其实，香侬理论只是概括了阅读与写作的一部分，真实的阅读往往超越了传统的“传输-压缩”框架，它更多的是一个反复的理解过程。在这个过程中，读者不断地揣测作者的意图，并将之解构成能够理解的片段，随后这些片段被构建到读者脑中的认知模型里。所以，阅读等同于理解，不同层次的阅读对应不同层次的理解——深度阅读导致深度理解，浅显的阅读对应的必然是浅显的理解。不同需求应该对应不同的阅读层次，你可能需要快速浏览，可能需要仔细阅读，如果你的导师需要你复现论文中的细节，那么你就需要非常深入地研读。

阅读文章的三个层次：速读、精读与研读了解了阅读的本质，那么我们应当如何阅读 paper 呢？首先是要有“速读”的能力，快速知道一篇文章讲了什么。其次是要“精读”。精读有两个方面：批判性阅读和创造性阅读。首先要对论文进行否定、质疑，仔细挑毛病；其次，对论文有了足够的了解之后，如果发现论文中提到的想法非常优秀，那么要创造性地思考你能用这篇论文做什么。第三个步骤，我称之为“研读”，比如说自己尝试将文章中的算法实现一遍。除了阅读的方式，读者还要理解所读的论文是怎样写出来的。一篇好的论文在逻辑上是层层递进的，不仅能够传达信息也能够激励读者。所以作者在写的时候也是有结构化的逻辑性思考程度的。总体上作者会思考：这篇论文的真实任务是什么、研究发现是什么；论文的贡献是什么等等。

相应地，读者在读论文的时候也应该要有逻辑，首先要清楚论文中的表达是否是我想要学习到的；其次，我能从论文中学到多少，能不能找到新的方向与新的课题初稿；最后，这篇论文的背景是什么——是什么样的背景让这篇论文变得重要和有趣。无论是计算机视觉领域的文章还是泛计算机类的文章，一般来讲，都可以归为以下几类：提出问题型论文、解决问题型论文、阐述和调查型论文、总结型论文。快速阅读：如何读标题、摘要和引言接下来我向大家介绍一些读论文的经验。首先是快速阅读。计算机视觉领域的著名学者 DonGeman 曾经说，一篇文章可以分为标题、摘要、引言、论文主体四个部分，每一部分都需要花同样的时间进行撰写。这个说法虽然夸张但是不无道理，因为大多数读者实际上最关注的就是文章开始的两页纸。对读者而言，看完前两页就知道这篇文章是不是值得去读；对 reviewer 而言，看完开头就知道能不能拒绝这篇文章。我的前同事 Jim Kajiya 是一个非常了不起的图形学专家，他最牛的地方就是基本上从来不和别人合写文章，都是自己独立完成。

Jim曾经写过一篇文章“How to get your SIGGRAPH paperrejected”，文中最核心的观点是文章一定要写得易读——这篇论文是关于什么的？它解决了什么问题？迷人之处在哪？有什么新的东西（我一直强调做科研的终极问题就是 what's new，写文章的时候一定要强调文章中有什么新的东西）？巧妙之处何在？

如何读论文的引言？举个例子，我最近在读《拥有伦理学：企业逻辑、硅谷与伦理学的制度化》（Owning Ethics：Corporate Logics, Silicon Valley, and the Institutionalization ofEthics），在引言部分，我问了 Kajiya 提出的那几个问题。首先这篇论文讲的是高科技公司在道德方面做了什么；其次，解决的问题是现在的实践（拥有道德）做法；文章的迷人之处在于最近的丑闻和技术后冲（techlash）；这篇文章的最新之处是对 17 位科技公司的“道德拥有者”进行了采访；最后，论文的神奇之处是得出了结论：道德所有者在令人担忧的动态中运营公司。接下来，我将介绍如何读摘要。计算机学科论文中的摘要一般有固定格式，读起来非常枯燥。所以，要读摘要的时候，将其分解并加上一些有趣的亮点，可能有利于阅读。

中国学生的英语一般都不太好，虽然到了研究生阶段，思维方式可能还停留在中文思维到英文思维转换的阶段。对此，一个很好的建议是尝试把摘要翻译成中文，在这个过程当中，你会发现自己有一些细节没有领会到位，第一遍读的时候不见得读懂了。回到标题，如何读论文的标题？标题一般只有一句话。从整篇论文的排版的角度来看，在一页半的引言、四分之一页的摘要以及八页的双栏正文面前，只有一句话的标题显得不太“重要”。但是标题是总结、抽象的概括。我曾有一个重要发现：高质量的文章通常标题用两个词就能概括，并以ing 结尾，例如 Plenoptic sampling、Lazy Snapping、Poisson matting。所以对于读者来说在读这些抽象的词或句子的时候，只有花费较多的时间才能读懂论文作者的意图。

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