电脑象棋难以击败的主要原因在于人工智能（AI）算法的显著优势，具体分析如下：

一、计算能力与精确度

速度与深度

电脑的运算速度是人类的数百倍，能够在瞬间评估数百万种走法，并通过深度学习算法选择最优解。例如，国际象棋AI“深蓝”在1996年与世界棋王卡斯帕罗夫对弈时，通过暴力穷举和蒙特卡洛树搜索，最终以4:2获胜。

零失误能力

电脑程序不存在人类棋手常见的计算错误或走法疏漏，其每一步棋的决策都经过严格验证。这种稳定性使电脑在长时间对弈中保持优势。

二、算法与策略

深度学习与强化学习

现代AI通过深度学习（如神经网络）和强化学习（如AlphaGo）不断优化棋路。例如，AlphaGo通过自我对弈学习人类棋手的策略，最终达到超越人类顶尖水平的水平。

全局与局部平衡

电脑不仅关注当前局面，还能预测对手的后续行动，形成“以攻为守”的策略。人类棋手往往在局部优化中忽略全局，导致失误。

三、人类玩家的局限性

计算与感知限制

人脑的计算速度和存储容量远逊于电脑，且易受情绪、疲劳等因素影响，导致决策偏差。

学习与适应能力

人类棋手需要通过大量练习提升，但AI可以通过持续对弈快速迭代，适应不同对手的风格。

四、其他因素

硬件与软件发展：

现代AI依赖高性能计算资源，而人类玩家受限于设备性能。

心理因素：人类在对弈中可能因压力或自负走错棋，而AI无情绪干扰。

总结：电脑象棋的难度源于AI算法在计算、策略和稳定性上的优势，以及人类在对抗高强度计算时的固有局限。虽然顶尖人类棋手仍能与AI竞争，但整体上AI仍占据上风。