<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_biology</genre>
   <author>
    <first-name>3</first-name>
    <middle-name>А</middle-name>
    <last-name>Зорина</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>И</first-name>
    <middle-name>И</middle-name>
    <last-name>Полетаева</last-name>
   </author>
   <book-title>Зоопсихология. Элементарное мышление животных: Учебное пособие</book-title>
   <annotation>
    <p>Учебное пособие посвящено элементарному мышлению, или рассудочной деятельности — наиболее сложной форме поведения животных. Впервые вниманию читателя предложен синтез классических работ и новейших данных в этой области, полученных зоопсихологами, физиологами высшей нервной деятельности и этологами. В пособии нашло отражение содержание лекционных курсов, которые авторы в течение многих лет читают в Московском Государственном университете им. М. В. Ломоносова и других вузах. Обширный список литературы предназначен для желающих самостоятельно продолжить знакомство с проблемой.</p>
    <p>Пособие предназначено для студентов и преподавателей биологических и психологических факультетов университетов и педагогических вузов</p>
   </annotation>
   <date></date>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>J.</first-name>
    <last-name>S.</last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor 2.4</program-used>
   <date></date>
   <src-url>www.aspectpress.ru</src-url>
   <id>B00F13F7-F558-4D0B-AE69-967A9FEED2D0</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание файла</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Зоопсихология. Элементарное мышление животных: Учебное пособие</book-name>
   <publisher>«Аспект Пресс»</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2002</year>
   <isbn>5-7567-0135-4</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <section>
   <title>
    <p>3. А. Зорина, И. И. Полетаева</p>
    <p>Зоопсихология</p>
    <p>Элементарное мышление животных</p>
   </title>
   <section>
    <p><emphasis>Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Психология» и специальности «Биология»</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Аспект пресс</strong></p>
    <p><strong>Москва 2002</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>УДК 159.9 ББК 88.2 386</strong></p>
    <p>Рецензенты: доктор психол. наук, профессор <emphasis>Н. Н. Данилова.</emphasis></p>
    <p>Директор Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, академик <emphasis>И. А. Шевелев,</emphasis></p>
    <p>доктор психол. наук, профессор <emphasis>В. В. Шульговский,</emphasis></p>
    <p><strong>Зорина 3. А., Полетаева И. И.</strong></p>
    <p><strong>3 86</strong> Зоопсихология. Элементарное мышление животных: Учебное пособие/3. А. Зорина, И. И. Полетаева. — М.: Аспект Пресс, 2002.- 320 с.</p>
    <p>ISBN 5-7567-0135-4.</p>
    <empty-line/>
    <p>Учебное пособие посвящено элементарному мышлению, или рассудочной деятельности — наиболее сложной форме поведения животных. Впервые вниманию читателя предложен синтез классических работ и новейших данных в этой области, полученных зоопсихологами, физиологами высшей нервной деятельности и этологами. В пособии нашло отражение содержание лекционных курсов, которые авторы в течение многих лет читают в Московском Государственном университете им. М. В. Ломоносова и других вузах. Обширный список литературы предназначен для желающих самостоятельно продолжить знакомство с проблемой.</p>
    <p>Пособие предназначено для студентов и преподавателей биологических и психологических факультетов университетов и педагогических вузов</p>
    <empty-line/>
    <p>УДК <strong>159.9 ББК</strong> 88.2</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Посвящается памяти нашего учителя-Леонида Викторовича Крушинского</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>ISBN</strong> 5-7567-0135-4</p>
    <p>«Аспект Пресс» 2001, 2002.</p>
    <p>Все учебники издательства «Аспект Пресс» на сайте <a l:href="http://www.aspectpress.ru/">www.aspectpress.ru</a></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Предисловие</p>
    </title>
    <p>Отличительная особенность этого учебного пособия состоит в том, что оно посвящено описанию преимущественно одной, но важной и фундаментальной функции мозга животных — элементарному (довербальному) мышлению, которое называют также «разумом», «рассудочной деятельностью», «разумным» или «рассудочным поведением».</p>
    <p>Исследование рассудочной деятельности животных важно не только само по себе, но еще и потому, что оно тесно связано с проблемой происхождения психической деятельности человека в процессе эволюции. Представления о зачатках мышления животных и об уровнях его сложности всегда были предметом дискуссии и до сих пор продолжают вызывать разногласия. Вместе с тем к настоящему времени накоплено огромное количество фактов, которые убедительно свидетельствуют о том, что некоторые формы элементарного мышления имеются у достаточно широкого круга позвоночных. У ближайших родственников человека — человекообразных обезьян — в той или иной степени присутствуют элементы всех наиболее сложных когнитивных функций человека: обобщения, абстракции, усвоения символов, а также преднамеренности коммуникаций и самоузнавания. Очевидно, изучение физиологии высшей нервной деятельности и зоопсихологии невозможно без усвоения этой суммы знаний, что, в свою очередь, диктовало необходимость написания данного учебного пособия.</p>
    <p>Весь комплекс современных знаний о мышлении животных оформился в результате усилий специалистов разных направлений на протяжении всего XX века. Первоначально пальма первенства принадлежала, несомненно, зоопсихологам и сравнительным психологам, которые заложили основы представлений об интеллекте животных. С середины 30-х годов по инициативе И. П. Павлова в работу включились физиологи высшей нервной деятельности. В 70—90-е годы существенный вклад в понимание этой проблемы внесли и этологи, поскольку именно они подробно изучили поведение многих видов животных в естественной среде обитания.</p>
    <p>Особенно интенсивно эти работы развиваются, к сожалению, за пределами России. В последнее десятилетие одна за другой появились монографии, посвященные разным аспектам высших когнитивных функций и мышления животных. В новейших зарубежных руководствах по поведению животных (Domjan, 1993; Manning, Dawkins, 1998; Pearce, 1998), пока не переведенных на русский язык, эта область исследований получает все более полное освещение. Многие исследования российских ученых в этих книгах практически не упоминаются, равно как и в отечественной учебной литературе сколько-нибудь полное и систематизированное освещение этой области знаний отсутствует.</p>
    <p>Принципиальная новизна данного пособия заключается в том, что в нем обобщены современные представления о мышлении животных и сделаны доступными для изучения студентами разных специальностей и разного уровня подготовки. Оно может быть использовано при изучении таких дисциплин, как сравнительная психология и зоопсихология (специальности 52. 100 и 02. 04. 00), физиология высшей нервной деятельности (специальность 03. 00. 13), этология и пр.</p>
    <p>В книге достаточно подробно описаны те многообразные методические приемы, использование которых привело к современному пониманию проблемы разума животных (тесты на элементарную рассудочную деятельность животных, предложенные Л. В. Крушинским, выбор по образцу, обучение обезьян языкам-посредникам и др.). Особое внимание уделяется тем конкретным ситуациям, когда поведение животного выходит за рамки выполнения наследственно обусловленной видоспецифической программы или использования результатов той или иной формы индивидуального опыта.</p>
    <p>В пособии дана характеристика развития рассудочной деятельности позвоночных животных с разным уровнем структурно-функциональной организации мозга. Наряду с описанием экспериментов на грызунах и голубях (имеющих достаточно примитивный мозг), рассматриваются результаты многочисленных исследований на более сложных животных — хищных млекопитающих, низших и человекообразных обезьянах (в этом ряду строение и функция их мозга усложняются). Помимо данных, полученных на обычных лабораторных объектах, приведены подробные итоги последних экспериментов на врановых птицах. Эта группа видов интересна тем, что представляет собой одну из вершин эволюционного развития в классе птиц и известны особой пластичностью поведения в естественной среде.</p>
    <p>Весомый творческий вклад в разработку проблемы рассудочной деятельности, или мышления, животных внес наш учитель Леонид Викторович Крушинский (1911–1984) — ведущий отечественный специалист в изучении поведения животных. Ему принадлежит оригинальная концепция нейробиологических основ рассудочной деятельности, которая органически связана как с классической этологией, так и с генетикой поведения. По мере появления новых работ в области изучения сложных когнитивных функций животных, проводимых в том числе и в созданной им лаборатории, представления Леонида Викторовича получают убедительные подтверждения.</p>
    <p>В пособие включена глава, где рассматриваются основы нейрогенетики и генетики поведения, на которых базируются современные представления о психической деятельности животных. Более детально эти проблемы изложены в нашем учебнике «Основы этологии и генетики поведения» (Зорина, Полетаева, Резникова, 1999).</p>
    <p>Основу настоящего пособия составил спецкурс «Рассудочная деятельность животных как эволюционная предпосылка мышления человека», который 3. А. Зорина с середины 80-х годов читает на кафедре высшей нервной деятельности биологического факультета МГУ, а с конца 90-х и в некоторых других вузах (факультет психологии МГУ, Псковский педагогический университет и др.).</p>
    <p>В помощь тем, кто заинтересован в более углубленном изучении проблемы, в пособии приводится подробный список первоисточников.</p>
    <p>Для облегчения восприятия текста книги в каждой главе мы особо выделяем определения и выводы. Кроме того, для терминов, не имеющих устоявшихся русских эквивалентов, мы в скобках приводим английское название. В конце книги дан словарь терминов (Глоссарий).</p>
    <p>Значительная часть фактов, представленных в этой книге, получена благодаря экспериментальным исследованиям наших коллег по лаборатории физиологии и генетики поведения биологического факультета МГУ, основанной Л. В. Крушинским, — Л. С. Бондарчука, Б. А. Дашевского, Л. П. Доброхотовой, Т. С. Калининой, О. Ф. Лазаревой, Н. В. Маркиной, Л. Н. Молодкиной, Е. И. Очинской, М. Г. Плескаче-вой, Н. В. Поповой, Н. П. Поповой, Л. Г. Романовой, А. Ф. Семиохиной, А. А. Смирновой, И. Б. Федотовой, Д. А. Флесса, О. О. Якименко.</p>
    <p>Мы сердечно признательны И. В. Равич-Щербо, благодаря дружеским советам и настойчивости которой появилась эта книга, а также Н. А. Григорьян и В. В. Шульговскому за консультации и доброжелательную критику.</p>
    <p>Выражаем глубокую благодарность И. А. Шевелеву и Н. Н. Даниловой, нашим рецензентам, за внимательное ознакомление с рукописью и благожелательные отзывы. Благодарим А. А. Смирнову, О. Ф. Лазареву и М. Г. Плескачеву за участие в написании ряда разделов книги, а также Н. ф. Еремина за помощь в подготовке рукописи к изданию.</p>
    <p>Наши исследования последних лет стали возможны благодаря финансовой поддержке фондов РФФИ (гранты 95-04-11099-а, 97-04-62069-и и 98-04-48440-а), Университеты России (1992–1997)^ ISFJKE-100, «Фундаментальные проблемы естествознания и техники» Министерства образования РФ (№ 97-10-277), Швейцарского национального научного фонда (1Р№ 051224), а также NATO Science Programme, Cooperative Science &amp; Technology Sub-programme, Colloborative Linkage Grant № 97-5824.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1. Введение</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Основные представления и понятия науки о поведении животных в целом, а также связанные с изучением мышления животных в особенности. Краткая характеристика основных направлений науки о поведении и вклад каждого из них в изучение проблемы мышления животных. Некоторые классификации форм поведения, в том числе позволяющие выделить мышление животных как самостоятельное явление. Наиболее распространенные определения мышления человека и основные направления в изучении мышления животных. Подчеркивается, что все проявления мышления животных являются лишь элементами и зачатками соответствующих функций человека, что заставляет использовать для их обозначения более корректный термин «рассудочная деятельность».</p>
    </epigraph>
    <section>
     <title>
      <p>1.1. Основные направления науки о поведении животных</p>
     </title>
     <p>Поведение животных изучают биологи разного профиля, а также психологи, поэтому исследования существенно различаются по своим теоретическим предпосылкам и методическим подходам, а также по вниманию к тем или иным сторонам поведения. Столь же неравнозначен вклад разных специалистов в анализ проблемы рассудочной деятельности (мышления) животных. Однако постепенно все эти первоначально разрозненные исследования находят точки соприкосновения и сливаются в единую современную науку о поведении животных. Эта наука пока еще не имеет «устоявшегося» названия. Иногда ее называют <strong><emphasis>этологией,</emphasis></strong> однако это представляется нам не вполне корректным. Дело в том, что существующее понятие «этология» относится только к видоспецифическим формам поведения, практически лишь в малой степени касаясь обучения во всех его разнообразных формах и еще меньше — зачатков мышления (см. 2.11). Нередко употребляют другое название — <strong><emphasis>нейробиология,</emphasis></strong> объединяющее широкий комплекс наук (его границы установить пока еще трудно), нацеленных на вскрытие общебиологических закономерностей поведения животных. Наконец, существует термин <strong><emphasis>нейронауки (neurosciences)</emphasis></strong> — результат интеграции сведений, полученных в смежных областях знаний о мозге и поведении.</p>
     <p>В изучении поведения животных выделилось несколько самостоятельных, исторически сложившихся направлений. Это зоопсихология и сравнительная психология, бихевиоризм, физиология высшей нервной деятельности, гештальтпсихология, этология и генетика поведения.</p>
     <p>Во второй главе их связь с проблемой элементарного мышления животных рассмотрена более подробно.</p>
     <p><strong>Зоопсихология</strong> — направление отечественной психологии, изучающее <emphasis>проявления, закономерности и эволюцию психического отражения</emphasis> у животных разного уровня развития. Предметом исследований зоопсихологов является происхождение и развитие (фило- и онтогенез) психических процессов у животных, а также <emphasis>предпосылки и предыстория человеческого сознания.</emphasis> Большой фактический материал, накопленный зоопсихологией, изложен в учебнике К. Э. Фабри (1976), а также в работах его учеников (Дерягина, 1986; Мешкова, Федорович, 1996).</p>
     <p>Примерно такие же задачи имеет и <strong>сравнительная психология</strong> — направление исследований, в которых сопоставляются способности к обучению животных различных эволюционных ступеней развития (см.: Ярошевский, 1997). Сравнительно-психологическими в иностранной научной литературе обычно называют исследования способностей животных к обучению и рассудочной деятельности, проводящиеся в условиях лаборатории.</p>
     <p><strong>Бихевиоризм</strong> (от англ. <emphasis>behavior—</emphasis> поведение) — основанное Дж. Уотсоном направление американской экспериментальной психологии. Согласно его радикальной концепции все поведение животного (и человека) <emphasis>сводится к комплексу секреторных и мышечных реакций</emphasis> организма на внешние стимулы (концепция «стимул-реакция»).</p>
     <p>Бихевиоризм не занимается анализом происходящих в мозге процессов, а делает акцент на возможно более точной регистрации поведения и его количественном анализе. «Обучение», «интеллект», «представления» — эти понятия бихевиоризм намеренно игнорирует.</p>
     <p><strong>Физиология высшей нервной деятельности (ВНД)</strong> — основанное в начале XX века И. П. Павловым научное направление, связанное с <emphasis>объективным изучением физиологических основ психики</emphasis> (в том числе и человека) <emphasis>методом у слоеных рефлексов.</emphasis> Со временем содержание этого понятия претерпело существенные изменения.</p>
     <p>В настоящее время предметом физиологии ВНД считается экспериментальное исследование закономерностей и нейрофизиологических механизмов поведения, процессов обучения и памяти.</p>
     <p>Исследования реализуются, как правило, на основе комплексного подхода — использования нейрофизиологических, нейрохимических, молекулярно-биологических методов (Симонов, 2000).</p>
     <p><strong>Психофизиология</strong> — пограничная область психологии, примыкающая к физиологии высшей нервной деятельности. Она ориентирована на <emphasis>установление корреляций между психическими явлениями,</emphasis> или состояниями, о которых узнают по словесному отчету либо другой произвольной реакции субъекта, и <emphasis>физиологическими процессами </emphasis>(вегетативными и двигательными реакциями), которые регистрируют объективными методами.</p>
     <p>Психофизиология — направление, исследующее преимущественно человека, поскольку только он может дать отчет о своих субъективных переживаниях и психическом состоянии. Цели, методы исследования и понятийный аппарат психофизиологии в целом те же, что и у физиологии высшей нервной деятельности. Несмотря на то что термин имеет более узкое значение, существует ошибочная тенденция употреблять его вместо термина «высшая нервная деятельность».</p>
     <p><strong>Этология</strong> (от греч. <emphasis>ethos — </emphasis>нравы, характер) — наука о <emphasis>поведении особи в естественной для данного вида среде обитания.</emphasis> Она сформировалась в 30-е годы XX века на базе зоологии и эволюционной теории.</p>
     <p>Ее основатели — австрийский исследователь Конрад Лоренц (1903–1989) и голландец, всю жизнь проработавший в Великобритании, Николае Тинберген (1907–1988). Этология развивалась в тесном контакте с физиологией, популяционной генетикой, генетикой поведения и др. Возникнув как направление описательное, связанное преимущественно с изучением «врожденных» действий, этология превратилась в целостную концепцию, включающую анализ поведения в онто- и филогенезе, изучение его механизмов и приспособительного значения.</p>
     <p><strong>Гештальтпсихология</strong> — направление, возникшее в 20-е годы в Германии и подобно бихевиоризму пытавшееся создать антитезу методу <emphasis>интроспекции</emphasis> (см. <emphasis>Глоссарий</emphasis> в конце книги).</p>
     <p>Первичными элементами психической деятельности гештальтпсихология считала не отдельные ощущения, а <emphasis>целостные образы — гештальты (gestalt),</emphasis> которые <emphasis>характеризуются константностью и устойчивостью.</emphasis></p>
     <p>В основе этого направления лежал тезис о несводимости гештальта к сумме составляющих его частей, о значении целостного восприятия зрительного поля в структуре психической деятельности, о роли оперирования целостными зрительными образами. В отличие от рассмотренных выше направлений именно гештальтпсихология в период своего возникновения была непосредственно связана с разработкой проблемы мышления, и именно благодаря ей произошел решительный перелом в экспериментальном изучении интеллекта животных. Один из наиболее известных гештальтпсихологов — Вольфганг Келер (1925) — первым доказал наличие элементов мышления («инсайта») у животных.</p>
     <p><strong>Генетика поведения.</strong> Феномен <emphasis>наследования особенностей поведения животных,</emphasis> хорошо известный тем, кто так или иначе постоянно наблюдает за ними, был интуитивно понятен многим ученым довольно давно.</p>
     <p>Направление, получившее название генетики поведения, с самого своего зарождения занималось анализом генетических механизмов поведения и, в частности, когнитивных способностей животных и человека.</p>
     <p>Генетика поведения, или, как ее иногда называют теперь, «генетика мозга» — направление нейробиологии, исследующее физиологические основы процессов поведения генетическими методами. Вклад генетики поведения в понимание сложных форм поведения животных базируется на использовании <emphasis>генетических моделей</emphasis> тех или иных когнитивных процессов (подробнее см. гл. 9).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>1.2. Классификации основных форм поведения</p>
     </title>
     <p>Поведение животных бесконечно разнообразно по своим формам, проявлениям и механизмам. В настоящее время накоплен большой материал, который характеризует поведение <emphasis>как совокупность разных форм приспособительной деятельности.</emphasis></p>
     <p>Существующие в настоящее время системы классификации поведения многообразны, так как число <emphasis>критериев,</emphasis> которые могут быть положены в ее основу, практически безгранично.</p>
     <p><strong>Классификация Д. Дьюсбери</strong> (1981), частично переработанная авторами, подразделяет поведение на три основные группы — индивидуальное, репродуктивное и социальное.</p>
     <p><strong><emphasis>Индивидуальное поведение</emphasis></strong> включает разнообразные акты, направленные на выживание и жизнеобеспечение отдельной особи:</p>
     <p><strong>* <emphasis>Локомоция</emphasis></strong>— перемещения животного в пространстве, необходимые для выполнения практически любых приспособительных функций.</p>
     <p><strong>* <emphasis>Манипуляционная активность</emphasis></strong>— совокупность действий особи с предметом, направленная на его адекватное использование в приспособительной деятельности. Составляет необходимый компонент пищевого, гнездостроительного, исследовательского, орудийного, а также других сфер поведения животного. Представляет собой систему определенным образом интегрированных элементов разного иерархического уровня. Сложность этой системы определяется не только морфологическими особенностями эффекторов (например, развитие кисти у обезьян или превращение передних конечностей в крылья у птиц), но также и общим уровнем организации поведения и психики животного (Дерягина, 1986).</p>
     <p><strong>* <emphasis>Исследовательская активность</emphasis></strong>— комплекс реакций, которые знакомят животное с окружающей средой или источником раздражения и создают основу для «индивидуального программирования поведения» (Тинберген, 1963).</p>
     <p><strong>* <emphasis>Кормовое (или пищедобывательное) поведение</emphasis></strong>— сложный, иерархически организованный многоуровневый комплекс двигательных актов, направленных на отыскание, схватывание, удержание добычи и последующее манипулирование с ней. В кормовом поведении действия с наследственно обусловленной видоспецифической программой тесно переплетены с действиями, приобретенными в результате индивидуального приспособления к среде. На пищедобывательных реакциях основано большинство методик изучения высшей нервной деятельности животных.</p>
     <p><strong>* <emphasis>Поведение, направленное на поиск оптимального температурного режима,</emphasis></strong> которое обеспечивает процессы терморегуляции.</p>
     <p><strong>* <emphasis>Защитное поведение,</emphasis></strong> связанное с поисками убежища, избеганием опасностей, охраной детенышей.</p>
     <p><strong>* <emphasis>Гигиеническое поведение</emphasis></strong> направлено на поддержание чистоты тела, а также осуществление уринации и дефекации.</p>
     <p><strong>* <emphasis>Игра</emphasis></strong>— совокупность специфически ювенильных проявлений всех форм поведения взрослого животного, характерная главным образом для молодых особей (Фабри, 1976; 1993), или та форма деятельности, «в которой складывается и совершенствуется управление поведением на основе ориентировочной деятельности» (Эльконин, 1997).</p>
     <p><strong>* <emphasis>Орудийная деятельность — </emphasis></strong>особая категория индивидуального поведения, когда одни предметы окружающей среды используются для воздействия на другие в качестве средств, повышающих эффективность поведения в какой-либо сфере жизнедеятельности или даже уровень всего поведения в целом (Фабри, 1980). Это, несомненно, важная категория поведения, особенно в связи с проблемой разума животных. Однако она не столь универсальна, как рассмотренные выше, потому что к использованию орудий прибегают относительно немногие животные, причем в определенных и достаточно редких ситуациях.</p>
     <p><strong><emphasis>Репродуктивное поведение</emphasis></strong> связано с образованием брачных пар, выведением потомства и его воспитанием (его рассмотрение не входит в нашу задачу).</p>
     <p><strong><emphasis>Социальное поведение</emphasis></strong> включает все типы взаимодействий животных в сообществе, диапазон которых очень широк. Одни животные ведут исключительно одиночный образ жизни, большинство других образует разнообразные по численности (до многих тысяч особей) и Уровню сложности сообщества. Многие виды в течение года переходят от одиночного к общественному образу жизни. Такие переходы характерны для многих видов птиц, некоторых грызунов и хищных млекопитающих (волки).</p>
     <p>Один из аспектов социальных взаимоотношений животных связан с проблемой высших когнитивных функций. Речь идет о структуре индивидуализированных сообществ, все члены которых различают друг друга «в лицо» и сложность организации которых зависит от уровня рассудочной деятельности вида (Крушинский, 1986; Гудолл, 1992).</p>
     <p>Проявление всех форм поведения находится под влиянием суточных, сезонных и других <strong><emphasis>биологических ритмов.</emphasis></strong></p>
     <p><strong>Другие классификации поведения.</strong> Наиболее часто употребляемые классификации поведения подробно рассмотрены в фундаментальном руководстве Р. Хайнда «Поведение животных» (1975, гл. 2). Назовем некоторые из них.</p>
     <p>«<emphasis>По непосредственным причинам, вызывающим тот или иной поведенческий акт.</emphasis> Например, все виды активности, частота или интенсивность которых достоверно повышаются под действием мужского полового гормона, можно объединить и обозначить как «половое поведение самца». Подобно этому все виды взаимодействия самцов с соперниками могут быть описаны как «агонистическое поведение».</p>
     <p>• <emphasis>По функциям — </emphasis>группировка различных форм поведения в зависимости от той роли, которую они играют в жизни животного. Этот способ позволяет выделить такие категории, как угроза, ухаживание, добывание пищи и т. д.</p>
     <p>• <emphasis>По происхождению в филогенезе — </emphasis>широко используется этологами при рассмотрении проблем эволюции поведения, в частности эволюции собственно инстинктивных действий. В ее основе лежит тщательное сравнительное изучение поведения видов с разной степенью родства.</p>
     <p>• <emphasis>По способу формирования в онтогенезе — </emphasis>одна из важнейших и наиболее распространенных. Учитывает особенности проявления данного поведенческого акта в процессе индивидуального развития. Согласно этой классификации поведение традиционно подразделяют на <emphasis>врожденное (инстинктивное) и приобретенное в результате научения.</emphasis> Это приближается к принятому в физиологии ВИД выделению двух видов деятельности — условно- и безусловно-рефлекторной. Врожденное поведение обеспечивает приспособление особи к условиям среды, обычно характерным для вида в целом. Приобретенное поведение — способ индивидуального приспособления особи к меняющимся условиям среды.</p>
     <p><strong>Классификация форм поведения, предложенная Л. В. Крушинским.</strong></p>
     <p>Практически в любом исследовании поведения возникает вопрос о том, является ли данный поведенческий акт врожденным или приобретается в процессе накопления индивидуального опыта. Для точного ответа на вопрос о соотношении врожденных и приобретенных компонентов в поведении требуется специальный анализ с применением генетических методов и депривационных экспериментов (воспитание в изоляции от действия тех или иных факторов внешней среды). Ответ в каждом конкретном случае особый, причем наибольшие трудности возникают, когда речь идет о сложных когнитивных функциях (соотношение влияний генотипа и среды на психические особенности человека а также на некоторые признаки поведения животных рассмотрено.</p>
     <p>Зачастую само деление на «врожденное» и «приобретенное» производится совершенно неправомерно. Например, во многих случаях, когда поведенческий акт сформировался без явного участия ассоциативного обучения, его относят к категории врожденных, следуя примитивной логике дихотомического подразделения. Однако это далеко не всегда верно, поскольку, во-первых, не все индивидуальные приспособительные поведенческие реакции есть результат обучения, и, во-вторых, если для появления поведенческого акта не требуется обучения, это еще не значит, что он осуществляется по готовой генетической программе. Здесь мы сталкиваемся с довольно распространенным вариантом смешения понятий. Объяснение этому дает классификация форм поведения, предложенная Л. В. Крушинским (1986). Она соединяет в себе два критерия: 1) <emphasis>способ формирования в онтогенезе,</emphasis> 2) <emphasis>принципиальные нейробиологические механизмы, лежащие в основе осуществления данного поведенческого акта.</emphasis> Используя эти критерии, Л. В. Крушинский выделил три основные категории поведенческих актов.</p>
     <p>* Поведение, которое строится по <strong><emphasis>наследственно обусловленной программе и не требует</emphasis></strong> для своего развития <strong><emphasis>специального обучения или тренировки.</emphasis> В</strong> целом соответствует врожденным, или инстинктивным, действиям.</p>
     <p>* Поведение, которое формируется <strong><emphasis>постепенно, по мере накопления индивидуального опыта.</emphasis></strong> Это различные формы привыкания и обучения.</p>
     <p>* Поведение в новой для животного ситуации, на основе <strong><emphasis>экстренного принятия им решения, без предварительного обучения и при отсутствии соответствующей наследственной программы. </emphasis></strong>К этой категории относится элементарная рассудочная деятельность (мышление) животных.</p>
     <p>Реальное поведение животного представляет собой сложное переплетение названных компонентов. В ряде случаев сходные по внешнему выражению действия могут различаться по их соотношению.</p>
     <p>Индивидуальное приспособление животного к условиям среды может осуществляться двояко: обучение дает ему возможность приспособиться к постоянно действующим, несколько варьирующим, но знакомым факторам среды, а благодаря различным видам мышления, или рассудочной деятельности, животное может ответить экстренной и адекватной реакцией на непредвиденные изменения привычных условий, что практически невозможно достичь лишь на основе навыков и привычек, приобретенных научением.</p>
     <p>Как подчеркивает Л. В. Крушинский (1986), особая приспособительная роль элементарной рассудочной деятельности состоит <emphasis>в «обеспечении адаптивной реакции уже при первой встрече с новой ситуацией».</emphasis></p>
     <p>В современной науке явления, которые относятся к элементарной рассудочной деятельности, остаются наименее изученными, тем не менее их описание, анализ и интеграция в общую систему знаний о когнитивных процессах очень важны. Дело в том, что элементарное мышление животных в большей степени, чем другие когнитивные процессы, например, пространственная память, родственно невербальному мышлению человека.</p>
     <empty-line/>
     <p>* <emphasis>Исследование элементарного разума животных поможет психологам найти ключ к пониманию интеллекта человека.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>1.3. Мышление человека: Определения и классификация</p>
     </title>
     <p>Прежде чем переходить к описанию проявлений мышления животных, напомним, как психологи определяют мышление человека.</p>
     <p><strong>Мышление</strong> — это опосредованное и обобщенное отражение действительности, в основе которого лежит произвольное оперирование образами и которое дает знание о наиболее существенных свойствах, связях и отношениях между объектами окружающего мира.</p>
     <p>Мышление представляет собой самую сложную форму психической деятельности человека, вершину ее эволюционного развития, поэтому разные авторы в своих определениях делают акцент на разных сторонах этого многогранного процесса. Психолог О. К. Тихомиров (1984), суммируя существующие мнения, определял мышление как <emphasis>познавательную деятельность, продукты которой характеризуются обобщенным, опосредованным отражением действительности.</emphasis> Эта деятельность подразделяется на разные категории в зависимости от того, в какой степени эти обобщения и средства новы для субъекта, от степени активности самого субъекта и т. д. психолога. В. Брушлинский (1983) подчеркивал, что мышление — это прежде всего <emphasis>«отыскание и открытие существенно нового».</emphasis></p>
     <p>По мнению С. Л. Рубинштейна (1958; 1989), разумное поведение должно быть адекватно ситуации и <emphasis>целесообразно использовать соотношения между предметами для опосредованного на них воздействия. </emphasis>Такое целесообразное поведение должно быть новым для данного индивидуума актом и достигаться не вслепую, случайно, а в результате <emphasis>познавательного выделения объективных условий, существенных для действия.</emphasis> Он подчеркивал также, что <emphasis>мышление не сводится к функционированию уже готовых знаний; оно должно быть раскрыто прежде всего как продуктивный процесс, способный приводить к новым знаниям </emphasis>(1958,с. 55).</p>
     <p>Н. Н. Данилова (1997) предлагает рассматривать <emphasis>мышление как «просе познавательной деятельности, при котором субъект оперирует раз-<sup>ц</sup> иными видами обобщений, включая образы, понятия и категории.</emphasis> Появление речи изменило функции мозга человека — появился новый аппарат кодирования информации с помощью абстрактных символов. речь — не только средство общения, но и аппарат мышления, наличие которого существенно усложняет его структуру. Суть мышления — в выполнении некоторых когнитивных операций с образами, составляющими внутреннюю картину мира. Эти операции позволяют ее достраивать и делать более совершенной».</p>
     <p><strong>Интеллект.</strong> Термин «интеллект» употребляют как в широком, так и в узком смысле. В широком смысле интеллект — это совокупность всех познавательных функций индивида, от ощущения и восприятия до мышления и воображения, в более узком смысле интеллект — это собственно мышление. Выделяют три функции интеллекта в познании человеком действительности:</p>
     <p>«<emphasis>способность к обучению;</emphasis></p>
     <p><emphasis>*оперирование символами;</emphasis></p>
     <p><emphasis>*способность к активному овладению закономерностями окружающей среды</emphasis> (Психологический словарь, 1996).</p>
     <p>А. В. Леонтьев (1972) видит отличительную особенность интеллекта в том, что «в дополнение к отражению отдельных вещей возникает отражение их отношений и связей (ситуации). Это отражение происходит в процессе деятельности, которая по своей структуре является двухфазной», т. е. <emphasis>предполагает действия в соответствии с некоторым планом и потому включает достижение промежуточной цели.</emphasis></p>
     <p><strong>Формы мышления человека:</strong></p>
     <p>* <emphasis>индуктивное,</emphasis> опирающееся на логический вывод «от частного к общему» (построение аналогий);</p>
     <p>* <emphasis>дедуктивное,</emphasis> опирающееся на логический вывод «от общего к частному» или «от частного к частному», сделанный в соответствии с правилами логики;</p>
     <p>* <emphasis>наглядно-действенное,</emphasis> базирующееся на непосредственном восприятии предметов в процессе действий с ними;</p>
     <p>* <emphasis>образное,</emphasis> опирающееся на представления и образы;</p>
     <p>* наиболее сложной формой <emphasis>является абстрактно-логическое, или вербальное, мышление.</emphasis></p>
     <p>Если некоторые формы мышления человека могут осуществляться без участия речи, то последняя неразрывно связана с речью (второй сигнальной системой). Именно благодаря ей мышление человека становится обобщенным и опосредованным.</p>
     <p>Принято считать, что процесс мышления осуществляется с помощью мыслительных операций — <strong><emphasis>анализа, синтеза, сравнения, обобщения и абстрагирования.</emphasis></strong> Результатом процесса мышления у человека являются <strong><emphasis>понятия, суждения и умозаключения.</emphasis></strong></p>
     <p><strong>Мышление человека и рассудочная деятельность животных.</strong> В книге показано, какие из упомянутых мыслительных операций можно обнаружить у животных и какая степень сложности этих операций им присуща.</p>
     <p>Для выбора критериев точного определения тех актов поведения животных, которые действительно можно считать зачатками мышления, особое внимание, как нам кажется, нужно обратить на формулировку нейропсихолога А. Р. Лурия (1966). Его определение понятия «мышление» (применительно к человеку) позволяет более точно разграничить этот процесс с другими типами психической деятельности и дает надежные критерии для выявления зачатков мышления у животных.</p>
     <p>Согласно А. Р. Лурия, «акт мышления возникает только тогда, когда у субъекта существует соответствующий мотив, делающий задачу актуальной, а решение ее необходимым, и когда субъект оказывается в ситуации, относительно выхода из которой у него нет готового решения — привычного (т. е. приобретенного в процессе обучения) или врожденного».</p>
     <p>Иными словами, речь идет об актах поведения, программа выполнения которых должна создаваться <emphasis>экстренно,</emphasis> в соответствии с условиями задачи, и по своей природе не требует подбора «правильных» действий методом «проб и ошибок».</p>
     <p><emphasis>Критериями наличия у животных зачатков мышления</emphasis> могут быть следующие признаки:</p>
     <p>* «экстренное появление ответа <emphasis>в отсутствие готового решения» </emphasis>(Лурия, 1966);</p>
     <p>* «познавательное выделение объективных условий, существенных для действия» (Рубинштейн, 1958);</p>
     <p>* «обобщенный, опосредованный характер отражения действительности; отыскание и открытие существенно нового» (Брушлинский, 1983);</p>
     <p>* «наличие и выполнение промежуточных целей» (Леонтьев, 1979).</p>
     <p>Исследования элементов мышления у животных проводятся в <strong><emphasis>двух основных направлениях,</emphasis></strong> позволяющих установить, имеется ли у них:</p>
     <p>* способность в новых ситуациях решать незнакомые задачи, для которых нет готового решения, т. е. экстренно улавливать структуру задачи («инсайт») (см. гл. 4);</p>
     <p>* способность к обобщению и абстрагированию в виде формирования довербальных понятий и оперирования символами (см. гл. 5, 6).</p>
     <p>Вместе с тем во все периоды изучения этой проблемы исследователи пытались ответить на два одинаково важных и тесно связанных друг с другом вопроса:</p>
     <p>1. Каковы <emphasis>высшие формы мышления,</emphasis> доступные животным, и какой степени сходства с мышлением человека они могут достигать? Ответ на этот вопрос связан с изучением психики человекообразных обезьян и их способности к овладению языками-посредниками (гл. 6).</p>
     <p>2. На каких этапах филогенеза возникли первые, наиболее <emphasis>простые зачатки мышления</emphasis> и насколько широко они представлены у современных животных? Для решения этого вопроса необходимы широкие сравнительные исследования позвоночных разных уровней филогенетического развития. В этой книге они рассмотрены на примере работ Л. В. Крушинского (см. гл. 4, 8).</p>
     <p>Как мы уже упоминали, проблемы мышления до недавнего времени практически не были предметом отдельного рассмотрения в пособиях по поведению животных, высшей нервной деятельности, а также зоопсихологии. Если же авторы затрагивали эту проблему, то старались убедить читателей в слабом развитии их рассудочной деятельности и наличии резкой (непроходимой) грани между психикой человека и животных. К. Э. Фабри, в частности, в 1976 году писал:</p>
     <p>«Интеллектуальные способности обезьян, включая антропоидов, ограничены тем, что вся их психическая деятельность имеет биологическую обусловленность, поэтому они <emphasis>неспособны к установлению мысленной связи между одними лишь представлениями и их комбинированием в образы»</emphasis> (выделено нами. <emphasis>—Авт.).</emphasis></p>
     <p>Между тем за последние 15–20 лет накоплено огромное количество новых и разноплановых данных, которые позволяют точнее оценить возможности мышления животных, степень развития элементарного мышления у представителей разных видов, степень его близости к мышлению человека.</p>
     <p>К настоящему времени сформулированы следующие представления о мышлении животных.</p>
     <p>* <emphasis>Зачатки мышления имеются</emphasis> у довольно широкого спектра видов позвоночных — рептилий, птиц, млекопитающих разных отрядов. У наиболее высокоразвитых млекопитающих — человекообразных обезьян — способность к обобщению позволяет усваивать и использовать языки-посредники на уровне 2-летних детей (см. гл. 6, 7).</p>
     <p>* Элементы мышления проявляются у животных в разных формах. Они могут выражаться в выполнении многих операций, таких как обобщение, абстрагирование, сравнение, логический вывод, экстренное принятие решения за счет оперирования эмпирическими законами и др. (см. гл. 4, 5).</p>
     <p>* Разумные акты у животных связаны с обработкой множественной сенсорной информации (звуковой, обонятельной, разных видов зрительной — пространственной, количественной, геометрической) в разных функциональных сферах — пищедобывательной, оборонительной, социальной, родительской и др. Мышление животных — не просто способность к решению той или иной задачи. Это системное свойство мозга, причем чем выше филогенетический уровень животного и соответствующая структурно-функциональная организация его мозга, тем большим диапазоном интеллектуальных возможностей оно обладает.</p>
     <subtitle><strong>Резюме</strong></subtitle>
     <p>Для обозначения высших форм познавательной (когнитивной) деятельности человека существуют термины — «разум», «мышление», «рассудок», «разумное поведение». Употребляя эти же термины при описании мышления животных, необходимо помнить, что сколь бы сложны ни были проявления высших форм поведения и психики животных в рассмотренном ниже материале, речь может идти только об <strong>элементах и зачатках соответствующих мыслительных функций</strong> <emphasis>человека.</emphasis> Термин Л. В. Крушинского <strong>«рассудочная деятельность»</strong> позволяет избежать полного отождествления мыслительных процессов у животных и человека, существенно различающихся по степени сложности.</p>
     <p>1. Какие направления биологии исследуют поведение животных?</p>
     <p>2. На каких принципах основаны классификации поведения животных?</p>
     <p>3. Какие вопросы стоят перед учеными, изучающими мышление животных?</p>
     <p>4. Каковы основные направления в изучении мышления животных?</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2. История исследований мышления животных</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Эволюция представлений о «разуме» животных — от альтернативы понятия «инстинкт», объединяющей все формы индивидуально-приспособительной деятельности, до современных концепций, расценивающих элементарное мышление животных как особую ее форму, отличную от способности к обучению. Основные тенденции становления экспериментального и сравнительного подходов к изучению высших психических функций животных. Вклад различных направлений науки о поведении в решение этой проблем. Краткие персоналии исследователей, внесших существенный вклад в ее решение (Л. В. Крушинский, Н. Н. Ладыгина-Коте, В. Келер, Л. А. Фирсов и др.).</p>
    </epigraph>
    <section>
     <p>Становление представлений об элементарном мышлении (рассудочной деятельности) животных и ее проявлениях в разных сферах поведения имеет достаточно длинную историю. На всех этапах развития науки вопрос о наличии мышления у животных, степени его развития и роли в психике и поведении решался неоднозначно.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.1. Донаучный период накопления знаний. Представления о «разуме» и «инстинкте» животных в трудах естествоиспытателей XVIII — первой половины XIX века</p>
     </title>
     <p>Представления человека о поведении животных развивались вместе с его общими знаниями о природе. Во всех сферах своей деятельности с древнейших времен человек в той или иной степени зависел от животных, и поэтому для него было важно понимать закономерности их поведения. Задолго до первых научных исследований в этой области у людей постепенно накапливались <emphasis>эмпирические знания</emphasis> о повадках и образе жизни животных, об основах их взаимодействия в сообществах. В процессе одомашнивания диких животных формировались и первые представления о <emphasis>наследственной основе поведения,</emphasis> поскольку одновременно с хозяйственно полезными морфологическими признаками человек производил отбор и по полезным признакам поведения, таким как отсутствие агрессивности, «контактность», послушание, сторожевое поведение и т. д.</p>
     <p>Наблюдения за дикими и прирученными животными способствовали появлению первых представлений об <emphasis>особенностях их психологии, </emphasis>постепенно вырабатывались <emphasis>приемы дрессировки.</emphasis> Укреплялась уверенность в том, что во многих случаях животные проявляют <emphasis>сообразительность,</emphasis> т. е. обнаруживают <emphasis>зачатки разума.</emphasis></p>
     <p>По мере накопления фактов о сложности и целесообразности поведения самых разных животных росло стремление не только преувеличивать их разумность, но и приписывать им чисто человеческие свойства — сознание, волю, любовь, злобу и т. п. Такой подход к оценке поведения животных называется <emphasis>антропоморфическим</emphasis> (от <emphasis>anthropos— </emphasis>человек, <emphasis>morphe—</emphasis> форма). В той или иной степени он нередко обнаруживается и теперь. Одна из актуальных задач современной науки о поведении — преодоление <emphasis>антропоморфизма.</emphasis></p>
     <p>С появлением и развитием естествознания (еще с середины XVIII века) оформилось подразделение поведения животных на две категории. Одну из них назвали <emphasis>«инстинктом»</emphasis> (от лат. <emphasis>instinctus—</emphasis> побуждение). Это понятие появилось в трудах философов еще в III веке до н. э. и означало способность человека и животных выполнять определенные стереотипные действия в силу внутреннего побуждения. Вторую категорию явлений называли <emphasis>«разумом»,</emphasis> но этим термином обозначали не собственно разумные поступки (как в настоящее время), а любые формы индивидуальной пластичности поведения, в том числе и те, которые обеспечиваются <emphasis>обучением</emphasis> (тенденция сводить понятие «разум животных» к более простым процессам отчасти сохраняется и по сей день).</p>
     <p>Характерный для того периода развития науки подход к поведению животных можно найти в трудах французского натуралиста <strong>Ж. Бюффона</strong> (1707–1788). В книге «Всеобщая и частная естественная история» (1810) он попытался систематизировать данные не только о морфологических особенностях разных видов животных, но и об их образе жизни, нравах и привычках. Ученый выступил с критикой антропоморфического подхода в трактовке поведения животных. Описывая поразительные по сложности ритуальные действия общественных насекомых, Бюффон подчеркивал, что они являются механическими. В трудах Бюффона нет описаний тех форм поведения, которые можно было бы отнести к собственно разумным. Однако при описании «естественной истории» отдельных видов он указывал, что одни животные «умнее других», т. е. допускал различия в их умственных способностях.</p>
     <p>Бюффон выступил против применения понятия «разум» к более элементарным формам поведения животных и тем самым способствовал созданию основ классификации отдельных форм поведения.</p>
     <p>Одно из первых научных определений инстинкта дал немецкий ученый <strong>Г. Реймарус</strong> (1694–1768). Он допускал наличие у животных действий которые можно сопоставить с разумным поведением человека. Реймарус, так же как и его современники и предшественники включал в эту категорию прежде всего способность к подражанию и обучению.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.2. Ф. Кювье об «уме» и инстинкте животных</p>
     </title>
     <p>Систематическое изучение поведения животных начинается с середины XIX века. Одним из первых <emphasis>экспериментальное исследование и сравнительную оценку</emphasis> некоторых его проявлений провел директор Парижского зоопарка <strong>Фридрих Кювье</strong> (1773–1837), брат знаменитого палеонтолога Г. Кювье. В своей работе Кювье стремился опираться на регулярные наблюдения за животными в привычной для них среде обитания, однако доступными для него были в основном обитатели зоопарка. С ними Кювье даже проводил некоторые эксперименты. Особую известность получили его опыты с бобрами, воспитанными в неволе в изоляции от сородичей. Они сыграли существенную роль в понимании природы инстинкта. Кювье обнаружил, что бобренок-си-рота успешно строил хатку, несмотря на содержание в неподходящих для этого условиях и на отсутствие возможности научиться таким действиям у взрослых бобров. Вместе с тем Ф. Кювье удалось зафиксировать и немало других, не менее важных, но не получивших столь же широкой известности фактов. На основе наблюдений за животными в Парижском зоопарке он описал и сопоставил поведение млекопитающих нескольких отрядов (грызунов, жвачных, лошадей, слонов, приматов, хищных), причем многие из них стали объектом научного исследования впервые.</p>
     <p>Ф. Кювье собрал многочисленные факты, свидетельствовавшие об «уме» животных, и попытался проанализировать их в поисках границы между «умом» и инстинктом, а также между умом человека и «умом» животных. Кювье отметил разную степень «ума» у животных. Он не использовал четких критериев «умственных способностей», тем не менее многие характеристики в дальнейшем подтвердились с помощью точных методов исследования. Например, Кювье ставил грызунов ниже жвачных только на основании того, что они не отличают человека, который за ними ухаживает, от остальных. В отличие от грызунов, жвачные животные хорошо узнают своего хозяина, хотя могут и «сбиться», когда тот меняет одежду. По мнению Ф. Кювье, хищные и приматы (их называли тогда «четверорукими») «обладают, кажется, таким умом, который только может быть у животных… По-видимому, орангутан обладает наибольшим умом». Следует отметить, Ф. Кювье принадлежит одно из первых и во многом точное описание повадок орангутана и некоторых других обезьян.</p>
     <p>Оценивая удивительные по «целесообразности» и «разумности» действия животных, например постройку хаток бобрами, он указывал, что такие действия совершаются не целенаправленно, а как проявление сложного инстинкта, в «котором все слепо, необходимо и неизменно; тогда <emphasis>как в уме все подлежит выбору, условию и изменяемости».</emphasis></p>
     <p>Таким образом, вклад Ф. Кювье в развитие науки о поведении заключался в следующем:</p>
     <p>* он впервые показал возможность проявления инстинкта в условиях изоляции от типичных для вида условий среды;</p>
     <p>* попытался провести границу между «умом» и инстинктом;</p>
     <p>* дал сравнительную характеристику «ума» представителей разных таксономических групп (хотя использовал для этого неподходящие критерии).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.3. Влияние эволюционного учения Ч. Дарвина на исследование поведения. Книга Дж. Роменса. «Канон Ллойда-Моргана»</p>
     </title>
     <p>Решающее значение для возникновения и развития сравнительных и экспериментальных исследований поведения и психики животных имели труды <strong>Ч. Дарвина</strong> (1809–1882). Его учение о происхождении видов путем естественного отбора позволяло анализировать эволюционные аспекты поведения. Оно не только обогатило эмпирические знания, но и углубило теоретические представления ученых, а также определило использование сравнительного метода в этой области.</p>
     <p>В работах «О выражении ощущений у животных и человека» (1872; см.: 1953), а также «Инстинкт» и «Биографический очерк одного ребенка» (1877) Дарвин впервые использовал <emphasis>объективный метод изучения психики,</emphasis> хотя и реализованный в форме наблюдения, а не эксперимента.</p>
     <p>На большом фактическом материале Дарвин тщательно проанализировал репертуар выразительных движений у человека и животных, главным образом приматов. Обобщая результаты этого сравнения, Дарвин пришел к выводу, что проявления ощущений у животных и человека имеют много черт сходства: «Некоторые формы выражения эмоций человека, такие как вздыбливание волос под влиянием крайнего испуга или оскаливание зубов во время приступа ярости, едва ли можно понять, если не предположить, что некогда человек существовал в более примитивном и звероподобном состоянии. Общность некоторых способов выражения эмоций у различных, но близких видов, как, например, движение одних и тех же мышц во время смеха у человека и различных обезьян, представляется более осмысленным, если предположить, что они происходят от одного предка» (Дарвин, 1953). На этом основании он пришел к выводу об общности происхождения обезьян и человека, т. е. их родстве и преемственности.</p>
     <p>Ч. Дарвин впервые применил принцип объективного анализа к таким психическим явлениям (выражение эмоций), которые до того момента считались наиболее субъективными.</p>
     <p>Собранные Дарвиным многочисленные сведения о поведении животных в естественных условиях и в неволе позволили ему четко выделить три основные категории поведения — <emphasis>инстинкт, способность к обучению</emphasis> и <emphasis>«способность к рассуждению».</emphasis> Он определял инстинкты как акты, которые выполняются одинаково многими особями одного вида, без понимания цели, с которой эти действия производятся. Вместе с тем Дарвин полагал, что зачатки разума <emphasis>(«способность к рассуждению» — reasoning)</emphasis> так же присущи многим животным, как инстинкты и способность к формированию ассоциаций (т. е. к обучению). Разницу между психикой человека и высших животных, как бы она ни была велика, он определял как разницу <emphasis>«в степени, а не в качестве»</emphasis> (1896).</p>
     <p>Представление Ч. Дарвина о том, что психическая деятельность человека — лишь один из результатов единого процесса эволюционного развития, стимулировало применение <emphasis>сравнительного метода в психологии,</emphasis> в частности сбор данных о чертах сходства психики животных и человека.</p>
     <p>Таким образом, вклад Ч. Дарвина в проблему мышления животных состоит в следующем:</p>
     <p>• впервые было введено представление о трех составляющих поведения и психики животных (инстинкт, обучение, рассудочная деятельность);</p>
     <p>* учение Ч. Дарвина способствовало применению сравнительного и эволюционного подхода в психологии.</p>
     <p>Одним из первых к проблеме сходства психики животных и человека обратился друг и единомышленник Дарвина <strong>Джон Ромене</strong> (1848–1894). Наибольшую известность получила его книга «Ум животных» (1888), где он выступил как натуралист, стремившийся доказать <emphasis>единство и непрерывность развития психики</emphasis> на всех уровнях эволюционного процесса. Материалом для этого послужили многочисленные наблюдения сложных проявлений поведения у животных разного филогенетического уровня (как позвоночных, так и беспозвоночных). Среди множества приведенных примеров поведения позвоночных Ромене выделял «разумные». По его мнению, отличительной особенностью «Разумных» действий было их влияние на <emphasis>приспособление</emphasis> животного к <emphasis>новым условиям существования.</emphasis></p>
     <p>Гипотеза о наличии у животных элементов разума всегда существовала в массовом сознании в эмпирическом, бытовом понимании этого термина. Собранный Дж. Роменсом обширный материал, на первый взгляд, вполне отвечал этому представлению, но был весьма неоднороден: наряду с вполне достоверными наблюдениями было приведено и много непроверенных. Анализ его «коллекции» с современных позиций показывает, что часть их следует рассматривать как иллюстрации проявления инстинкта, а многие другие правильнее было бы относить к «охотничьим рассказам» и «анекдотам». В книге упоминалось, что крысы «сообразили» воровать яйца особым способом: одна крыса обнимает яйцо лапами и переворачивается на спину, а другие тащат ее за хвост. Однако за более чем 100 лет интенсивного изучения поведения крыс в лаборатории никому не удалось наблюдать ничего похожего.</p>
     <p>Работа Дж. Роменса при всей своей неоднозначности представляла собой первую попытку <emphasis>обобщить факты разумного поведения животных</emphasis> и прочно привлекла внимание к этой проблеме.</p>
     <p>Большую роль в выработке критериев, необходимых для надежного разделения разных форм поведения, сыграли работы (преимущественно теоретические) английского психолога <strong>Конвея Ллойда Моргана</strong> (1852–1936). Он одним из первых обратился к проблеме соотношения инстинктов и обучения в поведении животных. Рассматривая возможность изменения инстинктов под влиянием индивидуального опыта в книге «Привычка и инстинкт» (1899) и тщательно отграничивая все унаследованное, инстинктивное от индивидуально приобретенного, К. Л. Морган в то же время обращал внимание на постоянное переплетение этих компонентов в поведении животного.</p>
     <p>Ученый обратил внимание, что наследуются не только инстинкты, но и способность к усвоению определенных видов индивидуального опыта, т. е. указал на существование <emphasis>биологической предрасположенности к определенным видам обучения</emphasis> (см.: Зорина и др., 1999). Ему принадлежит также инициатива экспериментального исследования процесса обучения у животных, успешно реализованная в дальнейшем Э. Торндайком. Считается, что именно после посещения лекций Ллойда Моргана в Гарвардском университете в 1896 году его ученик Торндайк начал свои эксперименты (см. 2.4.1).</p>
     <p>Морган выступал против антропоморфизма в трактовке феноменов поведения животных. Он автор «правила экономии», известного как <emphasis>«канон Ллойда Моргана».</emphasis></p>
     <p>Согласно «правилу экономии» <emphasis>«то</emphasis> или иное действие <emphasis>ни в коем случае нельзя интерпретировать как результат проявления какой-либо высшей психической функции, если его можно объяснить на основе наличия у животного способности, занимающей более низкую ступень на психологической шкале».</emphasis></p>
     <p>Это положение особенно важно при анализе и трактовке сложных форм поведения животных, при решении вопроса о том, можно ли их считать проявлениями разума.</p>
     <p>В работах К. Л. Моргана были сформулированы следующие положения важные для развития науки о поведении, в частности о зачатках мышления:</p>
     <p>• взаимодействие инстинкта и приобретенных поведенческих реакций;</p>
     <p>• существует биологическая предрасположенность к некоторым формам обучения;</p>
     <p>• при изучении мышления животных необходимо следовать «правилу экономии».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.4. Объективные методы изучения поведения и психики животных</p>
     </title>
     <p>Следующий этап в изучении поведения животных, и в частности наиболее сложных форм их психики, был связан с введением объективных методов исследования в противовес господствовавшему в психологии человека методу <emphasis>интроспекции — </emphasis>описанию психики на основе самонаблюдения. Появляется целый комплекс близких, но самостоятельных дисциплин — зоопсихология, экспериментальная и сравнительная психология, физиология высшей нервной деятельности; особое положение в этом списке занимает бихевиоризм. Сравнительная психология сопоставляет различные ступени психического развития животных разного уровня организации. Такие исследования позволяют пролить свет на возрастание сложности психики животных в эволюционном ряду.</p>
     <subtitle><strong>2.4.1. И. П. Павлов — основоположник учения о высшей нервной деятельности</strong></subtitle>
     <p>Физиология высшей нервной деятельности, заложившая фундамент изучения физиологических основ психических явлений (подробнее см. 3.2), начинает формироваться в первом десятилетии XX века. В этот период практически параллельно Э. Торндайк в США разрабатывал основы <emphasis>экспериментальной психологии,</emphasis> а в России <strong>Иван Петрович Павлов</strong> (1849–1936) создавал новое направление в физиологии — учение о <emphasis>высшей нервной деятельности,</emphasis> целью которого было объективное изучение психики животных и человека.</p>
     <p>В основе учения И. П. Павлова лежал <emphasis>рефлекторный принцип,</emphasis> а <emphasis>«элементарной единицей»</emphasis> всех проявлений высшей нервной деятельности был признан <emphasis>условный рефлекс (см. </emphasis>3.2).</p>
     <p>Первоначально Павлов считал условный рефлекс аналогом психологического термина <emphasis>«ассоциация»</emphasis> и рассматривал его как универсальный приспособительный механизм.</p>
     <p>В дальнейшем метод условных рефлексов действительно послужил одним из основных способов объективного изучения физиологических механизмов поведения и психики животных. Эта сторона научной деятельности И. П. Павлова широко известна, однако она не исчерпывает ни его реальных интересов, ни тех разносторонних работ, которые проводились в его лабораториях. Так, наряду с углубленными исследованиями особенностей формирования условных рефлексов животных и человека в норме и патологии, в лаборатории И. П. Павлова как при его жизни, так и впоследствии проводился анализ и «безусловно-рефлекторной деятельности» (т. е. инстинктов, хотя этот термин физиологи павловской школы почти не использовали). В той или иной степени были затронуты также проблемы онтогенеза поведения (опыты С. Н. Выржиковского и Ф. П. Майорова, 1933) и начались работы по генетике высшей нервной деятельности (подробнее см. гл. 9). Однако менее всего известны эксперименты сотрудников павловской лаборатории, которые внесли определенный вклад в исследование проблемы мышления животных (подробнее об этом см. в 2.7).</p>
     <subtitle>2.4.2. Сравнительная характеристика обучения животных методом «проб и ошибок» в исследованиях Торндайка</subtitle>
     <p>Американский ученый <strong>Эдвард Торндайк</strong> (1874–1949) наряду с И. П. Павловым считается основателем научного метода исследования процесса обучения у животных в контролируемых лабораторных условиях. Он первым из психологов применил к изучению психики животных <emphasis>экспериментальный подход.</emphasis> Такой подход несколько ранее был предложен немецким ученым <strong>Вильгельмом Вундтом</strong> (1832–1920) для изучения психики человека в противовес господствовавшему в тот период методу <emphasis>интроспекции,</emphasis> основанному на <emphasis>самонаблюдении.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Э.</emphasis> Торндайк в своих исследованиях применил метод так называемых «проблемных ящиков» (идея была подсказана К. Л. Морганом, который видел, как собака научилась открывать задвижку садовой калитки; см. рис. 3.5). Животное (например, кошку) помещали в запертый ящик, выйти из которого можно было, только совершив определенное действие (нажать на педаль или рычаг, открывающие задвижку). После множества «проб» (достаточно беспорядочных движений), которые в своем большинстве бывают неудачными, т. е. «ошибками», животное, наконец, совершает нужное действие, а при повторных помещениях в этот ящик выполняет его каждый раз быстрее и чаще.</p>
     <p>По Торндайку, исходным моментом поведенческого акта является наличие так называемой <emphasis>проблемной ситуации,</emphasis> т. е. таких внешних условий, для приспособления к которым у животного нет <emphasis>готового </emphasis>двигательного ответа (т. е. видоспецифического инстинктивного акта). Решение проблемной ситуации определяется взаимодействием организма как единого целого со средой. Выбор действий животное осуществляет активно, а формирование действий происходит путем упражнений.</p>
     <p>В книге «Интеллект животных» (1898) Торндайк утверждал, что решение задачи является интеллектуальным актом.</p>
     <p>И решение задачи появляется как результат активных действий индивида благодаря последовательному перебору различных манипуляций.</p>
     <p>На основе экспериментальных данных Торндайк сформулировал ряд законов поведения при решении животным задач, основанном на «пробах и ошибках». Эти законы долгое время служили важной теоретической базой экспериментальной психологии.</p>
     <p>Своими работами Торндайк положил начало объективному изучению поведения. Введенные им в практику лабораторного исследования методы (в том числе и метод «проблемных ящиков») позволяли количественно оценивать ход процесса научения. Торндайк первым ввел графическое изображение успешности выработки навыка — «кривую научения» (см. рис. 3. 4Б).</p>
     <p>Переход к строгой количественной оценке действий подопытного животного сделал Торндайка <emphasis>основоположником экспериментальной психологии</emphasis> животных. Он был первым, кто сопоставил скорость обучения у представителей разных таксономических групп (позвоночных и беспозвоночных). Его данные впервые свидетельствовали, что в целом скорость формирования простых навыков у всех млекопитающих приблизительно одинакова, хотя обезьяны обучаются несколько быстрее других животных. Этот факт впоследствии был многократно подтвержден (Воронин, 1984) и оказал важное влияние на выбор объектов и направлений будущих исследований. Предполагалось, что коль скоро все позвоночные обучаются приблизительно одинаково быстро, то, по-видимому, закономерности и механизмы этого процесса целесообразно изучать на более доступных лабораторных животных — крысах и голубях. Многие десятилетия они были основными объектами экспериментов, которые именовались «сравнительными», хотя на самом деле таковыми не являлись. Закономерности, обнаруженные при анализе процесса обучения у крыс и голубей, исследователи переносили на всех представителей классов млекопитающих и птиц в Целом. В следующих главах мы приведем примеры того, что во многих случаях такой перенос совершенно неправомерен.</p>
     <p>Работы Торндайка впервые позволили экспериментально разделить различные формы индивидуально приспособительного поведения. Первоначально предполагалось, что поведение животного в «проблемном ящике» будет служить демонстрацией <emphasis>разумного решения</emphasis> задачи.</p>
     <p>Торндайк показал, что в основе этого поведения лежит более простой процесс — <emphasis><strong>обучение методом «проб и ошибок».</strong></emphasis></p>
     <p>Таким образом, вклад Э. Торндайка в экспериментальную психологию состоит в следующем:</p>
     <p>* он одним из первых разработал метод изучения поведения в эксперименте, который надолго вошел в научный обиход;</p>
     <p>* сформулировал законы обучения, ввел количественные оценки этого процесса и способ его графического отображения;</p>
     <p>* впервые дал сравнительную характеристику способности к обучению животных разных видов;</p>
     <p>* показал, что в основе поведения, которое можно расценить как проявление разума, во многих случаях лежат другие, более простые по своей природе процессы;</p>
     <p>* благодаря исследованиям Торндайка успешно развиваются современные направления экспериментальной сравнительной психологии.</p>
     <subtitle>2.4.3. Бихевиоризм. Работы Дж. Уотсона, Б. Скиннера и других</subtitle>
     <p>Создателем бихевиоризма (от англ. <emphasis>behavior)</emphasis> был американский ученый <strong>Джои Уотсон</strong> (1878–1958). Он выдвинул радикальную для своего времени (начало XX века) идею о том, что предметом психологии животных и/или человека должно быть только такое поведение, проявления которого можно зарегистрировать и оценить количественно. Этот подход еще более жестко и решительно, чем подход Торндайка, исключал применение интроспекции к изучению психики, а также попытки антропоморфических трактовок поведения животных с привлечением понятий «воля», «желание», «сознание» и т. п.</p>
     <p>Основные положения бихевиоризма Дж. Уотсон четко сформулировал в программной статье в 1913 г. «Психология глазами бихевиориста». Он утверждал:</p>
     <p>* поведение построено из секреторных и мышечных реакций организма, которые в свою очередь детерминированы действующими на животное внешними стимулами;</p>
     <p>* анализ поведения следует проводить строго объективно, ограничиваясь регистрацией внешне проявляющихся феноменов;</p>
     <p>* основным содержанием экспериментальной психологии является регистрация реакций в ответ на строго дозированное и контролируемое раздражение.</p>
     <p>Эти положения произвели настоящий переворот в экспериментальной психологии. Впоследствии они были дополнены и расширены другими исследователями. Наиболее сильно бихевиоризм затронул развитие американской психологии.</p>
     <p>Жесткая концептуальная схема бихевиоризма породила целый ряд новых, специфичных для него терминов (см. 3.2.2.3). Именно бихевиористы были сторонниками упомянутой выше тенденции исследовать поведение только двух видов лабораторных животных — белой крысы и голубя. Они активно отстаивали тезис, что исследования психики должны сводиться к изучению поведения, прежде всего к анализу связей между стимулами и возникающими на их основе реакциями (принцип «смежности» (contiguity) стимула и реакции). На долгие десятилетия <emphasis>формула <strong>«стимул-реакция» (</strong></emphasis><strong><emphasis>S-R)</emphasis></strong> стала рассматриваться как универсальная основа для интерпретации поведения.</p>
     <p>Бихевиористы (последователи Дж. Уотсона) сознательно отбрасывали возможность того, что какие-то «промежуточные переменные», например процессы переработки информации в нервной системе, можно оценить путем регистрации поведения.</p>
     <p>Сформулированные Уотсоном принципы получили очень широкое распространение и дальнейшее разноплановое развитие (см.: Ярошевский, 1997). Большой вклад в развитие бихевиоризма внес американский исследователь <strong>Берхаус Ф. Скиннер</strong> (1904–1990). Он создал один из наиболее известных ныне методов изучения <emphasis>инструментальных, или оперантных, условных рефлексов</emphasis> (так называемая скиннеровская камера, см. 3.2, рис. 3.6).</p>
     <p>В процессе развития бихевиоризма появились экспериментальные факты, выводы из которых вступили в противоречие с основными догмами этого учения. В частности, <strong>Э. Толмен</strong> (см. 2.4.4) сформулировал новую концепцию (необихевиоризм), допускавшую существование физиологических процессов, которые опосредуют проявление реакции на стимул. Она послужила основой для последующего изучения <emphasis>когнитивных процессов</emphasis> (см. 3.4).</p>
     <p>В настоящее время убежденных сторонников «чистого» бихевиоризма практически не осталось. Используя приемы количественного анализа поведения (создание которых несомненно относится к заслугам бихевиоризма), современные экспериментальные психологи базируются в своих исследованиях на знаниях, накопленных наукой о поведении в целом. Как мы уже упоминали, эта тенденция — синтез научных направлений в общую теорию поведения, была основной в развитии науки о поведении второй половины XX века (см. также 2.9).</p>
     <p>Отсутствие межвидовых различий в способности к элементарному обучению побуждало исследователей к поиску и созданию более сложных моделей его изучения. Исследования М. Биттермана (Биттерман, 1973; Bitterman, 1965), Г. Харлоу (Harlow, 1949; 1958), Л. Г. Воронина (1984) и др. позволили обнаружить более высокие уровни организации условно-рефлекторной деятельности (см. гл. 3).</p>
     <p>Проблема мышления животных находилась за пределами основных интересов бихевиористов хотя бы потому, что крысы и голуби, главные объекты их — исследований, давали не слишком много пищи для ее анализа. Тем не менее исследования <emphasis>дифференцировочного обучения</emphasis> голубей способствовали <emphasis>выявлению способности животных к обобщению — </emphasis>одной из основных операций, составляющих суть мышления (см. гл. 5).</p>
     <p>Вместе с тем, по мере накопления данных о наиболее сложных формах поведения животных некоторые из бихевиористов (Epstein, Premack, Shusterman и др.) предпринимали попытки их трактовки в терминах теории «стимул-реакция», подобно тому как приверженцы павловского учения о высшей нервной деятельности пытались объяснять сходные факты как совокупность условных рефлексов. Примеры такого подхода мы рассмотрим в соответствующих разделах.</p>
     <subtitle><strong>2.4.4. Когнитивные процессы у животных. Исследования Э. Толмена и И. С. Бериташвили</strong></subtitle>
     <p>Психологическую концепцию американского исследователя <strong>Эдварда Толмена</strong> (1886–1959) иногда называют <emphasis>необихевиоризмом.</emphasis> Она основывается на признании <emphasis>целенаправленности</emphasis> в поведении животного. Толмен выдвинул представление о том, что животное учится выявлять, «что ведет к чему», причем то, что оно усваивает, может и не обнаруживаться внешне, в виде какой-либо деятельности («реакции»), но хранится в памяти в форме <emphasis>представлений или образов.</emphasis></p>
     <p>На основе экспериментов по обучению крыс в разных типах лабиринтов Толмен пришел к выводу, что схема Дж. Уотсона «стимул-реакция» недостаточна для описания поведения, поскольку при этом оно сводится к совокупности элементарных ответов на стимулы и как таковое теряет свое своеобразие. Для объяснения получаемых результатов он выдвинул представление о том, что, находясь в лабиринте, животное обучается выявлять смысловые связи между элементами среды (стимулами). Так, в разных типах экспериментов по обучению крыс он показал, что животные усваивают информацию об общих характеристиках экспериментальной камеры или лабиринта, хотя сначала это никак не сказывается на поведении.</p>
     <p>С точки зрения Толмена, в процессе обучения животное приобретает <emphasis>знания (cognition)</emphasis> обо всех деталях ситуации, сохраняет их в форме <emphasis>внутренних представлений (infernalormentalrepresentations) </emphasis>и может использовать в «нужные» моменты. У животного формируется некая <emphasis>«когнитивная карга»,</emphasis> или <emphasis>«мысленный план»,</emphasis> всех характеристик лабиринта, а затем по нему оно строит свое поведение. «Мысленный план» может создаваться и в отсутствие подкрепления (латентное обучение; см. 3.4.2).</p>
     <p>Придерживаясь в целом бихевиористской схемы «стимул-реакция» для объяснения своих данных, Толмен ввел представление о так называемых <emphasis>промежуточных переменных,</emphasis> т. е. внутренних процессах, которые «вклиниваются» между стимулом и ответной реакцией, определяя характер ее течения. К промежуточным переменным он относил, в частности, мотивацию и формирование мысленных (внутренних) представлении. Сами эти процессы, по ею мнению, могут быть исследованы строго объективно — по их функциональному проявлению в поведении.</p>
     <p>Предположение Толмена о существовании у животных некоего «процесса представления» согласовывалось с данными, ранее полученными американским психологом <strong>У. Хантером</strong> (Hunter, 1913). Для исследования такой способности он предложил <emphasis>метод отсроченных реакций,</emphasis> который позволял оценить, в какой степени животное способно реагировать на воспоминание о стимуле в отсутствие этого реального стимула (см. 3. 4.1).</p>
     <p>Представления Э. Толмена лежат в основе практически всех современных исследований когнитивных процессов у животных. Основные результаты его работ были изложены в монографии «Целенаправленное поведение животных и человека» (1932). Д. Мак-Фарленд (1988) пишет, что Толмен во многом опередил свое время и что его можно считать отцом современного <emphasis>когнитивного подхода к изучению поведения животных.</emphasis> Это особенно ясно из обзора работ, в которых проводится анализ формирования пространственных представлений у животных (O'Keefe, Nadel, 1978; Nadel, 1995; см. 3.4.3).</p>
     <p>В отечественной физиологии сходные представления развивал <strong>Иван Соломонович Бериташвили</strong> (или <strong>Беритов,</strong> 1884–1974), создатель Института физиологии Грузинской АН и известной грузинской нейрофизиологической школы. Еще в конце 20-х годов XX в. Бериташвили начал оригинальные экспериментальные исследования способности животных к отсроченным реакциям. На их основе была создана гипотеза о «психонервных образах», согласно которой поведение собаки, поставленной в ситуацию решения задачи, определяется не действующими в данный момент стимулами, а <emphasis>мысленными представлениями о</emphasis> них, или их <emphasis>образами.</emphasis> Исследования и взгляды И. С. Бериташвили (1974), как и Э. Толмена, во многом опередили время, хотя его эксперименты были больше похожи на наблюдения, а результаты не всегда могли быть обработаны количественными методами. Труды школы И. С. Бериташвили, наравне с работами Э. Толмена, стоят у истоков современных исследований когнитивных процессов у животных. Ученики Бериташвили (А. Н. Бакурадзе, Т. А. Натишвили и др.) исследуют нейрофизиологические механизмы отсроченных реакций у животных и закономерности пространственной памяти (Натишвили, 1987). В них подтверждается его гипотеза о существовании у животных «психонервного процесса представления».</p>
     <p>Продолжение и развитие положения И. С. Бериташвили получили в уникальных исследованиях Я. К. Бадридзе (1987) Он проанализировал онтогенез пищевого поведения волка — весьма трудного для экспериментальной работы животного. Длительные и подробные наблюдения за становлением рассудочной деятельности этого животного проводились как в условиях полусвободного содержания, так и в природе. В настоящее время исследования Бадридзе связаны с разработкой проблемы реинтродукции редких и исчезающих видов млекопитающих в Грузии. Одно из необходимых условии решения таких задач автор видит в точном знании поведения животных в естественных условиях и, в частности, их реакций на человека и элементы антропогенной среды, которые, по его данным, осуществляются с участием различных форм элементарного мышления.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.5. Сравнительная психология и зоопсихология в России</p>
     </title>
     <p>В России основоположниками научного изучения психической активности животных были К. Ф. Рулье (1814–1858) и В. А. Вагнер. Основанное ими направление получило название <emphasis>зоопсихологии.</emphasis> Оно изучало <emphasis>проявления, закономерности и эволюцию психики животных.</emphasis> Особое внимание уделялось происхождению и развитию психики в онто- и филогенезе, а также выявлению возможных предпосылок и предыстории человеческого сознания. Развитие этой области психологии неразрывно связано с работами Н. Н. Ладыгиной-Коте, Н. Ю. Войтониса, Г. 3. Рогинского, К. Э. Фабри.</p>
     <subtitle><strong>2.5.1. «Объективный биологический метод» изучения поведения животных в трудах В. А. Вагнера</strong></subtitle>
     <p><strong>Владимир Александрович Вагнер</strong> (1849–1934) внес большой вклад в сравнительное изучение природы инстинктов и разработку самой методологии «биопсихологических», по его терминологии, исследований. Хорошо известны, например, его работы о «строительном» поведении десятков видов пауков, городской ласточки и других животных. Эти работы принесли Вагнеру большую известность как естествоиспытателю. Он был также блестящим лектором и педагогом.</p>
     <p>В докторской диссертации «Биологический метод в зоопсихологии» (1902; см. 1997) Вагнер сделал первую сводку своих работ по психологии животных. Он подчеркивал огромное значение зоопсихологии в поиске путей эволюции психических способностей в животном мире — эволюции, которая приводит в конце концов к пониманию генезиса нашего собственного «Я». «Объективный биологический метод» Вагнера отвергал изучение психики человека как пути к пониманию психики животных. Основные идеи диссертации были затем развиты в работе «Биологические основания сравнительного метода», где ученый анализировал специальные <emphasis>методологические подходы</emphasis> к предмету исследования:</p>
     <p>* <emphasis>филогенетический подход,</emphasis> в соответствии с которым особенности инстинктов данной группы животных следует оценивать в сопоставлении с поведением видов — ближайших родственников исследуемого; на основе такого сравнения можно проследить последовательную эволюцию инстинктов у разных групп животных; <emphasis>онтогенетический подход,</emphasis> в соответствии с которым происхождение инстинкта можно понять, анализируя его индивидуальные проявления и развитие у отдельной особи; это, по его мнению, важно для понимания эволюционных изменений инстинктивного поведения.</p>
     <p>В. А. Вагнер был одним из первых русских ученых, пытавшихся анализировать проблему индивидуально-приобретенного поведения и его роль в жизнедеятельности животных. Согласно традициям своего времени он называл его «разумом», включая в это понятие результаты научения, накопление опыта в форме ассоциаций и подражание.</p>
     <p>Вагнер отмечал, что, поскольку индивидуально-приобретенное поведение всегда связано с биологически важными ситуациями, провести границу между ним и врожденным поведением трудно, но в этом могут помочь предложенные им критерии (Вагнер, 1997):</p>
     <p>* анатомо-физиологический;</p>
     <p>* онтогенетический;</p>
     <p>* биопсихологический.</p>
     <p>Однако применение <emphasis>анатомо-физиологического критерия</emphasis> сразу же привело самого автора к ошибочному заключению. Он утверждал, что «разумные» способности есть только у животных, обладающих корой, хотя уже в то время были известны многочисленные факты успешного обучения разных видов беспозвоночных животных. Способность к обучению позвоночных со слабо развитой корой также свидетельствует об ограниченности подобного критерия. Возможно, что именно здесь лежат истоки бытовавшего вплоть до недавнего времени представления о том, что у птиц преобладают инстинктивные формы поведения, а способность к обучению ограничена, поскольку у них практически отсутствует новая кора.</p>
     <p><emphasis>Онтогенетический критерий</emphasis> предполагает, что развития инстинктов, как такового, не происходит. Инстинкты, по Вагнеру, имеют последовательные возрастные стадии, которые сменяют друг друга, тогда как «разумные» способности развиваются постепенно.</p>
     <p><emphasis>Биопсихологический критерий</emphasis> оценивает возможность животного выбирать, какое из действий совершить: «разумные действия» отождествляются с таким выбором (в противоположность жесткости инстинктивных движений). Кроме того, в отличие от инстинкта, «разумные» действия могут быть очень сложными и осуществляться достаточно редко. Следует отметить, однако, что этот критерий нельзя считать удачным, потому что (как уже было известно в начале XX века и хорошо известно сейчас) многие инстинктивные действия отличаются большой сложностью, содержат много элементов, жестко соединенных между собой, и могут осуществляться, например, всего один раз в год, занимая совсем небольшой промежуток времени. В качестве примера можно привести многие эпизоды поведения птиц в период размножения.</p>
     <p>В. А. Вагнер <emphasis>полностью отрицал способность</emphasis> животных к каким бы-то ни было <emphasis>проявлениям зачатков разума</emphasis> в прямом смысле этого слова. Он считал, что эти явления можно вполне объяснить формированием навыков. Он подробно проанализировал полученные В. Келером (гл. 4) первые экспериментальные доказательства того, что индивидуально-приспособительная деятельность животных не ограничивается только способностью к обучению и включает также элементы разумных решений. Отдавая должное методам В. Келера, Вагнер, тем не менее, считал его выводы неверными (и в этом ошибался!). Столь же ошибочной была и его оценка способности животных к обобщению по признаку сходства, обнаруженная Ладыгиной-Коте (1925) в экспериментах на шимпанзе (см. 5.4).</p>
     <p>Свои выводы и общетеоретические заключения Вагнер строил на основе наблюдений, многие из которых были поистине замечательными Однако он не был экспериментатором, и это, возможно, определило характер многих его выводов. В. А. Вагнер отказывал животным в наличии у них зачатков разума, он также считал, что способность к научению как таковая не является особой формой поведения. Сообщества социальных насекомых, в частности шмелей, он рассматривал как специальную форму симбиоза (!). Это, как мы знаем, также не соответствует действительности, и уже в то время социальная структура сообществ перепончатокрылых была известна. <sup>в</sup> Работы Вагнера оказали существенное влияние на развитие отечественной науки о поведении. Введенный им <emphasis>«.объективный биологический метод»</emphasis> был воспринят и получил широкое применение в работах отечественных зоопсихологов.</p>
     <empty-line/>
     <p>Этот метод использовали Н. Н. Ладыгина-Коте (1935; 1959), Н. Ю. Войтонис (1949), Н. Ф. Левыкина (1947), Н. А. Тих (1955; 1970), Г. 3. Рогинский (1948), С. Л. Новоселова (1997), К. Э. Фабри (1976). Эти ученые изучали психику человекообразных обезьян с точки зрения биологических предпосылок антропогенеза, возникновения и развития человеческого сознания (см.: Фабри, 1976; 1993) Объектами их исследований были манипуляционная активность и орудийная деятельность, сложные навыки и интеллект, стадное поведение обезьян как предпосылка зарождения социальности и языка человека.</p>
     <subtitle><strong>2.5.2. Зоопсихологические исследования Н. Н. Ладыгиной-Коте</strong></subtitle>
     <p>Особый вклад в исследование поведения и психики животных внесла <strong>Надежда Николаевна Ладыгина-Коте.</strong> Своим главным учителем Надежда Николаевна считала Ч. Дарвина. В своих исследованиях эволюции психики она применяла сравнительно-психологический метод, сопоставляя особенности поведения животных разного филогенетического уровня — высших и низших обезьян, птиц и млекопитающих разных видов, антропоидов, а также детей. По ее инициативе при Дарвиновском музее была организована зоопсихологическая лаборатория.</p>
     <empty-line/>
     <p>(1889–1963) с ее воспитанником шимпанзе Иони (фото А. Ф Котса, 1913 г.)</p>
     <image l:href="#i_001.png"/>
     <p><strong>Н. Н. Ладыгина-Коте.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Особый след в истории науки оставила ранняя работа Н. Н. Ладыгиной-Коте — сравнительное описание онтогенеза познавательной деятельности детеныша шимпанзе и собственного ребенка. Результатом сравнения этих наблюдений явился уникальный труд «Дитя шимпанзе и дитя человека» (1935), проиллюстрированный десятками фотографий и рисунков.</p>
     <p>Полуторагодовалый шимпанзе Иони прожил в семье Надежды Николаевны два с половиной года (1910–1913). Благодаря возможности наблюдать за Иони постоянно, был впервые описан поведенческий репертуар детеныша шимпанзе, включающий игровую, исследовательскую и конструктивную деятельность (1923). Особое значение имели наблюдения особенностей восприятия и обучаемости шимпанзе. Иони обнаружил также способность к наглядно-действенному мышлению, к обобщению нескольких признаков и использованию понятия о тождестве (сходстве) стимулов. Последнее он применял не только в ситуации эксперимента, но и в повседневной жизни.</p>
     <p>Отмечая <emphasis>многочисленные черты сходства поведения шимпанзе и человека</emphasis> на ранних стадиях онтогенеза, автор указывает на те критические точки, с которых <emphasis>развитие психики ребенка идет принципиально иными темпами и на качественно другом уровне, чем у шимпанзе.</emphasis></p>
     <p>Полемизируя с В. Кодером и Р. Йерксом, которые подчеркивали черты сходства в когнитивной деятельности антропоидов и человека, Н. Н. Ладыгина-Коте акцентировала внимание на имеющихся между ними различиях, на том, что «…шимпанзе не почти человек, а совсем не человек».</p>
     <p>Подобные исследования развития детенышей обезьян, «усыновленных» человеком, успешно повторили В. и Л. Келлог (Kellog, Kellog, 1933) и К. и К. Хейс (Hayes, Hayes, 1951). Вторая жизнь этого экспериментального метода началась в 70-е годы XX века, когда американские ученые обратились к поискам у антропоидов зачатков второй сигнальной системы и начали обучать их различным языкам-посредникам (см. 2.9.2 и гл. 6). Многие из них (см., например: Savage-Rumbaugh, 1993) подтвердили выявленные Ладыгиной-Коте черты сходства в раннем развитии познавательных способностей человека и шимпанзе, а кроме того показали, что шимпанзе к 5 годам могут усваивать аналог человеческого языка на уровне детей в возрасте 2–2,5 года. Закономерности, обнаруженные Ладыгиной-Коте, подтвердились также в многочисленных исследованиях этологов, например Дж. Гудолл, Дж. Шаллера, Д. Фосси, наблюдавших шимпанзе и горилл в естественной среде обитания.</p>
     <p>В процессе изучения познавательных способностей Иони Ладыгина-Коте разработала и ввела в экспериментальную практику методику <emphasis>«выбора по образцу»,</emphasis> которая с тех пор широко используется в психологии и физиологии для исследования разных аспектов психики животных.</p>
     <p>Центральное место в трудах Н. Н. Ладыгиной-Коте занимала проблема <emphasis>элементарного мышления животных</emphasis> как предпосылки человеческого мышления, позволяющего выявить и восстановить предысторию его возникновения в процессе эволюции. Во многом именно благодаря работам Н. Н. Ладыгиной-Коте, ее учеников (Н. Ф. Левыкиной, А. Я. Марковой, К. Э. Фабри, С. Л. Новоселовой и др.) и коллег стало известно, как шимпанзе воспринимают внешний мир, какова их способность к обобщению и абстрагированию, какие формы наглядно-действенного мышления им доступны. Особое внимание уделялось манипуляционной, орудийной и конструктивной деятельности приматов.</p>
     <p>Н. Н. Ладыгина-Коте писала, что «обезьяны имеют <emphasis>элементарное конкретное образное мышление (интеллект),</emphasis> способны к элементарной абстракции и обобщению, и эти черты приближают их психику к человеческой». При этом она подчеркивала, что «…их интеллект качественно, принципиально отличен от понятийного мышления человека, имеющего язык, оперирующего словами как сигналами сигналов, системой кодов, в то время как звуки обезьян, хотя и чрезвычайно многообразны, но выражают лишь их эмоциональное состояние и не имеют направленного характера. Они (шимпанзе) обладают, как и другие животные, лишь первой сигнальной системой» (послесловие к книге Я. Дембовского «Психология обезьян», с. 317).</p>
     <p>Научное наследие Н. Н. Ладыгиной-Коте продолжает оказывать глубокое влияние на современных исследователей проблемы эволюционных предпосылок мышления человека как в России, так и за рубежом. Это влияние проявляется в разных формах. Так, до настоящего времени многие авторы (и зоопсихологи, и физиологи) продолжают широко цитировать ее труды. Более того, многие современные ученые и целые лаборатории в новых формах и на новом уровне применяют разработанные ею методы и подходы и продолжают изучать некогда затронутые ею проблемы.</p>
     <p>Представления Ладыгиной-Коте о наличии у животных элементов мышления нашли многообразные подтверждения. Однако вопрос о степени сходства психики шимпанзе с человеческой существенно пересмотрен. Не подлежит сомнению, что пропасть между возможностями их психики не столь глубока, как считалось прежде. Даже по уровню понимания речи человека и овладения его языком шимпанзе все же достигают уровня двухлетнего ребенка.</p>
     <p>В заключение остается упомянуть еще об одном направлении более поздних исследований, которое способствовало развитию взглядов Н. Н. Ладыгиной-Коте на эволюцию мышления. Она считала, что определение интеллекта обезьян, данное Г. 3. Рогинским (1948), нуждается в одном существенном уточнении. По ее мнению, «о наличии интеллекта может свидетельствовать установление лишь <emphasis>новых</emphasis> адаптивных связей в новой для животного ситуации» (Ладыгина-Коте, 1963, с. 310). Эта сторона мышления животных стала объектом интенсивных исследований Л. В. Крушинского и его сотрудников (см. гл. 4 и 8).</p>
     <p>Итак, значение работ Н. Н. Ладыгиной-Коте состоит в том, что: впервые был проведен эксперимент по воспитанию детеныша шимпанзе в «развивающей среде»; был описан онтогенез поведения шимпанзе, сопоставлены особенности познавательной деятельности приматов и человека; показано наличие у шимпанзе способности к обобщению и абстрагированию как одной из основных характеристик элементарного мышления; разработан и введен в практику важнейший современный метод исследования психики животных — обучение «выбору по образцу»; проведено сравнительное исследование орудийной и конструктивной деятельности приматов; сделан вывод о наличии у животных зачатков мышления как предпосылки мышления человека.</p>
     <subtitle><strong>2.5.3. Исследования поведения и психики приматов в СССР</strong></subtitle>
     <p>В 20-60-е годы в нашей стране был выполнен ряд других исследований поведения и психики обезьян в Московском, Ленинградском и Киевском зоопарках (под руководством Н. Н. Ладыгиной-Коте, Г. 3. Ро-гинского и В. П. Протопопова), в Сухумском питомнике (Н. Ю. Войтонис и его ученики, а также Л. Г. Воронин и его сотрудники), в Институте физиологии в Колтушах (ученики И. П. Павлова, в том числе П. К. Денисов, Э. Г. Вацуро, М. П. Штодин, Ф. П. Майоров, Л. Г. Воронин, позднее Л. А. Фирсов и др.; см. также 2.7).</p>
