリジェンス（ヒューマンインテリジェンス）が機能する最良のモデルを本当に理解していません。
実際に動作するハードウェアとはかなり異なるハードウェアで（ある程度）人間の知性を再現しようとしています。
人間の脳（知性の最も優れたモデル）はほとんどがブラックボックスであり、被験者を殺さずにその動作を調査/内観することは困難です。もちろん、これは非倫理的で違法です。したがって、脳の理解の進歩は非常に遅いです。
これらの要素を組み合わせると、AIを進歩させることが難しい理由を理解できます。多くの点で、私たちは暗闇の中で撮影していると主張できます。もちろん、私たちはある程度の進歩を遂げたので、私たちはいくつかのことを正しく行っていることがわかります。しかし、AIがどのように機能するか、または機能するかについての真の包括的な理論がなければ、私たちは多くの試行錯誤を繰り返し、前進するために繰り返します。
AIとは、AG（eneral）Iを意味し、特定のタスクに合わせて調整された機械学習やエキスパートシステムではないと想定しています。
@mindcrimeの回答に加えて、トレーニングするサンプルが足りなくなったり、管理可能なタイムスケールで動作するのに十分なサンプルを処理するのにコンピューターが非常に遅くなったりすることがあります。@bpachevはメモリについて言及しましたが、表面的には、私たちのスーパーコンピュータには、人間の脳のマトリックスを格納するのに十分なメモリがあります。しかし、それをリアルタイムでシミュレートする機能はありません。それができたら、外部入力も接続する必要があります。そのためには、さらに多くの処理能力が必要です。生化学が重要な役割を果たすので、それでも人間の脳を完全にシミュレートするには十分ではありません。
最後の注意点の1つは、人間の心がどのように機能するかを理解する以外に、AGIを開発するインセンティブがないことです。分類アルゴリズム、エキスパートシステム、ナレッジエンジンがあり、特定のタスクに最適な人間でさえパフォーマンスを上げることができます。
AIの開発に対する1つの障害は、コンピューターメモリの基本的な制限です。コンピュータは、基本的なレベルでは、ビットでのみ機能します。これにより、ユーザーが説明できる情報の種類が制限されます。
編集：
人間の記憶の正確な性質と複雑さは完全には理解されていませんが、少なくとも、人間の記憶は人間が実行するタスクのタイプにうまく適合していると私は主張します。したがって、コンピュータのメモリは、人間のメモリで可能なすべてのことを理論的に表すことができたとしても、そのようなタスクにはおそらく非効率的で不十分な構造です。