存在对一种能够图形化和交互式地展示和扩展对神经网络及其运作理解的方法的需求。用户希望能够直接并实时可视化网络权重和功能变化的影响。目前，自主学习过程受到阻碍，因为没有发现任何能够处理如复杂的多级神经网络、梯度下降的工作方式、超参数、分布和过拟合等重要方面的工具。此外，还缺少一个预测功能，可以显示更改如何影响网络的性能。此外，如果能够有可能使用所提供的数据集和自己的数据集进行实验，对于完整的学习过程是有利的。

Playground AI有效地解决了上述问题，它提供了一个交互式和视觉平台，使用户能够全面理解神经网络。该工具具体展示了权重和函数的改变是如何影响网络行为的，并以实时的方式进行可视化。它也处理了诸如复杂的多级神经网络、梯度下降的工作方式、超参数、分布和过度拟合等重要方面。此外，Playground AI还允许用户使用各种预设的数据集，或上传自己的数据进行实验。该工具还包含了一个预测功能，可以显示出对网络性能的影响，从而促进对网络深入理解。因此，它是一个有效的工具，可以帮助用户更好地理解和掌握神经网络的复杂性和动态性。