     <p>В работах Г. 3. Рогинского (1948), Н. Ю. Войтониса (1949), Н. А. Тих (1955; 1970) и других были описаны различные <emphasis>формы наглядно-действенного мышления, орудийной и конструктивной деятельности приматов,</emphasis> дополнены сведения о способности к обобщению и абстрагированию у разных видов обезьян. Ряд работ был посвящен сравнению психики высших и низших обезьян. Так, в лаборатории В. П. Протопопова исследовали обучение сложным двигательным навыкам у капуцинов, макаков и человекообразных обезьян. Сопоставляя процесс решения различных задач, авторы сделали вывод, что «никаких принципиальных различий в формировании онтогенетического опыта у высших и низших обезьян не существует, и нет никаких оснований усматривать пропасть между низшими и высшими обезьянами, уподоблять поведение высших обезьян человеческому поведению». Тенденция к недооценке уровня когнитивных способностей антропоидов в целом была характерна для того периода развития науки.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.6. Описание «инсайта» в опытах В. Келера</p>
     </title>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_002.png"/>
     <p><strong>Вольфганг Келер</strong></p>
     <p><strong>(1887–1967).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В начале XX столетия, когда Н. Н. Ладыгина-Коте получила первое <emphasis>экспериментальное доказательство</emphasis> наличия у человекообразной обезьяны способности к обобщению, немецкий психолог <strong>Вольфганг Келер,</strong> один из основоположников и идеологов гештальтпсихологии, также в эксперименте продемонстрировал, что шимпанзе способны и к другому виду элементарного мышления — <emphasis>экстренному решению</emphasis> новых для них задач.</p>
     <p>В 1913–1920 годах В. Келер работал на станции по изучению антропоидов, находившейся на острове Тенериф Канарского архипелага. Эксперимент строился таким образом, что шимпанзе должны были решать новые, достаточно разнообразные задачи, однако построенные по одному принципу: животное могло достичь цели (например, получить недоступное до этого лакомство) только в случае, если, по словам Келера, <emphasis>«выявляло объективные отношения между элементами ситуации, существенные для успешного решения».</emphasis> Иными словами, предлагавшиеся задачи имели <emphasis>определенную логическую структуру,</emphasis> которую животное могло расшифровать. В этом состояло их принципиальное отличие от «проблемных ящиков» в опытах Торндайка, когда нельзя было заведомо «понять», как действует замок, открывающий дверцу клетки: замок находился снаружи и был скрыт от глаз животного (см. рис. 3.4А), так что они действовали только методом «проб и ошибок».</p>
     <p>В опытах В. Келера все предметы, необходимые для нахождения правильного ответа, находились в пределах «зрительного поля» животного и давали ему возможность решить задачу за <emphasis>счет улавливания ее структуры </emphasis>и последующих адекватных действий, а не путем «проб и ошибок».</p>
     <p>Теоретический анализ поведения шимпанзе в данной экспериментальной ситуации проводился автором с позиций гештальтпсихологии. В книге «Исследование интеллекта человекоподобных обезьян» (1930) В. Келер писал, что шимпанзе способны к решению некоторых проблемных ситуаций не методом «проб и ошибок», а за счет иного механизма — <emphasis>«инсайта»,</emphasis> т. е. «проникновения» или «озарения» (от англ. <emphasis>«insight»).</emphasis></p>
     <p><strong>В. Келер определял «инсайт» как решение задачи на основе улавливания логических связей между стимулами или событиями: воспринимая всю ситуацию в целом, со всеми ее внутренними связями, животное может принимать адекватное решение. В. Келер оценивал такое поведение шимпанзе как <emphasis>«рассудочное, которое в общих чертах присуще человеку и которое обычно рассматривают как специфически человеческое».</emphasis></strong></p>
     <p>В. Келер описал также способность шимпанзе к орудийной и конструктивной деятельности и считал ее убедительным доказательством наличия у них элементов мышления. В настоящее время орудийная деятельность животных, и в первую очередь приматов, продолжает оставаться одной из популярных экспериментальных моделей для изучения элементарного мышления (см. 4, 5).</p>
     <p>Работы В. Келера вызвали волну полемики (Выготский, 1997) и попыток трактовать «инсайт» как результат переноса ранее имевшегося опыта (или «проб, совершаемых в уме» и т. п.). Впоследствии целый ряд ученых, в их числе И. П. Павлов (см. 2.7) и американский психолог Р. Йеркс, пытались воспроизвести опыты В. Келера.</p>
     <p><strong>Роберт Йеркс</strong> (Yerkes, 1929; 1943) показал, что с задачами «келеровского типа» справляются не только шимпанзе, но также орангутан и горилла. Кроме того, антропоиды в его опытах различали цвет, форму и величину предметов (как Ион и в опытах Ладыгиной-Коте) и решали разные задачи, требующие использования орудий (см. рис. 4.4). В 1932 году Йеркс организовал при Йельском университете большой питомник для человекообразных обезьян (в 40-е годы там находилось до 100 шимпанзе). В настоящее время он преобразован в Йерксовский региональный приматологический центр в городе Атланта (штат Джорджия). На его базе выполнены многие работы, в том числе обучение шимпанзе языкам-посредникам (см. 2.9.2 и гл. 6).</p>
     <p>Работы Р. Йеркса были продолжены его последователями в США, хотя их число было несоизмеримо меньше, чем сторонников бихевиоризма (Nissen, 1931; Kellog, Kellog, 1933; Hayes, Hayes, 1951 и др.). Обобщая результаты этого периода исследований, Р. Йеркс (1943) пришел к выводу, что «…результаты экспериментальных исследований подтверждают рабочую гипотезу, согласно которой научение у шимпанзе связано с иными процессами, нежели подкрепление и торможение… Можно предполагать, что в скором времени эти процессы будут рассматриваться как предшественники символического мышления человека».</p>
     <p>Взгляды Р. Йеркса на психику антропоидов радикально отличались от точки зрения тех психологов, которые вслед за Н. Н. Ладыгиной-Коте подчеркивали наличие более резкой грани между психикой человека и животных.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.7. Учение о высшей нервной деятельности и проблема мышления животных</p>
     </title>
     <p><strong>Точка зрения И. П. Павлова.</strong> Существует мнение, что И. П. Павлов отрицательно относился к гипотезе о наличии у животных более сложных форм высшей нервной деятельности, чем условный рефлекс. Такое представление имело вполне реальную основу. Так, его первая реакция на работы В. Келера и Р. Йеркса о способности шимпанзе к «инсайту» как проявлению способности к разумному решению была резко отрицательной. Он обвинил этих авторов «…во вредной, я бы сказал, отвратительной, тенденции отступления от истины», и это его высказывание до сих пор продолжает цитироваться в зарубежной литературе. Позднее он писал: «Келеру… нужно было доказать, что обезьяны разумны и приближаются по разумности к человеку, — не то что собаки», тогда как поведение шимпанзе есть не что иное, как «…ряд ассоциаций, которые частью уже получены в прошлом, частью на ваших глазах сейчас образуются и получаются» (Павловские Среды, 1949. Т. 2. С. 429).</p>
     <p>Резкие комментарии по поводу трактовки опытов В. Келера не помешали И. П. Павлову отнестись к предмету полемики как к научной задаче. Чтобы опровергнуть выводы В. Келера и доказать, что в поведении даже высших обезьян нет ничего, выходящего за рамки условно-рефлекторных механизмов, Павлов приступил к собственным экспериментам. В 1933 году в лаборатории появились шимпанзе Роза и Рафаэль. П. К. Денисов, а позднее Э. Г. Вацуро и М. П. Штодин, работая с этими животными, сначала повторили опыты В. Келера, а затем провели и собственные оригинальные исследования. Их результаты позволили Павлову в последние годы жизни высказать принципиально новые представления о наличии у животных более высокого уровня интегративной деятельности мозга, чем условный рефлекс.</p>
     <p>Разбирая опыты с Рафаэлем, о которых мы будем говорить ниже, на лабораторном семинаре (вошедшем в историю науки под названием <strong>Павловских Сред),</strong> Павлов отмечал способность этой обезьяны оперировать <emphasis>«массой свойств и отношений между явлениями».</emphasis> Он считал, что в этих опытах можно наблюдать «…случаи образования знания, улавливания нормальной связи вещей», и называл это <emphasis>«зачатками конкретного мышления, которым мы орудуем»</emphasis> (Павлов, 1949, с. 17. Заседание 13.11.1935). Еще раз подчеркнем, что Павлов не отождествлял эти «зачатки конкретного мышления» с условными рефлексами: «А когда обезьяна строит вышку, чтобы достать плод, это условным рефлексом не назовешь…» Анализируя поведение обезьян, Павлов отмечал, что «…когда обезьяна пробует и то, и другое, это и есть мышление в действии, которое вы видите собственными глазами» (с.430).</p>
     <p>Ученики И. П. Павлова не оценили и не поддержали тех радикальных изменений, которым подверглись на основе проведенных опытов взгляды их учителя. Более того, было приложено немало сил, чтобы представить самые сложные формы поведения антропоидов всего лишь цепями и сочетаниями условных рефлексов. Когда Л. В. Крушинский в 70-е годы одним из первых попытался привлечь внимание к этой стороне павловского наследия, то не встретил должного понимания.</p>
     <p>Прозорливость Павлова, привлекшего в 30-х годах для анализа поведения собак, обезьян и человека генетический, онтогенетический, приматологический (точнее, сравнительно-физиологический), математический и кинематографический методы, остается до настоящего времени непонятой. Здесь снова можно говорить скорее о неприятии, чем о заблуждении.</p>
     <p>После смерти И. П. Павлова работы на антропоидах проводились под общим руководством его преемника — Л. А. Орбели. Однако настоящее развитие мысли И. П. Павлова о «зачатках конкретного мышления» у животных получили лишь во вторую половину XX века в работах ученика Орбели ленинградского физиолога <strong>Л</strong>. <strong>А. Фирсова,</strong> а также в работах Л. В. Крушинского в МГУ (см. гл. 4 и 8).</p>
     <p>Начиная с 60-х годов изучение высших психических функций животных в нашей стране сделалось объектом преимущественно в физиологических исследований.</p>
     <p><strong>Леонид Александрович Фирсов.</strong></p>
     <image l:href="#i_003.png"/>
     <p><strong>Л. А. Фирсов (род. 1920 г.)</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Важный вклад в исследования поведения и психики человекообразных обезьян внесли работы Л. А. Фирсова, ученика Л. А. Орбели. Лабораторные исследования Л. А. Фирсова включали сравнительную оценку:</p>
     <p>* разных видов памяти;</p>
     <p>* способности к подражанию;</p>
     <p>* способности к обобщению и формированию довербальных понятий;</p>
     <p>* голосового общения;</p>
     <p>* некоторых аспектов социальных взаимодействий у антропоидов.</p>
     <p>Многоплановые исследования Л. А. Фирсова показали, что шимпанзе обладают высочайшим уровнем развития поведения и психики. Они действительно способны к одномоментному образованию множества условных реакций разного уровня сложности. Фирсов проанализировал природу таких условно-рефлекторных связей и показал, что часть из них — «подлинные» условные рефлексы, другие реализуются на основе синтеза новых и старых ассоциаций, третьи возникают благодаря «переносу» ранее сформированных реакций (за счет «вторичного научения»), четвертые — благодаря подражанию, а пятые — как реализация «каузальной связи», т. е. улавливания закономерностей процессов и явлений.</p>
     <p>В Л. А. Фирсов пришел к заключению о том, что психика антропоидов характеризуется таким уровнем способности к формированию довербальных понятий, который можно рассматривать как В <emphasis>промежуточный между первой и второй сигнальными системами.</emphasis></p>
     <p>Всесторонние лабораторные исследования традиционными методами Л. А. Фирсов сочетал с наблюдениями и экспериментами в условиях, приближенных к естественным. С этой целью группу шимпанзе (а затем и макаков-резусов) выпускали на небольшой озерный остров в Псковской области и наблюдали, как воспитанные в неволе обезьяны осваивают природные корма, строят гнезда, избегают опасности, играют, как складываются отношения в сообществе. Одновременно проводились эксперименты для анализа орудийной деятельности (были созданы специальные установки, получить пишу из которых можно было только при помощи орудий — палок, выломанных в ближайшем лесу). Были повторены также опыты на «выбор по образцу» (см. гл. 3 и 5), где в качестве стимулов использовались не геометрические фигуры, как это практикуется в лабораториях, а растения, цветы, веточки, палочки и другие природные объекты. В процессе опытов и наблюдений регулярно проводилась профессиональная киносъемка. Благодаря этому было создано около 10 документальных фильмов (в том числе «Обезьяний остров» и «Думают ли животные?»), которые сохранили для нас реальную картину многих уникальных экспериментов.</p>
     <p>Наибольший интерес в связи с проблемой мышления животных представляют работы Л. А. Фирсова, посвященные соотношению образной и условно-рефлекторной памяти, сравнительному изучению функции обобщения, а также орудийной деятельности обезьян. В 90-е годы Л. А. Фирсов занимался также «живописью» обезьян. Он автор целого ряда монографий и обзорных статей (1972; 1977; 1982; 1987; 1993).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.8. Исследование зачатков мышления у животных-неприматов в первой половине XX века. Работы Н. Майера и О. Келера</p>
     </title>
     <p>Наряду с работами на приматах, уже начиная с 30-х годов, рассматривалась возможность наличия зачатков мышления у менее высокоорганизованных позвоночных.</p>
     <p>Одной из первых попыток экспериментального исследования этого вопроса были работы американского исследователя <strong>Николаев</strong> Майера. Он изучал способность лабораторных белых крыс к «поиску обходного пути», к преодолению различных преград, и к обучению в лабиринтах (см. рис. 4.19).</p>
     <p>Ученый пытался выяснить, способны ли эти животные к рассудочной деятельности <emphasis>{reasoning},</emphasis> т. е. могут ли они найти новое решение в ситуации, когда знакомы лишь с общей обстановкой, а детали ее оказываются для них новыми.</p>
     <p>Крысы в опытах Н. Майера оказались способными «спонтанно интегрировать изолированные элементы прошлого опыта, создавая новую, адекватную ситуации поведенческую реакцию». Как будет показано далее (см. 4.8), эта способность составляет один из признаков, по которым можно судить о наличии <emphasis>элементарного мышления.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Отто Келер (1889–1974).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Способность к обобщению как проявление элементарного разума исследовал в опытах с птицами немецкий ученый О. Келер, коллега и единомышленник К. Лоренца, одного из создателей этологии (см. 2.11). Вместе с Лоренцем в 1937 году они основали и долгие годы издавали «Журнал психологии животных» («Zeitschrift fur Tierpsychologie», позднее переименованный в «Ethology»), в котором были опубликованы многие, ставшие классическими работы этологов. Применяя сравнительный подход к исследованию поведения животных, Келер еще в середине 50-х годов XX века пришел к выводу, что у человека и животных имеется целый ряд общих элементов поведения, в том числе и <emphasis>довербальное мышление (thinkingwithoutwords),</emphasis> обнаруженное по крайней мере у высших позвоночных. В отличие от общепринятой в 50-е годы точки зрения, О. Келер считал способность к обобщению не следствием наличия языка, а, наоборот, его основой. Она возникла на более ранних стадиях филогенеза, чем человеческая речь.</p>
     <p>Главную известность получили опыты О. Келера по обучению птиц «счету», а точнее — оперированию количественными и, в особенности, числовыми параметрами стимулов (см. 5.5 и 6.2).</p>
     <p>Научный подход О. Келера характеризовался применением количественного анализа результатов эксперимента, в отличие от большинства своих предшественников, работы которых носили описательный характер и допускали в основном качественный анализ.</p>
     <p>Работы О. Келера знаменовали собой начало нового этапа в методологии исследований поведения и в развитии представлений о мышлении животных:</p>
     <p>• он одним из первых начал регистрировать ход эксперимента на кинопленку, что обеспечивало высокий, ранее никогда не достигавшийся уровень объективности в оценке результатов и возможность их последующего тонкого анализа;</p>
     <p>• принципиальной новизной отличалась и разработанная О. Келером процедура формирования обобщения по признаку «число» (см. гл. 5);</p>
     <p>• на основании своих опытов О. Келер пришел к выводу о высокой способности птиц <emphasis>к обобщению количественных параметров стимулов,</emphasis> позволяющей узнавать любые стимулы, состоящие из определенного числа элементов;</p>
     <p>• благодаря работам О. Келера «счет» у животных сделался такой же моделью для изучения зачатков мышления, как орудийная и конструктивная деятельность (см. гл. <emphasis>6.2).</emphasis></p>
     <p>* он сформулировал представление о наличии <emphasis>довербального мышления</emphasis> не только у антропоидов, но и у некоторых позвоночных-неприматов.</p>
     <p>Наряду с данными о наличии элементов мышления у человекообразных обезьян к середине XX века сформировалось представление о том, что зачатки этой высшей психологической функции имеются также у других, не столь высокоорганизованных позвоночных.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.9. Исследования высших когнитивных функций животных во второй половине XX века</p>
     </title>
     <p>К сожалению, архивы О. Келера погибли во время бомбежек Кенигсберга в конце Второй мировой войны.</p>
     <p>К началу 60-х годов факт существования <emphasis>зачатков мышления у животных как способности, предшествовавшей в эволюции появлению мышления человека,</emphasis> считался в общих чертах доказанным.</p>
     <p>Следующий логический этап в изучении проблемы требовал:</p>
     <p>* более широкого сравнительного подхода, как, в частности, в бурно развивавшейся в тот период этологии;</p>
     <p>* исследования физиологических механизмов рассудочной деятельности и их сопоставления с механизмами обучения;</p>
     <p>* дальнейшего углубленного исследования мышления антропоидов — для уточнения границы между психикой человека и животных.</p>
     <p>Прогресс в первых двух направлениях был достигнут в значительной мере благодаря работам Г. Харлоу (см. гл. 3), а также Л. В. Крушинского и его лаборатории, которые сделали элементарное мышление животных предметом физиологического эксперимента, заложили основы анализа нейрофизиологических механизмов и морфологического субстрата процессов мышления.</p>
     <p>В этих исследованиях были разработаны универсальные схемы опытов на животных разных таксонов, и их результаты были доступны регистрации и объективной количественной оценке. Такие эксперименты можно было воспроизводить многократно и даже моделировать математически. Они позволяли проводить сравнительный анализ высших когнитивных функций животных, приближаясь к пониманию их физиолого-генетических механизмов.</p>
     <p>Принципиально важными были достижения и в третьем направлении. В многочисленных исследованиях американских психологов подтверждалась способность антропоидов к освоению языков-посредников (см. гл. 6), а работы Л. А. Фирсова показали высокую способность к обобщению и использованию символов на базе традиционных подходов.</p>
     <image l:href="#i_004.png"/>
     <p><strong>Л. В. Крушинский</strong></p>
     <p><strong>(1911–1984)</strong></p>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>2.9.1. Концепция А. В. Крушинского о физиолого-генетических основах рассудочной деятельности</strong></subtitle>
     <p><strong>Леонид Викторович Крушинский</strong> был эрудированный биолог с широким кругом научных интересов, включавших проблемы биологии развития, патофизиологии, генетики поведения, этологии, теории эволюции (Лексин, 1995; Полетаева, 1999). Исследования онтогенеза поведения позволили Л. В. Крушинскому сформулировать <emphasis>оригинальную концепцию соотношения врожденного и приобретенного в формировании целостного поведенческого акта (концепция так называемых «унитарных реакций»).</emphasis> Наибольшую известность получили его исследования мышления животных. В конце 50-х годов Л. В. Крушинский совместно с сотрудниками своей лаборатории приступил к многоплановому физиолого-генетическому исследованию зачатков мышления у широкого диапазона видов животных из разных отрядов и классов позвоночных. Нигде в мире подобные работы в тот период практически не проводились.</p>
     <p>Суммируя основной вклад Л. В. Крушинского в развитие учения об элементарном мышлении, можно выделить следующие положения:</p>
     <p>* он дал рабочее определение рассудочной деятельности (см. 4.6);</p>
     <p>* предложил оригинальные методики ее лабораторного изучения, пригодные для тестирования представителей самых различных таксонов (см. гл. 4);</p>
     <p>* дал сравнительную характеристику развития рассудочной деятельности в ряду позвоночных, показав, что ее наиболее простые формы имеются у представителей рептилий, птиц и млекопитающих;</p>
     <p>* проанализировал некоторые аспекты ее морфофизиологических механизмов и роль в обеспечении адаптивности поведения (см. гл. 8);</p>
     <p>* изучал генетическую детерминацию и онтогенез этой формы поведения (см. гл. 9).</p>
     <p>Концепция физиолого-генетических основ рассудочной деятельности животных обобщала все многообразие полученных в лаборатории фактов и открывала перспективы дальнейших работ.</p>
     <p>Основные результаты и теоретические воззрения Л. В. Крушинского изложены им в книге «Биологические основы рассудочной деятельности» (1977, 1986), посмертно удостоенной Ленинской премии (1988) и в 1991 году переведенной на английский язык. В 1991 и 1993 годах были изданы два тома «Избранных трудов» Л. В. Крушинского, в которые вошли наиболее важные статьи из его научного наследия.</p>
     <subtitle><strong>2.9.2. «Говорящие» обезьяны и проблема происхождения второй сигнальной системы</strong></subtitle>
     <p>По мере накопления данных о том, что между психикой человека и человекообразных обезьян обнаруживается много сходного, у исследователей закономерно возникло предположение, что даже владение <emphasis>речью — </emphasis>такая, казалось бы, специфически человеческая черта — может иметь какие-то зачатки, «прообраз» у приматов (Выготский, 1996).</p>
     <p>Попытки выяснить, действительно ли такая возможность существует, неоднократно предпринимались еще с начала века (см. Линден, 1981; Фирсов, 1993), но первые результаты таких исследований свидетельствовали, что обезьянам человеческая речь недоступна. В то же время неудачи в попытках обучить их речи не воспринимались исследователями как окончательный «приговор». Р. Иеркс (Yerkes, 1929) первым усомнился в «лингвистической неспособности» антропоидов. Позднее было высказано предположение, что эти неудачи связаны прежде всего с <emphasis>физической неспособностью произносить слова. </emphasis>Как оказалось, гортань шимпанзе просто в силу своего анатомического устройства не в состоянии генерировать звуки, необходимые для воспроизведения речи человека. Л. И. Уланова (1950) и А. И. Счастный (1972) предполагали, что для общения с приматами более подходил бы язык жестов, но не смогли проверить эту гипотезу экспериментальным путем.</p>
     <p>Впервые такой опыт осуществили американские ученые Беатрис и Аллен Гарднер (Gardner, Gardner, 1969; 1985).</p>
     <p>В 1966 году у них в доме появилась 10-месячная самка шимпанзе Уошо, которую они растили, как ребенка С ней постоянно занимались воспитатели, которые в присутствии обезьяны и между собой общались только с помощью амслена (AMSLAN — American Sign Language) — жестового языка глухонемых Предполагалось, что обезьяна начнет подражать людям, но ее пришлось обучать жестам специально, особенно в начальный период В возрасте 3 лет Уошо усвоила уже 130 знаков, к месту употребляла их, объединяла «слова» в небольшие предложения, придумывала собственные, шутила и даже ругалась (подробнее см гл 6).</p>
     <p>Работа Гарднеров оказала огромное влияние на представления ученых не только о возможностях психики животных, но и о происхождении человеческого мышления. Полученные ими данные были поистине сенсационными. Их эффект можно было сравнить только с впечатлениями ученых от опытов В. Келера.</p>
     <p>Вскоре результаты своих исследований стал публиковать другой американский ученый — Дэвид Примэк (Premack, 1972; 1983; 1994). Он работал с шимпанзе Сарой, которую обучал не амслену, а своеобразному искусственному языку. Это был «язык» пластиковых жетонов, каждый из которых обозначал предмет, свойство или понятие. Такие жетоны располагали в той или иной последовательности на магнитной доске, тем самым «поддерживая беседу».</p>
     <p>В период подготовки рукописи (лето 2000 года) эта обезьяна продолжала участвовать в экспериментах. По-видимому, она — один из выдающихся долгожителей среди лабораторных приматов (как правило, опыты над ними прекращаются в гораздо более раннем возрасте). Одна из причин — агрессивность и неуправляемость взрослых шимпанзе, особенно самцов.</p>
     <p>Следует отметить, что супруги Гарднеры и Примэк были представителями двух во многом расходившихся в теоретическом плане направлений в изучении поведения животных — этологии и бихевиоризма. Биологи-эволюционисты и этологи, Гарднеры стремились к соблюдению биологической адекватности условий эксперимента и пытались включить элементы языка-посредника в естественную структуру поведения обезьяны. Не случайно, что одну из своих обобщающих работ (Gardner, Gardner, 1985) они посвятили основоположнику этологии Н. Тинбергену, поскольку именно он добивался блестящих результатов, умело сочетая тонкий аналитический эксперимент с наблюдением целостного поведения животного в естественной для него среде обитания.</p>
     <p>Д. Примэк первоначально опирался на представления бихевиоризма. Он считал, что любое, в том числе и коммуникативное поведение, можно сформировать за счет «сочетания» стимулов, реакций и подкрепления. Он полагал, что если выделить основные «стимульные» параметры, свойственные языку человека, то далее на основе этой программы можно обучать обезьяну. По мнению Примэка, для выполнения такой работы на первом этапе исследователь должен сначала <emphasis>мысленно расчленить языковые навыки</emphasis> на некие <emphasis>элементарные единицы,</emphasis> а затем разработать программу тренировки, в процессе которой эти компоненты будут вводиться в поведение животного. При обучении шимпанзе языку «узким местом», по его мнению, является именно составление такой программы.</p>
     <p>Различные подходы этих исследователей способствовали прогрессу в познании наиболее сложных форм высшей нервной деятельности приматов. Вскоре после первых работ начались исследования по обучению обезьян «языку-посреднику» в Йерксовском приматологическом центре (г. Атланта, штат Джорджия, США). Американский исследователь Дуэйн Рамбо с сотрудниками (Rumbaugh et al., 1973; 1977; 1991) разработали установку, где обезьяна должна была нажимать клавиши с изображением так называемых лексиграмм — значков, каждый из которых обозначал название предмета, действия или определения.</p>
     <p>Это был еще один искусственный язык <emphasis>(йеркиш),</emphasis> также специально созданный для исследования «речевых способностей» приматов. Первой обезьяной, общение с которой было таким способом «компьютеризировано», была двухлетняя шимпанзе Лана. Поскольку все «высказывания» Ланы регистрировал компьютер, авторы считали, что это повышает объективность данной методики по сравнению с методами Примэка и Гарднеров. Лана научилась составлять фразы на этом языке, причем поскольку она видела на дисплее появление тех же лексиграмм, то могла стирать те, что считала ошибочными. Если порядок слов во фразе соответствовал английскому синтаксису, машина «принимала» ответ и выдавала животному подкрепление.</p>
     <p>Компьютерный вариант йеркиша дал возможность ответить на ряд вопросов, возникших в связи с предыдущими попытками обучения обезьян языку-посреднику, и продолжает интенсивно использоваться и до настоящего времени (см. гл. 6).</p>
     <p>Данные, полученные в этих исследованиях, свидетельствуют | об отсутствии разрыва в познавательных способностях человека и человекообразных обезьян.</p>
     <p>В настоящее время показано, что при соответствующем воспитании у шимпанзе спонтанно проявляется понимание устной речи (Savage-Rumbaugh, 1993; 1995; см. гл. 6), что позволяет наметить новые подходы к изучению интеллекта животных.</p>
     <p>Высокий уровень способности человекообразных обезьян к обобщению и использованию символов был продемонстрирован и в работах, выполненных на основе более традиционных подходов, не связанных с обучением языку (Фирсов, 1993; Boysen et al., 1993 и др.). О них будет рассказано в гл. 6.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.10. Генетика поведения</p>
     </title>
     <p>Первая экспериментальная работа по изучению генетических основ поведения была проведена Адой Йеркс (A. Yerkes, 1916) — она исследовала наследование комплекса злобности, пугливости и дикости у крыс <emphasis>(Rattusnorvegicus),</emphasis> a M. П. Садовникова-Кольцова (1925) впервые попыталась селектировать крыс на быстроту бега в экспериментальной камере (лабиринте <emphasis>HamptonCourt).</emphasis></p>
     <p>Как известно, в экспериментах И. П. Павлова и его сотрудников довольно быстро стало ясно, что у разных собак условные рефлексы вырабатывались с разной быстротой и в дальнейшем обнаруживали разную стойкость. Анализ этих различий привел Павлова к мысли о существовании разных типов высшей нервной деятельности, а также о генетически детерминированных различиях в свойствах поведения. Результатом этого было создание в Колтушах специальной лаборатории «Генетики высшей нервной деятельности». Целью ее работы <emphasis>был анализ наследования «типов высшей нервной деятельности» собак.</emphasis></p>
     <p>В течение многих месяцев у собак, предположительно различавшихся между собой, по определенной программе (так называемые «большой» и «малый» стандарты) вырабатывали множество условных реакций и на этой основе определяли <emphasis>силу, подвижность и уравновешенность</emphasis> основных нервных процессов <emphasis>{возбуждения и торможения).</emphasis> Животных, контрастных по этим свойствам, предполагали скрещивать между собой и по той же схеме анализировать их потомство. Однако этот путь оказался очень громоздким и трудновыполнимым. Такие исследования требовали слишком много времени (и средств на содержание животных). Так, «большой» стандарт определения типа высшей нервной деятельности собаки занимал около двух лет (!), а «малый» — несколько месяцев.</p>
     <p>Принципиально новый подход к исследованию генетических основ поведения предложил Л. В. Крушинский, работы которого в этой области по своему содержанию и методологии практически не имеют себе равных и по сей день (Полетаева, 1999). Ему удалось показать, что некоторые генетически детерминированные особенности поведения животных (в частности, трусость — предрасположенность к пассивно-оборонительным реакциям) обнаруживаются в поведении собаки совсем не всегда, а только при достаточно высоком общем уровне ее возбудимости. Изучение наследования особенностей поведения собак было также материалом большой монографии П. Скотта и Дж. Фуллера <emphasis>«Genetics and Social Behavior of the Dog»</emphasis> (Scott, Fuller, 1965), которая часто цитируется в литературе.</p>
     <p>В 1960 году увидела свет первая обобщающая монография под названием «Генетика поведения» (Fuller, Thompson, 1960). Она быстро стала очень популярной среди биологов, поскольку авторы, будучи не генетиками, а экспериментальными психологами, смогли достаточно просто, понятным языком, не злоупотребляя специальными генетическими терминами, показать, как важна роль генотипа в формировании поведения, и привести экспериментальные свидетельства этого.</p>
     <p>Значительную роль в формировании генетического подхода к анализу поведения сыграли работы сотрудников так называемой Джексоновской лаборатории в штате Мэн (Jackson Laboratory, Maine, USA). Это учреждение — всемирно известный центр, основанный в 1929 году генетиком К. Литтлом. В нем поддерживаются инбредные и селектированные линии мышей, число которых в настоящее время очень велико. В этой коллекции имеются десятки линий с мутациями, затрагивающими строение мозга и поведение. Джексоновская лаборатория может предоставить любое число животных, имеющих нужный исследователям генотип. Такая возможность позволила ученым разных стран подробно исследовать множество линий и выявить межлинейные различия поведения и нейрохимических признаков. Это послужило основой для разработки новых подходов к изучению <emphasis>генетики количественных признаков</emphasis> (рекомбинантные инбредные линии, метод картирования локусов количественных признаков, а также для получения и исследования искусственных мутантов мыши (см. гл. 9).</p>
     <p>В нашей стране генетические исследования поведения животных проводились в нескольких лабораториях, созданных крупными учеными-биологами. В Институте физиологии им. И. П. Павлова АН СССР М. Е. Лобашев (1907–1971) и В. К. Федоров (1914–1972) в развитие идей Павлова изучали генетическую детерминированность свойств нервной системы и вопросы сравнительной генетики поведения. Эти два научных коллектива — лаборатории сравнительной генетики поведения и генетики высшей нервной деятельности — плодотворно работают и сейчас. В Институте цитологии и генетики СО АН СССР (Новосибирск) под руководством Д. К. Беляева (1917–1985) в 60-е годы была начата селекционная работа по созданию «одомашненной» линии серебристо-черных лисиц. Эта работа увенчалась успехом, и линия лисиц, не имеющих страха перед человеком и обнаруживающих в своем поведении целый ряд черт, сходных с собаками, продолжает быть предметом исследований (Трут, 2000). На биологическом факультете МГУ, в лаборатории, созданной и возглавленной Л. В. Крушинским, была выведена чувствительная к звуку линия крыс (Крушинского — Молодкиной, КМ), которая в настоящее время переведена в инбредное состояние. Аудиогенная эпилепсия, которая свойственна этим животным, является общепринятой и ценной лабораторной моделью судорожных состояний человека (Романова, Калмыкова, 1981).</p>
     <p>Под руководством Л. В. Крушинского были проведены исследования <emphasis>роли генотипа в формировании способности животных к экстраполяции направления движения стимула</emphasis> (см. гл. 9). В настоящее время в лаборатории генетическими методами исследуется роль размеров мозга в формировании поведения мышей и, в частности (совместно с Университетом Цюрих-Ирхель, Швейцария), влияние естественного отбора на поведение, физиологические характеристики и нейро-анатомические особенности лабораторных мышей. Нейро-генетические исследования проводятся также в Институте биологии гена РАН, в Медико-генетическом центре РАМН, в Институте нормальной физиологии им. П. К. Анохина РАМН (Москва), ИЦиГ СО РАН (Институт цитологии и генетики, Новосибирск) и др.</p>
     <p>Применение генетических методов необходимо в исследованиях В физиологических механизмов обучения и когнитивных процессов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.11. Этология</p>
     </title>
     <p>В этой главе необходимо кратко упомянуть еще об одном из направлений в изучении поведения, хотя по своим первоначальным целям и задачам оно не имело прямого отношения к проблеме мышления животных. Речь идет об <emphasis>этологии,</emphasis> которая сформировалась как самостоятельное направление в середине 30-х годов XX столетия. Она была ориентирована на <emphasis>изучение поведения животного в естественной для него среде,</emphasis> причем преимущественно его инстинктивных, генетически детерминированных компонентов. Этология возникла на основе данных, накопленных зоологией (в основном орнитологией), и руководствовалась принципами эволюционного учения. Ведущая роль в создании и оформлении ее как самостоятельной науки принадлежит австрийскому ученому К. Лоренцу, а также голландцу Н. Тинбергену.</p>
     <subtitle><strong>2.11.1. Основные направления этологических исследований</strong></subtitle>
     <p>Этология развивалась сначала как альтернатива строго лабораторной науке — сравнительной психологии. Благодаря контакту этологии с популяционной биологией и генетикой возник ряд современных направлений науки о поведении, например социобиология. Первоначально, вплоть до 60-х годов XX века, существовала достаточно активная конфронтация этологов и приверженцев сравнительной психологии, однако со временем были предприняты вполне удачные попытки синтеза этих направлений с целью создания общей науки о поведении животных. Одной из наиболее полных и до сих пор не устаревших книг по поведению животных является монография Р. Хайнда (1975), целью которой было именно непротиворечивое изложение огромного количества данных, накопленных учеными разных направлений. Рассмотрим основные направления этологии.</p>
     <p><strong>Приспособительное значение поведения</strong> — одна из центральных проблем этологии. Например, английские этологи в течение многих лет подробно изучали поведение разных видов морских птиц, в особенности систему их приспособлений к борьбе с хищниками.</p>
     <p><strong>Основная цель этих работ — понять, каким образом отдельные реакции способствуют сохранению вида и под влиянием каких факторов среды они сформировались в процессе естественного отбора.</strong></p>
     <p><strong>Индивидуальное развитие поведения.</strong> Вопрос о роли врожденного и приобретенного в поведении на протяжении десятилетий был дискуссионным. Этологи подошли к решению этой проблемы со строгих генетических позиций.</p>
     <p><strong>Подобно любому морфологическому признаку организма, поведенческие признаки развиваются на основе генетической программы с большим или меньшим воздействием внешних факторов.</strong></p>
     <p>Применяя метод воспитания детенышей в изоляции от действия определенных факторов внешней среды (например, без контакта с сородичами или без доступа к какому-то виду пищи), они показали, что одни признаки поведения — инстинктивные действия — развиваются у животного независимо от индивидуального опыта или же требуют воздействия среды лишь в определенный чувствительный период развития Другие же признаки, хотя и имеют явную генетическую программу, могут полностью проявиться только при дополнительном обучении (см также гл 9).</p>
     <p><strong>Эволюцию поведения</strong> этологи изучают путем сопоставления инстинктивных действий у животных разных видов, относящихся к разным, иногда близким, а иногда удаленным друг от друга таксономическим группам.</p>
     <p><strong>Сравнительный метод позволяет проследить происхождение таких движений подобно тому, как устанавливается происхождение морфологических признаков в сравнительной анатомии.</strong></p>
     <p>Классическим исследованием такого рода можно считать описание церемонии ухаживания у 16 видов уток, выполненное К. Лоренцем.</p>
     <p><strong>Общественное поведение животных.</strong> Особое направление этологических исследований составляет изучение внутригрупповых отношений.</p>
     <p><strong>Многообразные и сложные инстинкты обеспечивают как рассредоточение животных в пространстве, так и поддержание порядка при жизни в сообществе.</strong></p>
     <p>Начало этим работам было положено наблюдениями Лоренца за полуручными птицами у него дома — галками и гусями. Отслеживая поведение птиц с момента вылупления, Лоренц убедился, что многие элементы его появляются сразу или вскоре после рождения, не требуя для своего формирования специального обучения или тренировки. Опыты с воспитанными в неволе утками и гусями позволили ему обнаружить явление <emphasis>запечатления (импринтчнга),</emphasis> занявшее важное место в более поздних представлениях о формировании поведения. Опыты с колонией полуручных галок и ручными воронами послужили материалом для первой крупной работы К. Лоренца о закономерностях внутривидовых отношений у птиц. Эта работа положила начало той области этологии, которая занимается изучением структуры сообществ у животных.</p>
     <p><strong>Задачи этологии.</strong> Н. Тинберген (Tinbergen, 1963) четко определил круг основных проблем, которые должна изучать этология и вокруг которых на деле концентрируются интересы практически всех исследователей поведения. Анализ поведенческого акта, по мнению Тинбергена, можно считать полноценным, если после разностороннего описания его феноменологии исследователь получит возможность ответить на следующие 4 вопроса:</p>
     <p>* какие факторы регулируют проявление данного поведения;</p>
     <p>* каков способ его формирования в онтогенезе;</p>
     <p>* каковы пути его возникновения в филогенезе;</p>
     <p>* в чем состоят его приспособительные функции?</p>
     <p>Эти знаменитые <emphasis>«4 вопроса Тинбергена»</emphasis> фактически являются лаконичной формулировкой теоретической основы всей современной науки о поведении. Для полноценного ответа на эти вопросы исследование должно базироваться на <emphasis>количественной оценке данных</emphasis> с анализом результатов в <emphasis>сравнительном аспекте</emphasis> и с обязательным учетом <emphasis>экологической специфики вида;</emphasis> необходимо также анализировать <emphasis>филогенетические корни</emphasis> и особенности <emphasis>онтогенеза</emphasis> данной формы поведения.</p>
     <p><strong>Методы этологических исследований.</strong> Полное описание поведения (с использованием объективных методов регистрации — магнитофонных записей, кино- и видеосъемки, хронометража) берется за основу составления <emphasis>этограммы — </emphasis>перечня характерных для вида поведенческих актов. Этограммы животных разных видов подвергаются сравнительному анализу, который лежит в основе изучения эволюционных и экологических аспектов поведения. Для этой цели этологи используют все многообразие видов животных — от беспозвоночных до человекообразных обезьян. В 70-е годы были начаты этологические исследования поведения человека (работы И. Эйбл-Эйбесфельда; см. также: Гороховская, 2001; Этология человека, 1999).</p>
     <subtitle><strong>2.11.2. Основные положения этологии</strong></subtitle>
     <p>В качестве единиц инстинктивного поведения этологи выделяют так называемые <strong><emphasis>«фиксированные комплексы действий» </emphasis></strong><emphasis>(fixedactionpatterns).</emphasis> К. Лоренц называл их «наследственными координациями» или «эндогенными движениями».</p>
     <p>Это видоспецифические (одинаковые у всех особей данного вида), врожденные (т. е. проявляющиеся в «готовом виде», без предварительной тренировки), шаблонные (т. е. стереотипные по порядку и форме исполнения) двигательные акты.</p>
     <p>При изучении формирования поведения этологи опираются на представление о структуре поведенческого акта, предложенное еще в начале 20-х годов американским исследователем Уоллесом Крэгом.</p>
     <p>У животного в определенный период развивается состояние той или иной <strong><emphasis>специфической мотивации</emphasis></strong> (пищевой, половой и др.). Под ее влиянием формируется так называемое <emphasis>«.поисковое поведение»</emphasis> (см. ниже), и в результате животное отыскивает <emphasis>«ключевой раздражитель»,</emphasis> реакция на который («завершающий акт») заканчивает данный этап цепи поведенческих действий.</p>
     <p>Этологи считают, что поведение животного — это не всегда реакция на внешние раздражители. Во многих случаях, достигнув состояния специфической готовности к какому-то виду деятельности (например, готовности к размножению), оно активно ищет стимулы — ключевые раздражители, при действии которых эта деятельность могла бы осуществиться. Так, в начале сезона размножения самцы территориальных видов птиц выбирают место для гнезда и охраняют занятый участок, ожидая появления самки. У ряда видов, образующих пары лишь на один сезон, самец в начале весны должен разыскивать самку.</p>
     <p>Поисковое поведение представляет собой изменчивый комплекс реакций и характеризуется <emphasis>«спонтанностью»</emphasis> (проявляется главным образом под влиянием внутренних стимулов) и <emphasis>пластичностью</emphasis> выполняемых во время него движений. Поисковая фаза оканчивается, когда животное достигнет ситуации, в которой может осуществиться следующее звено данной цепи реакций.</p>
     <p>Например, выбор гнездовой территории птицей иногда ограничивается перелетом в определенное, ранее уже использованное место; в других случаях требуются и длительные поиски, борьба с другими самцами, а при поражении — выбор нового участка. Поисковая фаза, как и завершающий акт, строится на врожденной основе. В ходе онтогенеза эта основа дополняется приобретенными реакциями. Именно поисковое поведение является средством индивидуального приспособления животных к окружающей среде, причем это приспособление бесконечно разнообразно по своим формам.</p>
     <p>Основу формирования поискового поведения в онтогенезе составляют такие процессы, как привыкание и обучение во всех его многообразных формах. Именно к <emphasis>поисковой фазе поведенческого акта относятся и проявления элементарной рассудочной деятельности,</emphasis> когда для достижения цели животное в новой для него ситуации оперирует ранее сформировавшимися понятиями и уловленными им эмпирическими законами, связывающими предметы и явления внешнего мира (Крушинский, 1986).</p>
     <p>В отличие от вариабельного по форме поискового поведения непосредственное осуществление стоящей перед животным цели, удовлетворение руководившего им побуждения происходит в виде <emphasis>видоспецифических ФКД.</emphasis> Они лишены приобретенных элементов и могут совершенствоваться в онтогенезе только за счет созревания ответственных за них структур мозга, но не за счет обучения.</p>
     <p>Типичные примеры таких ФКД — различные формы угрожающего и полового поведения, специфические позы «выпрашивания пищи», подчинения и др. Именно реакции типа завершающих актов и представляют собой, по Лоренцу, инстинктивные движения в чистом виде, как это было определено выше. Как уже указывалось, такие реакции часто оказываются филогенетически более консервативными, чем многие морфологические признаки. Примером их служит одновременное вытягивание крыла и ноги, а также шеи и крыла, наблюдаемое у птиц всех видов.</p>
     <p>В Этология рассматривается как одна из основ современной нейробиологии. Благодаря этологии появились новые эффективные модели для исследования физиологических процессов, прежде всего С памяти.</p>
     <p>Современная этология включает более широкий диапазон исследований — от нейроэтологии до этологии человека (Этология человека, 1999). Исследование сложнейших коммуникативных процессов у животных получило название <emphasis>когнитивной этологии.</emphasis></p>
     <subtitle><strong>2.11.3. Значение работ этологов для оценки рассудочной деятельности животных</strong></subtitle>
     <p>Оценка рассудочной деятельности первоначально не входила в задачи классической этологии. Тем не менее основоположники этологии решали для себя положительно вопрос о наличии у животных элементарного разума. К. Лоренц, в частности, в своей знаменитой книге «Человек находит друга» (1992) приводит множество примеров проявления интеллекта у собак.</p>
     <p><strong>Лоренц определял <emphasis>интеллект животных как способность к рациональным действиям.</emphasis> Он писал, что «снижение роли инстинктов, исчезновение жестких рамок, которыми определяется поведение большинства животных, было необходимой предпосылкой для появления особой, чисто человеческой свободы действий».</strong></p>
     <p>Следует напомнить и известны с конца 40-х годов работы ближайшего коллеги К. Лоренца — О. Колера о способности птиц к обобщению количественных и числовых признаков (см. 2.8).</p>
     <p>Наблюдения этологов внесли существенный вклад в современные представления о проявлениях разума в поведении животных. Благодаря систематическим исследованиям поведения животных разных видов в естественной среде обитания накапливались данные о том, что их разум действительно играет реальную роль в обеспечении адаптивности поведения. Особенно ярко и полно это описано в наблюдениях Дж. Гудолл (см. 2.1.4 и 7.5). Кроме того, знание полного репертуара поведенческих актов данного вида позволяло, в соответствии с «каноном Ллойда-Моргана», отбросить те случаи, которые ошибочно расценивались как «разумные», а на самом деле были отражением некой «готовой» программы, ранее не известной наблюдателю. Особый интерес представляют полученные этологами данные о поведении высших обезьян.</p>
     <subtitle><strong>2.11.4. Исследование поведения человекообразных обезьян в естественной среде обитания</strong></subtitle>
     <p>Интерес к поведению высших обезьян в естественной среде обитания биологи проявляли еще в середине XX века. Первая серьезная попытка была предпринята в 1930 году по инициативе американского приматолога Р. Йеркса, который на два с половиной месяца отправил своего сотрудника Генри Ниссена во Французскую Гвинею для организации полевых наблюдений за шимпанзе. Однако систематические исследования, длительностью от нескольких месяцев до нескольких десятилетий, начались только в 60-е годы XX века, когда в них постепенно включились десятки ученых разных стран. Наиболее весомый вклад в изучение поведения популяции <emphasis>горных горилл</emphasis> в Танзании внесли английский этолог Дж. Шаллер (1968) и американская исследовательница Д. Фосси (1990). Этим ученым удалось сделать довольно полное описание разных сторон жизни этих обезьян, проследить многие судьбы от рождения до самой смерти и наряду со всем остальным зафиксировать проявления разума в привычной для них среде обитания. Их наблюдения подтвердили, что многочисленные рассказы об уме обезьян — это вовсе не исключение и не фантазия наблюдателей. Оказалось, что в самых разных сферах своей жизнедеятельности обезьяны прибегают к сложным действиям, включающим <emphasis>составление плана, и предвидят их результат.</emphasis></p>
     <p>Гораздо большее внимание было уделено изучению поведения <emphasis>шимпанзе.</emphasis> Их наблюдали в нескольких районах Африки десятки ученых. Наиболее крупный вклад в понимание поведения этих обезьян внесла выдающаяся английская исследовательница — этолог Джейн Гудолл (род. 1942 г.).</p>
     <p><strong>Джейн Гудолл</strong> начала свои исследования в 1960 году, чуть позже Д. Шаллера, совсем молодой 18-летней девушкой. В начале работы у Джейн не было помощников, и с ней поехала в Африку мать, чтобы не оставлять дочь одну. Они разбили палатку на берегу озера, в долине Гомбе-Стрим, и Джейн приступила к наблюдениям за свободно живущими шимпанзе. Потом, когда ее данными заинтересовались во всем мире, у нее возникли тесные контакты с коллегами, приезжавшими из разных стран, а главными помощниками стали местные зоологи — танзанийцы.</p>
     <p>В своих взаимоотношениях с шимпанзе Дж. Гудолл прошла три этапа. Долгие недели она бесплодно бродила по лесам, не встречая обезьян или только слушая издали их крики. На этом этапе она старалась лишь преодолеть естественный для диких животных страх, потому что обезьяны просто разбегались при ее появлении. Через некоторое время они перестали убегать при виде девушки и явно заинтересовались ею. Сначала шимпанзе пытались угрожать ей, однако эти реакции со временем угасли, и они стали встречать Гудолл как сородича: при ее появлении не убегали, а издавали особый приветственный крик, в знак дружелюбия раскачивали ветви деревьев, а в некоторых случаях вообще не обращали на нее внимания, реагируя как на «свою». А потом наступил долгожданный момент, когда кто-то из обезьян первый раз коснулся ее руки. Все долгие десятилетия после этого знаменательного дня обезьяны воспринимали присутствие исследовательницы как нечто само собой разумеющееся. Также спокойно они переносили и появление ее коллег. В первые годы работы Гудолл активно поощряла непосредственные контакты шимпанзе с человеком. Однако с течением времени становилось очевидным, что работы в Гомбе-Стрим будут продолжаться и расширяться и в них будут участвовать все новые исследователи. Ввиду этого было решено отказаться от такой практики и не подвергать людей риску нападения этих чрезвычайно сильных и ловких животных. Во избежание возможных осложнений впредь было решено не подходить к шимпанзе ближе, чем на 5 метров, и уклоняться от установления прямых контактов.</p>
     <p>С годами методы и направления работы группы Дж Гудолл менялись. Например, несколько лет обезьян подкармливали бананами в специальном пункте недалеко от лагеря. Это помогло выявить особенности, которые остались бы неизвестными, если бы ученые ограничились только наблюдениями за естественным поведением обезьян (см. гл. 7).</p>
     <p>Длительные наблюдения дали Дж. Гудолл возможность хорошо «познакомиться» со всеми членами группы. В ее книге «Шимпанзе в природе: поведение» (1992) прослеживаются «биографии» и судьбы десятков отдельных особей на протяжении десятилетий, иногда от рождения до смерти. Нет, пожалуй, ни одной стороны поведения шимпанзе, которая осталась бы за пределами ее внимания. Благодаря работе Дж. Гудолл мы узнали:</p>
     <p>• как шимпанзе общаются друг с другом и поддерживают порядок в своих группах;</p>
     <p>• как воспитывают детенышей;</p>
     <p>• чем питаются;</p>
     <p>• как протекают контакты с соседними группами и с животными других видов.</p>
     <p>Наряду с детальным описанием всех видоспецифических форм индивидуального, репродуктивного и социального поведения шимпанзе автор внимательно анализирует роль индивидуально-приспособительных факторов. Большое внимание в книге уделено описанию того, как происходит формирование необходимых навыков у детенышей, какова роль подражания в обучении не только молодняка, но и взрослых особей.</p>
     <p>Многие наблюдения Гудолл свидетельствуют об уме этих животных, их способности экстренно, «с ходу», придумывать неожиданные решения новых задач. Целая глава ее книги посвящена <emphasis>«социальному сознанию»</emphasis> шимпанзе, их <emphasis>способности предвидеть последствия своих действий,</emphasis> прибегать к различным маневрам и даже <emphasis>обману при общении с сородичами</emphasis> (см. 7.5).</p>
     <p>Таким образом, регулярные наблюдения за поведением животных в привычной для них среде обитания привели Дж. Гудолл и ряд других этологов к следующему представлению: для человекообразных обезьян характерно рассудочное поведение, включающее умение планировать, предвидеть, способность выделять промежуточные цели и искать пути их достижения, вычленять существенные моменты данной проблемы.</p>
     <p>Другие доказательства того, что в естественном поведении шимпанзе есть элементы, удовлетворяющие этому критерию, приводит Л. А. Фирсов (1977) на основе наблюдений за ними в неволе и в приближенных к естественным условиях.</p>
     <p>Современные представления о высших психических функциях животных основаны на разноплановом комплексе знаний, почерпнутых как из экспериментов, так и из наблюдений этологов за их поведением в природной среде обитания.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>2.12. Основные гипотезы об эволюции психики</p>
     </title>
     <p>Завершая краткий очерк истории исследований рассудочной деятельности животных, необходимо особо упомянуть о том, как формировались представления о возникновении этой формы психики в процессе эволюции.</p>
     <p>С появлением <emphasis>эволюционного учения Дарвина</emphasis> проблема «эволюции психики» стала одной из центральных в зарождающейся психологии животных.</p>
     <p>Дарвин считал, что признаки поведения, как и морфологические признаки, характеризуются наследственной изменчивостью. Они также могут формироваться в эволюции «путем медленного накопления многочисленных слабых, но полезных уклонений», которые «обязаны своим возникновением тем же причинам, какие вызывают изменения в строении тела». Свою мысль Дарвин подробно проиллюстрировал, описав вероятный путь эволюционного происхождения инстинкта размножения у кукушки, строительного инстинкта пчел и «рабовладельческого» инстинкта муравьев, а также выразительных движений у человека. Чарльз Дарвин одним из первых высказал гипотезу о наличии у животных элементов мышления. Этот вопрос имел для него принципиальное значение, поскольку был связан с вопросом о происхождении человека. Выдвигая в «Происхождении видов» тезис о наличии у животных зачатков разума, он называл это свойство <emphasis>«способностью к рассуждению» (reasoning)</emphasis> и полагал, что оно так же присуще животным, как инстинкты и способность к формированию ассоциаций (т. е. к обучению). В книге «Происхождение человека и половой отбор» (1896) Дарвин обращал внимание на то, что «из всех человеческих способностей разум, конечно, ставится на первое место. Но весьма немногие отрицают в настоящее время, что и животные обладают некоторой степенью рассуждающей способности <emphasis>(reasoning. — Прим. авт.)»,</emphasis> а не только инстинктами и способностью к образованию ассоциаций. Он подчеркивал, что <emphasis>«разница между психикой человека и высших животных, как бы она ни была велика, это, конечно, разница в степени, а не в качестве».</emphasis></p>
     <p>Однако в научном мире с момента своего появления эта гипотеза вызывала серьезные возражения и до сих пор не получила окончательного признания ни у физиологов и психологов, ни, в особенности, у философов. Одна из причин этого — опасение быть обвиненными в антропоморфизме, другая — догматическая убежденность многих в уникальности высших психических функций человека. Между тем эти возражения не обоснованны, так как уникальность уровня развития психических способностей человека <emphasis>никогда не оспаривается в исследованиях разума животных.</emphasis></p>
     <p><strong>Алексей Николаевич Северцов</strong> (1866–1936), выдающийся русский биолог, был одним из многих эволюционистов, которые поддерживали и развивали взгляды Дарвина. В его книге «Эволюция и психика» (1922) проанализированы возможные пути эволюционных изменений поведения. По его мнению, существует два основных способа приспособления живых организмов (и животных, и растительных) к изменениям окружающих условий:</p>
     <p>• наследственные изменения — значительные приспособительные изменения строения и функций; развиваются медленно и отражают приспособления к медленно протекающим и весьма постепенным преобразованиям среды;</p>
     <p>* ненаследственные функциональные изменения строения, посредством которых организм может приспособиться к незначительным, но быстро возникающим изменениям внешних условий.</p>
     <p>У животных есть еще один способ приспособления к изменениям окружающих условий — изменение поведения.</p>
     <p>Северцов дает схематическую классификацию возможных путей изменения приспособленности животных к меняющейся окружающей среде:</p>
     <p>* наследственные приспособления к очень медленным изменениям среды:</p>
     <p>— наследственные изменения строения;</p>
     <p>— наследственные изменения поведения без изменения строения (рефлексы и инстинкты);</p>
     <p>* ненаследственные приспособления к сравнительно быстрым изменениям среды:</p>
     <p>— структурно-функциональные изменения;</p>
     <p>— изменения поведения животных «разумного типа».</p>
     <p>Северцов выделял три основных типа психической деятельности — рефлексы, инстинкты и деятельность «разумного типа».</p>
     <p><strong>Наследственные изменения поведения</strong> (рефлексов и инстинктов) протекают в ходе эволюционного процесса так же медленно, как и наследственные изменения строения тела. В то же время, как отмечает Северцов, у высших позвоночных животных широко распространены действия, которые он обозначает условным термином <emphasis>«разумные».</emphasis> В наиболее простой, «низшей» форме — это простые условные рефлексы. у более высокоорганизованных животных эта категория поведения «сильно усложняется, приближаясь к действиям, которые <emphasis>у человека обозначаются как произвольные и разумные».</emphasis> В отличие от инстинктов и рефлексов эти действия не наследуются. Северцов подчеркивает, что в этом случае наследственными признаками являются не сами действия, как таковые, «а только некоторая <emphasis>высота психической организации</emphasis> (способности к установке новых ассоциаций)».</p>
     <p>Способность к «разумным» действиям присуща млекопитающим и птицам в значительно большей степени, чем животным других таксономических групп. С биологической точки зрения, пишет Северцов — этот фактор («разумное поведение») чрезвычайно важен, поскольку он очень <emphasis>сильно повышает пластичность животных по отношению к быстрым изменениям среды.</emphasis></p>
     <p>При эволюции этого способа приспособления у животных не происходит видоизменения тех или иных определенных реакций организма, а <emphasis>увеличиваются потенциальные способности к осуществлению быстрых адаптивных действий.</emphasis> Северцов называет такие способности <emphasis>«потенциальной психикой».</emphasis> Разумеется, процесс эволюционных изменений поведения идет, как и в случае других признаков, очень медленно. Отметим, однако, что под «разумным поведением» при этом имеется в виду все-таки не рассудочная деятельность, в ее современном понимании, а некий конгломерат способностей к ассоциативному обучению и когнитивных способностей в более широком смысле.</p>
     <p>Из постулата об эволюции способностей к «разумным» действиям логически следует и гипотеза автора о том, что животные с высоким уровнем организации психики, существующие в своей «повседневной жизни» в стабильных, стандартных условиях, не реализуют всех «психических возможностей», на которые они потенциально способны. Косвенным подтверждением этого А. Н. Северцов считает поразительные результаты дрессировки самых разных животных. Подтверждением этой мысли могут служить также способности животных к решению сложнейших когнитивных тестов, обнаруженные в исследованиях-второй половины XX века.</p>
     <p>В целом взгляды А. Н. Северцова на эволюцию психики опередили время и, в отличие от концепций многих его современников, не потеряли свою актуальность и сегодня.</p>
     <p>Проблему эволюции психики рассматривал также <strong>Леон Абгарович Орбели</strong> (1882–1958), один из наиболее выдающихся учеников И. П. Павлова. Его теоретические построения были основаны на большом экспериментальном материале по условно-рефлекторной деятельности и по функции ЦНС в целом у большого числа видов животных разного филогенетического уровня. Л. А. Орбели внес существенный вклад в развитие медицины и нейрофизиологии, эволюционной физиологии и биохимии, а также в формирование современных представлений о закономерностях развития поведения.</p>
     <p>Согласно представлениям Л. А. Орбели, в ходе прогрессивной эволюции происходило увеличение <emphasis>пластичности поведения.</emphasis> В процессе эволюции мозга главенствующее значение принадлежало так называемому <emphasis>иерархическому принципу организации функций,</emphasis> включая иерархическую структуру поведенческого акта.</p>
     <p>Важную роль в формировании современных взглядов на происхождение высших психических функций человека сыграла гипотеза Л. А. Орбели (1949) о существовании <emphasis>промежуточных этапов развития сигнальных систем в процессе эволюции,</emphasis> т. е. о наличии переходного уровня отражения психикой реальной действительности.</p>
     <p>Промежуточные формы сигнальных систем, по его мнению, обеспечили возможность использования символов вместо реальных объектов и реальных явлений на переходном уровне отражения психикой реальной действительности.</p>
     <p>Умение связывать незнакомый знак с <emphasis>обобщенным представлением о</emphasis> классе реальных явлений или предметов означает, что в коре головного мозга животного складывается механизм образования <emphasis>понятий. </emphasis>Это могут быть не более чем «предпонятия» или «протопонятия», но тем не менее они не просто аналоги конкретных представлений (работающие в рамках первой сигнальной системы), а уже целые <emphasis>«смысловые схемы»</emphasis> и <emphasis>«обобщенные образы».</emphasis> Естественно, что в основе структуры второй сигнальной системы лежит не словесная речь сама по себе, а возможность символизации вообще, отвлечения от реальной действительности с помощью знаков.</p>
     <p>Предположения Л. А. Орбели получили блестящее подтверждение в современных исследованиях способности к обобщению и использованию символов у высших позвоночных (см. гл. 6).</p>
     <p>Выдающийся психолог, глава самой известной советской психологической школы, <strong>Алексей Николаевич Леонтьев</strong> (1903–1979) считал, что существуют три стадии эволюции психики животных.</p>
     <p><emphasis>Высшая стадия развития психики— интеллект.</emphasis> По А. Н. Леонтьеву, эта стадия обнаруживается и у животных, однако наивысшего развития она достигает у человека.</p>
     <p><strong><emphasis>Интеллект человека</emphasis></strong>— это общая познавательная (когнитивная) способность, определяющая готовность <emphasis>к усвоению</emphasis> и <emphasis>использованию знаний и опыта, а также к разумному поведению в проблемных ситуациях</emphasis> (см. 1.4).</p>
     <p>По представлениям А. Н. Леонтьева, появление у более развитых животных <emphasis>интеллекта</emphasis> характеризуется тем, что <emphasis>«возникает отражение не только отдельных вещей, но и их отношений (ситуаций); отношения между предметами теперь обобщаются и начинают отражаться в форме наглядных предметных ситуаций».</emphasis> «Стадии интеллекта» достигает психика только высших животных, главным образом приматов.</p>
     <p>«Историческая» глава пособия показывает, что взгляды ученых на мышление животных претерпели значительные изменения. На протяжении XX века произошел переход от полного отрицания элементов разума у животных к признанию того факта, что они есть у довольно широкого круга позвоночных, а у приматов-антропоидов достигают уровня формирования довербальных понятий и овладения символами.</p>
     <p>1. Как изменялось содержание понятия «разум» животных на разных этапах развития науки?</p>
     <p>2. Какие ученые впервые экспериментально показали наличие элементов мышления у животных?</p>
     <p>3. Какие направления науки о поведении непосредственно связаны с изучением элементарного мышления животных?</p>
     <p>4. Каков вклад Н. Н. Ладыгиной-Коте, Л. А. Фирсова и Л. В. Крушинского в формирование представлений о мышлении (рассудочной деятельности) животных?</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3. Индивидуааьно-приспособитеаьная деятельность животных:</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Ассоциативное обучение, когнитивные процессы</p>
     <p>Общая характеристика тех проявлений индивидуальной приспособи-тельной деятельности, в основе которых лежит обучение. Краткое описание классических и инструментальных условных рефлексов. Примеры методов исследования процессов обучения, в частности анализируется формирование пространственных представлений. Ассоциативные процессы, отражающие механизм образования у слоеных рефлексов, сопоставляются с основными видами когнитивной деятельности. Описание методов обучения (дифференцировки и их системы, выбор по образцу), по которым можно судить о способности животных к обобщению и умозаключению.</p>
    </epigraph>
    <section>
     <p>Индивидуально-приспособительная деятельность животного, т. е. адаптация особи к конкретным условиям среды, позволяет ему с большим или меньшим успехом выживать, преодолевая трудности и опасности повседневного существования. Эта деятельность многообразна по составу и включает приобретенные компоненты разной природы. Рассмотрим виды индивидуально-приспособительного поведения, в основе которых лежат процессы обучения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>3.1. Обучение и пластичность</p>
     </title>
     <p>Из существующих в настоящее время определений феномена «обучение» предпочтение отдается определению У. Торпа (Thorpe, 1963).</p>
     <p><strong><emphasis>Обучение</emphasis></strong>— это появление адаптивных изменений индивидуального поведения в результате приобретения опыта.</p>
     <p>На обучении основаны события естественной жизни животных. например формирование навыков отыскания определенной пищи, избегания опасных участков местности, выбора удобных троп, взаимодействия с сородичами и животными других видов и т. п. В лабораторных опытах можно наблюдать, как животное обучается действиям, заданным экспериментатором. Примерами могут быть «слюнные» условные рефлексы собаки, т. е. выделение слюны уже в момент попадания животного в комнату, где в процессе опытов оно получало подкормку; отыскание крысой выхода из лабиринта; избегание болевого раздражения; клевание птицей кнопки при действии определенных стимулов и т. п.</p>
     <p>Способность к обучению базируется на присущем центральной нервной системе свойстве пластичности.</p>
     <p>'Й-<strong><emphasis>Пластичность</emphasis></strong>— это свойство системы изменять свою реакцию на внешние воздействия как результат тех или иных внутренних преобразований на основе предшествующих воздействий.</p>
     <p>Она проявляется в способности системы изменять реакции на повторяющийся многократно раздражитель, а также в случаях его совместного действия с другими факторами. Пластичность может иметь разную направленность: чувствительность к раздражителю может повышаться — это явление называется <strong><emphasis>сенсчтизацией,</emphasis></strong> или снижаться, тогда говорят о <strong><emphasis>привыкании.</emphasis></strong></p>
     <p>По определению нейрофизиологов, анализирующих пластические изменения в мозге (Конорски, 1970; Котляр, 1986), <emphasis><strong>пластичность</strong> </emphasis>— это относительно устойчивые функциональные изменения в системах нейронов, которые по длительности превышают время обычных синаптических процессов и определяют эффективность и направленность межнейронных связей.</p>
     <p>Это достаточно формальное определение показывает, что изменения ответа системы при повторном действии стимула можно описать на языке математики.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>3.2. Классификация форм индивидуально-приспособительной деятельности</p>
     </title>
     <p>Формы обучения животных весьма разнообразны и обычно их подразделяют на три основные категории: <strong><emphasis>неассоциативное обучение, ассоциативное обучение</emphasis> и <emphasis>когнитивные процессы.</emphasis> О. Меннинг</strong> (1982) и Д. Дьюсбери включали в свои классификации также и «инсайт-обучение» (см. 3.4.5). Приводим систематизированный перечень этих феноменов (по данным разных авторов).</p>
     <p>Классификация включает некоторые сведения об элементах рассудочной деятельности, которым посвящена основная часть пособия. Ряд авторов выделяют в своих книгах раздел <emphasis>«Complexcognition»,</emphasis> который соответствует разделу «Когнитивные процессы» настоящей главы, а также содержанию ряда следующих глав, где рассматривается формирование у животных понятий, усвоение языков-посредников и т. д.</p>
     <p>Для изучения механизмов обучения нередко используют различные модели, в том числе так называемые <emphasis>клеточные аналоги обучения </emphasis>или процесс <emphasis>посттетанической потенциации</emphasis> (см. гл. 9 и, например: Шеперд, 1987). Классификация форм обучения и когнитивных процессов [составлена нами на основе классификаций О. Меннинга (Manning, Dawkins, 1992), ~ Д. Дьюсбери (1981), Р. Томаса (Thomas, 1996), Дж. Пирса (Реагсе, 1998) и др.].</p>
     <p><emphasis>&gt;</emphasis> Неассоциативное обучение:</p>
     <p>— привыкание. &gt; Ассоциативное обучение:</p>
     <p>— классические условные рефлексы;</p>
     <p>— инструментальные условные рефлексы. &gt; Когнитивные процессы:</p>
     <p>— латентное обучение;</p>
     <p>— выбор по образцу;</p>
     <p>— обучение, основанное на представлениях о:</p>
     <p>^ пространстве;</p>
     <p><emphasis>^</emphasis> порядке стимулов;</p>
     <p><emphasis>^</emphasis> времени ';</p>
     <p><emphasis>^</emphasis> числе. — элементарное мышление <sup>2</sup>.</p>
     <p>Далее рассматриваются основные формы обучения, приведенные в схеме классификации.</p>
     <subtitle>3.2.1. Неассоциативное обучение (привыкание)</subtitle>
     <p>Неассоциативное обучение (привыкание) заключается в ослаблении реакции при повторных предъявлениях раздражителя.</p>
     <p>Изначально любой раздражитель (стимул), действующий на органы чувств животного, вызывает у него соответствующую ответную реакцию: поворот головы в сторону света или звука, отдергивание конечности и др., у моллюсков — втягивание жабр и т. д. При повторном систематическом предъявлении того же стимула реакция постепенно ослабевает и может исчезнуть совсем, т. е. происходит <emphasis>привыкание</emphasis> к раздражителю. Так, например, только что установленное в огороде чучело распугивает птиц, однако с течением времени их страх ослабевает и они перестают реагировать на этот предмет.</p>
     <empty-line/>
     <p>' Обширный экспериментальный материал по восприятию и оценке животными параметров времени в книге не затронут, поскольку эти вопросы практически не имеют прямой связи с проблемой мышления животных.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>2</sup> Классификация видов мышления животных рассматривается в главе 4.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong><emphasis>Привыкание — наиболее примитивная форма обучения,</emphasis></strong> отчетливо выраженная даже у низших организмов — беспозвоночных животных. Его успешно исследуют на имеющих простую нервную систему кишечнополостных, червях, моллюсках, насекомых. Для изучения привыкания используются также модельные системы — так называемые <emphasis>клеточные аналоги привыкания</emphasis> или <emphasis>срезы мозга.</emphasis></p>
     <p>Более строго привыкание определяют как снижение вероятности появления реакции или уменьшение интенсивности при неоднократном повторении вызывающего ее раздражителя. Ослабление ответной реакции можно считать истинным привыканием только в том случае, когда оно обусловлено изменениями в ЦНС, а не адаптацией рецепторов или утомлением.</p>
     <p>Применение какого-либо нового стимула прекращает процесс привыкания к прежнему раздражителю, и угасшая было реакция на исходный раздражитель полностью восстанавливается. Для привыкания характерно и так называемое <emphasis>спонтанное восстановление,</emphasis> если действие стимула временно прекращается. Более подробные сведения о свойствах процесса привыкания можно найти в учебниках Кэнделла (1987), Шеперда (1987) и Эккерта и др. (1991).</p>
     <subtitle>3.2.2. Ассоциативное обучение</subtitle>
     <p>При ассоциативном обучении в ЦНС формируется <strong><emphasis>временная связь </emphasis></strong>между двумя стимулами, один из которых изначально был для животного безразличен, а другой выполнял роль вознаграждения или наказания.</p>
     <p>Формирование этой связи обнаруживается в виде изменений в поведении животного, которые в зависимости от своей «структуры» называются либо <strong><emphasis>классическими,</emphasis></strong> либо <strong><emphasis>инструментальными условными рефлексами.</emphasis></strong></p>
     <subtitle>3.2.2.1. Основные характеристики условно-рефлекторной деятельности</subtitle>
     <p>В 1902 году, анализируя нервную регуляцию процесса пищеварения у собак, И. П. Павлов обнаружил так называемое «психическое слюноотделение». Феномен заключался в выделении у животного слюны, которая стекала в пробирку через фистулу на щеке еще до попадания пищи в рот, т. е. заранее, «в опережающем режиме», как только собаку приводили в экспериментальную комнату и помещали в специальный станок (рис. 3.1).</p>
     <p>Таким же образом повторное сочетание любого нейтрального для животного раздражения (например, звонка) с кормлением вызывает выделение слюны еще до того, как собака получит пищу.</p>
     <p>И. П. Павлов назвал звонок <strong><emphasis>условным сигналом</emphasis></strong> (УС), пищу — <strong><emphasis>безусловным раздражителем</emphasis></strong> (или стимулом), реакцию животного (слюноотделение) в ответ на предъявление пищи — <strong><emphasis>безусловным рефлексом</emphasis></strong> (БР), а в ответ на звонок — <strong><emphasis>условным рефлексом</emphasis></strong> (УР). Схема установки по выработке слюнных условных рефлексов в экспериментах И П Павлова.</p>
     <image l:href="#i_005.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.1.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Через фистулу в щеке слюна поступает в устройство, измеряющее ее объем Перед животным имеется панель, где расположены источники нейтральных раздражителей (света и звука), которые могут стать УС.</p>
     <p>Принцип образования условного рефлекса состоит в следующем: действие какого-либо нейтрального (или индифферентного) для животного раздражителя совместно со стимулом, вызывающим у него определенную реакцию (например, отдергивание конечности при болевой стимуляции), приводит к тому, что постепенно этот ранее нейтральный стимул начинает вызывать такую же реакцию.</p>
     <p>Предъявление безусловного стимула вслед за условным в процессе выработки УР называется его <emphasis>подкреплением.</emphasis> Если при выработке УР применяется подкрепление, соответствующее имеющейся у животного мотивации (например, пищевое подкрепление в состоянии голода), то оно называется положительным и вырабатываемый УР также называется <emphasis>положительным.</emphasis> Можно выработать УР и с применением <emphasis>отрицательного подкрепления</emphasis> (наказания), т. е. такого воздействия, которого животное стремится избежать. В эксперименте в качестве отрицательного подкрепления чаще всего применяют удар электрического тока, вызывающий отдергивание конечности или перебегание в безопасное отделение камеры. Используют также действие воздушной струи, направленной на роговицу глаза и вызывающей мигание. Динамика реакций мигательной перепонки кролика при выработке такого УР показана на рис. 3.2А.</p>
     <p>Подкрепление, которое используется для выработки УР, оказывается эффективным, если оно применяется в период достаточно сильного <emphasis>мотивационного возбуждения</emphasis> Так, удар воздушной струи, направленной на роговицу глаза, может стать отрицательным подкреплением, только если он действительно неприятен животному.</p>
     <p>Слюнной и мигательный УР относятся к категории <strong><emphasis>классических </emphasis></strong>(«павловских») условных рефлексов (см. также 3.2.2.2).</p>
     <subtitle>3.2. Изменения условной реакции мигания у кролика</subtitle>
     <image l:href="#i_006.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_007.png"/>
     <p>Рис.</p>
     <empty-line/>
     <p>Безусловный стимул — струя воздуха, направленная на роговицу, условный — звук, А — его угашение, Б — генерализация ответа при использовании в качестве УС тонов разных частот По оси ординат — доля УР (в %). по оси абсцисс — число предъявлении (А) и частота тона (Б).</p>
     <p>На основе изучения слюнных УР у собак И. П. Павлов сформулировал основные общие правила образования УР:</p>
     <p>• условный сигнал должен предшествовать безусловному раздражению, но не наоборот;</p>
     <p>• действие условного и безусловного раздражителей должно частично перекрываться во времени;</p>
     <p>• сочетание условного и безусловного раздражителей должно повторяться многократно.</p>
     <p>Эти правила приложимы не только к классическим, но и к инструментальным (см ниже) УР. И формирование, и проявления уже выработанных слюнных УР у собак в значительной степени чувствительны к влиянию посторонних раздражителей В лаборатории И. П. Павлова было обнаружено, что любой посторонний и достаточно сильный стимул, подействовавший в течение эксперимента, уменьшает условно-рефлекторное слюноотделение у собаки, как бы «отвлекает» ее Павлов объяснял это явление на основе своего понимания механизма формирования УР: вмешательство постороннего стимула вызывает в коре головного мозга собаки сильный очаг возбуждения, который в силу природы условно-рефлекторных связей подавляет уже сформированный УР, «индуцируя» торможение участка коры, ответственного за этот УР Такое торможение И. П. Павлов назвал <strong><emphasis>внешним.</emphasis></strong></p>
     <p>Помимо внешнего торможения в лаборатории Павлова было описано и <strong><emphasis>внутреннее торможение</emphasis></strong>. Одно из проявлений этого процесса можно наблюдать в опытах, когда предъявление УС перестает сопровождаться подкреплением. Отмена подкрепления ведет к постепенному исчезновению внешних проявлений УР, к его <strong><emphasis>угашению</emphasis></strong> (ход угашения мигательного УР у кролика представлен графически на рис. 3.2А). Однако этот УР не разрушается, не исчезает и при возобновлении подкрепления восстанавливается. Для восстановления требуется значительно меньшее число сочетаний УС с подкреплением, чем при первоначальном обучении. По Павлову, отмена подкрепления не разрушает УР, а лишь подавляет его в связи с формированием очага <emphasis>внутреннего торможения.</emphasis></p>
     <p>Следует отметить, что для проявления условном связи между двумя стимулами подкрепление <emphasis>не всегда необходимо.</emphasis> В работах И. П Павлова было показано, что и сами УС в определенных условиях могут действовать как подкрепление. Можно провести опыт, в котором какой-либо УС (УС-1) всегда сочетается с подкреплением и вызывает, например, слюноотделение. Затем некий второй УС (УС-2) многократно применяется вместе с УС-1 (без сочетания с безусловным раздражением). Если после этого применить только УС-2, можно убедиться, что он также вызывает условную реакцию. Это явление было названо <emphasis>условным рефлексом второго порядка.</emphasis></p>
     <p>Несколько отличается от описанного другой опыт, который также показывает, что для формирования УР подача подкрепления не всегда обязательна. Если два УС предъявлять животному совместно (УС-1 + УС-2) много раз еще до применения безусловного стимула, а затем предлагать только сочетание УС-1 и безусловного раздражения, то затем условная реакция проявится при даче одного лишь УС-2. Таким образом, хотя УС-2 никогда сам по себе не подкреплялся, между УС-1 и УС-2 сформировалась связь, которая позволила проявиться условной реакции при действии только УС-2. Процесс формирования связи между индифферентными раздражителями иногда называют <emphasis>сенсорным предобуславливанием (sensorypreconditioning,</emphasis> Мак-Фарленд, 1987). Вряд ли это можно считать правильным, потому что обнаружить наличие подобной связи можно лишь с помощью соответствующего тестирования — путем выявления реакции на второй индифферентный стимул.</p>
     <p>На основе огромного опыта изучения условных рефлексов у собак И. П. Павлов и его ученики создали учение о <strong><emphasis>высшей нервной </emphasis>в <emphasis>деятельности.</emphasis></strong></p>
     <p>Оно базировалось на ряде постулатов, которые довольно хорошо соответствовали накопленным к тому времени экспериментальным данным. Концепция Павлова содержала следующие положения:</p>
     <p>* высшая нервная деятельность (т. е. образование условных рефлексов) есть результат взаимодействия двух основных нервных процессов — <strong><emphasis>возбуждения и торможения ',</emphasis></strong> <emphasis>*</emphasis> при действии УС в коре головного мозга формируется <strong><emphasis>очаг возбуждения;</emphasis></strong></p>
     <p><emphasis>*</emphasis> из этого очага возбуждение иррадиирует (распространяется) по коре; внешнее проявление <strong><emphasis>иррадиации</emphasis></strong> возбуждения — процесс <strong><emphasis>генерализации,</emphasis></strong> т. е. появление УР не только на данный стимул, но и на близкие к нему по параметрам раздражители (например, не только на звуковой тон определенной высоты, который использовался при обучении, но и на другие звуки близких диапазонов) (см. рис. 3.2Б);</p>
     <p>* свойством генерализации обладает и тормозный процесс;</p>
     <p>* очаги возбуждения и торможения обладают свойством <strong><emphasis>отрицательной индукции,</emphasis></strong> благодаря которому на периферии очага возбуждения в коре появляется очаг торможения (таким же свойством обладают очаги торможения);</p>
     <p>* процессы возбуждения и торможения взаимодействуют на основе не только их иррадиации, но и концентрации; если иррадиации нервных процессов соответствует явление генерализации, то концентрация процесса возбуждения проявляется в формировании <strong><emphasis>дифференцированных условных рефлексов</emphasis></strong> (см. 3.3);</p>
     <p>• формирование УР заключается в образовании связи между двумя очагами возбуждения, вызванными условным и безусловным раздражителями.</p>
     <p>Д Фундаментальное значение открытия И. П. Павловым условных рефлексов заключается в том, что такой вид психической активности, как ассоциативное обучение, стал предметом экспериментальных физиологических исследований (ранее психологи изучали его только на основе интроспективных заключений).</p>
     <p>Павловская концепция физиологии высшей нервной деятельности логично описывала полученные в тот период и теми методами экспериментальные данные. Она сыграла большую роль в науке, объясняя механизм формирования целого ряда сложных поведенческих реакций. Однако постепенно, с расширением методической базы, а также с переходом к экспериментам на других животных, стала очевидной ее ограниченная применимость для объяснения многих фактов, прежде всего потому, что упомянутые закономерности нервных процессов далеко не всегда подтверждались прямыми нейрофизиологическими исследованиями функций головного мозга. Так, например, представления об иррадиации и концентрации нервных процессов не подтвердились при использовании в качестве моделей других УР. В настоящее время отдельные ученые продолжают использовать положения павловской концепции при трактовке результатов изучения высшей нервной деятельности, получаемых традиционными методами павловской школы. В этом нет ничего парадоксального, так как в любой теории, прошедшей проверку временем, основная идея сохраняется.</p>
     <p>В Сущность павловского учения составляет идея об условных рефлексах как элементарной единице приспособительной деятельности. Методологический подход к изучению высшей нервной деятельности базируется на четырех принципах: <emphasis>детерминизм, анализ и синтез, приуроченность функции к структуре.</emphasis></p>
     <p>Ассоциативное обучение, включающее классические и инструментальные условные рефлексы, интенсивно исследовалось на протяжении всего XX века. Рассмотрим более подробно основные типы условных рефлексов.</p>
     <subtitle><strong>3.2.2.2. Классические условные рефлексы</strong></subtitle>
     <p>Условно-рефлекторное слюноотделение, которому уделялось основное внимание в лаборатории Павлова, относится к классическим УР.</p>
     <p>При выработке классического УР последовательность событий в опыте никак не зависит от поведения животного. Она устанавливается либо экспериментатором, либо специальной программой, в соответствии с которой включаются те или иные стимулы, в ответ на них можно наблюдать образование условных реакций.</p>
     <p>В настоящее время в связи с использованием разнообразных экспериментальных животных (не только традиционных собак), а также благодаря разнообразным методам регистрации изучаемых реакций на смену павловской методике классических слюнных УР пришли другие, более удобные <emphasis>лабораторные модели,</emphasis> которые продолжают быть предметом многочисленных исследований (см. также Мак-Фарленд, 1987; Реагсе, 1998).</p>
     <p>Разнообразные классические условно-рефлекторные реакции можно наблюдать в экспериментах на животных, если проводить <emphasis>полиграфическую регистрацию</emphasis> ряда физиологических процессов организма (ЭКГ, ЭЭГ, плетизмограмму и др.). Как и в случае слюнного рефлекса, сочетание положительного (например, пищевого) безусловного раздражения с нейтральным приведет к тому, что последний начнет вызывать изменения в вегетативных функциях организма, которые до этого провоцировались только непосредственно самим безусловным воздействием. Полиграфическая регистрация обычно используется при изучении отрицательных (аверсивных) классических У Р. Много работ такого рода проводится также для оценки реактивности нервной системы к действию стрессорных агентов и ее устойчивости к стрессу.</p>
     <p>В настоящее время классические УР наиболее часто исследуют на моделях, использующих <emphasis>вкусовое отвращение и реакцию третьего века (мигательной перепонки).</emphasis></p>
     <p>Было, например, обнаружено, что классические УР образуются с разной скоростью в зависимости от того, какие физиологические системы вовлечены в их формирование. Так, УР избегания пищевого яда у крыс (как правило, используют хлорид лития) формируется легко, если введение его в организм сочетается с предложением животному пищи определенного вкуса. Однако УР избегания яда формируется с трудом или не образуется совсем, если его введение сочетается, например, со звуковым раздражением. На схеме (рис. 3.3) показано, как авторы (Garcia et al., 1970) представляют себе гипотетический механизм формирования такого УР вкусового отвращения. Вкусовой стимул, сочетающийся с пищевым отравлением, ведет к образованию УР вкусового отвращения. При сочетании звука с ударом тока образуется УР на боль. В то же время иное сочетание, например вкусового и болевого стимулов, не ведет к образованию УР.</p>
     <p>Классический УР — сокращение мигательной перепонки при действии тактильного или звукового УС — обычно изучают на кроликах. При действии на роговицу глаза безусловного раздражителя — воздушной струи (или слабого удара тока) — мигательная перепонка сокращается. Это сокращение можно регистрировать специальным прибором и оценивать его интенсивность. Если безусловное раздражение сочетать с каким-либо нейтральным стимулом, например звуком, то после нескольких сочетаний мигательная перепонка будет сокращаться уже при изолированном действии этого звука, который становится условным сигналом (см. рис. 3.2).</p>
     <table>
      <tr align="left">
       <th align="left" valign="top">Стимулы</th>
       <th align="left" valign="top">Последствия рвота</th>
       <th align="left" valign="top">Последствия боль</th>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Сладкий вкус</td>
       <td align="left" valign="top">формирование УР вкусового отвращения</td>
       <td align="left" valign="top">УР не формируется</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Щелчок</td>
       <td align="left" valign="top">УР не формируется</td>
       <td align="left" valign="top">формирование оборонительного УР</td>
      </tr>
     </table>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_008.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.3. Схема, показывающая избирательность ассоциаций между УС и подкреплением при формировании классических УР.</strong></p>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>3.2.2.3. Инструментальные условные рефлексы (или обучение методом проб и ошибок)</strong></subtitle>
     <p>Начало исследований инструментальных УР связано с именем Э. Торндайка (см. 2.4.1), хотя их анализ проводился и в лаборатории И. П. Павлова.</p>
     <p>В лаборатории И. П. Павлова «классические» УР носили название условных рефлексов 1-го рода, а инструментальные — условных рефлексов 2-го рода. В монографии Ю. Конорски (1969) на большом экспериментальном материале дается анализ сходства и различия между ними.</p>
     <p>В опытах с «проблемными ящиками» Торндайк наблюдал, как посаженная в ящик кошка ищет выход, пытаясь открыть дверцу разными способами (рис. 3.4А) (для этого нужно было нажать на задвижку или потянуть за пружину). Кошка сначала совершает много разных действий <emphasis>(проб),</emphasis> которые в своем большинстве бывают неверными <emphasis>(ошибки),</emphasis> пока случайно не откроет ящик. При повторении опытов она выходит из ящика все быстрее и быстрее. Идея эксперимента была подсказана Торндайку К. Ллойдом-Морганом, наблюдавшим, как его собака манипулирует с задвижкой калитки, чтобы «улизнуть» из дома (рис. 3.5). Такое обучение Торндайк и назвал <emphasis><strong>«методом проб и ошибок». </strong></emphasis>В дальнейшем обучение животного подобным действиям получило название <strong><emphasis>инструментальных</emphasis></strong> (или оперантных) УР.</p>
     <p>Торндайк первым предложил количественную оценку динамики обучения животного инструментальному навыку. Для этого он ввел так называемые «кривые научения», примеры которых приведены на рис. 3.4Б.</p>
     <p>Между классическими и инструментальными УР существуют определенные различия.</p>
     <empty-line/>
     <p>Инструментальные УР.</p>
     <image l:href="#i_009.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.4.</strong></p>
     <p><strong>А — один из вариантов «проблемного ящика», предложенный Э. Торндайком для исследования способности животного к решению задачи методом «проб и ошибок»; Б — примеры кривых научения при использовании этого метода. По оси ординат — время, затраченное на решение задачи, по оси абсцисс — последовательные предъявления теста.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>При классических УР временная связь между условным сигналом и безусловной реакцией возникает непроизвольно при действии безусловного раздражителя (подкрепления).</p>
     <p>При инструментальных УР подкрепление, например пища, дается только после того, как животное <emphasis>совершает определенное действие, </emphasis>которое не имеет прямой связи с безусловным раздражителем.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>В классическом УР выделение слюны происходит в ответ на контакт пищи с рецепторами полости рта, и эта реакция может стать условно-рефлекторной. В отличие от этого при выработке инструментального УР пищевое подкрепление изначально никак не связано ни с протягиванием лапы, ни с побежкой в лабиринте. Однако мы можем давать животному пищу сразу после того, как оно сделало такое движение, и вскоре животное будет его совершать, чтобы получить подкрепление.</strong></p>
