while True: learn()
Скриншоты и описание — Steam / Luden.io
Описание от разработчика
Вы играете за специалиста по нейросетям и машинному обучению, но ваш кот справляется с работой лучше. Теперь придется решать головоломки, и изучать принципы машинного обучения чтобы сконструировать переводчик с кошачьего (а то кто знает, что он задумал!).
Считает Игромаяк
по данным каталога на 25 октября 2026
- По отзывам — в верхних 20% головоломок каталога: 91% положительных из 8 274.
- Цена выше медианы головоломок: 299 ₽ против 130 ₽.
- Вышла 7 лет назад, в январе 2019.
- Обновлялась в июле — 3 обновления за год.
- У Luden.io на сайте ещё 9 игр.
Полное описание
while True: learn() — это головоломка про машинное обучение, нейросети, большие данные и искусственный интеллект. Но главным образом это игра о том, как понять своего кота.
Вы играете за программиста, который внезапно выяснил, что его кот блестяще разбирается в машинном обучении, но совершенно не разбирается в человеческом языке. Так что именно вам — с небольшой помощью кота — предстоит разобраться, как устроено машинное обучение, и собрать переводчик с кошачьего на человеческий. Одна головоломка за раз.
Чем вы будете заниматься на самом деле:
- Собирать блок-схемы из готовых блоков: экспертные системы, деревья решений, перцептроны, нейросети и не только
- Сортировать данные по форме и цвету, укладываясь в ограничения по точности, скорости и стоимости, и охотиться за золотой медалью
- Читать историю каждого метода — со ссылками на статьи, видео и курсы для тех, кто хочет копнуть глубже
- Брать заказы на фрилансе, покупать железо помощнее, рисковать деньгами в стартапах и наряжать кота
Опыт программирования не нужен, и код в игре не пишут. Это первая карта местности, а не курс: после прохождения вы будете понимать, что значат все эти слова, для чего нужна каждая идея и почему она была важна.
Игра для любознательных людей, которые хотят увидеть, как идеи машинного обучения складываются в общую картину, до курса (или вместо него); для родителей и учителей, знакомящих детей с логикой; и для всех, кто любит умных котов.
Каждая головоломка знакомит с реальным методом — в том порядке, в каком они появлялись в истории: от скромных экспертных систем 1960-х до рекуррентных нейросетей, предсказывающих, что будет дальше. Короткая заметка объясняет, что блок делает в игре и чем занимается его прототип в реальном мире, а подобранные вручную ссылки помогут читать дальше. Не пугайтесь: всё это по-прежнему играется как головоломка.
Перетаскивайте блоки на поле, соединяйте их линиями, нажимайте «Релиз» и смотрите, как текут данные. Бронза обычно даётся легко. Золото — это схема похитрее, немного точности, обменянной на скорость, или возвращение с железом помощнее. Решением, которым вы гордитесь, можно сохранить и использовать как один блок в следующих заказах.
Прорывная технология требует времени, опыта и денег, так что зарабатывать придётся на фрилансе. Читайте письма от очень странных заказчиков, выбирайте контракты, сидите целыми днями в тёмной комнате, не говоря ни слова, общайтесь на форумах. Настоящие датасаентисты так и живут. Мы проверяли.
Задания вдохновлены задачами, которые машинное обучение решает в реальной жизни, — в том числе беспилотным автомобилем, за рулём которого сидит ваш кот. Когда почувствуете уверенность, станьте техническим директором стартапа: ваши схемы против диких законов рынка. Заберите деньги на пике и станьте техногуру — или потеряйте всё и приползите обратно к порогу отдела кадров. Попробовать всё равно стоило, правда?
Как только деньги потекут, купите оборудование, на котором ваши схемы будут летать. Но дело не только в железе: новый смартфон, гиковская фигурка, модные костюмы для кота. Чёрт, вы даже можете купить себе алоэ.
Забавный факт: примерно этим специалисты по машинному обучению и занимаются. Теперь вы можете стать одним из них (правда, без их зарплат). while True: learn() — лучшая игра о жизни датасаентиста, потому что ни у кого больше не хватило дури сделать такую.
Играть можно одной мышью или на геймпаде, в том числе на Steam Deck. Игра доступна более чем на 30 языках.
