当你进入《while True: learn()》时，你会看到程序员坐在电脑前。监视器是一只猫。桌子上有键盘、手机和咖啡。我不认为这是我正常的工作台，但我不是。养一只猫，放一个草莓熊娃娃，会让你感觉很亲切。教学以任务的形式进行，每个任务都有一个固定的目标，比如秒。每个任务都有固定的输入模块和输出模块，玩家必须沿途构建模块以实现输出以满足任务的要求。例如，在下图中，输入是 3 种颜色的 10 个正方形，输出只是一个红色或绿色的正方形。玩家拖动并连接一些模块，完成丢弃蓝色方块的操作。
完成后，您可以先测试一下是否有任何错误。如果没有错误，您可以发布它。操作非常简单，只需拖拽连接，工作比较可笑。这是一个简单的分类问题。当然，这也是人工智能的一个根本问题。
万能玩法
嗯，上手这么容易，教学不是结束了吗？不，整个游戏是一个很长的教育，从第一个专家系统模块到后来的决策树、并行计算、随机森林，甚至最速下降法（目前只有这几个），都跑到停了。工作。在中后期，仅仅增加几个模块就会使问题变得更加复杂并改善连通性。
但是，任务之间的差异很小，游戏内元素不断重复，任务描述有很多大写，很容易让玩家失去耐心。这与我们之前评测的“忍者大亨”非常相似。
持续学习的概念
受到最近人工智能技术的流行的启发，这款游戏的开发者设计了这款游戏，让玩家学习人工智能智能技能。 20世纪初以来，游戏逐渐引入了人工智能技术的发展，从人工智能专家系统的起步，到神经网络感知器的原型，包括深度神经网络。想法不错，但落实我有点失望。太少的模块、太多的重复任务、满屏的文字等等都会让玩家难以引起注意。