Rozentill對於《while True： learn（）》的評測

前言

在買這款遊戲之前的幾天，我就注意到它清新的畫風和簡潔的UI介面，加之其的程式設計標籤，作為一枚程式猿，我立刻將其加入了願望單。但玩過之後，我是略有些失望的，或許是因為我自己是程式設計背景，也或許，它自身確實存在一些問題。

如果有想了解程式設計的人來問我，它值不值得買，我會說，如果你想有個不錯的程式設計體驗，去玩Hacknet吧，不要玩這部作品。

不錯的上手體驗

一進入遊戲，就能看到一隻程式猿坐在電腦面前，顯示器上是隻貓咪，桌上還有鍵盤、手機和咖啡，我心想，這不就是我平常的工作臺嘛，只不過我沒有貓咪，擺了只草莓熊布偶，一上來就給我種很親切的感覺。

教學以接任務的形式進行，每個任務都有一些固定指標，比如時間不超過多少秒等等。而每個任務都有固定的輸入模組和輸出模組，玩家需要自己在中間搭模組，來達到輸出滿足任務的要求。比如下圖中輸入是三種顏色的方塊，各10個，輸出只能是紅色或者綠色的方塊，玩家拖入一些模組並且連線來完成將藍色方塊扔掉的操作。

完成後可以先測試一下，看看是否有bug產生，如果沒有就可以release釋出了。操作十分簡單，僅僅是拖拽和連線，任務也比較傻，就是簡單的分類問題，當然這也是人工智慧中的基礎問題。

千篇一律的玩法

好了，既然這麼簡單就上手了，教學是不是結束了呢？並不是，整個遊戲就是個非常長的教學，從最初始的專家系統模組到之後的決策樹、平行計算、隨機森林甚至是梯度下降（目前僅有這些可使用），整個遊戲都是不停地在做任務。到中後期無非就是模組多了一點，問題稍微複雜了一點，要連線連得更好一點。

但任務之間差異很小，遊戲中的元素也不斷的重複出現，加之大量大寫的任務文字說明，讓玩家很容易就失去耐心。這一點倒是跟我之前評測過的《Ninja Tycoon》非常像。

又一個並行任務

不斷學習的理念

本部作品的開發者有感於最近火熱的AI技術，設計出這款遊戲來讓玩家學習一些AI技術。

遊戲中從20世紀開始，一步步介紹AI技術的發展，從最開始人工的專家系統，到神經網路的雛形感知機，以及深度神經網路都有所涉及。不過理念雖好，實現卻有點不盡人意了。模組種類過少，任務太重複，滿屏的文字等等都讓它很難吸引玩家。

感知機

結語