人工智能修复老照片的技术难点主要包括以下几个方面：

多缺陷同时存在：老旧照片通常同时包含多个缺陷，例如皱纹、模糊、胶片噪点、颜色变黄等。这使得修复工作变得更加复杂，因为需要同时处理多种不同类型的问题。

细节和色彩还原：要使修复后的照片细节和色彩更加逼真，需要AI智能通过海量的数据试验和算法积累训练出能够泛化到实际老照片中的模型。这对于算法的准确性和泛化能力提出了很高的要求。

特殊艺术效果的保留：对于一些具有特殊艺术效果的老照片，人工智能的修复可能会破坏原有的风格和氛围。因此，如何在修复过程中保留和增强这些特殊效果是一个挑战。

严重损坏或褪色的照片：对于一些严重损坏或褪色的照片，人工智能可能无法完全还原出原始的细节和色彩。这是因为损坏过于严重时，原始信息的丢失可能超出了当前技术能够填补的范围。

算法训练数据：AI进步图画分辨率的办法是先给算法供给大量的低分辨率图画，然后再输入这些图画的高分辨率原始相片，让算法从二者的比较中习得差异和增加分辨率的技巧。

综上所述，人工智能修复老照片面临着多方面的技术挑战，需要不断的研究和发展来克服这些问题。