之后，用戶翻譯過的短語都會讓其他用戶投票表決，提高游戲內(nèi)容的質(zhì)量。翻譯時如果需要提示，用戶可以把鼠標(biāo)停在單詞上，相對應(yīng)的意思即會出現(xiàn)。此外，游戲非常智能，甚至可以識別拼寫失誤。

隨著學(xué)習(xí)進(jìn)程的推進(jìn)，玩家可以獲得“技能點(diǎn)”。當(dāng)一個用戶完成所有課程的時候，技能即被“習(xí)得”，當(dāng)完成一定數(shù)量的翻譯時，技能即被“掌握”。每一課，玩家最多可以獲得13 點(diǎn)，而每次犯錯都會扣掉一點(diǎn)。

游戲中還包括限時訓(xùn)練，玩家需要在30 秒內(nèi)回答20 個問題。每答對一道問題，玩家可以獲得一個技能點(diǎn)和額外的7 秒時間。由于使用的是人工智能引擎，游戲本身可以自我學(xué)習(xí)自我改進(jìn)，比如追蹤有問題的詞語和概念，并在之后的課程中顯現(xiàn)出來。每一個用戶在進(jìn)行游戲的同時，都幫助這個系統(tǒng)演化得更好。

這聽起來簡單，但做起來可不容易。

游戲初期，用戶的學(xué)習(xí)方式是線性的，也就是一段時間內(nèi)完成一道翻譯題，但之后他們會遇到“短期記憶過載”問題。當(dāng)他們完成3 ～ 4句之后，玩家的關(guān)注度就會下降。而這種現(xiàn)象，其實(shí)和游戲中的關(guān)注度問題很類似。

項目小組查找了大量資料，發(fā)現(xiàn)關(guān)注度持續(xù)的最長時間只有7 分鐘。在Duolingo 中也是如此，玩家在7 分鐘左右開始心不在焉，表現(xiàn)下降，他們只想著趕緊把課程完成然后干點(diǎn)別的。如此一來，他們就會離開網(wǎng)站。而解決方法就是，拋棄舊方法，采用非線性手段。玩家先是看到了翻譯，之后還會看到別的信息，比如討論貼。某種意義上，這樣可以重置玩家的短期記憶，以提高投入度，取得更好的結(jié)果。

馮·安告訴我說，他和他的團(tuán)隊非常努力，希望把Duolingo 打造得更加游戲化，但從本質(zhì)上講，Duolingo 并不是游戲。對于星佳，特別是《農(nóng)場鄉(xiāng)村》，馮·安十分厭惡它，認(rèn)為這游戲真是太傻了，甚至完全配不上“樂趣”這個詞。但星佳同時也做了一件了不起的事，就是將蹩腳無聊的任務(wù)游戲化，讓人們深陷其中。

截至2013 年初，Duolingo 共積累了100 萬用戶，每日活躍用戶達(dá)10萬人，此外每日還有1.5 ～ 2 萬新用戶加入，他們大部分來自美國以外地區(qū)。馮·安對這個語言訓(xùn)練項目的效率非常自信，一個從沒學(xué)習(xí)過西班牙語的人，34 小時就可完成相當(dāng)于整個大學(xué)一個學(xué)期的語言課程。說到底，馮·安教授希望的是人類依靠這種“翻譯”項目的原理，通過做麻木重復(fù)的工作來教會計算機(jī)，最終解放我們的生產(chǎn)力。