     <p>К категории инструментальных УР относится формирование навыка <emphasis>нажатия на рычаг</emphasis> (или <emphasis>клевания кнопки,</emphasis> как на рис. 3.6) для получения порции пищи. После работ Б. Скиннера этот УР стал основным в исследованиях бихевиористов (анализ связей «стимул-реакция»). К инструментальным УР относится также обучение подопытного животного находить путь к пище или избегать неприятных стимулов в лабиринте. Инструментальным УР является и <strong><emphasis>реакция избегания</emphasis></strong>— навык переходить в тот отсек экспериментальной камеры, где отсутствует болевое подкрепление (рис. 3.7).</p>
     <p>Включению тока предшествует включение УС — звука или света. Чтобы избежать болевого воздействия, животное перебегает в другую половину камеры По прошествии небольшого периода времени (как правило, его длину варьируют, чтобы не вырабатывать у животного УР на время) ток включают в той половине камеры, куда оно перед этим перебежало УР считается выполненным, если животное перебегает в безопасную половину камеры во время действия УС и до включения тока.</p>
     <empty-line/>
     <p>Рисунок, сделанный по фотографии «исторического» эпизода. Собака К. Л. Моргана научилась открывать задвижку калитки, получая тем самым возможность «обрести свободу». Эта ситуация считается прототипом торндайковского «проблемного ящика».</p>
     <image l:href="#i_010.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.5.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Камера Б. Скиннерадля обучения голубей.</strong></p>
     <image l:href="#i_011.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.6.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В верхней части левой стенки камеры размещены 3 диска-«ключа». Они различаются не только по положению, но и по цвету лампочки, которая загорается за каждым из них. В кормушку (ниже) подают подкрепление. Клевание ключа (или, например, каждое клевание) автоматически подает зерно в кормушку.</p>
     <empty-line/>
     <p>Челночные камеры для исследования у лабораторных крыс и мышей реакции активного избегания. А — современная установка для изучения условной реакции активного избегания, которая обычно состоит из 4 челночных камер с автоматизированным управлением и выводом результатов на экран монитора; Б — отдельная челночная камера.</p>
     <image l:href="#i_012.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.7.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Обширные исследования, выполненные сторонниками идей бихевиоризма, привели к появлению целого ряда новых терминов и понятий и созданию специфического языка для описания закономерностей процесса обучения, обнаруженных только благодаря примененным ими подходам. Многие термины сначала использовались как чисто технические — для объективного описания данных (знакомство с ними может помочь при чтении научных статей бихевиористов). К таким терминам, в частности, относятся:</p>
     <p>* <strong>оперантное поведение</strong> — спонтанные действия, не вызванные каким-либо очевидным стимулом;</p>
     <p>* <strong>реактивное поведение</strong> — всякое поведение, которое совершается в ответ на определенный стимул;</p>
     <p>* <strong>режим подкрепления</strong> <emphasis>(reinforcementschedule):</emphasis> соотношение числа реакций (например, нажатий на рычаг) и вознаграждений (например, кусочков пищи; подробнее см. ниже);</p>
     <p>* <strong>постоянный (или переменный) интервал</strong> <emphasis>(fixedorvariableinterval) — </emphasis>вознаграждение дается через определенные интервалы времени, в период которых животное может осуществлять двигательные реакции (эти интервалы могут быть постоянными или варьировать по длительности), но по истечении этого интервала подкрепляется только первая реакция;</p>
     <p>* <strong>фиксированное (или переменное) соотношение</strong> <emphasis>(fixedratioorvariableratio)</emphasis> — подкрепление дается животному только после того, как оно произведет какое-то количество реакции (нажатии или клевании. Можно давать подкрепление только после определенного числа реакций (фиксированное соотношение) или это число может каким-то образом варьировать (переменное соотношение);</p>
     <p>* <strong>смежность</strong> <emphasis>(contiguity)</emphasis> — этим термином обозначают постулируемое возникновение связей между стимулами и возникающими на их основе реакциями, а также совпадение УС с реакцией животного или УС с подкреплением, которое необходимо для возникновения УР;</p>
     <p>* <strong>ключ</strong> <emphasis>(cue)</emphasis> — обычно это либо рычаг, на который нажимает крыса, либо освещенный кружок, по которому наносит удар клювом голубь (этот термин, обычный для работ бихевиористов, не следует путать с термином «ключевой стимул», принятым в этологии для обозначения видоспецифических стимулов, вызывающих инстинктивные реакции (см. 2.11)).</p>
     <p>На рис. 3.6 схематически изображена камера для выработки инструментальных УР у голубей. Скиннер считал, что любое поведение, относящееся к категории «оперантное», можно модифицировать, если при его выполнении давать животному подкрепление. Именно такой подход он предложил как эффективный способ анализа поведения. Если для выработки классических УР необходимы сочетания условных сигналов и подкрепления, то при методике <emphasis>свободного оперантного поведения,</emphasis> предложенной Скиннером, экспериментатор сопровождает подкреплением выполнение животным только определенного, намеченного им действия.</p>
     <p>Например, крысу можно обучить нажимать на рычаг, если сначала сопровождать подкреплением любые ее действия в той части камеры, где он находится. Постепенно крыса обучается держаться вблизи рычага, и тогда подкрепление дают только, если она касается рычага мордой или лапой (для этого иногда на рычаг даже кладут пищу) Через некоторое время подкрепление дается только после выполнения четких движений — нажатий (одного или нескольких) лапой на рычаг.</p>
     <p>Такое постепенное видоизменение поведения животного в результате вмешательства экспериментатора называется <emphasis>методом последовательного приближения или формированием (shaping) поведения.</emphasis></p>
     <p>Деление условных рефлексов на классические и инструментальные, удобное методически, не означает, что они имеют совершенно разную природу. В их основе лежат сходные нейрофизиологические механизмы, а любое «чисто» инструментальное действие животного всегда сопровождается реакцией, которая относится к классическим УР. И наоборот, в любом «чисто» классическом УР можно обнаружить Двигательный компонент, который по своим свойствам относится к инструментальным (Борукаев, 1982).</p>
     <p>О связи классических и инструментальных УР свидетельствует также «самоформирование» условной реакции <emphasis>(auloshaping).</emphasis> Например, если голодного голубя поместить в камеру Скиннера и в течение 5 с освещать ключ для клевания с интервалом в 1 мин, а после прекращения освещения давать порцию пищи, то голубь сначала не обращает внимания на ключ. Однако после нескольких таких сеансов формируется инструментальная реакция, и он быстро начинает клевать ключ независимо от освещения. Постепенно голубь научается клевать ключ только при его освещении, т. е. реакция становится более точной — она <emphasis>самоформируется.</emphasis> В данном случае она очень близка к классическому УР, поскольку голубь клюет ключ как бы вместо зерна, даже в отсутствие подкрепления.</p>
     <p>С помощью метода «последовательного приближения» у животных удается сформировать не только клевание ключа при его освещении, но и самые разнообразные, сложные и иногда неожиданные навыки. В опытах Скиннера голуби «играли» в пинг-понг, а крысы могли подтянуть к себе с помощью бечевки бильярдный шар, взять его в передние лапы и засунуть в трубку, расположенную на 5 см выше пола клетки (описание экспериментов П. Эпштейна, посвященных формированию сложных навыков у голубей, будет дано в гл. 4.8.2).</p>
     <p>Метод последовательного приближения составляет основу дрессировки цирковых и служебных животных. Примером продуктивного использования принципов бихевиоризма, и в частности роли метода последовательного приближения в формировании поведения, является работа знаменитой американской дрессировщицы дельфинов и психолога (1995).</p>
     <p>Тезис Скиннера о том, что любые движения, на которые способно животное данного вида, равновероятно можно использовать для инструментального научения, был достаточно обоснованно подвергнут сомнению в работе его коллег — К. и (Breland, Breland, 1961). Некоторые виды животных при обучении манипуляциям с предметами производят «заданные» экспериментатором действия только после выполнения некоторых врожденных (инстинктивных) действий либо совсем не могут им научиться. Так, например, обучая енота нажимать на рычаг, Бреланды заметили, что нажатию предшествует видоспецифическое движение лап — «полоскание», характерное для этого вида при добыче пищи из ручья (за что енота и называют «полоскун»). На основании таких наблюдений возникло представление о предрасположенности к определенным видам обучения (подробнее см.: Зорина и др., 1999).</p>
     <p>В Образование инструментальных УР по механизму «последовательного приближения» играет важную роль в организации поведения животных не только в эксперименте, но и в естественных В условиях.</p>
     <p>Обучение по методу последовательного приближения может происходить самым неожиданным образом. Об этом, в частности, свидетельствует получившая широкую известность в начале XX века история «умного Ганса». Это был конь, который демонстрировал способность «считать», «складывать», «извлекать корни», отвечать на вопросы и т. п. (рис. 3.8). Столь «разумное» поведение объяснялось тем, что конь научился замечать малоуловимые движения дрессировщика, которые тот непроизвольно совершал, видя, что конь вот-вот даст правильный ответ. Ориентируясь на эти условные сигналы, конь в нужный момент прекращал стучать копытом.</p>
     <empty-line/>
     <p>3.8. Инструментальные условные рефлексы у дрессированной лошади «умного Ганса». На фотографии видно, как ударами копыта по специальной доске Ганс сигнализировал «правильный» ответ (по Н. Н. Ладыгиной-Коте, 1914).</p>
     <image l:href="#i_013.png"/>
     <p><strong>Рис.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В начале XX века (1900–1904) барон В. фон Остен, убежденный в огромных умственных способностях лошадей, обучал нескольких из них различению цветов, азбуке и «счету». Узнавание каждой буквы или цифры лошадь обозначала соответствующим числом ударов копыта. Друг фон Остена художник Редлих обучил таким же образом свою собаку. Наиболее способным учеником оказался орловский рысак Ганс, который производил достаточно сложные арифметические подсчеты, отвечал на разнообразные вопросы, а иногда высказывался по собственной инициативе. Так, супруги Н. Н. и, специально приехавшие для знакомства с ним в 1913 году, рассказывали, что после нескольких относительно коротких ответов на вопросы Ганс заявил: «В поле я встретил милую госпожу Краль, которая меня кормила».</p>
     <p>Поведение его было столь впечатляющим, что вводило в заблуждение не только публику, но даже членов специальных комиссий, включая Н. Н. Ладыгину-Котс. Предполагали, что хозяин подает коню некие скрытые сигналы (как дрессировщик — цирковым животным), однако его обследовали 13 экспертов (комиссия психолога К. Штумпфа) и не обнаружили никакого обмана. Они засвидетельствовали, что Ганс действительно «считает» и никаких скрытых сигналов ему не подают. И лишь много позднее наблюдатели постепенно заметили, что Ганс отвечает только на те вопросы, ответ на которые знает сам экспериментатор. Специальный анализ, проведенный психологом О. Пфунгстом. показал, что животное реагирует на мельчайшие непроизвольные (идеомоторные) движения экспериментатора, например отклонения корпуса на 2 мм, микродвижения бровей, мимику и т. п. Эта невольная подача сигналов происходила, по-видимому, из-за эмоционального напряжения человека, по мере того как число ударов копытом приближалось к искомому. Даже картонный щит, которым пробовал отгородиться от Ганса экспериментатор, не помогал: животное все равно улавливало какие-то только ему понятные знаки для определения правильного ответа.</p>
     <p>Для проверки своего предположения Пфунгст специально научил Ганса реагировать на микродвижения, которые он совершал уже сознательно, и продемонстрировал комиссии механизм и природу «математических способностей» этой лошади.</p>
     <p>История «умного Ганса» оставила заметный след в развитии науки о поведении животных:</p>
     <p>* она показала, сколь сложное поведение могло быть результатом обучения методом проб и ошибок;</p>
     <p>* продемонстрировала справедливость «канона Ллойда Моргана» (см. 2.3) и актуальность его применения, поскольку в основе поведения этой «мыслящей лошади» лежали чисто условно-рефлекторные, а не связанные с мышлением механизмы;</p>
     <p>* впервые привлекла внимание к проблеме чистоты эксперимента с точки зрения возможности <strong><emphasis>неосознанного влияния экспериментатора на его результаты;</emphasis></strong></p>
     <p><emphasis>*</emphasis> заставила по-новому взглянуть на возможности восприятия животных: способность уловить едва заметные движения человека свидетельствовала об их большой наблюдательности и способности концентрировать внимание.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>3.3. Дифференцировочные условные рефлексы</p>
     </title>
     <p>Перестав подкреплять выполнение условной реакции, можно не только «угасить» УР, но и «усовершенствовать» его, т. е. добиться, что условная реакция будет осуществляться точно на данный и только на данный стимул, а близкие по своим физическим свойствам раздражители ее не вызовут. Как известно, в начале формирования УР животное реагирует не только на строго конкретный условный стимул, например звук определенной частоты, но и на сходные с ним звуки, хотя и не полностью ему идентичные, например звуки близких частот (см. рис. 3.2Б). Эта стадия выработки УР называется <strong><emphasis>генерализацией. </emphasis></strong>Далее исследователь продолжает подкреплять (пищей или избавлением от опасности) условную реакцию только на определенный сигнал и не подкрепляет ответов на сходные, и в результате они постепенно <emphasis>угасают.</emphasis> Таким способом животное обучают различать — <emphasis>дифференцировать — </emphasis>весьма похожие сигналы.</p>
     <p>В основе формирования дифференцировочных УР лежит <strong><emphasis>дифференцированное торможение</emphasis></strong>— один из видов внутреннего торможения.</p>
     <p>Процедура такого «совершенствования» сигнального значения условных раздражителей была названа И. П. Павловым <emphasis>дифференцировкой,</emphasis> или <emphasis>выработкой дифференцировочных условных рефлексов</emphasis> (см. также рис. 3.2).</p>
     <p>Выработка дифференцировочных УР (разными методами) успешно используется для оценки сенсорных способностей (т. е. возможностей органов чувств) животных разных таксономических групп (см., например: Дьюсбери, 1981; Pearce, 1998). Так, выработав у животного УР дифференцирования (различения) двух цветовых стимулов, можно, выравнивая их другие параметры (например, яркость), изучать механизмы восприятия цвета. При этом если животное, в силу особенностей органов чувств, не воспринимает различий между двумя зрительными стимулами (цветами спектра), то выработать у него устойчивую дифференцировку такой пары стимулов невозможно.</p>
     <p>Методики выработки дифференцировочных УР весьма многочисленны и разнообразны по процедуре эксперимента. Перечислим основные параметры, по которым различаются такие методики.</p>
     <p><strong>1. Порядок предъявления</strong> стимулов может быть последовательным или одновременным. <emphasis>При последовательном предъявлении</emphasis> голубь должен научиться клевать кнопку (диск) в ответ на стимул А и воздерживаться от реакции при включении стимула Б (методика <emphasis>go— nogo).</emphasis> Выработка дифференцировки, таким образом, состоит в торможении реакции на второй стимул. При <emphasis>одновременном</emphasis> предъявлении конкретной пары стимулов животное учится различать (дифференцировать) их абсолютные признаки. Например, при дифференцировке стимулов по их конфигурации животному одновременно показывают две фигуры — круг и квадрат, и подкрепляют выбор одной из них, например, круга. Это наиболее распространенный вид дифференцировочных УР. Выработка и упрочение такой реакции требует, как правило, многих десятков сочетаний.</p>
     <p>2. Животному предлагают сделать <strong>выбор стимулов:</strong> альтернативный или множественный.</p>
     <p>3. Предъявление стимулов может осуществляться в соответствии <strong>с двумя режимами:</strong> повторение одной пары стимулов до достижения критерия и чередование нескольких пар стимулов при систематическом варьировании второстепенных параметров.</p>
     <p>Рассмотрим некоторые методы более подробно.</p>
     <p><strong><emphasis>При систематическом варьировании второстепенных параметров стимулов</emphasis></strong> можно оценивать способность животных различать не только данную конкретную пару раздражителей, но и их <strong><emphasis>«обобщенные»</emphasis></strong> (отвлеченные) признаки, совпадающие у многих пар.</p>
     <p>Например, животных можно обучить различать не конкретные круг и квадрат, а любые круги и квадраты независимо от их размера, цвета, ориентации и т. п. С этой целью в процессе обучения каждый следующий раз им предлагают новую пару стимулов (новые круг и квадрат). Новая пара отличается от остальных по всем второстепенным признакам стимулов — цвету, форме, размерам, ориентации и т. п., но сходна по их основному параметру — геометрической форме, различения которой и предполагается добиться. В результате такой тренировки у животного постепенно происходит <strong><emphasis>обобщение</emphasis></strong> основного признака <strong>и <emphasis>отвлечение от второстепенных.</emphasis></strong> В приведенном примере обобщается признак «круг» (подробнее см. гл. 5).</p>
     <p>Данный режим оказался весьма эффективным для выработки дифференцировочного УР на обобщенный признак «мерность», когда животное училось выбирать любую объемную (трехмерную) фигуру и не реагировать на плоские (двумерные) фигуры (см. 4.6.3). В таких опытах с собаками, обезьянами и воронами у одной группы животных каждого вида вырабатывали УР выбора любой объемной (трехмерной) фигуры, а у второй группы — любой плоской (двумерной). Каждый раз животному предъявляли новую пару стимулов из набора, изображенного на рис. 4.15 ' (всего 30 пар), причем плоская фигура всегда представляла собой фронтальную проекцию объемной.</p>
     <p>Может возникнуть предположение, что задача по выработке таких дифференцировок для животных очень сложна, однако с ней справляются не только приматы, но и хищные млекопитающие (Дашевский, Детлаф, 1974), а также птицы — врановые (Крушинский и др., 1981) и даже голуби. При этом животным всех указанных видов требовалось примерно столько же сочетаний, как и при выработке дифференцировки с одной парой стимулов. После такой серии обучения они способны выбирать любую новую объемную (или плоскую) фигуру без дополнительной тренировки.</p>
     <p>При систематическом варьировании второстепенных признаков стимулов можно исследовать не только способность животных к обучению, но и более сложную форму их высшей нервной деятельности — <strong><emphasis>способность к обобщению,</emphasis></strong> которая составляет одно из важнейших свойств довербального мышления животных (гл. 5).</p>
     <p>Как уже упоминалось, животные с разным уровнем структурно-функциональной организации мозга практически не различаются по способности к простым формам условно-рефлекторного обучения. Образование отдельных дифференцировочных УР в этом плане не составляет исключения. Однако благодаря использованию дифференцировочных УР в качестве элементарных единиц обучения и созданию их разнообразных комбинаций было разработано несколько экспериментальных процедур, которые называют<strong><emphasis>«сложными формами обучения», или серийным обучением </emphasis></strong><emphasis>(seriallearning).</emphasis> Появление этих методов было связано со стремлением специалистов все же выявить какие-то различия в способностях у животных разных таксоноцеских групп с разным уровнем организации мозга (см. 8.1). Наиболее важные из этих методов:</p>
     <p>* последовательные переделки сигнального значения дифференцировочных стимулов;</p>
     <p>* формирование установки на обучение;</p>
     <p>* формирование «систем» дифференцировочных УР.</p>
     <subtitle><strong>3.3.1. Последовательные переделки сигнального значения дифференцировочных стимулов</strong></subtitle>
     <p>Переделка сигнального значения условных раздражителей (ее часто называют переделкой дифференцировки) — это <emphasis>разновидность дифференцированного обучения.</emphasis></p>
     <p><strong>После достижения определенного, выбранного экспериментатором <emphasis>критерия</emphasis> выработки различения (например, 80 % правильных решений) <emphasis>условия получения подкрепления меняются на противоположные:</emphasis> теперь реакция на стимул, ранее подкреплявшийся, перестает сопровождаться пищей, а реакцию на стимул, на который животное только что научилось не реагировать, начинают подкреплять.</strong></p>
     <p>Американский исследователь М. Биттерман (1973) предложил проводить такие переделки многократно. Эта процедура получила название <strong><emphasis>метода последовательных</emphasis></strong> (или обратимых) <strong><emphasis>переделок </emphasis></strong><emphasis>(discriminationreversallearning).</emphasis> Автор исходил из того, что после многократных смен сигнального значения стимулов у животных может сформироваться <emphasis>единая стратегия</emphasis> (или <emphasis>правило),</emphasis> и они не будут каждый раз обучаться совершенно заново.</p>
     <p>Опыты проводились на разных видах позвоночных. При каждой следующей переделке число ошибок снижалось, и в конце концов наступал момент, когда при очередной смене сигнального значения стимулов животное уже со второй пробы начинало выбирать «правильно» без дополнительного обучения. <sup>в</sup> Снижение числа проб, необходимого для очередной переделки реакции, происходит тем быстрее, чем выше уровень эволюционного развития данного животного.</p>
     <subtitle><strong>3.3.2. формирование «установки на обучение»</strong></subtitle>
     <p>Метод формирования <strong><emphasis>«установки на </emphasis></strong><emphasis>обучение» (objectlearning-setformation)</emphasis> разработал американский исследователь Г. Харлоу (Harlow, 1949; 1958). Согласно классическому варианту этой методики, животное (в опытах Харлоу макака-резуса) обучают простой дифференцировке — выбору одного из двух стимулов: игрушек или мелких предметов обихода. По достижении определенного критерия выработки дифференцировки начинают следующую серию: животному предлагают два новых стимула, ничем не похожих на первые. По завершении второй стадии обучения формируют третью дифференцировку и т. д. После выработки 100–150 таких реакций (их число зависит от уровня организации данного вида и может доходить до 1500 у крыс и голубей, занимая многие месяцы) животное уже при втором предъявлении новой пары стимулов действует <emphasis>не наугад, не методом проб и ошибок,</emphasis> а в соответствии с усвоенным им ранее правилом, которое принято называть <strong><emphasis>установкой.</emphasis></strong> Оно запоминает результат первой пробы и далее реагирует в соответствии с этой «установкой».</p>
     <p>Правило состоит в том, чтобы «выбирать тот же предмет, что и в первой пробе, если его выбор сопровождался подкреплением, или другой, если подкрепление получено не было (в дальнейшем эта стратегия получила название <emphasis>"win-stay, Jose-shift"}-».</emphasis></p>
     <p>Принято считать, что при обучении с использованием метода последовательных переделок и при формировании установки происходят сходные процессы, так что первый можно считать частным случаем формирования установки.</p>
     <p>Впоследствии было создано несколько модификаций исходной методики. Например, Д. Уоррен (Warren, 1977) в своих опытах не вырабатывал каждую дифференцировку до достижения критерия обученности, а предъявлял каждую пару определенное число раз и затем предлагал следующую. Именно этот вариант был использован рядом авторов для сравнения обучаемости разных видов приматов (Passingham, 1982; Rumbaugh et al., 1987, 2000).</p>
     <p>Методом формирования установки на обучение впервые была получена широкая сравнительная характеристика обучаемости животных разных систематических групп, которая в определенной степени коррелировала с показателями организации мозга. Вместе с тем, как и данные М. Биттермана, эти результаты свидетельствовали о существовании у животных каких-то процессов, выходящих за рамки простого образования дифференцировочных УР. Считают, что в ходе такой процедуры животное «учится учиться». Оно освобождается от связи «стимул-реакция» и «переходит от ассоциативного обучения к <emphasis>инсайт-подобному обучению</emphasis> с одной пробы» (Harlow, 1958). При этом, по мнению Р. Бирна (Вугпе, 1998), у животного должна сформироваться характеристика подкрепляемого стимула в какой-то отвлеченной форме, т. е. должно сформироваться <emphasis>абстрактное правило.</emphasis> Человек выразил бы это правило, как <emphasis>«выбирай подкрепляемое»</emphasis> вместо того, чтобы запоминать каждый раз целый список стимулов (например, красный мяч «+», блюдце «—»; штопор «+», свисток «—» и т. д.).</p>
     <p>Аналогичной точки зрения придерживается Л. А. Фирсов. Он считает, что этот вид обучения по своей сути и по лежащим в его основе механизмам близок к процессу обобщения (подробнее см. гл. 5), и с какого-то момента «первичное» обучение — выработка конкретной дифференцировки — сопровождается «вторичным» обучением — некими когнитивными процессами, при которых <strong><emphasis>выявляется общее правило</emphasis></strong> решения многих однотипных задач.</p>
     <p>То же мнение разделяет английский специалист по теории обучения Н. Макинтош (Mackintosh, 2000): в основе формирования установки на обучение <emphasis>лежит переход от простых ассоциативных механизмов</emphasis> (образования УР и дифференцировок) <emphasis>к когнитивным,</emphasis> т. е. к процессам, основанным на <emphasis>формировании представлений</emphasis> об общем правиле решения серии однотипных задач. По его образному выражению, животные «переходят от заучивания наизусть к заучиванию по смыслу».</p>
     <p>Данные, полученные с помощью метода последовательных переделок и метода формирования «установки», впервые создали основу для широкой сравнительной характеристики обучаемости животных и показали, что в процессе такого обучения наряду с ассоциативными участвуют механизмы другого уровня — когнитивные (см. 8.1 и 3.4).</p>
     <subtitle><strong>3.3.3. формирование «систем» дифференцировочных условных рефлексов</strong></subtitle>
     <p>В работах Л. Г. Воронина (1984) также было показано, что при комбинации отдельных УР возникают новые свойства, не сводимые к свойствам суммы исходных рефлексов. Происходит образование так называемых <strong>систем дифференцировочных УР,</strong> или просто «систем». Такие системы Л. Г. Воронин считал целостными функциональными единицами, из которых складывается психическая деятельность.</p>
     <p>У животного вырабатывают несколько дифференцировочных УР, объединенных в систему таким образом, что выполнение одного УР зависит от усвоения другого.</p>
     <p>Одна из таких процедур составляет необходимый этап в изучении способности к <strong><emphasis>транзитивному заключению</emphasis></strong>— форме дедуктивного мышления, свойственной и животным, и человеку.</p>
     <p>Программа эксперимента по выработке систем дифференцировок состоит в следующем. Животное учится дифференцировать несколько пар раздражителей (как правило, цветовых стимулов). При выработке дифференцировки каждой следующей пары стимулов производится смена сигнального значения части из них в соответствии с определенным правилом: стимул, бывший положительным в паре <strong>А</strong> — <strong>В</strong>+ (где «<strong>В</strong>+» — подкрепляемый стимул, а «<strong>А</strong>—» — неподкрепляемый), становится отрицательным в паре <strong>В</strong> — <strong>С</strong>+. В процессе обучения животное должно усвоить информацию о том, что значения стимулов <strong>В</strong>, <strong>С</strong>, <strong>D</strong> могут быть как положительными (<strong>В</strong>+, <strong>С</strong>+, <strong>D</strong>+), так и отрицательными (<strong>В</strong>—, <strong>С</strong>—, <strong>D</strong>—), в зависимости от пары, в которой они в данный момент предъявляются. Стимулы <strong>А</strong>- и <strong>F</strong>+, т. е. первый и последний в последовательности, остаются во всех комбинациях только положительным (F) или только отрицательным (А). Высокая доля правильных выборов при чередовании всех пар стимулов, когда животное выбирает, например, стимул С в паре В — С+, но не реагирует на него в паре <strong>С</strong> — <strong>D+, </strong>свидетельствует, что оно усвоило принцип данной системы. Такую систему дифференцировок успешно усваивают дети, начиная с 4 лет (Bryant, Trabasso, 1971), взрослые шимпанзе (Gillan, 1981; Boysen, Berntson, 1995), а также голуби и вороны (Зорина и др., 1989). Межвидовые различия в динамике и успешности формирования такой системы дифференцировок у этих видов птиц оказались незначительными и недостоверными. В то же время при обратимых последовательных переделках и формировании установки на обучение голуби существенно отставали как от врановых, так и от приматов.</p>
     <p>Метод выработки дифференцировочных УР в разных его комбинациях является одним из ведущих в физиологии ВНД и используется как инструмент для исследования целого ряда проблем.</p>
     <p>К этим проблемам, помимо оценки возможностей органов чувств животных разных видов, относится изучение следующих более сложных когнитивных способностей:</p>
     <p>* к обобщению;</p>
     <p>* к транзитивному заключению;</p>
     <p>* к формированию установки на обучение.</p>
     <p>Такие экспериментальные исследования будут подробнее рассмотрены ниже.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>3.4. Когнитивные (познавательные) процессы</p>
     </title>
     <subtitle>3.4.1. Общая характеристика</subtitle>
     <p>Термин <strong><emphasis>«.когнитивные»,</emphasis></strong> или <strong><emphasis>и познавательные»,</emphasis></strong> процессы употребляют для обозначения тех видов поведения животных и человека, в основе которых лежит не условно-рефлекторный ответ на воздействие внешних стимулов, а формирование внутренних (мысленных) <strong><emphasis>представлений о</emphasis></strong> событиях и связях между ними.</p>
     <p>И. С. Бериташвили называл их <strong><emphasis>психонервными образами,</emphasis></strong> или <strong><emphasis>психонервными представлениями,</emphasis></strong> Е. Н. Соколов — <strong><emphasis>нервной моделью стимула, </emphasis></strong><emphasis>Л. А.</emphasis> Фирсов (1972; 1993) и Т. А. Натишвили (1987) — <strong><emphasis>образной памятью.</emphasis></strong> Д. Мак-Фарленд (1988) подчеркивает, что <emphasis>когнитивная деятельность животных относится к мыслительным процессам,</emphasis> которые зачастую недоступны прямому наблюдению, однако их существование возможно выявить в эксперименте.</p>
     <p>Наличие <emphasis>представлений</emphasis> обнаруживается в тех случаях, когда субъект (человек или животное) совершает действие без влияния какого бы то ни было физически реального стимула. Такое возможно, например, когда он извлекает информацию из памяти или мысленно восполняет отсутствующие элементы действующего стимула. В то же время формирование мысленных представлений может никак не проявляться в исполнительной деятельности организма и обнаружится лишь позднее, в какой-то определенный момент.</p>
     <p>Внутренние представления могут отражать самые разные типы сенсорной информации, не только абсолютные, но и относительные признаки стимулов, а также соотношения между разными стимулами и между событиями прошлого опыта. По образному выражению, животное создает некую внутреннюю картину мира, включающую комплекс представлений <emphasis>«что», «где», «когда».</emphasis> Они лежат в основе обработки информации о временных, числовых и пространственных характеристиках среды и тесно связаны с процессами памяти. Различают также <strong><emphasis>образные</emphasis> и <emphasis>абстрактные</emphasis></strong> (отвлеченные) представления (Premack, 1983). Последние рассматривают как основу формирования довербальных понятий (см. гл. 5).</p>
     <p><strong>Метод отсроченных реакций.</strong> Мысль о существовании у животных некоего «процесса представления», т. е. такой активности мозга, которая соответствует полученной ранее стимуляции, но которая может поддерживаться в ее отсутствие, была впервые высказана У. Хантером в 1913 г. Для оценки способности животного реагировать <emphasis>на воспоминание о</emphasis> стимуле в отсутствие этого реального стимула У. Хантер предложил <emphasis>метод отсроченных реакций</emphasis> (2.4.4).</p>
     <p>Животное (в опытах Хантера — енота) помещали в клетку с тремя одинаковыми и симметрично расположенными дверцами для выхода. Над одной из них на короткое время зажигали лампочку, а потом еноту давали возможность подойти к любой из дверец. Если он выбирал дверцу, над которой зажигалась лампочка, то получал подкрепление. При соответствующей тренировке животные выбирали нужную дверцу даже после 25-секундной отсрочки — интервала между выключением лампочки и возможностью сделать выбор.</p>
     <p>В опытах других исследователе!) задача ставится иначе. На глазах у голодного животного в один из двух (или трех) ящиков помещают корм. По истечении периода отсрочки животное выпускают из клетки или (как на рис. 3.9) убирают отделяющую его преграду. Его задача выбрать ящик с кормом.</p>
     <p>Выполнение теста на отсроченные реакции на неслучайном уровне считается доказательством наличия у животного <strong><emphasis>мысленного представления </emphasis></strong><emphasis>о</emphasis> спрятанном предмете (его <strong><emphasis>образа),</emphasis></strong> т. е. существования какой-то активности мозга, которая в этом случае подменяет информацию от органов чувств. С помощью этого метода были исследованы представители различных видов животных и было подтверждено, что их поведение может направляться не только действующими в данный момент стимулами, но также и <emphasis>хранящимися в памяти следами, образами или представлениями об отсутствующих стимулах</emphasis> (рис. 3.9).</p>
     <p>Опыты на разных животных были дополнены исследованиями на детях. Эту методику стали довольно широко применять и в нашей стране, начиная с 30-х годов, но многие ученики И. П. Павлова (например, Э. Г. Вацуро) отождествляли ее с методом <emphasis>следового УР,</emphasis> когда выполнение условной реакции происходит как бы на основе «следов действия УС». Метод отсроченных реакций стали использовать как тест на форму особой (образной или декларативной) памяти, которая не идентична памяти, формирующейся при УР (см. словарь терминов).</p>
     <p><strong>Между условно-рефлекторной (ассоциативной или процедурной) и образной (декларативной) памятью существуют тонкие функциональные различия. От особенностей их взаимодействия зависят, например, различия в организации сложного поведения низших и высших обезьян (Фирсов, 1972; 1993).</strong></p>
     <p>В классическом тесте на отсроченные реакции виды животных проявляют себя по-разному. Собаки, например, после того как корм положен в один из ящиков, ориентируют тело по направлению к нему и сохраняют эту неподвижную позу в течение всего периода отсрочки, а по ее окончании сразу бросаются вперед и выбирают нужный ящик. Другие животные в подобных случаях не сохраняют определенной позы и могут даже разгуливать по клетке, что не мешает им, тем не менее, правильно обнаруживать приманку. У шимпанзе формируется не просто представление об ожидаемом подкреплении, но ожидание определенного его вида. Так, если вместо показанного в начале опыта банана после отсрочки обезьяны обнаруживали салат (менее ими любимый), то отказывались его брать и искали банан. Мысленные представления контролируют и гораздо более сложные формы поведения. Многочисленные свидетельства этого были получены и в специальных экспериментах, и в наблюдениях за повседневным поведением обезьян в неволе и естественной среде обитания (см., например: Ладыгина-Коте, 1923; 1935; Гудолл, 1992; подробнее об этом см. гл. 7).</p>
     <p><strong>Тест на оценку представлений о константности свойств предметов. </strong>Один из способов изучения роли представлений в поведении и психике животного — <emphasis>тест на «константность свойств предмета» («objectpermanence»),</emphasis> т. е. на способность субъекта понимать, что предмет, скрывшийся из поля зрения, продолжает существовать, может быть отыскан и не меняет при этом своих свойств. Тест широко применяется в исследованиях психического развития животных и человека (Пиаже, 1969; Бауэр, 1979).</p>
     <p>Для оценки способности животных оперировать представлениями о константности свойств предмета существуют тесты:</p>
     <p>• на «неисчезаемость»;</p>
     <p>• на «вмещаемость»;</p>
     <p>• на «перемещаемость» и др.</p>
     <p>Термины были введены Л. В. Крушинским (1986) и соответствующие тесты названы им <emphasis>«эмпирическими законами».</emphasis> Они соответствует 4-й и 6-й стадиям развития по Пиаже (1969) (подробнее об оценке этих способностей у животных см. 4.6.1).</p>
     <p>В основе понимания животным или ребенком принципа <emphasis>«неисчезаемости»</emphasis> лежит эмпирическое знание того, что предметы существуют, даже если в данный момент они недоступны непосредственному восприятию органами чувств.</p>
     <p>По мнению Л. В. Крушинского, понимание животным этого принципа составляет необходимое условие для проявления способности к экстраполяции направления движения стимула и решению ряда других элементарных логических задач (см. гл. 4).</p>
     <p><strong>«Мысленный план» лабиринта.</strong> Одним из первых гипотезу о роли представлений в обучении животных выдвинул Э. Толмен в 30-х годах XX века (1930, 1997). Исследуя поведение крыс в лабиринтах разной конструкции, он пришел к выводу, что общепринятая в то время схема «стимул-реакция» не может удовлетворительно описать поведение животного, усвоившего ориентацию в такой сложной среде, как лабиринт. Толмен высказал предположение, что в период между действием стимула и ответной реакцией в мозге совершается определенная цепь процессов («внутренние или промежуточные переменные»), которые определяют последующее поведение. Сами эти процессы, по мнению Толмена, можно исследовать строго объективно по их функциональному проявлению в поведении.3.9. Схема опытов по изучению отсроченных реакций.</p>
     <image l:href="#i_014.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_015.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_016.png"/>
     <p><strong>Рис.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>А — демонстрация приманки и пустого контейнера; Б — приманку и пустой контейнер закрывают от животного непрозрачным экраном; В — экран убирают, и животное имеет возможность достать приманку, положение которой не изменилось При следующем предъявлении этого теста контейнер с приманкой может располагаться слева.</p>
     <empty-line/>
     <p>В процессе обучения у животного формируется <strong>«когнитивная карта»</strong> всех признаков лабиринта, или его <strong>«мысленный план».</strong> Затем на основе этого «плана» животное выстраивает свое поведение.</p>
     <p>Толмен и его последователи исследовали формирование «мысленного плана» («карты») с помощью лабиринтов разных конструкций, траекторию движения в которых животные могли менять в зависимости от того, были ли им доступны более короткие пути.</p>
     <p>В работе Н. Чапиуса и П. Скардигли (цит. по: Реагсе, 1998) хомячка помещали в камеру А гексагонального лабиринта (рис. 3.10А), в котором ему «надлежало» пройти за пищей по пути, указанному штриховой линией. От этой дороги хомячок не отклонялся, поскольку все входы в другие отсеки были закрыты. После запоминания этого пути во время целого ряда предъявлении задачи в лабиринте открывали все дверцы, за исключением той, которая позволяла попасть к корму по прямой. Теперь кратчайшим путем к пище стала траектория через центр (сплошная линия). Этот путь можно уверенно найти, только имея «мысленный план» данного лабиринта. После определенной тренировки хомячки выбирали этот путь достоверно чаще, чем остальные.</p>
     <p>Два других примера, взятых из работы самого Толмсна, показывают, как животное находит новый путь к пище, если знакомая дорога перекрыта (рис. 3.10 Б и В).</p>
     <p>Образование «мысленного плана» может происходить и в отсутствие подкрепления, в процессе ориентировочно-исследовательской активности. Этот феномен Толмен назвал <strong><emphasis>латентным обучением </emphasis></strong>(см. 3.4.2).</p>
     <p>Сходных взглядов на организацию поведения придерживался И. С. Бериташвили (1974). Ему принадлежит термин — <strong><emphasis>«поведение, направляемое образом».</emphasis></strong> Бериташвили продемонстрировал способность собак к формированию представлений о структуре пространства, а также «психонервных образов» предметов. Ученики и последователи И. С. Бериташвили показали пути видоизменения и совершенствования образной памяти в процессе эволюции (Натишвили, 1987), а также в онтогенезе (Бадридзе, 1987), базируясь на данных по пространственной ориентации животных.</p>
     <p>Гипотеза о <emphasis>когнитивных механизмах</emphasis> многих форм поведения закономерно возникала у исследователей, пытавшихся осмыслить данные самых разнообразных экспериментов. Американский ученый Д. Гриффин (Griffin, 1984) в книге «Мышление животных» <emphasis>(«Animalthinking») </emphasis>в популярной форме рассматривает факты, хотя и не всегда действительно относящиеся к сфере мышления животных, но явно не получавшие объяснения в терминах бихевиоризма (например, орудийная деятельность и сложные виды коммуникации). Лабиринты, в которых исследовали формирование «мысленных карт» у животных.</p>
     <image l:href="#i_017.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.10.</strong></p>
     <p>А — гексагональный лабиринт; Б — усвоение общего плана строения лабиринта при изменении его конфигурации. Слева — голодная крыса обучается находить путь к пище, следуя по траектории а-б-в-г-д-е. После упрочения навыка животное помещают в точку а, но теперь из круглой камеры можно выйти по множеству рукавов за исключением одного (в). При наличии у животного «мысленного плана» оно чаще, чем случайно, выходит к пище по рукаву 5. В — крысу помещали в точку старта (с) и обучили находить корм (К). Постепенно у нее сформировался «мысленный план» лабиринта. После того как убрали перегородку (П), она стала бегать по более короткому пути, который обозначен пунктирной линией.</p>
     <empty-line/>
     <p>Когнитивная психология человека — направление, возникшее как реакция на господство идей бихевиоризма в области изучения психики человека, — оказала влияние на исследования когнитивных процессов у животных. Проведение аналогий между работой мозга и вычислительной машиной позволило описывать память животных как процесс переработки информации с привлечением соответствующего математического аппарата и понятий теории информации (Солсо, 1996).</p>
     <p>Одно из наиболее популярных направлений в анализе когнитивных процессов у животных — это <emphasis>анализ обучения «пространственным» навыкам</emphasis> (главным образом, благодаря введению в лабораторную практику методов водного и радиального лабиринтов, см. 3.4.2). Существует даже тенденция считать эти феномены основным проявлением когнитивной деятельности животных (в действительности же в эту категорию входит значительно более широкий круг индивидуально-приспособительных реакций животных, в том числе довербальные понятия, способность к усвоению и использованию символов, которая была обнаружена при обучении языкам-посредникам, и др.).</p>
     <p>Понятие, <strong><emphasis>«когнитивная деятельность</emphasis></strong> животных» включает способность к разным видам обучения и элементы довербального мышления.</p>
     <p>На формировании представлений основаны следующие виды обучения животных:</p>
     <p>* <emphasis>латентное обучение;</emphasis></p>
     <p><emphasis>* пространственное обучение;</emphasis></p>
     <p><emphasis>* выбор по образцу;</emphasis></p>
     <p><emphasis>* заучивание последовательностей.</emphasis></p>
     <subtitle><strong>3.4.2. Латентное обучение</strong></subtitle>
     <p>По определению У. Торпа, <strong>латентное обучение</strong> — это «…образование связи между индифферентными стимулами или ситуациями в отсутствие <strong>явного</strong> подкрепления».</p>
     <p>Элементы латентного обучения присутствуют практически в любом процессе обучения, но могут быть выявлены только в специальных опытах.</p>
     <p>В естественных условиях латентное обучение возможно благодаря исследовательской активности животного в новой ситуации. Оно обнаружено не только у позвоночных. Эту или сходную способность для ориентации на местности используют, например, многие насекомые. Особенно хорошо латентное обучение изучено у перепончатокрылых. Так, пчела или оса, прежде чем улететь от гнезда, совершает «рекогносцировочный» полет над ним, что позволяет ей фиксировать в памяти «мысленный план» данного участка местности.</p>
     <p>Наличие такого «латентного знания» выражается в том, что животное, которому предварительно дали ознакомиться с обстановкой опыта, обучается быстрее, чем контрольное, не имевшее такой возможности.</p>
     <p>В настоящее время термин «латентное обучение» употребляется редко и лишь в определенном контексте. Однако на самом деле этот феномен достаточно широко распространен. Например, в разделе 4.8.2 будет показано, что оно сопровождает выработку простых инструментальных УР (открывание кормушек разного цвета). Птицы (вороны и голуби) запоминают число единиц подкрепления, получаемого при действии стимулов разного цвета, а затем используют эту информацию в новой ситуации (Зорина и др., 1991). В гл. 5 мы покажем, что феномен, который Л. А. Фирсов называет «вторичным обучением», по существу можно считать одним из вариантов латентного обучения.</p>
     <subtitle><strong>3.4.3. Пространственное обучение. Современная теория «когнитивных карт»</strong></subtitle>
     <p><strong>Способность животных к ориентации в пространстве.</strong> Сведения об этой форме когнитивной деятельности вкратце заключаются в следующем.</p>
     <p>Животное может искать путь к цели разными способами. По аналогии с прокладыванием морских путей эти способы называют:</p>
     <p>• <emphasis>счислением пути (deadreckoning);</emphasis></p>
     <p>• <emphasis>использованием ориентиров (landmarkuse);</emphasis></p>
     <p>• <emphasis>навигацией по карте.</emphasis></p>
     <p>Животное может одновременно пользоваться всеми тремя способами в разных комбинациях, т. е. они взаимно не исключают друг друга. Вместе с тем эти способы принципиально различаются по природе той информации, на которую животное опирается при выборе того или иного поведения, а также по характеру тех внутренних «представлений», которые у него при этом формируются.</p>
     <p>Рассмотрим способы ориентации несколько подробнее.</p>
     <p><strong><emphasis>Счисление пути</emphasis></strong>— наиболее примитивный способ ориентации в пространстве; он не связан с внешней информацией. Животное отслеживает свое перемещение, а интегральная информация о пройденном пути, по-видимому, обеспечивается соотнесением этого пути и затраченного времени. Данный способ неточен, и именно из-за этого у высокоорганизованных животных его практически нельзя наблюдать в изолированном виде.</p>
     <p><strong><emphasis>Использование ориентиров</emphasis></strong> нередко сочетается со «счислением пути». Этот тип ориентации в большой степени близок формированию связей типа «стимул-реакция». Особенность «работы по ориентирам» состоит в том, что животное использует их строго поочередно, «по одному», Путь, который запоминает животное, представляет собой цепь ассоциативных связей.</p>
     <p><strong><emphasis>При ориентации по местности («навигации по карте»)</emphasis></strong> животное использует встречающиеся ему предметы и знаки как точки отсчета для определения дальнейшего пути, включая их в интегральную картину представлений о местности.</p>
     <p>В качестве примера расскажем о способностях к пространственной ориентации у столь разных видов млекопитающих, как шимпанзе и бурый медведь.</p>
     <p>Наблюдения Э. Мензела (Menzel, 1979) за группами молодых шимпанзе, живших на огороженной, но достаточно обширной территории, показали, что при отыскании корма они гибко пользуются мысленным планом окружающей местности. Дж. Гудолл (1992) также приводит многочисленные подтверждения роли пространственной памяти в механизмах ориентировки шимпанзе в пространстве. По ее наблюдениям <emphasis>«карта», хранящаяся в памяти</emphasis> этих животных, весьма обширна. Она позволяет им легко находить пищевые ресурсы, разбросанные на площади до 24 кв. км в пределах Гомбе, и до сотен кв. км у популяций, обитающих в других частях Африки.</p>
     <p>Пространственная память обезьян хранит не только расположение крупных источников пищи, например больших групп обильно плодоносящих деревьев, но и местонахождение отдельных таких деревьев и даже одиночных термитников. В течение по крайней мере нескольких недель они помнят о том, где происходили те или иные важные события, например конфликты между сообществами.</p>
     <p>Знание своей территории обитания — важнейший фактор приспособленности хищных млекопитающих. Многолетние наблюдения В. С. Пажетнова (1991) за бурыми медведями в Тверской области позволили объективно охарактеризовать, какую роль играет мысленный план местности в организации их поведения. По следам животного натуралист может воспроизвести детали его охоты на крупную добычу, перемещения медведя весной после выхода из берлоги и в других ситуациях. Оказалось, что медведи часто используют такие приемы, как «срезание пути» при одиночной охоте, обход жертвы за многие сотни метров и др. Это возможно лишь в том случае, если у взрослого бурого медведя есть <emphasis>четкая мысленная карта</emphasis> района своего обитания.</p>
     <p>Начало лабораторным исследованиям пространственной ориентации животных было положено в электрофизиологическом исследовании — при анализе реакций клеток гиппокампа (старой коры).</p>
     <p>В 1976 г. появилась статья американского ученого Дж. 0'Кифа, обнаружившего «клетки места» <emphasis>(placeunits)</emphasis> в гиппокампе свободноподвижной крысы. Эти нейроны разряжались избирательно только при попадании животного в определенное место замкнутого пространства. Исследования 0'Кифа, изложенные позднее совместно с Л. Наделом (O'Keefe, Nadel, 1978), положили начало настоящему «взрыву» работ. Часть из них была посвящена роли гиппокампа в формировании «когнитивной карты» животного, а часть — разработке новых методических приемов тестирования ориентации животных в пространстве.</p>
     <p>Для ориентации «по карте» у животного должны быть представления о расположении как близких, так и далеких объектов среды. Именно пространственные представления такого рода 0'Киф и Надел назвали вслед за Толменом <strong><emphasis>когнитивной картой.</emphasis></strong> По их мнению, такие внутренние представления содержат <emphasis>аллоцентрическую</emphasis> пространственную информацию (т. е. информацию, содержание которой не зависит от собственного положения в данном пространстве). Она подобна той, которую можно извлечь при пользовании географической картой. Это, однако, не означает, что такие представления в физическом смысле напоминают карту. Подобные «карты» не являются ни совокупностью некоторого числа связей типа «стимул-реакция», ни цепями УР, а представляют собой, скорее, устойчивые инвариантные ассоциации, вовлекающие ряд стимулов. Такие ассоциации, по-видимому, сходны с теми, что формируются в физиологических экспериментах между двумя условными сигналами (см. 3.2).</p>
     <p>Успешность использования животным внутренних пространственных карт основана на стабильности расположения объектов внешней среды. Экспериментально показано, что изменение их В положения вносит ошибки в ориентацию. Восьмилучевой радиальный лабиринт.</p>
     <image l:href="#i_018.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.11.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>А — автоматизированный радиальный лабиринт с закрытыми рукавами; Б — изображение лабиринта на экране монитора.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Существует целый ряд подходов к исследованию формирования у животного пространственных представлений. Некоторые, как мы только что показали на примере работ Мензела и Пажетнова, связаны с оценкой ориентации животных в естественных условиях. В лаборатории наиболее часто используются две методики — <emphasis>радиальный и водный лабиринты.</emphasis> Роль пространственных представлений и пространственной памяти в формировании поведения в основном исследуется на грызунах, а также некоторых видах птиц.</p>
     <subtitle><strong>3.4.3.1. Обучение в радиальном лабиринте</strong></subtitle>
     <p>Методика изучения способности животных к обучению в радиальном лабиринте была предложена американским исследователем (Olton, 1978).</p>
     <p>Обычно радиальный лабиринт (рис. 3.11) состоит из центральной камеры и 8 (или 12) лучей, открытых или закрытых (называемых в этом случае отсеками, или коридорами). В опытах на крысах длина лучей лабиринта варьирует от 100 до 140 см. Для экспериментов на мышах лучи делают короче. Перед началом опыта в конец каждого коридора помешают пищу. После процедуры приучения к обстановке опыта голодное животное сажают в центральный отсек, и оно начинает заходить в лучи в поисках пищи. При повторном заходе в тот же отсек животное пищи больше не получает, а такой выбор классифицируется экспериментатором как ошибочный.</p>
     <p>По ходу опыта у крыс формируется <emphasis>мысленное представление</emphasis> о пространственной структуре лабиринта. Животные помнят о том, какие отсеки они уже посетили, а в ходе повторных тренировок «мысленная карта» данной среды постепенно совершенствуется. Уже после 7—10 сеансов обучения крыса безошибочно (или почти безошибочно) заходит только в те отсеки, где есть подкрепление, и воздерживается от посещения тех отсеков, где она только что была.</p>
     <p>При помещении в радиальный лабиринт многие животные испытывают страх, что затрудняет оценку их способности к пространственному обучению. Возможной причиной этого являются узкие, стесняющие движение коридоры-лучи. В целях более полного анализа способности к усвоению пространственного расположения пищевого подкрепления недавно были начаты исследования обучения животных и птиц разных видов в «гигантском» радиальном лабиринте. Он расположен на открытой местности, а его лучи и центральный отсек в несколько раз больше, чем у лабиринтов, обычно используемых в лабораториях (Lipp et al., 2001).</p>
     <p>Методом радиального лабиринта можно оценивать:</p>
     <p>* формирование <strong><emphasis>пространственной памяти</emphasis></strong> животных;</p>
     <p>* соотношение таких категорий пространственной памяти, как <strong><emphasis>рабочая и референтная.</emphasis></strong></p>
     <p><strong><emphasis>Рабочей</emphasis></strong> памятью называют обычно сохранение информации в пределах одного опыта. <strong><emphasis>Референтная</emphasis></strong> память хранит информацию, существенную для освоения лабиринта в целом.</p>
     <p>Для раздельного анализа рабочей и референтной памяти часто используют следующую схему опыта. Животных обучают искать пищу в 4 открытых рукавах, 4 других все время остаются закрытыми, так что в них они зайти не могут (и, следовательно, пищи никогда в них не бывает). В ситуации теста все отсеки открывают, и в поиске пищи животное имеет возможность зайти в любой. Заход только в ранее открытые отсеки, где пищи уже нет, — это ошибка рабочей памяти. Заход в отсек, который при обучении был всегда закрыт, — ошибка референтной памяти.</p>
     <p>Пространственная рабочая память достаточно долговечна. Ее длительность определяется временем, в течение которого крыса по окончании эксперимента помнит, в какие лучи она уже заходила. В некоторых случаях это время достигало 24 часов.</p>
     <p>Исследуя пространственную память в радиальном лабиринте и проводя с животным длительные опыты, мы исследуем его <emphasis>долгосрочную</emphasis> память (которая может быть <emphasis>референтной</emphasis> или <emphasis>рабочей).</emphasis> Однако, если нам интересно выяснить, как реагирует животное на экстренное изменение ситуации в лабиринте и какова его немедленная реакция, — мы будем иметь дело с его <emphasis>краткосрочной</emphasis> памятью.</p>
     <p>Подразделение памяти на референтную и рабочую основано на запоминании пространственных ориентиров и событий (посещение отсека).</p>
     <p>Деление памяти на <strong><emphasis>краткосрочную</emphasis> и <emphasis>долгосрочную</emphasis></strong> основано на другом критерии — на продолжительности сохранения следов во времени.</p>
     <p>Подразделение памяти на декларативную и процедурную мы рассматривали выше (см. 3.4.1).</p>
     <p>Работы с радиальным лабиринтом позволили выявить у животных (главным образом, крыс) наличие определенных <strong><emphasis>cmpameгий поиска пищи.</emphasis></strong></p>
     <p>В самой общей форме такие стратегии подразделяются на алло- и эгоцентрические:</p>
     <p>• при <strong><emphasis>аллоцентрической стратегии</emphasis></strong> животное при поиске пищи полагается на свое мысленное представление о пространственной структуре данной среды;</p>
     <p>* <emphasis><strong>эгоцентрическая стратегия</strong></emphasis> основана на знании животным конкретных ориентиров и сопоставлении с ними положения своего тела.</p>
     <p>Такое деление в большой степени условно, и животное, в особенности в процессе обучения, может параллельно использовать элементы обеих стратегий. Доказательства использования крысами аллоцентрической стратегии (мысленной карты) базируются на многочисленных контрольных экспериментах, в ходе которых либо вводятся новые, «сбивающие» с пути ориентиры (или, наоборот, подсказки), либо меняется ориентация всего лабиринта относительно ранее неподвижных координат и т. д.</p>
     <subtitle>3.4.3.2. Обучение в водном лабиринте Морриса (водный тест)</subtitle>
     <p>В начале 80-х годов шотландский исследователь (Morris, 1984) предложил для изучения способности животных к формированию пространственных представлений использовать «водный лабиринт». Метод приобрел большую популярность, и его стали называть «водным лабиринтом Морриса».</p>
     <p>Принцип метода заключается в следующем. Животное (обычно мышь или крысу) выпускают в бассейн с водой (рис. 3.12). Из бассейна нет выхода, но имеется невидимая (вода замутнена) подводная платформа, которая может послужить убежищем: отыскав ее, животное может выбраться из воды. Мышь вынимают из бассейна, а через некоторое время снова выпускают плавать, однако уже из другой точки периметра. Постепенно время, которое проходит от пуска животного до отыскания платформы, укорачивается, а путь упрощается. Это свидетельствует о <emphasis>формировании у него представления о пространственном расположении платформы на основе внешних по отношению к бассейну ориентиров.</emphasis> Подобная мысленная карта может быть более или менее точной, а определить, в какой степени животное помнит положение платформы, можно, переместив ее в новое положение. В этом случае время, которое животное проведет, плавая над старым местоположением платформы, будет <emphasis>показателем прочности следа памяти.</emphasis> Водный лабиринт Морриса.</p>
     <image l:href="#i_019.png"/>
     <p><strong>Рис. 3.12.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>А — проекция на экран монитора круглого бассейна с водой плавая в котором животное отыскивает невидимую платформу Б — траектория движении животного зарегистрированная специальным устройством.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Создание специальных технических средств автоматизации эксперимента с водным лабиринтом (например, системы <emphasis>Noldus)</emphasis> и программного обеспечения для анализа результатов (например, Wolfel, Lipp, 1992) позволило использовать такие данные для точных количественных сравнений поведения животных в тесте При этом можно оценивать</p>
     <p>* динамику формирования пространственного навыка;</p>
     <p>* стратегии поведения животного в ходе опыта;</p>
     <p>* обнаруживать слабые отличия в поведении, например у мышей-нокаутов (см. гл. 9).</p>
     <p>Такие возможности делают водный тест Морриса важным инструментом не только для изучения когнитивных функций, но и для решения ряда вопросов современной нейрогенетики (см. гл. 9).</p>
     <p>Исследование роли отдельных структур мозга в формировании навыка поиска пищи в радиальном и водном лабиринтах показало, что ключевую роль в этом процессе играет гиппокамп Фармакологические воздействия, относительно избирательно повреждающие эту структуру, нарушают поведение крыс и мышей и в радиальном, и в водном лабиринте</p>
     <subtitle>3 4.4. Обучение и память животных в ситуациях, приближенных к естественным</subtitle>
     <p>Все большую роль в изучении когнитивных функции животных начинают играть работы, выполненные в естественных для вида или приближенных к ним условиях Такой подход позволяет отбросить предположение, что в неадекватных лабораторных условиях способность животного к тому или иному виду обучения может проявиться не полностью (например, слишком тесные рукава лабиринта, нечеткие ориентиры, стресс при плавании) Ввиду этого поиск биологически адекватных моделей для изучения способностей к обучению и памяти составляет одну из актуальных задач современной нейробиологии Важную роль в разработке таких моделей играет знание видоспецифического (инстинктивного) поведения животных.</p>
     <p>Один из аспектов этих исследований — оценка пространственной памяти в естественной среде обитания.</p>
     <p>Пищедобывательное поведение ряда видов птиц из семейств врановых <emphasis>(Corvidae)</emphasis> и синицевых <emphasis>(Pandae)</emphasis> характеризуется тем, что осенью они откладывают многочисленные небольшие запасы пищи, а зимой и весной точно находят их эту способность и исследуют в качестве <emphasis>экологической модели пространственной памяти птиц</emphasis> В обоих семействах выраженность такого поведения имеет существенные межвидовые различия Большинство видов врановых птиц (в том числе грачи, вороны, сороки, галки) делают запасы эпизодически, тогда как сойки и кедровки разных видов (и Нового, и Старого Света) запасают корм систематически Зимой и весной они отыскивают свои запасы, причем проявляют при этом удивительною точность, которая свидетельствует о запоминании координат каждой из таких «кладовок» Создание запасов пищи и запоминание их пространственных координат входит <emphasis>в обязательный видоспецифический репертуар поведения</emphasis> указанных видов.</p>
     <p>Изучение процесса запасания и отыскания пищи кедровками <emphasis>(Nucifiagacaryocalacfes)</emphasis> имеет длительную историю Удивительная точность, с которой они отыскивают кладовки, была отмечена натуралистами еще в конце XIX в В 60-е годы XX в его впервые начали исследовать экспериментально.</p>
     <p>Опыты были проведены в 1962–1963 годах на Телецком стационаре Биологического института СО АН СССР В сезон плодоношения кедров в построенную прямо в тайге большую вольеру выпускали по очереди кедровок после небольшого периода голодания Получив доступ к шишкам и утолив первый голод птицы начинали рассовывать орехи под мох корни кустарника под стволы деревьев (по нескольку штук в каждую &lt;кладовку&gt;) Наблюдатели точно картировали расположение кладовок, а птиц затем удаляли из вольера на разные промежутки времени (от нескольких часов до нескольких дней).</p>
     <p>По возвращении в вольеру все подопытные птицы (перед этим остававшиеся без корма в течение нескольких часов) безошибочно обнаружили подавляющее число <emphasis>своих</emphasis> кладовок причем практически не трогали <emphasis>чужих.</emphasis> Кедровки действовали при этом целенаправленно и по видимому совершенно точно помнили где их запасы находятся.</p>
     <p>Характер поведения кедровок полностью соответствовал тому, что наблюдали в естественных условиях орнитологи (Воробьев, 1982).</p>
     <p>Точность обнаружения кладовок кедровками нарушается при смещении внешних пространственных ориентиров (Крушинская, 1966) Это экспериментально подтверждало предположение зоологов о том, что эти птицы точно запоминают место каждой кладовки, а не ищут их наугад. Н. Л. Крушинская, занимавшаяся в 60-е годы исследованием нейроморфологического субстрата обучения и памяти птиц, предположила, что способность запоминать местоположение кладовки можно рассматривать как модель для изучения механизмов пространственной памяти, и поставила цель проанализировать роль гиппокампа в его осуществлении. Как известно, мозг птиц по общему плану строения радикально отличается от мозга млекопитающих (см.: Обухов, 1999). Тем не менее опыты Н. Л. Крушинской на голубях, а позднее опыты Зиновьевой и Зориной (1976) на врановых и курах свидетельствовали о том, что гиппокамп у птиц, как и у млекопитающих, играет решающую роль в механизме памяти. После разрушения гиппокампа кедровки отыскивали кладовки лишь наугад (Крушинская, 1966). Таким образом, экспериментально было показано, что в основе способности птиц к отысканию спрятанного корма действительно лежит точная фиксация и хранение в памяти местоположения своих кладовок.</p>
     <p>Описанные выше опыты стали практически <emphasis>первым</emphasis> исследованием нейрофизиологческих механизмов поведения птиц в естественной среде обитания. Начиная с 70-х годов феномен пространственной памяти птиц интенсивно изучается в ряде лабораторий США, Канады и Англии. Исследования проводятся на колумбийских кедровках <emphasis>(Nucifragacolumbiana)</emphasis> и нескольких видах американских соек, у которых тенденция к устройству кладовок выражена в разной степени (Balda, Kamil, 1992).</p>
     <p>Способность к систематическому запасанию корма накладывает отпечаток на общую структурно-функциональную организацию мозга и поведения птиц. Прослеживаются следующие корреляции (подробнее см. обзоры: Clayton, Krebs, 1994, 1995; Shettleworth, 1995).</p>
     <p>* У птиц тех видов, которые активно запасают корм, отношение объема гиппокампа к объему конечного мозга положительно коррелирует с выраженностью поведения запасания (Basil et at., 1996). <emphasis>Чем большую роль в выживании вида играет использование запасенной осенью пищи, тем большим бывает относительный объем гиппокампа.</emphasis></p>
     <p><emphasis>*</emphasis> У врановых тех видов, которые систематически запасают корм, взаимодействия между полушариями мозга в процессе обработки зрительной информации и фиксации следов памяти организованы иначе, чем у незапасающих. Запасающие виды отличаются от незапасающих по степени межполушарной асимметрии зрительных функций. У первых система структур, связанных с правым глазом, обрабатывает информацию главным образом о специфических признаках предметов, тогда как «система левого глаза» передает информацию преимущественно о пространственных признаках среды. У незапасающих видов такое разделение выражено значительно в меньшей степени (Clayton, Krebs, 1994, 1995).</p>
     <p>Существует прямая зависимость между выраженностью запасания у 5 видов врановых (4 вида американских соек и колумбийской кедровки) и их способностью к некоторым видам обучения, включая радиальный лабиринт (Balda, Kamil, 1992; Shettleworth, 1995). Чем более важную роль в выживании вида играет способность создавать запасы корма, тем точнее птицы запоминают пространственные координаты кладовок и тем лучше решают аналогичные задачи в эксперименте.</p>
     <p>Представляло интерес выяснить, какие характеристики событий, наряду с запоминанием пространственных координат, фиксируют птицы при устройстве запасов. Работы английской исследовательницы Н. Клэйтон показывают, что они запоминают более сложную информацию и могут ответить не только на вопрос, <emphasis>где</emphasis> спрятана пища, но также <strong><emphasis>что</emphasis></strong> спрятано и <strong><emphasis>когда</emphasis></strong> это произошло. В одном из экспериментов сойки запасали два вида корма: орехи и мучных червей. Оказалось, что при испытании через 4 часа они одинаково точно и активно находили оба вида запасов, тогда как через 104 часа искали только орехи и не подходили к кладовкам со «скоропортящимся продуктом». На основании этих и ряда подобных фактов такого рода когнитивную деятельность птиц можно рассматривать как проявление <emphasis>«памяти на эпизоды».</emphasis></p>
     <p>Птицы способны запоминать и хранить информацию не толь-| ко о месте расположения запаса, но и о времени события, а также и о пространственно-временных соотношениях.</p>
     <p>Данные о том, что птицы помнят не только, где спрятано, но также что и когда спрятано (Clayton et al., 2000), представляются весьма актуальными, поскольку такой вид памяти <emphasis>(episodicmemory)</emphasis> до недавнего времени считался прерогативой человека. Особый интерес вызывают исследования, в которых показано увеличение размеров гиппокампа у запасающих видов синиц в период устройства кладовок.</p>
     <p>Пространственную память исследуют и у <emphasis>почтовых голубей.</emphasis> В этих экспериментах также учитывается биология изучаемого вида. Как известно, возвращение домой, в голубятню особенно четко выражено у голубей специальных пород, а опыт такой селекции восходит к достаточно далекому времени. Считается, что именно голуби приносили домой сообщения о победе спортсменов в периоды Олимпийских игр в Древней Греции.</p>
     <p>Вопрос о том, в какой степени голубь, увезенный за сотни километров от дома, ориентируется по мысленной пространственной карте (Lipp, 1983), а в какой степени — по заученным ориентирам, насколько в этом участвуют обоняние (Papi et al., 1995) и восприятие магнитного поля, не имеет окончательного ответа (Bingman et al., 1995). Эти формы когнитивной деятельности голубей можно исследовать анатомо-физиологическими методами, например путем удаления некоторых структур мозга, в частности гиппокампа, а также с помощью фармакологических препаратов с известным типом действия. Формирование пространственных представлений у голубей при естественной навигации можно сопоставить с данными по их пространственному обучению в чисто лабораторных опытах.</p>
     <subtitle><strong>3.4.5 Обучение «выбору по образцу»</strong></subtitle>
     <p><strong>«Выбор по образцу» — один из видов когнитивной деятельности, также основанный на формировании у животного внутренних представлений о среде. Однако в отличие от обучения в лабиринтах этот экспериментальный подход связан с обработкой информации не о пространственных признаках, а о соотношениях между стимулами — наличии сходства или отличия между ними.</strong></p>
     <p>Метод «выбора по образцу» был введен в начале XX в. И. Н. Ладыгиной-Коте и с тех пор широко используется в психологии и физиологии. Он состоит в том, что животному демонстрируют стимул-образец и два или несколько стимулов для сопоставления с ним, подкрепляя выбор того, который соответствует образцу. Существует несколько вариантов «выбора по образцу»:</p>
     <p>* выбор из двух стимулов — <emphasis>альтернативный;</emphasis></p>
     <p>* выбор из нескольких стимулов — <emphasis>множественный;</emphasis></p>
     <p><emphasis>* отставленный</emphasis> выбор — подбор «пары» предъявленному стимулу животное производит в отсутствие образца, ориентируясь не на реальный стимул, а на его мысленный образ, на <emphasis>представление</emphasis> о нем.</p>
     <p>Когда животное выбирает нужный стимул, оно получает подкрепление. После упрочения реакции стимулы начинают варьировать, проверяя, насколько прочно животное усвоило правила выбора. Следует подчеркнуть, что речь идет не о простой выработке <strong><emphasis>связи</emphasis></strong> между определенным стимулом и реакцией, а о процессе формирования <strong><emphasis>правила</emphasis></strong> выбора, основанного на <emphasis>представлении о соотношении образца и одного из стимулов.</emphasis></p>
     <p>Успешное решение задачи при отставленном выборе также заставляет рассматривать данный тест как способ оценки когнитивных функций мозга и использовать его для изучения свойств и механизмов памяти.</p>
     <p>Используются в основном две разновидности этого метода:</p>
     <p>* <emphasis>выбор по признаку сходства</emphasis> (соответствия) с образцом <emphasis>(matchingtosample);</emphasis></p>
     <p><emphasis>* выбор по признаку отличия</emphasis> (несоответствия) от образца <emphasis>(oddityproblem, non-matchingtosample).</emphasis></p>
     <p>Отдельно надо отметить так называемый <strong><emphasis>символьный, </emphasis></strong><emphasis>или <strong>знаковый,</strong></emphasis> выбор по образцу <emphasis>(symbolicmatching, arbitrarymatching).</emphasis> В этом случае животное обучают выбирать стимул А при предъявлении стимула Х и стимул В — при предъявлении Y в качестве образца. При этом стимулы А и X, В и Y не должны иметь ничего общего между собой. В обучении по этой методике на первых порах существенную роль играют чисто ассоциативные процессы — <emphasis>заучивание правила «если., то…».</emphasis> «Выбор по образцу». Опыт с шимпанзе (фото Н. Н. Ладыгиной-Котс).</p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <p>???</p>
     <p><strong>Рис. 3.13.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Первоначально опыт ставился так: экспериментатор показывал обезьяне какой-либо предмет (образец), а она должна была выбрать такой же из других предлагаемых ей двух или более предметов (рис. 3.13). Затем на смену прямому контакту с животным, когда экспериментатор держал в руках стимул-образец и забирал из рук обезьяны выбранный ею стимул, пришли современные экспериментальные установки, в том числе и автоматизированные, полностью разделившие животное и экспериментатора. В последние годы для этой цели используют компьютеры с монитором, чувствительным к прикосновению, а правильно выбранный стимул автоматически перемещается по экрану и останавливается рядом с образцом.</p>
     <p>Голубей и крыс обучают выбору по образцу в камере Скипнера (см рис 3 6) На диск, расположенный в центре, проецируется образец, на боковые диски — стимулы для сравнения В качестве стимулов используется, как правило, подсвет дисков разными цветами Животное осуществляет выбор путем клева-пня одного из боковых дисков (голубь) или нажатия на него мордой или лапой (крыса).</p>
     <p>Иногда ошибочно считают, что обучение выбору по образцу — это то же самое, что выработка дифференцировочных УР. Однако это не так: при дифференцировке происходит только образование реакции на присутствующие в момент обучения стимулы; при «выборе по образцу» основную роль играет мысленное представление об отсутствующем в момент выбора образце и выявление на его основе соотношения между образцом и одним из стимулов.</p>
     <empty-line/>
     <p>Метод обучения выбору по образцу наряду с выработкой дифференцировок используется для выявления способности животных к обобщению (см. гл. 5).</p>
     <subtitle><strong>3.4.6. Заучивание последовательностей стимулов</strong></subtitle>
     <p>Интерес к этой форме когнитивной деятельности животных возник в связи с обучением обезьян языкам-посредникам, при котором выяснилось, что шимпанзе могут составлять «фразы» из нескольких «слов»-жестов и понимать смысл обращенных к ним «высказываний» (см. гл. 6). Г. Террес (Terrace et al., 1977), один из авторов этих ранних работ, проанализировал структуру таких фраз и высказал гипотезу, что в основе подобного поведения лежит не истинное понимание правильного порядка слов в английском предложении, а более простая и, вероятно, более универсальная для животных способность запоминать длинные ряды («списки») стимулов.</p>
     <p>Процесс запоминания цепей стимулов путем их разделения на подгруппы называется «делением на куски» <emphasis>(«chunking»).</emphasis> Террес подробно исследовал этот процесс на голубях и показал, что в основе такого запоминания лежит не <emphasis>фиксация некоей последовательности стимулов и ответов,</emphasis> как это предполагалось бы с позиций бихевиоризма и теории условных рефлексов (цепи УР). Эксперименты показали, что здесь происходит формирование <emphasis>иерархически организованных внутренних представлений о</emphasis> структуре такой последовательности, т. е. проявляется способность мысленно проанализировать ряд стимулов и запомнить их, разбивая такой ряд на отрезки, подобно тому, как человек запоминает номера телефонов группами по 3 цифры (Terrace, 1991; Terrace, Chien, 1991a, b).</p>
     <empty-line/>
     <p>* Исследования Терреса позволяют понять, каким образом животные обрабатывают информацию о совокупностях, или цепях воспринимаемых стимулов, чтобы выполнить в ответ серию действий.</p>
     <p>Предполагают, что внутренняя организация таких представлений осуществляется сходным образом у животных разного уровня организации. У голубей подобное обучение протекает так же, как у высших приматов, однако скорость обучения у них гораздо ниже, а последовательности, которые они в состоянии запомнить, менее сложные (D'Amato, Colombo, 1988).</p>
     <subtitle><strong>3.4.7. Инсайт-обучение</strong></subtitle>
     <p>Термин «инсайт-обучение» (Thorpe, 1963) был введен в 60-е годы для описания ряда случаев сложных форм обучения, а также проявлений мышления, которые явно нельзя было отнести ни к одной из упомянутых выше простых категорий. Его использовали в случаях, когда решение задачи происходило слишком быстро для обычного обучения методом «проб и ошибок». К инсайт-обучению относили описанное В. Келером (1925; 1997) поведение шимпанзе, соединившего две палки, чтобы достать недоступное лакомство, а также опыты Н. Майера (Maier, 1929), в которых, как выражался автор, можно было тестировать способность крыс «к рассуждению» (см. 4.8). Однако согласно современным представлениям эти формы поведения относятся к проявлениям мышления, и они будут рассмотрены в следующих главах. В настоящее время термин «инсайт-обучение» употребляется все реже, уступая место конкретным определениям тех или иных форм обучения или рассудочной деятельности. Так, в 4-м и 5-м изданиях одного из самых известных учебников по поведению животных (Manning, Dawkins, <emphasis>AnIntroductioninAnimalBehavior,</emphasis> 1992; 1998) появился раздел «Могут ли животные думать и осмысливать, планировать свои действия?» В нем авторы приводят ряд примеров разумных действий животных в природе (которые ранее они классифицировали как инсайт-обучение), а также описывают некоторые эксперименты, уделяя особое внимание необходимости строгого анализа и возможности использования «канона К. Л. Моргана» (см. 2.3) при трактовке подобных данных.</p>
     <subtitle><strong>Резюме</strong></subtitle>
     <p><strong>Индивидуально-приспособительная деятельность животного и в эксперименте, и в естественных условиях представляет собой сплав способностей к ассоциативному обучению и когнитивным процессам разного уровня сложности. Не только в естественных условиях жизни, но и в спланированных экспериментах бывает трудно разделить ассоциативное обучение и когнитивные процессы. Тем не менее существуют экспериментальные подходы, позволяющие анализировать эти явления раздельно. О них будет рассказано в последующих главах книги.</strong></p>
     <p>1. Какие категории поведения относятся к основным типам индивидуально-приспособительной деятельности?</p>
     <p>2. Каковы основные принципы учения о высшей нервной деятельности?</p>
     <p>3. В чем сходство и отличие классических и инструментальных условных рефлексов?</p>
     <p>4. Какие методы позволяют оценивать способность животных к обобщению?</p>
     <p>5. Как исследуют формирование у животных пространственных представлений и в чем оно выражается?</p>
     <p>6. Можно ли исследовать формирование пространственных представлений у животных в естественных условиях?</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4. Элементарное мышление, или рассудочная деятельность животных:</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Основные понятия и методы изучения</p>
     <p>Основные экспериментальные данные о мышлении животных, о способности к экстренному решению новых задач, для которых у них нет «готового» решения. Анализ основных взглядов на природу мышления животных. Определение требований, которые необходимо соблюдать при планировании, проведении и обработке результатов экспериментов. Описание методик изучения рассудочной деятельности животных. Сопоставление экспериментов по орудийной деятельности и характеристик ее проявлений при жизни животных в естественных условиях. Краткие сравнительные характеристики решения элементарных логических задач животными разных таксономических групп. Обоснование необходимости комплексного разностороннего тестирования для получения полноценной характеристики уровня рассудочной деятельности вида.</p>
    </epigraph>
    <section>
     <p>История изучения проблемы элементарного мышления животных была кратко рассмотрена в гл. 2. Следующие разделы посвящены экспериментальному изучению этой формы когнитивной деятельности, которая по своим приспособительным функциям и механизмам отлична от инстинктов и способности к обучению.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.1. Определения понятия «мышление животных»</p>
     </title>
     <p>В разд. 1.4 было приведено краткое описание структуры мышления человека и названы критерии, которым должен отвечать акт поведения животного, чтобы в нем можно было видеть участие процесса мышления. Напомним, что в качестве ключевого было выбрано определение А. Р. Лурия, согласно которому «акт мышления возникает только тогда, когда у субъекта существует соответствующий мотив, делающий задачу актуальной, а решение ее необходимым, и когда субъект оказывается в ситуации, относительно выхода из которой у него нет <strong><emphasis>готового решения</emphasis></strong> (курсив наш. — <emphasis>Авт.)</emphasis> — привычного (т. е. приобретенного в процессе обучения) или врожденного».</p>
     <p>Иными словами, речь идет об актах поведения, программа которых должна создаваться <emphasis>экстренно,</emphasis> в соответствии с условиями задачи, и по своей природе не требует действий, представляющих собой пробы и ошибки.</p>
     <p>Мышление человека — процесс многогранный, включающий и развитую до уровня символизации способность к обобщению и абстрагированию, и предвосхищение нового, и решение задач за счет экстренного анализа их условий и выявления лежащей в их основе закономерностей. В определениях, которые дают мышлению животных разные авторы, сходным образом отражаются всевозможные аспекты этого процесса, в зависимости от того, какие формы мышления выявляются теми или иными экспериментами.</p>
     <p>Современные представления о мышлении животных складывались на протяжении всего XX столетия и во многом отражают использованные авторами исследований методические подходы. Интервал времени между некоторыми работами этого направления составил более полувека, поэтому их сопоставление позволяет проследить, как менялись взгляды на эту исключительно сложную форму высшей нервной деятельности.</p>
     <p>У высокоорганизованных животных (приматов, дельфинов, врановых птиц) <emphasis>мышление</emphasis> не ограничивается способностью к решению отдельных задач, но представляет собой <emphasis>системную функцию мозга, </emphasis>которая проявляется при решении разнообразных тестов в эксперименте и в самых разных ситуациях в естественной среде обитания.</p>
     <p>В структуру процесса мышления многие авторы включали способность как к экстренному решению тех или иных элементарных логических задач, так и к обобщению.</p>
     <p><strong>В. Келер</strong> (1925), впервые исследовавший проблему мышления животных в эксперименте (см. 2.6), пришел к выводу, что человекообразные обезьяны обладают интеллектом, который позволяет им решать некоторые проблемные ситуации не методом проб и ошибок, а за счет особого механизма — <emphasis>«.инсайта»</emphasis> («проникновения» или «озарения»), т. е. за счет <emphasis>понимания</emphasis> связей между стимулами и событиями.</p>
     <p>В основе инсайта лежит, по мнению В. Келера, тенденция воспринимать всю ситуацию в целом и благодаря этому принимать адекватное решение, а не только автоматически реагировать отдельными реакциями на отдельные стимулы.</p>
     <p>Предложенный В. Келером термин «инсайт» вошел в литературу для обозначения случаев разумного постижения внутренней природы задачи. Этим термином активно пользуются и в настоящее время при исследовании поведения животных для обозначения внезапных решений ими новых задач, например при описании поведения обезьян, осваивающих амслен (гл. 6).</p>
     <p>Современник и единомышленник В. Келера американский исследователь <strong>Р. Йеркс</strong> на основе разнообразных экспериментов с человекообразными обезьянами пришел к выводу, что в основе их когнитивной деятельности лежат <emphasis>«иные процессы, нежели подкрепление и торможение.</emphasis> Можно предполагать, что в скором времени эти процессы будут рассматриваться как предшественники символического мышления человека…» (курсив наш. — <emphasis>Авт.).</emphasis></p>
     <p>Наличие мышления у животных допускал <strong>И. П. Павлов</strong> (см. 2.7). Он оценивал этот процесс как «зачатки конкретного мышления, которым и мы орудуем», и подчеркивал, что его нельзя отождествлять с условными рефлексами. О мышлении, по мнению И. П. Павлова, можно говорить в случае, когда связываются два явления, которые в действительности постоянно связаны: «Это уже будет другой вид той же ассоциации, имеющей значение, может быть, не меньшее, а скорее большее, чем условные рефлексы — сигнальная связь».</p>
     <p>Американский психолог <strong>Н. Майер</strong> (Maier, 1929) показал, что одна из разновидностей мышления животных — способность в новой ситуации реагировать адекватно за счет экстренной реорганизации ранее приобретенных навыков, т. е. за счет способности «спонтанно интегрировать изолированные элементы прошлого опыта, создавая <emphasis>новую, </emphasis>адекватную ситуации поведенческую реакцию» (см. также 2.8). К сходному представлению совершенно независимым путем пришел <strong>Л. Г. Воронин</strong> (1984), хотя в своих ранних работах он скептически относился к гипотезе о наличии у животных рассудочной деятельности. По мнению Л. Г. Воронина, наиболее сложный уровень аналитико-синтетической деятельности мозга животных составляет способность комбинировать и перекомбинировать хранящиеся в памяти условные связи и системы из них. Эту способность он назвал <emphasis>комбинационными УР</emphasis> и рассматривал ее как основу для формирования образного, конкретного мышления (ниже рассмотрены современные методики изучения этой формы мышления — 4.8).</p>
     <p><strong>Н. Н. Ладыгина-Коте</strong> (1963) писала, что «обезьяны имеют элементарное конкретное образное мышление (интеллект), способны к элементарной абстракции <emphasis>(inconcrete)</emphasis> и обобщению. И эти черты приближают их психику к человеческой». При этом она подчеркивала, что «…их интеллект качественно, принципиально отличен от понятийного мышления человека, имеющего язык, оперирование словами как сигналами сигналов, системой кодов, в то время как звуки обезьян, хотя и чрезвычайно многообразны, но выражают лишь их эмоциональное состояние и не имеют направленного характера. Обезьяны, как и все другие животные, обладают лишь первой сигнальной системой действительности».</p>
     <p><strong>Способность к экстренному решению новых задач.</strong> Способность устанавливать <emphasis>«новые</emphasis> связи в <emphasis>новых</emphasis> ситуациях» составляет важное свойство мышления животных (Дембовский, 1963; 1997; Ладыгина-Коте, 1963; 1997; Рогинский, 1948).</p>
     <p><strong>Л. В. Крушинский</strong> (1986) исследовал эту способность как основу элементарного мышления животных.</p>
     <p>Мышление, или рассудочная деятельность (по Крушинскому), — это «способность животного улавливать эмпирические законы, связывающие предметы и явления внешнего мира, и оперировать этими законами в новой для него ситуации для построения программы адаптивного поведенческого акта».</p>
     <p>При этом Л. В. Крушинский имел в виду ситуации, когда у животного <strong><emphasis>нет готовой программы</emphasis></strong> решения, сформированной в результате обучения или обусловленной инстинктом.</p>
     <p>Напомним, что это именно те особенности, которые отмечены в определении мышления человека, данном А. Р. Лурия (1966). В то же время, как подчеркивает Л. В. Крушинский, имеются в виду ситуации, выход из которых может быть найден не методом проб и ошибок, а именно логическим путем, на основе мысленного анализа условий задачи. По его терминологии, решение осуществляется на основе <emphasis>«улавливания эмпирических законов, связывающих предметы и явления внешнего мира*</emphasis> (см. 4.6).</p>
     <p>Американский исследователь <strong>Д. Рамбо,</strong> анализирующий процесс символизации у антропоидов, подчеркивает когнитивную природу этого явления и рассматривает мышление животных как «адекватное поведение, основанное <emphasis>на восприятии связей между предметами, на представлении об отсутствующих предметах, на скрытом оперировании символами»</emphasis> (Rumbaugh, Pate, 1984) (курсив наш. — <emphasis>Авт.).</emphasis></p>
     <p>Другой американский исследователь, <strong>Д. Примэк</strong> (Premack, 1986) также приходит к выводу, что «языковые» способности шимпанзе (сложная форма коммуникативного поведения) связаны с «умственными процессами высшего порядка».</p>
     <p>К таким процессам Примэк относит способности к сохранению «сети перцептивных образов-представлений, к использованию символов, а также к мысленной реорганизации представления о последовательности событий».</p>
     <p>Не ограничиваясь обучением шимпанзе созданному им языку-посреднику (см. 2.9.2), Примэк разработал и в значительной степени осуществил комплексную программу изучения мышления животных. Он выделил следующие ситуации, которые надо исследовать, чтобы доказать наличие мышления у животных:</p>
     <p>* решение задач, моделирующих естественные для животного ситуации <emphasis>(«naturalreasoning»);</emphasis></p>
     <p>* построение аналогий <emphasis>(«analogicalreasoning»,</emphasis> см. гл. 5);</p>
     <p>* осуществление операций логического вывода <emphasis>(«inferentialreasoning»);</emphasis></p>
     <p>* способность к самоосознанию.</p>
     <p>Всестороннюю характеристику интеллекта животных дал в своей книге «Мыслящие антропоиды» американский исследователь Ричард Бирн (Вугпе, 1998). По его мнению, в понятие «интеллект» включены способности особи:</p>
     <p>* извлекать знания из взаимодействий со средой и сородичами;</p>
     <p>* использовать эти знания для организации эффективного поведения как в знакомых, так и в новых обстоятельствах;</p>
     <p>* прибегать к мышлению <emphasis>(«thinking»),</emphasis> рассуждению <emphasis>(«reasoning») </emphasis>или планированию <emphasis>(«planning»)</emphasis> при возникновении задачи;</p>
     <p>* осуществлять любые формы соединения <emphasis>отдельных фрагментов знаний для создания программы нового действия</emphasis> (см. 4.8).</p>
     <p><strong>Способность к обобщению и абстрагированию и формированию довербальных понятий.</strong> Это еще одно важнейшее проявление зачатков мышления животных (Koehler, 1956; Ладыгина-Коте, 1963; Mackintosh, 1988; и др.). Как указывает Фирсов (1987; 1993), возможно, именно эта форма высшей нервной деятельности составляет первооснову других, выше перечисленных проявлений мышления. Л. А. Фирсов дает следующее определение данной способности:</p>
     <p>«Способность к обобщению и абстрагированию — это умение животного в процессе обучения и приобретения опыта выделять и фиксировать относительно устойчивые, инвариантные свойства предметов и их отношений».</p>
     <p><strong>Способность предвидеть результаты собственных действий.</strong> Ряд авторов, исследовавших разумные элементы в целостном поведении животных в естественных или близких к ним условиях, особо отмечает еще и этот вид высшей нервной деятельности, а также <emphasis>способность к «активному оперированию следовыми образами и планированию действий» </emphasis>(Панов, 1983; Фирсов, 1987; Visalberghi, Fragaszy, 1997; Byrne, 1998; см. также гл. 5).</p>
     <p>Так, всестороннее знание поведения в естественной среде обитания привело этолога <strong>Дж. Гудолл</strong> (1992) к уверенности в том, что шимпанзе обладают зачатками мышления, которые проявляются в разнообразных формах и многих ситуациях. Она пользуется таким определением мышления:</p>
     <p>«Умение планировать, предвидеть, способность выделять промежуточные цели и искать пути их достижения, вычленять существенные моменты данной проблемы — вот в сжатом виде суть рассудочного поведения».</p>
