Problematika spočívá v tom, že chápání funkcí a konceptů gradientního sestupu v neuronových sítích představuje výzvu. Je obtížné pochopit složité vícestupňové neuronové sítě a fungování jejich parametrů. Obzvlášť role, kterou mají změny vah a funkce v provozu neuronové sítě, je nejasná. Kromě toho existuje nejistota ohledně overfittingu a interpretace distribucí. Při těchto obtížích by mohla být užitečná hra s různými dostupnými datovými sadami nebo vlastními daty.

Playground AI se vypořádává s výzvou pochopení neuronových sítí a gradientního sestupu tím, že poskytuje uživatelsky přívětivé a interaktivní vizuální reprezentace. S tímto nástrojem mohou uživatelé měnit hyperparametry, aby viděli přímý dopad na funkce sítě a tak lépe pochopili vliv změn vah a úprav funkcí. Playground AI také nabízí funkci předpovědi, která vizualizuje, jak změny uvnitř sítě ovlivňují její provoz. Díky možnosti experimentovat s různými datovými sady nebo zavést vlastní data, lze také prakticky učit a sbírat zkušenosti. Vizualizace distribucí také pomáhá pochopit jejich interpretaci. Kromě toho nástroj poskytuje vysvětlení a varování týkající se přetrénování, aby bylo možné lépe porozumět a vyhnout se tomuto jevu. Tímto interaktivním a vizuálním učením se efektivně podporuje a zlepšuje pochopení neuronových sítí a gradientního sestupu.