Проблемот е во тоа што разбирањето на функциите и концептите на спуштање по градиент во неуронски мрежи претставува предизвик. Тешко е да се разберат комплексните многуфазни неуронски мрежи и начинот на кој функционираат нивните параметри. Особено, улогата која ја имаат промените во тежините и функциите врз работата на неуронската мрежа е нејасна. Дополнително, постои несигурност во врска со overfitting и интерпретацијата на дистрибуции. Со овие тешкотии, играта со различни достапни податочни множества или со сопствени податоци може да биде корисна.

Playground AI пристапува кон предизвикот на разбирање на неуронски мрежи и градиентно спуштање, обезбедувајќи кориснички пријатни и интерактивни визуелни репрезентации. Со алатката, корисниците можат да менуваат хипер-параметри за да ги видат директните влијанија врз функциите на мрежата и така подобро да го разберат влијанието на промените во тежината и прилагодувањата на функции. Playground AI исто така нуди функција за предвидување која визуализира како промените во рамките на мрежата ја влијаат работата на истата. Преку можноста за експериментирање со различни сетови на податоци или внесување на сопствени податоци, може да се учи и да се стекнуваат практични искуства. Визуелизацијата на дистрибуциите исто така помага да се разбере толкувањето на истите. Освен тоа, алатката нуди објаснувања и предупредувања за Overfitting, за да се разбере и избегне оваа појава. Преку ова интерактивно и визуелно учење, разбирањето на неуронски мрежи и градиентно спуштање се ефикасно поддржува и подобрува.