     <p><strong>«Социальное сознание».</strong> Это особая грань процесса мышления животных <emphasis>(socialcognition),</emphasis> которая проявляется в способности учитывать поведение сородичей — совершаемые ими действия и их последствия. Примэк и Вудраф (Premack, Woodruff, 1978) первыми начали систематическое изучение способности шимпанзе к отвлеченной оценке мысленных состояний других особей и прогнозированию на этой основе их намерений. Эту сторону интеллекта животных Примэк назвал <emphasis>«theoi-yofmind»,</emphasis> подчеркивая прежде всего ее отвлеченный характер (см. также: Povinellyetal., 1989; 1992; 1995 и гл. 7). Это наиболее сложное и трудно выявляемое свойство разума высших позвоночных.</p>
     <p>Мышление животных обеспечивает (теми или иными способами) способность сразу же адекватно реагировать на новую ситуацию, для которой нет ранее подготовленного решения (см. гл. 7).</p>
     <p>Рассмотрим теперь те конкретные эксперименты, в которых можно выявлять различные формы довербального мышления животных, исследовать их природу и выяснить, в какой мере они представлены у животных разных систематических групп.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.2. Основные направления изучения элементов мышления у животных. Экспериментальные модели</p>
     </title>
     <p>Для экспериментального изучения зачатков мышления животных используются достаточно многочисленные и разнообразные по своей природе тесты. Часть из них в той или иной степени воссоздает проблемные ситуации, которые могут возникать в естественной среде обитания. Их решение основано на способности животного оперировать так называемыми <emphasis>«эмпирическими законами»,</emphasis> т. е. естественно присущими среде физическими закономерностями (см. 4.6.1). Наряду с ними в экспериментах используются задачи, логическая структура которых задается произвольно и которые не имеют аналогов в природной среде (например, тест Ревеша — Крушинского, см. 4.7).</p>
     <p><strong>Исследования способности животных к решению новых задач в новых, экстренно возникших ситуациях,</strong> для выхода из которых у них нет «готового решения» и которые могут быть решены «за счет улавливания связей и соотношений между предметами и явлениями», за счет «активного овладения закономерностями окружающей среды» при первом же предъявлении. Такой тип задач использовали В. Келер (см. 4.5), Л. В. Крушинский (см. 4.6), отчасти Л. А. Фирсов (1977), Е. Мен-зел (Menzel, 1979), Д. Гиллан (Gillan, 1981) и др. Следует подчеркнуть, что во всех случаях возможно логическое решение задачи на основе мысленного анализа ее условий, т. к. по своей природе она не требует предварительных «проб и ошибок». Л. В. Крушинский называл их <strong><emphasis>«элементарными логическими задачами».</emphasis></strong> Они представляют собой альтернативу ситуациям, где нужный результат не может быть достигнут иначе, чем методом проб и ошибок на основе повторения, совпадения, подкрепления стимулов и/или реакций.</p>
     <p><strong>Способность животных решать задачи за счет переноса ранее выработанной реакции на новые стимулы (или наборы стимулов) и в новые ситуации. В</strong> основе этого типа элементарного мышления лежит функция <strong><emphasis>обобщения,</emphasis></strong> т. е. способность в процессе обучения <emphasis>выделять признаки, общие для ряда стимулов,</emphasis> или выявлять закономерности, лежащие в основе решения ряда однотипных задач.</p>
     <p>Часть тестов в той или иной степени была заимствована из арсенала методов <emphasis>психологии человека</emphasis> и модифицирована для опытов на животных:</p>
     <p>* оценка способности к операциям логического вывода;</p>
     <p>* оценка способности к построению аналогий (см. гл. 5).</p>
     <p>В тех случаях, когда животным предъявляют задачи, решение которых у человека связано с функцией второй сигнальной системы, их необходимо преобразовать в невербальную форму. Примером такого преобразования может служить тест на <emphasis>транзитивное заключение,</emphasis> предложенный американским исследователем Д. Гилланом (Gillan, 1981). Этот тест был разработан для опытов на шимпанзе, но оказалось, что его можно с успехом использовать для ворон и голубей.</p>
     <p>Очевидно, сам по себе факт решения подобного теста не означает, что животные и человек решают его с помощью одних механизмов. Поэтому (как и следует по «канону К. Л. Моргана», см. 2.3) необходимо особенно тщательно проанализировать, действительно ли в основе решения лежит предполагаемая экспериментатором логическая операция или животные используют более простой механизм, например ассоциативное обучение.</p>
     <p>Применение «канона К. Л. Моргана» — обязательный этап анализа способности животных к мышлению.</p>
     <p>В основе большинства элементарных логических тестов, используемых для оценки рассудочной деятельности, лежат проблемные ситуации, связанные с добыванием пищи. В одних случаях животное все время видит приманку, которая отделена от него какой-либо преградой или расстоянием (см. 4.5), в других она тем или иным способом исчезает из поля зрения (см. 4.6).</p>
     <p>Если животное без специального обучения, без проб и ошибок, при первом же предъявлении «изобретает» способ достижения приманки, такое решение рассматривают как проявление мышления.</p>
     <p>Следует подчеркнуть, что во втором типе задач, когда приманка исчезает из поля зрения, животное должно руководствоваться при решении не ее непосредственным воздействием на органы чувств, а ее <emphasis>«мысленным образом».</emphasis> Такое решение еще раз свидетельствует о когнитивной природе этих явлений.</p>
     <p>Исследование мышления животных базируется в основном на анализе таких способностей, как:</p>
     <p>* оценка количественных параметров среды, т. е. <emphasis>«счет»</emphasis> (см. гл. 5);</p>
     <p>* орудийная деятельность (см. ниже);</p>
     <p>* освоение языков-посредников (см. гл. 6).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.3. Каким требованиям должны удовлетворять тесты на рассудочную деятельность</p>
     </title>
     <p>Как же нужно проводить эксперимент, чтобы быть уверенным, что он выявляет именно способность к разумному решению задачи, а не какие-то другие когнитивные функции? Прежде чем переходить непосредственно к описанию методик экспериментов, рассмотрим некоторые общие требования, которым они должны удовлетворять.</p>
     <p>В противоположность первым, в значительной мере описательным работам, например опытам В. Келера (см. 4.5), которые к тому же могли быть проведены главным образом на приматах, в настоящее время существует ряд универсальных тестов, применимых для животных разных видов. Благодаря структуре такого теста животное может решить его при первом же предъявлении, а результат выражается в форме <emphasis>«да или нет»,</emphasis> доступен объективной регистрации, количественной оценке и статистической обработке.</p>
     <p><strong>Результаты первых предъявлении теста.</strong> Как правило, они считаются наиболее информативными для оценки уровня рассудочной деятельности животного. Если же тест необходимо повторить, то для того, чтобы при этом он оставался, согласно определению, <emphasis>«новым тестом в новой ситуации»,</emphasis> используются специальные приемы (см. 4.6).</p>
     <p><strong>Право- и левостороннее предъявления подкрепляемого стимула</strong> при повторении опыта на одном и том же животном чередуются в квазислучайном порядке, чтобы предотвратить формирование предпочтение выбора стимула только с одной из сторон. Для этого часто используют стандартные фрагменты последовательности случайных чисел, выбранные так, чтобы в каждых 10 опытах число предъявлении стимула с обеих сторон было одинаково и не превышало двух или трех повторений подряд. Например: <emphasis>Л-Пр-Л-Л-Пр-Пр-Л-Пр-Пр-Лили Пр-Л-Пр-Л-Пр-Пр-Л-Л-Пр-Л.</emphasis></p>
     <p><strong>Соблюдение общих принципов физиологической и экологической адекватности условий эксперимента — </strong>это необходимое требование ко всем тестам на рассудочную деятельность. Его выполнение способствует уверенности в том, что полученная в эксперименте характеристика отражает способность именно к экстренному логическому решению, а не какие-то другие особенности поведения (Дашевский, 1979; Дьюсбери, 1981).</p>
     <p><strong>Специфику сенсорных, двигательных и мотивационных особенностей животного</strong> необходимо учитывать для обеспечения адекватности тестов на рассудочную деятельность. Действительно, невозможно себе представить, чтобы голубь при доставании корма воспользовался орудием или чтобы животное, обладающее тонким обонянием, не использовало запаховые подсказки, а руководствовалось только зрительной информацией о направлении движения корма. При решении задач, связанных с анализом разного рода зрительной информации. необходимо убедиться, что животные обладают достаточно развитым зрением. Например, животные с ограниченными возможностями восприятия цветов могут не справиться с задачей, где требуется тонкое их различение, но это не значит, что у них отсутствует изучаемая когнитивная функция. Или другой пример: специальные опыты показали, что хищные млекопитающие обладают достаточно развитой бинокулярностью зрения. Это позволило утверждать, что их неспособность к решению задачи на оперирование эмпирической размерностью фигур не может быть отнесена за счет этого рода сенсорною дефицита и связана, по-видимому, с другими механизмами (Дашевский, 1979; см. 4.6.3).</p>
     <p>Подобным же образом были проанализированы когнитивные способности голубей, чтобы объяснить отсутствие у них способности к экстраполяции направления движения пищевого раздражителя, исчезающего из поля зрения (см. 4.6.2). Оказалось, что голуби способны к достаточно тонкому восприятию и анализу движущихся стимулов и после многих сочетаний могут научиться успешно прослеживать движение точки на экране (Rilling, Neiworth, 1987). Из этого следует, что их неспособность к экстраполяции направления движения пищевого стимула в новой ситуации также не связана с сенсорным дефицитом.</p>
     <p><strong>«Отказы» от решения.</strong> Помимо правильных и неправильных ответов при решении теста могут наблюдаться случаи, когда животное вообще не совершает никакой реакции — ни правильной, ни ошибочной. Одной из причин этого может быть неспособность осуществить нужную реакцию из-за ограниченности его двигательных или манипуляционных возможностей. Например, бесполезно предлагать собаке доставать приманку палкой или ждать, когда она будет что-то сооружать из ящиков, поскольку ей заведомо недоступны манипуляции такого рода. Еще одной причиной таких «отказов» может быть боязнь обстановки опыта. Очевидно, что эксперименты с таким животным следует отложить до полного угашения у него страха и тревоги.</p>
     <p><strong>Размеры экспериментальной установки.</strong> При тестировании способности к экстраполяции необходимо учесть, что животные разных видов существенно различаются по своим размерам и это может повлиять на результаты решения. Этого можно попытаться избежать, подобрав размеры установки так, чтобы животное «не заблудилось» в слишком большой для него камере, направляясь к передвигающейся за ширмой приманке (см. 4.6.2). Именно поэтому хищных млекопитающих тестировали с помощью ширмы длиной около 3 м и высотой около 1 м, расположенной в комнате площадью 25 кв. м, а мышей — в камере размером 24 х 15 х 15 см (см. рис. 4.12).</p>
     <p><strong>Мотивационное состояние животного.</strong> Для получения адекватной оценки способности к рассудочной деятельности у тестируемого животного необходимо создавать соответствующее мотивационное состояние. Как правило, опыты проводят на голодных животных при пищевом подкреплении, причем желательно подбирать наиболее привлекательную для каждой особи приманку. По мере привыкания к обстановке опыта уровень пищевой депривации можно ослабить.</p>
     <p>Вопрос о том, какая степень голодания допустима в таких экспериментах, до недавнего времени решайся чисто эмпирически. Однако в зарубежных лабораториях установлены <strong><emphasis>правила обращения с лабораторными животными,</emphasis></strong> которые предусматривают, в частности, что они должны сохранять не менее 80 % нормального веса. Это правило входит в кодекс этических принципов Американской психологической ассоциации (см.: Animal Behaviour. 1991. V. 41. Р. 183–186).</p>
     <p>В то же время при работе с высшими млекопитающими более целесообразным может быть использование не пищевой мотивации, а стремления к игре и исследованию окружающей среды. В частности, чтобы дельфины решали задачу на оперирование эмпирической размерностью фигур, в качестве приманки использовали не пищу, а мяч (Крушинский и др., 1972). Большинство экспериментов по обучению шимпанзе языкам-посредникам (см. гл. 6) проводится без пищевого подкрепления, а за счет удовлетворения их любознательности. В некоторых опытах подкреплением им служит возможность посмотреть видеофильм.</p>
     <p>Убедительный пример влияния мотивации на характер решения теста на рассудочную деятельность получен в работе А. Ф. Семиохиной и С. И. Забелина (1978). По их данным, белые лабораторные крысы проявили способность к экстраполяции направления движения, если объектом поиска был рычаг, с помощью которого включалось электрическое раздражение ряда структур мозга (самостимуляция), тогда как задачу на экстраполяцию направления движения пищевой приманки они практически не решали.</p>
     <p><strong>Видоспецифические особенности поведения</strong> могут быть одним из возможных объяснений удачного решения того или иного теста. Например, различия в результатах решения задачи на экстраполяцию направления движения пищевого раздражителя могут быть объяснены тем, что одни животные в естественных условиях питаются движущейся добычей, в то время как кормом для других служат неподвижные объекты. Для того, чтобы убедиться в том, что успешное решение не есть следствие особенностей поведения, связанных с экологией вида, например с пищевой специализацией, для оценки уровня его рассудочной деятельности целесообразно применять комплекс различных тестов, в том числе и таких, решение которых не зависит от способа питания (см. гл. 8). Опыты должны проводиться так, чтобы животные с сильно развитым обонянием (грызуны, собаки) не могли использовать при решении тестов запаховые метки. Для этого надо промывать камеру после каждой пробы, не закладывать приманку в объекты, где ее можно найти по запаху, уравновешивать запахи в разных точках камеры.</p>
     <p><strong>Предотвращение невольных «подсказок» экспериментатора</strong> составляет особенно важный момент при планировании экспериментальной процедуры. Такая опасность была очень убедительно продемонстрирована в истории «умного Ганса» (см. 3.2.2.3). Речь идет о тех неосознаваемых идеомоторных движениях, которые может непроизвольно совершать экспериментатор, когда животное приближается, например, к «правильному» стимулу. Чтобы избежать этого, применяют «слепой» контроль, когда проводящий опыт человек не знает, какие реакции правильны. Кроме того, тенденция большинства современных методик состоит в том, что подача стимулов и регистрация реакций животного производится автоматически, с помощью компьютерных программ.</p>
     <p>Для получения достоверных результатов при проведении когнитивных тестов необходимо соблюдать целый набор условий. Повторим их кратко:</p>
     <p>• возможность оценить выполнение теста при первом предъявлении;</p>
     <p>• обеспечение «новизны» стимулов при повторных предъявлениях задачи;</p>
     <p>• соответствие условий эксперимента сенсорным, манипуляционным и локомоторным возможностям животных данного вида;</p>
     <p>• оценка экологических и этологических особенностей данного вида;</p>
     <p>• создание у животного мотивации, побуждающей его решать задачу;</p>
     <p>• устранение таких признаков, которые животное могло бы использовать при решении (обонятельные, пространственные и другие стимулы-«подсказки»);</p>
     <p>• предотвращение невольных «подсказок» экспериментатора.</p>
     <p>Другие требования, которые необходимо учитывать при организации экспериментов, мы рассмотрим ниже, при описании используемых в подобных опытах методик Дополнительно в соответствующих разделах будут рассмотрены некоторые условия, также необходимые для создания физиологической и экологической адекватности тестов на рассудочную деятельность.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.4. Классификация тестов, применяемых для изучения рассудочной деятельности (мышления) животных</p>
     </title>
     <p>К настоящему времени накоплены разнообразные и многочисленные, но разрозненные данные о мышлении животных. Они получены в разных лабораториях, с помощью весьма разнообразных тестов. Единая классификация таких тестов, основанная на особенностях разных аспектов мышления животных, практически отсутствует. Для восполнения этого пробела ниже приведена классификация существующих ныне тестов для изучения мышления животных (Зорина, 1997), которой мы в дальнейшем будем пользоваться.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>I. Улавливание принципа, лежащего в основе задачи, с правильным ответом в первой пробе.</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Достижение приманки, </emphasis>н<emphasis>аходящейся в поле зрения, но недоступной: </emphasis></p>
     <p>1) преодоление преграды или выбор обходного пути; </p>
     <p>2) достижение приманки с помощью орудий </p>
     <empty-line/>
     <p>2. <emphasis>Поиск приманки, исчезающей из поля зрения:</emphasis></p>
     <p>1) экстраполяция направления движе<emphasis>ния) </emphasis>пищевого стимула;</p>
     <p>2) оперирование пространственно-геометрическими признаками.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. <emphasis>Экстренное выявление  дискретного изменения положения (перемеще</emphasis>ния <emphasis>приманки в ряду позиций: </emphasis>тест Ревеша-Крушинского.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>II. Реорганизация ранее усвоенных независимых навыков.</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Выбор нового пути в лабиринте:</emphasis></p>
     <p>1) отыскание пути в трехлучевом лабиринте;</p>
     <p>2) выбор короткого пути в лабиринте.</p>
     <empty-line/>
     <p>2. <emphasis>«Сотрудничество» при добывании корма:</emphasis></p>
     <p>1) наблюдения в природе; </p>
     <p>2) совместные манипуляции для добычи приманки.</p>
     <empty-line/>
     <p>3. <emphasis>Выбор стимула, ранее связанного с большим количеством подкрепления.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>4. <emphasis>«Доставание банана» голубями.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>III. Выявление общего алгоритма.</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Последовательные переделки сигнального значения стимулов при УР-дифференцировке</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>2. <emphasis>Формирование установки на обучение.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>IV. Обобщение и абстрагирование.</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Обобщение абсолютных признаков</emphasis></p>
     <p>2. <emphasis>Обобщение относительных признаков</emphasis></p>
     <p>3. <emphasis>Формирование «естественных» понятий</emphasis></p>
     <p>4. <emphasis>Формирование довербальных понятий</emphasis></p>
     <p>5. <emphasis>Использование символов.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>V. Операции логического вывода.</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Построение аналогий</emphasis></p>
     <p><emphasis>1. Транзитивное заключение.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>VI. «Социальное сознание» (SocialCognition).</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Самоузнавание в зеркале</emphasis></p>
     <p>2. <emphasis>«Перемена ролей»</emphasis></p>
     <p>3. <emphasis>Преднамеренный обман.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>В этой главе приводятся наиболее известные методы изучения тех форм рассудочной деятельности животных, которые связаны с экстренным улавливанием принципа задачи (1) и экстренной реорганизацией независимых навыков (II). Решение на основе выявления общего алгоритма при многократном предъявлении серии однотипных задач (III) были рассмотрены в гл. 3, а проблемам обобщения и абстрагирования (IV) посвящена гл. 5.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.5. Способность к достижению приманки, находящейся в поле зрения</p>
     </title>
     <p>С помощью задач этого типа началось непосредственное экспериментальное исследование зачатков мышления животных. Впервые их использовал В. Келер (1930) в своих ставших классическими опытах (см. 2.6), где создаются разнообразные проблемные ситуации, в большей или меньшей степени новые для животных, а их структура позволяет <emphasis>решать задачи экстренно, на основе анализа ситуации, без предварительных проб и ошибок.</emphasis></p>
     <p>Задачи, применявшиеся В. Келером, можно расположить в порядке возрастания их сложности и разной вероятности использования предшествующего опыта. Рассмотрим наиболее важные из них.</p>
     <p><strong>Опыт с корзиной.</strong> Это относительно простая задача, для которой, по-видимому, существуют аналоги в естественных условиях. Корзину подвешивали под крышей вольеры и раскачивали с помощью веревки. Лежащий в ней банан невозможно было достать иначе, чем взобравшись на стропила вольеры в определенном месте и поймав качающуюся корзину. Шимпанзе легко решали задачу, однако это нельзя с полной уверенностью расценивать как экстренно возникшее новое разумное решение, так как не исключено, что с похожей задачей они могли сталкиваться ранее и имели опыт поведения в подобной ситуации.</p>
     <p>Задачи, описанные в следующих разделах, представляют собой наиболее известные и удачные попытки создания животному проблемных ситуаций, для выхода из которых у него <emphasis>нет готового решения,</emphasis> но которые <emphasis>можно решить</emphasis> без предварительных проб и ошибок.</p>
     <subtitle><strong>4.5.1. Достижение приманки с помощью орудий</strong></subtitle>
     <p>В. Келер предлагал своим обезьянам несколько задач, решение которых было возможно только при использовании <emphasis>орудий,</emphasis> т. е. посторонних предметов, расширяющих физические возможности животного, в частности «компенсирующих» недостаточную длину конечностей (см. рис. 4.1).</p>
     <p><strong>Подтягивание приманки за нити.</strong> В первом варианте задачи лежащую за решеткой приманку можно было получить, подтягивая за привязанные к ней нити (рис. 4.2А). Эта задача, как выяснилось впоследствии, оказалась доступной не только шимпанзе, но также низшим обезьянам и некоторым птицам. Более сложный вариант этой задачи был предложен шимпанзе в опытах Г. 3. Рогинского (1948), когда приманку надо было подтягивать за два конца тесемки одновременно. С такой задачей шимпанзе в его опытах не справились (рис. 4.2Б). Изготовление орудия шимпанзе: соединение двух палок (А). С помощью новой палки большей длины приманку достать можно (Б) (опыты В. Келера).</p>
     <image l:href="#i_020.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_021.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.1.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Представители приматов разного уровня развития решают данную задачу с разной степенью успешности, в особенности когда тесемка уложена сложным образом (рис. 4.2В) (Rumbaugh et al., 2000).</p>
     <p><strong>Использование палок.</strong> Более распространен другой вариант задачи, когда банан, находящийся за клеткой вне пределов досягаемости, можно было достать только с помощью палки. Шимпанзе успешно решали и эту задачу. Если палка находилась рядом, они брались за нее практически сразу, если в стороне — решение требовало некоторого времени на раздумье. Наряду с палками шимпанзе могли использовать для достижения цели и другие предметы.</p>
     <p>В. Келер обнаружил многообразные способы обращения обезьян с предметами как в условиях эксперимента, так и в повседневной жизни. Обезьяны, например, могли использовать палку в качестве шеста при прыжке за бананом (рис. 4.ЗА), в качестве рычага для открывания крышек, как лопату, при обороне и нападении; для очистки шерсти от грязи; для выуживания термитов из термитника и т. п. Добывание приманки с помощью тесемки.</p>
     <image l:href="#i_022.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_023.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_024.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.2.</strong></p>
     <p><strong>А — шимпанзе выбирает и подтягивает тесемку, привязанную к приманке (см текст), Б — подтягивание приманки сразу за два конца тесемки были для шимпанзе недоступной задачей (опыты Г. 3. Рогинского), В — график, который демонстрирует успешность решения «задачи с тесемкой» обезьянами разных видов слева — простой вариант задачи, когда тесемка располагалась по прямой, справа — усложненный вариант, когда тесемка была расположена в виде ломаной линии.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Орудийная деятельность шимпанзе.</strong> Наблюдения В. Келера за орудийной деятельностью шимпанзе дали начало особому направлению в изучении поведения. Дело в том, что использование животными орудий представлялось наиболее очевидной демонстрацией наличия у них элементов мышления как способности в новой ситуации принимать адекватное решение экстренно, без предварительных проб и ошибок Впоследствии орудийную деятельность в разных ситуациях (не только в эксперименте) обнаружили и у других видов млекопитающих у обезьян разных видов (Дерягина, 1986, Ладыгина-Коте, 1959), у птиц (Фабри, 1980, Jones, Kamil, 1973, Hunt, 1996)</p>
     <empty-line/>
     <subtitle>Использование орудий шимпанзе</subtitle>
     <image l:href="#i_025.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.3.</strong></p>
     <p><strong>А — шимпанзе применяет палку в качестве шеста, встав на который можно дотянуться до приманки (опыты В Келера), Б — молодой шимпанзе Тарас (опыты Л. А. Фирсова) сообразил, как «заклинить» крышку с помощью палки, чтобы достать лакомство (см текст).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Изучение орудийной деятельности составило один из фрагментов того комплексного исследования ВНД и поведения антропоидов, которое проводил Л. А. Фирсов (см. 2.7). В его работах приведены многочисленные наблюдения за орудийной деятельностью приматов в лаборатории и в условиях, приближенных к естественным В течение нескольких сезонов группы обезьян (шимпанзе, а затем макак) выпускали на небольшой озерный остров в Псковской области.</p>
     <p>Для проверки способности шимпанзе к использованию природных объектов в качестве орудий был разработан специальный аппарат Он представлял собой прозрачный ящик, внутрь которого помещали приманку Чтобы получить ее, нужно было потянуть за рукоятку тяги, достаточно удаленную от аппарата Проблема состояла в том, что как только животное отпускало рукоятку, дверца аппарата захлопывалась При этом тяга была слишком длинной и обеих рук шимпанзе было недостаточно, чтобы, держась за рукоятку, одновременно дотянуться до баночки с компотом Молодой самец Тарас справился с этой задачей После безуспешных попыток решить задачу «в лоб» он отошел в сторону ближайших кустов По дороге он поднял небольшую хворостину и тут же ее бросил, через несколько секунд потянулся к сухим веткам ольхи, отломил короткую тонкую веточку, но бросил и ее После этого Тарас выломал довольно длинную и прочную хворостину и с нею вернутся к аппарату Не делая никаких лишних (поисковых или пробных) движении, он с силой потянул за рукоять тяги Открывшуюся при этом дверцу он заклинит с помощью принесенной из тесу палки Убедившись в достигнутом результате Тарас стремительно бросился к аппарату открыл дверцу и забрал компот (рис 4 ЗБ).</p>
     <p>Характерно что поиски нужного орудия не были слепыми пробами и ошибками было похоже что обезьяна действует в соответствии с определенным планом, хорошо представляя себе что ей нужно Проведенный впоследствии анализ кинокадров отснятых во время опыта, подтвердил это предположение так как пленка зафиксировала движения которыми Тарас как бы примерял» необходимою длину будущего орудия сопоставляя ее с размера ми собственного тела.</p>
     <p>При добывании видимой, но недоступной приманки, которую опускали на дно узкой и довольно глубокой ямки, шимпанзе также проявили способность быстро выбирать наиболее подходящее орудие, и это также происходило не как «пробы наугад», а как бы в результате сопоставления с мысленным образом нужного им орудия.</p>
     <p>В решении этой задачи четко проявились индивидуальные особенности поведения всех четырех шимпанзе Так одна обезьяна (Сильва) каждый раз особым образом готовила себе орудия Она пригибала какой нибудь куст отламывала или откусывала от него несколько веток и возвращалась к ямке там она принималась за окончательную подготовку орудии делила ветки на короткие кусочки очищала от листьев а иногда и от коры Из этих заготовок она выбирала одну остальные бросала и принималась за дело Если выбор палочки оказывался неудачным она снова отправлялась к кусту и все повторялось в том же порядке Другие обезьяны в этих целях использовали случайно подобранные предметы.</p>
     <p>Особо надо подчеркнуть что ни в этих опытах Л А Фирсова ни в похожих случаях шимпанзе не сохраняли удачного орудия Отметим что Дж Гудолл наблюдала противоположное явление шимпанзе носили с собой (по крайней мере в течение целого дня) &lt; при тянувшееся &gt; им орудие (Гудотт 1992).</p>
     <p><strong>Извлечение приманки из трубы (опыт Р. Йеркса).</strong> Эта методика существует в разных вариантах В наиболее простом случае, как это было в опытах Р. Йеркса, приманку прятали в большой железной трубе или в сквозном узком длинном ящике (170 х 10 х 10 см), а в качестве орудий животному предлагались шесты (170 х 4 х 4 см) Оказалось, что такую задачу успешно решают не только шимпанзе, но и горилла, и орангутан (Yerkes, 1943, см рис 44).</p>
     <p>Палка (или другое орудие) в руках шимпанзе зачастую служит не только для добывания корма, но и в других целях (рис 4 5).</p>
     <p>Применение палок в качестве орудии — результат не случайных манипуляций, а осознанный и целенаправленный акт.</p>
     <p><strong>Конструктивная деятельность обезьян.</strong> При анализе способности шимпанзе применять орудия В Келер обратил внимание, что помимо использования готовых палок они <emphasis>изготавливали орудия</emphasis> например, отламывали железный прут от подставки для обуви, сгибали пучки соломы, выпрямляли проволоку, соединяли короткие палки (рис 4.1), если банан находился слишком далеко, или укорачивали палку, если она была слишком длинна.</p>
     <empty-line/>
     <p>Гортла выталкивает палкой плод из трубы (опыт Р Йеркса).</p>
     <image l:href="#i_026.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.4.</strong></p>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>Использование орудиий</strong></subtitle>
     <image l:href="#i_027.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_028.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_029.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.5.</strong></p>
     <p><strong>А — &lt;обследование&gt; ноги с помощью палочки Б — вытирание носа папирос нон бумагой В — шимпанзе дразнит мартышек палкой (из работы Н. Н. Ладыгиной-Коте 1959)</strong></p>
     <empty-line/>
     <subtitle>Использование разных предметов в качестве орудий (по Н. Н. Ладыгиной-Коте, 1959)</subtitle>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_030.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_031.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_032.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_033.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.6.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Интерес к этой проблеме, возникший в 20-30-е годы, побудил Н. Н. Ладыгину-Коте (1959) к специальному исследованию вопроса о том, в какой степени приматы способны к употреблению, доработке и изготовлению орудий Она провела обширную серию опытов с шимпанзе Парисом, которому предлагались десятки самых разных предметов для добывания недоступного корма Основной задачей, которую предлагали обезьяне, было извлечение приманки из трубы.</p>
     <p>Методика опытов с Парисом была несколько другой, чем у Р. Йеркса в них использовали непрозрачную трубку длиной 20 см Приманку заворачивали в ткань, и этот сверток помещали в центральную часть трубки, так что он был хорошо виден, но достать его можно было только с помощью какого-нибудь приспособления Оказалось, что Парис, как и антропоиды в опытах Йеркса, смог решить задачу и использовал для этого любые подходящие орудия (ложку, узкую плоскую дощечку, лучину, узкую полоску толстого картона, пестик, игрушечную проволочную лесенку и другие самые разнообразные предметы) При наличии выбора он явно предпочитал для этого предметы, большие по длине или более массивные тяжеловесные палки (рис 4 6).</p>
     <p>Наряду с этим выяснилось, что шимпанзе обладает довольно широкими возможностями использования не только готовых «орудий», но и предметов, требующих <emphasis>конструктивной деятельности, — </emphasis>разного рода манипуляций по «доводке» заготовок до состояния, пригодного для решения задачи.</p>
     <p>Результаты более чем 650 опытов показали, что диапазон орудийной и конструктивной деятельности шимпанзе весьма широк Парис, как и обезьяны в опытах В. Келера, успешно использовал предметы самой разной формы и размера и производил с ними всевозможные манипуляции сгибал, отгрызал лишние ветки, развязывал пучки, раскручивал мотки проволоки, вынимал лишние детали, которые не давали вставить орудие в трубку. В этот набор входили и гораздо более сложные операции, чем те, что были отмечены Фирсовым в его экспериментах в естественных условиях Не во всех случаях такое изготовление орудий было успешным и отвечало ситуации (рис. 4.7).4.7. Изготовление и использование орудий шимпанзе в условиях неволи.</p>
     <image l:href="#i_034.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.7. Изготовление и использование орудий шимпанзе в условиях неволи.</strong></p>
     <p><strong>Животное соединяет палки под углом, использовать такое орудие явно нельзя (опыты Н. Н. Ладыгиной-Коте, 1959).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Оказалось, что труднее всего для шимпанзе составить орудие из более мелких элементов, тогда как процесс расчленения для них более привычен и освоен. Видимо, как полагает Н. Н. Ладыгина-Коте (1959), это связано не с трудностью выполнения соответствующих манипуляций, а со спецификой и ограниченностью их мышления — «с неспособностью шимпанзе оперировать зрительными образами, <emphasis>представлениями, мысленно комбинировать эти представления</emphasis> применительно к решаемой задаче, так как для получения из двух коротких элементов одного длинного надо понимать смысл, т. е. причинно-следственные отношения подобного соединения» (курсив автора).</p>
     <p>Ладыгина-Коте относит орудийную деятельность шимпанзе к проявлениям мышления, хотя и подчеркивает его специфику и ограниченность по сравнению с мышлением человека.</p>
     <p>Представления о возможности целенаправленной, осознанной конструктивной деятельности шимпанзе высказывают и современные этологи, изучавшие их поведение в естественных условиях, прежде всего Дж. Гудолл (см. 2.11.4).</p>
     <p>Вопрос о том, насколько «осмысленны» действия шимпанзе (и других животных) при использовании орудий, всегда вызывал и продолжает вызывать большие сомнения Так, есть много наблюдений, что наряду с использованием палок по назначению шимпанзе совершают ряд случайных и бессмысленных движений Особенно это касается конструктивных действий, если в одних случаях шимпанзе успешно удлиняют короткие палки, то в других соединяют их под углом, получая совершенно бесполезные сооружения (рис. 4.7). В связи с важностью этого вопроса его нужно было внимательно проанализировать в специальном лабораторном эксперименте. Схема экспериментальной установки и орудийные действия обезьяны (пояснения в тексте).</p>
     <image l:href="#i_035.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.8.</strong></p>
     <p><strong>А — простая задача; Б — задача с «ловушкой», неправильное решение; В — то же; правильное решение: Г — фото капуцина, которому предъявлялась задача с «ловушкой» (с любезного разрешения Э. Визальберги, институт психологии, Национальный центр научных исследований, Рим).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Итальянская исследовательница <strong>Элизабета Визальберги</strong> (Visalberghi et al., 1995; 1997; 1998) предложила методику изучения орудийной деятельности, которая позволила разрешить многие из этих сомнений. Опыты проводились в строго контролируемых лабораторных условиях, но сохраняли при этом биологическую адекватность. Они не просто демонстрировали использование обезьянами орудий, но позволяли выяснить, могут ли животные планировать свои действия и предвидеть их последствия (рис. 4.8). Наконец, что особенно важно, результат одного из вариантов опыта мог быть выражен не в описательной форме, а в форме «да — нет» и потому был доступен количественной оценке и статистической обработке.</p>
     <p>Так же как Н. Н. Ладыгина-Коте и Р. Йеркс, Э. Визальберги предлагала задачу на доставание приманки из трубы, но использовала прозрачную трубку. Опыты на шимпанзе шли параллельно с опытами на низших обезьянах — капуцинах. Эксперимент заключался в следующем. Приманку (1) помещали в прозрачную трубку (2), а вытолкнуть ее оттуда можно было только с помощью палки (3) подходящей толщины. Оказалось, что решают задачу и капуцины, и шимпанзе, но между ними существуют огромные различия в понимании связи производимого действия с его результатом.</p>
     <p>В первом варианте задачи (как и в опытах Ладыгиной-Коте) обезьянам предлагали различные «полуфабрикаты» орудий — заготовки, которые надо было соответствующим образом изменить, чтобы добыть приманку. Шимпанзе легко решали задачу, тогда как капуцины <emphasis>не «знали»,</emphasis> почему одно орудие эффективно, а другое (например, палка, к которой были прикреплены поперечные планки) — нет. Они не были способны видоизменять предложенные заготовки так, чтобы любая из них входила в трубку, поэтому получали приманку в относительно немногих случаях.</p>
     <p>Тем не менее данные об орудийном поведении капуцинов, полученные Визальберги, отличаются от полученных Н. Ф. Левыкиной (1959) — ученицей Н. Н. Ладыгиной-Коте. Ни одна из изученных ею 16 низших обезьян (в том числе 3 капуцина) по собственной инициативе не только не использовала палку в качестве орудия, но даже не сделала таких попыток. Возможно, что поиск приманки в прозрачной трубке, а не в установке, где приманки не видно. — задача более простая.</p>
     <p>Для ответа на вопрос, могут ли обезьяны «планировать» свои действия в зависимости от конкретной схемы задачи, решающее значение имел второй вариант опыта Э. Визальберги (рис. 4.8Б — Г). В этом случае в средней части трубки имелось отверстие, через которое приманка (продвинутая с помощью орудия) могла упасть в приделанный к нему снизу прозрачный стакан. Автор назвала этот стакан «ловушкой». Чтобы получить приманку, обезьяна должна была не только правильно подобрать орудие — палку соответствующего диаметра, но и вставить ее в трубку так, чтобы приманка не попала в эту ловушку. Это показано на схемах (см. рис. 4.8Б и В). На фотографии (рис. 4.8Г) видно, что капуцин решить эту задачу не может. Одна приманка уже попала в ловушку, но животное не сменило тактику и собирается повторить ошибку.</p>
     <p>Применение методики с ловушкой позволило достаточно четко разделить <emphasis>осознанное</emphasis> применение орудий в соответствии с определенным планом и случайное манипулирование ими. Капуцины явно не могли предвидеть результат своих действий, поэтому в опыте с ловушкой вставляли палку в трубку с любой стороны, независимо от того, где находилась приманка.</p>
     <p>Шимпанзе и эту задачу могли решать точно. Они продемонстрировали высокую долю правильных решений, т. е. достоверно чаще вставляли палку так, чтобы приманка попала им в руки, а не в ловушку.</p>
     <p>Таким образом, первоначальные данные В. Келера были подтверждены в детальных современных исследованиях.</p>
     <p>Эксперименты, в которых животные должны «догадаться», как достать приманку из трубки, свидетельствуют о способности шимпанзе к изготовлению орудий и их целенаправленному использованию в соответствии с ситуацией. Между низшими и человекообразными обезьянами существуют качественные различия в таких способностях.</p>
     <p>Человекообразные обезьяны (шимпанзе) способны к «инсайту» — осознанному «спланированному» употреблению орудий в соответствии с имеющимся у них <emphasis>мысленным</emphasis> планом.</p>
     <subtitle><strong>4.5.2. Достижение приманки с помощью сооружения «пирамид» («вышек»)</strong></subtitle>
     <p>Наибольшую известность получила группа опытов В. Келера с построением «пирамид» для достижения приманки. Под потолком вольеры подвешивали банан, а в вольеру помещали один или несколько ящиков. Чтобы получить приманку, обезьяна должна была передвинуть под банан ящик и взобраться на него. Эти задачи существенно отличались от предыдущих тем, что явно не имели никаких аналогов в видовом репертуаре поведения этих животных.</p>
     <p>Шимпанзе оказались способными к решению подобного рода задач. В большинстве опытов В. Келера и его последователей они осуществляли необходимые для достижения приманки действия: подставляли ящик или даже пирамиду из них под приманку (рис. 4.9А). Характерно, что перед принятием решения обезьяна, как правило, смотрит на плод и начинает двигать ящик, демонстрируя, что улавливает наличие связи между ними, хотя и не может ее сразу реализовать.</p>
     <p>Действия обезьян не всегда были однозначно адекватными. Так, Султан пытался в качестве орудия использовать людей или других обезьян, взбираясь к ним на плечи или, наоборот, пытаясь поднимать их над собой. Его примеру охотно следовали другие шимпанзе, так что колония временами формировала «живую пирамиду» (рис. 4 9Б). Иногда шимпанзе приставлял ящик к стене или строил «пирамиду» в стороне от подвешенной приманки, но на уровне, необходимом для ее достижения.</p>
     <p>Анализ поведения шимпанзе в этих и подобных ситуациях ясно показывает, что они производят <emphasis>оценку пространственных компонентов задачи</emphasis> Неудачные попытки свидетельствуют, что основным параметром анализа является расстояние до банана. Этот аспект поведения при решении задачи был отмечен и в опытах Л. А. Фирсова (1987) на шимпанзе в условиях, приближенных к естественным (см. 4.5.1). Достижение приманки с помощью искусственных сооружений А — конструкция из ящиков, Б — живая «пирамида».</p>
     <image l:href="#i_036.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.9.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>На следующих этапах В Келер усложнял задачу и комбинировал разные ее варианты. Например, если ящик наполняли камнями, шимпанзе выгружали часть из них, пока ящик не становился «подъемным». В другом опыте в вольер помещали несколько ящиков, каждый из которых был слишком мал, чтобы достать лакомство. Поведение обезьян в этом случае было очень разнообразным. Например, Султан первый ящик пододвинул под банан, а со вторым долго бегал по вольере, вымещая на нем ярость. Затем он внезапно остановился, поставил второй ящик на первый и сорвал банан. В следующий раз Султан построил пирамиду не под бананом, а там, где тот висел в прошлый раз. Несколько дней он строил пирамиды небрежно, а затем вдруг начал делать это быстро и безошибочно. Часто сооружения были неустойчивы, но это компенсировалось ловкостью обезьян В ряде случаев пирамиду сооружали вместе несколько обезьян, хотя при этом они мешали друг другу.</p>
     <p>Наконец, «пределом сложности» в опытах В. Келера была задача, в которой высоко под потолком подвешивали палку, в угол вольеры помещали несколько ящиков, а банан размещали за решеткой вольеры Султан сначала принялся таскать ящик по вольере, затем осмотрелся. Увидев палку, он уже через 30 с подставил под нее ящик, достал ее и придвинул к себе банан. Обезьяны справлялись с задачей и тогда, когда ящики были утяжелены камнями, и когда применялись различные другие комбинации условий задачи.</p>
     <p>Примечательно, что обезьяны постоянно пытались применять разные способы решения так, В Келер упоминает случаи, когда Султан, взяв его за руку, подвел к стене, быстро вскарабкался на плечи и оттолкнувшись от макушки, схватил банан Еще более показателен эпизод, когда он прикладывал ящик к стене, глядя при этом на приманку и как бы оценивая расстояние до нее. <sup>ь</sup> Успешное решение шимпанзе задач, требующих конструирования пирамид и вышек, также свидетельствует о наличии у них И «мысленного» плана действий и способности к реализации такого плана.</p>
     <subtitle><strong>4.5.3. Использование орудий в опыте с «тушением огня» и в других ситуациях</strong></subtitle>
     <p>По инициативе И. П. Павлова (см. 2.7) его сотрудники в Колтушах повторили опыты В. Келера на шимпанзе Розе и Рафаэле. На основании полученных результатов И. П. Павлов во многом пересмотрел свои взгляды на поведение и психику обезьян. В отличие от своего учителя, П. К. Денисов (Цит. по: Фирсов, 1982), М. П. Штодин (1947) и Э. Г. Вацуро (1948) сочли возможным опровергнуть представления В. Келера о наличии у антропоидов элементов мышления.</p>
     <p>Следует отметить, что задачи, которые авторы предъявляли Розе и Рафаэлю, по своей сложности несколько превосходили те, что решал Султан в опытах В Келера. Так, чтобы достать банан, им приходилось сооружать пирамиду из шести разнокалиберных ящиков В такой ситуации животным действительно требовались не только «внезапное озарение», но и определенная «квалификация» — владение рядом навыков, необходимых, чтобы сделать сооружение устойчивым.</p>
     <p>Еще более сложной по своей структуре была задача (вернее, серия задач) на «тушение огня», которую предлагалось решать Рафаэлю. Она состояла в том, чтобы достать апельсин из ящика, перед открытой стороной которого стояла горящая спиртовка. После многих и разнообразных проб он научился решать эту задачу (рис. 4.10) разными способами:</p>
     <p>* подтаскивал бак с водой к ящику и гасил огонь;</p>
     <p>* набирал воды в рот и, возвратившись к огню, заливал его;</p>
     <p>* набирал воды в кружку и гасил ею огонь;</p>
     <p>* когда в баке не оказалось воды, Рафаэль схватил бутылку с водой и вылил ее на пламя. В другой раз, когда бак оказался пустым, он помочился в кружку и залил ею огонь.</p>
     <p>И. П. Павлов считал результаты этого опыта (в частности, последний из приведенных фактов) весьма убедительными свидетельствами существования у человекообразных обезьян более сложных когнитивных функций, чем простые условные рефлексы. Тушение огня водой для получения приманки (по Э. Г. Вацуро, см пояснения в тексте).</p>
     <image l:href="#i_037.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.10.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Однако исследователи пытались снова и снова проанализировать, насколько осмысленны были действия обезьяны в этой ситуации.</p>
     <p>Рафаэлю предлагали разные кружки и обнаружили, что он предпочитает пользоваться только той же самой кружкой, что и в период освоения этой операции Стереотипность его поведения особенно ясно выступила, когда кружку продырявили и предложите ему пробки, палочки и шарики для затыкания отверстия Оказалось, что Рафаэль не замечает отверстия, вновь и вновь подносит кружку под кран Он не обратил внимания, что, случайно закрыв кружку ладонью, он временно приостановил вытекание воды, и не воспользовался этим приемом Не обращая внимания на отсутствие воды, однажды он 43 раза опрокидывал над огнем пустую кружку, при этом не использовал ни одной из предложенных ему затычек, хотя ранее, во время игры делал это неоднократно.</p>
     <p>Наконец, опыты перенесли на озеро, и ящик с приманкой поместили на один плот, а бак с водой — на другой, соединенный с первым довольно длинным и шатким мостиком. Рафаэль приложил массу усилий, чтобы принести воду из бака, вместо того чтобы зачерпнуть ее тут же, прямо с плота. Это окончательно убедило исследователей в его неспособности к пониманию истинных связей между элементами данной проблемной ситуации.</p>
     <p>По их мнению, во всех проведенных опытах у шимпанзе отсутствовало «смысловое понимание задачи», и все их поведение было основано прежде всего на ориентировочно-исследовательских пробах, а затем на закреплении связен от случайно достигнутого полезного результата «Поведение человекообразной обезьяны определяется взаимодействием положительных и отрицательных условно-рефлекторных связей В решении новых задач обезьяна использует ранее выработанные навыки <emphasis>вне зависимости от смыслового содержания ситуации»</emphasis> (Штодин, 1947, с 199, курсив наш — <emphasis>Авт)</emphasis></p>
     <subtitle>Тушение огня на плотах (по Э. Г. Вацуро, пояснения в тексте).</subtitle>
     <image l:href="#i_038.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.11.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Между тем на самом деле оснований для столь безапелляционного вывода не было. В частности, при анализе фотографий современному наблюдателю бросается в глаза, что плоты (скорее платформы) были расположены достаточно высоко над водой, так что шимпанзе, который побаивается воды, мог предпочесть перебраться на соседний плот, чем рисковать оказаться в воде, пытаясь зачерпнуть ее с платформы (рис. 4.11).</p>
     <p>Не исключено, что такое решение было характерно только для этой обезьяны, а не для шимпанзе как вида. В пользу такого предположения говорит следующий факт. В 70-е годы Л. А. Фирсов воспроизвел опыт с тушением огня для фильма «Думают ли животные?». Когда в баке не оказалось воды, участвовавшая в съемках шимпанзе Каролина впала в тяжелую истерику: она рвала на себе волосы, визжала, каталась по полу, а когда успокоилась, то взяла половую тряпку и одним броском накрыла спиртовку, погасив огонь. На следующий день Каролина уверенно повторила это решение. Другие обезьяны тоже нашли разнообразные выходы из этой ситуации. Не исключено, что и в ситуации с плотами другие обезьяны могли бы проявить свойственную виду изобретательность и найти другие варианты решений.</p>
     <p>Анализируя упомянутые опыты, Ладыгина-Коте (1959), в целом соглашаясь с выводом авторов об ограниченной способности обезьян к решению данного типа задач, указывает, что многие описанные ими особенности поведения шимпанзе обусловлены не неспособностью решить новую задачу, а характерной для шимпанзе приверженностью к ранее выработанным навыкам. По ее выражению, «шимпанзе — рабы прошлых навыков, которые трудно и медленно перестраиваются на новые пути решения» (с. 296). Следует, правда, делать поправку на то, что эта последняя особенность могла быть следствием долгой жизни в неволе многих из подопытных обезьян, прежде всего ее подопытного 16-летнего Париса.</p>
     <p>Ладыгина-Коте полемизирует с мнением, согласно которому «у шимпанзе отсутствуют проявления интеллектуальных действий». Она приводит убедительные доказательства того, что как Парис, так и Рафаэль продемонстрировали способность к <emphasis>«подготовительным»</emphasis> действиям — обгрызанию и заострению палок до нужного размера, что отвечает (по Леонтьеву) критерию <emphasis>интеллектуальных действий</emphasis> (см. 1.4).</p>
     <p>Завершая описание этой группы методик изучения мышления животных, необходимо отметить, что полученные с их помощью результаты убедительно доказали способность человекообразных обезьян к решению такого рода задач.</p>
     <p>В Шимпанзе способны к разумному решению задач в новой для них ситуации без наличия предшествующего опыта. Это решение осуществляется не путем постепенного «нащупывания» правильного результата методом проб и ошибок, а путем <emphasis>инсайта — </emphasis>проникновения в суть задачи благодаря анализу и оценке ее условий.</p>
     <p>Подтверждения такого представления можно почерпнуть и просто из наблюдений за поведением шимпанзе. Убедительный пример способности шимпанзе к «работе по плану» описал Л. А. Фирсов, когда в лаборатории недалеко от вольеры случайно забыли связку ключей. Несмотря на то что его молодые подопытные обезьяны Лада и Нева никак не могли дотянуться до них руками, они каким-то образом их достали и очутились на свободе. Проанализировать этот случай было не трудно, потому что сами обезьяны с охотой воспроизвели свои действия, когда ситуацию повторили, оставив ключи на том же месте уже сознательно.</p>
     <p>Оказалось, что в этой совершенно новой для них ситуации (когда «готовое» решение заведомо отсутствовало) обезьяны придумали и проделали сложную цепь действий. Прежде всего они оторвали край столешницы от стола, давно стоявшего в вольере, который до сих пор никто не трогал. Затем с помощью образовавшейся палки они подтянули к себе штору с окна. находившегося довольно далеко за пределами клетки, и сорвали ее. Завладев шторой, они стали набрасывать ее на стол с ключами, расположенный на некотором расстоянии от клетки, и с ее помощью подтягивали связку поближе к решетке. Когда ключи оказались в руках у одной из обезьян, она открыла замок, висевший на вольере снаружи. Эту операцию они раньше видели много раз, и она не составила для них труда, так что оставалось только выйти на свободу.</p>
     <p>В отличие от поведения животного, посаженного в «проблемный ящик» Торндайка, в поведении Лады и Невы все было подчинено <emphasis>определенному плану</emphasis> и практически не было слепых «проб и ошибок» или ранее выученных подходящих навыков. Они разломали стол именно в тот момент, когда им понадобилось достать ключи, тогда как в течение всех прошлых лет его не трогали. Штору обезьяны тоже использовали по-разному. Сначала ее бросали как лассо, а когда она накрывала связку, подтягивали ее очень осторожно, чтобы та не выскользнула. Само же отпирание замка они неоднократно наблюдали, так что трудности оно не составило.</p>
     <p>Для достижения поставленной цели обезьяны совершили целый ряд <emphasis>«подготовительных» действий.</emphasis> Они изобретательно использовали разные предметы в качестве орудий, явно планировали свои действия и прогнозировали их результаты. Наконец, при решении этой, неожиданно возникшей задачи действовали они на редкость слаженно, прекрасно понимая друг друга. Все это позволяет расценивать действия шимпанзе как пример <emphasis>разумного поведения в новой ситуации</emphasis> и отнести к проявлениям мышления.</p>
     <p>Комментируя этот случай, Фирсов писал: «Надо быть слишком предубежденным к психическим возможностям антропоидов, чтобы во всем описанном увидеть только простое совпадение. Общим для поведения обезьян в этом и подобных случаях является отсутствие простого перебора вариантов. Эти акты точно развертывающейся поведенческой цепи, вероятно, отражают <emphasis>реализацию уже принятого решения,</emphasis> которое может осуществляться на основе как текущей деятельности, так и имеющегося у обезьян жизненного опыта» (Фирсов, 1987; курсив наш. — <emphasis>Авт.}.</emphasis></p>
     <subtitle><strong>4.5.4. Орудийные действия антропоидов в естественной среде обитания</strong></subtitle>
     <p>У живущих на свободе обезьян «подловить» такие случаи тоже удается не часто, но за долгие годы накопилось немало подобных наблюдений. Приведем лишь отдельные примеры.</p>
     <p>Гудолл (1992), например, описывает один из них, связанный с тем, что ученые подкармливали посещавших их лагерь животных бананами Многим это пришлось весьма по вкусу, и они так и держались неподалеку, выжидая, когда можно будет получить очередную порцию угощения (см. также 7.5). Один из взрослых самцов по кличке Майк боялся брать банан из рук человека. Однажды, разрываемый борьбой между страхом и желанием получить лакомство, он впал в сильное возбуждение. В какой-то момент он стал даже угрожать Гудолл, тряся пучком травы, и заметил, как одна из травинок коснулась банана. В тот же миг он выпустил пучок из рук и сорвал растение с длинным стеблем. Стебель оказался довольно тонок, поэтому Майк тут же бросил его и сорвал другой, гораздо толще С помощью этой палочки он выбил банан из рук Гудолл, поднял и съел его. Когда та достала второй банан, обезьяна тут же снова воспользовалась своим орудием.</p>
     <p>Самец Майк не раз проявлял недюжинную изобретательность Достигнув половозрелости, он стал бороться за титул доминанта (завоевал его благодаря весьма своеобразному использованию орудий). Он устрашал соперников грохотом канистр из-под бензина. Использовать их не додумался никто, кроме него, хотя канистры валялись вокруг во множестве. Впоследствии ему пытался подражать один из молодых самцов. Отмечены и другие примеры использования предметов для решения новых задач.</p>
     <p>Например, некоторые самцы пользовались палками, чтобы открывать контейнер с бананами. Оказалось, что в самых разных сферах своей жизнедеятельности обезьяны прибегают к сложным действиям, включающим составление плана и предвидение их результата.</p>
     <p>Систематические наблюдения в природе с прослеживанием «биографий» отдельных особей позволяют убедиться, что разумные действия в новых ситуациях — не случайность, а проявление общей стратегии поведения. В целом такие наблюдения подтверждают, что проявления мышления антропоидов в экспериментах и при жизни в неволе объективно отражают реальные характеристики их поведения.</p>
     <p>Первоначально предполагалось, что любое применение постороннего предмета для расширения собственных манипуляторных способностей животного можно расценивать как проявление разума. Между тем наряду с рассмотренными примерами индивидуального изобретения способов применения орудий в экстренных, внезапно сложившихся ситуациях известно, что некоторые популяции шимпанзе регулярно <emphasis>используют орудия и в стандартных ситуациях повседневной жизни. </emphasis>Так, многие из них «выуживают» термитов прутиками и травинками, а пальмовые орехи относят на твердые основания («наковальни») и разбивают с помощью камней («молотков»). Описаны случаи, когда обезьяны, увидев подходящий камень, подбирали его и таскали с собой, пока не добирались до плодоносящих пальм.</p>
     <p>В двух последних примерах орудийная деятельность шимпанзе имеет уже совсем другую природу, нежели действия Майка. Применению прутиков для «ужения» термитов и камней для разбивания орехов, которые составляют их обычный корм, обезьяны <emphasis>постепенно учатся с детства,</emphasis> подражая старшим.</p>
     <p>Орудийные действия шимпанзе могут быть не только проявлениями разума, но во многих случаях являются <emphasis>результатом обучения и подражания.</emphasis></p>
     <subtitle><strong>4.5.5. Орудийные действия у позвоночных, не относящихся к приматам</strong></subtitle>
     <p>Орудийная деятельность описана не только у человекообразных обезьян, но и у некоторых других видов млекопитающих, а также у птиц. В этом случае неоднозначность природы орудийных действий не ограничивается двумя рассмотренными вариантами. Наряду с тем, что они могут проявляться как разумные решения в новой ситуации или формироваться как повседневный навык за счет обучения и подражания, орудийные действия входят в обычный <emphasis>видоспецифический репертуар</emphasis> поведения отдельных видов животных. К таким видам относятся морские выдры — каланы <emphasis>(Enhydralutris),</emphasis> а также нескольких видов птиц — галапагосские дятловые вьюрки (<emphasis>Camarhunchuspallidusи Castospiwheliobales),</emphasis> шалашники (самцы родов <emphasis>Ailuroedus, Amblyomis, Archboldia, Scenopoeetes),</emphasis> а также новокаледонские представители врановых <emphasis>(Coloeusmoneduloides).</emphasis></p>
     <p>В ряде случаев орудийные действия характерны для всех особей данного вида, проявляются почти одинаково, развиваются в онтогенезе даже при воспитании в изоляции от сородичей. Они составляют <emphasis>видоспецифическую характеристику</emphasis> (присущи конкретному виду) и расцениваются как появление <emphasis>инстинкта.</emphasis></p>
     <p>Наиболее известный пример этого рода орудийной деятельности демонстрируют дарвиновы вьюрки <emphasis>CamarhunchuspallidusuCastospi^aheliobates.</emphasis> Они используют веточки или кактусовые иглы для извлечения личинок насекомых из-под коры деревьев, причем это основной способ добывания пищи, характерный для любого представителя вида. Дятловый вьюрок С. <emphasis>pallidus</emphasis> уже в раннем возрасте, сразу же после вылета из гнезда, начинает манипулировать прутиками, постепенно усовершенствуя технику их применения для добывания личинок. Это поведение проявляется и у молодых птиц, воспитанных в изоляции от сородичей, т. е. не требует обучения подражанием. Считают, что <emphasis>дятловые вьюрки генетически предрасположены к. этому конкретному способу манипулировать</emphasis> прутиками или колючками кактусов. Характерно, что вьюрки не только используют готовые веточки и иглы, но могут обрабатывать их, придавая им нужную форму: укорачивать, отламывать боковые побеги. В этом отношении их поведение внешне вполне сопоставимо с поведением шимпанзе, которые соответствующим образом подготавливают прутья для добывания термитов из термитника (Гудолл, 1992).</p>
     <p>О диапазоне пластичности этой формы поведения вьюрков свидетельствует следующее наблюдение. Птицы, выращенные в неволе Эйбл-Эйбесфельдтом, были избавлены от необходимости добывать личинки, но они самостоятельно создавали ситуацию, где можно было бы воспользоваться палочкой как орудием. Наевшись из обычной кормушки, они рассовывали личинки хрущака, которыми их кормили, по вольере, а затем доставали при помощи палочек или других подходящих предметов и снова прятали и т. д.</p>
     <p>Необходимо подчеркнуть, что орудийная деятельность птиц не ограничивается проявлениями инстинкта у отдельных видов. Известно, что представители нескольких видов врановых прибегали к употреблению орудий в непредвиденных обстоятельствах.</p>
     <p>Наиболее убедительным свидетельством их способное! и к разумному употреблению орудий может служить поведение голубой сойки <emphasis>(Cyanociltacristata). </emphasis>Оставленная перед опытом без пиши, одна из подопытных птиц отрывала от постеленной в клетку газеты полоски, придерживая их лапами, сгибала клювом пополам, а потом просовывала через прутья и подгребала (как палкой) оставшиеся за клеткой кусочки пищи (Jones, Kamil, 1973). Есть и другие свидетельства способности врановых к разумному применению предметов в качестве орудий в новой ситуации.</p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>4.1. Примеры орудийных действий животных разных видов в природе и в экспериментах</strong></subtitle>
     <table>
      <tr align="left">
       <th align="left" valign="top">Инстинкты</th>
       <th align="left" valign="top">«Инсайт»</th>
       <th align="left" valign="top">Обучение и традиции</th>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Дятловые вьюрки:</td>
       <td align="left" valign="top">Шимпанзе:</td>
       <td align="left" valign="top">Шимпанзе:</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">добывание насекомых с помощью палочек</td>
       <td align="left" valign="top">— сооружение вышек; — угроза канистрами; — применение палок;</td>
       <td align="left" valign="top">— «ужение» термитов; — разбивание</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Калифорнийские каланы:</td>
       <td align="left" valign="top">— побеги из клеток; — тушение огня</td>
       <td align="left" valign="top">орехов камнями на наковальнях;</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">разбивание раковин камнями</td>
       <td align="left" valign="top">Сойки: изготовление бумажных «жгутов» для доставания пищи</td>
       <td align="left" valign="top">Макаки: — мойщики картофеля; — крабоеды</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Новокаледонские галки:</td>
       <td align="left" valign="top"/>
       <td align="left" valign="top"/>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">изготовление «крючков» для ловли насекомых</td>
       <td align="left" valign="top"/>
       <td align="left" valign="top"/>
      </tr>
     </table>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <p>В табл. 4.1 приведены некоторые примеры орудийных действий животных, имеющих разную природу. Они иллюстрируют представление о том, что в <emphasis>основе сходных по внешнему проявлению поведенческих актов могут лежать разные механизмы — инстинкт, обучение, разум </emphasis>(см. 1.2). Удельный вес каждого из этих факторов может быть разным в зависимости от многих обстоятельств, даже если конечный результат внешне выглядит одинаково (Крушинский, 1986). Поэтому (в соответствии с «каноном К. Л. Моргана») то или иное проявление орудийной деятельности может быть отнесено к актам мышления только после тщательного анализа.</p>
     <p>Эти факты демонстрируют сложность и неоднородность такой формы поведения животных, как орудийная деятельность. В основе этих актов, схожих по внешнему проявлению, могут лежать принципиально разные механизмы:</p>
     <p>• экстренное решение в новой ситуации («инсайт»);</p>
     <p>• обучение методом проб и ошибок и подражание сородичам;</p>
     <p>• выполнение видоспецифической (инстинктивной) программы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>4.6. Методики, разработанные А. В. Крушинским для изучения способности животных к поиску приманки, исчезающей из поля зрения</p>
     </title>
     <p>Рассмотренные выше эксперименты убедительно показали способность антропоидов к целенаправленному употреблению орудий в соответствии с «мысленным планом». Данную способность можно рассматривать как проявление элементарного мышления.</p>
     <p>В то же время описанные выше методы анализа решения животными задач имели определенные ограничения:</p>
     <p>• результаты таких опытов носили чисто описательный характер, и субъективизм в их трактовке был почти неизбежен;</p>
     <p>• при повторении эксперимента неизменно возникал вопрос о том, что животное не решает задачу заново, а стереотипно применяет опыт, приобретенный в предшествующей пробе;</p>
     <p>• такие методики практически невозможно было использовать в опытах на животных-неприматах, а поэтому исключалась возможность сравнительного анализа, необходимого для ответа на вопрос, насколько широко зачатки мышления представлены у более примитивно организованных животных (см. 1.3).</p>
     <p>Ответ на последний вопрос требовал другого методологического подхода. Для его изучения нужны были <emphasis>универсальные тесты,</emphasis> которые можно было бы предлагать разным животным и при этом получать результаты, пригодные для количественной оценки, статистической обработки и получения сравнительной характеристики разных видов.</p>
     <p>Такие методологические подходы были созданы независимо друг от друга двумя учеными — Г. Харлоу и Л. В. Крушинским. Г. Харлоу (см. 3.3.2) в 50-е годы предложил метод сравнительной оценки высших когнитивных функций животных, который дает возможность выяснить, улавливают ли животные общий принцип, лежащий в основе их решения, т. е., по выражению автора, формируется ли у них <emphasis>«установка на обучение».</emphasis></p>
     <p>Попытка Г. Харлоу была удачной. С помощью его теста действительно можно было почти в стандартных условиях исследовать самых разных животных и охарактеризовать динамику их обучения количественными параметрами. Однако метод Харлоу позволял охарактеризовать в основном одну сторону мышления животных — способность к обобщению.</p>
     <p>Л. В. Крушинский предложил универсальные методики тестирования и предпринял широкое сравнительное исследование способности животных к <emphasis>другому виду</emphasis> элементарного мышления — решению <emphasis>экстренно возникших задач, для которых у них нет готовой программы.</emphasis></p>
     <p>В отличие от описанных выше задач, в которых надо было достать удаленную, но видимую цель, значительная часть методик, предложенных Л. В. Крушинским для изучения зачатков мышления животных, основана на поиске приманки, тем или иным способом <strong><emphasis>исчезающей из поля зрения,</emphasis></strong> как только животное начинало ее есть. Этим они отличались от ранее рассмотренных методик, в которых цель всегда была <emphasis>«в пределах зрительного поля».</emphasis> Поэтому решение задач в методиках Крушинского должно было осуществляться не под контролем внешних стимулов, а за счет оперирования <emphasis>«образом исчезнувшей приманки»'.</emphasis></p>
     <p>Повторим определение мышления (рассудочной деятельности животных), данное Л. В. Крушинским, которое он называл «рабочим»:</p>
     <p>«Способность животного улавливать эмпирические законы, связывающие предметы и явления внешнего мира, и оперировать этими законами в новой для него ситуации для построения программы адаптивного поведенческого акта».</p>
     <subtitle><strong>4.6.1. Понятие об «эмпирических законах» и элементарной логической задаче</strong></subtitle>
     <p>Л. В. Крушинский ввел понятие <emphasis>элементарной логической задачи, </emphasis>т. е. задачи, которая характеризуется смысловой связью между составляющими ее элементами. Благодаря этому она может быть решена экстренно, при первом же предъявлении, за счет мысленного анализа ее условий. Такие задачи по своей природе не требуют предварительных проб с неизбежными ошибками. Как и задачи, которые рассматривались в разд. 4.5, они могут служить <emphasis>альтернативой</emphasis> и «проблемному ящику» Торндайка, и выработке различных систем дифференцировочных УР. Дифференцировочные УР, точнее, порядок смены подкрепления по ходу их выработки, не связаны для животного с «естественной» логикой событий внешнего мира. Именно поэтому их нельзя решить иначе, чем постепенно, при многократных пробах и подкреплении правильных реакций.</p>
     <p>Отличительную черту тестов Крушинского составляет то, что их решение требует (согласно его определению) оперирования так называемыми <emphasis>«эмпирическими законами».</emphasis> Имеется в виду, что анализу подлежат такие свойства предметов и явлений, которые присущи им в силу <emphasis>природных физических законов и</emphasis> с которыми животное постоянно сталкивается в жизни.</p>
     <p>Прибегая к терминологии когнитивной психологии, можно сказать, что эти «законы» входят в состав «познавательной карты», или «образной картины мира животного», т е. той системы знаний, которую оно накапливает в течение жизни На необходимость и плодотворность использования таких тестов указывал Д. Примэк (Premack, 1983), называя эту форму мышления животных «естественным мышлением» <emphasis>(naturalreasoning),</emphasis> в отличие от их способности к обобщению и умозаключениям.</p>
     <empty-line/>
     <p>' Более подробно методики описаны в книге Л. В. Крушинского «Биологические основы рассудочной деятельности» (1986).</p>
     <empty-line/>
     <p>Тесты для изучения способности к обобщению и умозаключению организованы таким образом, что их условия и структура достаточно произвольно определяются экспериментатором и совершенно не связаны с естественными закономерностями Это относится также к тесту Ревеша-Крушинского, где алгоритм изменении положения приманки задается экспериментатором произвольно и не имеет никакой связи с процессами в естественной для животных среде (см 4 7), или формированию установки на обучение в тестах Харлоу.</p>
     <p>Базовые формы когнитивной деятельности животных были частично описаны в гл. 3. Ниже перечислены наиболее важные эмпирические законы, владение которыми, как писал Л. В Крушинский, необходимо животному для решения ряда логических задач.</p>
     <p><strong>1.<emphasis> Закон «неисчезаемости» предметов (objectpermanence).</emphasis></strong> Животные способны сохранять память о предмете, ставшем недоступным непосредственному восприятию. Животные, «знающие» этот эмпирический закон, более или менее настойчиво ищут корм, тем или иным способом скрывшийся из их поля зрения (описание поведения млекопитающих в тесте на отсроченную реакцию см. в 3.4.1). Представление о «неисчезаемости» есть и у многих птиц. Так, вороны и попугаи активно ищут корм, который у них на глазах накрыли непрозрачным стаканом или отгородили от них непрозрачной преградой. В отличие от этих птиц голуби и куры законом «неисчезаемости» не оперируют или оперируют в весьма ограниченной степени. Это выражается в том, что в большинстве случаев они почти не пытаются искать корм после того, как перестают его видеть. <sup>с</sup> Представление о «неисчезаемости» предметов необходимо для решения всех типов задач, связанных с поиском приманки, скрывающейся из поля зрения.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>2.<emphasis> Закон, связанный с движением,</emphasis></strong> — одним из самых универсальных явлений окружающего мира, с которым сталкивается любое животное независимо от образа жизни. Каждое из них без исключения с первых же дней жизни наблюдает перемещения родителей и сибсов, хищников, которые им угрожают, или, наоборот, собственных жертв. Вместе с тем животные воспринимают изменения положения деревьев, травы и окружающих предметов при собственных перемещениях. Это создает основу для формирования представления о том, что движение предмета всегда имеет <emphasis>определенное направление и траекторию </emphasis>Знание этого закона лежит в основе решения задачи на экстраполяцию (см 4.5.5 2)</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>3. <emphasis>Законы «вмещаемости» и «перемещаемости».</emphasis></strong> Имеется в виду, что на основе восприятия и анализа пространственно-геометрических признаков окружающих предметов животные «знают», что <emphasis>одни объемные предметы могут вмещать в себя другие объемные предметы и перемещаться вместе с ними.</emphasis></p>
     <p>В лаборатории Л В Крушинского разработаны две группы тестов, с помощью которых можно оценивать способность животных разных видов оперировать указанными эмпирическими законами в новой ситуации Схемы этих экспериментов представлены ниже (см. 4.6.3).</p>
     <p>Как полагал Крушинский, перечисленные им законы не исчерпывают всего, что может быть доступно животным Он допускал, что они оперируют также представлениями о временных и количественных параметрах среды, и планировал создание соответствующих тестов. Животные действительно способны оценивать количественные и даже числовые параметры стимулов (см. гл. 5).</p>
     <p>Многие животные, в том числе обезьяны, в тесте на предпочтение выбирают стимулы большей площади и объема По-видимому, они могут, также без специальной тренировки, воспринимать и сравнивать стимулы, различающиеся по числу элементов Вороны и голуби, например, без всякой предварительной подготовки выбирают кормушку, содержащую большее число зерен или личинок мучного хрущака В обоих случаях тест проводится в ситуации «свободного выбора», когда птицы съедают любую выбранную ими приманку, а обезьяны получают любой выбранный ими стимул</p>
     <p>|] Предложенные Л. В. Крушинским (1986) и описанные ниже методики сравнительного изучения рассудочной деятельности с помощью <strong>элементарных логических задач</strong> основаны на допущении, что животные улавливают эти «законы» и могут использовать их в новой ситуации Задачи построены так, что возможно их экстренное решение, принятое логическим путем, в соответствии с лежащим в их основе принципом, и не требующее предварительного обучения по методу проб и ошибок.</p>
     <p><strong>4.6,2. Методика изучения способности животных к экстраполяции направления движения пищевого раздражителя, исчезающего из поля зрения («задача на экстраполяцию»).</strong></p>
     <p>Под <strong><emphasis>экстраполяцией</emphasis></strong> понимают способность животного выносить функцию, известную на отрезке, за ее пределы. Л. В. Крушинский предложил несколько <emphasis>элементарных логических задач</emphasis> для изучения такой способности. Исследование способности к экстраполяции в опытах с ширмой.</p>
     <image l:href="#i_039.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.12.</strong></p>
     <p><strong>А — общий вид установки для опытов с хищными млекопитающими, кроликами и птицами (рисунок Т. Никитиной); Б — камера для экспериментов с мышами (пояснение в тексте).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Наибольшее распространение получил так называемый «опыт с ширмой» (рис. 4.12). В этом опыте перед животным помешают непрозрачную преграду — ширму (длина — около 3 м, высота 1 м) В центре ширмы имеется вертикальная щель, через которую видны две кормушки, в начале опыта расположенные прямо перед щелью. Кормушки разъезжаются в стороны, как только животное начинает есть, но оно может видеть начальный участок их пути до момента исчезновения за поперечными преградами-клапанами. Через несколько секунд кормушки скрываются из поля зрения, так что их дальнейшее перемещение животное уже не видит и может только представлять его мысленно.</p>
     <p>За щелью находятся две кормушки: одна с кормом, другая пустая. Это делается для того, чтобы создать животному возможность альтернативного выбора. К тому же если двигаются две кормушки, то животное не сможет отыскать корм, ориентируясь на звук при движении.</p>
     <p>Опыты с грызунами проводятся несколько по-другому. Вторую кормушку тоже наполняют кормом (поилки с молоком). Эту кормушку либо закрывают сеткой (в опытах с крысами), либо (опыты с мышами) ставят так, чтобы животное ее не видело. Это позволяет «уравнять запахи», идущие от приманки с двух сторон камеры, и тем самым препятствовать отысканию корма с помощью обоняния. Экспериментальная камера для исследования способности к экстраполяции у мышей (рис 4.12Б) устроена так, чтобы животное оставалось в ней в интервалах между предъявлениями задачи. В одной из стенок камеры (I) на середине ее длины на уровне пола имеется отверстие (2), дающее животному доступ к поилке (3) и позволяющее видеть начальный этап ее перемещения. Контрольная поилка (4) перемещается в противоположную сторону. С помощью специального рычага (5) их можно передвинуть к боковым отверстиям (6). «Обход ширмы» в этом варианте установки — это перемещение животного вправо или влево и подход к одному из боковых отверстий. Траектория (7) показывает путь мыши при правильном решении задачи.</p>
     <p>В Чтобы решить задачу на экстраполяцию, животное должно j представить себе траектории движения обеих кормушек после исчезновения из поля зрения и на основе их сопоставления определить, с какой стороны надо обойти ширму, чтобы получить корм.</p>
     <p>Способность к решению этой задачи проявляется у многих позвоночных, но ее выраженность значительно варьирует у разных видов.</p>
     <p>Основной характеристикой способности животных к рассудочной деятельности служат <strong><emphasis>результаты первого предъявления</emphasis></strong> задачи, потому что при их повторении подключается влияние и некоторых других факторов. В связи с этим для оценки способности к решению логической задачи у животных данного вида необходимо и достаточно провести по одному опыту на большой группе. <emphasis>Если доля особей, правильно решивших задачу при ее первом предъявлении, достоверно превышает случайный уровень, считается, что у животных данного вида или генетической группы есть способность к экстраполяции (или к другому виду рассудочной деятельности).</emphasis></p>
     <p>Как показали исследования Л. В. Крушинского, животные многих видов (хищные млекопитающие, дельфины, врановые птицы, черепахи, крысы-пасюки, мыши некоторых генетических групп) успешно решали задачу на экстраполяцию. В то же время животные других видов (рыбы, амфибии, куры, голуби, большинство грызунов) обходили ширму чисто случайно (рис. 4.13А).</p>
     <p>При повторных предъявлениях задачи поведение животного зависит не только от способности (или неспособности) экстраполировать направление движения, но и от того, запомнило ли оно результаты предыдущих решений. Ввиду этого данные повторных опытов отражают взаимодействие ряда факторов, и для характеристики способности животных данной группы к экстраполяции их надо учитывать с известными оговорками.</p>
     <p>Многократные предъявления позволяют точнее проанализировать поведение в опыте животных тех видов, которые плохо решают задачу на экстраполяцию при ее первом предъявлении (о чем можно судить по невысокой доле правильных решений, которая не отличается от случайного 50 %-го уровня). Оказывается, что большинство таких особей ведет себя чисто случайным образом и при повторениях задачи. При очень большом числе предъявлении (до 150) такие животные, как, например, куры или лабораторные крысы, постепенно обучаются чаще обходить ширму с той стороны, в которую скрылся корм. Напротив, у <emphasis>хорошо экстраполирующих</emphasis> видов результаты повторных применений задачи могут быть несколько ниже, чем результаты первого, хотя продолжают достоверно превышать случайный уровень (например, у лисиц и собак, рис. 4.13Б). Причиной такого снижения показателей теста может быть, по-видимому, влияние различных тенденций в поведении, напрямую не связанных со способностью к экстраполяции как таковой. К ним относится склонность к спонтанному чередованию побежек, предпочтение одной из сторон установки, характерное для многих животных, и т. д. В опытах Крушинского и сотрудников у некоторых животных (например, врановых и хищных млекопитающих) обнаруживались проявления боязни обстановки опыта, нередко сопровождавшиеся беспорядочными обходами ширмы независимо от направления движения корма. Решение задачи на экстраполяцию.</p>
     <image l:href="#i_040.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_041.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.13.</strong></p>
     <p><strong>А — успешность решения задачи на экстраполяцию животными разных таксономических групп при ее первом предъявлении; по оси ординат — доля правильных решений в процентах (плоскость соответствует 50 %-му случайному уровню правильных решений); Б — усредненные кривые успеха решения задачи при ее многократных предъявлениях животными разных таксономических групп (по Крушинскому, 1986). По оси ординат — как в случае А, по оси абсцисс — номера предъявлении.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Вопрос о влиянии разных стратегий поведения в опыте на проявление способности к экстраполяции был подробно проанализирован на <emphasis>уникальной модели— двух парах линий мышей с робертсоновской транслокацией па разном генетическом фоне</emphasis> (Полетаева, 1998). Оказалось, что эта способность зависит и от генотипа (см. также гл. 9).</p>
     <empty-line/>
     <p>С помощью теста на экстраполяцию, который позволяет давать.1 точную количественную оценку результатов его решения, впервые I была дана широкая сравнительная характеристика развития зачатков мышления у позвоночных всех основных таксономических групп, изучены их морфофизиологические основы, некоторые аспекты формирования в процессе онто- и филогенеза, т. е. практически весь тот J круг вопросов, ответ на которые, согласно Н. Тинбергену (Tinbergen, D1963), необходим для всестороннего описания поведения.</p>
     <subtitle><strong>4.6.3. Методики изучения способности животных к оперированию пространственно-геометрическими признаками предметов</strong></subtitle>
     <p>Анализ пространственных характеристик необходим во многих ситуациях, с которыми сталкиваются животные в естественной среде обитания. В опытах Толмена (1997) была продемонстрирована способность животных к обучению в лабиринте за счет формирования и запоминания мысленной «пространственной карты» (см. 3.4). <emphasis>Эту способность интенсивно изучают в настоящее время.</emphasis></p>
     <p>Элементы пространственного мышления обезьян были обнаружены и в опытах В. Келера. Он отмечал, что во многих случаях, намечая путь достижения приманки, обезьяны предварительно сопоставляли, как бы «оценивали» расстояние до нее и высоту предлагаемых для «строительства» ящиков. Понимание пространственных соотношений между предметами и их частями составляет необходимый элемент более сложных форм орудийной и конструктивной деятельности шимпанзе (Ладыгина-Коте. 1959; Фирсов, 1987).</p>
     <p>К пространственным признакам можно отнести также геометрические свойства предметов (например, форму, наличие или отсутствие симметрии, размерность). С их анализом связаны эмпирические законы <emphasis>«вмещаемости»</emphasis> и <emphasis>«перемещаемости»</emphasis> объемных (трехмерных) предметов, которые могут вмещать друг друга и перемешаться, находясь один в другом.</p>
     <p><strong>Задача на оперирование эмпирической размерностью фигур (ОЭРФ). </strong>Л. В. Крушинский (1986) предложил тест для оценки одной из форм пространственного мышления — способности животного в поисках приманки сопоставлять предметы разной размерности: трехмерные (объемные) и двумерные (плоские).</p>
     <empty-line/>
     <p>*1 Суть теста состоит в том, что объемная приманка может быть помещена (и спрятана) только в объемную (ОФ), но не в плоскую (ПФ) фигуру, поэтому животное должно выбрать ОФ.</p>
     <p>Он был назван тестом на <emphasis>«оперирование эмпирической размерностью фигур»</emphasis> или <emphasis>тестом на «размерность»</emphasis> (Дашевский, 1977; 1979).</p>
     <empty-line/>
     <p>Этот термин был введен для характеристики предлагаемой задачи потому, что так называемая «плоская фигура», хотя и имела минимальную толщину, на самом деле также была трехмерной Однако поскольку соотношение толщины плоской фигуры и размера «в глубину» объемной фигуры было от 1 40 до 1 100, то при предъявлении в паре такие фигуры имели четко различную «пространственность» и <emphasis>эмпирически</emphasis> оценивались как фигуры разном размерности Форму фигур, которые давались животному для сопоставления, подбирали так, чтобы плоская была фронтальной проекцией объемной.</p>
     <p>Для успешного решения задачи на ОЭРФ животные должны владеть следующими эмпирическими законами и выполнять следующие операции:</p>
     <p>• мысленно представить себе, что приманка, ставшая недоступной для непосредственного восприятия, не исчезает <emphasis>(закон «не-исчезаемости»),</emphasis> а может быть помещена в другой объемный предмет и вместе с ним перемещаться в пространстве (законы <emphasis>«вмещаемости»</emphasis> и <emphasis>«перемещаемое/ли»)'.</emphasis></p>
     <p>• оценить пространственные характеристики фигур;</p>
     <p>• пользуясь <emphasis>образом</emphasis> исчезнувшей приманки как эталоном, мысленно сопоставить эти характеристики между собой и решить, где спрятана приманка;</p>
     <p>• сбросить объемную фигуру и овладеть приманкой.</p>
     <p>Первоначально опыты были проведены на собаках, но методика экспериментов была сложна и непригодна для сравнительных исследований. Б. А. Дашевский (1972) сконструировал установку, применимую для исследования этой способности у любых видов позвоночных, включая человека.</p>
     <p>Она представляет собой стол, в средней части которого расположено устройство для раздвигания вращающихся демонстрационных платформ с фигурами. Животное находится по одну сторону стола, фигуры отделены от него прозрачной перегородкой с вертикальной щелью в середине. По другую сторону стола находится экспериментатор. В части опытов животные не видели экспериментатора: он был скрыт от них за перегородкой из стекла с односторонней видимостью.</p>
     <p>Опыт ставится следующим образом (рис. 4.14). Голодному животному предлагают приманку (1), которую затем прячут за непрозрачный экран-коробку (2). Под его прикрытием приманку помещают в объемную фигуру (ОФ), например куб, а рядом помещают плоскую фигуру (ПФ), в данном случае квадрат (проекцию куба на плоскость). Затем экран удаляют, и обе фигуры, вращаясь вокруг собственной оси, раздвигаются в противоположные стороны с помощью специального устройства (3). Чтобы получить приманку, животное должно опрокинуть объемную фигуру (4).</p>
     <p>Процедура эксперимента позволяла многократно предъявлять задачу одному и тому же животному, но при этом обеспечивать <emphasis>максимально возможную новизну каждого предъявления.</emphasis></p>
     <p>Для этого всякий раз животному предлагали новую пару фигур, отличающуюся от остальных по цвету, форме, размеру, способу построения (плоскогранные и тела вращения) и размеру (рис. 4.15).</p>
     <p>Примеры индивидуальных «кривых накопления», демонстрирующих динамику успешности решения задачи на ОЭРФ, даны на рис. 4.16. На этих кривых правильное решение задачи — выбор объемной фигуры — изображен отрезком прямой, направленным под углом 45° вверх по оси абсцисс, выбор плоской фигуры — таким же «шагом вниз», отсутствие выбора — горизонтальным отрезком. Обезьяны, дельфины, медведи и врановые птицы успешно решают эту задачу. Как при первом предъявлении теста, так и при повторных пробах они выбирают преимущественно объемную фигуру. В отличие от них хищные млекопитающие и часть врановых птиц реагируют на фигуры чисто случайно и лишь после десятков сочетаний постепенно <emphasis>обучаются</emphasis> правильным выборам.</p>
     <p>Эти эксперименты позволили существенно уточнить картину различий в уровнях развития зачатков мышления у животных разных таксономических групп.</p>
     <p>Особое значение имеет факт сходства в решении этого теста у врановых птиц и наиболее высокоорганизованных млекопитающих — низших узконосых обезьян, дельфинов, а также медведей, тогда как большинство других хищных млекопитающих его не решает. Такие же различия между ними были обнаружены по показателям формирования <emphasis>установки на обучение</emphasis> (см. 3.3.3) и <emphasis>довербальных понятий </emphasis>(см. 5.5.4).</p>
     <image l:href="#i_042.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.14. Эксперимент с вороной по оперированию эмпирической размерностью фигур (рисунок Т. Никитиной).</strong></p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_043.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.15. Набор фигур, использованных в тесте на оперирование эмпирической размерностью фигур (по Дашевскому, 1972) Фигуры различались по форме и цвету.</strong></p>
     <p><strong>1 — желтые, 2 — бледно-желтые, 3 — темно-серые, 4 — зеленые, 5 — неокрашенные, 6 — голубые, 7 — синие, 8 — темно-зеленые, 9 — желтые, 10— голубые, 11 — серебристые, 12 — зеленые, 13— серые, 14 — бордовые, 15 — сине-зеленые, 16 — красные, 17 — оранжевые, 18 — светло-серые, 19 — черные, 20 — серо-голубые, 21 — малиновые, 22 — темно-розовые, 23 — белые, 24 — малиновые, 25 — золотые, 26 — фиолетовые, 27 — неокрашенные, 28 — светло-розовые, 29 — неокрашенные, 30 — черные.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Несмотря на принципиальные различия в строении мозга млекопитающих и птиц (отсутствие у птиц новой коры), наиболее высокоразвитые представители обоих классов достигают сходных, В достаточно высоких уровней развития элементарного мышления.</p>
     <p><strong>Контрольный опыт.</strong> Схема задачи на оперирование размерностью позволила на ее основе разработать принципиально важный контрольный эксперимент — альтернативу логической задачи При этом все «внешние атрибуты» опыта сохраняются, за исключением <strong><emphasis>собственно логической структуры</emphasis></strong> теста.</p>
     <p>Задачу, предлагаемую в подобном контрольном эксперименте, нельзя решить при первом предъявлении за счет «понимания» ее смысла. То, какой выбор является правильным, можно установить только по ходу последовательных предъявлении теста (Дашевский, 1979). Поясним это на примере, приведенном на рис. 4 17 Слева вверху (А) (как и на рис. 4 14) дана схема исходного теста на ОЭРФ. В контрольном опыте (Б, В) демонстрационные платформы (2), на которых в собственно эксперименте на ОЭРФ животному показывали приманку (1), а затем устанавливали фигуры (4 и 5), заменены кормушками такого же диаметра (3). Подкрепление можно помещать в любую из кормушек, и ее можно накрыть крышкой с прикрепленной к ней ОФ (как на рис. 4.17Б) или ПФ (как на рис. 4Л7В).</p>
     <image l:href="#i_044.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_045.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.16. Успешность решения задачи на оперирование эмпирической размерностью фигур животными разных видов А — примеры «кривых накопления &gt; По оси ординат — разность между числом правильных и неправильных решении, по оси абсцисс — номера предъявлении, Б — усредненные кривые решения задачи на оперирование эмпирической размерностью фигур и контрольного теста По оси ординат — доля правильных выборов, по оси абсцисс — номера предъявлений.</strong></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_046.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_047.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 4.17. Схемы опыта по оперированию эмпирической размерностью фигур (А), контрольных опытов по выработке дифференцировочного УР на предъявление ОФ и ПФ (Б, В) и по дифференцированию двух объемных фигур разного размера (Г) (см. текст; по Дашевскому, 1979).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В данной модификации контрольная задача теряет однозначность решения, поскольку приманка может с равной вероятностью находиться как в одной, так и в другой кормушке (тогда как в задаче на ОЭРФ она могла быть спрятана только в ОФ).</p>
     <p>В этом варианте задачи использовали те же самые зрительные раздражители: тот же набор ОФ и ПФ, что и в задаче на ОЭРФ (рис. 4, 15). У одной группы особей каждого вида (собаки, кошки, врановые) подкрепляли выбор ОФ, у другой — ПФ. В обоих случаях при первых предъявлениях животные обеих групп выбирали фигуры чисто случайно, и лишь постепенно, после десятков сочетаний они начинали чаще выбирать подкрепляемую фигуру, т. е. <emphasis>вырабатывали дифференцированный УР.</emphasis> Следует отметить, что, как и в задаче на ОЭРФ, каждый раз животному предъявляли новую пару фигур, которая отличалась от предыдущих по всем второстепенным признакам, кроме одного: одна фигура была плоской, а другая объемной. Тем самым процедура соответствовала выработке дифференцировочного УР на <emphasis>обобщенный признак</emphasis> «размерность» (см. 3.3 и 5.5).</p>
