并行级差扫描（PST）是一种搜索机制，用于在复杂系统中，让多个独立的智能体协同实现远超过单个智能体能力的最终目标。作为一种搜索策略，PST是一个分层的过程，其中多个智能体以不同的速度、深度和方向并行搜索。它所实现的是一个表现出复杂、变化和适应性行为的系统。智能体的集合成为信息交流的框架。
PST由两位计算机科学家所提出，Douglas Hofstadter和Melanie Mitchell，可以被定义为“对许多可能性进行不同深度的并行检查，快速排除坏的可能性，并快速准确地归巢于好的可能性。分层扫描分阶段进行：第一个阶段执行快速的浅层测试，只有通过这些测试才能继续进行。每一个新的阶段都涉及到更为复杂和高计算成本计算的测试，如果通过测试，可以进入下一个阶段”。
PST展示了一种有效的信息收集和处理的资源使用方式。“并行级差扫描的一种比喻是：一个巨大的蚂蚁纵队在森林中行进，成群的小侦察兵在纵队的前线向四面八方进行随机的突袭（尽管某些方向的探索比其他方向更为踊跃和深入），然后返回报告；这些“触角”的聚合效应将决定整个群体所循的方向。当然这是持续进行的，因此蚁群会不断地以微小的方式调整其路径”。
基于蚁群模拟的觅食过程来说明PST可能更为清晰。ANT SIM是一个软件，允许用户创建一个虚拟的二维环境，其中定义了限制、障碍和食物来源（见图）。在这个空间里，蚂蚁根据地图的约束寻找食物来源。一开始它们表现出随机和概率的动作选择，随着食物来源的发现对信息资源进行提炼。这种行为展示了在一个复杂系统中，简单的个体通过技能、责任和关系的复杂网络共同实现一个更大的目标。
蚂蚁的比喻并不完全适用于设计项目智能体。在设计团队中，蚂蚁和智能体个体之间有着重要的区别。对于设计团队中的个人来说，有更大的*度去独立探索、自主创新、改变方向等等。重要的是对搜索、处理信息和总体资源分配方法的类比——蚁群要寻找食物，而设计团队寻找信息和设计解决方案。
正是这种简单智能体（蚂蚁）和复杂智能体（设计者）之间的交集使得这样的搜索过程彰显潜力。如果我们能够将PST作为一种协作研究和工作方法应用于设计过程中的人类智能体，每个人都有自己的专长和知识积累，那么设计很可能会显示出比基于标准化、重复的、层次化的设计解决方案更大的潜力。同时，并行过程允许研究、创建和协作的广度和深度，这是典型的客户-架构师-顾问关系所无法比拟的，在这种关系中，角色的定义是严格的。
以下几页旨在解释和阐明这种自适应方法的潜力。必须指出，“设计师”和“设计团队”被视为“智能体”的一个集合实体，而不论其教育、培训、技能、纪律、地理位置等如何。此外，每个智能体都根据检测框架或路径（见下文）工作，而不管他们的技能如何。在一个项目中，每个代理可以同时搜索多个路径、在路径之间跳转等等。这是一个灵活的框架，探索了比建筑实践中更大、更深的信息领域。
应用并行级差扫描可以在许多层面上改变空间实践，例如：理论和探索边界；空间和形式生产中的角色；确定和解决问题的方法；以及创意设计过程。因此，空间和形式生产成为一个混合的异质/层次网络，多个主体通过这个网络塑造一个项目的开发。并行级差扫描的优势在于它能够克服我们有限的个人认知，并在快速并行过程中，使用诸如随机性/确定性和未知/可能性等智能方法。这可能是对资源的最佳利用。其中每个智能体以不同的速度并行地开发想法和设计，然后向团队中的其他智能体报告。这种方法可以通过更快的研究、测试和设计解决方案的原型来产生更好的设计。
我提议将当前的学科重新概念化为一套哲学框架，用于研究设计项目。它们根据方法论、战略和战术技能将当前的学科标签（如工程师、架构师和生物学家）重新排列为更广泛的分组。这允许团队成员根据执行的工作类型进行跨学科互动，而不是根据预先设想的学科界限。为了说明这种重构，有必要为每个框架列举一个学习资源列表：
