同时阅读上百篇文章？渐进阅读之程序员视角(IRAPP)
前文《在 Anki 制作 2.9 万张卡片，复习 33 万次之后，我转用了 SueprMemo》中简单地提到了渐进阅读，本文将进行更详细的介绍。
作为一名计算机的学生，渐进阅读令我非常印象深刻。因为渐进阅读(incremental reading)让我看到了，在学习上实现并发(concurrency)的可能性。
注：渐进阅读是我的翻译习惯，在其他文本中也被译作增量阅读[1]
当然，考虑到本文读者并非都是计算机专业，也不一定都学过操作系统，笔者尽可能用最通俗的语言来介绍——什么是渐进阅读。
注：本文不会介绍 SuperMemo 的具体操作，留个坑下次填。
PS：留个彩蛋，猜一下题目中的 IRAPP 是什么的缩写？
回顾线性阅读
渐进阅读是从传统的线性阅读发展而来的，想要介绍渐进阅读就避不开对线性阅读的分析。
让我们从一个例子说起：
小叶是一名计算机专业的学生，想要学习操作系统相关的知识。于是他拿起一本《计算机操作系统》开始阅读：
第三章 处理机调度与死锁
3.1 处理机调度的层次 ......................................84
3.1.1 高级调度...............................................84
3.1.2 低级调度...............................................86
3.1.3 中级调度...............................................87
3.2 调度队列模型和调度准则...........................88
3.2.1 调度队列模型.......................................88
3.2.2 选择调度方式和调度算法的若干准则......................................................90
3.3 调度算法 .....................................................91
3.3.1 先来先服务和短作业(进程)优先调度算法...............................................91
3.3.2 高优先权优先调度算法........................93
3.3.3 基于时间片的轮转调度算法.................95
3.4 实时调度 .....................................................97
3.4.1 实现实时调度的基本条件.....................97
3.4.2 实时调度算法的分类 ............................99
3.4.3 常用的几种实时调度算法...................100
。。。
小叶今天非常有时间，想要一口气学完这些内容。于是他开始从 3.3 节读到了 3.4 节。他遇到了个问题：
如选择太长的时间片，使得每个进程都能在一个时间片内完成， 时间片轮转算法便退化为 FCFS 算法，无法满足交互式用户的需求。
？？？FCFS 是啥来着？？
image.png
好像前面的 3.1.1 有讲过，赶紧回去翻一下。哦，原来 FCFS 是先来先服务啊，好的我晓得了，继续看。
对于一些小型实时系统，如果能预知任务的开始截止时间，则对实时任务的调度可采用非抢占调度机制，以简化调度程序和对任务调度时所花费的系统开销。但在设计这种调度机制时，应使所有的实时任务都比较小，并在执行完关键性程序和临界区后，能及时地 将自己阻塞起来，以便释放出处理机，供调度程序去调度那种开始截止时间即将到达的 任务。
嗯？临界区？
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好像有印象，不管了，先记住再说。
几个小时后，小叶筋疲力尽地看完了这个章节，却觉得自己脑中一团乱麻，好像没有学会什么。
。。。
大家在线性阅读时是不是经常遇到这种问题：
后文要求前文作为预备知识，而我们老是看了后文忘前文，需要经常回去看前文，浪费不少时间？而且一直记着几个关键词，总会影响自己深入思考正在阅读的文本？
这就是线性阅读的问题：被动的阅读让知识在我们的工作记忆中短暂停留，又很快的溜走。一旦忘记了预备知识，就会增大理解后文的难度。
类比
试着把我们的大脑当做一个计算机，那么阅读就像进行** I/0 操作。通过阅读，我们把信息从书本、网页上读入大脑的工作记忆**。
而工作记忆，就像缓存，读写速度快，但是容量极其有限。
当我们进行线性阅读时，很快就会达到工作记忆的瓶颈。就像 I/O 操作已经用掉了大部分缓存。