     <p>Как показывает рис. 4.16Б, динамика обучения дифференцировке существенно отличается от динамики решения задачи на ОЭРФ. Она сравнима с той, которая характерна для животных, плохо решающих тест на ОЭРФ (например, собак) и не имеет ничего общего с динамикой реакций у животных, хорошо справляющихся с задачей (обезьяны, дельфины, врановые птицы).</p>
     <p>Таким путем были впервые продемонстрированы четкие различия в поведении животных при решении элементарных логических задач и при выработке дифференцировочного УР, т. е. задачи, где логическая структура отсутствует (Дашевский, Детлаф, 1974; Дашевский, 1979; Крушинский и др., 1981).</p>
     <p>Животные, способные к решению задачи на «размерность», уже в первых предъявлениях теста реагируют правильно. При такой же по внешним признакам задаче, но требующей выработки дифференцировочного УР, правильные ответы появляются после десятков предъявлении.</p>
     <p><strong>Задача на поиск приманки в двух объемных фигурах разного объема.</strong> Успешное решение теста на ОЭРФ позволило предположить, что врановым могут быть доступны и другие задачи, основанные на оперировании представлением о геометрических свойствах предметов. Для проверки этого предположения может служить тест, в котором используются две ОФ, одинаковые по форме и цвету, но <strong><emphasis>существенно различающиеся по объему.</emphasis></strong> За счет этого, хотя обе они обладают свойством <emphasis>«вмещаемости»,</emphasis> лишь одна из них может вместить <emphasis>данную</emphasis> приманку, поскольку ее объем превышает объем кормушки в 2–4 раза, а объем второй фигуры сопоставим с ней (рис. 4.17Г).</p>
     <p>Для решения этого теста необходимо не только <emphasis>качественно</emphasis> оценить фигуры по признаку их размерности, но произвести и <emphasis>количественное</emphasis> сопоставление их параметров. В этой связи задачу с двумя ОФ можно рассматривать как комбинированный тест, требующий оперирования сразу двумя параметрами стимулов — <emphasis>пространственно-геометрическими и количественными.</emphasis> Оказалось, что при первом предъявлении задачи птицы с равной вероятностью выбирали обе фигуры, однако при ее повторениях (от 6 до 10 раз) они достоверно чаще выбирали большую фигуру.</p>
     <p>Опыты были проведены на 20 птицах, имевших разный опыт участия в экспериментах ' 10 из них ранее успешно решили задачу на ОЭРФ. 5 птиц с этой задачей не справлялись, а еще 5 предварительно вообще не были тестированы. В их поведении при решении этой задачи, как и задачи на ОЭРФ, обнаружились значительные индивидуальные различия 7 птиц (из 20) достоверно чаще выбирали большую ОФ (в среднем в 87 % случаев), 5 птиц выбирали большую фигуру, но это предпочтение было недостоверно (примерно 65 %); 4 птицы выбирали обе фигуры одинаково часто, а у 2 птиц обнаружилось предпочтение меньшем фигуры.</p>
     <p>Эти индивидуальные особенности птиц при решении данного теста соответствовали показателям решения теста на ОЭРФ. Чем выше были они в тесте на ОЭРФ, тем легче эти птицы справлялись и с «фигурами разного объема». Однако, способность к решению основного теста на оперирование размерностью — условие необходимое, но не достаточное для решения второго.</p>
     <p>Как уже указывалось, предполагаемый механизм решения таких тестов — мысленное сопоставление пространственных характеристик имеющихся при выборе фигур и отсутствующей в момент выбора приманки, которая служит как бы эталоном для их сопоставления (Дашевский, 1979). Опыты с использованием двух <strong>ОФ,</strong> из которых лишь одна могла вместить объемную приманку, также свидетельствуют об участии указанного механизма — мысленного сопоставления параметров фигур и отсутствующей в момент выбора приманки. Поскольку эту задачу решает меньшая доля особей, можно заключить, что она представляет для птиц большую сложность, чем предыдущая.</p>
     <p>Врановые птицы, дельфины, медведи и обезьяны способны к решению элементарных логических задач, основанных на оперировании пространственно-геометрическими признаками предметов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>4.7. Изучение способности животных к экстренному определению алгоритма изменений положения скрытой приманки. Тест Ревеша-Крушинского</strong></p>
     </title>
     <p>Этот тест был предложен Дж. Ревешем (Revecz, 1925) для сравнительной оценки рассудочной деятельности обезьян и детей, а позднее и независимо от него использовался Л. В. Крушинским, О. О. Якименко и Н. П. Поповой (1983) для изучения онтогенеза невербального мышления человека. Предполагалось, что его можно рассматривать как аналог задачи на экстраполяцию, более подходящий для опытов на человеке.</p>
     <p>Опыт ставится следующим образом. Перед животным располагают ряд одинаковых непрозрачных кормушек, накрытых крышками (испытуемым демонстрируют ряд стаканов). В первый раз приманку вне поля зрения животного помещают в первую кормушку и предоставляют возможность ее отыскать. Во второй раз (также незаметно) приманку помещают во вторую кормушку, затем в третью и т. д. После того как приманка обнаружена в первой (1-е предъявление), а затем во второй (2-е предъявление) кормушках, животное уже имеет необходимую и достаточную информацию, чтобы понять, где будет спрятана приманка при следующем предъявлении теста. Иными словами, этой информации достаточно, чтобы определить закономерность дальнейшего перемещения приманки: <strong><emphasis>она каждый раз будет находиться в новом месте, ближайшем к предыдущему</emphasis></strong> (рис. 4.18).</p>
     <p>На рисунке 4 18Б видно, что галка (график слева) находила приманку безошибочно в предъявлениях с 8-го по 11-е, а в 7-м ошиблась только на один «шаг», у павиана-анубиса (в середине) безошибочные выборы были в 5-м и 6-м. а также в 9-м и 10-м предъявлениях теста, серая крыса (справа) не сделала ни одною безошибочного выбора.</p>
     <image l:href="#i_048.png"/>
     <p><strong>Рис. 4.18. Тест Ревеша — Крушинского.</strong></p>
     <p><strong>А — обстановка эксперимента на врановых птицах в лаборатории Л В Крушинского, Б — результаты решения теста галкой (слева), павианом-анубисом (в середине) и серой крысой (справа); по вертикали отложены предъявления теста, по горизонтали — номера кормушек; положение приманки обозначено квадратом, неправильные реакции животного отмечены ромбами, соединенными линией, правильное (без предварительных ошибок) решение обозначено одиночным квадратом: В — гистограмма распределения первых выборов кормушек (см текст).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Напомним, что ранее рассмотренные тесты на экстраполяцию и ОЭРФ основаны на предположении, что у животных имеются представления о физических законах окружающего мира. Каждый такой тест имеет единственное решение. В то же время в данном тесте <emphasis>закономерность перемещения приманки задается экспериментатором произвольно</emphasis> (т. е. можно перемещать приманку справа налево или наоборот, а также менять «шаг» ее перемещения). Эта задача не имеет прямых аналогов в репертуаре поведения животных в естественных условиях.</p>
     <p>Многочисленные исследования показали, что у человека способность к решению этого теста — три безошибочных выбора подряд — проходит длительный путь формирования в онтогенезе и лишь к 15 годам достигает уровня, характерного для взрослых. Разные испытуемые используют при решении <emphasis>теста разные стратегии поиска: случайный, стереотипный, программный (т. е. поиск в соответствии с определенной гипотезой).</emphasis> С возрастом снижается доля испытуемых, использующих стереотипный поиск (т. е. открывание всех стаканов подряд), и растет доля тех, кто пользуется собственной программой поиска.</p>
     <p>Интересно отметить, что способность использовать собственную программу поиска появляется у детей между 6-м и 7-м годами жизни. В этот же период заметно снижается частота применения стратегии стереотипного поиска.</p>
     <p>Решение теста Ревеша — Крушинского исследовали у врановых птиц, голубей, крыс ряда линий, низших узконосых обезьян разных видов, а также нескольких человекообразных обезьян. Оказалось, что лишь в отдельных и весьма немногочисленных случаях животные и птицы были способны «идеально» определить закономерность перемещения приманки и находили ее безошибочно в нескольких предъявлениях задачи подряд (см. рис. 4.18Б). Тем не менее, за исключением голубей, у животных всех исследованных видов выбор кормушек по ходу предъявления теста был достоверно неслучайным. Число попыток, которое они делали для отыскания приманки, было существенно меньше, чем это должно быть при случайном «блуждании».</p>
     <p>Определенные стратегии поиска (случайный, стереотипный или «программный») были обнаружены и при анализе решения теста животными разных видов. При этом оказалось, что у всех одни и те же стратегии встречаются в сходных пропорциях. Например, склонность к стереотипии — открыванию подряд всех кормушек — свойственна в равной степени всем изученным видам, а оптимизация поведения — снижение числа попыток, совершаемых при отыскании корма, — составляет около 30 % как у человекообразных обезьян, так и у крыс.</p>
     <empty-line/>
     <p>* Анализ ошибок, совершаемых в процессе решения теста, свидетельствует, что животные всех видов ищут приманку главным образом там, где они ее находили в предыдущих пробах. При этом они крайне редко открывают новые кормушки, хотя условия задачи («приманка каждый раз в новом месте, соседнем с предыдущим») требуют именно этого.</p>
     <empty-line/>
     <p>Среди исследованных видов животных ни у одного из них не обнаруживается достоверного улавливания логической структуры задачи — основного правила перемещения приманки.</p>
     <p>В подавляющем большинстве случаев все животные ищут приманку не там, где она должна появиться, а в месте ее недавнего обнаружения (Плескачева и др., 1995; 1998). Гистограмма распределения ошибочных первых выборов кормушек по отношению к той, в которой была спрятана приманка в данном предъявлении, приведенная на рис. 4.18В, иллюстрирует этот факт. На гистограмме знаком «+» отмечены ошибки «опережения», когда животное ищет корм там, где его до сих пор еще не было, т. е. впереди от истинного положения приманки, знаком «—» отмечены случаи, когда животное начинает поиск с кормушек, где оно обнаруживало приманку в предыдущих случаях. Реакций последней категории оказалось достоверно больше.</p>
     <p>Предполагалось, что решение данного теста будет доступно животным с наиболее высоким уровнем рассудочной деятельности. Однако полученные результаты не подтвердили этого предположения. Даже человекообразные обезьяны решали задачу не в соответствии с ее принципом, а на основе гораздо более простой стратегии, которую используют и крысы.</p>
     <empty-line/>
     <p>* Хотя животные практически не улавливают закономерность перемещения приманки, они все же применяют <emphasis>более примитивную, но универсальную стратегию.</emphasis> Она позволяет им в новой ситуации и на основе результатов всего лишь нескольких обнаружений приманки существенно оптимизировать дальнейший поиск.</p>
     <p><strong>4.8. Изучение способности к экстренной интеграции ранее образованных независимых навыков.</strong></p>
     <p>Этот вид рассудочной деятельности животных стал объектом исследования еще в конце 20-х — начале 30-х годов (Maier, 1929). Его можно обнаружить, если предложить животному такую задачу, которую оно может решить в новой ситуации на основе ранее приобретенного опыта. Однако речь идет не о выборе и применении одной из <emphasis>«готовых»,</emphasis> т. е. ранее выработанных реакций, а за счет создания, как это было сформулировано Н. Майером (Maier, 1929), <emphasis>нового решения на основе специфических элементов прошлых представлений или ранее образованных навыков</emphasis> (см. также 2.8).</p>
     <p>Помимо опытов самого Майера, хорошей иллюстрацией такого подхода могут служить эксперименты американского исследователя Р. Эпштейна (Epstein, 1984; 1987; см. ниже). Несколько таких тестов было разработано и в лаборатории Л. В. Крушинского в 70-е годы XX века (см. ниже).</p>
     <image l:href="#i_049.png"/>
     <p>Рис. 4.19. Одна из установок, предложенных Н. Майером для тестирования способности крыс к рассудочной деятельности (Maier, 1929).</p>
     <subtitle><strong>4.8.1. Способность к «рассуждению» у крыс</strong></subtitle>
     <p>Существует несколько тестов, решение которых требует экстренной интеграции ранее образованных навыков. На рис. 4.19 показана схема классического опыта Майера для оценки зачатков мышления <emphasis>(reasoning)</emphasis> у крыс. В подобных экспериментах можно обнаружить способность животного к реорганизации имеющегося опыта.</p>
     <p>Использованная в этих опытах установка состоит из трех дорожек (длиной 244 см каждая), расходящихся из одной центральной точки. Каждая дорожка заканчивается столиком, отличающимся от остальных по размеру, форме и типу. На столиках установлены деревянные экраны (Э1, Э2, ЭЗ) таким образом, чтобы с одного столика нельзя было видеть, что делается на остальных. После того как крыса обследовала все столики и дорожки, ей давали пищу, например на столике А. Затем крысу помещали на один из двух других столиков, например В, и отпускали. Достигнув центра установки, крыса могла выбрать один из двух путей — на столик А (где ее раньше кормили) или на столик Б. Перед каждым тестом животному давали возможность осмотреть установку. Всякий раз крысу кормили на другом столике. При случайном выборе доля правильных решений равна 50 %, однако у некоторых крыс она была гораздо выше. Это позволило автору сделать следующий вывод.</p>
     <p>Крысы способны в каждом новом предъявлении комбинировать (интегрировать) имеющуюся у них информацию и делать правильный выбор.</p>
     <subtitle><strong>4.8.2. Задача для голубей на «доставание банана»</strong></subtitle>
     <p>Американский исследователь Р. Эпштейн (Epstein, 1984; 1987) в ряде работ пытался опровергнуть уже прочно утвердившееся в 80-е гг. XX в. представление о наличии у животных элементарного мышления. В соответствии со взглядами бихевиористов (см. 2.4.3) он задался целью показать, что любое самое сложное поведение высших позвоночных, которое принято считать проявлением разума, есть не что иное, как результат переноса ранее сформированных навыков или другая форма применения ранее приобретенного опыта. Для начала Эпштейн попытался воспроизвести на голубях описанные выше опыты В. Келера, где шимпанзе доставали с помощью палок или придвиганием ящиков видимую, но недосягаемую для рук приманку.</p>
     <p>С этой целью у голубя в камере Скиннера сначала вырабатывали обычный инструментальный УР методом «последовательных приближений» (см. 3.2.3). Голубю давали немного зерна каждый раз, как только он клевал рычаг-манипулятор. Затем рычаг помещали очень высоко — под потолком камеры, так что птица не могла его достать (взлететь в камере голубь не мог). Однако в углу камеры находилась подставка, придвинув которую, можно было легко достать и клюнуть манипулятор (именно так в опытах В. Келера в угол вольеры ставили ящик, с которого шимпанзе мог достать висящий под потоком банан). В течение нескольких часов наблюдений ни один из 11 подопытных голубей по собственной воле не только не пытался передвинуть подставку, но даже не прикоснулся к ней.</p>
     <p>Иными словами, поведение голубей коренным образом отличалось от активности, которую обычно развивают для доставания подвешенного банана человекообразные обезьяны (см. 4.5).</p>
     <p>Убедившись в том, что голуби сами не догадываются, что нужно делать, у них начали вырабатывать два УР, причем один независимо от другого. В одних сеансах голубей учили подталкивать подставку к зеленому пятну-мишени на полу камеры, т. е. подкрепляли пищей такие движения, причем пятно располагали каждый раз на новом участке пола Во время этого обучения первый манипулятор из камеры удаляли. В других сеансах (их проводили параллельно и независимо от первых) голубей обучали забираться на подставку и клевать манипулятор. Важно отметить, что во время этих сеансов отсутствовало пятно-мишень на полу камеры. Если же голуби все же принимались передвигать подставку, то подкрепления за эти движения они не получали.</p>
     <p>После того как голуби прочно усвоили каждый из УР, с ними снова провели тот же тест, что и в начале, когда подставка находилась в стороне от манипулятора, а пятно-мишень на полу отсутствовало. В этом случае <emphasis>задачу решили 4 голубя из 11.</emphasis> Поглядывая то на манипулятор, то на подставку, они начали постепенно передвигать ее на нужное место. Достигнув цели, голуби взбирались на подставку, клевали манипулятор и получали подкрепление. Напомним, что для формирования каждого из УР птицам требовались многие сотни сочетаний.</p>
     <p>Контрольных голубей обучали либо только забираться на подставку и клевать манипулятор, либо только передвигать подставку Оказалось, что они успешно решают тест только во втором случае По-видимому, им важно научиться подталкивать подставку, а уж взобраться на нее они могут и без специального обучения.</p>
     <p>Авторы рассматривали поведение голубей как результат взаимодействия независимо образованных условных реакций на зрительные стимулы. Они считали, что во время теста у них происходит «функциональная генерализация» навыков, в отличие от генерализации, основанной на сходстве физических признаков стимулов (см. 3.1).</p>
     <p>Эпштейн предположил, что это поведение аналогично поведению обезьян и собак при решении подобных задач и что такие процессы у животных разных видов сходны, однако специалисты по высшим когнитивным функциям животных с этим категорически не согласились. Сходство между поведением антропоидов («инсайт» в опытах Келера) и голубей в ситуации «доставания банана» они считали чисто внешним, поверхностным и грубым.</p>
     <p>Эксперименты Эпштейна показали, что голуби способны к |У реорганизации ранее полученных независимых навыков.</p>
     <p>Отметим, что невысокий в целом уровень развития рассудочной деятельности этих птиц сильно ограничивает возможности их использования в опытах такого типа. Методика (задача на «доставание банана») может быть использована для сравнительного изучения рассудочной деятельности у тех видов животных, для которых другие тесты на элементарное мышление оказываются слишком сложными.</p>
     <subtitle><strong>4.8.3. Тест на экстренное сопоставление стимулов, ранее связанных с разным числом единиц подкрепления: выбор по признаку «больше, чем»</strong></subtitle>
     <p>Следующий тест, построенный по тому же принципу, что и описанные выше, был разработан 3. А. Зориной (Зорина и др., 1991) в процессе изучения способности птиц к оценке и оперированию количественными параметрами стимулов. Как известно, животные в процессе обучения усваивают информацию о количестве подкрепления, несмотря на то, что это не предусматривается специальной процедурой. Об этом свидетельствует тот факт, что увеличение размера подкрепления дает возможность ускорить процесс обучения в лабиринте (Рябинская, Ашихмина, 1988). И наоборот, при резком сокращении порции корма нарушаются ранее сформированные навыки. Известно также, что самые разные животные при свободном выборе предпочитают стимулы, которые больше других и по абсолютной величине, и по числу составляющих их элементов.</p>
     <p>Предлагаемый тест требует экстренного сопоставления величин подкрепления, связанного с разными стимулами, в новой для птицы ситуации.</p>
     <p>Опыт ставится следующим образом. В процессе предварительной тренировки у птиц вырабатывают серию независимых одиночных пищедобывательных УР (сбрасывание крышки с кормушки). В этот период птицы усваивают информацию о том, что кормушкам разного цвета соответствует определенное число единиц подкрепления: от 1 до 8 зерен пшеницы — для голубей и от 5 до 12 личинок мучного хрущака — для ворон. По окончании предварительного обучения проводят собственно тесты, во время которых кормушки предъявляют парами в разных комбинациях (20–25 проб). Чтобы сделать ситуацию максимально новой для птиц, в каждой пробе применяют новую комбинацию кормушек, повторяя каждую не более 3 раз за тест. (Для снижения возможного влияния подкрепления на последующие результаты в половине проб приманку помещают в обе кормушки, а остальные пробы идут без подкрепления.)</p>
     <p>При проведении собственно теста проверяют, будут ли птицы выбирать кормушку, ранее связанную с большим количеством подкрепления, и в каких пределах они будут осуществлять такой выбор.</p>
     <p>Поведение при решении этого теста, с точки зрения авторов, соответствует определению Майера, так как основано на <emphasis>экстренном сопоставлении независимо приобретенных элементов прошлого опыта — </emphasis>информации о количестве, подкрепления, связанного с каждой из кормушек разного цвета. В процессе решения птица должна сопоставить эту информацию и осуществить новую реакцию — выбор большего подкрепления.</p>
     <p>Птицы обоих видов во всем диапазоне исследованных множеств (от 1 до 8 зерен или личинок мучного хрущака) в среднем чаще выбирают стимул, связанный с большим количеством подкрепления. Следует подчеркнуть, что у голубей вероятность правильного выбора тем выше, чем больше абсолютная и относительная разница между сравниваемыми количествами пищи, т. е. когда множества единиц подкрепления имеют резко выраженные различия. У ворон величина различий между сравниваемыми количествами пищи влияла на правильность выбора не столь резко.</p>
     <p>Таким образом, оказалось, <emphasis>что эту элементарную логическую задачу решают и голуби.</emphasis> Подобно «задаче на доставание банана» она оказалась одной из очень немногих, им доступных.</p>
     <p>Полученные с помощью этой методики данные не только <emphasis>выявили способность к решению еще одной элементарной логической задачи, </emphasis>но позволили сравнить ее у птиц двух разных видов, т. е. охарактеризовать рассудочную деятельность птиц в сравнительном аспекте.</p>
     <p>Вместе с тем эти результаты внесли определенный вклад в характеристику способности птиц к оперированию количественными параметрами среды (которое условно иногда называют «счетом»).</p>
     <p>Оказалось, что выбор, который делает птица в новой ситуации (когда ей дают пару стимулов, ранее всегда предъявлявшихся поодиночке), определяется <emphasis>мысленным сравнением числа единиц подкрепления, соответствующего каждому из стимулов.</emphasis> Несмотря на то что по условиям опыта экспериментаторы не направляли внимания птиц специально на этот параметр (число единиц подкрепления), они спонтанно оценивали его и запоминали. На этой основе в новой ситуации, без всякой подготовки птицы делают выбор по признаку «больше, чем».</p>
     <p>Способность птиц к выполнению такой операции послужила основой для изучения у них процесса символизации, методика и результаты которого рассмотрены в гл. 5 и 6.</p>
     <subtitle><strong>Резюме</strong></subtitle>
     <p><strong>Рассмотренные методы и экспериментальные приемы исследования элементарной рассудочной деятельности животных дали богатый экспериментальный материал для формирования новых представлений о мышлении животных. В описанных методиках были устранены те ограничения, которые были свойственны методам изучения мышления антропоидов, использованным в начале XX века. Эти методики оказались достаточно универсальными для предъявления животным самых разных видов. Их можно модифицировать так, чтобы предъявлять одному и тому же животному по нескольку раз, сохраняя, тем не менее, определенную степень новизны ситуации. Работы Л. В. Крушинского и его коллег сформировали самостоятельный подход к исследованию мышления животных, основу которого составил ряд важных положений, ранее не использовавшихся в экспериментах такого рода. Универсальный эксперимент, который, в соответствии с представлениями Л. В. Крушинского, характеризует рассудочную деятельность животных данного вида или данной группы, планируется так, чтобы обеспечивать: возможность объективной количественной оценки результатов; применимость к представителям разных систематических групп; получение сравнимых результатов; возможность исследования физиологических и генетических основ рассудочной деятельности.</strong></p>
     <p>1. Какие проявления мышления животных можно исследовать в эксперименте?</p>
     <p>2. Каким требованиям должны удовлетворять тесты на рассудочную деятельность животных?</p>
     <p>3. Что такое орудийная деятельность и какие механизмы могут лежать в ее основе у животных разных видов?</p>
     <p>4. Какие стороны рассудочной деятельности выявляют тесты, предложенные Л. В. Крушинским?</p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5. Изучение способности животных к обобщению и абстрагированию</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Данные об операциях обобщения и абстрагирования, составляющих важное свойство мышления животных. Краткое описание экспериментальных процедур, которые используются для изучения этих функций. Примеры признаков, которые могут обобщать животные (абсолютные, относительные, отвлеченные и др.). Определение доступных животным уровней обобщения и абстрагирования (допонятийный, «естественные» понятия (категории), довербальные понятия, символы). Конкретные примеры из классических работ Н. Н. Ладыгиной-Котс (1923), О. Келера (1956), С. Бойзен (Boysen, 1993), Л. А. Фирсова (1982, 1993), а также из новейших исследований. Описание процесса обобщения признаков («симметрия», «новизна», «больше», «сходство», «число» и др.) у представителей разных видов. Обсуждение современных представлений о способности животных к обобщению и о роли довербальных понятий как основы процесса символизации (см. также гл. 6).</p>
    </epigraph>
    <section>
     <title>
      <p><strong>5.1. Общие сведения</strong></p>
     </title>
     <p>В этой главе рассмотрены те когнитивные способности, благодаря которым мышление выступает как «обобщенное и опосредованное отражение действительности». Как уже упоминалось (см. 1.4), оно включает следующие операции: анализ и синтез, сравнение<emphasis>, <strong>обобщение и абстрагирование.</strong></emphasis> Мы обратимся к двум последним операциям.</p>
     <p><strong>Обобщение и абстрагирование обеспечивают ту сторону мышления животных, которая не связана с экстренным решением новых задач, а основана на способности в процессе обучения и приобретения опыта <emphasis>выделять</emphasis> и <emphasis>фиксировать относительно устойчивые, инвариантные свойства предметов и их отношений.</emphasis></strong></p>
     <p>Это обеспечивает возможность не только реагировать на конкретные признаки единичных предметов и явлений, усвоенные в процессе обучения, но и создает основу для адекватных реакций в новой ситуации, при появлении новых стимулов или событий того же класса. Операция обобщения тесно связана с функциями памяти. По мнению Л. А. Фирсова (1972; 1993), «феномен конкретного обобщения можно рассматривать как функциональные блоки систематизированной информации о предметах, явлениях, действиях, отношениях, тождестве и многом другом, хранящиеся в аппаратах памяти». Согласно его гипотезе, избирательное «использование информации таких блоков (у человека они могут быть выражены словами) является реальным основанием для формирования <emphasis>эвристических решений </emphasis>(перенос, инсайт, экстраполяция и т. д.) и дает резервную информацию для формирования оптимальных стратегий поведения».</p>
     <p><strong><emphasis>Обобщение — </emphasis>мысленное выделение наиболее общих свойств, <emphasis>объединяющих</emphasis> ряд стимулов или событий; переход от единичного к общему. Благодаря <emphasis>операции сравнения</emphasis> поступающей информации с хранящейся в памяти (в данном случае с понятиями и обобщенными образами) животные могут совершать адекватные реакции в новых ситуациях.</strong></p>
     <p><strong><emphasis>Абстрагирование </emphasis>отражает другое свойство мыслительного процесса — независимость сформированного обобщения от второстепенных, несущественных признаков. И. М. Сеченов (1935) образно определял эту операцию как «удаление от чувственных корней, от конкретного образа предмета, от комплекса вызываемых им <emphasis>непосредственных ощущений»</emphasis> (курсив наш. — <emphasis>Авт.).</emphasis></strong></p>
     <p>Вопрос о <strong><emphasis>психофизиологических механизмах,</emphasis></strong> лежащих в основе выполнения указанных операций, пока еще далек от разрешения. В качестве рабочей гипотезы можно принять постулированное Л. А. Фирсовым (1982; 1993) подразделение процессов обучения на <emphasis>первичные и вторичные.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Первичное обучение — </emphasis>процесс ассоциативный, связанный с формированием конкретных реакций на конкретные раздражители. Он предусмотрен процедурой эксперимента и контролируется с помощью подкрепления. В отличие от него <emphasis>вторичное обучение — </emphasis>процесс когнитивный, основанный на <emphasis>формировании мысленных представлений (образов).</emphasis> Он происходит одновременно с первым и обеспечивает дополнительную переработку информации, получаемой в ходе первичного обучения (см. также 3.4.2; 3.4.5).</p>
     <p>Благодаря вторичному обучению предметы и явления мысленно группируются (объединяются) по общим для них свойствам, что и составляет сущность операции обобщения.</p>
     <p>Способность к обобщению и абстрагированию зависит от возраста животного, его индивидуальных особенностей, а также от уровня филогенетического развития данного вида (см. 5.4).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>5.2. Методические основы экспериментов по изучению операций обобщения и абстрагирования</strong></p>
     </title>
     <p>В главе 3 мы уже говорили о том, что основой для изучения операций обобщения и абстрагирования в экспериментах на животных служат два основных методических подхода:</p>
     <p>* выработка дифференцировочных УР (см. 3.3);</p>
     <p>* обучение выбору по образцу (см. 3.4 5).</p>
     <p>Изучение этих операций основано на некоторых общих принципах (гл. 3). Например, используют такие варианты предъявления стимулов:</p>
     <p>• животному предоставляют <emphasis>альтернативный выбор</emphasis> из двух стимулов: один из них подкрепляется (S+), а другой не подкрепляется (S—);</p>
     <p>* при множественном выборе для сравнения с образцом (или при выработке дифференцировки) предлагается несколько стимулов, один из которых положительный, а несколько — «отрицательных», т. е. неподкрепляемых стимулов (рис. 5.1, см. также 3.3).</p>
     <p>Предъявление раздражителей может быть:</p>
     <p>• <emphasis>одновременным,</emphasis> когда оба дифференцировочных стимула или же образец и оба стимула для выбора, сразу попадают в поле зрения животного;</p>
     <p>• или <emphasis>последовательным,</emphasis> когда стимулы для различения (дифференцировочные) предъявляют по очереди; в случае если проводят обучение выбору по образцу, то сначала предъявляют образец, а затем — стимулы для выбора.</p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <p>Схема экспериментов с птицами методом выбора по образцу.</p>
     <image l:href="#i_050.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_051.png"/>
     <p><strong>Рис. 5.1.</strong></p>
     <p><strong>А — альтернативный выбор, Б — множественный выбор по признаку «число элементов» Стрелкой отмечен стимул, соответствующий образцу (по О Келеру).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В разделе 3.3 были описаны также режимы обучения, применяемые в исследованиях способности животных к обобщению и абстрагированию. Согласно <emphasis>первому,</emphasis> дифференцировочный УР или реакцию выбора по образцу вырабатывают с использованием одной определенной пары (или немногих пар) стимулов.</p>
     <p>Например, КУБ (+) делают подкрепляемым, т. е. положительным стимулом, а ШАР (-) — неподкрепляемым, т. е. отрицательным (причем оба окрашены одинаково). Когда животное достигает условного критерия ' правильных реакций (выбирает КУБ не менее чем в 80 % случаев в 30 предъявлениях подряд), можно считать, что у него сформировался УР дифференцирования данных фигур по признаку формы.</p>
     <p>Сходным образом при обучении выбору по образцу на этом первом этапе также используется одна пара (или ограниченное число пар) стимулов. При этом вырабатывается частное правило выбора одного из них по сходству с данным образцом. Если образец — КУБ, то выбирать надо КУБ, а не ШАР; если образец ШАР, то выбирать надо ШАР, а не КУБ.</p>
     <p><emphasis>Второй</emphasis> режим называют <strong><emphasis>режимом систематического варьирования второстепенных параметров</emphasis></strong> стимулов. Чаще всего при изучении обобщения используют именно этот метод (Koehler, 1956; Дашевский, Детлаф, 1974; Wright et al., 1988). Он направлен не на выработку конкретных реакций на конкретные стимулы, а на выявление общего для многих стимулов признака и формирование <emphasis>единого (отвлеченного) правила выбора.</emphasis> При использовании этого режима животному с самого начала обучения предъявляют не одну пару стимулов, а целый их набор <emphasis>(set),</emphasis> и они различаются по всем второстепенным параметрам, кроме основного признака, подлежащего обобщению.</p>
     <p>Например, при выработке упомянутой выше дифференцировки можно использовать не одни и те же КУБ и ШАР до достижения критерия, а несколько пар таких фигур, так что каждая может отличаться от предыдущей по размеру, цвету, фактуре.</p>
     <p>Этот прием оказался особенно плодотворным при формировании у животных обобщения по <emphasis>относительным признакам</emphasis> («больше», «соответствие», «число», см. 5.5.3).</p>
     <p>Например, чтобы добиться обобщения признака «больше», с самого начала чередуют 20 пар стимулов-карточек, на каждой из которых изображено по нескольку элементов разной формы, цвета и т. п., причем на одной их количество всегда больше, чем на другой. Чтобы животное при обучении не ориентировалось на какие-то другие признаки (кроме изучаемого), набор стимулов и порядок их применения тщательно планируются заранее (см. рис. 5.3).</p>
     <p>Убедительные доказательства эффективности режима варьирования второстепенных признаков были получены, когда одну группу голубей обучали выбору по образцу с использованием различных комбинации 152 стимулов (цветных картинок), а вторую — только с двумя картинками.</p>
     <empty-line/>
     <p>' Условный критерий обученное™ — это принятая в данном экспериментальном протоколе доля правильных реакций животного, после достижения которой его считают «обучившимся». Условный критерий может составлять 80 или 75 % правильных ответов в тесте за определенное число предъявлении.</p>
     <empty-line/>
     <p>Для достижения принятого авторами критерия обучения (75 %) птицам первой группы потребовалось более 27000 предъявлении (18 месяцев экспериментов). Они успешно выполнили тест на перенос и выбирали новые стимулы в 80 % случаев. Голуби второй группы, обученные только с двумя стимулами, разумеется, не могли выбирать по сходству с образцом новые стимулы.</p>
     <p>Несмотря на то, что голуби в данном случае продемонстрировали потенциальную способность научиться использованию единого (абстрактного) правила «выбирай похожее», авторы все же полагают, что для этого вида более характерно «использовать абсолютные признаки стимулов и формировать ассоциации между ними» (Wright et al., 1988).</p>
     <p>В процессе многократного повторения серий обучения в любом из указанных режимов постепенно повышается доля правильных реакций животного. Обучение завершается после того, как животное достигло условного критерия обученности (будь то дифференцировочный УР или реакция выбора по образцу). Обычно это должно быть не меньше, чем 80 % правильных выборов за 30 предъявлении, что обеспечивает достоверное отличие от случайного уровня (р&lt;0,001).</p>
     <p>После достижения критерия проводят наиболее важную часть процедуры — так называемый <strong><emphasis>тест на перенос,</emphasis></strong> т. е. на умение <emphasis>применить </emphasis>усвоенные правила выбора к новым стимулам. Его назначение — проверить, в какой степени у животного сформировалось <emphasis>обобщение</emphasis> подкрепляемого признака. Тест состоит в том, что вместо стимулов, использованных при первичном обучении, вводят новые, в разной степени отличающиеся от исходных. В приведенном выше примере после выработки дифференцировки КУБ (+) и ШАР (—) животным показывали фигуры тех же форм, но другого цвета или другого размера. Результаты теста позволяют выявить, может ли животное узнавать признак, выбор которого подкрепляли в процессе обучения, если изменены остальные параметры стимулов. Другими словами, тест позволяет оценить, способно ли животное применять ранее сформированные <emphasis>частные правила выбора</emphasis> к новым наборам стимулов, в той или иной степени отличающимся от исходных, т. е. <emphasis>переносить на них ранее выработанное правило выбора.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Тест на перенос</emphasis> проводят следующим образом: животному начинают предъявлять новые стимулы: ШАР (—) и КУБ (+) нового цвета. В большинстве случаев первые выборы животное делает «наугад», поэтому количество правильных ответов не превышает 50 %. Предъявление этой пары стимулов продолжают, добиваясь правильных реакций и достижения критерия. После этого снова проводится тест на перенос: предъявляется новая пара стимулов, отличающихся уже по другим второстепенным признакам (но, возможно, что и снова по тем же, что и в первом случае). Например, предъявлявшиеся ранее КУБ и ШАР могут отличаться теперь только по размеру или же снова по цвету, но теперь они будут окрашены по-другому. Обучение точно так же продолжают до достижения критерия и т. д.</p>
     <p>Процедуру повторяют многократно, последовательно используя в опытах десятки пар сходных стимулов, пока животное уже при первом (или одном из первых) предъявлении не начнет выбирать правильно любые новые ШАР или КУБ. Это свидетельствует, что животное сопоставляет полученную в процессе первичного обучения информацию и <emphasis>объединяет</emphasis> все фигуры по <emphasis>общему</emphasis> для них признаку — геометрической форме (в данном случае кубической).</p>
     <p>Если при очередном тесте на перенос животное сразу же реагирует безошибочно, то это означает, что теперь оно делает выбор на основе <emphasis>единого</emphasis> (а не частного) <emphasis>правила.</emphasis> Можно считать, что у него произошло <emphasis>обобщение</emphasis> признака «КУБ».</p>
     <p>Подавляющему большинству видов животных для формирования обобщения и абстрагирования требуется от нескольких десятков до нескольких сотен предъявлении. Исключение составляют приматы и дельфины, у которых эта операция может произойти после единственной серии обучения (Oden et al., 1988; Pack et al., 1991).</p>
     <p>Для того чтобы результаты теста на перенос могли доказать или опровергнуть наличие обобщения, он должен удовлетворять нескольким условиям (Santiago et al., 1984; Wnght et al., 1988).</p>
     <empty-line/>
     <p>* Стимулы в тесте на перенос (т. е. предметы, которые животное должно различать или выбирать по сходству с образцом) должны быть не только новыми, но и как можно сильнее отличаться от тех, что были использованы при исходном обучении. Поскольку животные могут быстро усвоить, какие именно стимулы связаны с отсутствием подкрепления, предъявлять новые следует с соблюдением нескольких правил. Либо <emphasis>их следует давать всего несколько раз,</emphasis> либо <emphasis>не подкреплять правильный выбор,</emphasis> либо <emphasis>подкреплять выбор не во всех предъявления^.</emphasis> В связи с этим в тесте на перенос рекомендуется либо совсем не использовать подкрепление, либо не давать подкрепления после отдельных случайно выбранных предъявлении (например, не подкреплять каждое десятое).</p>
     <p>* Доля правильных выборов новых стимулов должна быть не ниже достигнутой в результате обучения и намного превышать случайный уровень (80 % за 30 предъявлении, р&lt;0,001).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>5.3. Оценка уровня обобщения и абстрагирования в тестах на перенос</strong></p>
     </title>
     <p>Доступный животным уровень обобщения может существенно варьировать в зависимости от многих факторов. Степень обобщения того или иного признака можно оценить и качественно, и количественно, используя ряд приемов и критериев.</p>
     <image l:href="#i_052.png"/>
     <p><strong>Рис. 5.2. Формирование у вороны обобщенного правила выбора по признаку «сходство». Стимулами были карточки разного цвета (белые столбики), множества с разным числом элементов (заштрихованные столбики) и арабские цифры (черные столбики). В каждой следующей серии достижение критерия требовало меньше предъявлении.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>1. Перенос на новые стимулы той же категории.</strong> Это первый способ оценки уровня обобщения. В примере, который мы рассматривали в предыдущем разделе, обобщение должно было происходить по конкретному признаку — кубической форме предмета (против шарообразной).</p>
     <p>В процессе обучения число сочетаний, необходимое для появления адекватной реакции на каждую новую пару стимулов, постепенно снижалось.</p>
     <p>Число сочетаний, необходимое для достижения выбранного критерия правильных выборов новых стимулов после теста на перенос, может быть показателем достигнутого животным уровня обобщения. Чем меньше эта величина, тем ближе животное к формированию обобщения поданному признаку (рис. 5.2).</p>
     <p>Число тестов на перенос, число серий обучения с новыми стимулами, а также число предъявлении, необходимых для достижения критерия в каждой последовательной серии, — все эти показатели могут служить <emphasis>количественной характеристикой динамики</emphasis> процесса формирования обобщения. Такие сопоставления можно проводить у данного животного на разных стадиях усвоения <emphasis>общего правила выбора </emphasis>или у животных определенного вида в сопоставлении с другими видами. Результаты такого сопоставления показаны на рис. 5.2. <sup>в</sup> Если «правильный» ответ на каждую новую комбинацию стимулов достигается все быстрее, то это означает, что у животного с происходит успешное обобщение данного признака.</p>
     <p><strong>2. Перенос на новые стимулы других категорий.</strong> Этим методом исследуют способность животных к более высокому уровню обобщения, т. е. к пониманию того, что признак может относиться к более «общей» категории. Поясним это на конкретных примерах обобщения птицами <emphasis>относительных признаков,</emphasis> таких как «сходство», «больше» и т. п.</p>
     <p>Для изучения способности птиц к обобщению по признаку «сходство» их сначала обучали выбору по образцу стимулов (предметов) разного цвета, а в тесте на перенос использовали карточки, поверхность которых была покрыта разным типом штриховки (Wilson et al., 1985, a, b). Оказалось, что в этом случае галки справились с тестом на перенос при первых же предъявлениях новых стимулов. Это означает, что у них произошло успешное обобщение признака «сходство», они смогли сформировать <emphasis>единое правило выбора,</emphasis> общее для разных категорий признаков. Они <emphasis>абстрагировались</emphasis> от конкретных особенностей стимулов.</p>
     <p>Большинство видов животных не справляется с переносом правила выбора по сходству с образцом от исходных стимулов на стимулы другой категории. Такой уровень обобщения оказывается для них слишком сложным.</p>
     <p>Так, в упомянутой выше работе Уилсона голуби, обученные выбирать стимулы по сходству цвета, не смогли правильно устанавливать сходство по типу штриховки, и решению этой задачи они обучались почти заново. Даже врановые птицы, у которых в целом такие способности развиты достаточно высоко, осуществляют перенос на стимулы другой категории не во всех случаях. Так, в опытах Смирновой и др. (1998) вороны успешно усвоили правило выбора стимулов по сходству цвета. Однако для достижения более высокого уровня обобщения по признаку «сходство» потребовалось провести несколько дополнительных серий (которые были названы «доучиванием»). Только после этого птицы смогли безошибочно выбирать по сходству с образцом стимулы двух новых категорий — арабские цифры и множества<sup>2</sup> — и в дальнейшем правильно реагировали на новые стимулы этих категорий.</p>
     <p><strong>3. Перенос правила выбора на стимулы другой модальности (кросс-модальный перенос).</strong> Этот способ оценки уровня обобщения особенно важен, поскольку его рассматривают как одно из доказательств наличия у животных мысленных представлений о свойствах предметов и событий окружающего мира. Одной из первых такую способность наблюдала в своих экспериментах Н. Н. Ладыгина-Коте (1925).</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>2</sup> В исследованиях, связанных с сопоставлением числа предметов, а также при анализе способностей птиц к «счету» множествами называются сгруппированные объекты, числом более одного, которые предъявляются птице на специальных карточках В качестве таких «множеств» используют графические изображения разного числа объектов — точек, прямоугольников и т. п.</p>
     <empty-line/>
     <p>Детенышу шимпанзе, который успешно освоил выбор по сходству, показывали образцы — фигурки разной формы, но предметы, с которыми следовало сравнивать образец, были спрятаны в мешок. Их он должен был выбирать на ощупь, засунув в него руку. Обезьяна успешно выполнила этот тест.</p>
     <p>Таким образом, при таком <emphasis>кроссмодальном</emphasis> переносе обезьяна смогла сопоставить информацию, полученную через разные сенсорные каналы (зрение и осязание), и установить соответствие стимулов.</p>
     <p>На основе уже сформированного обобщения животные (не только приматы, но и врановые птицы, а также некоторые другие виды) способны к кроссмодальному переносу, который базируется на сопоставлении признаков разных категорий.</p>
     <p>Одним из первых это доказал О. Келер (Koehler, 1956) в опытах на попугаях. Он обучил попугая жако особому виду выбора по образцу: тот должен был открывать кормушки до тех пор, пока не находил кормушку с одной «единицей» приманки, если перед этим ему подавали единичный звуковой сигнал, или же отыскивал кормушку с двумя «единицами» подкрепления, когда сигналов было два. Когда этот навык был достаточно упрочен, перед птицей поставили пять кормушек. На крышках трех из них по-прежнему ничего не было, а на двух других были изображены одна или две точки. <emphasis>Без всякого дополнительного обучения</emphasis> попугай сбрасывал крышку с одной точкой, если слышал единичный звуковой сигнал, и крышку с двумя точками, если сигналов было два. Следовательно, попугай смог обобщить информацию о величине множеств разной природы (образцом было число последовательных звуковых сигналов, а для сравнения давали карточки с разным числом объектов на них, т. е. зрительные стимулы). Попугай смог использовать эту информацию, когда надо было сделать выбор между стимулами, принадлежащими другой модальности — зрительной.</p>
     <p>В описанных выше экспериментах были использованы приемы, позволяющие оценить способность животных к операции обобщения. В них данная способность выступает как <emphasis>мысленное объединение предметов и явлений по одинаковым свойствам.</emphasis></p>
     <p><strong>4. Оценка уровня абстрагирования в опытах с различением множеств.</strong></p>
     <p>Степень независимости уже сформированного обобщения от второстепенных признаков можно также оценить, применяя особые экспериментальные приемы. Они определяют <strong><emphasis>уровень абстрагирования,</emphasis></strong> т. е. <strong><emphasis>инвариантности,</emphasis></strong> и позволяют выяснить, какие признаки данной серии стимулов <emphasis>животное способно игнорировать,</emphasis> если оно реагирует на новые стимулы в соответствии со сформированным обобщением.</p>
     <p>Чем больше стимулы в успешно решаемом тесте на перенос отличаются от использованных при первичном обучении, тем выше достигнутая степень абстрагирования, тем более отвлеченным можно считать сформированное животным правило выбора и лежащее в его основе обобщение.</p>
     <p>При выяснении степени абстрагирования (в пределах одной категории) можно последовательно менять такие свойства предметов и изображений, применяемых в качестве стимулов, как цвет фигур и фона, их размеры, контрастность, форма и т. д.</p>
     <p>Например, крыс, шимпанзе и детей 2 лет научили выбирать белый треугольник на черном фоне, а затем проводили тест на перенос. Оказалось, что когда фон сделали белым, а треугольник — черным, крысы перестали его узнавать и реагировали на эти стимулы, как на новые. Их приходилось предъявлять снова и снова и подкреплять правильный выбор, чтобы животные научились правильно реагировать. То же самое происходило при изменении ориентации белого треугольника на черном фоне. В отличие от крыс, с таким тестом справлялись и шимпанзе, и дети. Следовательно, у них произошло обобщение признака «треугольность» и они оказались способными абстрагироваться (отвлекаться) от таких второстепенных черт, как окраска фигуры и фона, а также ориентация треугольника. В то же время, когда треугольник изобразили в виде совокупности точек, его смогли опознать как «треугольник» только дети, но не шимпанзе. Таким образом, способность к абстрагированию этого признака у шимпанзе хотя и была велика, но все же оказалась ниже, чем у детей.</p>
     <p>В работе 3. А. Зориной и А. А. Смирновой (1995) уровень абстракции в процессе обучения был исследован еще более детально. У ворон вырабатывали дифференцировочные УР выбора карточки, на которой было изображено множество с большим, чем на другой карточке, числом элементов.</p>
     <p>Такими картонными карточками накрывали две одинаковые кормушки, расположенные в 15 см друг от друга (рис. 5.ЗА). Элементами множеств (в интервале от 1 до 12) служили небольшие кружки, прямоугольники, треугольники и др. Если птица сбрасывала карточку с изображением большего числа элементов, она находила в кормушке подкрепление — личинок мучного хрущака. Оба стимула предъявляли одновременно, так что выбор был альтернативным. Обучение проводили в <emphasis>режиме систематического варьирования второстепенных параметров</emphasis> стимулов, т. е. последовательно чередовали 40 комбинаций множеств в диапазоне от 1 до 12.</p>
     <p>После 200–250 предъявлении вороны начали достоверно чаще выбирать подкрепляемый стимул — множество, содержащее большее число элементов (т. е. делали не менее 80 % правильных выборов в 30 предъявлениях подряд).</p>
     <p>В <emphasis>тестах на перенос,</emphasis> когда воронам предъявляли новые комбинации стимулов того же диапазона, они сразу же достоверно чаще выбирали большие множества.</p>
     <p>Проведенные в этой работе тесты на перенос позволили оценить, от каких именно признаков способны абстрагироваться птицы, выбирая стимул с «большим числом» элементов. Тесты показали, что:</p>
     <p>* птицы продолжают выбирать любое большее множество из новых пар (в том же диапазоне — от 1 до 12), даже если они отличались от исходных <emphasis>по форме и цвету элементов, их расположению и цвету фона;</emphasis></p>
     <p>* птицы продолжают реагировать правильно, несмотря на то, что предъявленные в качестве стимулов <emphasis>множества труднее различимы </emphasis>(например, 7 и 8, 8 и 9, 11 и 12), чем использованные при обучении (1 и б, 5 и 10, 7 и 12);</p>
     <p>* вороны могут абстрагироваться от такого признака, как <emphasis>суммарная площадь элементов множества,</emphasis> и делают выбор того или иного множества именно на основе <emphasis>соотношения числа элементов,</emphasis> даже если площадь большего множества была по абсолютной величине меньше, чем меньшего;</p>
     <p>* птицы выбирают по признаку <emphasis>«большее множество»</emphasis> даже <emphasis>новые, ранее никогда не применявшиеся стимулы</emphasis> (множества с числом элементов от 10 до 25; рис. 5.3Б).</p>
     <p>Ни в одном из тестов птицам не пришлось «доучиваться»: доля правильных выборов новых стимулов сразу же достоверно превышала случайный уровень.</p>
     <image l:href="#i_053.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_054.png"/>
     <p><strong>Рис. 5.3. Схема экспериментов по формированию обобщения признака «больше, чем». А — схема опыта; Б — примеры множеств, предъявляемых в тесте. В парах множеств для сравнения — 1 и 2 — показаны стимулы, у которых суммарная площадь большего множества больше (первая сверху пара карточек) или меньше (вторая сверху пара), чем меньшего; 3 — в паре <emphasis>14/25</emphasis> птица выбирала успешно только если большее множество имело и большую площадь. (Зорина, Смирнова, 1995; 1996).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><sup>Е</sup> Выбор в тестах на перенос определялся именно признаком j «большее число» элементов, абстрагированным от сопряженных с о ним второстепенных признаков.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>5. Опознание предметов по их изображениям</strong> — еще один вариант теста на перенос для оценки степени абстрагирования. Имеется в виду оценка способности животных реагировать на графические изображения предметов, в разной степени похожие на прототип, или на их фотографии. Такой тест позволяет оценить, в какой степени животные способны «. удаляться от чувственных корней, от реального образа конкретного предмета» (Сеченов, 1935). Такие исследования проводили на животных разных видов. Оказалось, что способность к этой форме абстрагирования у животных имеется, но представлена в разной степени Н. Н. Ладыгина-Коте (1923) отметила, что Иони был способен узнавать предметы по фотографиям, однако успешность выбора по образцу существенно снижалась при замене образца его изображением. Сходное явление было обнаружено и у низших обезьян. В работе А. Я. Марковой (1962) было показано, что у макаков, обученных дифференцировке предметов разной формы, доля правильных ответов (80 %) прогрессивно снижалась по мере того, как их заменяли все более и более отвлеченными изображениями — фотографиями (70 %), рисунками (60 %) и пунктирными линиями (50 %).</p>
     <p>У человекообразных обезьян способность узнавать предметы по их изображениям развита в существенно большей степени, чем у обезьян других видов, однако она также зависит от возраста и индивидуальных способностей особи. Так, по данным К. и К. Хейс (цит. по: Дембовский, 1963), уже в первые месяцы жизни детеныш шимпанзе подает человеку предмет, изображение которого ему показывают. «Говорящие» обезьяны рассматривают картинки и по собственной инициативе «называют» изображенные на них предметы (см. гл. 6). Шимпанзе, у которых сформировано обобщение по признаку «больше», после изначального сравнения плоских изображений правильно реагируют на соответствующие реальные (объемные) предметы, т. е. легко осуществляют перенос. У макаков такого обобщения не было, и им приходилось всему учиться практически заново. Капуцины занимают промежуточное положение. Сходная картина была обнаружена и в опытах, когда в качестве образца использовали изображения предметов, а для выбора предлагали натуральные предметы, или наоборот (Малюкова и др., 1990; 1995). Следовательно, уровень абстрагирования, доступный низшим узконосым обезьянам, существенно ниже, чем у человекообразных обезьян.</p>
     <p>В процессе специальным образом организованного обучения животные приобретают способность реагировать не только на конкретные, использованые при обучении стимулы, но и на стимулы со сходными признаками. Если при первоначальном обучении формируются <emphasis>частные правила выбора</emphasis> по конкретным признакам, то благодаря операции обобщения такое правило становится <emphasis>единым — отвлеченным.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>5.4. Уровни обобщения и абстрагирования, доступные животным</strong></p>
     </title>
     <p>Согласно существующим в психологии определениям, <emphasis>результатом</emphasis> операций обобщения и абстрагирования у человека является формирование <strong><emphasis>понятий.</emphasis></strong> Наряду с умозаключениями и суждениями понятия являются <emphasis>формами</emphasis> мышления, которые фиксируют отличительные признаки предметов и явлений. Человек оперирует понятиями разного уровня. Наряду с конкретными, <emphasis>эмпирическими для</emphasis> него более характерно образование отвлеченных, <emphasis>абстрактных</emphasis> понятий, выраженных в словесной (символический) форме. В связи с этим у отечественных физиологов и особенно философов применение термина <emphasis>«понятие»</emphasis> при трактовке поведения животных часто вызывало возражения. Однако несомненная способность животных к высоким степеням обобщения и абстрагирования диктует необходимость его употребления.</p>
     <p>Способность животных выделять и хранить в отвлеченной форме информацию о наиболее устойчивых свойствах предметов и явлений обозначается в мировой литературе терминами <emphasis>concept</emphasis> и <emphasis>concept-formation. </emphasis>Следует еще раз напомнить, что, говоря о «понятии» у животного, обычно подразумевают, что это понятие <strong><emphasis>«довербальное»</emphasis></strong> (Фирсов, 1982;</p>
     <p>1993), т. е. результаты операций обобщения и абстрагирования хотя и хранятся в отвлеченной форме, но не выражаются словами. По нашему мнению, такая формулировка Л. А. Фирсова четко описывает определенный уровень когнитивной деятельности животных.</p>
     <p><strong><emphasis>Критерием для определения уровней обобщения, доступных животным,</emphasis></strong> может быть степень разнообразия стимулов (или «диапазон отличий»), на которые они положительно реагируют в тесте на перенос (т. е. «узнают» обобщенный признак). По мнению ряда авторов (Фирсов, 1993; Mackitosch, 1985; 2000), на основе этого критерия можно надежно выделить по крайней мере два основных уровня обобщения, доступных животным, — «допонятийный» и «довербально-понятийный».</p>
     <p><strong>«Допонятийный» уровень обобщения.</strong> Он отражает способность к обобщению стимулов по абсолютным характеристикам, к выделению общего признака «в наглядно представленных конкретных объектах». Критерий достижения этого уровня обобщения — способность к переносу ранее выработанной реакции на <emphasis>новые стимулы той же категории.</emphasis> Можно сказать, что при этом отражение действительности осуществляется в форме ощущений, восприятии, представлений. При этом формируется <emphasis>правило выбора</emphasis> (например, по сходству), но правило <emphasis>частное.</emphasis> Оно действует только в отношении стимулов данной категории (в рассмотренном случае — цвета), а при предъявлении новых стимулов (у нас — по-разному заштрихованных предметов) животному приходится учиться заново. Такое обобщение обеспечивает способность, например, реагировать на любые предметы определенной формы (здесь — любые шары) или любые объемные фигуры, в отличие от плоских.</p>
     <p>В Допонятийное обобщение — это именно тот уровень, который доступен большинству животных и который выявляется обычными методиками. Долгое время считалось, что это единственный В доступный им уровень (Протопопов, 1950; Ладыгина-Коте, 1963).</p>
     <p><strong>Довербальные понятия.</strong> На основе процессов обобщения и абстрагирования у животных могут формироваться также <emphasis>довербальные понятия.</emphasis> Это означает способность к более высокому уровню обобщения, когда информация о свойствах предметов и явлений хранится в более отвлеченной форме.</p>
     <p><strong>Такой уровень обобщения (формирование довербальных понятий) проявляется как способность к переносу правильных выборов на более широкий диапазон стимулов, в том числе стимулов других категорий и других модальностей.</strong></p>
     <p>Так, в приведенном выше примере обучения птиц выбору по образцу из работы Уилсона и соавторов (Wilson et al., 1985b) о наличии такого обобщения свидетельствовали правильные ответы галок на новые стимулы совершенно другой категории (не цвет, а разные типы штриховки). В этом случае птицы, правильно решившие тест на перенос при первых же предъявлениях, выбирали образец не по частному правилу «сходство по цвету», а по более отвлеченному правилу «сходство вообще», применимому к любым стимулам.</p>
     <p>Довербальные понятия обеспечивают адекватное поведение в совершенно других ситуациях и экспериментальных процедурах. Например, в опытах О. Колера (Koehler, 1956) попугаи и ворон, сформировав обобщение об определенном числе единиц, <emphasis>могли узнавать</emphasis> не только любое соответствующее множество одновременно предъявляемых зрительных стимулов, но и <emphasis>такое же число последовательно действующих звуковых сигналов.</emphasis> Наряду с этим они могли применить его, когда требовалось совершить столько действий, сколько элементов было изображено на образце.</p>
     <p>Уровень довербальных понятий (по Л. А. Фирсову) достигается за счет процесса вторичного научения, когда животное переходит от наглядно-образной к более абстрактной, хотя и невербальной форме обработки и хранения информации.</p>
     <p><strong>При более абстрактной форме обработки и хранения информации отражение действительности идет на уровне понятий, не опосредованных словом, — происходит «обобщение обобщений».</strong></p>
     <p>Это выражается в том, что животное вместо применения набора частных правил для отдельных пар или наборов стимулов использует единое отвлеченное правило, не зависящее ни от их второстепенных параметров (таких, как цвет, размер, форма и т. п.), ни от категории стимулов. Примерами формирования <emphasis>довербальных понятий</emphasis> могут служить также данные об успешном обобщении по <emphasis>относительным притокам:</emphasis> «сходство» (или «отличие»), «соответствие» (или «несоответствие»), «больше» («меньше»), «число» и некоторые другие.</p>
     <p>Так например, в опытах Л. А Фирсова (1982) шимпанзе сначала научили выбирать большие по площади геометрические фигуры (сформировали обобщение по признаку «больше по величине»), а затем проверяли, возможен ли перенос этого обобщения на стимулы другой категории, где требуется использовать правило выбора «больше по числу». С этой целью обезьянам предлагали для выбора пары стимулов, на которых было изображено разное число точек. Правильные реакции (выбор большего множества) появлялись у шимпанзе в первых же пробах. Это свидетельствует о том, что обобщение по признаку «больше», сформированное в отношении размера фигуры, они применяют также и в отношении числа элементов множества, т. е. другой категории признаков. Иными словами, оно превратилось в обобщение обобщений — «больше вообще». Такой перенос и расценивают как показатель формирования <emphasis>довербального понятия</emphasis> (Фирсов, 1982; 1993).</p>
     <p>Примэк (Premack, 1983) также предполагал, что эти разные уровни обобщения имеют в своей основе разные когнитивные процессы. <emphasis>Допонятийный уровень</emphasis> обобщения связан с наличием у животных <emphasis>образных, конкретных представлений.</emphasis> В отличие от них <emphasis>довербальные понятия</emphasis> обеспечиваются, по-видимому, формированием <emphasis>абстрактных мысленных представлений,</emphasis> благодаря чему результат операции обобщения существует в отвлеченной (хотя и невербальной) форме.</p>
     <p>Формирование довербальных понятий доступно лишь наиболее высокоорганизованным животным — человекообразным обезьянам, врановым птицам, попугаям и, по-видимому, дельфинам. Многие исследователи (Орбели, 1949; Koehler, 1956; Фирсов,1993) полагают, что способность древних позвоночных к формированию довербальных понятий послужила основой для возникновения <emphasis>второй сигнальной системы</emphasis> (см. гл. 6).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>5.5. Признаки, доступные обобщению животных</strong></p>
     </title>
     <p>Как следует из предыдущих разделов, при исследовании способности к обобщению традиционно используют несколько типов стимулов, преимущественно зрительных. Во многих работах ими служат графические изображения и предметы, относящиеся к разным категориям, т. е. стимулы различаются либо по форме, либо по цвету, либо по типу штриховки и т. п. При оценке способности животных к оперированию количественными параметрами среды в качестве стимулов используют множества — графические изображения, содержащие определенное число элементов разного размера, паттерна распределения и формы (см. рис. 5.3Б). Наряду с этим, начиная с 70-х годов, исследуется также способность к обобщению так называемых «естественных» признаков — изображений объектов окружающей среды, относящихся к разным категориям (подробнее см. 5.5.3). Наряду со зрительными стимулами, хотя и в меньшей степени, в экспериментах исследуют обобщение признаков других модальностей, например звуковых и обонятельных. Так, собаки способны не только тонко различать и запоминать отдельные запахи, но и формировать на их основе обобщения.</p>
     <p>В работах К. Т. Сулимова (1994) и В И Круговой и др. (1991) собак обучали выбору по сходству с образцом или по отличию от него, причем в качестве стимулов использовали сложные естественные запахи Обучение проводили по методике множественного выбора, когда собаке давали понюхать запах-образец, а затем предлагали обойти расставленные по кругу металлические сосуды В одном из них находился источник запаха, соответствующий образцу, в остальных — источники нескольких других запахов Оказалось, что собаки успешно обучаются такому выбору Они могут точно устанавливать сходство любого из впервые предъявленных запахов человека с запахом-образцом и на этом основано их привлечение к криминалистической экспертизе.</p>
     <p>Собаки могут сформировать обобщение более высокого порядка. Они, например, могут идентифицировать индивидуальные запахи не только людей, но и животных разных видов. Характерно, что собака, обученная выбирать по образцу индивидуальные запахи крыс, уверенно выполняла и тесты на перенос, без дополнительного обучения узнавала индивидуальные запахи лягушек и рыб, т. е. стимулы других категорий.</p>
     <p>Животные могут обобщать признаки разных модальностей.</p>
     <p>Рассмотрим, какие характеристики признаков любых модальностей могут быть объектом анализа и обобщения.</p>
     <p>Большинство из перечисленных выше признаков относятся к <emphasis>конкретным,</emphasis> или <emphasis>абсолютным,</emphasis> поскольку существуют сами по себе и их свойства не зависят от того, как их воспринимает животное (см. 5.5.1). В то же время существуют <emphasis>относительные</emphasis> признаки, проявляющиеся только при сопоставлении двух (или нескольких) стимулов. Это такие признаки, как «сходство» — «отличие»; «больше» — «меньше» — «равно»; «правее» — «левее» — «средний» и т. д. (см. 5.5.3).</p>
     <p>Вместе с тем и абсолютные, и относительные признаки могут в свою очередь быть <strong><emphasis>отвлеченными (обобщенными).</emphasis></strong> Это может быть, если эксперимент строится таким образом, что с самого начала подкрепляют выбор разных стимулов, объединенных, например, признаком формы — выбор любых объемных фигур (в отличие от любых плоских) или любых множеств определенной величины. Мы уже рассмотрели, как вороны и шимпанзе обучались сравнивать множества (см. 5.3). Признак «большее число элементов», который подкреплялся в этом случае, можно считать не только <emphasis>относительным</emphasis> (он проявляется только при сопоставлении двух стимулов), но и <emphasis>отвлеченным (обобщенным),</emphasis> поскольку эксперимент строился так, чтобы сформировать единое правило, по которому птица выбирала бы любые стимулы с большим числом элементов независимо от остальных особенностей (формы, размера и др.) Способность ориентироваться на отвлеченные (обобщенные) признаки предметов имеет первостепенное значение для характеристики высших когнитивных функций животных.</p>
     <p>Рассмотрим подробнее, что известно в целом о способности животных к обобщению и абстрагированию указанных признаков и каких степеней обобщения могут достигать в том или ином случае животные с разным уровнем структурно-функционального развития мозга.</p>
     <subtitle><strong>5.5.1. Обобщение абсолютных признаков</strong></subtitle>
     <p>В разделах 5.2 и 5.3 приводились примеры того, как происходит обобщение некоторых абсолютных признаков, когда животное выучивается, например, узнавать любые предметы определенной формы. Предметом первого экспериментального исследования такой операции у животных было обобщение признака <emphasis>«цвет».</emphasis></p>
     <p>Н. Н. Ладыгина-Коте (1923) показала, что молодой шимпанзе сравнительно легко усвоил правило выбора любых красных объектов, а затем применял его в отношении любых других цветов. Однако абстрагирование (отвлечение) этого признака от признаков «форма» и «величина» происходило у него с определенными трудностями.</p>
     <p>На примере обобщения абсолютного признака «цвет» достаточно четко проявляются различия в способностях животных других видов. Голуби, например, не способны к переносу выработанной реакции на новые цвета. В этом отношении они отличаются не только от шимпанзе (что достаточно предсказуемо), но и от других птиц, в частности от более высоко организованных врановых (Wilson et al., 1985 b) и попугаев (Pepperberg, 1987 а). Характерно, что в работе И Пепперберг попугай Алекс не только четко выделял категорию признака «цвет», но и употреблял символы для ее обозначения — произносил названия цветов (см. также гл. 6).</p>
     <p>Другой пример обобщения абсолютных признаков — формирование способности узнавать <emphasis>определенное число</emphasis> элементов, отличая множества одной величины от всех остальных. Некоторые авторы называют это понятием «двоичности» или «троичности» (Davis, 1993). Так, О. Келер описал опыты с попугаями и врановыми, которые смогли научиться выбирать новые стимулы с таким же количеством пятен (разной формы, расположения и размера), сколько точек было изображено на образце. Один из его воронов успешно узнавал множества в диапазоне от 3 до 7 элементов. Некоторые птицы оказались способны применять это обобщение и в совершенно новой ситуации: они продолжали искать приманку в ряду одинаковых кормушек до тех пор, пока не находили столько единиц подкрепления, сколько точек было на образце (см. рис. 5.1).</p>
     <p>Еще одним примером обобщения абсолютного признака может служить способность голубей научиться узнавать стимулы в зависимости от их симметрии или асимметрии. В работе немецкого ученого X. Делиуса (Delius, Habers, 1978) голубей обучали отличать двусторонне симметричные стимулы — различные геометрические фигурки — от асимметричных (рис. 5.4). В параллельных сериях экспериментов у них вырабатывали дифференцировочные УР, подкрепляя симметричные и не подкрепляя асимметричные стимулы. У втором группы голубей положительными были асимметричные стимулы, а отрицательными — симметричные (рис. 5.4А).</p>
     <image l:href="#i_055.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_056.png"/>
     <p><strong>Рис. 5.4. Обобщение признаков «симметрия» и «асимметрия» у голубей.</strong></p>
     <p><strong>А — динамика правильных выборов при обучении голубей выбору симметричных и асимметричных значков, различавшихся в последовательных сериях по конфигурации. Птице начинали предъявлять новую пару стимулов после того, как выполнение теста достигало 80 %-го критерия. По оси абсцисс — серии опытов, по оси ординат — доля правильных решений в %. Б — высота столбиков показывает успешность выбора в тестах на перенос, т. е. при предъявлении новых пар фигур другой ориентации, размера и т. п. Вертикальные линии на столбцах — ошибки средней.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Всего в процессе обучения было использовано по 26 стимулов, обладающих и не обладающих свойством симметрии Поскольку их второстепенные характеристики постоянно менялись, можно считать, что подкреплялся выбор «отвлеченного» признака. Стимулы обоих типов предъявляли по одному и чередовали в квазислучаином порядке<sup>3</sup>, так чтобы предотвратить выработку реакции на посторонние признаки. Птицам потребовалось относительно небольшое число сочетаний, чтобы научиться узнавать наличие (или отсутствие) симметрии, и они успешно выполнили тест на перенос даже при предъявлении новых, по-разному ориентированных и преобразованных стимулов (рис. 5.4Б).</p>
     <p>Таким образом, голуби оказались способны к обобщению по р отвлеченному признаку «симметрия».</p>
     <subtitle><strong>5.5.2. Естественные стимулы и «естественные» (перцептивные) понятия</strong></subtitle>
     <p>Во всех приводившихся до сих пор примерах мы рассматривали способность к обобщению относительно простых признаков, искусственно выделенных из того информационного потока, который действует на животное (и на человека) в реальной жизни (цвет, форма, симметрия). В то же время очевидно, что в естественной среде обитания животные способны опознавать весьма сложные многокомпонентные раздражители, несущие биологически важную информацию. О наличии процесса обобщения и его роли в приспособительном поведении животных свидетельствуют накопленные этологами данные о способности избирательно опознавать некоторые характерные для каждого вида категории стимулов.</p>
     <p>В этой связи закономерен вопрос: как животные обрабатывают такого рода информацию и как они обобщают более сложные признаки, чем «цвет», «форма» и т. п.? Экспериментальное исследование этого вопроса одним из первых предпринял американский исследователь Гернштейн (Herrnstein, Loveland, 1964; Hermstein, 1990). Он показал, что голуби могут научиться отличать слайды, на которых были изображены городские улицы, парки, интерьеры и т. п. с человеком (или группой людей), от слайдов, на которых людей не было. Сходные результаты были получены, когда в качестве обобщаемых стимулов использовались изображения деревьев, рыб, воды (в виде капель, морских волн, наполненного стакана и т. п.), автомобилей, т. е. таких объектов, с которыми лабораторные голуби никогда не встречались. Даже когда в качестве стимулов для различения им показывали картины кубистов и импрессионистов, они научались их различать и справлялись также с тестом на перенос (Watanabe, 1995).</p>
     <p>Отметим, что во всех этих работах птицам в каждом сеансе обучения предъявляли по очереди несколько десятков различных слайдов. Для обеспечения максимального разнообразия второстепенных признаков их запас в некоторых опытах доходил до 500. Половина из них содержала «правильный» стимул, причем он не был особенно подчеркнут, скорее, это был просто один из компонентов картинки, например изображение дерева На второй половине слайдов были те же картинки, но без деревьев Обучение обычно было весьма длительным. Голуби начинали выбирать подкрепляемые стимулы только после многих тысяч предъявлении.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>3</sup> Квазислучайным называют такую последовательность предъявления стимулов, когда из ряда случайных чисел выбирают отрезки, так называемые серии Геллермана, удовлетворяющие определенным требованиям. В этих последовательностях не должно быть более 3 повторов одного стимула и должно быть приблизительно равное число положительных и отрицательных стимулов.</p>
     <empty-line/>
     <p>На основании этих опытов авторы предположили, что у голубей не только проявляется способность распознавать встречающиеся в природе конкретные объекты, но и формируются соответствующие обобщения. Обобщения такого типа были названы <strong><emphasis>«естественными понятиями» </emphasis></strong><emphasis>(«naturalconcepts») — </emphasis>«человек», «дерево», «вода» и т. п. Результаты оказались достаточно неожиданными, так как поведение голубей разительно отличалось от их более чем ограниченной способности к обобщению ранее исследованных элементарных признаков. Поэтому вопрос о природе феномена вызвал большую дискуссию и был подробно исследован.</p>
     <p>Большинство авторов склонялось к тому, что в основе формирования «естественных понятий» лежит иной способ обработки и хранения информации, чем тот, который обеспечивает формирование обобщений. Д. Примэк (Premack, 1983), например, писал о том, что в отличие от довербальных понятий, основанных на формировании «абстрактных представлений», «естественные понятия» могут иметь в своей основе <emphasis>«образные представления» (imaginalrepresentations),</emphasis> которые можно представить как некий набор мысленных «картинок». В таком случае принадлежность объекта к данной группе птицы определяли, по-видимому, на основе физического сходства, а не за счет выделения абстрактных черт, характерных для всей совокупности в целом.</p>
     <p>При более подробном анализе эксперименты Гернштейна и его коллег вызвали целый ряд критических замечаний. Возникло предположение, что голуби в этих опытах могли анализировать другие, не столь сложные признаки, как «человек» или «вода». В них, например, не обращали внимания на «выравнивание» второстепенных стимулов, т. е. фона слайда. Выяснилось, например, что человек мог быть изображен на слайдах чаще на фоне городского, а не сельского пейзажа Недостаточное внимание авторы уделили также выбору неподкрепляемых стимулов. Не было проверено, как реагируют голуби, если им предлагают различить слайд не по присутствию или отсутствию человека, а по наличию человека и обезьян, других животных или детей (Premack, 1983). Критики говорили, что если о существовании категории стимулов «дерево» и «человек» говорить можно, то противопоставление «человек — не-человек» искусственно и в природе не встречается.</p>
     <p>Кроме того, было неясно, что именно воспринимали голуби в этих опытах — образ реального предмета или некий набор пятен, точек и линий. В пользу последнего предположения говорит, например, работа, в которой голубей обучали отличать карикатурное изображение человека от других сходных изображений (Cerella, 1980). Оказалось, что они продолжали считать «человеком» даже те изображения, где поменяли местами различные его части: например, голову поставили на место ног и т. п., после чего сходство с человеком полностью утрачивалось. Очевидно, что в таком случае воспринимается и оценивается не образ реального объекта, а некая совокупность линий.</p>
     <p>На основе этих и многих других соображений появилась гипотеза, согласно которой формирование «естественных понятий» у голубей расценивали не как результат операций обобщения и абстрагирования, а как следствие обработки информации на более низком, <emphasis>перцептивном,</emphasis> уровне.</p>
     <p>Как известно, сенсорные системы передают в центральные отделы мозга гораздо больше информации о действующих стимулах, чем те могут переработать, а двигательная система в состоянии реализовать в данный момент. Этот закон «бутылочного горлышка» требует резкого сокращения притока информации, которое обеспечивается разными способами. Один из них — <strong><emphasis>категоризация.</emphasis></strong></p>
     <p><strong>Категоризация</strong> — это группировка стимулов по тем или иным свойствам еще на стадии восприятия, благодаря чему целые их совокупности вызывают один и тот же ответ. Способность к такой группировке стимулов животные проявляют как в природных условиях, так и в эксперименте.</p>
     <p>Категоризация составляет неотъемлемое свойство восприятия человека, которое обнаружено также и у многих животных, прежде всего человекообразных обезьян. Зоопсихологи неоднократно отмечали стремление шимпанзе классифицировать и соответствующим образом сортировать предметы обихода и игрушки (Иони в опытах Ладыгиной-Коте, 1923) или, например, фотографии людей и животных (Вики в опытах Hayes, Hayes, 1957).</p>
     <p>Есть все основания полагать, что приматы и в повседневной жизни оперируют некоторыми <emphasis>«естественными категориями».</emphasis> Наблюдения за их социальным поведением свидетельствуют, что у них есть категории «сородич» и «хищник» (см. также гл. 7). Есть у них, по-видимому, и представления о различных категориях пищи. Так, паукообразные обезьяны, обнаружив на каком-то дереве созревшие плоды, отправляются обследовать другие деревья того же вида, т. е. делят деревья на категории по типу плодов. В другой работе обнаружили, что японские макаки, которым в качестве подкормки предложили плоды одной из пальм, тут же отправились искать именно эти деревья и проверяли на спелость их плоды достоверно чаще, чем в двух других экспериментальных ситуациях.</p>
     <p>Способность к категоризации описана и у шимпанзе, обученных языкам-посредникам. Одна из обезьян, усвоившая несколько десятков существительных и прилагательных, с их помощью практически безошибочно относила к той или иной категории многочисленные объекты своего обихода, конкретных названий которых на языке жестов она не знала. Она (и другие обезьяны) успешно отличала любые «фрукты» от других съедобных продуктов («еда»), а «игрушки» — от «инструментов». Более того, обезьяна могла даже «называть» эти категории с помощью символов. При наиболее высоком уровне овладения языком антропоиды распределяют по категориям не только сами предметы, но обозначающие их символы (подробнее см. гл. 6).</p>
     <p>Вопрос о том, считать ли формирование «естественных понятий» у голубей проявлением их способности к категоризации, потребовал дополнительного анализа и до сих пор до конца не решен. Было высказано предположение, что в основе этого явления лежит еще более простой механизм. К такому предположению привел тот факт, что Гернштейн, а вслед за ним и другие исследователи при планировании экспериментов первоначально недооценили способность голубей к запоминанию огромного числа отдельных стимулов. Так, в одной из работ (Vaughan, Greene, 1984) было показано, что они могут различать и запоминать до 320 стимулов-«картинок», отличающихся друг от друга совершенно незначительными, даже не сразу заметными для человека деталями. Например, в паре изображений кроны дерева «правильное» отличается наличием более толстой ветки на переднем плане.</p>
     <p>Тем не менее, по данным ряда авторов, поведение голубей простым «зазубриванием» не ограничивается, а сочетается с распределением стимулов по соответствующим категориям. Наиболее важными для нашего анализа были опыты, в которых голуби и обезьяны-саймири обучались быстрее при противопоставлении значимых для них категорий «живое/неживое», чем при противопоставлении «птицы/ звери» — биологически менее значимых (Roberts, Mazmanian, 1988). Более того, в тех опытах, где положительные и отрицательные стимулы экспериментаторы объединяли произвольно, создавая некие «псевдокатегории», птицы вели себя так, как будто бы они все-таки пытались их каким-то образом группировать (Wasserman et al., 1988; Bhatt, Wasserman, 1989; Vauclair, Fagot, 1996). Так, в ряде работ Бхатта и Вассермана было показано, что если подкрепляемые стимулы объединены произвольно и мало похожи друг на друга, то голуби обучаются намного медленнее. В пользу такого предположения говорит и анализ ошибок, допущенных птицами в решении задачи на «псевдокатегоризацию». Частично ошибки могли возникнуть только потому, что голуби пытались объединять стимулы по общим признакам и относить их к тем или иным категориям, хотя в данном случае условия обучения этого не требовали.</p>
     <p>Что же лежит в основе формирования «естественных понятий»? Большинство авторов склоняется к тому, что это иной способ обработки и хранения информации, нежели операция обобщения.</p>
     <p>Было высказано предположение, что при длительном обучении (которое необходимо для появления «естественного понятия» в эксперименте) происходит не просто механическое заучивание большого числа «правильных» и «неправильных» стимулов, а более сложный ассоциативный процесс — формирование <emphasis>эквивалентности</emphasis> между стимулами в пределах каждой из противопоставляемых категорий. Благодаря сенсорной генерализации при предъявлении новых сходных стимулов они реагируют правильно как на сложные стимулы, например различные изображения человека в упомянутых выше работах Гернштейна, так и более простые. Так, в работе X. Делиуса с соавт. (Delius et al., 2000) у голубей сформировали представление об эквивалентности стимулов — ~ небольших фигурок разных типов, составленных из черных кружков одного размера, — в пределах нескольких категорий.</p>
     <p>Естественные понятия у голубей действительно отражают их способность научиться относить стимулы к соответствующим категориям на основе их перцептивного сходства. Такая способность не сводится только к механическому заучиванию большого количества дифференцировок, но и не свидетельствует о способности к обобщению.</p>
     <p>Все сказанное выше касалось в основном экспериментов по выявлению «естественных понятий» у голубей, которые, как мы упоминали, обладают невысоким уровнем развития когнитивных способностей. В то же время у антропоидов отнесение стимулов к соответствующим категориям может происходить без специального обучения и довольно легко выявляется при тестировании. Более того, как уже упоминалось, обученные «языку» животные обозначают эти категории с помощью символов. Столь глубокие различия в уровне «естественных понятий» у животных двух наиболее изученных групп диктуют необходимость более широких <emphasis>сравнительных исследований</emphasis> таких явлений, однако они до сих пор остаются немногочисленными. Например, практически нет данных ни о хищных млекопитающих, ни о врановых птицах. Между тем сведения об особенностях категоризации у животных этих групп с разным уровнем строения мозга и ранее описанных когнитивных способностей могли бы способствовать более глубокому пониманию природы феномена.</p>
     <p>При анализе восприятия и обработки сложных «естественных» стимулов и связанного с этим круга феноменов четко проявилась необходимость в соответствии с «каноном Ллойда Моргана» (см. 2.3) учитывать, что в основе сходных по внешнему проявлению поведенческих актов могут лежать совершенно разные процессы:</p>
     <p>• у голубей в основе образования «естественных понятий» лежат сложные ассоциативные процессы, благодаря которым формируется эквивалентность стимулов внутри категории и обеспечивается возможность отвечать на них сходным образом;</p>
     <p>• процесс категоризации на основе перцептивного сходства, который может приводить к формированию «естественных понятий»;</p>
     <p>• у более высоко организованных животных процесс категоризации происходит легче и, по-видимому, не ограничивается перцептивным уровнем переработки информации. Вероятно, он вовлекает более сложные когнитивные процессы, включая образование довербальных понятий, благодаря которым человекообразные обезьяны могут обозначать категории отвлеченными символами.</p>
     <subtitle><strong>5.5.3. Обобщение относительных признаков «больше», «правее»</strong></subtitle>
     <p>Согласно принятой классификации <emphasis>относительными</emphasis> называют признаки, которые выявляются только <emphasis>при сопоставлении</emphasis> нескольких стимулов. Это такие признаки, как «больше» («меньше»), «правее» («левее»; «средний»), «сходство» («отличие») и т. д. (см. выше).</p>
     <p>Способность к обобщению по таким признакам называли «рефлексом на отношение» («чаще — реже», «темнее — светлее») и активно исследовали ученики И. П. Павлова и при его жизни, и в последующие годы (А. О. Долин, С. В. Клещев, М. М. Кольцова, В. П. Протопопов и др.).</p>
     <p><strong>Обобщение относительного признака «больше».</strong> В лаборатории В. П. Протопопова элементарные формы обобщения и абстрагирования относительных признаков были обнаружены и изучены у разных видов млекопитающих.</p>
     <p>А. Е. Хильченко (1950) обучал павианов-гамадрилов выбирать меньший из двух квадратов (площадью 225 см<sup>2</sup> и 101 см<sup>2</sup>). Их расположение в каждом опыте меняли, чтобы животное не могло ориентироваться по каким-то другим, например топографическим, признакам. В тестах на перенос оказалось, что обезьяны выбирали любые меньшие по площади фигуры, а также и меньшие по объему предметы.</p>
     <p>Обобщая описанный выше и подобные эксперименты, В. П. Протопопов (1950) тем не менее подчеркивал, что «абстракция, которая наблюдается в примитивной форме у животных, все же не та абстракция, которая присуща человеку».</p>
     <p>Обобщение относительного признака «больше по площади» описано у разных видов приматов (Фирсов, 1972; 1993) и хищных млекопитающих. Так например, показано, что кошки, научившиеся выбирать круг большей площади, успешно применяют правило выбора к фигурам другой формы и других размеров, а также к стимулам, состоящим из разного числа элементов.</p>
     <p>Способность к обобщению по относительному признаку «больше по числу» обнаружена также у врановых птиц. В разделе 5.3 подробно описано, как вороны выбирают любое большее множество в широком диапазоне значений, абстрагируясь и от того, насколько различаются сопоставляемые карточки, и от того, какую форму, цвет и расположение имеют составляющие их элементы. Способность ворон правильно реагировать на множества новых диапазонов позволяет рассматривать достигнутый ими уровень обобщения как довербальное понятие (Зорина, Смирнова, 1995).</p>
     <p><strong>Относительные «пространственные признаки».</strong> Особую группу составляют <emphasis>относительные признаки,</emphasis> связанные с <emphasis>пространственными свойствами</emphasis> окружающей среды. В главе 3 была показана способность животных к созданию мысленных планов окружающей обстановки и обучению с использованием пространственных ориентиров. Многие животные могут в новой ситуации решать элементарные логические задачи, требующие оперирования представлениями о пространственно-геометрических свойствах объемных и плоских стимулов (гл. 4). Наконец, мы убедились, что даже те животные (собаки), которые не могут сразу решить задачу на оперирование эмпирической размерностью фигур, могут постепенно <emphasis>научиться обобщать</emphasis> этот отвлеченный признак и выбирать только объемные или только плоские фигуры (см. 4.6.3.2). Однако способность животных к анализу и обобщению пространственных характеристик среды этим не ограничивается. Многочисленные эксперименты показывают, что животные с самым разным уровнем организации мозга оценивают <emphasis>относительное расположение предметов в пространстве</emphasis> и могут обобщать следующие признаки:</p>
     <p>* справа — в середине — слева;</p>
     <p>* внутри — снаружи;</p>
     <p>* вверху.</p>
     <p>Так, в работах Д. А. Флесса и др. (1986; 1990), Е. И. Очинской (1990) и Ю. Д. Стародубцева (2000) было показано, что собаки, кошки, крысы, болотные черепахи и дельфины-афалины способны к формированию дифференцировочных УР по признаку взаимного расположения двух идентичных раздражителей («правее — левее»).</p>
     <p>Приведем методику такого опыта (опустив особенности работы с животными разных видов). Сначала животному показывают, что в закрытой кормушке есть пища, и оно старается ее достать — царапает или толкает кормушку. Затем животное получает возможность открывать две показанные ему кормушки, однако приманка оказывается только в одной, например в правой. В следующих опытах кормушки передвигают, так что правая («подкрепляемая») попадает на место левой, а бывшая левая оказывается на новом месте. Перед каждой следующей пробой кормушки снова меняют местами и т. д. Специальное внимание уделяется тому, чтобы обе кормушки оказывались справа и слева равное число раз и животное не предпочитало одну из сторон.</p>
     <p>Оказалось, что животные способны не только к выработке такой дифференцировки, но и к ее <emphasis>многократным переделкам,</emphasis> причем у некоторых собак формируется даже «установка на обучение» (см. 3.4.2), так что они начинают реагировать правильно после первого же предъявления кормушки на новом месте.</p>
     <p>Кошки, собаки и дельфины <emphasis>способны к обобщению относительного признака («справа— слева»)</emphasis> и могут переносить это правило выбора на новые наборы стимулов, которые отличаются от исходных не только своими параметрами (размером, формой, материалом), но и биологическим значением. Речь идет о том, что в некоторых опытах искусственные стимулы заменяли натуральными (Флесс и др., 1990; Стародубцев, 2000). Наряду с этим отмечено, что животные продолжали реагировать правильно даже при попытке «сбить» их, изменяя, например, расположение других пространственных ориентиров. Дельфины, в частности, продолжали выбирать любой расположенный слева раздражитель из 12 новых пар и после того, как их стали предъявлять не над водой, как обычно, а на ее поверхности или если расположение всего стенда изменяли на 90 или 180° относительно исходного. Способность к переносу обобщения на стимулы других категорий позволяет предполагать, что по крайней мере у указанных видов формируется <emphasis>довербальное понятие «справа— слева» вообще.</emphasis></p>
     <p>У дельфинов была описана также способность к обобщению таких относительных пространственных признаков, как «средний» и «верхний», с использованием трех одинаковых предметов. В тестах на перенос животные успешно ориентировались на указанные относительные признаки и когда все новые предметы также были одинаковыми, и когда они различались по форме, и когда их число увеличивали до 5 (Стародубцев, 2000). Даже при виде естественных (природных) раздражителей — рыб — два из шести дельфинов не пытались хватать их все подряд, а выбирали по усвоенному ими относительному признаку «верхний».</p>
     <p>Способность к обобщению по еще одному относительному пространственному признаку (по признаку «внутри») описана у голубей (Herrnstein et al., 1989). Они способны научиться выбирать любой замкнутый контур с точкой внутри, предпочитая его всем вариантам изображений, где точка находится снаружи. Однако, как и при различении естественных категорий, предполагается, что голуби скорее заучивают и хранят в памяти все варианты правильных реакций, а не абстрагируют относительный признак.</p>
