Что мешает уже сейчас создать гиперсеть (сеть из нейросетей с разным функционалом) и получить свойства, близкие к человеческому мозгу?

Нельзя сравнивать нейросеть человеческого мозга (и мозга животных) с компьютерными нейросетями. Это принципиально разные вещи. Никакие аналогии тут не работают.

Биологические нейросети, это не цифровые нейросети, а аналоговые. У них нет локальной адресной памяти. Наконец, в биологических нейросетях растет информационная энтропия и хорошо работает забывание.

Сбивает с толку одинаковые названия: нейрон, нейросеть.

Это так сложилось исторически. В 50-х годах 20 века первые изобретатели компьютерных нейросетей была вдохновлены биологическими нейросетями и правилам Хебба.

В 60-х годах после изобретения перцептрона компьютерные нейросети пошли развиваться в сторону всё большего отдаления от биологических нейросетей. Ну, разве что, создатели свёрточных нейросетей были немного вдохновлены биологической нейросетью, которая обрабатывает сигнала от сетчатки глаза.

Современные компьютерные нейросети, это очень узко специализированные сети, завязанные на свою архитектуру. Порой незначительное изменение архитектуры рушит всё предыдущее обучение компьютерной нейросети.

Поэтому объединять их всех не имеет смысла. Если заново обучить такую нейросеть, то она покажет результат хуже, чем отдельные специализированные нейросети.

Например, если объединить вместе 2 нейросети, одна из которых обучена различать кошек и собак, а другая находить дефекты на поверхности алюминиевых слитков на алюминиевом заводе, то, после нового обучения такой объединенной нейросети, руководство завода будет крайне недовольно работой новой нейросети, которая будет пропускать много дефектов, которые раньше обнаруживались.

Мозг устроен по другому. Если у человека, например, отрезать небольшую часть серого вещества его мозга, то он будет соображать также, как и раньше. А такая же операция с компьютерной нейросетью может привести к катастрофическим последствиям для нового обучения этой нейросети.