如果我们遇到需要预备知识，但是在工作记忆里找不到时，我们就需要返回前文重新阅读。就像 CPU 处理发现所需数据不在缓存里，需要重新进行 I/0 操作。
显而易见的是，I/0 操作的速度比读取缓存慢几个数量级。
当然，这里我们忘记了一种更为关键的记忆——长期记忆。如果我们能把前文的知识转入长期记忆，就可以避免返回前文阅读，直接把长期记忆调入工作记忆即可。
类比
长期记忆可以比作内存，从内存中读写虽然没有缓存快，但是要远比 I/O 操作快得多。
那么我们该怎么把知识装入长期记忆？答案是主动回忆[2]+间隔重复[3]。
唉？这个不是用 Anki 就行了，为啥还要 SuperMemo？
别急，接下来就是 SuperMemo 核心功能的介绍啦！
初识渐进阅读
把知识装入长期记忆，并不是一件简单的事情，需要主动回忆和间隔重复。主动回忆，需要我们针对知识提问，明确知识的用途和使用条件。间隔重复，需要我们在日后时不时来回顾知识，让知识保留的更长久。
所以，知识进入长期记忆需要不少时间，甚至可以说这个时间是以天为单位计算的。而我们在线性阅读中没有把预备知识装入长期记忆，阅读后文时必然遇到理解障碍。
如果我们不顾理解障碍继续阅读，会越来越懵。如果再把这种不理解的知识强行记住，不仅会很快忘记，还会损害我们的学习动力[4]。
而且，其实知识碎片化也是理解障碍的一个负面结果。没有理解的死记硬背，导致知识之间的联系不能形成连贯[5]的记忆，我们只记住了知识的形式（即字面表述）。
那么该怎么办呢？让我们看看计算机是怎么做的：
类比
把阅读一篇文章视作一个进程（称为进程 R），遇到需要前置知识而在记忆中又找不到，就像一个进程请求不到它所需要的资源。
请求不到资源的进程 R 会占用 CPU，但它又不干活，白白浪费 CPU 的时间。
为了提高 CPU 的利用率，我们需要将进程 R 阻塞，转而让其他进程（比如阅读另一篇文章）使用 CPU。
阻塞的进程 R 则需等待请求的资源（预备知识）安排到位，才可继续执行。
那么我们可以把形成长期记忆视为另一个进程（称为进程 M）。形成长期记忆需要睡眠巩固、主动回忆和间隔重复。睡眠巩固并不占用白天的时间，所以进程 M 会在间隔重复时和进程 R 在白天交替使用 CPU 来做主动回忆。
当进程 M 执行后，知识进入了长期记忆，进程 R 就可以准备就绪，等待运行了。
总结一下，阅读文章和间隔重复需要互相合作，阅读文章可以提供所需要记忆的知识，但也需要预备知识的帮助，间隔重复则可以把知识装入长期记忆，以供后续阅读使用。
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渐进阅读，其实就是这个思想的体现：阅读一篇文章，把目前可以理解的内容（即那些已经有预备知识帮助的内容）制作成问答卡片，以供间隔重复和主动回忆来将新的知识装入长期记忆。当读到不理解的内容，停止阅读，开始阅读其他文章。
等等，阅读其他文章？那之前的文章怎么办？
放心，我们只是暂时不继续阅读，直到我们做好准备，再进行下一次阅读。
这就是渐进阅读的意思——循序渐进，保证每一次阅读都建立在理解和记忆预备知识的基础之上。
类比
当我们有很多文章要阅读时，就像计算机中有大量进程 R 要处理。
阅读的过程中，我们需要对每个能够理解的知识点进行长期记忆。就像计算机中需要对进程 R 中得到的知识调用进程 M 来将知识装入内存。
为了避免在阅读中因为没有预备知识而卡住，我们需要换一篇文章阅读。就像计算机将请求资源的进程 R 阻塞，让其他进程 R 使用 CPU。
形成长期记忆需要睡眠、主动回忆和间隔重复，就像计算机调用进程 M 将知识写入并保持在内存。
这么一看，渐进阅读似乎挺简单的，但是要明白，并发并不是免费的，并发带来了极大的收益，也带来了不少相关的问题：
- 跳过的文章什么时候阅读？
- 该怎么制作易于记忆和使用的问答卡片？
- 怎么安排问答卡片的间隔重复？
- 怎么交错阅读与记忆？
- 我想读和想记的东西太多了，怎么权衡？
现在想来，Anki 本身只能解决问题 3，其他环节只能由使用者自己解决。而 SuperMemo 能解决 1,3,4,5，并且辅助使用者解决问题 2。
深入渐进阅读
关于问题 3，笔者已经翻译或介绍了很多相关理论和技术，在此处不再赘述，详情请见：记忆的双组分模型。
关于问题 1,4,5，SuperMemo 提出了优先级队列的概念。（是不是很像操作系统里的进程调度？沃兹博士果然是计算机专业出身233）
关于问题 2，SuperMemo 将渐进阅读划分为 6 个动作：导入、阅读、改写、摘录、挖空、回忆。这是渐进的重中之重。
优先级队列[6]
在优先级队列中，所有的问答卡片和文章都会有不同的优先级，根据优先级大小排序。
通过优先级队列，SuperMemo 会保证高优先级（排名靠前）的内容优先出现。如果我们无法完成每天的所有阅读和记忆，SuperMemo 可以自动延迟低优先级的内容，帮助我们权衡学习与时间。