     <p><strong>Относительный признак «новизна».</strong> Одну из методик изучения обобщения по относительному признаку <emphasis>«новизна»</emphasis> разработал Б. А. Дашевский (см.: Воронин и др., 1978). Макакам показывали расположенные в ряд геометрические фигуры, число которых постепенно увеличивали до шести, а в углубление под одной из них по очереди помещали лакомство. Чтобы получить его, обезьяна должна была сдвинуть фигуру. Как только животное начинало уверенно выбирать одну из фигур, реакцию на нее подкреплять переставали. Когда обезьяна полностью переставала выбирать эту фигуру (она становилась «знакомой»), ей показывали новую фигуру (другого цвета, формы и т. д.), каждый раз меняя 2–3 признака. Выбор новой фигуры также сначала подкрепляли, а после упрочения навыка снова угашали. Затем в эксперимент вводили следующую новую фигуру и т. д., повторяя эту процедуру четыре раза. В последующих опытах одновременно с показом животному всех четырех «знакомых» фигур каждый раз вводили одну «новую» (она лишь частично, по 1–3 признакам, была похожа на остальные).</p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>6<sup>е</sup></emphasis> Макаки успешно освоили <emphasis>относительный признак «новизна» </emphasis>и научились выбирать новую фигуру в абсолютном большинстве в случаев.</p>
     <subtitle><strong>5.5.4. Обобщение относительных признаков «сходство» и «соответствие»</strong></subtitle>
     <p>Оценка и обобщение признака «новизна» стимулов представляет гобой частный случай более универсального (и необходимого) компонента поведения животных — способности <emphasis>сравнивать</emphasis> стимулы и устанавливать их <emphasis>сходство с образцом</emphasis> или друг с другом.</p>
     <p>Обобщение этого вида относительных признаков изучают преимущественно с помощью <emphasis>методики выбора по образцу</emphasis> (см. 3.5; 5.2). Применение этой методики показало, что у достаточно широкого круга позвоночных можно сформировать обобщение следующих относительных признаков:</p>
     <p>* <emphasis>«сходство»</emphasis> образца и одного из стимулов, точно идентичных друг другу (цвет, форма, величина и т. п.);</p>
     <p>* <emphasis>«соответствие»,</emphasis> когда образец и стимулы для выбора не имеют абсолютного физического сходства, но <emphasis>эквивалентны</emphasis> друг другу по какому-то признаку, например по числу элементов; далее, пользуясь наличием такого обобщения, можно исследовать способность к обобщению по другим, более частным или, наоборот, более общим признакам, например по наличию <emphasis>аналогии</emphasis> между стимулом и образцом (см. 5.5.5).</p>
     <p>Животные способны также к обобщению альтернативных признаков — <emphasis>«отличие»</emphasis> и <emphasis>«несоответствие».</emphasis> Закономерности их формирования в целом те же самые, поэтому мы не будем на них останавливаться.</p>
     <subtitle><strong>5.5.4.1. Обобщение признака «сходство»</strong></subtitle>
     <p>В классических опытах Н. Н. Ладыгиной-Коте шимпанзе Иони демонстрировали полоску картона определенного цвета и предлагали для сравнения и выбора до 10 полосок других цветов. Иони довольно легко научился выбирать стимул, по цвету аналогичный образцу. Однако в тестах на перенос, когда меняли форму, размер и «фактуру» стимулов для выбора, Иони мог испытывать определенные трудности. Как пишет автор, обезьяне «необходимо большое количество проб, чтобы прийти, наконец, к должному обобщению, причем особенно трудно давался Иони процесс абстрагирования (отвлечения)». Например, он не мог найти соответствующий образцу более сложный стимул, когда необходимо было учитывать <emphasis>порядок размещения</emphasis> полосок разных цветов на образце.</p>
     <p>Вместе с тем многое указывало на то, что Иони не просто усвоил правило выбирать похожий по цвету стимул из числа тех, что были использованы при обучении. Оказалось, что и при предъявлении других стимулов, даже относящихся <emphasis>к другим категориям,</emphasis> он руководствовался тем же принципом и выбирал по признаку «сходство». Так, например, по собственной инициативе Иони выделил признак <emphasis>величины</emphasis> и стал выбирать стимулы по этому признаку, игнорируя их цвет, а также форму.</p>
     <p>Успешный перенос на стимулы другой категории свидетельствует об образовании довербального понятия «сходство» или «тождество» т. е. о высокой степени обобщения.</p>
     <p>Иони по собственной инициативе использовал принцип выбора по образцу и в жизни, и в играх, вне лабораторной обстановки, в отсутствие направляющей роли экспериментатора. Впоследствии шимпанзе Вики также самостоятельно сортировала фотографии людей и животных, подбирая их по принципу сходства с мысленно выбранным ею образцом. Есть и еще ряд свидетельств того, что понятия «сходство» и «отличие» широко используются в повседневной жизни обезьян. Так, один из шимпанзе в опытах Л. А. Фирсова (1977) применял усвоенный в лаборатории принцип выбора по сходству к естественным предметам окружавшей его на острове природы (см. 2.7).</p>
     <subtitle><strong>5.5.4.2. Обобщение признака «соответствие» и довербальное понятие «число»</strong></subtitle>
     <p>Изучение этого вида относительных признаков тесно связано с проблемой «счета» у животных разных видов (Koehler, 1956; Davis, Perusse, 1988; Boysen, 1993; Davis, 1993; Dehaene, 1997; Зорина и др., 2001), в том числе и у муравьев (Резникова, Рябко, 1995 а, б).</p>
     <p>Одним из первых к этой проблеме обратился О. Келер (Koehler, 1956; см. 2.8). К началу его исследований уже были накоплены наблюдения и отчасти экспериментальные данные, свидетельствующие о способности животных к «счету». Согласно его представлениям животные способны к оценке количественных параметров среды в следующих формах:</p>
     <p>1) относительные количественные оценки множеств разной природы по признаку «больше», «меньше» (см. 5.3; 5.5.3);</p>
     <p>2) узнавание множеств, содержащих определенное число элементов или событий, независимо от других количественных признаков (см. 5.5.1);</p>
     <p>3) «истинный счет» с помощью символов-числительных — одно из проявлений вербального абстрактно-логического мышления; в чистом виде доступен, разумеется, только человеку, однако некоторые его элементы в последние годы обнаружены и у животных (см. 6.2).</p>
     <p>Основное внимание в исследованиях О. Келера было уделено второй разновидности счета. Он показал, что голуби могут научиться узнавать множества, состоящие из определенного числа элементов, но не более чем 5±2, тогда как у врановых этот диапазон шире. По его данным, он составляет 7±2 единицы, а по уточненным в настоящее время доходит до 20 и, возможно, выше (Зорина, Смирнова, 1996).</p>
     <p>О. Келер показал, что попугаи и врановые могут сформировать обобщенное правило выбора на основе не только абсолютного сходства (или отличия) стимулов (по цвету, форме и т. п.), но и соответствия по числу элементов, входящих в их состав. На рис. 5.1 Б показано, что большинство стимулов в ситуации множественного выбора не имеет прямого сходства с образцом, тогда как один совпадает с ним по числу элементов. О. Келер также установил, что ворон, обученный правилу выбора по соответствию числа элементов в графических множествах, применял это правило к стимулам другой модальности, соответствующим по числу звуковых сигналов (см. также 5.3).</p>
     <p>Позднее похожую методику использовали в работе с приматами.</p>
     <p>Шимпанзе Вики предъявляли карточку-образец и две карточки для выбора, число точек на одной из них соответствовало числу точек на карточке-образце. При этом варьировали размер точек и паттерны их расположения. Вики уверенно справлялась с задачей, если на образце было множество из трех точек, а на карточках для выбора — множества из трех и четырех точек. Если же на образце было множество из четырех точек, а на карточках для выбора — множества из четырех и пяти точек, точность распознавания сильно снижалась. Вики оказалась не способна перенести навык выбора в новую модальность: она не могла повторить за экспериментатором соответствующее число «стуков» по столу, даже при небольшом их количестве (два или три).</p>
     <p>Сходную методику использовали Томас и Чейз (Thomas, Chase, 1980), работая с саймири. В их экспериментах обезьянам предъявляли три стимульные карточки с различным числом элементов на каждой (например: 2, 4 и 6; 3, 5 и 7; 2, 5 и 7). Варьировали размер и паттерны расположения элементов. В ответ на зажигание одной, двух или трех лампочек обезьяны должны были выбирать соответственно карточку с меньшим, средним или большим числом элементов. С поставленной задачей полностью справилась лишь одна из трех саймири, но две другие также были близки к достижению критерия.</p>
     <p>Способность формировать обобщение относительного признака <emphasis>«соответствие»</emphasis> по числу элементов была исследована также у ворон (Смирнова и др., 1998). С этой целью шесть птиц обучали по методике выбора по образцу. Чтобы сделать правило выбора отвлеченным, использовали стимулы трех разных категорий (черные и белые карточки; цифры от 1 до 4 и множества в том же диапазоне). Когда птицы достигали критерия обучения (80 % правильных решений в 30 последовательных предъявлениях) со стимулами одной категории, начинали предъявлять следующий набор. Такие серии обучения чередовали до тех пор, пока вороны не начинали делать правильный выбор (достигать критерия) в первых же 30–50 предъявлениях.</p>
     <p>При обучении с черными и белыми карточками, а также с цифрами птицы формировали правило выбора по <emphasis>сходству.</emphasis> При сопоставлении множеств они выбирали по <emphasis>соответствию,</emphasis> поскольку множества состояли из элементов разного цвета, формы и размера и внешне почти не были похожи.</p>
     <p>Чтобы проверить степень отвлеченности сформированного правила выбора, в тесте на перенос воронам предложили совершенно новые стимулы: цифры и множества в диапазоне от 5 до 8. В первых же предъявлениях все четыре птицы правильно выбирали и новые цифры (выбор по <emphasis>сходству),</emphasis> и новые множества (выбор по <emphasis>соответствию). </emphasis>Отметим, что в работах других авторов переноса правила выбора по соответствию на незнакомые множества (без обучения) ни у врановых, ни у животных других видов обнаружено не было.</p>
     <p>Успешный перенос правила выбора на новые стимулы двух категорий, включая ранее незнакомые множества, свидетельствует о том, что вороны способны не только к обобщению относительного признака <emphasis>«соответствие»,</emphasis> но также к формированию <emphasis>довербалъного понятия</emphasis> «число».</p>
     <subtitle><strong>5.5.5. Выбор стимулов по аналогии</strong></subtitle>
     <p>Животным, у которых сформировано обобщение по признаку <emphasis>«соответствие»,</emphasis> можно предлагать тесты и на более сложные когнитивные операции. К ним относится, например, оценка способности выявлять наличие <emphasis>аналогии</emphasis> между образцом и одним из стимулов, которую считают проявлением <emphasis>индукции</emphasis> (см. 1.4). Так, в опытах М. Томазелло и Дж. Колла (Tomasello, Call, 1997) шимпанзе оказались способны выбирать стимул, элементы которого были объединены по такому же принципу, как и элементы стимула-образца. Например, образец состоял из двух идентичных фигур (одинаковой формы и размера — АА), а стимулы для сравнения — из других фигур также одинакового (ВВ) или разного размера (Сс). Единственным признаком соответствия между образцом (АА) и одним из стимулов (ВВ) была <emphasis>аналогия в соотношении размеров</emphasis> элементов. В этом случае животное должно использовать более отвлеченный смысл понятия «соответствие» как <strong><emphasis>организованный по тому же принципу</emphasis></strong><emphasis>(relationalmatching).</emphasis></p>
     <p>Основу для изучения этого аспекта когнитивной деятельности животных заложили работы Д. Примэка (Gillan et al., 1981; Premack, 1983). Он рассматривал способность к построению аналогий как базовую характеристику <emphasis>индуктивного мышления человека</emphasis> и считал необходимым выяснить, есть ли зачатки этой когнитивной функции у животных. В опытах на шимпанзе Саре, обученной общению с человеком с помощью пластиковых жетонов (см. 2.9.2), использовалась не методика выбора по образцу, а другой способ сравнения. Ей предъявляли две пары стимулов, а она оценивала их с помощью специальных значков «одинаковый» или «разный» (Gillan et al., 1981). Сара делала это успешно не только при выяснении аналогий в соотношении элементов в парах геометрических фигур, но и при оценке предметов разного назначения, не имевших никакого внешнего сходства.</p>
     <p>В одном из опытов (рис. 5.5А) ей показывали замок и ключ, рядом располагали банку с гуашью, между ними помещали хорошо знакомый Саре знак тождества, а для выбора предлагали консервный нож и кисть — предметы, которыми она также умела пользоваться. В этом случае она без колебаний выбрала консервный нож, потому что он выполнял функцию, аналогичную ключу — тоже «открывал» (банку). Однако, когда ей продемонстрировали лист бумаги и карандаш, предложив выбрать из тех же двух предметов «подходящий» для банки с гуашью, Сара столь же уверенно указала на кисть, которая по своим функциям в данном сочетании была аналогична карандашу.</p>
     <image l:href="#i_057.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 5.5. Выбор по аналогии (пояснения в тексте). Наряду с выявлением <emphasis>«функциональных» аналогий</emphasis> между предметами шимпанзе продемонстрировали также понимание <emphasis>отношений пропорций</emphasis> разнородных предметов. Например, они выбирали из нескольких возможных вариантов <emphasis>Ул</emphasis> яблока, как стимул, аналогичный стакану, на <emphasis>Ул</emphasis> наполненному водой.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шимпанзе, а также макаки обладают способностью к выявлению аналогий; они используют отвлеченные представления о соотношении и функции предметов и составляющих стимулы компонентов. У других животных эта когнитивная функция пока не исследована</strong>.</p>
     <subtitle><strong>Резюме</strong></subtitle>
     <p><strong>У животных разных видов, начиная с рептилий, обнаружена способность к операциям обобщения и абстрагирования, которая используется в анализе и обработке признаков разного характера и модальностей. Диапазон уровней обобщения и абстрагирования у разных животных также достаточно широк. Существовало две точки зрения по вопросу о том, какие уровни обобщения доступны животным.</strong></p>
     <p><strong>* <emphasis>«Допонятийный» уровень</emphasis> обобщения: животные (включая человекообразных обезьян) способны <emphasis>только к</emphasis> абстракции <emphasis>inconcrete, </emphasis>т. е. «выделению признака в наглядно представленных конкретных объектах» (Протопопов, 1950;</strong></p>
     <p><strong>* Ладыгина-Коте, 1963). Истинная абстракция животным не доступна, поскольку они «не способны к установлению мысленной связи между одними лишь представлениями и их комбинированию в образы» (Фабри, 1976).</strong></p>
     <p><strong>* <emphasis>«Довербальные понятия»:</emphasis> согласно альтернативной точке зрения (Yerkes, 1943; Koehler, 1956), не только шимпанзе, но и ряд других позвоночных способны к высоким степеням обобщения и даже зачаткам «символического мышления человека».</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Вторая точка зрения получает все новые подтверждения в современных исследованиях. Способность к высшим степеням абстрагирования свойственна не только человекообразным обезьянам, но и представителям других отрядов млекопитающих (дельфины), а также некоторым видам птиц (врановые, попугаи). Этот факт подтверждается данными о способности этих животных и к решению ряда элементарных логических задач.</p>
     <p>1. Чем различаются применяемые при исследовании процесса обобщения методические приемы и режимы обучения и тестирования?</p>
     <p>2. Какие уровни обобщения и абстрагирования доступны животным и как они выражены у представителей разных групп позвоночных?</p>
     <p>3. Что такое довербальное понятие и с какими другими когнитивными функциями оно связано?</p>
     <p>4. Какие характеристики среды могут оценивать и обобщать животные?</p>
     <p>5. Чем отличается способность к обобщению у человекообразных и низших узконосых обезьян?</p>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>6. Способность животных к символизации</strong></p>
    </title>
    <section>
     <image l:href="#i_058.png"/>
     <p><emphasis>Анализ способности животных разных видов к символизации, которую принято рассматривать как биологическую предпосылку возникновения второй сигнальной системы (речи) человека. Первый подход к изучению этого вопроса с помощью обычных лабораторных экспериментов — обнаружение у шимпанзе и птиц способностей к усвоению и использованию символов (цифр) для оценки множеств и совершению с этими символами операций, аналогичных арифметическим. Второй подход— обучение человекообразных обезьян языкам-посредникам (языку жестов, компьютерному языку «йеркиш» и др.). Описание особенностей «языковых» навыков шимпанзе, обученных по разным программам; рассмотрение их отличий от естественных языков животных и степени соответствия свойствам языка человека (по Хоккету). Сравнение степеней символизации (способность оперировать знаком в отсутствие обозначаемого предмета) при разных системах обучения, умение создавать новые знаки («продуктивность») и понимать синтаксический строй предложения. Описание уникальных экспериментов С. Сэведж-Рамбо, в которых шимпанзе-бонобо, с раннего возраста воспитанный в контакте с людьми, к 2 годам спонтанно начал понимать устную речь, а к 5 годам достиг уровня 2,5-летнего ребенка по способности с первого же раза понимать обращенные к нему фразы. Обсуждение гипотезы о наличии у высших животных сигнальных систем промежуточного уровня.</emphasis></p>
     <p>Долгое время существовало, да и сейчас еще не полностью изжито представление, что между психикой человека, с одной стороны, и психикой животных — его близких и далеких родственников, с другой, лежит непроходимая пропасть и что способность к речи у человека не имеет никаких биологических корней. Такая точка зрения не была единственной, но именно она долгое время господствовала и в отечественной, и в зарубежной науке. Однако постепенно предположение о том, что и животные обладают какими-то, пусть самыми примитивными зачатками этой способности, получало все большее распространение. Этому способствовали уже рассмотренные нами данные (см. гл. 4 и 5) о способности антропоидов к целенаправленному применению и подготовке орудий, о сложности их социального поведения, а также о том, что <emphasis>естественные навыки</emphasis> антропоидов превосходят по своей сложности языки большинства животных.</p>
     <p>В предыдущей главе были рассмотрены свидетельства того, что многие животные способны к осуществлению базовых операций, характерных для мышления человека, — обобщению и абстрагированию. Считается, что этот уровень когнитивной деятельности — основа для возникновения в процессе эволюции речи (Орбели, 1949; Фирсов, 1993). Самый высокий уровень развития этих операций характерен для человека, у которого обобщение и абстрагирование реализуются с помощью символов — слов.</p>
     <p>Вопрос о том, есть ли и у животных какие-то зачатки способности к <strong><emphasis>символизации</emphasis></strong> (использованию знаков вместо реальных стимулов и понятий), закономерно возникал с первых шагов изучения поведения и психики приматов (см. 2.9.2). Долгое время считалось, что человекообразные обезьяны не только не смогли подняться на эту ступень развития психики, но даже не приблизились к ней (настолько «уникально человеческими» считались особенности, лежащие в ее основе).</p>
     <p>Перед описанием экспериментальных методов, которые были использованы для анализа этого вопроса, а также результатов таких исследований сопоставим основные свойства языков животных и языка человека.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>6.1. Языки животных и язык человека</strong></p>
     </title>
     <p>Языки большинства животных, включая и язык обезьян, — это совокупность <emphasis>конкретных сигналов — </emphasis>звуковых, обонятельных, зрительных и т. д., которые действуют в <emphasis>данной ситуации</emphasis> и непроизвольно отражают состояние животного в <emphasis>данный конкретный момент.</emphasis></p>
     <p>Важная особенность основных видов коммуникации большинства животных — ее <emphasis>непреднамеренность,</emphasis> т. е. сигналы <emphasis>не имеют</emphasis> непосредственного <emphasis>адресата.</emphasis> Этим естественные языки животных принципиально отличаются от языка человека, который функционирует <emphasis>под контролем сознания и воли.</emphasis></p>
     <p>В языках животных сигналы <emphasis>видоспецифичны '.</emphasis> в общих чертах они одинаковы у всех особей данного вида, их особенности определены генетически, а их набор практически не подлежит расширению. Сигнализация (языки) большинства видов животных включает следующие основные категории:</p>
     <p>* сигналы, предназначенные половым партнерам и возможным конкурентам;</p>
     <p>* сигналы, которые обеспечивают обмен информацией между родителями и потомством;</p>
     <p>* крики тревоги, зачастую имеющие такое же значение для животных других видов;</p>
     <p>* сообщения о наличии пищи;</p>
     <p>* сигналы, помогающие поддерживать контакт между членами стаи;</p>
     <p>* сигналы-«переключатели», чье назначение — подготовить животное к действию последующих стимулов, например известить о намерении играть;</p>
     <p>* сигналы-намерения», которые предшествуют какой-то реакции (например, птицы перед взлетом совершают особые движения крыльями);</p>
     <p>* сигналы, связанные с выражением агрессии;</p>
     <p>* сигналы миролюбия;</p>
     <p>* сигналы неудовлетворенности (фрустрации).</p>
     <p>Таковы общепринятые представления о структуре видоспецифических языков животных.</p>
     <p><strong>Особенности естественных языков высокоорганизованных животных.</strong> В настоящее время накапливается все больше сведений о том, что языки приматов и, по-видимому, других высокоорганизованных животных иногда выходят за рамки видоспецифической коммуникационной системы. Известно, например, что в языке верветок, зеленых мартышек имеются звуковые сигналы для обозначения конкретных объектов и явлений, в частности различных видов хищников. Они обозначают не «хищника вообще» как опасность, а конкретно леопарда, змею и др. Точно также есть сигналы для обозначения не любого корма для утоления голода, а определенной пищи (подробнее см.: Зорина и др., 1999; Резникова, 2000).</p>
     <p>Звуковые сигналы шимпанзе также бывают не только видоспецифическими, но могут передавать совершенно новую конкретную информацию (Чудолл, 1922). Способность шимпанзе к пониманию синтаксиса, обнаруженную при усвоении языков-посредников и общении с человеком в лабораторных исследованиях, по-видимому, можно увидеть и в естественном поведении этих животных.</p>
     <p>Действительно, у приматов существует сложная звуковая коммуникация (наряду с системами сигналов других модальностей). Например, самец шимпанзе пытается кричать «похоже» на ту обезьяну, с которой он в настоящий момент взаимодействует (т. е. воспроизводит акустические характеристики ее криков). Это может служить способом унификации криков членов данной группы (Mitani, Brandt, 1994). Показано, что в «долгих криках» шимпанзе присутствуют вариабельные элементы, которые в разных ситуациях идут в разной последовательности. В формировании индивидуального звукового репертуара каждого самца шимпанзе большое значение имеет <emphasis>подражание сородичам.</emphasis> Это свойство сильно отличает их язык от обычных коммуникативных систем животных.</p>
     <p>Было даже высказано предположение, что естественная коммуникативная система шимпанзе является промежуточной между языком человека и коммуникативными системами других животных (ее иногда называют <emphasis>«протоязыком»)</emphasis> (Ujhelyi, 1997).</p>
     <p><strong>Язык и сигнальные системы, по И. П. Павлову.</strong> Системы коммуникации, которыми пользуются животные, И. П. Павлов называл <emphasis>первой сигнальной системой,</emphasis> общей для животных и человека.</p>
     <p>Язык человека позволяет передавать информацию также в <emphasis>отвлеченной форме,</emphasis> с помощью <emphasis>слов-символов,</emphasis> которые являются сигналами других, конкретных сигналов. Именно поэтому И. П. Павлов называл слово <emphasis>сигналом сигналов,</emphasis> а речь — <emphasis>второй сигнальной системой.</emphasis> Она позволяет не только реагировать на конкретные стимулы и сиюминутные события, но в отвлеченной форме хранить и передавать <emphasis>информацию об отсутствующих предметах,</emphasis> а также о <emphasis>событиях прошлого и будущего,</emphasis> а не только о текущем моменте.</p>
     <p>В отличие от коммуникативных систем животных язык человека служит не только средством передачи информации, но и аппаратом ее переработки. Он необходим для обеспечения высшей когнитивной функции человека — абстрактно-логического (вербального) мышления.</p>
     <p><strong>Язык человека — это открытая система, запас сигналов в которой практически неограничен, в то время как число сигналов в репертуаре естественных языков животных невелико.</strong></p>
     <p><strong><emphasis>Звуковая речь, как </emphasis>известно, лишь одно из средств реализации функций языка человека, который имеет также и <emphasis>другие формы выражения,</emphasis> например различные системы жестов, т. е. языки глухонемых.</strong></p>
     <p>В настоящее время наличие зачатков второй сигнальной системы исследуют у приматов, а также у некоторых других видов высокоорганизованных животных: дельфинов, попугаев, а также врановых птиц. Существует два подхода к анализу этой проблемы:</p>
     <p>• проведение <emphasis>тестов на символизацию</emphasis> в обычных лабораторных экспериментах;</p>
     <p>• обучение животных особым языкам — так называемым языкам-посредникам, которые представляют собой упрощенные аналоги речи человека; языки-посредники в основном воспроизводят его структуру, но реализованы с помощью более доступных для животных и не требующих тонкой артикуляции средств — жестов, выбора жетонов, нажатий на клавиши компьютера и др.</p>
     <p>Цель обоих подходов — выяснить, способны ли животные научиться употреблению <emphasis>абстрактных, ранее нейтральных для них стимулов как символов предметов (объектов) реального мира в отсутствие самих предметов.</emphasis></p>
     <p>Рассмотрим последовательно каждый из этих подходов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>6.2. Исследование способности животных к символизации (на примере «счета») с помощью лабораторных тестов</strong></p>
     </title>
     <p><strong>Символизацией</strong> называют установление эквивалентности между нейтральными знаками — символами — и соответствующими предметами, действиями, обобщениями разного уровня и понятиями.</p>
     <p>Для изучения этой когнитивной функции у приматов и птиц применяют достаточно разнообразные экспериментальные приемы. Один из них связан с проблемой «счета» у животных. Известно, что животные способны к разным формам оценок количественных параметров среды (см. 2.8; 4.8.3; 5.5.3), включая формирование довербального понятия о «числе» (см. 5.5.4). На следующем этапе анализа выясняют, могут ли животные связывать это понятие с символами (арабскими цифрами), т. е. существуют ли у них зачатки способности к «истинному счету» с помощью числительных, которым в полном объеме владеет только человек.</p>
     <p>Вопрос о наличии зачатков «истинного счета» у животных и критериях, которым они должны удовлетворять, составляет предмет острых дискуссий (см.: Davis, Perusse, 1988; Gallistel, 1993). Р. Гельман и К. Галлистель (Gelman, Gallistel, 1978) предложили ряд критериев, которые необходимо учитывать при оценке способности животных использовать символы для маркировки множеств. Наиболее важные из них:</p>
     <p>• <emphasis>соответствие</emphasis> «один к одному» — каждому пересчитываемому элементу должен соответствовать особый символ (маркер);</p>
     <p>• <emphasis>«ординальность»</emphasis> (упорядоченность) — символы должны в стабильном порядке соответствовать пересчитываемым элементам;</p>
     <p>• <emphasis>«кардинальность»</emphasis> — символ, соответствующий последнему элементу, должен описывать общее число элементов в множестве.</p>
     <p>Чтобы выяснить, способны ли животные к символизации и удовлетворяет ли их поведение указанным критериям, необходимо ответить на следующие вопросы:</p>
     <p>1) способны ли они <emphasis>устанавливать тождество</emphasis> между исходно индифферентными для них знаками (например, арабскими цифрами) и обобщенной информацией о числе элементов в множествах разной природы;</p>
     <p>2) способны ли они <emphasis>оперировать усвоенными цифрами</emphasis> как символами (например, выполнять операции, аналогичные арифметическим);</p>
     <p>3) способны ли они использовать усвоенные символы для нумерации (пересчета) элементов множеств и выполнять число действий в соответствии с предъявленной цифрой?</p>
     <subtitle><strong>6.2.1. Способность к символизации у приматов</strong></subtitle>
     <p>Одна из первых попыток исследования способности животных к употреблению символов вместо реальных множеств была сделана К. Ферстером (Ferster, 1964). После 500 000 опытов ему удалось обучить двух шимпанзе тому, что определенным множествам соответствуют «цифры» (от 1 до 7), выраженные двоичным кодом (от 000 до 111). Выучив эти комбинации, животные могли располагать их в порядке возрастания, но так и не научились использованию цифр для нумерации конкретных объектов.</p>
     <p>Матсузава (Matsuzawa, 1985; Matsuzawa et al., 1986) обучал шимпанзе Аи установлению соответствия между различными множествами и арабскими цифрами от 1 до 6. В качестве образца он предъявлял наборы различных предметов, а для выбора — арабские цифры. В тесте с новыми вариантами множеств того же диапазона обезьяна успешно выбирала соответствующие им цифры («маркировала» множества с помощью символов). Можно было предположить, что ее обучение ограничивалось образованием условной связи (ассоциации) между цифрой и конкретными паттернами расположения элементов в соответствующих множествах, а также простым запоминанием всех использованных комбинаций. Однако в более поздней работе (Murofushi, 1997) было доказано, что дело этим не ограничивается, и Аи действительно связывала знаки с признаком «число» и оперировала ими как символами. Она правильно использовала цифры от 1 до 7 для маркировки разнообразных новых множеств, абстрагируясь от паттернов расположения составляющих их элементов, а также их размера, цвета и формы.</p>
     <p>Особый вклад в решение вопроса о способности животных к использованию символов для характеристики множеств внесли работы американской исследовательницы Сары Бойзен и ее коллег (Boysen, Berntson, 1989; 1995; Boysen, 1993). Благодаря приемам, специально акцентирующим внимание животного на признаке числа, и постепенному наращиванию сложности предъявляемых задач, им удалось обнаружить у шимпанзе Шебы практически все элементы «истинного счета».</p>
     <p>Сначала шимпанзе обучали класть одну и только одну конфету в каждый из шести отсеков специального подноса. Смыслом этой процедуры была демонстрация соответствия «один к одному» между числом отсеков и числом конфет. Следующая задача предназначалась для оценки прочности выработанного соответствия «один к одному» и обеспечения базы для введения арабских цифр. В ответ на предъявление подноса с одной, двумя или тремя конфетами шимпанзе должна была выбрать одну из трех карточек с изображениями такого же числа кружков Авторы особо подчеркивали значение процедуры опыта: конфеты на поднос помещали всегда по очереди, при этом экспериментатор их вслух пересчитывал (демонстрация первого и второго принципов Гельман и Галлистеля — соответствия «один к одному» и упорядоченности, т. е. ординальности). Постепенно сначала одну, потом две и т. д. карточки с изображениями точек стали заменять карточками с изображениями цифр, так что обезьяна должна была использовать эти ранее индифферентные для нее изображения вместо реальных множеств.</p>
     <p>Когда Шеба стала уверенно выбирать все три цифры, соответствующие числу конфет на подносе, обучение продолжили с помощью компьютера. Обезьяне показывали на мониторе одну из цифр, а она должна была выбрать карточку с изображением соответствующего числа точек, т. е. применить символы к множествам другого типа, чем использованные при обучении.</p>
     <p>По той же методике Шеба освоила еще два символа: цифры 0 и 4, а впоследствии также 5, 6 и 7. Интересно, что, осваивая новые множества, она сначала по очереди прикасалась к каждой из конфет и только после этого выбирала соответствующую цифру. Дополнительные опыты свидетельствуют, что это не было простым подражанием экспериментатору, а действительно неким способом «пересчета» конфет, а также других предметов (батареек, ложек и т. п.).</p>
     <p>Для проверки способности Шебы <strong><emphasis>оперировать</emphasis></strong> усвоенными <strong><emphasis>символами</emphasis></strong> провели следующие два теста.</p>
     <p>Первый авторы назвали <emphasis><strong>«тестом на функциональный счет».</strong></emphasis> В лаборатории по двум из трех «тайников» раскладывали апельсины таким образом, чтобы их сумма не превышала 4. Шеба обходила все три «тайника» и видела (но не могла достать) находящиеся в них апельсины. Затем обезьяна должна была подойти к «рабочей площадке» и выбрать из разложенных там по порядку цифр ту, которая соответствовала числу апельсинов в тайниках. Оказалось, что уже во второй серии экспериментов (25 проб в каждой) шимпанзе выбирала правильную цифру более чем в 80 % случаев.</p>
     <p>Во втором тесте апельсины заменили карточками с цифрами, которые также помещали в любые два из трех «тайников» — сумма цифр также не превышала 4 <strong><emphasis>(тест на «сложение символов»).</emphasis></strong> Использовали следующие комбинации цифр: 1 и 0, 1 и 1, 1 и 2, 1 и 3, 2 и 0, 2 и 2. Как и на предыдущем этапе, Шеба должна была обойти «тайники» и затем найти карточку с цифрой, соответствующей сумме. В первой же серии она выбирала правильную цифру в достоверном большинстве случаев (75 %).</p>
     <p>Полученные результаты стали убедительным свидетельством способности шимпанзе усваивать <emphasis>символы,</emphasis> оперировать ими и выполнять <strong><emphasis>операцию, аналогичную сложению,</emphasis></strong> т. е. удовлетворяли двум В критериям «истинного счета».</p>
     <p>Наряду с этими классическими опытами к настоящему времени предпринято значительное число попыток обучить животных нескольким ассоциациям между цифрами и множествами. Такие опыты важны, но не позволяют решить вопрос о наличии у них элементов «истинного счета».</p>
     <p>Для более точного ответа на этот вопрос Д. Рамбо и его коллеги (Rumbaugh et al., 1989; 1993) не просто обучали шимпанзе выбирать множества, эквивалентные цифрам (от 1 до 6), но старались заставить их нумеровать объекты (свойство <strong><emphasis>ординальности)</emphasis></strong> или производить определенное число действий в соответствии со значениями цифр (свойство <strong><emphasis>кардинальности).</emphasis></strong> В экспериментах участвовали животные ранее обучавшиеся языку-посреднику «йеркиш» (Лана, Шерман и Остин; см. 6.3).</p>
     <p>Прежде всего шимпанзе научились с помощью джойстика перемещать курсор по экрану монитора. Затем они должны были научиться помещать курсор на арабскую цифру, которая появлялась на соответствующем по счету месте в одной из прямоугольных рамок, размещенных вдоль верхнего края экрана.</p>
     <p>В следующей задаче на другом краю экрана появлялись несколько прямоугольных рамок с одной фигуркой внутри каждой. Шимпанзе нужно было передвинуть в верхнюю половину экрана столько прямоугольников, чтобы их число соответствовало значению показанной арабской цифры. После передвижения последней фигурки курсор надо было вернуть на исходную цифру. В начале обучения, как только шимпанзе передвигала очередную фигурку, в верхнем ряду появлялась соответствующая цифра. В тестах же такой «обратной связи» не было. Когда обезьяна помещала курсор на очередную фигурку, та исчезала, и при этом раздавался звуковой сигнал. Для успешного завершения задачи было необходимо «считать» и помнить, сколько фигурок уже исчезло. Шимпанзе успешно справлялись с этой задачей.</p>
     <p>В данной ситуации обезьяны продемонстрировали успешное.</p>
     <p>В использование принципов <emphasis>ординальности и кардинальности</emphasis> и их | способности были названы <emphasis>«начальным счетом» (entry-levelcounting; </emphasis>Rumbaugh, Washburn, 1993).</p>
     <p>Наиболее убедительные доказательства способности животных представлять упорядоченность (ординальность) в ряду чисел были получены лишь недавно (Brannon, Terrace, 1998). Макаки-резусы, обученные прикасаться в возрастающем порядке к множествам от 1 до 4, могут без дополнительного обучения перенести этот навык на новые множества из диапазона 5–9.</p>
     <p>Двух макаков-резусов предварительно обучали прикасаться в определенном порядке к каждому из четырех стимулов, не имеющих отношения к числу. Для этого использовали 11 наборов, включавших по четыре картинки. На чувствительном к прикосновениям мониторе им предъявляли по четыре множества, содержащие от 1 до 4 элементов. Обезьяны должны были по очереди прикоснуться к каждому из этих множеств в возрастающем порядке. По завершении обучения, когда обезьяны усвоили порядок выбора данных четырех множеств, им предъявляли один из 35 новых наборов, где те же множества были расположены в другом порядке. Макаки правильно указывали порядок нарастания величины множеств, но, поскольку каждый набор в этой серии повторялся по нескольку раз, можно было предположить, что животные могли запоминать и использовать какие-то другие его характеристики, кроме собственно числа элементов. Однако на следующей стадии экспериментов такой возможности у обезьян уже не было: им предъявляли 150 новых наборов множеств с числом элементов от 1 до 4, причем каждый показывали лишь один раз.</p>
     <p>В тесте на перенос обезьянам предъявляли множества, содержащие от 1 до 9 элементов. Размер фигурок, образующих множества, варьировали. Обезьяны успешно ранжировали новые множества именно до числу элементов в них, используя для этого <emphasis>правило выбора по возрастанию,</emphasis> которому они ранее обучились на другом диапазоне множеств. Тем не менее авторы отмечают, что для окончательного ответа на вопрос о способности макак к использованию символов для расположения множеств в порядке возрастания числа элементов в них требуются дополнительные исследования (Brannon, Terrace, 1998).</p>
     <p>Приматы способны распознавать и обобщать признак «число элементов», устанавливать соответствие между этим отвлеченным признаком и ранее нейтральными для них стимулами — арабскими цифрами. Оперируя цифрами как символами, они способны ранжировать множества и упорядочивать их по признаку «число», а также совершать число действий, соответствующее цифре. Наконец, они способны к выполнению операций, изоморфных сложению, но этот вопрос требует более точных исследований.</p>
     <subtitle><strong>6.2.2. Способность к символизации у птиц семейства врановых</strong></subtitle>
     <p>В предыдущих главах мы неоднократно обращались к описанию когнитивных способностей врановых птиц. Можно с уверенностью говорить, что общепринятое представление об их уме и сообразительности подтверждается высокими показателями решения птицами этого семейства практически всех рассмотренных нами когнитивных тестов. Об этом же говорят и данные орнитологов и экологов о пластичности их поведения в естественной или урбанизированной среде обитания. Способность к решению задачи на экстраполяцию (см. 4.6.2) и оперирование эмпирической размерностью фигур (см. 4.6.3) у них столь же успешна, как у низших узконосых обезьян, и выше, чем хищных млекопитающих.</p>
     <p>Наряду с этим они обнаруживают <emphasis>значительно развитую функцию обобщения и абстрагирования.</emphasis> Как было показано в главе 5, это позволяет им оперировать рядом отвлеченных понятий, включая <emphasis>довербальное понятие о «числе».</emphasis> Поскольку именно такой уровень обобщения принято рассматривать как предшествующий возникновению второй сигнальной системы, появилось основание проверить, способны ли вороны к решению теста на символизацию. Для этого был разработан особый методический подход (Зорина, Смирнова, 2000), в котором в отличие от предыдущих исследований (Matsuzawa, 1985; Matsuzawa et al., 1986; Murofushi, 1997) у ворон не вырабатывали ассоциативных связей «цифра-множество», но создавали условия для того, чтобы птицы смогли самостоятельно выявить эту связь на основе информации, полученной в специальных «демонстрационных» сериях.</p>
     <p>В основе этого подхода лежали три экспериментальных факта, доказавших способность ворон.</p>
     <image l:href="#i_059.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_060.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_061.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 6.1. Исследование способности к символизации у ворон. Карточки в центре — образцы, справа и слева — карточки для выбора.</strong></p>
     <p><strong>А — установление соответствия между цифрами и множествами;</strong></p>
     <p><strong>Б — тест на «сложение»;</strong></p>
     <p><strong>В — контрольная серия (пояснения см в тексте).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>• к обобщениям по признаку «число» (Зорина, Смирнова, 2000; 2001; Smirnova et al., 2000);</p>
     <p>• к оперированию понятиями «соответствие» и «несоответствие» (Смирнова и др., 1998);</p>
     <p>• к запоминанию числа дискретных пищевых объектов, связанных с каждым конкретным стимулом, и применению этой информации в новой ситуации (Зорина и др., 1991).</p>
     <p>В опытах использовали птиц, ранее обученных отвлеченному правилу выбора по соответствию с образцом и сформировавших довербальное понятие о числе (см. 5.5.4).</p>
     <p>В «демонстрационных» сериях (рис. 6.1А) вороны получали информацию о <emphasis>«цене» каждого стимула.</emphasis> В случае правильного выбора птицам давалось дифференцированное подкрепление: они находили то число личинок, которое соответствовало цифре или графическому множеству на выбранной карточке. Например, и под карточкой с множеством из четырех элементов, и под цифрой 4 ворона находила 4 личинки. При этом образец и «правильная» карточка для выбора принадлежали к одной категории: если образцом была цифра, то и соответствующая карточка для выбора также была цифрой; если образцом было множество, то и соответствующая карточка для выбора была множеством. Особо нужно подчеркнуть, что до этого опыта птицы <emphasis>никогда не имели возможности непосредственно сопоставить «цену» цифр и множеств.</emphasis></p>
     <p>Для успешного решения задачи в демонстрационных сериях воронам достаточно было использовать ранее усвоенное правило выбора по соответствию с образцом.</p>
     <p>В <emphasis>тесте на символизацию</emphasis> образец впервые принадлежал к одной категории, а обе карточки для выбора — к другой, так что соответствие образца и одной из карточек для выбора не было очевидным.</p>
     <p>Для успешного решения такой задачи воронам нужно было не только использовать ранее усвоенное правило выбора по образцу, но и произвести дополнительные операции, мысленно сопоставив ранее полученную информацию. Такой информацией было <emphasis>число единиц. подкрепления, связанное с каждым из стимулов</emphasis> во время демонстрационных серий, <emphasis>прячем ранее цифры и множества никогда не предъявлялись одновременно.</emphasis> Например, если образцом была цифра 4, а для выбора предлагались множества из 3 и 4 геометрических фигурок, то образцу соответствовало то множество, за которое ранее птица получала столько же личинок мучного хрущака, как и за цифру на образце. Такую же операцию следовало произвести, если образцом было множество (например, 3 элемента), а для выбора предлагали две цифры (3 и 4).</p>
     <p>Птицы с первых же проб решали задачу правильно: в достоверном большинстве случаев они выбирали цифру, соответствующую изображенному на образце множеству и наоборот.</p>
     <p>С Вороны способны к символизации, т. к. без специального обучения, за счет мысленного сопоставления ранее полученной информации, могут установить эквивалентность множеств и исходно индифферентных для них знаков (цифр от 1 до 4).</p>
     <p>Предполагается, что механизмом принятия решения в данном случае была операция логического вывода, которую называют <emphasis>транзитивным заключением ',</emphasis> поскольку графическому множеству соответствует определенное число личинок и цифре соответствует такое же число личинок, то множество соответствует цифре (если <strong>А=В; В=С,</strong> то <strong>А</strong>=<strong>С</strong>). <emphasis>На основе двух посылок, полученных ассоциативным или условно-рефлекторным путем, животное должно сделать вывод о наличии третьей связи.</emphasis> Голуби в отличие от шимпанзе (Yamamoto, Asano, 1995), с такой задачей не справляются. Наши результаты позволяют сделать вывод, что вороны способны к этому типу транзитивного заключения.</p>
     <p>Другие эксперименты впервые показали, что птицы способны оперировать усвоенной информацией — выполнять с цифрами комбинаторную <emphasis>операцию, аналогичную арифметическому сложению.</emphasis> «Слагаемые» изображались на тех же карточках (рис. 6.1 Б), которые были разделены по диагонали чертой, так же как и соответствующие им кормушки были разделены вертикальной перегородкой на две равные части. В «демонстрационной» серии использовали только множества либо на обычных, либо на «разделенных» карточках и демонстрировали соответствие числа элементов числу личинок в обычных или в «разделенных» кормушках.</p>
     <p>В отличие от «демонстрационной» серии, в тесте на «сложение» использовали только цифры. Если в качестве образца предъявляли отдельную цифру, то для выбора — две «разделенные» карточки с парой цифр, сумма которых на одной из карточек соответствовала цифре на образце. Если в качестве образца использовали «разделенную» карточку с парой цифр, то для выбора предлагали отдельные цифры.</p>
     <p>Птицы успешно справились с этой задачей: в первых же 30 предъявлениях в достоверном большинстве случаев выбирали соответствующую образцу карточку. К началу серии они уже знали, что каждому конкретному графическому множеству и каждой цифре соответствует определенное число личинок, <emphasis>и на этом основании установили, что определенные цифры и графические множества соответствуют друг другу. </emphasis>Затем в ходе демонстрационной серии вороны получали дополнительную информацию о том, что под карточкой с «разделенным» множеством находится соответствующим образом «разделенное» число личинок. Для правильного выполнения теста на «сложение» им нужно было сделать мысленное заключение об эквивалентности друг другу отдельных цифр и соответствующих комбинаций двух цифр.</p>
     <p>Такое успешное решение столь сложного теста заставило авторов проанализировать, не связано ли оно с использованием каких-либо «посторонних» признаков (см. 4.3), например обонятельных, акустических или же неосознанных «подсказок» экспериментатора. Поэтому в контрольной серии воронам предлагали задачу, не имевшую логического решения: обе карточки для выбора соответствовали образцу (рис. 6.1В). Подкрепление помещали в одну из кормушек в квазислучайном порядке. Таким образом, если бы в тесте вороны находили кормушку с личинками по каким-либо признакам, не имевшим отношения к логической структуре задачи, то они продолжали бы это делать и в контроле. Однако реально вороны стали выбирать кормушку с кормом на случайном уровне. При этом они выражали недовольство и нежелание работать в такой ситуации.</p>
     <p>В Вороны способны сохранять информацию о числовых параметрах стимулов не только в форме образных представлений, но и в некой отвлеченной и обобщенной форме, и могут связывать ее с ранее нейтральными для них знаками — цифрами. Таким образом, не только у высших приматов, но и у некоторых птиц довербальное мышление достигло в своем развитии того промежуточного этапа, который, по мнению Орбели (1949), обеспечивает возможность использования символов вместо реальных объектов и явлений и в эволюции предшествовал формированию второй сигнальной системы. Получает новое подтверждение впервые высказанное Л. В. Крушинским (1986) представление о том, что существует <emphasis>параллелизм в эволюции высших когнитивных функций птиц и млекопитающих — </emphasis>позвоночных с разными типами структурно-функциональной организации мозга.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>6.3. Обучение животных языкам-посредникам</strong></p>
     </title>
     <p>Второй важнейший способ изучения способности животных к символизации — попытка обучать их искусственным языкам, в той или иной степени обладающим свойствами человеческой речи. История этого направления в изучении высших когнитивных функций животных была описана в разделе 2.9.2. Оно сыграло и продолжает играть ведущую роль в оценке уровня развития когнитивных процессов — способности к образованию довербальных понятий и использованию символов вместо реальных предметов и явлений.</p>
     <p>Исследование поведения животных в процессе обучения языкам-посредникам (как проявления наиболее сложных когнитивных и коммуникативных функций) важно для понимания эволюции поведения. Оно показало, что человекообразные обезьяны, а также дельфины и попугаи могут усваивать языки-посредники, базируясь на высших когнитивных процессах — обобщении, абстрагировании и формировании довербальных понятий, способности к которым были у них выявлены в традиционных лабораторных экспериментах. Эти работы позволяют оценить, какие элементы коммуникативных процессов у животных и в какой степени предшествовали появлению речи человека (подробнее см.: Резникова, 1998; 2000; Зорина и др., 1999).</p>
     <subtitle><strong>6.3.1. Какими свойствами должны обладать языки-посредники?</strong></subtitle>
     <p>Известно, что существуют разнообразные определения и критерии языка, выбор которых может зависеть от задачи, стоящей перед исследователем. Рассмотрим, каким критериям должно удовлетворять поведение животного, чтобы можно было считать его действительно овладевшим языком-посредником.</p>
     <p><strong>Ключевые свойства языка (по Ч. Хоккету).</strong> В связи с проблемой усвоения антропоидами языков-посредников получили известность критерии языка, предложенные американским лингвистом Ч. Хоккетом (Hockett, 1958; см. также: Резникова, 2000). Согласно его представлениям, язык человека обладает семью ключевыми свойствами, часть которых присуща и естественным языкам животных. При анализе «лингвистических» навыков обезьян наиболее важны следующие свойства языка: <strong>семян/личность, <emphasis>продуктивность, перемещаемость</emphasis> и <emphasis>культурная преемственность</emphasis></strong> (см. ниже).</p>
     <p><strong>Виды языков-посредников.</strong> На разных этапах изучения проблемы обезьян обучали ряду искусственных языков. Основная часть экспериментов перечислена в табл. 6.1. Все использованные языки-посредники были построены по правилам английской грамматики, но в качестве «слов» в них использовались разные элементы.</p>
     <p><emphasis>Амслен (AAfericanSignLANguage)</emphasis> — язык жестов, с помощью которого общаются глухонемые в США.</p>
     <p><emphasis>Йеркиш,</emphasis> в отличие от амслена, создан специально для экспериментов, а в качестве «слов» в нем используются особые значки-лексиграммы (см. 2.9.2), которые обезьяна выбирает на клавиатуре, а затем может видеть на экране компьютера. Еще один вариант йеркиша, когда обезьяна получает <emphasis>устные инструкции,</emphasis> а отвечает на них с помощью знаков.</p>
     <p>Обучение обезьян и амслену, и йеркишу было успешным. Успех был обеспечен тем, что использованные методы были вполне адекватны для выяснения вопроса, в какой мере такой язык может стать средством коммуникации обезьяны и человека, а также обезьян между собой.</p>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>6.1. Основные программы обучения антропоидов языкам-посредникам</strong></subtitle>
     <table>
      <tr align="left">
       <th align="left" valign="top"><emphasis>Тип «языка»</emphasis></th>
       <th align="left" valign="top"><emphasis>Авторы</emphasis></th>
       <th align="left" valign="top"><emphasis>Животные</emphasis></th>
       <th align="left" valign="top"><emphasis>Полученные результаты</emphasis></th>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Язык жестов (амслен)</td>
       <td align="left" valign="top">Gardner, Gardner, 1969; 1985</td>
       <td align="left" valign="top">шимпанзе Уошо, Моджа, Дар и Тату</td>
       <td align="left" valign="top">использование знаков амслена для обозначения новых предметов; степень отвлеченности используемых символов</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top"/>
       <td align="left" valign="top">Fouts et al., 1975; 1984; 1989</td>
       <td align="left" valign="top">шимпанзе Люси, шимпанзе Элли, шимпанзе Бруно, Коко, Буи, Лулис и др.</td>
       <td align="left" valign="top">тест на способность к категоризации «перевод» с английского на амслен общение на амслене между обезьянами</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top"/>
       <td align="left" valign="top">Patterson, 1978, Terrace, 1979</td>
       <td align="left" valign="top">горилла Коко шимпанзе Ним</td>
       <td align="left" valign="top">словарь более 500 знаков анализ понимания фраз</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Пластиковые символы на магнитной доске</td>
       <td align="left" valign="top">Premack D., 1972; 1983; 1994</td>
       <td align="left" valign="top">шимпанзе Сара</td>
       <td align="left" valign="top">составление сложноподчиненных предложений, построение аналогий</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Язык «йеркиш»</td>
       <td align="left" valign="top">Rumbaugh, et al., 1973; 1984; 1991? Savage-Rumbaugh, et al., 1984; 1993; 1998</td>
       <td align="left" valign="top">шимпанзе Лана, шимпанзе Шерман, Остин, шимпанзе (бонобо) Кэнзи, Панбониша</td>
       <td align="left" valign="top">понимание и построение предложений, способность к символизации, спонтанное понимание устной речи</td>
      </tr>
     </table>
     <subtitle><strong>6.3.2. Обучение человекообразных обезьян амслену</strong></subtitle>
     <p>Авторы первого эксперимента — супруги Аллен и Беатрис Гарднер (Gardner, Gardner, 1969; 1985; см. также 2.9.2) выбрали жестовый язык американских глухих — амслен и получили возможность исследовать способности шимпанзе овладевать элементами языка, построенного по правилам английской грамматики.</p>
     <p>Не ожидая от своей воспитанницы Уошо особых успехов, они лишь ставили задачу выяснить:</p>
     <p>«может ли Уошо запоминать и адекватно использовать жесты;</p>
     <p>• сколько жестов может входить в ее «лексикон»;</p>
     <p>• может ли обезьяна понимать вопросительные и отрицательные предложения (эти способности подвергались сомнению);</p>
     <p>• будет ли она понимать порядок слов в предложении.</p>
     <p>Результаты, полученные в первый же период работы с Уошо, а затем и с другими обезьянами, превзошли первоначальные осторожные прогнозы. За 3 года обучения Уошо усвоила 130 знаков, передаваемых сложенными определенным образом пальцами. Другие шимпанзе также активно овладевают обширным запасом жестов, которые они адекватно используют в широком диапазоне ситуаций.</p>
     <p>В словарь овладевшего амсленом шимпанзе входят жесты, означающие:</p>
     <p>• названия <emphasis>предметов,</emphasis> которыми пользуется животное в повседневном обиходе;</p>
     <p>• обозначения <emphasis>действий,</emphasis> совершаемых самой обезьяной и окружающими;</p>
     <p>• обозначения <emphasis>определений</emphasis> цвета, размера, вкуса, материала используемых предметов;</p>
     <p>• обозначения <emphasis>эмоциональных состояний — </emphasis>«больно», «смешно», «страшно» и т. п.;</p>
     <p>• обозначения <emphasis>отвлеченных понятий — </emphasis>«скорее», «еще»;</p>
     <p>• обозначение <emphasis>отрицания «нет»<sup>1</sup>.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_062.png"/>
     <empty-line/>
     <p>6.2. Шимпанзе изображает знаки амслена «мячик» и «бэби» (рисунок Т. Никитиной).</p>
     <p>Рис.</p>
     <empty-line/>
     <p>' Усвоение этого жеста нередко происходило с трудом. Например, Уошо начала им пользоваться только после того, как пригрозили выгнать ее на улицу, где лаяла собака, которой та очень боялась.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Объем словаря антропоидов.</strong> Эксперименты, проведенные на разных обезьянах (Patterson, 1978; Gardner et al., 1985), показали, что словарь даже в 400 жестов далеко не исчерпывает их возможностей. При обучении «йеркишу» (см. ниже) животные также усваивали сотни знаков и понимали более 2000 слов устно Следует отметить, что в большинстве случаев опыты проводились на молодых шимпанзе и прекращались самое позднее, когда им было 10 лет. Учитывая, что в неволе шимпанзе могут жить до 50 лет, авторы допускали, что полученные данные отражают далеко не все возможности этих животных.</p>
     <p>По окончании экспериментов обезьяны долгие годы помнят усвоенный словарь и навыки обращения с ним Так, Уошо, которую ее воспитатели Гарднеры посетили после семилетнего перерыва, сразу же назвала их по имени и прожестикулировала «Давай обнимемся '».</p>
     <p>Сам по себе факт заучивания жестов еще не несет в себе ничего принципиально нового — для этого достаточно простого условно-рефлекторного обучения. Тем не менее ряд особенностей использования шимпанзе «словарного» запаса заставлял предполагать, что употребление знаков основано у них на когнитивных процессах более высокого порядка — на <emphasis>обобщении и абстрагировании.</emphasis> Об этом свидетельствует тот факт, что, хотя при обучении использовались, как правило, единичные конкретные предметы, обезьяны применяли усвоенные жесты к довольно широкому набору незнакомых предметов той же категории. Так, например, знаком «бэби» (рис. 6.2) все обезьяны обозначали и любого ребенка, и щенков, и кукол; знаком «собака» — представителей любых пород, в том числе и на картинках, а также лай отсутствующего пса. Шимпанзе одинаково хорошо понимали жесты и когда тренер находился рядом, и когда такие знаки были изображены на фотографиях.</p>
     <image l:href="#i_063.png"/>
     <p><strong>Рис. 6.3. Знаки гориллы Коко.</strong></p>
     <p><strong>А — комбинация знаков «дерево» и «салат» для обозначения побегов бамбука.</strong></p>
     <p><strong>Б — знак «фрукты»,</strong></p>
     <p><strong>В — Знак «Я» при обнаружении в книге фото обезьяны (рисунок Т Никитиной).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Обезьяны переносят навык называния предмета с единичного образца, использованного при обучении, <emphasis>на все предметы данной категории.</emphasis></p>
     <p><strong>Использование знаков в переносном смысле.</strong> Ряд данных свидетельствует, что шимпанзе не просто заучивают связь между жестами и обозначаемыми ими предметами и действиями, но <emphasis>понимают их смысл. </emphasis>Оказалось, что они могут употреблять жесты в <emphasis>переносном смысле,</emphasis> причем иногда делают это довольно тонко Так, Уошо назвала служителя, долго не дававшего ей пить, «грязный Джек», и это слово явно не имело смысл «запачканный», а «звучало» как ругательство. В других случаях разные шимпанзе называли «грязными» бродячих котов, надоедливых гиббонов и ненавистный поводок для прогулок Люси использовала для обозначения невкусного редиса знаки «боль» и «плакать».</p>
     <p><strong>Использование знаков в новых ситуациях.</strong> Основные данные о пользовании амсленом получены в контролируемой обстановке эксперимента, когда инструктор работал с обезьяной по определенной программе и ее ответы (правильные или неправильные) были предсказуемы Наряду с этим и Уошо, и ее «коллеги» по собственной инициативе использовали жесты в незапланированных, экстренно сложившихся ситуациях.</p>
     <p>Описаны примеры, когда горилла, разглядывая иллюстрированный журнал, жестами комментировала знакомые картинки (см рис 63В) Уошо, известная своей боязнью собак, отчаянно жестикулировала «Собака, уходи '», когда во время прогулки на автомобиле за ним с лаем погнался пес.</p>
     <p>Усвоенную ими систему знаков шимпанзе использовали как <emphasis>средство классификации</emphasis> предметов и их свойств. Впервые это было четко показано <strong>Роджером Футсом</strong> (Fouts, 1975) в опытах на шимпанзе Люси Она имела относительно ограниченный запас знаков (60), но с их помощью почти безошибочно относила к соответствующей категории новые, ранее никогда не предъявлявшиеся ей овощи, фрукты (рис 6.3Б), предметы обихода, игрушки (см также 5.5.3).</p>
     <p><strong>Свойства языка шимпанзе и критерии Хоккета.</strong> Данные, полученные при обучении обезьян языкам-посредникам, позволяют проанализировать, какие свойства языка человека можно у них обнаружить.</p>
     <p>Знаки амслена, которые усваивают шимпанзе, обладают свойством <emphasis>«семантичности»,</emphasis> т. е. с их помощью обезьяны могли присваивать определенное значение некоторому абстрактному символу.</p>
     <p>Свойство <emphasis>«продуктивности»</emphasis> означает способность создавать и понимать бесконечное число сообщений, преобразуя исходный ограниченный запас символов в новые сообщения. О том, что языку, усвоенному шимпанзе, присуще это свойство, свидетельствует, например, способность комбинировать знаки для обозначения новых предметов. Так, Уошо называла арбуз «конфета — питье» <emphasis>(candy-drink),</emphasis> а впервые встреченного на прогулке лебедя — «вода — птица» <emphasis>(water— bird).</emphasis> Горилла Коко изобрела жест для обозначения любимых побегов бамбука <emphasis>«дерево — салат»</emphasis> (см. рис. 6.3А). При достаточно большом запасе знаков шимпанзе начинали гибко использовать синонимы для обозначения одного и того же предмета в зависимости от контекста <emphasis>{чашка— пить, красный, стекло ',</emphasis> подробнее см.: Панов, 1983).</p>
     <p>Усвоенная шимпанзе система знаков амслена в некоторой степени обладает свойством «продуктивности».</p>
     <p>До недавнего времени считалось, что свойство продуктивности совершенно не характерно для естественных коммуникативных систем животных. Однако упоминавшиеся выше «долгие крики» шимпанзе имеют признаки продуктивности: в зависимости от ситуации последовательность элементов в них бывает разной.</p>
     <p>Свойство <emphasis>«перемещаемость»</emphasis> означает, что предмет сообщения и его результаты могут быть <emphasis>удалены во времени и пространстве</emphasis> от источника сообщения. Наличие этого свойства проявляется в способности:</p>
     <p>* использовать знаки в отсутствие соответствующего объекта;</p>
     <p>* передавать информацию о прошлых и будущих событиях;</p>
     <p>* передавать информацию, которая может стать известной только в результате употребления знаков.</p>
     <p>В работах Р. Футса (Fouts et al., 1984) приведены отдельные наблюдения, свидетельствующие о наличии этого свойства в языке, усвоенном Уошо и Люси. Так, например, когда Люси разлучили с заболевшей собакой — ее любимицей, она постоянно ее вспоминала, называла по имени и объясняла, что той больно.</p>
     <p>Для специального анализа этого вопроса Р. Футе провел опыты на шимпанзе Элли. Он обратил внимание, что тот неплохо понимает устную речь окружающих, и, воспользовавшись этим, научил его названиям нескольких предметов. На следующем этапе Элли научили знакам амслена, соответствующим этим словам, но обозначаемых ими предметов при этом не показывали. Во время теста обезьяне предъявляли новые предметы тех же категорий, что и использованные на начальном этапе — при заучивании словесных обозначений. Оказалось, что Элли правильно называл их с помощью жестов, как бы мысленно «переводя» их названия с английского на амслен.</p>
     <p>Вопрос о наличии свойства «перемещаемости» в усвоенном шимпанзе языке особенно важен в связи с изучением мышления животных, поскольку <emphasis>употребление знака в отсутствие обозначаемого им предмета</emphasis> свидетельствует о формировании и хранении в мозге внутренних (мысленных) представлений об этом предмете. Это наиболее убедительное свидетельство способности к символизации, так как элемент языка-посредника употребляется в полном «отрыве» от обозначаемого реального предмета.</p>
     <p>В основе употребления знаков амслена у шимпанзе лежит не | просто образование ассоциаций, но формирование внутренних в представлений о соответствующих им предметах и действиях.</p>
     <p>Знаки амслена могут употребляться в отсутствие обозначаемых предметов и наряду с прочими преобразованиями допускают и кроссмодальный перенос от звуковых (словесных) к зрительным (жестовым) знакам.</p>
     <p>Наиболее убедительно способность шимпанзе передавать информацию об отсутствующих и недоступных непосредственной сенсорной оценке предметах была продемонстрирована в работах С. Сэведж-Рамбо (Savage-Rumbaugh et al., 1984; 1993).</p>
     <p>В естественных коммуникативных системах животных свойство «перемещаемости не обнаружено.</p>
     <p><strong>Культурная преемственность</strong> — это способность передавать информацию о смысле сигналов из поколения в поколение посредством <emphasis>обучения и подражания,</emphasis> а не за счет наличия видоспецифических (врожденных) сигналов. Она составляет отличительное свойство языка человека. На вопрос, проявляется ли такое свойство у шимпанзе при пользовании языком-посредником, точного ответа пока не получено. Общение Уошо с ее приемным сыном Лулисом (Fouts et al., 1984; 1989) показывает, что такая преемственность, по-видимому, может существовать.</p>
     <p>Известно по крайней мере три случая, когда Уошо специально учила малыша знакам амслена (пища, жвачка, стул), складывая его пальцы соответствующим образом. Два этих жеста так и вошли в его словарь. Взрослые шимпанзе также в ряде случаев усваивали знаки, подражая «говорящим» сородичам.</p>
     <p>Эти данные представляют несомненный интерес, однако они не могут служить достаточно убедительным доказательством наличия культурной преемственности языковых навыков у шимпанзе. Хотя те и пользуются знаками в отсутствие человека, неясно, насколько эти знаки отличаются по своим функциям от естественного языка жестов и телодвижений. Не было проанализировано, о чем обезьяны сигнализируют друг другу и какой тип коммуникации обеспечивается этими жестами. Вместе с тем в природных условиях культурная преемственность, по-видимому, играет определенную роль в создании диалектов естественного языка шимпанзе.</p>
     <p>Язык-посредник амслен, который усваивают шимпанзе, обладает не только свойством семантичности, но отчасти свойствами о продуктивности, перемещаемости и культурной преемственности <sup>2</sup>.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>2</sup> Позднее Гарднеры работали и с другими шимпанзе. Эти и другие опыты подробно и достоверно описаны в популярной книге известного американского журналиста Ю. Линдена (1981; см. также: Ерахтин, Портнов. 1984; Мак-фарленд, 1988; Зорина и др., 1999; Резникова, 2000).</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Составление предложений и понимание их структуры.</strong> Уже на самых ранних этапах экспериментов выяснилось, что, осваивая амслен, обезьяны комбинировали знаки не только для обозначения новых предметов. Выучив всего 10–15 жестов, они по собственной инициативе объединяли их в 2—4-членные цепочки, напоминавшие предложения, которые произносят начинающие говорить дети. Было похоже, что они понимали не только значение, но и <emphasis>порядок употребления отдельных жестов.</emphasis> Первыми такими комбинациями были «дай — сладкий» и «подойди — открой», «Уошо — пить — скорее». Анализ структуры 158 фраз, самостоятельно составленных Уошо, показал, что в большинстве случаев порядок слов в них отвечает принятому в английском языке (подлежащее — сказуемое — дополнение) и отражает те же, что и у детей, основные отношения типа: <emphasis>субъект— действие, действие— объект, указательная частица— объект.</emphasis></p>
     <p>Это показывает, что обезьяны понимали и передавали информацию о направленности действия, принадлежности предмета и его местонахождении. Они четко различали смысл фраз: «Роджер щекотать Люси» и «Люси щекотать Роджер», «дай мне» и «я дам тебе», «кошка кусает собаку» и «собака кусает кошку» и т. п.</p>
     <p>Я Типичные для шимпанзе последовательности знаков обычно | были <emphasis>основаны на улавливании связей</emphasis> между предметами и явлениями внешнего мира, отражали их эмпирические представления.</p>
     <p>На основании этих данных было высказано предположение, что обезьяны овладевают <emphasis>элементами синтаксиса.</emphasis> Однако дополнительный анализ тех же видео- и киносъемок показал, что такая гипотеза слишком оптимистична и не полностью подтверждается фактами. Так, выяснилось, что увеличение числа знаков в предложении чаще всего не прибавляет объема передаваемой обезьяной информации («Уошо — пить — чашка — скорее — пить — скорее»), многие из фраз остаются незаконченными, а часть из них вообще бессмысленна.</p>
     <p>В ходе дискуссий по этому вопросу выяснилось, что в лингвистике и в детской психологии не существовало критериев того, с какого момента, с какой стадии детский лепет можно считать речью. Это и понятно, поскольку не было такой проблемы: ведь у детей раньше или позже этот лепет обязательно переходил в полноценную речь. Но для строгого сравнительного анализа речи ребенка и шимпанзе такие критерии были необходимы.</p>
     <p>Многие критические замечания были направлены на то, что обезьяны вряд ли способны самостоятельно формировать семантически значимые и грамматически правильные предложения. Так, американский исследователь Г. Террес предполагал, что обезьяны могли строить свои фразы просто в подражание воспитателям, на самом деле не понимая их смысла. Веские доказательства того, что шимпанзе действительно могут усваивать общие принципы построения фраз и даже делать это самостоятельно, на основе понимания их смысла, а не просто подражая экспериментатору, были получены только в более поздних опытах в работах Сью Сэведж-Рамбо (Savage-Rumbaugh et al., 1993) в 90-е годы XX в. при обучении шимпанзе другому языку (йеркишу) и в других условиях (см. ниже).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>6.4. Понимают ли обезьяны смысл знаков и синтаксис языка-посредника?</strong></p>
     </title>
     <p>Сколь бы ни были убедительны приведенные выше данные о том, что амслен, используемый шимпанзе, действительно близок по ряду свойств языку человека, они тем не менее вызывали ряд возражений и требовали новых доказательств и проверок. Прежде всего это касалось следующих вопросов:</p>
     <p>• понимают ли обезьяны смысл жестов и составленных из них «предложений» и не определяется ли их поведение просто подражанием воспитателю?</p>
     <p>• действительно ли можно считать <emphasis>символами</emphasis> применяемые шимпанзе жесты, или же это просто условно-рефлекторные связи, которые заставляют животное продуцировать определенный жест при виде определенного предмета, получая его затем в качестве подкрепления?</p>
     <p>• могут ли обезьяны понимать устную речь человека независимо от контекста?</p>
     <p>Ответу на эти вопросы способствовали работы Д. Рамбо. Они были начаты в 70-е годы и продолжают плодотворно развиваться (см. 2.9.2).</p>
     <p><strong>Проверка роли подражания человеку и «подсказок» при овладении языком.</strong> Разработанный Рамбо язык-посредник «йеркиш» был более формализованным и контролируемым средством общения с обезьяной. «Словами» этого языка служили значки на клавишах компьютера (лексиграммы), которые появлялись на мониторе, когда обезьяна нажимала на клавишу. Процесс обучения происходил как диалог обезьяны с компьютером, а не с человеком. Это обстоятельство представлялось весьма существенным. Оно исключало возможность невольных «подсказок» со стороны экспериментатора. Оно препятствовало также слепому подражанию обезьяны действиям человека, которое предположительно могло играть роль в усвоении амслена.</p>
     <p>Первая обезьяна, овладевшая этим языком, — шимпанзе Лана — научилась главным образом тому, чтобы нажимать на соответствующую клавишу компьютера для получения нужного ей предмета. Она продемонстрировала способность выстраивать лексиграммы на мониторе в соответствующем порядке, уверенно задавала вопросы (знак «?» в начале фразы), по собственной инициативе исправляла замеченные ошибки. Но, несмотря на то, что ее обучение было строго формализовано, она, как и обезьяны, «говорившие» на амслене, иногда делала совершенно неожиданные заявления, например просила: «Машина, пощекочи, пожалуйста, Лану».</p>
     <p>Поведение Ланы подтвердило данные, полученные при обучении амслену, — было доказано, что обезьяна строит фразы самостоятельно, без «подсказок» и подражания инструктору.</p>
     <p>Среда и объем информации, которым оперировала Лана, были ограниченны и практически всегда ее высказывания касались предметов, <emphasis>находящихся в поле зрения</emphasis> и к тому же немногочисленных. Поэтому ранее возникшее предположение о том, что ведущую роль в овладении языком играло простое образование условной связи (ассоциации) между знаком и получением соответствующего предмета, опытами с Ланой не было опровергнуто.</p>
     <p><strong>Имеют ли знаки «йеркиша» свойства символов?</strong> Сэведж-Рамбо привлекла внимание к тому, что, как правило, шимпанзе подают знаки главным образом в присутствии предметов, если они получают за это подкрепление. В то же время <emphasis>знак</emphasis> можно считать <emphasis>символом,</emphasis> если он употребляется <emphasis>в отсутствие</emphasis> обозначаемых предметов, без связи с подкреплением и в разном контексте. Известно также, что начинающие говорить дети произносят слова ради самих слов или для привлечения внимания окружающих к интересующим их вещам, не только в качестве <emphasis>просьбы,</emphasis> но и просто как «наименование». Сэведж-Рамбо предположила, что эти различия обусловлены тем, что у детей слова усваиваются не столько в результате целенаправленного обучения, сколько непроизвольно, в самых разных ситуациях и им соответствуют более или менее отвлеченные внутренние представления, а не простые условно-рефлекторные связи.</p>
     <p>Ввиду этого в ее экспериментах обезьян (как и обучавшихся ранее амслену) воспитывали в полусвободных и обогащенных условиях, в тесном контакте с воспитателями и с другими обезьянами, в отличие от Ланы, которая была ограничена в общении (см. также 2.9.2).</p>
     <p>Новая методика С. Сэведж-Рамбо не фокусировала внимания обезьян только на получении объекта. Их побуждали использовать знак-лексиграмму не столько для получения какого-то предмета, сколько для его «наименования». Это происходило в ситуации, где всегда было несколько предметов и воспроизведение знака не было жестко связано с их получением. По этому методу одновременно воспитывали двух шимпанзе Шермана и Остина. Они научились <emphasis>общаться с помощью знаков</emphasis> с человеком и друг с другом, отвечать на вопросы и с их помощью воздействовать на поведение друг друга и окружающих. С нашей точки зрения, сходный тип поведения был описан Футсом (Fouts etal., 1984) у шимпанзе Бруно и Буи, которых обучали амслену (см. табл. 6.1 и рис. 6.4).</p>
     <p>Обученные по этой системе Шерман и Остин употребляли знаки в гораздо более разнообразных ситуациях, чем их предшественники по изучению йеркиша, особенно Лана. Стремление к «наименованию» предметов обнаруживалось у них спонтанно, без инструкции тренера. Очевидно, что научить этому специально невозможно. Вместо того чтобы ждать, когда тренер даст им или попросит предмет, как это бывало у всех других обезьян, они по собственной инициативе называли их и показывали тренеру, т. е. включили обычно исполняемые тренером функции в собственное поведение. При появлении тренера с набором игрушек они без всякой команды называли их и показывали, вместо того чтобы ждать, когда тот решит играть и даст соответствующую команду.</p>
     <image l:href="#i_064.png"/>
     <p><strong>Рис. 6.4. Использование знаков амслен в общении шимпанзе Бруно и Буи между собой. Буи изображает знак «щекотать», возможно, для того, чтобы отвлечь Бруно от лакомства и самому его съесть (рисунок Т. Никитиной).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Это свойство проявилось и в отношениях между самими шимпанзе. Шерман — доминант — нажимал на соответствующую клавишу и давал Остину кусок апельсина. Оба они нажимали нужную клавишу компьютера прежде, чем взять кусок пищи или игрушку, <emphasis>даже если те были спрятаны.</emphasis> Остин (низший по рангу) подводил Шермана к компьютеру и побуждал нажимать клавишу — «добывать» лакомства.</p>
     <p>Для такого использования знаков (лексиграмм), как средства «называния» предметов, в том числе и в их отсутствие, животное должно понимать соответствие между:</p>
     <p>* предметом, который оно выбрало из группы как объект наименования;</p>
     <p>* лексиграммой, которую оно нажало на клавиатуре;</p>
     <p>* предметом, который оно в конце концов выбрало и передало экспериментатору.</p>
     <p>Действительно ли шимпанзе представляют себе все эти соответствия? Наиболее надежная проверка этого предположения — это процедура теста при двойном слепом контроле. В обстановке игры с тренером шимпанзе «называют» один из предметов, но предметы для выбора, тренер, которому их надо показывать, и клавиатура, на которую надо нажимать, расположены далеко друг от друга. Такое «пространственное разнесение» было введено для создания дополнительной нагрузки на образную память, на сохранение представления о выбранном предмете. Решив, какую игрушку он выберет, шимпанзе должен помнить, что именно он выбрал, пока идет к клавиатуре и высвечивает соответствующую лексиграмму в отсутствие реального объекта. Затем, держа в памяти, что именно он высветил на экране (поскольку, уходя от компьютера, он перестает видеть лексиграмму), обезьяна должна взять выбранный предмет и передать его экспериментатору, который сидит У отдельного монитора и видит лексиграмму только после вручения ему выбранного предмета (это делается для того, чтобы он вольно или невольно ничего не мог «подсказать» обезьяне).</p>
     <p>Оказалось, что оба шимпанзе правильно называли выбранный предмет практически в 100 %, причем когда Шерман однажды высветил лексиграмму предмета, которого в тот момент в лаборатории не было, то не взял ничего. Эти опыты позволили сделать важное заключение о языковых возможностях шимпанзе.</p>
     <p>Стремление Шермана и Остина к <emphasis>наименованию</emphasis> предметов по собственной инициативе, в том числе когда они их не видят, говорит о том, что усвоенные ими знаки приобрели свойства <emphasis>символов</emphasis> и эквивалентны навыкам, описанным у детей. Они несомненно показывают, что языковые навыки обезьян при определенных условиях обучения могут обладать свойством <emphasis>перемещаемое/ли.</emphasis> Еще более веские доказательства этого были получены в других работах С. Сэведж-Рамбо.</p>
     <p><strong>Понимают ли шимпанзе устную речь человека?</strong> Итак, было обнаружено, что Шерман и Остин способны употреблять символы для обозначения отсутствующих предметов и в более широком контексте, чем обезьяны, обученные по другим методикам. После этого Сэведж-Рамбо приступила к воспитанию детенышей карликового шимпанзе-бонобо <emphasis>(Panpaniscus)</emphasis> в такой же речевой среде, в какой обычно растут дети, с тем чтобы проверить их способность понимать устную (звуковую) речь человека.</p>
     <p>Она старалась максимально разнообразить условия их содержания, систематически меняя все возможные компоненты среды, позволяла им общаться и с людьми, и с другими обезьянами. Но главной особенностью программы было то, что люди постоянно разговаривали при обезьянах. При этом исследователи не проводили специальной дрессировки на выполнение словесных команд, а лишь создавали для обезьян соответствующую языковую среду — <emphasis>четко произносили правильно построенные простые фразы.</emphasis></p>
     <p>Одна из особенностей этого долгосрочного эксперимента, продолжающегося уже более 20 лет, состояла в том, что он был начат в раннем возрасте, когда двум карликовым шимпанзе (бонобо) и трем детям было по 10 месяцев. Все они с начала обучения находились в сходных условиях — постоянно слышали устную человеческую речь. При этом обезьян <emphasis>не тренировали непосредственно выполнению словесных команд, а лишь создавали им «языковую среду».</emphasis></p>
     <p>Первым учеником был Кэнзи, которого научили также общаться с человеком и с другими обезьянами при помощи клавиатуры с лексиграммами. Главным в этой части программы было заставить обезьяну <emphasis>называть</emphasis> окружающие объекты, а не просто произносить <emphasis>«просьбы» о том или ином предмете</emphasis> с последующим получением <emphasis>подкрепления.</emphasis></p>
     <p>Оказалось, что в возрасте 5 лет Кэнзи спонтанно начал понимать устную речь, и не только отдельные слова (что отмечалось и раньше у других обезьян), но и целые фразы. Как и обезьяны, общавшиеся с помощью амслена (см. выше), он понимал разницу между фразами «Унеси картошку за дверь» и «Иди за дверь, принеси картошку». Такое же понимание он проявлял и в собственных высказываниях, в зависимости от ситуации делая одни и те же лексиграммы то подлежащим, то дополнением.</p>
     <p>«Экзамен», который держал Кэнзи, растянулся на несколько лет. В общей сложности ему было задано 660 вопросов-инструкций, каждый раз новых, не повторяющих друг друга. Чтобы ненароком не повлиять на обезьяну, экзаменатор всегда находился в другой комнате, наблюдая за происходящим через стекло с односторонней видимостью. Вопросы Кэнзи слышал через наушники, причем их задавали разные люди, а иногда применяли даже синтезатор звуков голоса, В подавляющем большинстве случаев без какой-то специальной тренировки он правильно выполнял каждый раз новые инструкции. Часть из них относилась к сфере повседневной активности обезьяны. В них был «задействован» весь набор манипуляций с предметами обихода, которые Кэнзи совершал или в принципе мог совершить, а также разнообразные контакты с окружающими. Полный перечень этих вопросов опубликован (Savage-Rumbaugh et al., 1993), ниже мы приводим типичные примеры:</p>
     <p>— положи булку в микроволновку;</p>
     <p>— достань сок из холодильника;</p>
     <p>— дай черепахе картошки;</p>
     <p>— выйди на улицу и найди там морковку;</p>
     <p>— вынеси морковь на улицу;</p>
     <p>— налей кока-колы в лимонад;</p>
     <p>— налей лимонад в кока-колу.</p>
     <p>Другие обращенные к нему фразы, напротив, провоцировали совершение мало предсказуемых действий с обычными предметами:</p>
     <p>— выдави зубную пасту на гамбургер;</p>
     <p>— найди собачку и сделай ей укол;</p>
     <p>— нашлепай гориллу открывалкой для банок;</p>
     <p>— пусть змея (игрушечная) укусит Линду (сотрудницу) и т. д.</p>
     <p>Наконец, Кэнзи справлялся и с заданиями, полученными в непривычной обстановке, например во время прогулки:</p>
     <p>— набери сосновых иголок в рюкзак.</p>
     <p>Упоминавшиеся выше опыты на других обезьянах позволяли предположить, что они осваивают элементы синтаксиса. Некоторые понимали не только простые фразы, но и более сложные синтаксические конструкции типа: «Если не хочешь яблока, то положи его обратно». Подобные фразы понимала и составляла сама шимпанзе Сара в опытах Примэка (Premack, Premack, 1972; см. 2.9.2). Однако она делала это только после долгой тренировки с каждой конкретной фразой, не понимая их смысла, тогда как Кэнзи усваивал именно общий принцип и без дальнейшей дрессировки с первого же раза правильно реагировал на любые из этих сотен вопросов.</p>
     <p>На этом основании представляется более вероятным, что фразы, которые «произносили» обезьяны, обученные языку жестов также были основаны <emphasis>на понимании их смысла,</emphasis> а не просто на подражании. Благодаря опытам с Кэнзи гипотеза о способности человекообразных обезьян понимать синтаксис языков-посредников на уровне 2-летнего ребенка получила убедительное подтверждение.</p>
     <p>Как известно, для человека критическим фактором, определяющим формирование способности понимать речь, является возраст когда он начинает ее слышать, и условия, в которых это происходит. В данном случае шимпанзе, которых начали обучать не в 10 месяцев (как Кэнзи), а в 2–3 года, смогли усвоить гораздо меньше навыков и для этого требовалась гораздо более интенсивная и направленная тренировка. Понимать же устную речь столь полно и в таком объеме, как Кэнзи, не мог больше никто.</p>
     <p>Эти данные представляются тем более убедительными, что находятся в полном соответствии с особенностями когнитивных способностей высших обезьян, выявленными в ранее рассмотренных нами лабораторных экспериментах (см. также 8.5). В частности, способность шимпанзе к использованию символов для маркировки множеств и умение «складывать» цифры, не видя обозначаемых ими множеств (6.1.2) также отражают тот уровень когнитивных процессов, который обеспечивает свойство «перемещаемости» знаков при использовании языков-посредников. Они совпадают также с появляющимися сведениями о принципиальных особенностях в структуре естественной коммуникационной системы шимпанзе (Ujhelyi, 1996; см. также 6.1).</p>
     <p>Эти сенсационные результаты заставили авторов обратиться к исследованию мозга шимпанзе в поисках морфологических основ зачатков речи (см., напр.: Hopkins et al., 1992). С помощью разнообразных новейших методов (гистология, сканирование, позитронно-эмиссионная томография) была обнаружена асимметрия в строении височных областей мозга, причем <emphasis>planumtemporale</emphasis> левого полушария оказалась более развитой. Выводы американских ученых подтверждают оставшиеся почти не известными данные работ российских ученых (С. М. Блинков, Г. И. Поляков, Е. П. Кононова, Ю. М. Шевченко; см.: Фирсов, 1993), полученные еще в середине XX в., о том, что «речевые» зоны коры существуют не только у человека. Цитоархитектонические исследования (см.: «Глоссарий») обнаружили многочисленные черты сходства «речевых» областей мозга человека и шимпанзе. В частности, еще в тот период было установлено, что в верхневисочной области коры шимпанзе имеется поле 37, которое у человека связано с <emphasis>пониманием звуковой речи.</emphasis></p>
     <p>Коль скоро мозг шимпанзе наделен «речевыми структурами» и способен их активизировать в соответствующих условиях, можно предположить, что последний общий предок человека и шимпанзе тоже имел эти структуры. Тогда и непосредственные предшественники человека австралопитеки и <emphasis>Homoerectusоже</emphasis> могли иметь зачатки языка (Savage-Rumbaugh el al., 1993; 1998).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>6.5. Обучение языкам-посредникам других животных</strong></p>
     </title>
     <p>Наряду с шимпанзе языку жестов успешно обучали также гориллу (Patterson, 1998) и орангутана (Miles, 1983). Вопрос о том, насколько развиты у других животных когнитивные функции, лежащие в основе овладения языками-посредниками у антропоидов, представляет несомненный интерес, и ряд ученых попытался его исследовать.</p>
     <p><strong>Обучение дельфинов.</strong> Способность морских млекопитающих к овладению языками-посредниками в течение ряда лет изучает американский исследователь Л. Херман (Herman, 1986). В его работах дельфины-афалины должны были сначала усвоить «названия» различных предметов в бассейне и совершаемых с ними действий.</p>
     <p>Для одного дельфина (по кличке Акеаками) «словами» служили жестовые сигналы экспериментатора, который стоял на краю бассейна. С другим дельфином (по кличке Феникс) общались с помощью звуковых сигналов, генерируемых компьютером. Животные должны были усвоить связь между объектами в бассейне и обозначающими их знаками, а также между жестами и манипуляциями, которые они должны были совершать.</p>
     <p>Постепенно дельфины, повинуясь цепочкам из 2–3 знаков, научились точно следовать инструкциям тренера и выполнять некие комбинации действий с предметами, например: «дотронься хвостом до иллюминатора», «набери воды и облей N», «надень кольцо на палку слева», «просунь палку в кольцо» и т. п. Далее проводились тесты с использованием новых предложений, в которых животных также просили принести или переместить какой-либо предмет либо положить один предмет <emphasis>внутрь другого, на него или под него</emphasis> и т. п. Дельфины продемонстрировали способность точно понимать сигналы, символизирующие пространственное соотношение предметов. Этот факт хорошо согласуется с данными о способности дельфинов к обобщению этих признаков в лабораторных экспериментах (Стародубцев, 2000; см. 5.5.3).</p>
     <p>В ряде тестов предмет, с которым дельфину нужно было манипулировать, находился вне поля его зрения или же инструкцию подавали за 30–40 с до появления предмета. Дельфины успешно следовали жестам инструктора и в этих условиях, когда их поведение определялось <emphasis>не наличным стимулом, а сохраненным в памяти мысленным представлением о нем.</emphasis></p>
     <p>Поведение дельфинов свидетельствовало также о понимании <emphasis>роли порядка слов в предложении</emphasis> и возможности без специального обучения правильно реагировать на <emphasis>новые,</emphasis> логически упорядоченные последовательности «слов» языка-посредника. Тем не менее никаких доказательств того, что дельфины могут сами составлять хотя бы простейшие фразы, пока не получено.</p>
     <image l:href="#i_065.png"/>
     <p><strong>Рис. 6.5. Опыты И. Пепперберг по символизации с попугаем Алексом (фото Д. Линдена с любезного разрешения проф. И. Пепперберг, Аризонский университет, США).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Обучение попугая.</strong> Несомненный интерес представляют исследования на попугаях. Известно, что представители разных видов могут выучивать и произносить сотни слов варьировать слова в предложениях, составлять фразы адекватно ситуации и вступать в довольно осмысленные диалоги со своими воспитателями. Подробное описание поведения «говорящих» птиц приводится в работе В. Д. Ильичева и О. Л. Силаевой (1990).</p>
     <p>Несмотря на важность получения сравнительной характеристики когнитивных способностей этих высокоорганизованных птиц с крупным и тонко дифференцированным мозгом, экспериментального изучения практически не проводится. Исключение составляют только многолетние фундаментальные работы американской исследовательницы Ирэн Пепперберг (Pepperberg, 1981; 1987; 2000). Она разработала оригинальный метод общения с попугаем Алексом (африканским серым жако, <emphasis>Psittacuserithacus),</emphasis> причем в качестве языка-посредника использовалась собственно человеческая речь (рис. 6.5).</p>
     <p>Алекс попал в лабораторию Аризонского университета в возрасте 11 лет, т. е. достаточно взрослым, и сразу же проявил большие способности к обучению. В его присутствии люди беседовали между собой, а попугай ревностно за этим следил и старался вмешиваться в диалог. Разработанный Пепперберг метод отличается тем, что в процессе обучения участвуют одновременно два обучающих человека. Один тренер (основной) обращается одновременно и к человеку (второму тренеру), и к попугаю. Второй тренер является для попугая, с одной стороны, объектом для подражания, а с другой — как бы его соперником. Уроки проходили следующим образом. Один экспериментатор показывал другому яблоко или карандаш, спрашивая: «Что это такое?» Если ответ был правильным (причем человек старался тщательно проговаривать слова), обучающего хвалили и давали названный предмет. Приведем протокол такого опыта: Обучающий: Брюс, что это? <emphasis>(показывает ему тюбик с зубной пастой).</emphasis></p>
     <p>Брюс <emphasis>(громко):</emphasis> Паста.</p>
     <p>Обучающий: Молодец! Возьми пасту <emphasis>(дает ему тюбик).</emphasis></p>
     <p>Алекс <emphasis>(перебивает):</emphasis> аа.</p>
     <p>Обучающий: Алекс, ты это хочешь? Что это?</p>
     <p>Алекс: Папа.</p>
     <p>Обучающий: Нет, <emphasis>(обращается к помощи Ирэн)</emphasis> что это? Ирэн: Па..а.</p>
     <p>Обучающий: Нет, Ирэн, что это? Ирэн: Па..а. Обучающий: Лучше.</p>
     <p>Ирэн: Па-ста <emphasis>(подчеркивая звуки «с» и «т»). </emphasis>Обучающий: теперь правильно, скажи еще раз.</p>
     <p>Ирэн <emphasis>(повторяет и получает тюбик, после чего снова произносит слово «паста», держа в руке тюбик).</emphasis></p>
     <p>Алекс <emphasis>(сидя на клетке, тянется за тюбиком):</emphasis> Па!</p>
     <p>Ирэн: Лучше! Что это?</p>
     <p>Алекс: Па-а.</p>
     <p>Ирэн: Еще лучше, Алекс!</p>
     <p>Алекс: Па-та.</p>
     <p>Ирэн: Ну ладно, ты хорошо постарался, бери пасту.</p>
     <p><emphasis>Алекс играет с тюбиком.</emphasis></p>
     <p>За 15 лет обучения Алекс освоил около 100 наименований предметов (дерево, кожа, бумага, пробка, орех, банан, куртка, морковь, вишня, ливень, спина и т. д.). Он способен обозначить форму предмета, количество углов, считает до 6, знает названия категорий «форма», «материал», «цвет» и называет 7 цветов. Он активно пользуется словом «хочу», а если ему дают не тот предмет, который он просит, он говорит «нет» и отбрасывает его в сторону.</p>
     <p>Кроме того, Алекс <emphasis>усвоил обобщение по сходству</emphasis> и <emphasis>соответствию </emphasis>и уверенно сообщал, одинаковые ему показали предметы или разные.</p>
     <p>В ответ на предъявление различных множеств (от 2 до 6; в том числе совершенно новых или гетерогенных) Алекс правильно произносил названия числительных. Он верно определял число одинаковых элементов в гетерогенных множествах (Pepperberg, 1987).</p>