-设计思维：涉及工艺、系统和制造；学习结构、材料、装配、制造、美学、历史、语言、地理、工程、声学。
-科学思维：涉及方法、观察和实验；学习研究方法、观察、发明、数学、静力学、地质学、化学。
-计算思维：处理数据、关系和结构；学习控制论，系统论，网络，程序设计，硬件，软件，信息，语言，数学。
-资源思维：涉及计量、估价和分配；学习经济学、环境学、农业学、能源学、材料学、地理学、政治学、交通运输学、城市主义、房地产学。
-生物思维：处理形成、转化和过程；学习生态学，生物学，动物，人类，植物，语言，灵性，定居点，生物群落。
在接下来的几页中，我将以图形和文本的方式探讨并行级差扫描应用于一个虚构但可能的项目：一个大型城市设计/总体规划项目。
第一步，出发，是项目的起点，整个设计团队共同参与并确认项目，交流信息和经验，决定采取的方向（有意和/或随机）。目标是发现项目面临的问题和挑战，以及项目带来的机遇。它的作用是在其广泛的范围内定义约束、环境等，并确认在项目中仍然存在大量的未知项，这些未知项只有在映射开始时才会被发现。
第二步，映射，是智能体开始探索他们各自的职责，研究和发现。一个工程师和建筑师可能会去一个实际的地点探索地形的技术数据，而社会学家或经济学家可能会开始对类似的项目进行理论和先例研究。同样地，人类学家和生态学家也可能会为这个项目搬到现场，以便更准确地了解一个地点。目的是了解项目的背景、面临的问题和挑战。它用于理解项目在其环境中的约束和可能性。这是一个根据项目具体情况的主观/客观和定性/定量数据驱动的方法。在这一过程中，直觉、随机和试验很可能会影响智能体的轨迹。每个智能体的经验和实验可以相互交叉，并行运行并与其他智能体进行通信。理想情况下，研究过程中会出现快速反复的尝试和错误。
第三步，过滤，是个体开始过滤他们的发现。创意、设计、形式、数据、解决方案和挑战的集群正在形成。在原始随机路径和可能路径的基础上，表示特定知识集的节点形成了想法和事实。这些路径成为形成研究轨迹的紧密相连的知识纽带。设计过程开始与目标设计问题建立明确的关系。我们的目标是在大家的并行工作中，尽快地开始找到最佳的信息和设计。单独或合作的智能体开始寻找数据和解决方案，并设计持重的元素。建筑师可以测试密度场景，工程师测试基础设施选项，经济学家和社会学家测试公共空间/商业配置，而生态学家和交通工程师测试自然/交通网络，例如排水系统。每个设计测试都可以独立地工作。这个过程允许每个智能体*地专注于设计，或者继续寻求其他解决方案。
第四步，共享，智能体开始共享他们的资源和工作。这是一个影响、传授和交换数据、研究和设计的过程。虽然设计思想在过滤阶段被严谨地测试过，但现在它们与其他智能体的设想和设计一起测试，并与之对照。这一步骤旨在利用专业知识和经验来反映直觉和纯粹的研究。数据需要分析和组织，设计需要挑战，哲学立场需要辩论。我们的目标是为数据和设计创造富有成效的碰撞。不同的智能体和他们工作的结合在积极的层面上创造了混合的，不纯的，杂乱的形式。如果一个智能体接近另一个智能体，他们需要对冲突、争论和影响持开放态度。这是一个协作步骤，每个智能体都应该寻找具有所需技能和知识的其他智能体，以创建一个有反思性和影响力的辩论，从而将设计提升到下一个筛选精细的级别。
第五步，执行，是智能体联手开始在协作中整合设计过程。通过团队的紧密合作，将原始项目概要，与研究和创造过程中挖掘的知识和设计进行综合。最终确定结论，对设计进行编译、测试和完善，最终付诸实施。我们的目标是达成一个最终的设计解决方案，可以在战略上和战术上实现所有智能体共同完成一个项目。这是团队在不陷入设计僵局的情况下，集体寻找成熟设计解决方案的关键步骤。在这一阶段，重要的是要平衡一种异质/分层的方法，从而实现最佳设计。项目的实施也包括在内，当面对客户、政治、经济、公民、法律时，项目也会经历一些挑战。