围棋之所以难以被电脑完全掌握，主要原因可以归纳为以下几点：

棋盘规模庞大：

围棋的棋盘有19×19共361个交叉点，远超过国际象棋和中国象棋的棋盘规模。如此庞大的棋盘意味着每一步棋都有大量的可能性，电脑需要检查和分析极其庞大的状态空间，这对计算能力提出了极高的要求。

决策复杂性：

围棋的目标是通过落子和围困对手的棋子来获得更多的领地，但选择最优的落子位置并考虑到对手的反应需要深思熟虑。这不仅涉及复杂的策略计算，还需要预测对手的动作和整个局势的发展趋势，这对电脑来说是一个巨大的挑战。

缺乏明确的目标：

与象棋不同，围棋的胜负取决于对局双方的目数，而不是简单地杀死对方的“王”。这使得电脑在全局中难以找到一个明确的目标，从而难以判断下一步走法的好坏。这就像在网上搜索一个东西需要输入关键词，而围棋规则里就没有这样的关键词。

直觉和策略：

围棋不仅仅是计算，还涉及直觉和策略。人类棋手通过长期的对弈训练培养出一种棋感，这种直觉有时比精确的计算更有把握。而电脑虽然可以通过大量数据和自我对弈来提高水平，但始终难以完全模拟人类的直觉和策略。

搜索空间的复杂性：

围棋的搜索空间极其庞大，每一步棋都有多种可能，电脑需要穷举所有可能的分支和变化来找到最优解。这不仅需要巨大的计算能力，还需要高效的评估函数来决定每个分支的优劣，这对目前的计算机技术来说是一个难以克服的难题。

综上所述，围棋的复杂性在于其庞大的棋盘规模、决策的复杂性、缺乏明确的目标、直觉和策略的不可或缺性以及搜索空间的庞大。这些因素共同作用，使得围棋成为了一个对电脑来说极其困难的挑战。尽管近年来人工智能在围棋领域取得了显著进展，但完全掌握围棋仍然是一个未解之谜。