人机功能分配困难的原因之一是人类与机器都不能同时确定事实与价值的大小。事实是指客观存在的数据、信息和情况，而价值是指对这些事实的评判和喜好。人类和机器在确定功能分配时，都需要考虑到这两个方面。

首先，人类和机器在事实方面的认知能力存在差异。机器可以通过算法和模型来处理大量的事实信息，进行数据分析和决策推理。然而，人类在对事实的理解和解释方面更具有灵活性和创造性。人类可以考虑更多的背景知识、情境因素和个人经验，从而更全面地分析问题和做出决策。这就导致了人类和机器在判断事实的大小和重要性上存在差异，难以达到一致的共识。

其次，人类和机器在价值方面的主观性也会影响功能分配的困难。价值是人类主观意识的产物，受到个体的文化、信仰、人生经历等因素的影响。不同的人有不同的价值观和偏好，对于同一事实可能会有不同的看法和评价。机器则没有主观意识，无法进行主观的判断和评价。因此，人类和机器在评估价值时往往存在差异，难以达成一致。

简而言之，人机功能分配困难的原因之一是人类与机器都不能同时确定事实与价值的大小。人类和机器在对事实的认知能力和对价值的评估上存在差异，导致难以达成一致的功能分配。解决这一问题需要进一步深入研究和探索，找到人与机器相互协作的有效方式。

然而，在真实世界中，事实和价值却是常常交织在一起，并且相互影响。事实通常是指客观存在的、可以被观察和验证的事件或情况。它们是与现实世界的客观现象相关的，如科学研究中的实验结果、历史事件的发生和经济数据的统计等。然而，对于这些事实的解释、评价和引用是存在主观性和价值观的影响的。价值是人们对事实的主观看法、评价和态度。每个人都有自己的价值观和信仰体系，这些因素会影响他们对事实的解释和评价。例如，在政治领域，事实可能是政策的效果或经济数据的统计结果，而价值观则会影响人们对政策的支持或反对。不同的政治派别可能根据自己的价值观来解读和解释相同的事实。同样，在道德领域，事实可以是某个行为的结果或后果，而人们的价值观和道德标准会影响他们对该行为的评价和道德判断。因而，事实和价值在真实世界中是相互交织并融合在一起的。理解和认识到这种交织对于我们更好地理解和解释世界以及尊重他人的不同观点和价值观是很重要的。

人机交互的难点之一在于如何恰当地分配人与机器都能胜任的任务。以下是需要考虑的几个关键因素：

1. 任务复杂性：人与机器在处理任务时具有不同的优势和限制。对于简单、机械化的任务，机器通常更加高效。而对于复杂、创造性的任务，人类天然具备更好的能力。因此，需要在人和机器之间根据任务的特点进行合理的任务分配。

2. 任务的性质：不同的任务可能要求不同的技能和知识。例如，在医疗领域，机器学习算法可以协助医生进行影像诊断，但最终的决策仍需要医生的专业知识。在这种情况下，机器可以提供辅助信息，而决策仍由医生负责。

3. 用户需求和个性化：人机交互系统需要考虑用户的需求和个性化。有些用户可能更倾向于由机器完成某些任务，而有些用户可能更喜欢由人类完成。因此，在人机交互系统中，需要提供个性化的任务分配选项，以满足不同用户的需求。

4. 协同合作：人与机器之间需要进行有效的协同合作，以实现任务的顺利完成。这需要设计合适的界面和交互方式，以便人和机器之间进行有效的沟通和协作。同时，还需要考虑如何平衡人和机器的工作负荷，以确保任务的高效完成。

综上所述，人机交互的难点在于如何恰当地分配人与机器都能胜任的任务，这需要考虑任务的复杂性、任务的性质、用户需求和个性化以及人机协同合作等因素。只有在考虑到这些因素的基础上，才能实现人机交互系统的高效运作。