Trong thế giới máy tính, công nghệ thích ứng có thể tham khảo ít nhất hai lĩnh vực chính:

• Kết xuất trang web (kích thước pixel)
• Lập trình trí tuệ nhân tạo

Thiết kế một trang web có rất nhiều điểm chung với thiết kế đồ họa truyền thống. Văn bản, hình ảnh và hình minh họa phải được trình bày theo cách hấp dẫn mắt, dễ đọc và được tổ chức hợp lý.

Trong bố cục in truyền thống, kích thước của trang không bao giờ thay đổi. Nhưng kích thước của một trang web (số pixel cho chiều dài và chiều rộng, tức là 800 x 600) là động. Lý tưởng nhất là hai người đọc cùng một trang web trên hai máy tính khác nhau sẽ có trải nghiệm tương tự nhau. Nếu cửa sổ trình duyệt được thay đổi kích thước, bố cục của trang sẽ thích ứng. Và, nếu người đọc muốn xem trang web trên thiết bị di động thì sao? Trên trang web, kích thước của trang không được đảm bảo và điều này phải được đặt vào bất kỳ thiết kế thành công nào.

Sử dụng các kỹ thuật lập trình web thích ứng, một trang web có thể tự động điều chỉnh kiểu bố cục và kích thước của nó dựa trên hệ điều hành, trình duyệt Internet và kích thước hiển thị. Điều này trở nên đặc biệt quan trọng khi thiết kế các trang web có thể được xem trên máy tính, cũng như thiết bị máy tính bảng và điện thoại thông minh. Đối với mỗi trong số ba nền tảng xem này, kích thước được hiển thị và tỷ lệ khung hình của một trang web sẽ khác nhau.

Lập trình thích ứng cho phép thay đổi kích thước nội dung trang web với cửa sổ trình duyệt. Không chỉ nội dung sẽ chảy lại và kích thước lại để phù hợp với kích thước mới, mà các yếu tố UI có thể thay đổi. Menu có thể xuất hiện hoặc biến mất để phù hợp với định dạng xem mới hoặc thay đổi từ văn bản sang biểu tượng nhỏ để phù hợp với một phần nhỏ hơn của pate.

Nếu thiết kế trang định dạng dữ liệu của nó trong các cột (tương tự như các cột trong một tờ báo), lập trình thích ứng có thể cho phép số lượng cột thay đổi linh hoạt.

Lập trình trí tuệ nhân tạo

Thế giới của Trí tuệ nhân tạo, hay AI, là tất cả về việc thích nghi và sử dụng công nghệ thích ứng. Các chương trình AI có thể học và thích nghi với môi trường thay đổi.

Phân tích dữ liệu theo yêu cầu của AI, học máy và mạng thần kinh đòi hỏi dung lượng lưu trữ lớn (cả không gian đĩa, chẳng hạn như ổ cứng và không gian bộ nhớ). Nó cũng đòi hỏi các kết nối mạng tốc độ cao để tính toán phân tán giữa nhiều máy tính.

Trí tuệ nhân tạo, Pixel, Thuật ngữ lập trình, Trang web