image.png
注：T 表示文章，L 表示问答卡片
详情请见：Priority queue 优先级队列 · 语雀 (yuque.com)
渐进的 6 个动作
导入
导入，是我们渐进的第一步。导入什么内容，之后的一系列加工都会以此为基础。
如果我们把 SuperMemo 视作我们每日的学习工具，我们就必须慎重选择导入的材料，因为低质的文章只会浪费我们的时间。
同时，这也是我们学习动力的表现。我们的学习动力会驱使我们选择感兴趣的材料，但是我们依然要对学习内容进行一些挑选，这里是几个我认为比较有用的挑选标准：
- 基础先于实用
- 兴趣先于功利
第一条很好理解，知识不仅在一本书中有前后依赖关系，在一个领域中也是如此。打好基础对学会后续实用的内容有很大帮助，甚至可以说没有基础就难以学习后续的知识。举个例子，就比如只有学习了 C 语言、计算机组成原理、数据结构，我们才有办法理解操作系统中的知识。
第二条怎么理解呢？这又是一个很大的话题了，这里就简单说一下真正的兴趣该怎么判断：
三分钟热度、动机带有【功利】因素、来自【外在】的动机、【纯感官】的刺激导致的行为、【被动】的行为、始终停留在【心理舒适区】，不是真正的兴趣。
动机来自内心、持续时间长达多年、思维高度参与、愿意付出较高的代价、持续的自我提升（走出心理舒适区）存在【心流】（物我两忘）的现象，才是真正的兴趣。
这样看来，可能我对 Anki 和 SuperMemo 这类学习工具可能有着真正的兴趣，2333（当然，写知乎也很快乐哈哈）
关于学习的乐趣，详情请见：6 Learn drive and reward 学习内驱力和奖励 (zhihu.com)
阅读
导入了文章，自然是要阅读。关于如何阅读，大家读了这么多年书应该都有自己的习惯，我就只讲几个要点：
- 注意概念和方法
- 注意论题和结论
第一点很好理解，概念和方法都属于抽象知识，适用的范围很广泛（比如进程的概念被用于理解学习和记忆，进程调度的方法被用于渐进阅读），这种内容是阅读中最需要理解的内容。
第二点也很好理解，抓住文章主旨，可以让我们更好判断哪些是作者偏题的信息（233，作者也不是完美的），选择与主题最相关的内容阅读，并要尽快明白文章的结论，方便后续分析论证。
改写
改写往往是被人忽略的一个关键步骤。有时候我们对一段内容十分熟悉，但是真要运用的时候却发挥不出来。这就是“熟悉感”在欺骗我们，以为我们学会了。
另外，改写也是为了方便后续处理，比如补充一下文章里的指代。将代词替换为指代对象，避免之后复习时看到他、它、她，一脸懵逼。
改写还有一个好处，就是能把句子的组织逻辑拆散，还原为知识本身的逻辑。如何理解？看看这个例子就懂了：
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改写还能显著降低我们的记忆难度，详情请见：基于主动回忆的学习中的知识结构与表述 (zhihu.com)
摘录
渐进里的摘录就像画重点：
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不过与划重点不同之处在于，渐进阅读中摘录的重点会变成一篇新的文章，加入队列等待阅读。
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这样的好处就是，我们可以不必马上制作问答卡片，而是让这些片段再飞一会儿，这些复杂的片段会在不断的改写和摘录中变成表述良好的知识。
挖空
挖空可以说是制作问答卡片最方便的方法：
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在制作问答卡片时，我们往往要复制很多相同的内容。而通过挖空，我们只需要在原句上一键生成。
当然，挖空也有它的问题所在：太多的提示信息、不明的提问指向，等等。这需要我们进一步改写才能解决。
但是改写要花的时间可能比低优先级知识的复习时间还长，这显然是不合算的，所以在渐进中我们还要做出取舍。
回忆
主动回忆、测试效应这些内容说过很多了，他们的效果是有科学证明的，详情请见：【理论】测试效应——什么？考试有助于我的学习？ (zhihu.com)
我想强调的重点是，知识是自己的，对知识负责，也是对自己负责。根据自己的反馈严格打分，对算法和对自己都有好处。
结语
渐进学习其实并不是一个复杂的概念，但是在学习上实现并发确实很反直觉。希望本文能够帮大家理清思路，理解到渐进学习的核心。哪怕不使用 SuperMemo，渐进学习的思想或许也能在大家的学习生活中发挥作用。
祝大家学习顺利！
2020 年 11 月 23 日
叶峻峣
彩蛋揭晓：
IRAPP 就是 Incremental Reading: A Programmer's Perspective，致敬一下 CSAPP，23333
