Postoji potreba za interaktivnim i slikovitim metodom za ilustraciju i proširenje razumijevanja neuronskih mreža i njihovog funkcionalnosti. Korisnik želi imati sposobnost vizualiziranja efekata promjena na tjelesnim mrežama i njihovih funkcija direktno i u stvarnom vremenu. Međutim, proces autonomnog učenja pati jer nije pronađen alat koji bi omogućio razumijevanje ključnih aspekata poput kompleksnih višestepenih neuronskih mreža, načina rada gradijentnog spusta, hiperparametara, distribucija i preprilagođavanja. Nadalje, nedostaje funkcija prognoze koja pokazuje kako se promjene odražavaju na performanse mreže. Osim toga, mogućnost eksperimentiranja s dostupnim setovima podataka, kao i s vlastitim setovima podataka, bila bi od koristi za cjelokupni proces učenja.

Playground AI efikasno adresira opisani problem pružanjem interaktivne i vizuelne platforme koja korisniku omogućava sveobuhvatno razumijevanje neuronskih mreža. Alat konkretno prikazuje kako promjene težina i funkcija utiču na ponašanje mreže, i to vizualizira u realnom vremenu. Također se bavi važnim aspektima kao što su kompleksne, višenivojske neuronske mreže, funkcionisanje gradijentnog spusta, hiperparametri, distribucije i prekomjerno prilagođavanje. Dodatno, Playground AI omogućava eksperimentisanje sa različitim unaprijed definiranim skupovima podataka ili upload vlastitih podataka. Uključena je i funkcija predviđanja koja pokazuje uticaj promjena na performanse mreže, što podstiče dublje razumijevanje. Stoga je to efektivan alat koji pomaže korisnicima da bolje razumiju i prate kompleksnost i dinamiku neuronskih mreža.