نیاز به روشی تعاملی و تصویری برای تجسم و گسترش درک از شبکه‌های عصبی و کارکرد آن‌ها وجود دارد. کاربر می‌خواهد توانایی داشته باشد تاثیر تغییرات در اعداد وزنی و کارکردهای این شبکه را به صورت مستقیم و در زمان واقعی ببیند. در این میان، فرآیند یادگیری خودکار آسیب می‌بیند زیرا هیچ ابزاری یافت نشده است که درک جنبه‌های مهمی مانند شبکه‌های عصبی چند مرحله‌ای پیچیده، چگونگی کارکرد کاهش گرادیان، پارامترهای فراگیر، توزیع‌ها و بیش‌برازش را به دست بدهد. علاوه بر این، فرمان پیش‌بینی مفقود است که نشان دهد چگونه تغییرات بر کارایی شبکه تأثیر می‌گذارد. همچنین، امکان آزمایش با داده‌های ارائه شده و یا داده‌های خودمان برای یادگیری کامل بسیار مفید خواهد بود.

Playground AI با ارائه یک پلتفرم تعاملی و بصری به مشکلات اشاره شده به طور کارآمد پاسخ می‌دهد، که به کاربر فهم جامعی از شبکه‌های عصبی می‌دهد. این ابزار به طور مشخص نشان می‌دهد که چگونه تغییرات در وزن‌ها و عملکردها رفتار شبکه را تحت تأثیر قرار می‌دهد، و این را در زمان واقعی تجسم می‌کند. همچنین با موارد مهمی مانند شبکه‌های عصبی پیچیده و چند مرحله‌ای، چگونگی عملکرد گرادیان کاهشی، هایپرپارامترها، توزیع‌ها و Overfitting (بیش برازش) می‌پردازد. علاوه بر این، Playground AI امکان آزمایش با مجموعه داده‌های مختلف از پیش تعیین شده یا بارگذاری داده‌های شخصی را فراهم می‌کند. همچنین یک عملکرد پیش‌بینی در آن وجود دارد که تأثیرات تغییرات روی عملکرد شبکه را نشان می‌دهد، که تشویق به فهم عمیق‌تر می‌کند. بنابراین این یک ابزار مؤثر است که به کاربران کمک می‌کند تا پیچیدگی و دینامیک شبکه‌های عصبی را بهتر درک و دریافت کنند.