Вы играете за программиста, который внезапно выяснил, что его кот блестяще разбирается в машинном обучении, но совершенно не разбирается в человеческом языке. Так что именно вам — с небольшой помощью кота — предстоит разобраться, как устроено машинное обучение, и собрать переводчик с кошачьего на человеческий. Одна головоломка за раз.
Чем вы будете заниматься на самом деле:
- Собирать блок-схемы из готовых блоков: экспертные системы, деревья решений, перцептроны, нейросети и не только
- Сортировать данные по форме и цвету, укладываясь в ограничения по точности, скорости и стоимости, и охотиться за золотой медалью
- Читать историю каждого метода — со ссылками на статьи, видео и курсы для тех, кто хочет копнуть глубже
- Брать заказы на фрилансе, покупать железо помощнее, рисковать деньгами в стартапах и наряжать кота
Опыт программирования не нужен, и код в игре не пишут. Это первая карта местности, а не курс: после прохождения вы будете понимать, что значат все эти слова, для чего нужна каждая идея и почему она была важна.
Игра для любознательных людей, которые хотят увидеть, как идеи машинного обучения складываются в общую картину, до курса (или вместо него); для родителей и учителей, знакомящих детей с логикой; и для всех, кто любит умных котов.
Познакомьтесь с технологиями машинного обучения
Каждая головоломка знакомит с реальным методом — в том порядке, в каком они появлялись в истории: от скромных экспертных систем 1960-х до рекуррентных нейросетей, предсказывающих, что будет дальше. Короткая заметка объясняет, что блок делает в игре и чем занимается его прототип в реальном мире, а подобранные вручную ссылки помогут читать дальше. Не пугайтесь: всё это по-прежнему играется как головоломка.
Соберите. Запустите. Настройте.
Перетаскивайте блоки на поле, соединяйте их линиями, нажимайте «Релиз» и смотрите, как текут данные. Бронза обычно даётся легко. Золото — это схема похитрее, немного точности, обменянной на скорость, или возвращение с железом помощнее. Решением, которым вы гордитесь, можно сохранить и использовать как один блок в следующих заказах.
Проживите жизнь фрилансера-датасаентиста
Прорывная технология требует времени, опыта и денег, так что зарабатывать придётся на фрилансе. Читайте письма от очень странных заказчиков, выбирайте контракты, сидите целыми днями в тёмной комнате, не говоря ни слова, общайтесь на форумах. Настоящие датасаентисты так и живут. Мы проверяли.
От беспилотных машин до стартапов
Задания вдохновлены задачами, которые машинное обучение решает в реальной жизни, — в том числе беспилотным автомобилем, за рулём которого сидит ваш кот. Когда почувствуете уверенность, станьте техническим директором стартапа: ваши схемы против диких законов рынка. Заберите деньги на пике и станьте техногуру — или потеряйте всё и приползите обратно к порогу отдела кадров. Попробовать всё равно стоило, правда?
Прокачивайте железо, прокачивайте жизнь!
Как только деньги потекут, купите оборудование, на котором ваши схемы будут летать. Но дело не только в железе: новый смартфон, гиковская фигурка, модные костюмы для кота. Чёрт, вы даже можете купить себе алоэ.
Забавный факт: примерно этим специалисты по машинному обучению и занимаются. Теперь вы можете стать одним из них (правда, без их зарплат). while True: learn() — лучшая игра о жизни датасаентиста, потому что ни у кого больше не хватило дури сделать такую.
Играть можно одной мышью или на геймпаде, в том числе на Steam Deck. Игра доступна более чем на 30 языках.
Площадки игры
Системные требования
Windows
Минимальные
- ОС
- Windows 10 / 11
- Процессор
- 2.0 GHz
- Оперативная память
- 2 GB ОЗУ
- Видеокарта
- Intel HD Graphics 3000
- DirectX
- версии 9.0
- Место на диске
- 500 MB
macOS
Минимальные
- ОС
- macOS 10.15+
- Процессор
- Apple Silicon or Intel 2.0 GHz
- Оперативная память
- 2 GB ОЗУ
- Видеокарта
- Intel HD Graphics 3000
- Место на диске
- 500 MB
Linux
Минимальные
- ОС
- Ubuntu 16.04+, SteamOS
- Процессор
- 2.0 GHz
- Оперативная память
- 2 GB ОЗУ
- Видеокарта
- Intel HD Graphics 3000
- Место на диске
- 500 MB
299 ₽
Steam →Нашли неточность — напишите нам, поправим.


















