让 AI 读小说需要用到自然语言处理（NLP）技术。下面是大致的步骤：
1. 收集小说数据集：首先需要收集小说的文本数据集，可以从互联网上下载或爬取。需要注意的是，数据集的质量对于 AI 的学习很重要，因此要选择质量较好、结构化比较完整的数据集。
2. 预处理数据：对于收集到的数据要进行清洗和预处理，包括去除标点符号、停用词和其他无用的字符。
3. 训练模型：使用机器学习算法和 NLP 技术训练模型，通常使用的是循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或者变换器（Transformer）等模型，将小说文本输入模型，进行分词、词向量转换、序列学习等操作，对模型进行训练。
4. 测试模型：使用开发集或者测试集测试模型的效果，通过损失函数、准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的好坏。
5. 应用模型：训练好的模型可以应用于实际场景，例如输入指定小说的文本，模型就可以自动生成下一句或者下一段的内容。
需要注意的是，这只是大体的流程，其中还有很多需要考虑的细节问题，例如训练数据的规模和质量、模型选择和优化等。此外，自动生成的小说内容也需要人为的干预和处理。
要让进行阅读，首先需要将大量的书籍数字化并存储在数据库中。然后，使用自然语言处理技术对书籍进行分析和理解，提取关键信息和知识。
接下来，建立一个强大的推理和推断系统，使AI能够从所读的书籍中获取新的见解和知识。
最后，通过机器学习和深度学习算法，不断优化AI的阅读能力，使其能够更好地理解和应用所读的书籍。这样，AI就能够像人类一样进行阅读，并从中获取知识和智慧。
