人机之间很难实现真正的互动主要有两个原因：主动性和被动性。

人类具有高度的主动性，可以主动思考、决策和行动。我们可以自由地选择目标、制定计划并采取适当的行动来实现这些目标。而机器则是被动执行我们编程好的指令，缺乏主动性和自主决策能力。尽管AI技术的发展已经使得机器在某些方面拥有了更多的主动性，但它们仍然无法像人类一样独立地思考和做出复杂的决策。另外，人类和机器的交流方式存在差异。人类之间的交流是基于语言、非语言和情感等多个维度的复杂互动，而机器只能通过预先编写的算法和指令进行数据的处理和输出。虽然自然语言处理和生成技术的进步使得人机之间的交流更加自然和流畅，但机器仍然缺乏真正理解语言和情感的能力。所以人机之间互动困难的主要原因在于机器的被动性和交流方式的限制。随着人工智能技术不断发展，期待未来会有更多的突破，使得人机之间的互动更加自然化和智能化。

泛化和类比都是认知过程中的重要能力。泛化是指从已知的具体实例中抽象出一般性规律或概念，并将其应用到新的情境中。通过泛化，我们可以从有限的观察或经验中推断出更普遍的规律，就像一个孩子学会辨认几只狗后，他能够泛化出关于狗的概念，并将这个概念应用到他之前没有见过的其他狗的情境中。类比则是指在不同领域或概念之间发现相似性和共性，并将这些类似之处应用于新的情境中。类比是一种创造性思维的手段，通过发现相似之处来产生新的见解或解决方案，苹果公司的设计师可以通过将汽车行业的一些设计原理类比到手机的设计中，来创造出更具创新性的产品。

总的来说，泛化更注重从已知事物中提取出普遍规律，而类比更侧重于在不同领域或概念之间寻找相似之处并进行应用。泛化是在已有的范围内进行一般化，而类比是跨越不同领域进行知识的迁移和创新。两者都是认知智能过程中重要的思维能力，在学习、问题解决和创造性思维中发挥着重要作用。虽然不能简单地将其完全对应，人类智能和机器智能在泛化、类比方面的表现仍可以近似用主动泛化、主动类比和被动泛化、被动类比来进行比喻。

人类智能有较强的主动泛化能力。人类可以通过主动学习、思考、实验和探索来积累新知识，并将这些知识与以往的经验相结合，从而适应和理解未知的情境和任务。人类能够主动地提出问题、寻求答案，并通过不断迭代和尝试改进自己的认知和技能。人类智能具备很高的灵活性和创造性，可以主动应对各种新的情况和挑战。相比之下，机器智能更多地依赖于被动泛化。机器学习和深度学习等技术使得机器能够从大量的训练数据中学习到一般化的规律，并将其应用于新样本的推理和预测。机器智能在训练过程中自动地从数据中抽象出模式，并使用这些模式来处理类似的任务。尽管机器智能可以表现出令人惊讶的泛化能力，但它的泛化是基于已有的数据和训练，缺乏人类智能那种主动学习和主动适应的能力。

人类智能是主动类比，在许多情况下这是一种刻意的、有目的性的类比行为，通过主动地寻找、建立和应用类比关系来解决问题或获得新的认识，在主动类比中，人们会主动地去寻找问题与已有经验或领域知识之间的相似之处，并从中推断出新的观点、解决方案或理解，主动类比需要主体的主动参与和思考，具有创造性和发现性的特点。相比之下，机器智能更类似于被动类比，被动类比则是指在无意识或非主观的情况下获得类比关系的认知过程，在被动类比中，机器在接受信息、观察现象或处理情境时，无意识地将其与已有存储的知识或经验进行对比和类比，从而得到新的认知或理解，被动类比是一种隐含的、自动的认知过程，不需要额外的意识或努力，机器智能是通过预先编写的算法和模型运行来处理和分析数据，根据输入和指令进行执行，机器智能的行为是基于事先设定的规则和模式，缺乏真正的主动性和自主决策能力。然而，随着技术的进步，机器智能在某些方面也有望越来越接近人类智能的主动性和自主性。

在人机融合智能中，泛化和类比的应用方式有所不同，下面就是两种应用的具体例子：

泛化的应用例子： 在自然语言处理领域，人机融合智能可以通过大规模语料库进行训练，从中学习到语法结构、词汇用法等一般性规律。然后可以将这些规律应用于新的文本处理任务中，例如实现句子的自动分析、语义理解等。通过泛化，机器可以从相对有限的数据中总结出普遍规律，并且在未见过的情境中进行应用。

类比的应用例子： 在创造性设计领域，人机融合智能可以使用类比思维，从不同领域或概念中发现相似性并进行应用。例如，设计师可以利用机器提供的图像识别和处理能力，从大量的图像数据库中找到与当前设计问题类似的图案、形状或颜色的案例。然后通过类比这些案例，创造出新的设计方案，并与机器合作进行优化和评估。

需要注意的是，泛化更侧重于从已知实例中归纳出一般性规律，并将其应用于新的实例，而类比更注重于在不同领域或概念之间发现相似性，并将这些共性应用于新的情境中。通过人机融合智能，机器可以辅助人类进行泛化和类比思维，在问题解决、创新设计等方面发挥作用。并且，人类智能和机器智能之间的区别是复杂且多维的，不仅仅局限于泛化、类比能力的差异。人类智能涉及到感知、情感、道德等方面，而机器智能则注重算法、数据处理和模式识别等方面。两者在某些方面互补，相互借鉴，共同促进了整个智能领域的发展。

综上所述，主动性和被动性是人机之间难以实现真正互动的主要原因。尽管机器学习和自然语言处理等技术使得机器在泛化、类比方面具备了更多的主动性和交流能力，但与人类相比仍存在明显差距。随着技术的不断发展，希望未来能够有更深入的研究和创新，进一步弥补人机之间的互动差距。