模仿一间厨房，不能只复制炉灶，还得看烤箱、搅拌机怎样各司其职。类脑计算也有类似偏差：它借鉴神经元和神经网络来设计低能耗硬件，却常把“像大脑”简化为复制某一种神经元机制。这篇发表于 Nature Machine Intelligence 的文章提醒，真正值得借鉴的或许是大脑在时间和空间尺度上的多样性。
大脑并非由统一模板搭成：细胞、连接和回路的反应速度、覆盖范围与功能分工各不相同。作者因此提出，类脑系统可以更多考虑异构计算架构——让不同类型的计算单元承担各自擅长的任务，而非要求所有单元采用同一种机制。这个视角值得注意，因为它把类脑计算的问题从“单个神经元模仿得像不像”，推向“整套架构是否容得下差异”。不过，目前公开材料仅是受订阅限制的预览，未披露具体架构、实验设置或性能数字，因此它更像一项研究方向上的提醒，尚不足以判断这种路线能带来多大改进。