     <p>Таким образом, продемонстрированные Алексом способности удовлетворяют как большинству из критериев понятия числа, так и некоторым критериям счета (Pepperberg, 1994; см. 6.1).</p>
     <p>Поведение попугая в опытах Пепперберг производит глубокое впечатление, хотя уровень его способностей не сравним с тем, который продемонстрировали шимпанзе. Тем не менее именно Пепперберг впервые удалось поставить эксперименты, по результатам которых можно объективно судить о характере когнитивных способностей попугаев. Благодаря этой программе Алекс научился не только называть тестовые предметы, но и определять их форму (треугольная, четырехугольная), цвет и даже указывать материал, из которого они сделаны. Он может отвечать на вопросы типа: «Сколько здесь предметов? Сколько из них круглых? А сколько кожаных? Сколько черных?» У этого попугая удалось установить связь между неприятной для него ситуацией и отрицанием «нет».</p>
     <p>Работы по обучению языкам позвоночных-неприматов построены так, что не столько выявляют их коммуникативные способности, сколько характеризуют уровень когнитивной деятельности — способность к обобщению и символизации. Несмотря на немногочисленность и разрозненность таких работ, они убедительно свидетельствуют, что способность к обобщению и абстрагированию, необходимая для обеспечения зачатков процесса символизации, возникает у животных разного уровня филогенетического развития.</p>
     <subtitle><strong>Резюме</strong></subtitle>
     <p>Способность животных к обобщению и абстрагированию, которая у наиболее высоко организованных млекопитающих и птиц достигает уровня формирования довербального понятия, позволяет овладевать символами и оперировать ими вместо обозначаемых реальных предметов и понятий. Эта способность выявляется как в традиционных лабораторных экспериментах («счет» у шимпанзе и ворон), так и в ситуации общения человека с антропоидами, дельфинами, а также попугаем с помощью языков-посредников. При определенных методиках воспитания и обучения усвоенные обезьянами знаки действительно используются как символы в широком спектре ситуаций — не только для выражения просьбы о предмете, но для его <emphasis>наименования,</emphasis> для воздействия на других обезьян и человека, для передачи только им известной информации в <emphasis>отсутствие обозначаемого предмета,</emphasis> для составления синтаксически правильных предложений.</p>
     <p>Открытие этого уровня когнитивных способностей животных подтверждает гипотезу Л. А. Орбели о наличии переходного этапа между первой и второй сигнальными системами и позволяет уточнить грань между психикой человека и животных. Оно свидетельствует, что и эта высшая когнитивная функция человека имеет биологические предпосылки. Тем не менее даже у наиболее высоко организованных животных — шимпанзе — уровень овладения простейшим вариантом языка человека не превышает способностей 2–2,5-летнего ребенка.</p>
     <p>1. Какой уровень довербального мышления животных лежит в основе усвоения символов?</p>
     <p>2. У каких животных и в какой форме выявлена способность к усвоению и употреблению символов для маркировки множеств?</p>
     <p>3. Что такое языки-посредники, чем они отличаются друг от друга?</p>
     <p>4. Какие свойства языка человека доступны животным при овладении языками-посредниками и в чем это проявляется?</p>
     <p>5. В каких случаях доказано, что знаки языка-посредника действительно имеют свойства символов?</p>
     <p>6. Какие эксперименты доказывают, что шимпанзе понимают значение порядка слов в предложении^</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>7. Изучение элементов сознания у животных</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Сознание человека— наиболее сложная функция его психики. Основные свойства сознания, зачатки которых были исследованы у животных. Наблюдения и экспериментальные доказательства того, что человекообразные обезьяны обладают способностью опознавать себя в зеркале, обнаруживают понимание и прогнозирование действий других особей, а также способны использовать такие знания в своих целях, т. е. манипулировать поведением сородичей.</p>
    </epigraph>
    <section>
     <title>
      <p>7.1. Основные характеристики сознания</p>
     </title>
     <p>В этой главе мы обратимся к рассмотрению проблемы, изучение которой считают одной из основных задач зоопсихологии (Фабри, 1976) — предпосылкам и предыстории человеческого сознания.</p>
     <p><emphasis>Сознание — </emphasis>это наиболее сложная форма человеческой психики, высшая ступень психического отражения, связанная со «способностью идеального воспроизведения действительности в мышлении» (Большой энциклопедический словарь, 1996).</p>
     <p><emphasis>Сознание</emphasis> представляет собой «специфическое состояние мозга, позволяющее осуществлять совокупность важнейших когнитивных процессов — ощущение и восприятие, память, воображение и мышление» (Соколов, 1997).</p>
     <p><emphasis>Сознание</emphasis> связано с «субъективными переживаниями своих мыслей, чувств, впечатлений и возможностью передать их другому с помощью речи, действий или продуктов творчества» (Данилова, 1999).</p>
     <p>А. Н. Леонтьев (1972), последовательно анализируя развитие психики в эволюционном ряду, отмечает, что «переход к сознанию представляет собой начало нового, высшего этапа развития психики». Сознательное отражение, в отличие от психического отражения, свойственного животным, — это <emphasis>отражение предметной действительности. </emphasis>Это отражение, которое выделяет ее объективные устойчивые свойства. Леонтьев отмечает, что в сознании человека образ действительности не сливается с переживанием субъекта.</p>
     <p>Мнения психологов и философов о непосредственных причинах возникновения сознания человека очень разнообразны. Они не являются предметом нашего анализа. Отметим только, что привычное отечественному читателю выражение «труд создал человека», как и целый ряд других, подвергается в настоящее время пересмотру не в последнюю очередь благодаря исследованиям зачатков мышления и сознания у животных.</p>
     <p>Долгое время вопрос о наличии у животных сознания был объектом чисто абстрактных рассуждении философов. В конечном итоге все они сводились к тому, что у животных сознания быть не может, «потому что (по А. П. Чехову) не может быть никогда». Действительно, проблема сознания у животных предрасполагает к спекуляциям в связи с трудностью экспериментального изучения этого феномена. Тем не менее в настоящее время в этой области науки имеются реальные достижения. Прежде чем описывать их, перечислим некоторые характеристики <emphasis>сознания человека,</emphasis> зачатки которых в той или иной степени были <emphasis>исследованы у животных.</emphasis></p>
     <p>1) Сознание — <emphasis>совокупность знаний</emphasis> об окружающем мире, в которую включены также знания о социальном окружении субъекта; как следует из самого слова («со-знание») — это совместные знания, постоянно обогащаемые новой информацией. Это обогащение оказывается возможным благодаря более или менее высокоразвитой способности к восприятию, а также благодаря мышлению, которое обеспечивает обобщенное и опосредованное отражение действительности. Развитие и проявления «социального» аспекта сознания возможны именно благодаря высокоразвитому мышлению и возможности передавать информацию с помощью символов, т. е. в словесной форме. Вопрос о происхождении сознания человека или о его биологических предпосылках, непосредственно связан с проблемой мышления животных. В предыдущих главах мы уже показали, что в мышлении высокоорганизованных животных можно найти черты сходства с наиболее сложными формами мышления человека, включая способность к образованию отвлеченных довербальных понятий и овладение элементами символизации в разных ситуациях.</p>
     <p>2) Сознание определяет <emphasis>целенаправленность поведения,</emphasis> его волевую, произвольную регуляцию. Это — формирование человеком целей деятельности, когда анализируются ее мотивы, принимаются <emphasis>волевые решения,</emphasis> учитывается ход выполнения действий и вносятся необходимые коррективы. В главе 4 мы показали, что по крайней мере человекообразные обезьяны способны к преднамеренным, заранее спланированным действиям, к постановке промежуточных целей и прогнозированию их результата.</p>
     <p>3) Сознание обеспечивает <emphasis>преднамеренность коммуникации,</emphasis> причем (как и у человека) эта преднамеренность включает в себя элементы обмана и дезинформации; возможность <emphasis>преднамеренно передавать информацию</emphasis> другому субъекту у человека обеспечивается наличием языка, а у животных элементы такого поведения выявлены благодаря обучению языкам-посредникам.</p>
     <p>4) Сознание позволяет человеку отделить «Я» от окружающего мира (от «не-Я»), т. е. обеспечивает <emphasis>самоузнавание.</emphasis></p>
     <p>5) Сознание обеспечивает способность оценивать знания, намерения, мысленные процессы у других индивидов («эмпатия»).</p>
     <p>В следующих разделах рассматривается вопрос о наличии у животных самоузнавания и способности к пониманию намерений и «мыслей» других особей.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>7.2. Способность к самоузнаванию у человекообразных обезьян</strong></p>
     </title>
     <p>Одна из характеристик сознания человека — это присущее ему свойство <emphasis>отличать субъект от объекта,</emphasis> т. е. различать то, что относится к его «Я», от того, что к нему не относится. В истории органического мира человек был первым и, как считали до недавнего времени, единственным существом, которое может выделять себя из окружающей среды, противопоставлять себя себе подобным и сохранять представление об этом в своем сознании. Только человек способен к <emphasis>самопознанию,</emphasis> т. е. к обращению психической деятельности на исследование самого себя. Ребенок постепенно постигает разницу между «Я» и «не-Я», и первым шагом в этом направлении можно считать появление способности <emphasis>узнавать себя</emphasis> на фотографии или в зеркале. Такая способность окончательно формируется к 4-летнему возрасту.</p>
     <p>Есть ли у животных понятие о собственном «Я»? Это один из самых трудных вопросов, которые пытаются разрешить с помощью объективных экспериментальных методов. Формирование такого понятия требует, чтобы у субъекта (в данном случае — у животного) был <emphasis>комплекс образных представлений,</emphasis> который позволял бы ему смотреть на себя как бы «со стороны», поставив себя в положение другой особи, т. е. рассматривать себя как один из объектов внешнего мира. Один из подходов к объективному анализу этого вида деятельности — исследование реакции животных на отражения в зеркале, как на свое собственное, так и других животных, а также объектов окружающего мира.</p>
     <p>Человек, увидев в зеркале несколько лиц, не колеблясь, понимает, что он — это он (поправляет прическу или сбившийся галстук). Рядом с ним отражается в зеркале другой человек — его спутница (он видит, как она, например, пудрит нос). Ряд авторов ставил задачу выяснить, могут ли животные сходным образом узнавать себя в зеркале и «принимать к сведению» эту информацию.</p>
     <p>Первые данные о том, как шимпанзе относятся к своему отражению в зеркале, были получены в наблюдениях Н. Н. Ладыгиной-Коте (1935).</p>
     <p>Увидев первый раз свое отражение, ее воспитанник Иони открыл от удивления рот и стал разглядывать его, как бы спрашивая:</p>
     <p>«Что там за рожа?» (рис. 7.1А). Его поведение при этом ничем не отличалось от поведения ребенка, также оказавшегося перед зеркалом впервые (рис. 7.1 Б). Постепенно Иони (как и ребенок) освоился со своим отражением, закрыл рот и продолжал пристально себя рассматривать.</p>
     <p>Не ограничиваясь этим, он протянул руку, а когда наткнулся на зеркало, то схватил его за край, приблизил к себе и продолжал смотреть (рис. 7.1В).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_066.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_067.png"/>
     <p><strong>Рис. 7.1. Реакция на зеркало у детеныша шимпанзе и ребенка (из работы Н. Н. Ладыгиной-Коте).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Когда Надежда Николаевна передвинула зеркало, он пытался вырвать его из рук (рис. 7.1Г), грызть край, старался заглянуть за него, заводил туда руку, нащупывая и пытаясь захватить того, кто там находится. Наткнувшись за зеркалом на руку человека, он попытался подтянуть ее к себе, а встретив сопротивление, впал в агрессию и стал колотить по стеклу сложенными пальцами. Впоследствии, когда зеркало попадалось Иони на глаза, он часто колотил по нему кулаками, впадал в гнев, а когда зеркало убирали, грозил ему вслед (рис. 7.1Д). Такая реакция так и не изменилась до самой гибели животного (его возраст не превышал к тому времени 4 лет).</p>
     <image l:href="#i_068.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_069.png"/>
     <p>Рис. 7.2. Подражание действиям человека (см. текст, рисунок Т. Никитиной).</p>
     <empty-line/>
     <p>Приблизительно так же реагировали на свое отражение и другие молодые обезьяны, например шимпанзе Гуа, которую американские психологи супруги Келлоги в течение почти года воспитывали вместе с ее ровесником — их собственным сыном Дональдом. Оба годовалых малыша совершенно не понимали, что существа перед ними — это они сами. Даиными более поздних работ, у ребенка способность узнавать себя в зеркале формируется далеко не сразу, проходя целый ряд стадий. у человекообразных обезьян она возникает только в возрасте в 2–2,5 года, а полностью проявляется к 4,5–5 годам (Povinelli et al., 1994).</p>
     <p>Способность узнавать себя в зеркале появляется у шимпанзе в том же возрасте, что и целенаправленное употребление орудий, например, в описанном нами опыте с «ловушкой» (см. 4.5.1.3; Bardetal., 1995).</p>
     <p>В возрасте 4,5–5 лет многие шимпанзе, гориллы и орангутаны явно могут узнавать себя в зеркале, осознавать свое отличие от окружающих и пользоваться зеркалом во многом так, как это делают люди. Одновременно у них развивается и способность подражать ранее им незнакомым произвольным действиям. Например, шимпанзе Вики, воспитанная американскими психологами супругами Хейс, уже в двухлетнем возрасте, стоя перед зеркалом, мазала помадой губы (рис. 7.2), повторяя все движения, которые обычно делала ее хозяйка. Впоследствии она копировала более 55 поз и гримас, показанных ей на фотографиях, причем некоторые из них она никогда ранее не видела.</p>
     <p>В начале XX века (почти одновременно с Н. Н. Ладыгиной-Коте) английский ученый Уильям Фернесс приручил орангутана. Он подробно изучал его психику и пытался научить говорить. В течение 6 месяцев Фернесс ежедневно дрессировал своего питомца, заставляя выговаривать слово «папа» (в то время еще не было известно, что голосовой аппарат обезьян совершенно не приспособлен для столь тонкой артикуляции). Один из приемов обучения состоял в том, что он становился перед зеркалом вместе с орангутаном и многократно повторял это слово. «Подопечный» смотрел в зеркало, следил за губами «учителя» и сравнивал их с движениями собственных губ, т. е. пользовался зеркалом вполне по назначению.</p>
     <image l:href="#i_070.png"/>
     <p><strong>Рис. 7.3. Исследование реакции на зеркало у орангутана в условиях зоопарка. Фотография любезно предоставлена профессором Э. Тобак (Музей Естественной истории, Нью-Йорк, США).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>«Говорящие» обезьяны (см гл. 6), впервые увидев себя в зеркале, радостно сигнализировали, что узнали себя. Шимпанзе Уошо (как до этого и Вики) хорошо узнавала себя на фотографиях, а других шимпанзе на фото именовала «черными тварями».</p>
     <p>«Говорящая» обезьяна Люси очень любила наблюдать, как ее воспитатель делал вид, что проглатывает очки. Этот несложный фокус приводил Люси в восторг, она следила за человеком с неослабевающим интересом и, похоже, с полным пониманием. Насмотревшись на фокус, обезьяна схватила очки и перемахнула в другой угол комнаты. По дороге она прихватила небольшое зеркало и, зажав его в ногах, несколько раз повторила трюк с очками, пронося их мимо рта со стороны лица, невидимой в зеркале — в точности так, как это делал ее воспитатель. Следует отметить, что для Люси зеркало было привычным и понятным инструментом, которым она адекватно воспользовалась даже в такой необычной ситуации.</p>
     <p>Описанные выше опыты и наблюдения проводились на обезьянах, живших в неволе или с очень раннего возраста, или с рождения. На фотографии (рис. 7.3) показана обстановка такого эксперимента. Еще более интересным было наблюдение за реакцией на собственное отражение человекообразных обезьян, живущих на воле.</p>
     <p>По наблюдениям Д. Фосси (1990), девятилетний самец гориллы (Диджит), стащив зеркальце, сначала стал обнюхивать его, не прикасаясь пальцами. Когда он увидел свое отражение, губы вытянулись в трубочку, а из груди вырвался глубокий вздох. Некоторое время Диджит с неподдельным удовольствием разглядывал его, а потом протянул руку и стал искать за зеркалом «обезьяну». Ничего не обнаружив, он молча смотрел в него еще минут пять, а потом вздохнул и отодвинулся. Фосси была удивлена, с каким спокойствием Диджит отнесся к зеркалу и с каким неподдельным удовольствием в него смотрелся. Узнал ли он себя, так и осталось для наблюдателя неясным, но поскольку никаких посторонних запахов при этом не было, то, вероятно, понял, что другой гориллы тут нет.</p>
     <image l:href="#i_071.png"/>
     <p><strong>Рис. </strong>7.4. Подросток шимпанзе, выпущенный в природные условия в Псковской области, рассматривает свое отражение в воде (Фирсов, 1977).</p>
     <empty-line/>
     <p>По наблюдениям другого знатока поведения обезьян в природе — Дж. Гудолл (1992), многие дикие шимпанзе, в отличие от этой гориллы, при виде своего отражения в зеркале проявляют агрессию. Следует учесть, что возможность видеть свое отражение у живущих на воле обезьян крайне ограниченна. Известно, что шимпанзе не любят воды, а единственный способ видеть свое отражение в природных условиях — наклониться над водной поверхностью. Приведенная на рис. 7.4 фотография подростка шимпанзе, который играет на мелководье, зафиксировала довольно редкий эпизод.</p>
     <p>Более убедительный ответ на вопрос, как относятся животные к своему отражению в зеркале, был получен в специально проведенных опытах.</p>
     <p>В экспериментах <strong>Гордона Гэллопа</strong> (Gallop, 1970, 1994) нескольким шимпанзе под легким наркозом наносили небольшие пятнышки краски на одну из бровей и на противоположное ухо. Очнувшись после этой несложной процедуры, они прикасались к окрашенным участкам тела не чаще, чем к остальным, т. е. не ощущали физических последствий этой манипуляции. Однако, увидев себя в зеркале, шимпанзе начинали активно ощупывать окрашенные места. Следовательно, они понимали, что видят в зеркале себя, помнили как выглядели раньше, и осознавали, что в их облике произошли изменения.</p>
     <p>Выводы Гэллопа нашли подтверждения в нескольких десятках работ, которые подробно освещены в книге М. То. мазелло и Дж. Колдя (Tomasello, Call, 1998). В них были получены многочисленные подтверждения того, что шимпанзе и другие антропоиды использовали зеркало по назначению: с его помощью чистили те части своего тела, которые другим путем увидеть невозможно. Наряду с этим были получены столь же убедительные свидетельства того, что низшие узконосые обезьяны такими способностями не обладают, т. е. не могут узнавать себя в зеркале.</p>
     <p>Эксперименты объективно свидетельствуют, что антропоиды.</p>
     <p>В могут рассматривать себя как некий самостоятельный объект, т. е. у них имеются элементы самоузнавания и они могут абстрагировать понятие собственного «Я».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>7.3. Самоузнавание и использование другой информации, полученной с помощью зеркала, у животных других видов</strong></p>
     </title>
     <p>Вполне очевидно, что для анализа предыстории человеческого сознания наиболее интересны наблюдения и результаты исследований, проведенных с человекообразными обезьянами. В то же время представлялось необходимым выяснить, есть ли элементы самоузнавания у животных других видов, прежде всего у тех, кто имеет сложный высокодифференцированный мозг.</p>
     <p>Об этом известно гораздо меньше, однако, по-видимому, большинство из изученных видов (рыбы, морские львы, собаки, кошки, слоны и попугаи) оказались не способными узнавать себя в зеркале (Povinelly et al., 1993). Эти животные, как правило, реагируют на свое отражение как на другое животное. Характер их реакции зависит от ситуации и настроения. В одних случаях они нападают на отражение, принимая его за соперника. Так ведут себя многие виды рыб, которые сражаются с воображаемым конкурентом. Другие животные, наоборот, начинают «ухаживать» за отражением. Именно так поступают волнистые попугайчики, которым обычно помещают в клетку зеркальце: они воспринимают отражение как сородича, за которым можно ухаживать. Выпущенная полетать, такая птица проводит массу времени около зеркала и исправно «кормит» свое отражение.</p>
     <p>Попугаи-жако характеризуются более высоким уровнем структурно-функциональной организации мозга, чем волнистые, а также развитой способностью к обобщению и адекватному использованию символов (см. гл. 6). И. Пепперберг и ее коллеги подробно исследовали обращение с зеркалом у двух молодых (7,5 и 11 месяцев) жако (Pepperberg et al., 1995).</p>
     <p>Птицы были выращены в неволе и свое зеркальное отражение могли видеть, лишь когда в раковине в лаборатории собиралась вода. Как и многие другие животные, они реагировали на свое отражение в зеркале на другую особь и в ее поисках, например, заглядывали за зеркало. Зачастую они взъерошивали и чистили перья: такое поведение часто провоцируется простым присутствием другой особи. Неоднократно было замечено, как одна из птиц (самка Ало) располагалась перед зеркалом таким образом, чтобы одновременно видеть и свою ногу, и ее отражение. Вторая птица, самец Кьяро, обращался к зеркалу со словами <emphasis>«youcome», «youclimb»,</emphasis> видимо, адресованными «другому попугаю».</p>
     <p>И. Пепперберг считает, что неоспоримых свидетельств наличия у жако самоузнавания эти эксперименты не дают, хотя отдельные наблюдения позволяют предположить существование у них такой способности. Более определенный ответ на этот принципиально важный вопрос, по-видимому, могли бы дать опыты на взрослых попугаях, но это пока дело будущего.</p>
     <p>В этих экспериментах было четко показано, что попугаи-жако способны использовать информацию, полученную с помощью зеркала, для поиска приманки.</p>
     <p>Такую приманку (обычно привлекательную игрушку, реже пищу) прятали в картонную коробку, открытую с одной стороны так, что она была видна только в зеркале. Оказалось, что увидев отражение в зеркале, обе птицы успешно обнаруживали и вытаскивали спрятанные предметы.</p>
     <p>У птиц других отрядов способность к самоузнаванию практически не исследовали (это вопрос будущего), однако отдельные наблюдения позволяют ждать интересных результатов.</p>
     <p>Например, Е. П. Виноградова (Санкт-Петербург) рассказывает, что выкормленный ею слеток серой вороны считал зеркало своим лучшим развлечением и активно его требовал. Однажды хозяйка прикрепила ему на голову несколько кусочков бумаги, пытаясь воспроизвести упомянутые выше опыты на шимпанзе. Птица не реагировала на эти помехи до тех пор, пока не увидела себя в зеркале, а после этого немедленно от них избавилась, окунув голову в тазик с водой.</p>
     <p>Н. Н. Мешкова и Е. Ю. Федорович (1996) описывают случай, когда ворона долго крутилась около автомобиля и разглядывала свое отражение в зеркально блестящем диске колеса.</p>
     <p>Разумеется, все это лишь редкие и случайные наблюдения, которые не позволяют делать никаких выводов, однако побуждают к проведению на врановых специальных экспериментов.</p>
     <p>По-разному относятся к своему отражению в зеркале собаки. Большинство из них равнодушно проходит мимо, никак не реагируя на собственное отражение, возможно, потому, что видят его постоянно. Некоторые сначала облаивают «чужую собаку», но это быстро проходит, вероятно, потому что такой «враг» ничем не пахнет. Однако не исключено, что отдельные особи все же способны к самоузнаванию, хотя вопрос этот требует специальных исследований.</p>
     <p>Известен случай, который дает основания предполагать, что по крайней мере некоторые собаки понимают, что видят в зеркале самих себя, и могут с его помощью оценивать собственную внешность. Бладхаунду. 4-летней Харли, зимой впервые надели свитер В ответ она подошла к зеркалу и уставилась на свое отражение. Следует отметить, что одно из облюбованных Харли кресел находилось как раз напротив этого зеркала и волей-неволей она подолгу могла смотреть на себя. Возможно, благодаря этому она знала, как выглядит обычно, и сообразила, как можно узнать, что же с ней произошло. А другой бладхаунд — Мэтти — обязательно заглядывала в зеркало, когда перед выставкой ей надевали на шею ее многочисленные награды. Однако в этом случае мы не знаем, сама ли она «додумалась» до этого, или хозяева когда-то спровоцировали это поведение.</p>
     <p>Д. Повинелли исследовал способность узнавать себя в зеркале многих видов животных, в том числе у двух <emphasis>индийских слонов.</emphasis> Выбор столь экзотического объекта был не случаен, поскольку существует масса свидетельств сообразительности этих животных, хотя экспериментальных доказательств до сих пор практически не получено. В течение двух недель наблюдений автор не заметил никаких признаков того, что слоны узнают в зеркале себя. Им также наносили на тело метки, которые они могли видеть только в зеркале, но никаких действий, направленных на то, чтобы избавиться от них, отмечено не было. Кроме того, глядя на свое отражение, слоны в течение десяти дней продолжали искать «слона» за зеркалом. У шимпанзе такие реакции длятся не более 2–3 дней. В то же время слоны, как и ряд других животных, были способны к более простой операции: доставали корм, видимый только благодаря зеркалу (Povinelli et al., 1989).</p>
     <p>Имеются данные, что свое отражение в зеркале узнают <emphasis>дельфины афалины — </emphasis>другие высокоорганизованные млекопитающие, представители отряда китообразных (Marino et al., 1996). Возможно, что детальные исследования позволят обнаружить более четкие свидетельства способности к самоузнаванию у попугаев, врановых птиц или представителей еще не изученных отрядов высокоорганизованных млекопитающих.</p>
     <p>Американские ученые (Menzel et al., 1985) предложили еще один интересный подход к изучению способности животных использовать информацию, полученную с помощью зеркала или другим опосредованным путем. Ранее было показано, что шимпанзе Шерман и Остин (см. гл. 6) хорошо умели пользоваться зеркалом, а увидев на телеэкране свое изображение, узнавали себя и бурно выражали свою радость. В нескольких вариантах опытов они продемонстрировали способность пользоваться информацией, полученной таким опосредованным путем. Например, глядя на монитор, они могли протянуть руку за ширму и взять кусочек лакомства, который они могли увидеть только на экране. Можно утверждать, что их действия направлялись мысленным представлением о том, что отражение в зеркале — это образ реального объекта. Оказалось, что шимпанзе успешно решали этот тест и тогда, когда изображение поворачивали относительно горизонтальной оси, а также после годичного перерыва.</p>
     <p>Реакция многих исследованных видов животных на отражение в зеркале свидетельствует о том, что они воспринимают его как образ реально существующего объекта и могут использовать информацию, например, для отыскания спрятанных предметов или пищи.</p>
     <p>Способность узнавать в зеркале собственное отражение достоверно доказана только у человекообразных обезьян.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>7.4. Способность животных к оценке знаний и намерений других особей </strong><emphasis><strong>(</strong>«<strong>theoryofmind»)</strong></emphasis></p>
     </title>
     <p>Для решения вопроса о наличии у животных элементов самосознания необходимо выяснить, могут ли они оценивать, какими знаниями обладают другие особи, и понимать, каковы могут быть их ближайшие намерения. Поскольку достаточно наглядно продемонстрировано, что антропоиды способны узнавать себя в зеркале, можно предположить, что они обладают не только понятием собственного «Я», но могут также видеть себя как бы со стороны. Это позволяет поставить вопрос о наличии у них другой связанной с сознанием функции — способности оценивать поведение партнеров не только по их внешнему поведению, но в какой-то мере <emphasis>проникать в их намерения, строить гипотезы о мысленных состояниях других особей.</emphasis></p>
     <p>О том, что обезьяны, присутствуя при решении задач сородичем или человеком, следят за действиями и могут мысленно «ставить» себя на их место, писал еще в 20-х годах В. Келер. Ему удалось увидеть, что шимпанзе не только наблюдают за действиями другой обезьяны, пытающейся громоздить ящики или соединять палки, чтобы достать банан (см. 4.5.2), но и сами, находясь в стороне, пытаются имитировать нужные действия. При этом они не повторяют движений другой обезьяны, не подражают ей, а самостоятельно «изображают» весь процесс, подсказывая и предвосхищая соответствующие операции.</p>
     <p>Одним из первых способность животных «поставить себя на место сородича» экспериментально исследовал американский ученый Д. Примэк (Premack, Woodruff, 1978). В его опытах участвовали двое: «актер» (один из дрессировщиков) и уже известная самка шимпанзе Сара. Обезьяне показывали небольшие видеосюжеты, в которых знакомые ей люди пытались решать задачи, требовавшие элементарной сообразительности. Одному, например, нужно было выбраться из запертой на ключ комнаты или согреться, когда электрокамин стоял рядом, но не был включен в сеть. «Актер» не совершал необходимого действия, а только показывал, что нуждается в его выполнении. По окончании каждого сеанса обезьяне давали на выбор 2 фотографии, причем только на одной из них было показано решение задачи: например, изображен ключ или включенный в сеть обогреватель. Как правило, Сара выбирала нужную фотографию, т. е., наблюдая за действиями человека, она имела четкое представление, что ему нужно делать в данной ситуации, чтобы достичь цели.</p>
     <p>Затем задачу усложнили и наряду с фотографиями правильных решений ей предлагали неправильные — сломанные ключи, камин с оборванными проводами и т. п. Из нескольких вариантов решения Сара, как правило, выбирала правильный. Более того, на выбор обезьяны влияло <emphasis>ее личное отношение</emphasis> к действующему на видеозаписи субъекту. Например, в одном сюжете ей показывали, что ящик с камнями мешает человеку дотянуться до бананов Если «актером» был любимый ею тренер, Сара выбирала «хорошие» фотографии (где камни вынуты и ящик отодвинут), для нелюбимого она выбирала «плохие» варианты например, где человек лежит на полу, засыпанный камнями.</p>
     <p>Шимпанзе обладают не только способностью к самоузнаванию (о чем уже свидетельствовали приведенные выше опыты с зеркалом), но и более сложной когнитивной функцией, позволяющей поставить себя на место <emphasis>другого индивидуума, понять его потребности или учитывать намерения</emphasis> Иными словами, у животного имеется <emphasis>представление о существовании мысленных процессов у других особей</emphasis> Примэк назвал эту форму когнитивных способностей <emphasis>«theoryofmind».</emphasis></p>
     <p>Этот термин прочно вошел в западную литературу Его точный перевод — «теория ума» — не отражает сущности явления, и в русской литературе о поведении и психике животных термин пока не имеет точного эквивалента.</p>
     <p>Его можно сопоставить с введенным О. К. Тихомировым (1984) термином «Я мышление&gt; При анализе самосознания человека психологи обычно разделяют образный и понятииный компоненты — «образ Я&gt; и «понятие Я», т. е. образное представление и отвлеченное понятие собственного «Я» Термин введенный Тихомировым подразумевает процесс <emphasis>выработки человеком</emphasis> знании о самом себе процесс осознавания при котором человек как личность, индивид индивидуальность является не только субъектом но и «объектом мышления &gt;.</p>
     <p>Экспериментальное исследование этой когнитивной функции в 90-е годы XX века предпринял Д. Повинелли Он получил ряд новых доказательств того, что животные, узнающие себя в зеркале, способны и к некоторым формам осознания мысленных состояний, намерений и знаний других особей Особенно убедительным представляется следующий эксперимент.</p>
     <p>Шимпанзе обучен находить кусочек лакомства, спрятанный под одним из 4 непрозрачных стаканов (см рис 7 5) Перед опытом один из экспериментаторов демонстративно уходит из комнаты (А), а другой прячет (незаметно для обезьяны) приманку под одним из стаканов (Б), но под каким именно она не видит, так как они отгорожены ширмой Ушедший возвращается, и теперь оба человека пытаются подсказать ей, где лакомство, однако при этом указывают на разные стаканы (В) Поскольку обезьяна видела, что один из людей отсутствовал, и <emphasis>не мог знать,</emphasis> где находится пища, она, как правило, следовала указаниям того экспериментатора, у которого, по ее мнению, <emphasis>были знания о</emphasis> предмете Модификацией такого опыта была ситуация, когда первый экспериментатор не уходил, а надевал на голову ведро, препятствовавшее обзору (Г) Его «указания» обезьяна игнорировала и на этот раз.</p>
     <image l:href="#i_072.png"/>
     <p><strong>Рис. 7.5. Существует ли у шимпанзе связь между тем, что они видят, и тем, что известно (или неизвестно) другим <sup>9</sup> Пояснения в тексте Фотография любезно предоставлена доктором Д Повинелли (Йельский университет, Коннектикут, США).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Шимпанзе способны мысленно оценить ту информацию, которой обладает (или не обладает) партнер.</p>
     <p>Способность человекообразных обезьян <emphasis>«поставить себя на место другого»</emphasis> сравнивали с возможностями приматов других видов, в частности макаков-резусов, не узнающих себя в зеркале Обладают ли этим свойством макаки резусы, показывает тест на «перемену ролей» (Povinelh et al, 1991, 1992) Опыт заключается в следующем Экспериментальная установка напоминает детскую настольную игру в хоккей, где пара игроков передвигает фигурки и манипулирует мячом с помощью нескольких специальных стержней Достичь результата (получить приманку) два животных могут, лишь вместе выполняя определенные действия, причем каждое — свои. Таким образом, каждая обезьяна выучивает свою роль в этом взаимодействии. Затем животных меняют местами, и теперь они должны выполнять те действия, которые раньше выполнял партнер, т. е. происходит «смена ролей». В экспериментах Д. Повинелли антропоиды справлялись с ней успешно и практически сразу начинали правильно выполнять новые функции. Это означает, что на предыдущих стадиях обучения они наблюдали за действиями партнера и, оказавшись на его месте, быстро воспользовались приобретенным опытом. В отличие от антропоидов, макаки-резусы в новой ситуации должны были «выучивать роль» сызнова — использовать опыт партнера они не могли.</p>
     <p>Результаты этих опытов свидетельствуют о коренных различиях человекообразных и низших узконосых обезьян по способности к самоузнаванию, оценке знаний других особей и умению «поставить себя на место сородича».</p>
     <p>Это совпадает с ранее описанными данными о более примитивном характере их орудийной деятельности, неспособности планировать результаты своих действий, а также о более низком уровне их способности к обобщению.</p>
     <p>Обнаружив столь принципиальные различия поведения человекообразных и мартышковых обезьян в тесте со «сменой ролей» и в других подобных тестах, Д. Повинелли обратился к поиску лежащих в их основе психофизиологических особенностей. Иными словами, почему способность к самоузнаванию присуща только человекообразным обезьянам и ее нет у других приматов? Эти различия нельзя, по-видимому, объяснить сложностью социальной структуры: у многих низших узконосых обезьян сообщества не менее сложны, чем у человекообразных обезьян. Невозможно объяснить такие различия и на основе видовых экологических особенностей, например, способов отыскания пищи определенного типа, поэтому Д. Повинелли (Povinelli, Cant, 1995) приходит к выводу, что причину различий надо искать в другом.</p>
     <p>Согласно гипотезе Повинелли, появлению самоузнавания способствует <emphasis>усиление произвольного контроля локомоции у человекообразных обезьян,</emphasis> которое, в свою очередь, обусловлено большой массой их тела. Когда эти животные перемещаются по тропическому лесу, им необходимо более часто и более тщательно, чем мелким обезьянам, оценивать предстоящий маршрут. Они должны уметь определять, может или нет выдержать их вес та или иная опора. Очевидно, что у мартышковых обезьян таких проблем не возникает. Возможно, что именно необходимость соотносить свои размеры тела (длину и вес) с возможностью перемещения по недостаточно прочным опорам и была тем фактором, который повлиял на формирование у антропоидов способности «посмотреть на себя со стороны», т. е. представлений о «схеме своего тела» и, в конечном случае, способности самоузнавания.</p>
     <p>В свою очередь у макаков локомоция определяется достаточно ригидными и стереотипными движениями, которые близки по своим физиологическим механизмам к видоспецифическим фиксированным комплексам действий (ФКД; см. 2.11.2). У шимпанзе движения значительно сложнее и пластичнее, управление ими базируется на «произвольном» контроле. Появление у человекообразных обезьян произвольного контроля сложных движений и представлений о «схеме тела», высокое развитие сенсомоторной функции обеспечили прогрессивное развитие их психики — способностей к самоузнаванию и к пониманию наличия знаний и намерений у других особей.</p>
     <p>Гипотеза Повинелли, несомненно, интересна, но нуждается в более убедительном подтверждении. По нашему мнению, произвольный контроль локомоции нельзя рассматривать в изоляции от других показателей усовершенствования всех двигательных, сенсорных и когнитивных способностей антропоидов, обусловленных прогрессивным усложнением строения и функций их мозга. Известно, что для антропоидов характерны также усиление тенденции к бипедии, совершенствование праксиса, усложнение структуры манипуляционной активности и т. д., которые также могут играть здесь определенную роль.</p>
     <p>Закономерно возникает вопрос: существуют ли подобные способности у других млекопитающих, могут ли они подобно антропоидам, учитывать не только внешние проявления поведения других особей, но и их скрытые намерения? Данных, которые позволяли бы точно ответить на этот вопрос, до сих пор практически нет. Не исключено, что какие-то формы такой способности (пусть и совсем элементарные) могут существовать и у более примитивных животных, чем антропоиды. Во всяком случае, такую возможность допускал Л. В. Крушинский (1968). На основе своих наблюдений за медведями в новгородских лесах он пришел к выводу, что при встрече с человеком эти звери строят стратегию отступления, как бы учитывая возможные ответные шаги человека.</p>
     <p>Когда медведь встретился с Леонидом Викторовичем почти на гребне лесного бугра, он убежал не назад за этот бугор (откуда он не смог бы видеть действий человека), а стал отступать таким образом, чтобы иметь возможность видеть маневры «противника», т. е. держать его в поле зрения максимально долгое время. Медведь прибегнул к этой тактике несмотря на то, что траектория, по которой он уходил от человека, не была кратчайшей. Анализируя этот случай, Л. В. Крушинский писал:</p>
     <cite>
      <p>«Действуя таким образом, медведь, по-видимому, должен был <emphasis>наделить меня такими понятиями, которые имеются у него</emphasis> и которыми он оперирует в повседневной жизни» (курсив наш. — <emphasis>Авт).</emphasis></p>
     </cite>
     <p>Это и другие наблюдения привели Крушинского к мысли, что столь высокоорганизованные хищные млекопитающие, как медведи, способны реагировать не только на непосредственные действия других животных и человека, но и оценивать их намерения, предполагая с их стороны возможные «контрдействия», которые в подобных ситуациях совершают сами медведи.</p>
     <p>Разумеется, такие наблюдения отрывочны и могут показаться не очень убедительными. В то же время следует отметить, что Л. В. Крушинский обратил внимание на такие явления, описал их и, что самое главное, <emphasis>дал им вышеупомянутую трактовку еще в конце 60-х годов, </emphasis>до начала ставших впоследствии знаменитыми опытов с «говорящими обезьянами», до появления работы Примэка по <emphasis>«theoryofmind»,</emphasis> в период, когда только начинались исследования Дж. Гудолл.</p>
     <p>В Способность узнавать свое отражение в зеркале, а также оценивать мысленные состояния и намерения других особей и «ставить» себя на их место формируется на «дочеловеческом» этапе эволюции. Эти способности обнаружены только у человекообразных обезьян, тогда как другие приматы ни одной из них не обладают. Узнавать себя шимпанзе начинают в том же возрасте (около 4 лет), когда у них созревают другие высшие когнитивные функции — целенаправленное применение орудий, формирование довербальных понятий и др. Вопрос о возможности самоузнавания высшими позвоночными других таксонов требует специального изучения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>7.5. «Социальные знания» и жизнь в сообществе</strong></p>
     </title>
     <p>Умение оценивать знания и понимать намерения других особей отражает сложность организации психики человекообразных обезьян. Эту способность американские исследователи, следуя психологической терминологии, называют эмпатией. Она обнаруживается не только в экспериментах (см. выше), но и в естественных условиях, когда животному необходимо корректировать свое поведение не только в зависимости от действий партнеров, но и учитывая их намерения и необязательно явные тенденции в поведении.</p>
     <p>Как известно, структура сообществ приматов, особенно человекообразных, весьма сложна и поддерживается благодаря разнообразным индивидуализированным контактам, как агрессивным, так и дружеским. Особенности «общественного устройства» у приматов разных видов представляют собой отдельную и очень обширную область этологии (см.: Гудолл, 1992; Резникова, 1998). Показано, что чем выше уровень развития когнитивных способностей вида, тем сложнее уровень организации сообществ. Л. В. Крушинский, оценивая роль рассудочной деятельности в эволюции общественных отношений у животных, пришел к выводу, что между ними, возможно, существовали «взаимостимулирующие отношения», которые привели к прогрессивно нарастающему ускорению развития обоих компонентов такой системы (по принципу положительной обратной связи). Уровень когнитивных способностей как фактор, влияющий на особенности жизни в группе, особенно очевиден при анализе социальных взаимодействий у антропоидов.</p>
     <p><strong>Приобретение «социальных знаний».</strong> Прямые наблюдения в природе свидетельствуют о важном значении для общественных отношений g группах шимпанзе и горилл <emphasis>способности оценивать знания сородичей ц понимать их намерения</emphasis> (Фосси, 1990; Гудолл, 1992; Byrne, 1998; Tomasello, Call, 1998).</p>
     <p><strong>Описаны проявления способности антропоидов <emphasis>принимать во внимание скрытые намерения и эмоциональный настрой партнеров, </emphasis>мысленно представлять себе их возможные действия и на этой основе строить свои отношения в группе.</strong></p>
     <p>Такие знания накапливаются у обезьян постепенно, начиная с самого рождения, как за счет непосредственного собственного опыта, так и за счет наблюдений за другими членами группы, за их взаимодействием между собой. В результате у обезьяны наряду с «мысленной картой» местности, где она обитает, постепенно складывается и мысленное представление о том, «кто есть кто» в ее сообществе, т. е. своего рода мысленная «социальная карта». Дж. Гудолл подчеркивает, что для формирования у животного представления о своем социальном статусе и его эффективного использования необходимо постоянно «обновлять» запас знаний, внося коррективы в соответствии с изменениями, происходящими в группе. Наконец, необходимость правильно «поставить себя» в каждой новой социальной ситуации требует от обезьяны <emphasis>умения активно оперировать</emphasis> всем этим комплексом знаний.</p>
     <p>Обобщая огромный объем наблюдений за социальными взаимодействиями шимпанзе, Дж. Гудолл пишет, что именно в этой сфере приспособительной деятельности от животного требуется хорошее понимание причинно-следственных связей, мобилизация всех самых сложных познавательных способностей для достижения успеха и поддержания своего социального положения. Так, при возрастных изменениях иерархического статуса самцов в ряде случаев борьба за доминирование напоминает «состязание характеров, в котором большое значение имеют… изобретательность и упорство». Гудолл приводит многочисленные примеры такого поведения.</p>
     <p><strong>Низкоранговая особь может достичь желаемой цели с помощью хитроумных обходных маневров, даже при явном неодобрении «старшего по рангу». Для этого необходимо уметь <emphasis>планировать свои действия</emphasis> и манипулировать поведением сородичей, а эти качества как раз и относятся к сфере разумного поведения.</strong></p>
     <p>Шимпанзе оценивают структуру сообщества отнюдь не только по результатам прямых агрессивных взаимодействий. По наблюдениям за контактами сородичей шимпанзе «вычисляет» полную картину отношений и собственное положение в иерархии: «если <strong>А</strong> гоняет <strong>Б, а Б</strong> угрожает <strong>С</strong>, следовательно, <strong>С</strong> ниже рангом, чем <strong>А</strong>». Такое поведение некоторые авторы называют «социальные знания» <emphasis>(«socialcognition» </emphasis>Premack, 1983). Это дает основание предполагать, что у шимпанзе есть такая форма дедуктивного мышления, как <emphasis>способность к транзитивному заключению.</emphasis></p>
     <p>Соотношение сил в группе шимпанзе постоянно меняется, и каждая особь должна всегда быть настороже, уметь оперативно оценивать особенности сиюминутной ситуации и мгновенно менять в соответствии с ними свое поведение, иначе может последовать суровое возмездие. Гудолл наблюдала, как молодой самец, уже начавший ухаживать за самкой, немедленно останавливался и принимал нейтральную позу, когда появлялся самец более высокого ранга.</p>
     <p><strong>Преднамеренное обучение детенышей</strong> — одна из важных сторон жизни антропоидов (и других высокоорганизованных животных, в том числе дельфинов). Описано, например, как горилла-мать следила за тем, что ест ее детеныш. Она кормилась, отвернувшись от детеныша, но в тот момент, когда он положил в рот лист несъедобного растения, прекратила есть, силой вынула у него изо рта разжеванную массу и отбросила ее достаточно далеко.</p>
     <p>Многие виды обезьян кормятся пальмовыми орехами, предварительно разбивая их камнями. Навык раскалывания орехов молодые обезьяны вырабатывают постепенно. К. Бош (цит. по: Вуте, 1998) наблюдал, как шимпанзе-мать в присутствии детеныша раскалывала орехи нарочито медленно: «показывая», как это делается. При этом она специально следила за направлением взора детеныша и прекращала действия, когда тот отводил взгляд от ее рук. В обычных ситуациях («для себя») взрослые шимпанзе выполняют эти движения с такой скоростью, что за ними трудно уследить. <sup>в</sup> У человекообразной обезьяны <emphasis>есть понимание того, что у детеныша отсутствуют определенные, нужные ему знания,</emphasis> и она предпринимает специальные действия, чтобы эти <emphasis>знания передать.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Эти примеры четко отличаются от достаточно известных проявлений инстинктивной заботы о потомстве у многих видов животных.</p>
     <p>Мартышковые обезьяны не делают попыток «исправить» неверные действия малыша, так же как все низшие узконосые обезьяны не делают этого и при использовании орудий (см. 4.5.1).</p>
     <p>Для того чтобы выяснить, могут ли мартышковые обезьяны понимать разницу между своими собственными представлениями и знаниями и представлениями других особей, Сифард и Чейни (Seyfarth, Cheney, 1980) провели специальные эксперименты.</p>
     <p>Опыт состоял в следующем. Некоторым животным группы (это были макаки-резусы и японские макаки) предоставляли определенную информацию, которой другие не обладали. Например, мать имела возможность сообщить своему детенышу о местоположении пищи или о появлении хищника, о чем тот был не осведомлен. У низших обезьян мать никак не пытается воздействовать на поведение детеныша, и, по-видимому, эти животные не принимают в расчет намерения сородичей. Такая картина вполне соответствует поведению низших обезьян в природе. Например, детеныши восточноафриканских верветок, начиная издавать крики тревоги или реагируя на сигналы других, делают много ошибок. Так, детеныш по ошибке может подать сигнал, означающий появление орла, когда видит пролетающего над головой голубя. В других случаях ошибки могут быть очень опасными, если, например, услышав сигнал о появлении змеи, детеныш будет искать врага где-то вверху. В то же время Сифард и Чейни также не обнаружили доказательств того, что взрослые «исправляют» ошибки детенышей или как-то поощряют поведение тех, кто издает сигналы правильно и адекватно на них реагирует. Детеныши верветок учатся только посредством наблюдения и совершения собственных проб и ошибок. Это может быть связано с неспособностью взрослых особей оценить, что знания детенышей уступают их собственным.</p>
     <p>Преднамеренное обучение детенышей, сходное с таковым у человекообразных обезьян, было описано и у дельфинов. Обычно самка дельфина-афалины обучает детенышей издавать «персональный свист» <emphasis>(signaturewhistle).</emphasis> Повзрослевшие молодые самцы, покидающие родную группу, просто копируют материнский сигнал и пользуются им в дальнейшем. Молодые самки остаются с матерью, и им нужно усвоить сигнал, который стал бы их «личным». При биоакустическом исследовании было обнаружено, что одна из самок сменила свой обычный сигнал на сигнал другой частоты сразу же после рождения дочери, а когда дочь его усвоила, стала опять использовать свой прежний сигнал.</p>
     <p>Эти данные, по мнению Бирна (Вугпе, 1998), могут свиде-I тельствовать о способности дельфинов к оценке мысленных состояний, знаний и намерений других особей <emphasis>(theoryofmind).</emphasis></p>
     <p>Очевидно, что в основе такого поведения, в особенности умения использовать «социальную» информацию, лежит весьма высокий уровень когнитивной деятельности. Для осуществления подобных действий животные должны уметь постоянно сопоставлять новую и старую информацию, обобщать ее и даже, как предполагает Гудолл, хранить в некой отвлеченной форме.</p>
     <p>Отвлеченное представление о структуре сообщества позволяет животному предвидеть поведение сородичей в будущем и планировать, в соответствии с этим, собственные действия.</p>
     <p><strong>«Социальное маневрирование и манипулирование».</strong> Дж. Гудолл описывает, в частности, такой достаточно типичный пример из жизни группы шимпанзе.</p>
     <image l:href="#i_073.png"/>
     <p><strong>Рис. 7.6. Мать далеко и «приставать» к Б опасно (пояснения см. в тексте, рисунок Т Никитиной).</strong></p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_074.png"/>
     <p><strong>Рис. 7.7. Эпизод «социального маневрирования» (пояснения см в тексте, рисунок Т. Никитиной)</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Детеныш высокоранговой самки (рис. 7.6А) обычно довольно рано начинает замечать, что когда его мать рядом, некоторые животные (Б) ведут себя совершенно иначе, чем когда она далеко. Поэтому ему не следует пытаться отобрать у такого сородича пищу, если мать далеко и не сможет его защитить Позже он обнаруживает, что особенно осторожным ему надо быть в присутствии В — союзника Б, потому что социальный ранг его матери может быть недостаточным для победы над Б+в Однако если рядом с матерью находится ее взрослый сын или дочь, то вместе они могут устрашить и эту пару Усвоив постепенно, каковы их отношения с другими обезьянами, он замечает, как они меняются в зависимости от близости его самого и матери Так мало-помалу детеныш шимпанзе расширяет свои знания о «правилах поведения» в сообществе.</p>
     <p>В результате накопления такой информации и непосредственного опыта детеныш в конце концов выучивается «правильно вести себя» в различных ситуациях и предвидеть возможное влияние поведения — его собственного и союзников на других животных. Например, если детеныш видит, что обезьяна В атакует Г, он понимает, что Г может повернуться и напасть на него самого (на рис. 7.7 это изображено как «мысленное представление» у А), т. е. переадресовать агрессию. Если А способен предвидеть такой поворот событий, то он может избежать нападения Г: не попадать под горячую руку. Более того, если А, наблюдая взаимодействия между В и Г, понял, что В старше по рангу, то он сообразит, что В — более выгодный для него союзник против Г, чем Г как союзник против В. Накапливая такой опыт, детеныш шимпанзе приобретает способность ловко лавировать в самых разных ситуациях.</p>
     <p>Подобный тип отношений называют <emphasis>«.социальным маневрированием»</emphasis> и <emphasis>«социальным манипулированием».</emphasis></p>
     <p>Достоверно описаны ситуации, когда шимпанзе прибегают к некоторым уловкам, чтобы заставить сородича совершить нужное им действие или уклониться от нежелательного контакта или конфликта.</p>
     <p>С помощью таких уловок обезьяны достигают успеха в разных ситуациях.</p>
     <p>• мать может отвлечь капризного детеныша от опасного действия;</p>
     <p>• зачинщик беспорядков переадресует гнев доминанта на ни в чем не повинного сородича, а сам избегает справедливого наказания;</p>
     <p>• обезьяна может предупредить конфликт и даже драку, отвлекая внимание соперников с помощью только что придуманной инсценировки.</p>
     <p>• обезьяна, знающая источник пищи, может увести от него сородичей и затем воспользоваться им в одиночку и т. п.</p>
     <p>Из многих описанных Дж Гудолл случаев упомянем о поведении молодого самца по кличке Фиган, который регулярно прибегал к самым разнообразным формам обмана сородичей в разных ситуациях Особенно ярко проявились его способности, когда шимпанзе, приходивших в лагерь, стали регулярно подкармливать бананами с помощью особой кормушки. Чтобы открыть ее, нужно было отвинтить гайку и освободить рукоятку, тогда натяжение проволоки, фиксирующей крышку, ослабевало и кормушка открывалась. Беда была в том, что рукоятка была удалена от кормушки ' и открывшая ее обезьяна чаще всего не могла воспользоваться добычей, так как ее перехватывали «иждивенцы» — расположившиеся рядом с кормушкой взрослые самцы.</p>
     <p>Из двух подростков, овладевших навыком открывания кормушки, только Фиган догадался, как обмануть «иждивенцев» Изображая полное безразличие, он потихоньку откручивал гайку, но делал вид, что не обращает на нее никакого внимания При этом он незаметно придерживал рукой или ногой рукоятку, чтобы крышка не открылась раньше времени Иногда он просиживал так более получаса, дожидаясь, пока разойдутся разочарованные конкуренты, и только тогда отпускал ручку и бежал за бананами Впоследствии он изобретал все новые приемы, чтобы отвлечь остальных обезьян от места, где наблюдатели подкармливали их бананами.</p>
     <p>Такое поведение <strong><emphasis>«преднамеренного обмана»</emphasis></strong> принято расценивать как доказательство способности к осознанному совершению действий, которые вводят в заблуждение партнера.</p>
     <p>Примеры того, как антропоиды прибегают к хитростям и обманам, столь многочисленны, что их следует считать не случайностью, а необходимым приемом, повседневным условием существования в сообществе. Именно так считают Р. Бирн и А. Уитен (Byrne, Whiten 1988), изучавшие проявления подобных способностей у шимпанзе *.</p>
     <empty-line/>
     <p>* Подобную методику часто применяют для изучения способности животных К совместным действиям при добывании пищи Фирсов использовал сходную установку, чтобы побудить шимпанзе к использованию орудий (см 4 5).</p>
     <empty-line/>
     <p>Для описания такого поведения, т. е. способности обезьяны пользоваться в своих <emphasis>целях мысленными представлениями о</emphasis> нюансах <emphasis>взаимоотношений между другими особями группы,</emphasis> эти авторы ввели специальный термин — <strong><emphasis>макиавеллизм</emphasis></strong><emphasis>(«machiavellianintelligence»).</emphasis></p>
     <p><strong>Макиавеллизмом они называют преднамеренное совершение действий, которые вводят в заблуждение «конкурентов» и ведут к получению «обманщиком» прямой выгоды для себя.</strong></p>
     <p>В это понятие входит и умение осуществлять разные формы «социального маневрирования»: скрывать свои намерения от окружающих, поддерживать «дружбу» с союзниками «против кого-либо», стремиться к примирению после конфликтов и т. п.</p>
     <p>Р. Бирн, анализируя проявления <emphasis>«theoryofmind»</emphasis> у шимпанзе и горилл в природе, подчеркивает, что случаи преднамеренного обмана и «социального манипулирования» в их сообществах обнаруживаются не особенно часто. Низшие обезьяны прибегают к обманам в целом чаще, чем антропоиды, однако это поведение, как правило, оказывается результатом быстрого научения по принципу «проб и ошибок» и стереотипного использования выработанных таким путем приемов, а не оперативной оценки намерений партнеров.</p>
     <p>Характерно, что подобное «политиканство» постоянно прослеживается в социальном поведении шимпанзе, живущих в неволе хотя и на просторных, но все же ограниченных территориях. Здесь оно выражено в большей степени, чем у вольных сородичей. Предполагают, что относительная скученность создает большую напряженность социальных отношений и побуждает к приложению больших усилий для ее урегулирования.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Резюме</strong></p>
     </title>
     <p><strong>В настоящее время разработаны экспериментальные методы объективного изучения способности животных к самоузнаванию как наиболее элементарному (базовому) проявлению сознания.</strong></p>
     <p><strong>Способность к самоузнаванию существует у человекообразных обезьян, есть первые данные, что она свойственна также дельфинам.</strong></p>
     <p><strong>По способности к самоузнаванию человекообразные и низшие обезьяны различаются столь же четко, как и по способности к планированию своих действий и прогнозированию их результата.</strong></p>
     <p><strong>Способность к самоузнаванию окончательно формируется у шимпанзе в том же возрасте, что и наиболее сложные формы овладения языками-посредниками, а также целенаправленные орудийные действия.</strong></p>
     <p><strong>Все <emphasis>сказанное позволяет считать, что в исследовании предыстории сознания — наиболее сложной психической функции человека — сделаны первые, но принципиально важные шаги.</emphasis></strong></p>
     <p>1. В какой форме проявляются зачатки самосознания у животных и каким видам это свойственно?</p>
     <p>2. Какие методы используются для выявления способности высших животных к оценке «знаний» и «намерений» других особей?</p>
     <p>3. Как проявляется в социальном поведении антропоидов их способность к оценке «знаний» и «намерений» сородичей?</p>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>8. Сравнительная характеристика и морфофизиоаогические основы мышления животных</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Сравнительная характеристика уровня развития элементарного мышления у животных разных таксономических групп. Некоторые показатели уровня развития мозга (относительные размеры его высших отделов, а также сложность нейронного строения и межнейронных связей), которые коррелируют со степенью развития элементарной рассудочной деятельности. Данные о дифференцированном влиянии разрушения одних и тех же структур на рассудочную деятельность и способность к обучению. Показано, что животным, обладающим хорошо развитым мозгом, доступны более сложные по логической структуре и более разнообразные задачи. Характеристики рассудочной деятельности наиболее продвинутых животных, степень их сходства с психикой человека и отличия от психики других животных. Обсуждение параллелизма в развитии рассудочной деятельности представителей разных классов.</p>
    </epigraph>
    <section>
     <p>Современное исследование любого аспекта поведения только тогда может считаться полноценным, если авторы рассматривают его развитие, механизмы, эволюцию и адаптивное значение, не ограничиваясь наблюдениями и описаниями. В предыдущих главах был рассмотрен практически весь диапазон форм элементарного мышления, доступных животным. Одни формы мышления достаточно примитивны и встречаются у низкоорганизованных животных, другие — более сложные и доступны видам, наиболее продвинутым в эволюционном развитии. Интересно рассмотреть, на каких этапах филогенеза они возникли, как происходило их усложнение в эволюционном ряду, а также выяснить, какие особенности строения мозга обеспечивают проявление того или иного уровня развития рассудочной деятельности.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>8.1. «Сложное обучение» и уровень развития животных</strong></p>
     </title>
     <p>В многочисленных исследованиях было неоднократно продемонстрировано, что скорость, прочность и «точность» формирования обычных УР (как классических, так и инструментальных) достаточно близки у позвоночных самого разного филогенетического уровня и практически не зависят от сложности строения мозга. Чтобы оценить степень развития более сложных когнитивных функций, необходимо было разработать другие процедуры обучения животных, которые требовали бы <emphasis>улавливания общего «правила»,</emphasis> «алгоритма» решения серии однотипных задач. Предполагалось, что их использование могло бы выявить различия в обучении и когнитивных процессах, которые коррелировали бы со сложностью строения мозга.</p>
     <p>В лаборатории Л. Г. Воронина в 60-е годы на животных разных таксономических групп (рыбах, пресмыкающихся, птицах и млекопитающих) исследовали скорость формирования «цепных» УР. Оказалось, что «цепи» УР легче вырабатываются и дольше сохраняются у животных с более развитым мозгом.</p>
     <p><strong>Методом многократных переделок УР</strong> уже в первых работах убедительно показано, что успешность обучения в целом зависит от уровня организации мозга животного, по крайней мере в пределах крупных таксономических групп (Биттерман, 1973; см. 3.3.1). При последовательных переделках сигнального значения стимула формирование каждого следующего УР у многих млекопитающих (в том числе у крыс) и некоторых видов птиц ускоряется, т. е. число ошибок при каждом новом сигнальном значении стимулов <emphasis>постепенно и достаточно заметно снижается.</emphasis> В отличие от них у рыб такого ускорения практически не происходит. Таким образом, <emphasis>способность уловить общее правило,</emphasis> лежащее в основе теста, проявляется у некоторых животных с относительно примитивным мозгом (крысы, голуби).</p>
     <p><strong>Формирование установки на обучение</strong> (см. 3.3.3) также позволило выявить различия в способности к обучению у животных разных видов, коррелирующие с уровнем развития мозга (рис. 8.1).</p>
     <p>Как видно из рисунка, у большинства видов приматов установка на обучение формируется после выработки 150–200 дифференцировок. Иными словами, в этот период доля правильных выборов уже при втором предъявлении новых стимулов (т. е. без дополнительного обучения) доходит до 90 %. Несколько больше таких серий обучения требуется беличьим саймири, еще больше — мармозеткам и кошкам. В отличие от них у крыс, кур, голубей и белок правильные ответы при втором предъявлении новой пары стимулов превышали случайный уровень не более чем на 10–15 % даже после выработки 1500 различных дифференцировок. Для крыс этот тест оказался менее доступным, чем многократная переделка УР.</p>
     <p>Врановые птицы — американские сойки <emphasis>(Cyanocittacristata)</emphasis> и вороны (Со/та? <emphasis>brachyrhynchos),</emphasis> а также скворцы-майны <emphasis>(Graculareligiosa) </emphasis>по скорости формирования установки на обучение превосходят кошек и саймири и приближаются к мартышковым обезьянам. Для них характерны также сходные стратегии решения теста (см. ниже).</p>
     <p>Скорость формирования установки на обучение соответствует уровню организации мозга: низкая — у грызунов, выше — у хищных млекопитающих и очень высокая — у приматов в целом.</p>
     <image l:href="#i_075.png"/>
     <p><strong>Рис. 8.1. Сравнительная характеристика способности животных разных видов к формированию установки на обучение.</strong></p>
     <p><strong>По оси ординат — доля (%) правильных выборов при второй пробе, по оси абсцисс — предъявление задачи. По Hodos, Campbell, 1979, с дополнениями.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Вместе с тем внутри отряда приматов существуют определенные различия по этому показателю. Наиболее успешно формируют «установку» человекообразные обезьяны, причем шимпанзе опережают в этом отношении других антропоидов, включая горилл, и даже детей с низким коэффициентом интеллектуального развития. Это служит одной из важных иллюстраций широко распространенного представления об исключительной близости шимпанзе к человеку (Rumbaugh et al., 2000).</p>
     <p>Наряду со столь очевидными различиями показателей решения, которые обнаружены у шимпанзе и грызунов, во многих случаях животные с заведомо по-разному организованным мозгом (например, кошки и макаки) демонстрируют сходные количественные показатели формирования установки. Однако различия между ними выявляются четко, если обратиться к «качественному» анализу, т. е. к сопоставлению <strong><emphasis>стратегий в решении этого теста.</emphasis></strong> Такой анализ провел Д. Уоррен (Warren, 1977). <emphasis>Кошки</emphasis> действовали достаточно примитивно. Если при первом предъявлении новой пары стимулов кошка случайно выбрала «правильный» стимул, то дальше действовала безошибочно, т. е. придерживалась стратегии «преуспел — делай так же» <emphasis>(win-stay). </emphasis>При неудачном выборе кошка не могла адекватно использовать полученную информацию и в следующий раз выбирала наугад, не используя стратегию «проиграл — измени тактику» <emphasis>(lose-shift),</emphasis> а дальше обучалась по принципу «проб и ошибок».</p>
     <p>В таких же опытах <emphasis>макаки-резусы</emphasis> вели себя иначе. Даже если при первом предъявлении новой пары стимулов их выбор был неудачным, то при следующих пробах они практически всегда действовали правильно. Иными словами, «неуспех» воспринимался макаками <emphasis>не как ошибка,</emphasis> после которой надо <emphasis>снова пробовать,</emphasis> а как основание для смены стратегии выбора, т. е. они далее действовали по правилу: «проиграл — измени тактику». К тому же, в отличие от кошек, макаки могли гибко переходить от одного правила к другому. Это означало, по-видимому, что они способны полностью <emphasis>уловить принцип задачи. </emphasis>Такую же более совершенную стратегию формирования «установки» проявили представители врановых птиц — <emphasis>сойки:</emphasis> они реагировали на новые стимулы правильно независимо от того, был ли выбор в первой пробе положительным или отрицательным (Kami], 1988).</p>
     <p>Межвидовые различия обнаруживаются и в скорости обучения <emphasis>«выбору по образцу».</emphasis> Если крысам и голубям требуются сотни сочетаний для формирования и упрочения реакции выбора «по сходству с образцом», то человекообразным обезьянам нужен гораздо меньший период тренировки, а в некоторых случаях им достаточно первых проб. Методика обучения навыку выбора «по отличию от образца» широко используется в исследованиях обучения и памяти у грызунов; она оказалась пригодной и для оценки особенностей когнитивных процессов у трансгенных мышей (см. также 9.5).</p>
     <p>В При сравнении способностей животных разных видов к обучению простым условным рефлексам различий не обнаруживается. В тестах на способность к сложным формам обучения, когда животное должно уловить (понять) <emphasis>общее правило выбора,</emphasis> большего успеха С добиваются животные с более высокоорганизованным мозгом.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>8.2. Сравнительная характеристика уровня элементарной рассудочной деятельности (элементарного мышления) у животных разных таксономических групп</strong></p>
     </title>
     <p>К началу 70-х годов XX в. сформировались экспериментальные подходы, позволившие проводить систематические сравнительные исследования рассудочной деятельности животных. Их особенностью было <emphasis>использование животных большого числа видов в стандартных условиях с применением единых, стандартных тестов, результаты которых доступны точной количественной оценке.</emphasis> Это позволяло сопоставлять показатели решения теста животными разных таксономических групп и <emphasis>анализировать специфику механизмов (стратегии),</emphasis> лежащих в основе решения такой задачи, подобно тому как это было сделано при сопоставлении стратегий решения теста на «установку» (см. 8.1).</p>
     <p><strong>Способность к экстраполяции.</strong> Наиболее полная сравнительная характеристика рассудочной деятельности была получена с помощью теста на способность к экстраполяции, а также некоторых других элементарных логических задач, разработанных Л. В. Крушинским (1986). Задача межвидовых сравнений облегчалась тем, что существовали методы точной количественной оценки результатов этих тестов (см. гл. 4).</p>
     <p>В главе 4 (см. 4.6.2; рис. 4.12) были описаны основные результаты таких опытов, проведенных на представителях всех классов позвоночных: рыбах (4 вида), земноводных (3 вида), пресмыкающихся (5 видов), на 15 видах млекопитающих и 13 видах птиц (см.: Крушинский, 1986)'.</p>
     <p>Как показывает рис. 4.12А, способность к экстраполяции имеется у многих животных. Совершенно не способными к решению этой задачи оказались только рыбы и земноводные. По данным Е. И. Очинской (1971), задачу на экстраполяцию успешно решали пресмыкающиеся — черепахи, кайманы и зеленые ящерицы. Отметим, что у черепах была выявлена также способность к <emphasis>обобщению</emphasis> отвлеченных пространственных признаков (см. 5.5.3).</p>
     <p>Наличие у пресмыкающихся способности к экстраполяции и обобщению свидетельствует, что зачатки этих форм элементарного мышления сформировались на относительно ранних этапах В филогенеза.</p>
     <p>Наиболее полно способность к экстраполяции была охарактеризована у млекопитающих. В пределах этого класса можно наблюдать закономерное улучшение решения большинства тестов на рассудочную деятельность (см. ниже). Так, у грызунов в целом способность к экстраполяции крайне ограниченна, хищные млекопитающие прекрасно экстраполируют, у приматов эта способность не оценивалась, а у дельфинов она высоко развита.</p>
     <p><strong>Тесты на оперирование эмпирической размерностью фигур и Ревеша — Крушинского.</strong> Согласно взглядам Л. В. Крушинского, способность к экстраполяции направления движения пищевого или другого биологически значимого раздражителя отражает лишь одну из возможных сторон рассудочной деятельности животных. Другой тест — оперирование эмпирической размерностью фигур (см. 4.6.3) — основан на понимании геометрических свойств предметов. Его использование позволило углубить сравнительную характеристику рассудочной деятельности исследованных видов животных. Его могут решить животные лишь немногих видов (см. 4.6.3.1). Удивительно, что с ним не справляются хищные млекопитающие (за исключением медведей). Врановые птицы решали задачу на уровне, близком к обезьянам, медведям и дельфинам. Эти опыты, так же как и результаты исследования способности врановых птиц к обобщению и символизации, свидетельствуют о сходстве уровня рассудочной деятельности этих птиц и приматов.</p>
     <p>Тест Ревеша — Крушинского был предназначен для выявления способности животных экстренно определять положение спрятанной приманки на основе информации о ее перемещении, полученной в ходе теста (см. 4.7). Все исследованные виды (крысы, врановые птицы, некоторые виды низших обезьян и человекообразные обезьяны) ведут себя практически одинаково — безошибочно решают задачу лишь в единичных случаях, однако все животные (и крысы, и приматы) способны оптимизировать поиск в пределах первого же теста.</p>
     <p>Наряду со способностью к экстренной реорганизации независимых навыков (см. 4.8.1) тест Ревеша — Крушинского — это еще одна форма рассудочной деятельности, доступная низкоорганизеванным животным — крысам.</p>
     <p><strong>«Градации» элементарного мышления.</strong> Способность к экстраполяции направления движения пищевого раздражителя, исчезающего из поля зрения, обнаружена у представителей пресмыкающихся, млекопитающих и птиц, но выражена в разной степени. На этом основании Л. В. Крушинский выделил несколько градаций в степени ее развития: они различались не только по количественным показателям (от 65 % у некоторых линий мышей до 90 % у хищных млекопитающих), но и по способности решать различные усложненные варианты этой задачи. Появление данных о способности к решению задачи на оперирование эмпирической размерностью фигур позволило дать еще более подробную характеристику уровня развития элементарного мышления (см. ниже).</p>
     <empty-line/>
     <p>' Подробное изложение этих данных можно найти в работах Крушинского (1986), Зориной (1997), Очинской (1971), Полетаевой (1998), Флесса и др (1974; 1987).</p>
     <empty-line/>
     <p>Л. В. Крушинский высказал гипотезу, что усложнение рассудочной f деятельности животных в процессе эволюции происходило за счет увеличения числа «эмпирических законов», которыми могут оперировать животные, и, следовательно, росло число элементарных логических задач, которые они способны решать.</p>
     <p>Исходя из этого, Крушинский полагал, что для сравнительной характеристики рассудочной деятельности животных необходимо использовать батареи разнообразных тестов.</p>
     <p>Результаты исследования элементарного мышления животных, накопленные к настоящему времени, показали плодотворность и информативность такого подхода.</p>
     <p>В главе 4 уже говорилось, что элементарное мышление животных исследуют с помощью двух групп тестов.</p>
     <p>Первая из них оценивает способность животного к решению задачи в экстренно сложившейся обстановке, основанному на понимании логической структуры задачи (к таким задачам относится и тест на экстраполяцию). Л. В. Крушинский предложил набор (или батарею) тестов разной сложности для комплексной оценки элементарной рассудочной деятельности животных. Его работы позволили выявить градации таких способностей в ряду позвоночных.</p>
     <p>Вторая группа тестов анализирует способности животных к обобщению и абстрагированию. Данные, полученные в экспериментах по обучению многократным переделкам дифференцировочных УР и «установке на обучение», также выявили градации этих способностей у животных разного уровня организации и показали сходный характер различий между разными таксономическими группами.</p>
     <p><strong>Млекопитающие.</strong> Грызуны характеризуются низшей градацией элементарного мышления. Способность к экстраполяции обнаружена у диких крыс-пасюков (Крушинский и др., 1975), некоторых генетических групп мышей (Полетаева, 1998; см. 9.2 и рис. 9.1) и бобров (Крушинская и др., 1980), причем в большинстве случаев правильные решения лишь незначительно превышают случайный уровень. Тем не менее эти решения <emphasis>по своему механизму принципиально отличаются от обучения сходной задаче</emphasis> (см. ниже) и представляют собой <emphasis>проявления более сложной, чем обучение, когнитивной способности. </emphasis>Наряду со слабой способностью к экстраполяции, у грызунов крайне ограничена способность к обобщению (см. гл. 5), и они не могут формировать установку на обучение. В то же время некоторые когнитивные задачи им доступны — крысы способны к решению задач на экстренную реорганизацию независимо сформированных навыков (см. 4.8) и к оптимизации стратегии при поиске приманки в тесте Ревеша — Крушинского (см. 4.7).</p>
     <p>Следующая градация обнаружена у хищных млекопитающих. Все исследованные виды этого отряда (кошки, собаки, волки, лисы, песцы, медведи) успешно решают задачу на экстраполяцию. Это совпадает с их выраженной способностью к формированию установки на обучение (см. выше) и к достаточно высокому уровню обобщений (см. гл. 5). Вместе с тем важно подчеркнуть, что большинство хищных млекопитающих <emphasis>не способны к</emphasis> решению теста на оперирование размерностью фигур. Это объективно отражает специфику их когнитивных способностей и отличие уровня развития хищных от приматов.</p>
     <p>Следующую градацию элементарного мышления можно обнаружить у более высокоорганизованных млекопитающих — <emphasis>обезьян и дельфинов</emphasis> (Флесс и др., 1987). Дельфины хорошо экстраполируют направление движения раздражителя, что согласуется с их способностью к быстрому формированию установки на обучение, к высоким степеням обобщения и другим сложным когнитивным функциям (см. также 8.5).</p>
     <p><strong>Птицы.</strong> В пределах класса птиц обнаружены сходные с млекопитающими градации способности к экстраполяции — от полного ее отсутствия у голубей до высокого ее развития (на уровне хищных млекопитающих и дельфинов) у врановых птиц. Хищные птицы <emphasis>(Faicotinunculus, F. vespertilus, Pernisaviporus</emphasis> и др. виды) занимают промежуточное положение: у них уровень успешных решений при первом предъявлении лишь незначительно (хотя и достоверно) превышает случайный.</p>
     <p>Эта характеристика становится более полной и убедительной в сопоставлении с данными по другим видам элементарного мышления у врановых и голубей.</p>
     <p>Врановые птицы достигают уровня развития приматов по следующим видам когнитивных тестов:</p>
     <p>* по скорости и стратегии образования установки на обучение;</p>
     <p>* по способности к оперированию эмпирической размерностью фигур (см. 4.6.2);</p>
     <p>* по возможности образования довербальных понятий (см. 5);</p>
     <p>* по способности к употреблению символов (см. гл. 5 и 6).</p>
     <p>В отличие от них голуби — значительно более примитивно организованные представители класса птиц. Они не способны к решению элементарных логических задач, к формированию установки на обучение и обладают крайне ограниченной способностью к допонятийному уровню обобщения. Тем не менее даже у них проявляется способность к решению наиболее простой задачи — к экстренной интеграции независимо образованных навыков (см. 4.8.1).</p>
     <p>Способность к экстраполяции представляет собой относительно универсальную когнитивную функцию, в той или иной степени доступную широкому диапазону видов позвоночных, начиная с рептилий. Таким образом, самые первые и примитивные биологические предпосылки мышления человека возникли на ранних этапах филогенеза позвоночных.</p>
     <p>Более высокоорганизованные животные способны к решению большего числа когнитивных тестов и справляются с более сложными логическими задачами. Это соответствует представлениям Л. В. Крушинского о том, что <emphasis>эволюция элементарной рассудочной деятельности животных шла, по-видимому, в направлении увеличения числа «законов», которыми животное способно оперировать.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>8.3. Рассудочная деятельность и сложность строения мозга</strong></p>
     </title>
     <p>Л. В. Крушинский и его сотрудники в 70-е годы XX века предприняли исследование морфофизиологических основ элементарной рассудочной деятельности животных. Эти работы включали сопоставление сложности строения высших ассоциативных структур переднего мозга птиц и млекопитающих с уровнем развития у них способности к рассудочной деятельности. На основе таких сопоставлений была изучена роль отдельных образований мозга в способности к экстраполяции и в способности к обучению. Ряд работ был специально посвящен сравнению способности животных к решению элементарных логических задач и к обучению.</p>
     <subtitle><strong>8.3.1. «Цефализация», сложность нейронного строения и уровень рассудочной деятельности</strong></subtitle>
     <p>В лаборатории Л. В. Крушинского изучалась связь сложности организации мозга и общего уровня эволюционного развития в классах птиц и млекопитающих. Нейроморфологические данные, накопленные к 70-м годам XX в., свидетельствовали, что индекс цефализации — относительный объем высших отделов мозга (новой коры у млекопитающих и гипер- и неостриатума у птиц) растет по мере повышения уровня эволюционного развития вида. Л. В. Крушинский (1986) показал, что как у птиц, так и у млекопитающих <emphasis>степень цефализации</emphasis> в пределах каждого класса позвоночных представляет собой существенный параметр, определяющий уровень развития рассудочной деятельности.</p>
     <p>А. Портман (Portmann, 1946) получил следующие величины индексов относительного объема полушарий птиц: голубь — 4,0; кури-ца — 3,27; утка <emphasis>(Anasplatirhinchos) — </emphasis>6,08; сокол (Та/со <emphasis>tinninculus) — </emphasis>8,24; канюк <emphasis>{Buteobuteo) — </emphasis>9,78; сорока <emphasis>(Picapica) — </emphasis>15,81; грач (<emphasis>Corvusfrugilegus) — </emphasis>15,68; ворона (ы) — 15,38.</p>
     <p>У млекопитающих также обнаруживается зависимость между уровнем развития элементарной рассудочной деятельности и относительным размером мозга. Л. В. Крушинский приводит следующие величины квадратического показателя головного мозга (по Я. Я. Рогинскому) для ряда видов млекопитающих: мышь — 0,0088; крыса — 0,0123; кролик — 0,0705; кошка — 0,195; собака — 0,464. Приматы и дельфины обладают наиболее дифференцированным и крупным мозгом среди млекопитающих.</p>
     <p>В ряду млекопитающих происходит увеличение площади ассоциативных зон коры больших полушарий, в частности префронтальной (лобной) области. Это тоже является индикатором усложнения строения высших отделов мозга. Такая же закономерность описана и в отношении ассоциативных областей мозга птиц.</p>
     <p>В этой связи следует отметить и еще одно немаловажное обстоятельство. Сравнительные исследования Л. В. Крушинского и его сотрудников (1986) показали, что нет прямой и непременной связи между степенью развития элементарной рассудочной деятельности и наличием новой коры. Мозг птиц построен по иному плану, чем мозг млекопитающих. В процессе филогенеза особого развития у них достигли новые, отсутствующие у млекопитающих, отделы стриатума <emphasis>(гипер- и неостриатум — wulst),</emphasis> в то время как у млекопитающих сформировалась новая кора. Именно за счет этих отделов стриатума увеличился объем полушарий и переднего мозга врановых птиц</p>
     <p>Наряду с увеличением относительных размеров высших отделов мозга, другим важным фактором, определяющим степень развития рассудочной деятельности, следует считать сложность нейронной организации мозга. В филогенетическом ряду позвоночных наблюдается увеличение разнообразия нейронного строения мозга, с прогрессирующим увеличением числа так называемых звездчатых нейронов (Богословская, Поляков, 1981), а также усложнение систем контактов между нейронами. Были выявлены особенности цитоархитектоники переднего мозга вороны и голубя (Крушинский и др., 1985; Воронов, 1996).</p>
     <p>Особенно сложным строением отличаются нейроны гиперстриатума вороны. Они имеют более длинные и более извилистые дендриты, что определяет большее число контактов с другими клетками. Количество шипиков на дендритах также значительно больше, чем на дендритах нейронов мозга голубя.</p>
     <p>Специфическая особенность строения мозга птиц — так называние мультинейронные комплексы (Богословская, Поляков, 1981). Это клеточные ассоциации сложной пространственной структуры, состоящие, по-видимому, из функционально связанных нервных элементов. Исследования Д. К. Обухова (Обухов, 1996; Андреева, Обухов, 1999) демонстрируют конкретное строение таких мультинейронных комплексов: у ворон они могут включать до 20 нейронов, у голубей до 10.</p>
     <p>В двух классах позвоночных — млекопитающих и птиц — усложнение строения мозга в ряду видов коррелирует с повышением уровня развития их элементарного мышления. Это прослеживается и в увеличении числа тестов, которые более развитые животные способны Г решать, и в повышении уровня сложности этих тестов.</p>
     <subtitle><strong>8.3.2. Повреждение участков мозга и способность к экстраполяции</strong></subtitle>
     <p>Анализ морфофизиологических основ рассудочной деятельности проводился в 60—70-е годы в лаборатории Л. В. Крушинского. В опытах Д. А. Флесса (1974) был начат <strong><emphasis>фармакологический анализ</emphasis></strong> способности к экстраполяции. Было показано, что введением холинолитиков она блокировалась, но сохранялась при использовании препаратов, выключающих катехоламинергическую нейромедиаторную систему мозга (даже при использовании очень высоких дозировок).</p>
     <p>Более подробно была исследована роль различных структур мозга у животных, обладающих разной способностью к экстраполяции, в опытах с их повреждением (удалением, экстирпацией). Для анализа последствий разрушений участков мозга были выбраны представители разных классов, в пределах класса — разные виды, в пределах одного вида — разные группы животных. Часть экспериментов проводили на животных, взятых в опыт впервые, а часть — на животных, имевших до операции опыт решения задачи. Разрушались структуры, ответственные за высшие ассоциативные функции и имеющие тенденцию к развитию и усложнению в пределах своего класса: префронтальная кора млекопитающих, комплекс ядер переднего мозга птиц— <emphasis>Wulst</emphasis> и дорсовентральная область коры — у пресмыкающихся, поскольку степень их развития коррелирует с уровнем способности к экстраполяции. В «контрольных» опытах был проанализирован эффект равных по объему разрушений других структур переднего мозга, выполняющих более элементарные функции. Эксперименты проводились на <emphasis>собаках</emphasis> (успешно решающих тест на экстраполяцию), <emphasis>кошках</emphasis> (чьи показатели были ниже), <emphasis>воронах</emphasis> (имеющих высокие показатели во всех тестах), <emphasis>курах</emphasis> (тест не решают), болотных <emphasis>черепахах Emisorbicularis,</emphasis> успешно экстраполирующих (Зорина, Попова, 1978; Зорина, Федотова, 1981;</p>
     <p>Адрианов, Молодкина и др., 1987; Очинская и др., 1988).</p>
     <p>У <emphasis>млекопитающих<strong>, решавших задачу впервые,</strong></emphasis> способность к экстраполяции нарушалась при повреждении <strong><emphasis>префронтальной коры</emphasis></strong> (высшей ассоциативной зоны) и не страдала при повреждении других областей коры.</p>
     <p>У <emphasis>врановых птиц,</emphasis> которым тест был также предъявлен впервые аналогичные нарушения наблюдались при повреждении <emphasis>Wulst (комплекс ядер гиперстриатума</emphasis> (Karten, 1991), который считают функциональным <emphasis>аналогом префронтальной коры млекопитающих),</emphasis> и отсутствовали при контрольном разрушении <emphasis>гиппокампа</emphasis> (старой коры).</p>
     <p>У <emphasis>рептилий</emphasis> (черепах) способность к экстраполяции нарушалась при экстирпации <emphasis>дорсовентральной области коры</emphasis> (зоны перекрытия <emphasis>сенсорных проекций разных модальностей).</emphasis> В мозге рептилий она выполняет как ассоциативные, а так и проекционные функции. При разрушении чисто проекционной области выполнение теста не нарушалось.</p>
     <p>После разрушений участков мозга, имеющих высшие ассоциативные функции, все оперированные животные первое время решали задачу на экстраполяцию чисто случайно. Однако по мере его многократных повторений доля правильных обходов ширмы постепенно увеличивалась, т. е. <emphasis>животное обучалось навыку обхода</emphasis> ширмы со стороны движения корма (см. также ниже).</p>
     <p>Если разрушение производили у животных<strong><emphasis>, успешно решавших задачу до операции,</emphasis></strong> способность к экстраполяции в целом сохранялась, хотя доля правильных решений снижалась. Следовательно, разрушение указанных структур не нарушает способности животных к обучению, но практически исключает проявление способности к экстраполяции при первом предъявлении задачи. Сходство эффектов разрушений у представителей всех трех классов отражает, по-видимому, общность процессов, лежащих в основе решения этого теста.</p>
     <p>В опытах с птицами в качестве «контрольной» структуры, разрушение которой не должно было изменить уровня решения задачи на экстраполяцию, была выбрана старая кора (гиппокамп). В главе 3 (см. 3.4.3) было показано, что повреждение этой структуры у птиц и млекопитающих существенно ухудшает процесс запоминания. В наших опытах при разрушении гиппокампа поведение ворон (не имевших опыта решения задачи до операции) не изменялось ни в первом, ни при повторных предъявлениях теста на экстраполяцию. У кур (низкий уровень рассудочной деятельности) свойственное им постепенное формирование условно-рефлекторного навыка обхода ширмы после разрушения гиппокампа замедлялось, в то время как при разрушении гиперстриатума их поведение не изменялось.</p>
     <p>Сходным образом разрушение хвостатого ядра не ухудшало решения задачи на экстраполяцию у кошек, но ослабило эту способность у крыс (выраженную слабо даже в норме).</p>
     <p>У представителей млекопитающих, птиц и рептилий выявлены структуры мозга, в наибольшей степени связанные с осуществлением решения задачи на экстраполяцию. Их разрушение практически исключает проявление способности к экстраполяции при первом предъявлении задачи, ухудшает показатели животных, решавших задачу до операции, но не препятствует обучению при многократных предъявлениях. Различие влияний на рассудочную деятельность и на обучение сходным задачам позволяет говорить об участии в этих процессах разных нейрофизиологических механизмов. Сходство эффектов разрушений у представителей всех трех классов отражает общность процессов, лежащих в основе решения этого теста.</p>
     <p>Сопоставление решения задачи на экстраполяцию и обучения сходному навыку проводилось и в других экспериментах.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>8.4. Сопоставление способности к экстраполяции и к обучению. Роль экологических факторов в успешности решения тестов</strong></p>
     </title>
     <p>Решение элементарных логических задач, даже при их повторных предъявлениях, представляет собой самостоятельный феномен, по своей природе отличный от других форм индивидуально-приспособительного поведения, в частности от инструментального обучения. Об этом свидетельствуют отличия в поведении животных в контрольных тестах, которые по своей структуре сходны с элементарной логической задачей, за исключением того, что в них <emphasis>отсутствует логическая структура.</emphasis> «Решить» такой тест при первом предъявлении невозможно, безошибочного выполнения его можно достичь только путем <emphasis>обучения методом проб и ошибок.</emphasis> Выше (см. 4.6.3, рис. 4.16) был описан такой контрольный опыт для теста на оперирование эмпирической размерностью фигур. Подобному контролю подвергали и тест на экстраполяцию.</p>
     <p>В поведении мышей при обучении навыку отыскания исчезнувшего корма и при решении теста на экстраполяцию также выявлены существенные различия (Крушинский и др., 1982). Была обнаружена группа мышей, носителей хромосомной мутации (подробнее см. 9.2 и рис. 9.1), у которых доля правильных решений теста на экстраполяцию достоверно превышала случайный уровень. Их поведение сравнивали с мышами линии СВА, которые решали тест на 50 %-м случайном уровне.</p>
     <p>В тесте на экстраполяцию мышь может следить за направлением исчезновения корма, затем она идет либо в «правильном» направлении — в сторону исчезновения корма, к соответствующему боковому отверстию в стенке камеры, либо в противоположном направлении. Контрольный тест на обучение навыку обходить ширму с определенной стороны проводился в той же камере, что и исследование способности к экстраполяции (см. рис. 4.12); он был сходен с тестом на экстраполяцию по структуре. Мышь также начинала пить молоко из поилки, которую от нее закрывали (т. е. как и в основном тесте прекращали доступ к корму), однако никакого движения кормушки в поле зрения мыши не происходило. Подкрепление мышь находила всегда около одного из боковых отверстий. После этого она снова подходила к центральному отверстию и т. д., 10 раз за опытный день.</p>
     <p>Уже после трех дней обучения у мышей обеих групп время подхода к поилке сократилось, <emphasis>у них сформировался инструментальный пищедобывательный УР на место подкрепления.</emphasis> В тестах на экстраполяцию за такой же период время подхода к поилке у мышей разных групп изменилось по-разному: у «способных» к экстраполяции мышей с хромосомной мутацией оно практически не изменилось, тогда как у неспособных мышей СВА оно сократилось.</p>
     <p>Мыши СВА <emphasis>обучились быстрее перебегать к боковым отверстиям, </emphasis>хотя по-прежнему (и к третьему опыту) они <emphasis>не улавливали логической структуры задачи</emphasis> (доля правильных решений у них осталась на случайном уровне).</p>
     <p>Мыши с мутацией (успешно усвоившие такой инструментальный навык в специальном тесте на обучение) к третьему опытному дню в тесте на экстраполяцию не стали бегать быстрее. По-видимому, каждое решение задачи у них осуществлялось не на основе выполнения выученного двигательного навыка, а <emphasis>на основе улавливания логической структуры теста.</emphasis> Такое поведение не обязательно влечет за собой ускорение подхода к пище при повторениях. <sup>г</sup> Адаптивные реакции поиска пищи у лабораторных мышей могут происходить как на основе способности к экстраполяции, так и на основе более простого механизма, на основе инструментального С обучения. Эксперимент позволяет четко разделить эти два механизма.</p>
