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　　看过很多游戏研究的观点，最赞同的是Raph Koster的（夹杂了一些自己的理解）：

　　游戏在尝试构造一个NP-Hard问题，而玩家不断在优化自己问题求解的启发函数（认知心理学角度是Chunking的概念，神经网络角度就是训练一堆权重和定义激发函数，全都是相通的概念）。其实从这个角度，所谓游戏的深度从计算复杂度分析角度就有了定义。

　　游戏和学习本质是一回事情，都是关于新模式识别的，区别在于游戏的难度曲线是人为定制的。

　　现实的的复杂性高，因此对于大部分人脑来说是噪音，而对智商高的人来说是模式与规律。而游戏放低了问题难度，符合了一般人脑的问题求解水平，是对认知现实的练习过程。