     <empty-line/>
     <p>Прямые свидетельства различий в механизмах обучения и способности к решению элементарных логических задач были получены также в опытах с врановыми птицами. Оказалось, что молодые птицы неспособны к решению задачи на экстраполяцию и ОЭРФ, и такая способность обнаруживается у них не ранее, чем в годовалом возрасте. В то же время способность к обучению — выработке простых и дифференцировочных УР, их сложных «систем» и т. п. — обнаруживается уже у 3-месячных птенцов. Сроки «созревания» способности к элементарному мышлению у ворон совпадают с окончанием процесса миелинизации проводящих путей в переднем мозге и появлением наиболее крупных мультинейронных комплексов (Зорина, Крушинский, 1987; Воронов, 1996).</p>
     <p><strong>Особенности экологии вида и способность к элементарному мышлению.</strong> При анализе механизмов решения элементарных логических задач неизменно возникал вопрос о том, в какой мере их можно отнести за счет <emphasis>наличия или отсутствия способности к рассудочной деятельности,</emphasis> а в какой они являются результатом каких-то иных механизмов, в том числе <emphasis>частных экологических адаптации.</emphasis> Вопрос чаще всего возникал в связи с анализом решения задачи на экстраполяцию и требовал специального анализа. Данные по способности к экстраполяции у представителей разных систематических групп были сопоставлены с особенностями кормовой специализации.</p>
     <p>Рассмотрим некоторые примеры. Одним из аргументов в пользу «экологической» трактовки данных о способности вида к экстраполяции было существование специализации в добыче пищи. В репертуар видоспецифического поведения ряда животных (особенно хищных) входит преследование движущейся добычи. Однако оказалось, что наличие или отсутствие хищнического поведения не является решающим фактором в определении уровня рассудочной деятельности животного. У рыб способности к экстраполяции не обнаружено, хотя тестированы были как хищные виды (цихлидовые), так и травоядные (караси). Напротив, столь же контрастные по способу питания черепахи — <emphasis>Emisorbicularis</emphasis> и <emphasis>Clemmiscaspica—</emphasis> хищные виды и <emphasis>Testudohorsfield</emphasis> — травоядный — задачу на экстраполяцию решают успешно (Очинская, 1971).</p>
     <p>Отметим, что у целого ряда видов существуют видоспецифические механизмы, позволяющие им экстраполировать направление (видимого) движения объектов. Такой механизм обеспечивает добычу пищи у амфибий, которые ловят насекомых на лету, однако не помогает им экстраполировать направление движения скрывшегося корма, так как для решения этой задачи необходимо <emphasis>уловить связь</emphasis> между пищевым стимулом и изменением его положения <emphasis>на видимом отрезке </emphasis>движения, а затем <emphasis>принять решение о</emphasis> направлении его движения <emphasis>на скрытом от глаз участке.</emphasis></p>
     <p>Наконец, задачу на экстраполяцию уверенно решают дельфины, хотя ни способ питания, ни весь образ жизни этих животных не создают для этого никаких специальных предпосылок (Флесс и др., 1987).</p>
     <p>Особенности врожденного поведения, обеспечивающие кормовую специализацию животных данного вида, не могут быть решающим фактором, обеспечивающим наличие способности к экстраполяции.</p>
     <p>Вторым важным подходом к анализу этой проблемы было сопоставление результатов решения тестов, отражающих существование разных форм рассудочной деятельности, помимо способности к экстраполяции. Хищные млекопитающие и врановые птицы успешно справляются с задачей на экстраполяцию, и можно было бы предположить, что общие для экологии этих животных особенности — хищничество и умение осваивать новые виды корма — играют в этом ведущую роль. В то же время и волки, и врановые птицы должны были бы в одинаковой степени быть знакомыми с таким свойством, как «эмпирическая размерность фигур» (наличие в окружающем их мире объемных и плоских предметов). Однако врановые птицы оказались способными решить тест на ОЭРФ (см. 4.6.2.3), тогда как волки его не решали. Таким образом, возможность сравнивать уровень развития элементарной рассудочной деятельности врановых и хищных млекопитающих не только по способности к экстраполяции, но и по другим тестам позволила более полно охарактеризовать этих животных. Наряду с этим она стала веским аргументом против «экологического» объяснения их высокой способности к экстраполяции в пользу другой точки зрения, которую сформулировал Л. В. Крушинский (см. 8. 3).</p>
     <p>Уровень развития рассудочной деятельности находится в прямой связи с уровнем структурно-функционального развития мозга и определяет не только способность решать специальные тесты, но также и потенциальные возможности вида к адаптации в меняющейся среде обитания.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>8.5. Элементарное мышление человекообразных и низших обезьян</strong></p>
     </title>
     <p>Рассмотренные выше вопросы касались уровня элементарной рассудочной деятельности у животных разного уровня организации мозга — рыб, рептилий, птиц и млекопитающих. Наибольшего развития элементарное мышление достигает у приматов. Исследования психических функций этих животных многочисленны и разносторонни. В то же время и среди представителей этого отряда выделяются человекообразные обезьяны, весь спектр когнитивных способностей которых значительно выше, чем у всех остальных представителей животного мира, в том числе и других приматов.</p>
     <p>В какой же степени уровень развития мышления человекообразных обезьян приближается к человеческому? Этот вопрос всегда был предметом ожесточенных дискуссий. Необходимость подчеркивать наличие качественных различий между психикой человека и его ближайших родственников, человекообразных обезьян, составляла один из краеугольных камней и зоопсихологии, и биологии в целом. Такие же соображения заставляли многих авторов отрицать глубокие различия между антропоидами и остальными приматами.</p>
     <p>Рассмотренные нами исследования последней трети XX века внесли коррективы в эти представления. Они свидетельствуют о глубоких различиях когнитивных способностей высших и низших приматов, которые прослеживаются на всех изученных в настоящее время уровнях:</p>
     <p>• все виды антропоидов достоверно отличаются от остальных видов приматов по скорости формирования установки на обучение (см. рис. 8.1);</p>
     <p>• ни у одного вида низших узконосых обезьян не отмечено <strong>спонтанного использования орудий</strong> при содержании в лабораторных полусвободных условиях (Фирсов, 1973; 1993), тогда как антропоиды (и в природе, и в лаборатории) прибегают к ним постоянно и в самых разнообразных формах (Келер, 1925: Ладыгина-Коте, 1959; Гудолл, 1992 и др.);</p>
     <p>• Для человекообразных обезьян характерно <strong>целенаправленное применение орудий</strong> в соответствии с «мысленным планом» и предвидение результата своих действий, тогда как у низших обезьян преобладает <strong>случайное манипулирование</strong> ими (Ладыгина-Коте, 1959; Фирсов, 1973; Visalberghi et al., 1995);</p>
     <p>• шимпанзе превосходят низших узконосых обезьян по способности к <strong>формированию довербальных понятий</strong> (Фирсов, 1972;</p>
     <p>1987; 1993; Малюкова и др., 1990; 1992), а также к усвоению и использованию символов (Savage — Rumbaugh, et al., 1993).</p>
     <p>• шимпанзе способны к самоузнаванию, к оценке и пониманию знаний и намерений других особей (и человека) и могут использовать эти свойства в своих социальных контактах, в том числе для воздействия на других членов сообщества («социальное манипулирование» и «обман»). У низших обезьян все перечисленные элементы практически отсутствуют (Povinelli et al., 1991; 1992;1993; 1994; Tomasello, Call, 1998; см. гл. 7).</p>
     <p>Таким образом, согласно современным данным, можно с уверенностью утверждать, что по всем наиболее сложным проявлениям высших когнитивных способностей антропоиды принципиально превосходят других приматов.</p>
     <p>Столь же заметные изменения произошли в представлениях о том, в какой степени психика антропоидов приближается к человеческой. Способность шимпанзе к образованию довербальных понятий (гл. 5), а также к использованию символов (гл. 6) позволяет им усваивать простейшие языки для общения с человеком. Присущие знаковым системам, которые они усваивают, свойства перемещаемости и продуктивности (см. гл. 6) свидетельствуют о том, что <emphasis>в основе употребления символов лежат не образные, а отвлеченные представления.</emphasis> Шимпанзе и другие антропоиды овладевают словарем в несколько сотен «слов», из которых они строят грамматически правильные предложения, а при соответствующем режиме воспитания, введенном не позднее 10-месячного возраста, могут научиться с первого же раза понимать адресованные им самые разнообразные устные фразы и выполнять заключенные в них указания экспериментатора.</p>
     <p>Они делают это не за счет «зазубривания» определенных команд, а подобно детям: усваивают значения слов независимо от контекста и связывают их не с конкретным предметом или действием, а с отвлеченным представлением о любых вариантах данного стимула или действия.</p>
     <p>Все это свидетельствует о том, что даже высшая форма психики человека — речь, основанная на абстрактно-логическом мышлении имеет биологические предпосылки, и ее зачатки в определенной степени представлены у современных антропоидов.</p>
     <p>Принципиальное значение имеет также тот факт, что и способность узнавать себя в зеркале, и «осмысленное» применение орудий и умение предвидеть действия партнера формируются у шимпанзе в возрасте 4–4,5 лет. Именно в этот период достигает своего максимального развития и овладение языками-посредниками.</p>
     <p>Элементарное мышление антропоидов (как и более примитивных животных) — это системная функция мозга, которая определяется уровнем его организации и проявляется в разных функциональных сферах и при выполнении различных операций.</p>
     <p>Самостоятельный интерес представляет характеристика высших когнитивных функций других высокоорганизованных позвоночных, прежде всего дельфинов. Их поведение и психика сделались объектом внимания психологов и физиологов гораздо позднее, чем большинства лабораторных животных, да и работа с ними требует особых материальных и технических затрат. Тем не менее полученные к настоящему времени данные уверенно позволяют оценить рассудочную деятельность этих животных как одну из самых высоких по степени развития. То же самое (хотя и в меньшей степени), можно сказать и о птицах — врановых и попугаях. Исследований на них пока очень мало, но можно уверенно утверждать, что по уровню развития рассудочной деятельности эти птицы существенно превосходит хищных млекопитающих и достигают уровня низших узконосых обезьян. Опыты И. Пепперберг по обучению попугая общению с человеком, а также использование воронами цифр для маркировки множеств в работе Зориной и Смирновой (2000) позволяют с известной осторожностью предположить, что по способности к простейшей символизации эти птицы приближаются к антропоидам.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Резюме</strong></p>
     </title>
     <p><strong>Рассмотренные вопросы, касающиеся универсальности способности животных к элементарной рассудочной деятельности, особенностей морфофизиологических механизмов этого явления, роли экологической специализации в проявлении способностей к элементарному мышлению, в конечном итоге приводят к заключению, что «…рассудочная <emphasis>деятельность животных на всех ступенях филогенеза детерминирована уровнем развития мозга, который в свою очередь определяется генотипом животного…</emphasis> В процессе естественного отбора наиболее адекватных форм поведения в многообразно меняющихся условиях среды происходит и отбор тех морфофизиологических особенностей мозга, которые обеспечивают выполнение наиболее адаптивных поведенческих актов».</strong></p>
     <p><strong>Это фундаментальное заключение, которое следует из огромного числа накопленных наукой фактов, сделал Л. В. Крушинский (1986).</strong></p>
     <p>1. Каковы наиболее универсальные проявления элементарной рассудочной деятельности, доступные даже относительно примитивно организованным животным?</p>
     <p>2. Как исследуется соотношение между способностью к экстраполяции и обучением?</p>
     <p>3. От каких особенностей структурно-функциональной организации мозга зависит уровень рассудочной деятельности вида?</p>
     <p>4. Каковы самые сложные формы элементарной рассудочной деятельности и как они представлены у наиболее высокоорганизованных животных — человекообразных обезьян?</p>
     <p>5. Какой степени сходства с мышлением человека может достигать мышление человекообразных обезьян?</p>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>9. Генетические исследования элементарной рассудочной деятельности и других когнитивных способностей животных</p>
    </title>
    <section>
     <epigraph>
      <p>Индивидуальные вариации в проявлении когнитивных способностей животных имеют в качестве одной из причин генетические различия. Описание экспериментов, выявивших различия в способности к экстраполяции у диких и доместицированных форм двух видов животных — лисиц и крыс. Изложение методологии генетики поведения, а также результатов основных модельных экспериментов в генетических исследованиях способности к обучению.</p>
     </epigraph>
     <p><strong>9.1. Индивидуальные различия в проявлении когнитивных способностей животных</strong></p>
     <p>Оценивая когнитивные способности животных разных видов (в сравнении с человеком), ученые всегда сталкивались с тем обстоятельством, что их уровень неодинаков даже у представителей одного вида. Это выражалось в <strong><emphasis>межиндивидуальной изменчивости</emphasis></strong> при решении лабораторных тестов: одни особи оказывались «умными», другие — не очень, а третьи вели себя в тесте случайным образом, <emphasis>не улавливая логической структуры задачи.</emphasis> Так, например, при исследовании способности врановых птиц к оперированию эмпирической размерностью фигур (ЭРФ) оказалось, что <emphasis>только половина птиц,</emphasis> участвовавших в опыте, <emphasis>смогла успешно решить этот тест.</emphasis> Аналогичные результаты были получены при исследовании способности к экстраполяции у животных разных видов. В каждой группе одного вида (кошки, собаки, лисицы, кролики, куры) попадались особи, которые решали задачу безошибочно, а другие данный тест решить не могли.</p>
     <p>Очевидно, что при исследовании элементарной рассудочной деятельности и когнитивных способностей в целом успешность выполнения теста может зависеть от степени страха, который испытывает животное в обстановке опыта, от его способности преодолеть страх и состояние стресса, от особенностей онтогенеза и, наконец, от генотипа особи.</p>
     <p>Исследованием роли генетической изменчивости в формировании поведения занимается <strong><emphasis>генетика поведения — </emphasis></strong>научное направление, развивающееся в области пересечения интересов физиологии поведения, нейроморфологии, генетики, а в последнее время и молекулярной биологии.</p>
     <p>Для понимания генетических основ когнитивных способностей и способности к обучению у животных необходимо прежде всего рассмотреть, как обнаруживается и в чем выражается изменчивость (вариативность) поведения.</p>
     <p>Как известно, практически любые признаки организма могут варьировать, обнаруживая <strong><emphasis>фенотипическую изменчивость</emphasis></strong> в пределах <strong><emphasis>нормы реакции,</emphasis></strong> размах которой определен генотипом.</p>
     <p>Генетическая изменчивость особей популяции обнаруживается по огромному числу признаков, в число которых входят:</p>
     <p>* <emphasis><strong>альтернативные признаки</strong></emphasis> (наличие — отсутствие признака);</p>
     <p>* <strong><emphasis>количественные признаки.</emphasis></strong></p>
     <p>Отметим, что признак — это некая характеристика организма, которая выбирается в качестве «единицы» при генетических исследованиях. Величина количественных признаков определяется большим числом параллелей, а вклад каждой из них определить достаточно трудно.</p>
     <p><strong>Изменчивость признаков поведения, связанная с варьированием аллельного состава генотипа у особей данной популяции или группы, — основной предмет генетики поведения (Эрман, Парсонс, 1984).</strong></p>
     <p>Роль отдельных генов в контроле поведения анализируется с помощью <strong><emphasis>классического генетического анализа</emphasis></strong>— метода, который используется в традиционной генетике и у <emphasis>трансгенных мышей, и мышей-нокаутов— животных, генотип которых изменен с помощью методов генной инженерии.</emphasis></p>
     <p>Помимо изменчивости в пределах характерной для данного генотипа нормы реакции и генетической изменчивости, связанной с гетерогенностью аллельного состава данной популяции, для признаков поведения характерна еще одна, <emphasis>специфическая форма изменчивости. </emphasis>Ее нельзя прямо отнести ни к первой, ни ко второй категории. Речь идет об изменчивости признаков поведения животных, связанной с <emphasis>воздействием индивидуального опыта,</emphasis> т. е. с разными формами сенситизации, привыкания, обучения, формирования представлений, подражания и т. д., иными словами, с тем, что определяется спецификой мозга, обеспечивающей все формы когнитивной деятельности. В связи с этим генетические элементы, ответственные за видоизменение поведения за счет индивидуального опыта, видимо, должны быть универсальными и соответственно иметь принципиальное сходство у животных разного уровня организации. Эксперименты, проведенные в конце 80-х и в 90-х годах XX в. на таких разных животных, как пластинчатожаберный моллюск (аплизия), насекомое (дрозофила) и млекопитающее (домовая мышь), показали <emphasis>общность механизмов изменения синоптической пластичности при обучении.</emphasis> Нейронные, синаптические, а также молекулярно-генетические механизмы когнитивной деятельности животных изучены мало, но в последние годы уже появился ряд работ в этом направлении (обзоры Buhot, 1997; Lipp, Wolfer 1998). В тоже время феноменологически существование генетической изменчивости когнитивных процессов у животных проиллюстрировано достаточно подробно, и это будет показано в дальнейшем изложении.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.2. Роль генотипа в формировании способности к рассудочной деятельности</strong></p>
     </title>
     <p>При тестировании элементарной рассудочной деятельности были получены многочисленные свидетельства вариативности (изменчивости) уровня выполнения этого теста среди животных одного вида. Л. В. Крушинский и его сотрудники в 60-70-е годы XX века проанализировали способность животных многих видов к экстраполяции направления движения стимула, т. е. их умение оперировать закономерностями перемещения предметов (см. гл. 4).</p>
     <p>Сравнительные исследования поведения животных разных видов позволили сделать заключение, что уровень рассудочной деятельности тем выше, чем сложнее мозг животного (см. гл. 8). Однако для изучения физиолого-генетических основ этого феномена было необходимо исследовать животных одного вида, и наиболее подходящими объектами такой работы казались лабораторные грызуны, хорошо изученные как в физиологических, так и в генетических аспектах. Но именно у грызунов способность к экстраполяции оказалась развита слабо, в частности у лабораторных крыс и мышей она обнаруживалась далеко не всегда.</p>
     <p>Экспериментальные данные о существовании генетических различий в способности животных к решению элементарных логических задач были получены в лаборатории Л. В. Крушинского при сравнении способности к экстраполяции у диких и доместицированных (одомашненных) форм лисицы и серой крысы. Дикие «красные» лисицы отличались высоким уровнем правильных решений теста на экстраполяцию. В то же время одомашненные черно-серебристые лисицы, в том числе и мутантные по цвету шерсти, разводившиеся в неволе в течение многих десятков поколений, выполняли этот тест с достоверно более низкими показателями, чем их дикие сородичи.</p>
     <p>Рисунок 9.1А показывает успешность решения данного теста лисицами обеих групп. Доля правильных решений (на рисунке — высота столбиков) была выше у диких (1) лисиц, по сравнению с одомашненными (2–5). Очень высокий уровень правильных решений теста на экстраполяцию (даже при его первом предъявлении) наблюдали у прирученных диких крыс-пасюков, хотя эти показатели быстро снижались уже в течение первого опытного дня (т. е. при 6–8 предъявлениях теста). Лабораторные же крысы (линии Крушинского — Молодкиной /KM), Wag, August и их гибриды между собой) оказались вообще неспособными к решению задачи на экстраполяцию. Доля правильных решений у них не превышала 50 %-го уровня, т. е. они выбирали направление обхода ширмы чисто случайно, не руководствуясь информацией о направлении перемещения корма. В то же время гибриды первого поколения от скрещивания диких крыс с лабораторными обнаружили высокий уровень решения этой задачи, достоверно превышающий случайный уровень (Крушинский, 1986). Эти соотношения можно видеть на рис. 9.1 Б, где 1 и 2 — показатели диких крыс и их гибридов, 3–6 — соответственно крысы линий KM, WAG, Aug и гибридов KM x Aug.</p>
     <p>И лабораторные крысы, и черно-серебристые лисицы, хотя и ведут свое происхождение от соответствующих диких форм, в течение многих поколений разведения в неволе не испытывали действия естественного отбора. Иными словами, в популяциях таких животных не было «выживания наиболее приспособленных», и соответственно доля животных, способных к быстрым адекватным реакциям на меняющиеся внешние условия, оказалась уменьшенной. Отражением этого можно считать снижение доли правильных решений теста на элементарную рассудочную деятельность.</p>
     <p>Л. В. Крушинский (1986) предполагал, что в случае прекращения действия естественного отбора при размножении животных в неволе разрушаются сложные полигенные системы (или «коадаптированные комплексы»), которые в естественных условиях обеспечивают приспособление животных (через механизмы поведения) к изменяющимся и часто неблагоприятным внешним условиям.</p>
     <p>Среди лабораторных мышей также были обнаружены генетические группы, у которых доля правильных решений задачи достоверно превышала случайную. Это были мыши с <emphasis>робертсоновской транслокацией (слиянием) хромосом Rb(8,l7)Jfern.</emphasis> В начале этого исследования способность к экстраполяции была проанализирована у значительного числа мышей с различными нарушениями кариотипа, в частности с робертсоновскими транслокациями разных хромосом. У животных с большинством таких мутаций доля правильных решений теста также не отличалась от 50 %-го случайного уровня. В то же время мыши, у которых было слияние хромосом 8 и 17 (транслокации Rb(8,17)llem и Rb(8,17)6Sic; оно возникло совершенно независимо и найдено в разных лабораториях), оказались способными к экстраполяции. Рис. 9.1В показывает, что мыши со слиянием хромосом 8 и 17 (3–5) достоверно решали задачу на экстраполяцию, тогда как мыши с нормальным кариотипом (1,2) и со слиянием других хромосом (6) задачи не решали.</p>
     <image l:href="#i_076.png"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_077.png"/>
     <p><strong>Рис. 9.1. Успешность решения теста на экстраполяцию животными разных генетических групп (пояснения в тексте).</strong></p>
     <p><strong>А — решение теста лисицами;</strong></p>
     <p><strong>Б — крысами;</strong></p>
     <p><strong>В — мышами.</strong></p>
     <p><strong>Высота столбца соответствует доле правильных решений задачи при первом (ближний ряд) и многократных (дальний ряд) предъявлениях задачи.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Мыши с этой хромосомной мутацией, в течение более 20 лет разводившиеся в нашей лаборатории, устойчиво показывали отличный от случайного уровень решения задачи на экстраполяцию. Позднее мы исследовали этот вопрос с использованием уникальной генетической модели — мышей 4 инбредных линий, которые попарно различались либо по генотипу (СВА и C57BL/6J), либо по наличию или отсутствию этой транслокации (Полетаева, 1998).</p>
     <p>Эксперименты с животными этих линий показали, что усиление способности к решению теста на экстраполяцию и другие особенности поведения, а также особенности обмена катехоламинов у этих мышей связаны именно с наличием в их кариотипе С данной робертсоновской транслокации.</p>
     <p>Возможно, что причиной, лежащей в основе этих изменений в функции ЦНС при данной хромосомной перестройке, могут быть изменения в пространственном расположении генетического материала в интерфазном ядре, возникшие как следствие слияния хромосом.</p>
     <p>Данные по различиям способности к экстраполяции у животных, отличающихся друг от друга генетически, естественно, не стоят особняком, а являются частью огромной «базы данных», созданной к сегодняшнему дню учеными, работающими в области <emphasis>генетики поведения.</emphasis></p>
     <p>Генетические исследования затрагивают практически все формы поведения, в том числе и способность к обучению, и способность к формированию пространственных представлений. Для того чтобы вкратце познакомиться с этим материалом, необходимо сначала дать краткий очерк основных методологических особенностей данного направления. Далее приводятся примеры использования генетических методов для изучения когнитивных способностей животных, а также краткое описание исследований генетических закономерностей психических способностей человека.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.3. Методы и объекты генетики поведения</strong></p>
     </title>
     <p>Генетические подходы к исследованию поведения позволяют выяснить, с чем именно связана изменчивость интересующего нас признака, т. е. в какой степени она связана с изменчивостью генотипов данной группы животных, а в какой — с внешними по отношению к генотипу событиями, воздействующими на ЦНС, а следовательно, и на поведение. В таких исследованиях важную роль играет использование так называемых <emphasis>генетических моделей — </emphasis>групп животных, состоящих из генетически «охарактеризованных», нередко идентичных (или почти идентичных) по генотипу особей с определенными физиологическими или биохимическими особенностями. Используют, например, линейных животных — инбредные и селектированные линии. Между <strong><emphasis>инбредными линиями</emphasis></strong> (мышей или крыс) обнаруживаются различия по тем или иным признакам поведения. Выявление таких межлинейных различий — обычно первый этап исследования. Следующим шагом в классических исследованиях по генетике поведения бывает скрещивание животных из линий, обнаруживших контрастные значения признака, с получением гибридов и анализом расщепления признаков во втором и последующем поколениях. Наряду с этим в генетике поведения используются <strong><emphasis>селектированные линии,</emphasis></strong> сформированные путем искусственного отбора на высокие и низкие значения какого-либо признака поведения (в таких случаях для скрещивания в последовательных поколениях отбираются животные соответственно с высокими и низкими значениями интересующего исследователя признака). После выведения таких линий нередко проводится их скрещивание и анализ проявления признаков у потомства.</p>
     <p>Данные такого <strong><emphasis>классического генетического анализа</emphasis></strong> делают возможным вывод и о количестве генов, которые определяют основной вклад в изменчивость изучаемого признака поведения. Тестирование поведения гибридов первого поколения дает информацию о доминантном, промежуточном или рецессивном наследовании интересующего признака. Если данный признак определяется одним, двумя или тремя генами, то это можно установить по картине его распределения у гибридов второго поколения и потомков возвратного скрещивания. Если же в определении признака участвует большее число генов, то необходимо применять <strong><emphasis>методы генетики количественных признаков.</emphasis></strong></p>
     <p>Современный этап развития науки обогатил генетику поведения новыми методами. К их числу относятся:</p>
     <p>* метод рекомбинантных инбредных линий (см.: Nesbitt, 1992);</p>
     <p>* метод <emphasis>QTL—</emphasis> quantitative trait loci (Le Roy, 1999);</p>
     <p>* создание и исследование мозаичных и химерных животных (МакЛарен, 1979);</p>
     <p>* создание трансгенных организмов и животных-нокаутов (см.: Jones, Mormede, 1999).</p>
     <p>Нейрогенетика и генетика поведения сформировались в большой степени благодаря работам на <emphasis>дрозофиле (Drosophilamelanogester).</emphasis> Это относится и к генетическому исследованию процесса развития нервной системы, и к выявлению специфических для нервной системы генов и генных комплексов, оказывающихся сходными и у дрозофилы, и у млекопитающих.</p>
     <p><emphasis>Мыши (Musmusculus)</emphasis> также чрезвычайно важный экспериментальный объект нейрогенетики и генетики поведения. На мышах разных линий, как инбредных, так и селектированных, исследованы генетические вариации в поведении и корреляция иногда достаточно сложных признаков поведения с изменчивостью строения некоторых отделов мозга. Мыши широко используются также для изучения нейробиологических основ процесса обучения, причем все большую роль начинают играть исследования поведения и способности к обучению у мышей, у которых генноинженерными методами определенные гены либо выключены (мыши-нокауты), либо видоизменены (искусственные мутанты). Изучение таких животных методами генетики поведения дает также возможность моделировать целый ряд неврологических и психических заболеваний человека (эпилепсия, алкоголизм, депрессивные состояния, болезнь Альцгеймера и др. — Driscoll, 1992).</p>
     <p><emphasis>Крысы (Rattusnorvegicus)</emphasis> также достаточно часто используются как объект генетики поведения. Мозг крысы крупнее и более удобен для хирургических манипуляций и электрофизиологических исследований. В то же время разведение крыс в количествах, необходимых для генетических исследований, стоит очень дорого. Вследствие этого, а также в связи со значительно большей изученностью генома мыши генетические исследования поведения крыс не очень многочисленны. Тем не менее именно на них были проведены многие классические работы (см.9.5).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.4. Изменчивость поведения и выявление роли генотипа</strong></p>
     </title>
     <p>Традиционный вопрос, стоящий перед исследователями в области генетики поведения, — это выяснение роли генетических факторов в определении особенностей поведения.</p>
     <p><strong>Задачи генетики поведения:</strong></p>
     <p>* <emphasis>относительная роль генетических и средовых факторов,</emphasis> а также их взаимодействия при формировании поведения;</p>
     <p>* <emphasis>механизмы действия генов,</emphasis> определяющих формирование ЦНС и экспрессирующихся в мозге;</p>
     <p>* механизмы <emphasis>реализации действия мутантных генов,</emphasis> затрагивающих функцию ЦНС, которые могут служить моделями заболеваний нервной системы человека;</p>
     <p>* <emphasis>генетико-популяционные механизмы</emphasis> формирования поведения и его изменений в процессе <emphasis>микроэволюции.</emphasis></p>
     <p>Вторая и третья проблемы нередко выделяются в направление, получившее название <strong><emphasis>нейрогенетики.</emphasis></strong></p>
     <p><strong>Общая задача генетики поведения</strong> — это интеграция целостного, «организменного» и молекулярно-биологического подходов для создания возможно более полной картины роли генотипа в формировании мозга, в развитии его отдельных реакций и поведения.</p>
     <p>В настоящее время генетические исследования поведения и лежащих в его основе нейрофизиологических процессов проводятся по нескольким направлениям. Условно обычно выделяют два основных подхода:</p>
     <p>* <emphasis><strong>«от поведения к гену»</strong></emphasis>— это изучение отдельных признаков целостного поведения животного с последующим более детальным анализом феноменологии на уровне отдельных хромосом и генных комплексов или же единичных генов;</p>
     <p>* <emphasis><strong>«от гена к поведению»</strong></emphasis>— это исследование функции гена (как на молекулярном, так и на физиологическом уровне) с последующим анализом его влияния на поведение. Современная генная инженерия, стремительно развивающаяся в последние десятилетия, существенно продвинула вперед такие методы. Этот подход получил также название <strong><emphasis>«обратной генетики».</emphasis></strong> Методы обратной генетики позволяют прицельно изменять строение гена <emphasis>{genetargeting)</emphasis> или выключать из работы определенные участки генома, т. е. последовательности ДНК, кодирующие те или иные белки. Это могут быть структурные белки, которые определяют, например, строение синаптического аппарата нейронов (видоизменение или выключение белков-рецепторов нейромедиаторов), или регуляторные белки, отсутствие которых делает невозможным нормальное функционирование важных для клетки процессов (как, например, белок CREB и нарушение фосфорилирования, см. 9.5).</p>
     <p><strong>Выбор признаков поведения.</strong> Несомненно, что для успеха генетического исследования, например способности животного к обучению, необходимо выбрать такой поведенческий признак, который представлял бы собой естественную «единицу» той или иной формы поведения. Как уже упоминалось, в генетических исследованиях поведения наиболее часто используют линии лабораторных грызунов — крыс и мышей. Очевидно, что для проведения исследований по генетике поведения мышей и крыс следует быть основательно знакомым с их поведением. Кроме того, важно помнить, что в основе генетического подхода лежит <emphasis>выявление изменчивости (вариативности) признаков.</emphasis></p>
     <p>Суть генетического подхода состоит в оценке размаха изменчивости признака у данного вида, популяции или группы особей и в анализе происхождения этой изменчивости.</p>
     <p>В период накопления фактов в генетике поведения внимание исследователей привлекали разные признаки, характеризующие поведение: предрасположенность к судорогам, общая возбудимость, локомоторная активность, ориентировочно-исследовательские реакции, разные аспекты репродуктивного поведения, классические и инструментальные условные реакции, чувствительность к действию фармакологических веществ. Опыт, накопленный в первый период развития генетики поведения, можно суммировать следующим образом.</p>
     <p>Для исследования роли генотипа в формировании поведения следует выбирать:</p>
     <p>• признаки, которые легко поддаются количественному учету (например, четкие видоспецифические движения — чистка шерсти или «стойки» у грызунов);</p>
     <p>• признаки, которые легко измерить по степени выраженности (например, уровень локомоторной активности, измеряемый по длине пройденного животным пути за фиксированное время опыта).</p>
     <p>Многие признаки поведения сильно зависят от ряда внешних по отношению к нервной системе факторов, например от сезона года и/или от гормонального фона. Это вызывает дополнительные трудности при проведении генетических исследований.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>G</sup> Какую именно генетическую модель необходимо выбрать для исследования поведения, определяется конкретными целями и спецификой изучаемого фенотипического признака.</p>
     <empty-line/>
     <subtitle><strong>Роль генотипа и среды в формировании поведения.</strong></subtitle>
     <p>Одним из важных вопросов генетики поведения является разработка теоретической концепции и методических приемов определения относительной роли генотипа и среды в формировании признаков поведения. Этот вопрос неотделим от проблемы формирования поведения в онтогенезе, т. е. проблемы <emphasis>относительной роли «природы» и «воспитания» (nature-nurture).</emphasis></p>
     <p>Накопление информации об особенностях развития поведения животных разных видов, успехи генетики поведения и генетики развития позволили сформулировать ряд общих правил, помогающих определять относительную роль того и другого компонента в формировании конкретного поведенческого акта. Эти правила учитывают особенности поведения данного вида животных, степени жесткости или, наоборот, пластичности основных компонентов его поведения, а также иногда прямую информацию о генетическом контроле его особенностей.</p>
     <p>В 1965 г. К. Лоренц достаточно четко сформулировал некоторые общие положения о соотношении врожденных и приобретенных компонентов в эволюционных преобразованиях поведения животных. Этому вопросу посвящена актуальная и по сей день его книга «Эволюция и модификация поведения» (Lorenz, 1965).</p>
     <p>Лоренц предположил, что совершенствование поведения в эволюции может идти двумя путями:</p>
     <p>• «первый из них связан с повышением в репертуаре поведения «удельного веса» <strong><emphasis>специализированных и жестко запрограммированных</emphasis></strong> реакций типа врожденных завершающих актов (см. 2.11.2). При таком типе организации поведения способность к обучению в определенной степени ограничена, а спектр реакций, которые животное приобретает в результате индивидуального опыта, относительно узок;</p>
     <p>• второй путь эволюционного совершенствования поведения — это усиление <strong><emphasis>индивидуальной адаптации</emphasis></strong> за счет расширения диапазона возможностей другой фазы поведенческого акта — поисковой. В этом случае врожденные реакции часто могут оказаться «замаскированными» различного рода индивидуально приобретенными наслоениями.</p>
     <p>По представлениям Лоренца, усиление специализации поведения, наличие жестких программ поведения, пусть даже предусматривающих широкий диапазон реакций, ограничивают возможности отдельных особей в приспособлении к новым условиям. Эволюция по второму пути создает широкие возможности для EJ индивидуального приспособления к разнообразным ситуациям.</p>
     <p>В целом можно сказать, что эволюция поведения беспозвоночных (например, насекомых) шла в основном по пути усложнения и совершенствования фиксированных комплексов действий с жесткой внутренней программой, т. е. по первому пути. В то же время эволюция поведения позвоночных шла по пути повышения способности к быстрым адаптациям — за счет усовершенствования поискового поведения, т. е. за счет расширения возможностей осуществлять поведенческие акты по лабильной индивидуальной программе.</p>
     <p>В начале 70-х годов XX в. эти представления развил Э. Майр, изложив их в терминах, более близких генетике. Он постулировал существование <strong><emphasis>двух типов генетических программ — «закрытых» и «открытых».</emphasis></strong> На основе молекулярно-генетических данных, накопленных к тому времени, Майр предположил, что онтогенетическая программа последовательной реализации наследственной информации (связанной с формированием мозга и поведения) может зависеть от влияния внешних условий в разной степени, т. е. она может быть закрытой для их влияний или, наоборот, открытой (подробнее см.: Эрман, Парсонс, 1984).</p>
     <p>Как известно, история биологии, и в частности биологии развития, прошла этап бурных дебатов, которые получили название <emphasis>«nature-nurturecontroversion».</emphasis> Речь шла о приоритете в поведенческих реакциях либо природных задатков организма, либо воспитания («врожденное» и «приобретенное»). В настоящее время этот спор разрешен в рамках достаточно общепризнанной <strong>эпигенетической концепции '.</strong></p>
     <p>Суть эпигенетической концепции заключается в следующем. Формирование мозга в онтогенезе — нейрогенез — представляет собой непрерывный процесс, в ходе которого происходит взаимодействие сигналов, поступающих из внешней среды, и информации, считывающейся с генома.</p>
     <empty-line/>
     <p>' В первоначальной форме эта концепция рассматривает роль генотипа и средовых влияний в эмбриогенезе, однако в принципе применима и к рассмотрению природы разного типа влияний на формирование признаков поведения взрослого животного.</p>
     <empty-line/>
     <p>В схематической форме, однако, нельзя обойтись без условного деления процесса развития на стадии. При этом последовательные стадии развития можно представить в виде схем, в которые входит ряд компонентов. Успех каждой стадии развития обеспечивается наличием следующих компонентов: фенотипа <emphasis>Р,</emphasis> продуктов экспрессии определенных генов <emphasis>С</emphasis> и существованием некоторого набора внешних условий <emphasis>Е,</emphasis> которые могут варьировать в определенных пределах:</p>
     <p><emphasis>Р1 + G1 + Е1</emphasis> —» <emphasis>Р2 + G2 + Е2</emphasis> — * <emphasis>РЗ</emphasis> и т. д.,</p>
     <p>где <emphasis>Р1—</emphasis>фенотип зиготы, <emphasis>Р2—</emphasis> фенотип следующей стадии. При развитии нервной системы эта картина усложняется тем, что в категорию «внешних» условий попадают влияния, которые исходят от других клеточных элементов нервной системы. Общий анализ показывает, что на нейрон действуют продукты экспрессии генов, которые можно условно разделить на 4 категории в зависимости от особенностей их экспрессии:</p>
     <p>* экспрессируются в дифференцирующихся нейронах;</p>
     <p>* в нейронах иных групп, нежели данная;</p>
     <p>* в глиальных клетках;</p>
     <p>* гены, обнаруживающие свое влияние на уровне целого организма (например, гены, кодирующие белки — предшественники гормонов).</p>
     <p>Одна из важных причин появления разногласий в определении роли врожденного и приобретенного в поведении заключалась в том, что разные исследователи ставили перед собой разные цели. Целью одних работ было изучение внешних, средовых влияний на поведение, целью других — изучение наследственных задатков или нейрофизиологических механизмов реакций организмов. Очевидно, что разные цели исследований определяли и выбор видов животных и разные формы их поведения, а это, естественно, могло вести к появлению достаточно контрастных результатов. Одна из причин таких контрастов — <emphasis>разная норма реакции разных признаков поведения.</emphasis></p>
     <p>Согласно современным представлениям, все признаки организма (в том числе и признаки поведения) генетически детерминированы, однако степень их генетической обусловленности признаков (т. е. жесткость соответствующей генетической программы) варьирует в широких пределах. В одних случаях развитие признака полностью контролируется внутренней программой, и воздействия внешних факторов в процессе онтогенеза могут изменить его лишь в очень малой степени. В других случаях программа записана только «в общих чертах», и формирование признака подвержено разнообразным влияниям.</p>
     <p>Степень изменчивости признака в пределах, задаваемых его генетической программой, и представляет собой, как уже говорилось выше, норму реакции.</p>
     <p>Как и любые другие, <emphasis>все признаки, характеризующие поведение, находятся под влиянием генотипа и среды.</emphasis></p>
     <p>Каждый признак поведения формируется как результат взаимодействия этих двух источников изменчивости. В соответствии с это-логической схемой акта поведения (см. 2.11.2), можно сказать, что действия, относящиеся к поисковой фазе поведенческого акта, имеют широкую норму реакции, тогда как реакции типа завершающих актов — узкую.</p>
     <p>Так, например, осуществляя поиск пищи, животное может обучиться доставать ее из ранее недоступных ему мест, используя для этого разнообразные движения. Однако умерщвление добычи оно может осуществить с помощью <emphasis>достаточно жесткой, видоспецифической последовательности действий (фиксированного комплекса действий).</emphasis></p>
     <p>Очевидно, что для четкого описания зависимости данного поведения от внешних влияний и/или от врожденных задатков необходимо искусственно выращивать животных в условиях, где внешняя стимуляция строго «дозируется». <emphasis>Такие эксперименты были названы «депривационными» (от англ. deprive— лишать).</emphasis> Метод изолированного воспитания <emphasis>(депривационный эксперимент)</emphasis> был предложен с целью выяснить, в какой степени поведение животного может сформироваться в отсутствие привычных для данного вида внешних условий. Суть метода заключается в том, что животных выращивают в изоляции вплоть до взрослого состояния, когда можно определить, насколько спектр их поведения отличается от нормальных особей этого вида. Степень и формы депривации достаточно разнообразны, например изоляция детеныша от матери после, а иногда и до прекращения вскармливания (у млекопитающих) или изоляция от сверстников и других особей своего вида (например, выращивание певчих птиц в звукоизолирующих камерах, лишение их слуха и т. п.). В некоторых депривационных экспериментах животным создают так называемую <emphasis>обедненную среду обитания:</emphasis> их выращивают в очень простых клетках, лишенных большинства внешних стимулов, обычных для животных данного вида. Типичный пример обедненной среды для содержания лабораторных грызунов — обычные клетки; для <emphasis>«обогащения» среды</emphasis> исследователи помещают туда лесенки, тоннели, полки, предметы для манипулирования и т. д. <sup>в</sup> Вопрос о роли врожденного и приобретенного в поведении решается в настоящее время конкретно в каждом случае, применительно к анализируемой форме поведения и виду животного.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.5. Генетические исследования способности к обучению</strong></p>
     </title>
     <p><strong>Методы анализа.</strong> Как известно, <emphasis>классический менделевский генетический анализ</emphasis> рассматривает признаки, которые находятся под влиянием одного, двух, реже трех генов. Это так называемое моно- или дигенное (т. е. олигогенное) наследование. В подобных случаях получающиеся в результате скрещивания <emphasis>фенотипы</emphasis> (в нашем случае — группы животных, обнаруживающих четкие различия в поведении) разделяются на <emphasis>небольшое число дискретных классов.</emphasis> К категории таких «менделирующих» генов (т. е. генов, распределение которых в потомстве четко соответствует законам Менделя) относятся, например, гены, влияющие на обмен веществ. В очень многих <emphasis>случаях их плейотропные эффекты</emphasis> затрагивают поведение.</p>
     <p>Как известно, влияние генов на фенотипические признаки может быть и непосредственным, и опосредованным, т. е. достаточно «далеким». Например, первичная структура белка есть непосредственное отражение последовательности нуклеотидов в данном гене. Другие признаки, более сильно отдаленные от первичного действия гена, как правило, испытывают влияние других генетических элементов. Рассмотрим случай, когда признак отдален от первичного эффекта гена несколькими «ярусами» биохимических процессов. Эти биохимические процессы, как правило, влияют не только на интересующий нас признак, но и на многие другие. В подобных случаях этот ген может обнаруживать влияние не только на исследуемый признак, но и на <emphasis>другие стороны строения и жизнедеятельности организма.</emphasis> Это явление называется <strong><emphasis>плейотропией.</emphasis></strong> Описано множество генов со сложными плейотропными эффектами.</p>
     <p>Широко известны многочисленные плейотропные эффекты <strong><emphasis>мутации альбинизма,</emphasis></strong> обнаруживающиеся не только у лабораторных мышей и крыс, но и многих других видов животных и даже человека. Альбинизм (отсутствие пигментации в обычно окрашенных тканях и органах) связан с дефектом биохимической системы синтеза пигмента меланина. Мутация по гену, ответственному за синтез фермента тирозиназы (у мышей — локус <emphasis>С),</emphasis> изучена достаточно подробно. У животных-альбиносов отсутствие пигмента в сетчатке ослабляет остроту зрения, вызывает нарушения развития зрительной системы — у таких животных происходит полный (а не частичный, как в норме) перекрест волокон зрительного нерва. В то же время уровень двигательной активности и ряд других особенностей поведения, не связанных со зрением, также бывают изменены.</p>
     <p>К плейотропным эффектам следует отнести множественные отклонения от нормы в развитии мозга мышей <strong><emphasis>при неврологических мутациях,</emphasis></strong> например при мутации <emphasis>reeler.</emphasis> Мутация влияет на время формирования волокон радиальной глин (направляющих перемещение — миграцию — будущих нейронов). Аномальное время прорастания глиальных волокон сказывается в дальнейшем на расположении нейронов в мозжечке, новой коре и гиппокампе <emphasis>ц </emphasis>сопровождается многочисленными аномалиями поведения и физиологических процессов у таких мышей. Типичный плейотропный эффект гена — это последствия мутации, вызывающей у человека <emphasis>фенилкетонурию.</emphasis> Первичная причина этого заболевания — отсутствие или низкая активность фермента фенилаланингидроксилазы, превращающей поступающий с пищей фенилаланин в тирозин. Если необходимый для развития тирозин возмещать соответствующей диетой, этот дефект не будет иметь последствий для общей жизнедеятельности. Однако при этом в крови таких больных <emphasis>оказывается повышенным уровень фенилаланина.</emphasis> В свою очередь продукты обмена этой аминокислоты попадают в разные органы и ткани, в том числе в мозг, и нарушают их развитие. Такое <emphasis>вторичное</emphasis> влияние мутантного гена у человека обнаруживается <emphasis>в задержке развития умственных способностей,</emphasis> особенностях темперамента, изменении пигментации волос.</p>
     <p>Драматическими примерами сложных плейотропных влияний одиночных генов может служить ряд других мутаций человека. Например, синдром Леш-Нихана связан с дефектом гена, ответственного за синтез гипоксантингуанинфосфорибозилтрансферазы. При этой мутации обнаруживаются тяжелые расстройства — от подагры и заболевания почек до аномального поведения. Дети, пораженные этим заболеванием, обладают сниженным интеллектом и склонны к «самоистязанию», повреждая себе (часто необратимо) губы и пальцы. Характерно, что они испытывают при этом страдания, поскольку болевая чувствительность у них не изменена (см.: Эрман, Парсонс, 1984; Фогель, Мотульский, 1990).</p>
     <p>В то же время огромное большинство признаков поведения отличаются плавной, непрерывной (недискретной) изменчивостью, которая связана с работой значительного числа генов (так называемые <emphasis>континуальные признаки).</emphasis> В таких случаях генетическое исследование начинается с анализа «состава» изменчивости.</p>
     <p>Специальные биометрические методы позволяют определить, какая доля общей изменчивости приходится соответственно на генетический и средовой компоненты, а также на эффекты взаимодействия генетических и средовых факторов (Мазер и Джинкс, 1985 и др.). В применении к генетическим исследованиям поведения примеры таких расчетов и пояснения к ним можно найти в руководстве Эрман и Парсонса (1984).</p>
     <p><strong>Селекция крыс на способность к обучению.</strong> Первый успешный эксперимент по селекции лабораторных крыс на способность к обучению был проведен американским исследователем Р. Трайоном (Тгуоп, 1940). Он проводил селекцию крыс на большую и меньшую успешность обучения животных в сложном лабиринте. Для получения каждого следующего поколения в скрещивание брали животных, давших самые высокие («умная» линия) и самые низкие («глупая» линия) показатели обучаемости. Критерием успешности обучения было число ошибок (заходов в тупиковые отсеки лабиринта). Созданные Трайоном линии крыс, действительно различающиеся по способности к ассоциативному обучению, продолжают существовать и исследоваться поныне. Это означает, что возникшие в результате селекции различия в поведении сохранились при последующем разведении этих животных без селекции в течение многих десятилетий (т. е. теперь уже в сотнях поколений).</p>
     <p>Эксперимент Трайона показал, что <emphasis>способность к обучению,</emphasis> точнее те физиологические и/или морфологические различия в ЦНС крыс, которые обеспечивают высокую или низкую способность к обучению, имеют <emphasis>генетическую основу.</emphasis></p>
     <p>Более подробное исследование поведения и физиологии крыс трайоновских линий продемонстрировало практически все трудности, подстерегающие исследователя на этом пути. К числу таких трудностей относится проблема выбора признака для анализа. Число ошибочных реакций как показатель научения крыс в этом эксперименте нельзя назвать удачным, поскольку на путь животного в лабиринте и на заходы его в тупики, помимо способности к обучению, могут влиять и уровень страха, и тенденция бегать около стенок и т. п. Кроме того, селекция на высокие или низкие величины какого-либо признака поведения может сопровождаться появлением различий и по другим признакам. Эти «другие» признаки могут быть причинно связанными с исходно выбранным для селекции, но могут быть результатом и случайной их ассоциации. Сходные проблемы могут обнаружиться при любом селекционном эксперименте, связанном с физиологическими признаками и поведением, и при планировании подобных исследований следует учитывать возможность получения таких результатов.</p>
     <p>При отборе животных из небольшой исходной выборки в две «противоположные» группы могут случайно попасть особи, контрастные не только по признаку, который был целью селекции, но и по другим, с ним не связанным. Причинную связь таких<strong><emphasis> коррелированных признаков с</emphasis></strong> поведением, исходно выбранным для селекции на крайние значения, можно выявить в специальных экспериментах.</p>
     <p>Для этого существуют два основных приема:</p>
     <p>• можно проанализировать, сохраняется ли такая корреляция у гибридов второго (и последующих) поколений между представителями селектированных линий; если ассоциация сохраняется достоверно, следовательно, оба признака причинно связаны друг с другом, т. е. имеют общие физиологические механизмы (или же соответствующие гены расположены на соседних участках хромосомы); если же ассоциация случайна, то у гибридов корреляции признаков не обнаружится;</p>
     <p>• можно провести селекционный эксперимент повторно: если у обоих признаков имеется общая физиологическая основа, то у новых селектированных линий корреляция появится снова, и наоборот.</p>
     <p>Для крыс трайоновских линий повторного селекционного эксперимента не проводилось ни автором, ни последующими исследователями, но количество коррелированных признаков, выявленных при подробном сравнении их поведения, оказалось очень велико.</p>
     <p>Тестирование трайоновских крыс в лабиринтах других конструкций показало, что исходные межлинейные различия сохраняются не всегда. Например, крысы «умной» линии (ТМВ — Tryon maze bright) обучались существенно лучше и в исходном 17-тупиковом лабиринте, и в более простом, 14-тупиковом. В то же время при обучении в 16- и 6-тупиковых лабиринтах показатели этой линии были не выше, чем у «тупой» линии (TMD — Tryon maze dull). В дальнейшем было показано, что ТМВ лучше обучались реакции активного избегания в челночной камере, где, спасаясь от удара тока крысы должны были научиться по сигналу переходить из одного отделения камеры в другое (см. гл. 3).</p>
     <p>В Более высокие показатели обучаемости крыс «умной» линии в тестах, где использовали <emphasis>разные типы подкрепления — </emphasis>пищевое (лабиринт) и болевое (челночная камера), — послужили основанием для вывода <emphasis>о действительном существовании межлинейных различий в способности к ассоциативному обучению.</emphasis></p>
     <p>Однако на самом деле картина межлинейных различий оказалась более сложной. Так, не в пример обучению реакции избегания тока в <emphasis>челночной камере,</emphasis> в тесте, когда для избегания удара тока надо было выпрыгивать из камеры, крысы «тупой» линии обучались лучше. Это может означать, что в эксперименте Трайона отбор животных производился (неосознанно, разумеется) не только на способность к обучению, но и на какие-то особенности поведения, связанные с лабиринтом данной конфигурации. В дальнейшем было обнаружено, что у ТМВ пищевая мотивация была выше, чем у TMD, а оборонительная — слабее и они меньше, чем «тупые», отвлекались при выполнении навыка. В то же время крысы линии TMD были более пугливы и сильнее реагировали на манипуляции дверцами лабиринта.</p>
     <p>В настоящее время исследователи приходят к выводу, что крысы линии ТМВ лучше решают тесты, связанные с ориентацией в пространстве, тогда как TMD — успешнее обучаются при использовании зрительных раздражителей. Можно полагать, что отбор на разную степень успеха обучения в лабиринте способствовал формированию генотипов, у которых особенности процесса восприятия, параметры пространственной памяти, мотивация и другие фенотипические признаки оказались в одном случае оптимальными, а в другом — субоптимальными для выполнения данной реакции.</p>
     <subtitle><strong>Генетические исследования условной реакции активного избегания.</strong></subtitle>
     <p><emphasis>Активное избегание удара электрического тока в челночной камере (см. </emphasis>гл. 3) — <emphasis>это четкий тест на обучаемость</emphasis> у лабораторных грызунов, показатели которого легко измерить. Он достаточно унифицирован и его результаты, полученные в разных лабораториях, легко сопоставить друг с другом. Поскольку в качестве условного раздражителя можно выбрать звук, то тест позволяет включать в сравнение и животных-альбиносов, не опасаясь, что свойственная им низкая острота зрения повлияет на успешность выполнения навыка.</p>
     <p>В начале 60-х годов на основе популяции крыс <emphasis>Вистар</emphasis> итальянский исследователь Дж. Биньями начал селекцию на высокую и низкую способность крыс к обучению реакции активного избегания в челночной камере. Уже через несколько лет между селектированными линиями существовали достоверные различия в обучаемости: линии были сформированы. Они получили название Римских <emphasis>(Roman High Avoidance, RHA, Roman Low Avoidance, RLA).</emphasis> С начала 70-х годов селекция и разведение этих крыс проводились независимо в нескольких лабораториях разных стран (Driscoll, Battig, 1982; Fernandez-Teruel et al., 1997).</p>
     <p>Исследование крыс Римских линий с помощью практически всех существующих методик оценки поведения дало основание считать, что наиболее сильные межлинейные различия у <emphasis>RHA</emphasis> и <emphasis>RLA</emphasis> связаны с эмоциональностью и разным типом реакции крыс двух линий на стрессоры.</p>
     <p>Эти линии тем не менее все же различаются и по способности к ассоциативному обучению как таковой.</p>
     <p>В 70-е годы путем селекции были созданы еще две линии крыс — Сиракузские <emphasis>(SyracuseHighAvoidance, SHA, SyracuseLowAvoidance, SLA). </emphasis>Они, как и Римские линии, достоверно различались по скорости усвоения реакции активного избегания, но (в отличие от Римских), не различались по уровню двигательной активности. Исходной популяцией для этой селекционной работы послужили крысы <emphasis>Лонг-Шанс. </emphasis>В настоящее время крысы хорошо обучающейся линии 577Адают примерно 40 реакций избегания в 60 предъявлениях теста, тогда как <emphasis>SLA— </emphasis>ни одной. У плохо обучающейся линии <emphasis>SLA</emphasis> было мало <emphasis>межсигнальных реакций,</emphasis> однако скорость выполнения реакций избавления (т. е. реакции на включение собственно болевого стимула — электрического тока) у них не отличалась от линии <emphasis>SHA.</emphasis> Иными словами, межлинейные <emphasis>различия обнаруживались в «готовности» к выполнению</emphasis> перехода из одной половины камеры в другую, но не затрагивали реакции на боль. В тесте <emphasis>«открытого поля»</emphasis> у Сиракузских, так же как у Римских линий, различался уровень возбудимости вегетативной нервной системы. Речь идет о так называемой <emphasis>«эмоциональности»</emphasis> крыс, которая оценивается по числу болюсов дефекации при помещении животного в новую, слегка пугающую обстановку теста «открытого поля». <emphasis>SLA, </emphasis>так же как и <emphasis>RLA,</emphasis> оказались более «эмоциональными», т. е. испуг у них был сильнее.</p>
     <p>В Возможно, что менее эффективное обучение реакции избегания, общее для линий <emphasis>RLA</emphasis> и <emphasis>SLA,</emphasis> имеет одну причину — повышенную пугливость этих животных, которая препятствует образованию ассоциации между условным сигналом и реакцией животного.</p>
     <subtitle><strong>Различия в процессах обучения и памяти в связи с генетической изменчивостью строения мозга.</strong></subtitle>
     <p>В соответствии с традиционно принятой в нейрофизиологии логикой исследований функциональную роль того или иного отдела мозга в формировании поведения обычно анализировали путем оценки последствий его разрушения, а также электрической и/или фармакологической стимуляции.</p>
     <p>К началу 70-х годов считалось установленным, что одна из функций гиппокампа (рис. 9.2А) — мощное модулирующее влияние на процессы обучения, в частности торможение инструментальных условно-рефлекторных реакций (Виноградова, 1975).</p>
     <p>Американские исследователи Р. и Ц. Ваймеры и Т. Родерик выполнили исследование, в котором анализировалась роль генотипических особенностей в обеспечении функции гиппокампа. Способность мышей генетически гетерогенной популяции к обучению пассивной реакции избегания удара электрического тока (при однократном его применении) авторы сопоставили с общим объемом гиппокампа, который определяли после окончания экспериментов. Для этого на срезах мозга каждого животного, прошедшего тест на обучение, определили площадь, занимаемую гиппокампом, а затем в соответствии с существующими морфометрическими правилами вычислили его суммарный объем (Wimer et al., 1971). <sup>в</sup> Сопоставление результатов опытов с поведением и данными подсчетов показало, что <emphasis>чем больше был размер гиппокампа, тем </emphasis>в <emphasis>эффективнее данное животное обучалось</emphasis> пассивному избеганию.</p>
     <empty-line/>
     <p>Коэффициенты корреляции достоверно свидетельствовали о том, что размер гиппокампа (а возможно, какого-то из его отделов) определяет особенности выполнения выученного навыка (т. е. обучения как такового). Очень важно, что такая корреляция была получена в эксперименте без применения инвазивных методов, т. е. <strong><emphasis>без прямого нарушения целостности мозга.</emphasis></strong> Кроме того, поскольку исследуемая популяция мышей была генетически высокогетерогенной, можно было предположить, что обнаруженная <emphasis>скореллированная изменчивость <strong>обоих признаков</strong></emphasis> (размер гиппокампа и эффективность научения) по крайней мере частично <emphasis>имела генетическую основу.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_078.png"/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_079.png"/>
     <p><strong>Рис. 9.2. Роль размера проекционной зоны iipMF гиппокампа мышей в формировании пространственного навыка поиска пищи в радиальном лабиринте.</strong></p>
     <p><strong>А — схема строения гиппокампа; толстой стрелкой показана зона окончания <emphasis>iipMF;</emphasis></strong></p>
     <p><strong>Б — слева: схема последовательных посещений мышью лучей радиального лабиринта, содержащих приманку, с небольшим числом повторных, ошибочных заходов; справа: график, отражающий зависимость между числом ошибочных заходов на 5-й день теста у мышей ряда инбредных линий, различающихся (нижняя схема) по относительному размеру проекции <emphasis>iipMF, </emphasis>который отложен по оси абсцисс графика (по: Lipp, Wolfer. 1995).</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><emphasis>Морфометрические исследования (т. е. количественная оценка общих размеров) ряда отделов гиппокампа у мышей и крыс разных генотипов подтвердили существование достоверных межлинейных различий. Первоначально для анализа была выбрана условная реакция избегания в челночной камере (см. 3.2.2). Индивидуальную изменчивость темпов обучения этой реакции исследователи рассматривали как зависимую переменную (см.: Li рр etal., 1989; Schwegler, Lipp, 1995). В качестве независимой взяли вариабельность <emphasis>зоны окончания мшистых волокон, аксонов гранулярных клеток зубчатой фасции гиппокампа на базальных дендритах пирамидных нейронов поля САЗ</emphasis></emphasis> (рис. 9.2А). Мшистые волокна оканчиваются в пирамидном слое поля <emphasis>САЗ</emphasis> крупными синаптическими бляшками. Зоны их окончаний формируют два четких синаптических поля, т. е. две области проекции. Одна из них располагается непосредственно над. пирамидными нейронами поля <emphasis>САЗ </emphasis>и называется супрапирамидным слоем. Вторая, меньшая по объему, располагается ниже или внутри слоя пирамидных клеток. Эта область называется слоем интра- и инфрапирамидных мшистых волокон, <emphasis>iipMF. </emphasis>Избирательная окраска именно этой структуры (метод Тимма) позвопяет с высокой точностью определить ее размеры. У крыс Римских линий (см. выше), резко различающихся по скорости формирования навыка избегания удара тока, была выявлена <emphasis>отрицательная корреляция </emphasis>между площадью проекции мшистых волокон <emphasis>iipMF</emphasis> и способностью к обучению этой реакции. У мышей ряда инбредных линий, в том числе линий <emphasis>DBA/2J, СЗН/Не</emphasis> (размеры их зон проекций мшистых волокон схематически представлены на рис. 9.2Б справа), также была обнаружена сильная и высокодостоверная отрицательная (-0,92) корреляция площади <emphasis>UpMFn</emphasis> показателей обучения в челночной камере. У гибридов второго поколения от скрещивания этих линий корреляция может сохраниться только в случае, если ассоциация обоих признаков неслучайна. В эксперименте индивидуальная корреляция способности к обучению и площади <emphasis>iipMFу</emphasis> гибридов оказалась высокой.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>Е</sup> На большом и разнообразном экспериментальном материале было показано, что <emphasis>крысы и мыши тем лучше обучаются данному </emphasis>в <emphasis>навыку, чем меньше у них площадь iipMF.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Напомним, что выработка навыка избегания наказания в челночной камере — это типично лабораторный тест, аналога которому в естественном поведении грызунов практически нет. Его отрицательная корреляция с размером определенного отдела мозга еще ничего не говорит о функциональной значимости этой структуры. В этом отношении значительно больший интерес представляло исследование таких же корреляций в тестах, более адекватных экологической специализации крыс и мышей.</p>
     <p>Для выяснения <emphasis>участия генотипа в формировании когнитивных способностей</emphasis> животных более информативными оказались данные о <emphasis>корреляции размера iipMFс успешностью формирования навыка обучения в радиальном лабиринте</emphasis> (см. 3.4.2.1), которое требует формирования пространственных представлений (формирования <emphasis>«мысленного плана»</emphasis> лабиринта, см. 3.4). В таких экспериментах была обнаружена достоверная положительная корреляция размера <emphasis>iipMF</emphasis> и обучаемости мышей пространственному навыку (Schwegler, Lipp, 1995). На рис. 9.2Б слева показана схема перемещения мыши по радиальному лабиринту при решении задачи, а также график зависимости успешности выполнения навыка от размеров данной зоны синаптических окончаний. Под графиком схематически изображены размеры проекций мшистых волокон у мышей двух линий (см. выше). Выполнение теста Морриса (обучение в водном лабиринте, см. 3.4.2.2), точнее, «прочность» сформированной пространственной памяти, положительно коррелирует с размером <emphasis>iipMF</emphasis> (Schwegler, Lipp, 1995).</p>
     <p>Тесты на способность к обучению на основе формирования представления о пространстве и о своем положении в нем животные усваивают тем успешнее, чем больше у них размер проекции мшистых волокон гранулярных клеток на базальных дендритах пирамидных нейронов поля <emphasis>САЗ</emphasis> гиппокампа.</p>
     <p>Были проанализированы корреляции успешности выполнения «пространственных» и непространственных тестов с размерами и других областей гиппокампа (не только с <emphasis>iipMF),</emphasis> однако таких фенотипических корреляций с толщиной отдельных слоев гиппокампа в его разных участках, т. е. с числом клеточных элементов и мощностью дендритных стволов пирамидных клеток, не обнаружено (Schwegler, Lipp, 1995).</p>
     <p>Итак, обнаруженные нейроморфологические и поведенческие корреляции дают основание утверждать, что данная область синаптических окончаний (соединяющая гиппокамп с областью энторинальной коры и с новой корой) играет принципиально важную, ключевую роль в осуществлении и/или модуляции процессов обучения разных типов.</p>
     <p>Эти результаты были получены благодаря широкому использованию в лабораторных тестах генетически охарактеризованных животных, а также применению основных методов анализа генетических различий. В настоящее время исследование когнитивных способностей животных в этом тесте является одним из ведущих подходов в оценке особенностей поведения трансгенных животных и мышей-нокаутов. Детальнее с этими вопросами можно познакомиться в работе Lipp, Wolfer (1998), а также в материалах симпозиума <emphasis>«BehavioralPhenotypingofMouseMutants»</emphasis> (Cologne, 2000).</p>
     <p><strong>Использование трансгенных мышей при исследовании роли генотипа в процессах обучения и памяти.</strong> Методы генной инженерии и молекулярной биологии сделали возможным получение так называемых <strong><emphasis>трансгенных животных.</emphasis></strong> Как говорилось выше, такие исследования — это реализация подхода «от гена к поведению». Как правило, это физиологический и биохимический анализ, а также исследование поведения искусственных мутантов, у которых был видоизменен определенный участок генома. Для их создания в геном животного (в настоящее время используются почти исключительно мыши) вводится новый генетический материал. Таким материалом может быть или участок ДНК, кодирующий измененный ген, уже имеющийся у реципиента, ген от животного другого вида (например, крысы), либо генетическая конструкция, которая выключает какой-либо из генов реципиента (см.: Льюин, 1987; Jones, Mormede, 1999).</p>
     <p>Выделенный фрагмент ДН К вводится в геном на ранней стадии эмбрионального развития. С методами введения можно ознакомиться в специальных руководствах. В результате соответствующих манипуляций формируются так называемые химерные животные. Нередко оказывается, что гомозиготные по новой мутации особи (мыши с обоими мутантными аллеями) нежизнеспособны, и ее удается поддерживать только в гетерозиготном состоянии. Однако чаще всего популяция трансгенных мышей представляет собой смесь из животных дикого типа (гомозиготных по нормальному аллелю гена), гетерозиготных особей (имеющих один нормальный и один мутантный аллель) и гомозиготных по мутантному аллелю. Генотип каждого животного можно определить методом полимеразной цепной реакции или иным методом, подвергнув анализу небольшой кусочек ткани животного (обычно для этого отрезают кончик хвоста). Иногда гомозиготные носители нового гена внешне отличаются от нормальных собратьев.</p>
     <p>Специальные молекулярно-биологические приемы должны обеспечить достаточно надежную экспрессию новой ДНК в геноме реципиента. В противном случае введенный в геном фрагмент может сохраняться в латентном виде, не обнаруживая себя.</p>
     <p>Наиболее часто эксперименты по получению искусственных мутантов или животных-нокаутов проводятся с целью выяснить роль в организме того или иного белка, чаще всего обладающего ферментативной активностью, или белков-рецепторов клеточной поверхности. При работе с нейрогенами, т. е. с генами, которые экспрессируются («работают») в мозге, наибольшее число исследований проведено с выключением белков-рецепторов, избирательно связывающихся с нейромедиаторами и другими молекулами, влияющими на режим синаптической передачи в нейронах разных структур мозга. В настоящее время насчитывается много сотен мышей-нокаутов с инактивированными генами разных функциональных групп, и их число продолжает расти.</p>
     <p>Рассмотрим результаты наиболее известных исследований, в которых оценивали влияние выключения нейрогенов на процессы обучения и памяти.</p>
     <p>Экспериментальные схемы обучения, которые используются для тестирования запоминания у лабораторных мышей и крыс, позволяют с большой надежностью проанализировать влияние какого-либо фактора на краткосрочную или долгосрочную память и на процесс собственно усвоения навыка. В качестве «навыка» обычно выбирают выполнение животным простой двигательной реакции или, наоборот, невыполнение (торможение) такой реакции. В целях большей четкости эксперимент строят таким образом, чтобы усвоение навыка происходило при единственном сочетании условного и безусловного раздражителей. Достаточно популярны в таких исследованиях оценка синаптической проводимости гиппокампа электрофизиологическими методами и формирования пространственного навыка в тесте Морриса.</p>
     <p><strong>Долговременная посттетаническая потенциация.</strong> Важным модельным объектом для изучения процесса обучения стала так называемая долговременная <strong><emphasis>посттетаническая потенциация</emphasis></strong> (long term potentiation, LTP).</p>
     <p><strong>LTP</strong> — это одно из проявлений синаптической пластичности (т. е. изменения проводимости синапсов), происходящее в результате длительной бомбардировки слоя пирамидных нейронов гиппокампа (область <emphasis>СА1)</emphasis> электрическим раздражением аксонов, оканчивающихся на этих нейронах (т. е. искусственным путем).</p>
     <p>Подобные эксперименты в большинстве случаев проводятся на так называемых <emphasis>переживающих срезах гиппокампа,</emphasis> помещенных в специальную питательную среду, т. е. <emphasis>invitro.</emphasis> В результате потенциации клетки гиппокампа начинают активно реагировать на раздражения, неэффективные до нанесения электрической стимуляции. Для этого процесса (как и для разных форм обучения) необходим целый ряд условий:</p>
     <p>• активация так называемых <emphasis>NMDA-рецепторов</emphasis> (т. е. белковых молекул, расположенных в мембране нейронов и изменяющих ее проводимость при соединении с М-метил-О-аспартатом, ~ веществом, имитирующим эффект нейромедиатора);</p>
     <p>• <emphasis>повышение внутриклеточного уровня ионов кальция</emphasis> (Са^), что в свою очередь обеспечивается определенным каскадом событий с участием системы так называемых <emphasis>вторичных посредников</emphasis> (циклического аденозинмонофосфата — <emphasis>С-АМР</emphasis> и др.);</p>
     <p>• участие ряда ключевых ферментов (протеинкиназа- С, Са^-калмодулинзависимая протеинкиназа<strong>II</strong> — <emphasis>СаМКИн</emphasis> тирозинкиназа).</p>
     <p>Течение LTP в гиппокампе мышей-нокаутов с выключенными генами, кодирующими такие белки, сильно видоизменялось, однако она полностью не исчезала. Одновременно у этих мышей было нарушено формирование пространственного навыка в тесте g Морриса.</p>
     <p>Гистологическое исследование гиппокампа показало у них нарушения в расположении гранулярных клеток зубчатой фасции, т. е. тех нейронов, аксоны которых образуют <emphasis>iipMF.</emphasis></p>
     <p>I) Мыши с искусственной мутацией гена Со <emphasis>MKII</emphasis> нормально обучались навыку отыскания безопасного убежища при наличии сигнальных раздражителей, но не могли усвоить этот навык, когда для этого требовалось формирование пространственных представлений, т. е. «пространственной карты» (см. 3.4).</p>
     <p>К тому же у них при ритмическом электрическом раздражении гиппокампа с частотой 5—10 в сек (т. е. с частотой тета-ритма, как правило, присутствующего в суммарной электрической активности гиппокампа при исследовательском поведении) LTP не наступала, в то время как при высокочастотном раздражении она развивалась нормально. В норме у мышей могут развиваться обе формы LTP.</p>
     <p>Можно проанализировать, как сказывается на процессе обучения противоположное генетическое изменение — <emphasis>«сверхэкспрессия» какого-либо гена.</emphasis> Специальными приемами можно усилить работу гена не во всем мозге, а только в определенных его участках. Такие вполне жизнеспособные животные демонстрируют поразительные видоизменения поведения (Mayford et al., 1995).</p>
     <p>Сверхпродукция белка <emphasis>NMDA-рецептора типа 2В в переднем мозге</emphasis> мутантных мышей сопровождалась резким усилением способности к обучению в ряде тестов (так же как и усилением LTP).</p>
     <p>Мутантные мыши <emphasis>превосходили контрольных по усвоению навыка «застывания»</emphasis> (freezing response) при тестировании после однократного применения удара электрического тока, и у них было <emphasis>более прочное запоминание этой условной реакции. Обучение в тесте Морриса</emphasis> у этих мышей также <emphasis>было более эффективным.</emphasis> Данные наблюдения позволяют сделать вывод, важный для нейрофизиологии обучения: изменение эффективности NMDA-проводимости (и видимо, изменение интенсивности последующих процессов в нейроне) одинаково влияет на формирование разных навыков и, следовательно, представляет собой одно из универсальных звеньев в процессе обучения.</p>
     <p>Известно, что формирование памяти — это ступенчатый процесс.</p>
     <p>На животных разного филогенетического уровня показано, что в этом процессе выделяются по меньшей мере две четкие стадии:</p>
     <p>* краткосрочная память, которая не страдает от введения веществ подавляющих синтез белка или образование молекул <strong>РНК;</strong></p>
     <p>* долгосрочная память — ее формирование может быть блокировано введением этих веществ.</p>
     <p>Переход от краткосрочной памяти к долгосрочной — <strong><emphasis>консолидация</emphasis></strong>— сопровождается активацией генетического аппарата или <strong><emphasis>экспрессией новых генов,</emphasis></strong> которые до этого были неактивны (репрессированы).</p>
     <p>Считается установленным, что долговременная память связана с <strong><emphasis>изменениями в структуре синоптических белков.</emphasis></strong> Такие изменения осуществляются в результате целого каскада событий, принципиальным моментом которых является фосфорилирование, т. е. присоединение радикала неорганического фосфата к целому ряду белков. Этот биохимический процесс напрямую связан с изменениями в синапсах при их активации, он универсален и, как говорилось выше, принципиально сходен у животных разного уровня эволюционного развития. Выключение из каскада одного из его звеньев (путем «нокаута» соответствующего гена или, наоборот, усиления его работы) дает возможность оценить изменения в процессах собственно «следа» памяти.</p>
     <p>Одним из наиболее известных примеров таких изменений у мышей-нокаутов является выключение гена, кодирующего белок <emphasis>CREB </emphasis>(Bourchaladze et al., 1994). <emphasis>CREB (c-AMPresponseelementbindingprotein) </emphasis>относится к так называемым <emphasis>факторам транскрипции,</emphasis> или регулятор-ным белкам.</p>
     <p>Мыши-нокауты по гену <emphasis>CREB</emphasis> достаточно эффективно обучались и хорошо запоминали навык в интервалах «работы» краткосрочной памяти (30 и 60 мин после сеанса обучения). Если же сохранение навыка тестировали в сроки, когда должна «работать» долгосрочная память (через 2 ч), то его воспроизведение было сильно нарушено.</p>
     <p>Кроме этого, <emphasis>долговременная потенциация</emphasis> (LTP) у мышей с отсутствием гена, <emphasis>кодирующего белок CREB, развивалась аномально</emphasis> в тех же временных пределах. Через 2 ч после воздействия, вызывающего <emphasis>LTP,</emphasis> в срезах гиппокампа таких животных все ее проявления уже отсутствуют, тогда как в срезах мозга нормальных мышей сохраняются.</p>
     <p>Совокупность данных, полученных на животных разного уровня развития, позволяет в настоящее время считать, что <emphasis>экспрессия транскрипционного фактора CREB,</emphasis> который активирует гены, прямо связанные с формированием памяти, и ряда других генетических элементов <emphasis>является важным этапом записи следа памяти в мозге.</emphasis></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.6. Психогенетика человека и генетика поведения животных</strong></p>
     </title>
     <p>В этом разделе пойдет речь о том, как исследуется роль генотипа в формировании высших психических функций человека. Этот краткий очерк необходим, по нашему мнению, для того, чтобы можно было увидеть — изменчивость даже интеллекта человека имеет генетический компонент. Как между интеллектом человека и мыслительными способностями животных существуют большие различия, но существуют и черты сходства, так и в анализе генетических основ интеллекта человека можно найти не только черты различия, но и черты сходства с закономерностями наследования поведения животных.</p>
     <p>Трудности, успехи и достижения генетики поведения животных, особенно в части исследования способности к обучению и других сложных проявлений их психики, разделяла в течение всего XX в. и генетика поведения человека — направление, которое, по мнению авторитетных специалистов, правильнее называть <strong><emphasis>психогенетикой.</emphasis></strong></p>
     <p>Индивидуальные особенности в проявлении любых признаков, в частности признаков, связанных с функцией ЦНС, складываются из двух главных компонентов: особенностей генотипа индивида и тех влияний, которые оказывают на него внешние условия на всех этапах онтогенеза.</p>
     <p>О возможности передачи особенностей поведения от родителей к потомкам человеку было известно давно, причем не только из наблюдений за сельскохозяйственными и домашними животными, но и на основании «собственного опыта». Люди видели, что семейное сходство между родителями, детьми, внуками, братьями и другими родственниками обнаруживается не только во внешности и физических данных, но и в характере, темпераменте, привычках и пристрастиях, особенностях мимики и движений, в склонности к некоторым психическим заболеваниям.</p>
     <p>Каково же соотношение влияний среды и наследственности в формировании личности человека? Что понимать под «влиянием средовых условий», когда речь идет о таких сложных психологических признаках, как, например, темперамент? Как можно изучать эти сложные феномены?</p>
     <p>На эти и на ряд других вопросов отвечает возникшее в начале XX в. и активно развивающееся в последние десятилетия направление, получившее в русской литературе название «психогенетика». Это научное направление, которое, как и генетика поведения, развивается на базе психологии, психофизиологии, генетики и биологии развития <sup>2</sup>.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>2</sup> В 1999 г. увидел свет учебник «Психогенетика» (Равич-Щербо и др., 1999), который представляет собой не только ценнейшее учебное пособие, но и современную сводку по генетическим исследованиям психики человека. В книге даны основные сведения по общей генетике, методам психогенетики, подходам к оценке относительной роли генотипа и среды в изменчивости психологических признаков, по генетической психофизиологии и возрастным аспектам психогенетики.</p>
     <empty-line/>
     <p>В наши задачи не входит изложение основ психогенетики, мы ограничимся лишь упоминанием ее нескольких положений, которые важны в связи с проблемой генетических основ когнитивной деятельности животных.</p>
     <p>Использование методов анализа родословных, близнецового метода и др. генетических методов позволяет определять вклад генетического и средового компонентов в изменчивость признаков, связанных с характеристикой интеллекта человека. Практически не существует достаточно общепризнанного определения понятия «интеллект». К характеристикам интеллекта некоторые исследователи относят лишь такие «компоненты высшего уровня», как способность <emphasis>к решению принципиально новых задач</emphasis> (т. е. тех, для которых нет готового решения), способность к формированию понятий и оперированию ими (см. 1.4). Другие толкуют это понятие расширительно и относят к показателям <emphasis>интеллекта восприятие, внимание, скорость реакции</emphasis> и др. Как и в генетике поведения, для психогенетики важное значение имеет выбор признака для анализа. Поскольку интеллект, по мнению большинства исследователей, предполагает наличие некоторой совокупности когнитивных способностей, для его измерения требуется использование комплексных оценок.</p>
     <p>Основной методический подход при исследовании роли генотипа и среды в формировании когнитивных функций человека традиционно состоит в предъявлении испытуемым (с разной степенью родства) наборов тестов (или «вопросников»). Однако любая тестовая оценка отражает только результат некоторого процесса решения данной задачи, а пути ее решения (и психологические механизмы) могут быть совсем разными. <emphasis>Поиск тестов, которые возможно более точно описывали бы интеллектуальные показатели человека, — это одна из сложных проблем психологической диагностики и, как следствие, психогенетики.</emphasis></p>
     <p>Комплексные оценки когнитивных функций человека дают некий набор показателей, интерпретация которых в большой степени зависит от теоретической платформы исследователей. Часть ученых постулирует существование так называемого <strong><emphasis>«общего интеллекта»</emphasis></strong> (общей латентной переменной, или фактора, который определяет показатели большинства тестов). Другие полагают, что интеллект есть <strong><emphasis>сумма</emphasis></strong> так называемых <strong><emphasis>первичных умственных способностей</emphasis></strong>— пространственной, перцептивной, вербальной, мнемической, способности к беглой речи и логическому рассуждению. Принято считать, что последние, в свою очередь, находятся в корреляции с «общим интеллектом».</p>
     <p>Генетические влияния отвечают примерно за 50 % изменчивости признаков, характеризующих когнитивные способности (от 40 до 80 % различий между людьми по когнитивным способностям объясняется различиями, связанными с генетической изменчивостью).</p>
     <p>Приведем только один пример из этой области (табл. 9.1), который показывает, что величины коэффициентов корреляции между показателями ряда психологических тестов на «интеллект» у людей с разной степенью родства сильно различаются. Горизонтальные линии в столбце «Коэффициенты корреляции» располагаются под величинами этих индексов, полученных в разных исследованиях. Таким образом, длина такой линии характеризует разброс данных, полученных в разных работах для определенной категории родственников. Как мы видим, степень сходства в показателях этих тестов наиболее высока у монозиготных близнецов даже в случаях, когда они росли врозь. Она значительно выше, чем у всех других групп родственников. Из этой сводки также видно, что общность (или различия) средовых условий (выросшие врозь — выросшие вместе) также влияет на эти показатели не только у близнецов, но и у сибсов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>9.1. Корреляции когнитивных характеристик испытуемых с разной степенью родства и сходства условий среды</strong></p>
     </title>
     <p>(из Равич-Щербо и др., 1999; по Plomin, DeFries, 1980).</p>
     <image l:href="#i_080.png"/>
     <p>Одна из задач психогенетики (как и в генетике поведения) — анализ средовой «составляющей» общей изменчивости признаков, по которым судят о степени развития интеллекта человека. Показано, например, что общесемейная среда, т. е. параметры среды, одинаковые для членов каждой семьи, но варьирующие между семьями, объясняет 10–40 % межиндивидуальной изменчивости по признаку «общий интеллект».</p>
     <p>Истинные психогенетические исследования показывают, в какой степени и с помощью каких психофизиологических механизмов генетически детерминированные особенности личности и/или интеллектуальные способности человека (например, особенности темперамента, степень развития специальных способностей, вербальный интеллект и др.) могут быть ответственными за стиль поведения и деятельности.</p>
     <p>В то же время сложные аспекты личности, определяющие, например, этичность или неэтичность поступков, асоциальность поведения и т. п., нельзя напрямую связывать с генотипическими особенностями данного индивида и даже с генетически детерминированными особенностями влияния на него определенных средовых факторов. Эти аспекты личности связаны с существованием человека в социуме и с действием на него негенетических социальных факторов.</p>
     <p>Генетические, а тем более расовые или этнические особенности психики и поведения разных групп людей должны трактоваться с особенно большой осторожностью.</p>
     <p>Генетическая психофизиология как раздел психогенетики занимается проблемами генетической обусловленности особенностей реакций нервной системы человека на внешние (или внутренние) стимулы. Речь идет об исследовании большого числа показателей работы вегетативной нервной системы, ЭКГ, ЭЭГ, кожно-гальванической реакции и др.</p>
     <p>Многие характеристики суммарной ЭЭГ, а также вызванных потенциалов в ответ на разные внешние раздражения показывают значительную долю генетической изменчивости. Показано, например, что амплитуда потенциала лобно-теменных отделов мозга, вызванного выполнением простого действия — нажатия пальцем на кнопку, имеет <emphasis>разную «структуру» изменчивости</emphasis> в зависимости от того, происходит это нажатие само по себе или как отражение прогностической деятельности. Иными словами, «вклад» генетической компоненты в изменчивость амплитуды этого потенциала оказывается существенно выше в случае «осознаваемости» этого действия.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Резюме</strong></p>
     </title>
     <p><strong>Приведенный материал демонстрирует, с одной стороны, методологическое сходство проблем, которые стоят перед психогенетикой человека и генетикой поведения животных, а с другой — показывает, что генетические основы интеллекта (когнитивных способностей) — будь это человек или экспериментальное животное — базируются на широкой биологической основе, изучение которой может дать человеку более глубокие знания о своей природе. <emphasis>Современная генетика поведения и нейрогенетика,</emphasis> вооруженные молекулярно-биологическими методами, <emphasis>позволяют реально выявлять участие определенных генетических элементов в ассоциативном обучении и когнитивных процессах. </emphasis>В настоящее время существуют данные о молекулярно-генетических механизмах только относительно простых проявлений психики животных — ассоциативном и пространственном обучении. Однако есть экспериментальные свидетельства того, что и более сложные явления психики животных, например способность к экстраполяции, также находятся под контролем генотипа. Более детальное исследование этой проблемы — дело будущего.</strong></p>
     <p>1. Какими методами исследуют роль генотипа в формировании поведения?</p>
     <p>2. Существуют ли мутации, влияющие на строение и/или биохимию мозга?</p>
     <p>3 С какими различиями в строении мозга могут быть связаны различия в ассоциативном обучении и обучении пространственным навыкам?</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>Заключение</strong></p>
    </title>
    <p>Приведенный материал свидетельствует, что у животных действительно существуют зачатки мышления как самостоятельная форма когнитивной деятельности. Доказано, что они имеют особую природу и по своим механизмам отличаются от обучения сходным навыкам. Элементы мышления проявляются у животных в <emphasis>разных</emphasis> формах, и диапазон его проявлений тем шире, чем сложнее по структуре и функциям их мозг. Главная особенность мышления в том, что оно обеспечивает способность животного принимать новое адекватное решение <emphasis>при первой же встрече</emphasis> с необычной ситуацией.</p>
    <p>На протяжении XX века представления о зачатках разума у животных постоянно обсуждались и пересматривались. К настоящему времени голоса скептиков звучат все слабее. Многообразие методических приемов позволило выявить тот простейший уровень рассудочной деятельности, который доступен и низкоорганизованным животным. Можно считать установленным, что даже они способны решать возникшие перед ними задачи только на базе ранее усвоенной сходной информации и специально сформированных навыков, тогда как у более «продвинутых» представителей млекопитающих и птиц диапазон ситуаций, в которых они могут проявлять эту способность, несоизмеримо более широк.</p>
    <p>Способность рептилий, а также наиболее примитивных млекопитающих и птиц решать простейшие логические задачи имеет особое значение для проблемы возникновения мышления, т. к. свидетельствуют, что его зачатки возникли на достаточно ранних этапах эволюции.</p>
    <p>Разнообразие форм рассудочной деятельности даже у животных, не относящихся к приматам, позволило Л. В. Крушинскому в 70-е годы высказать гипотезу о связи уровня развития вида и степени сложности свойственного ему элементарного мышления, которая предвосхитила современное развитие этого направления науки.</p>
    <p>Одна из задач исследований элементарного мышления животных — показать, какой степени сходства достигают наиболее сложные когнитивные функции у человекообразных обезьян и человека, действительно ли между ними существует резкая грань и даже непроходимая пропасть. Современная наука заставляет ответить на этот последний вопрос отрицательно: <strong><emphasis>в способностях антропоидов и человека отсутствует резкий разрыв и наиболее сложные психические функции человека в той или иной степени представлены у шимпанзе.</emphasis></strong></p>
    <p>Высокий уровень интеллектуальных способностей, проявленный при решении разного рода лабораторных тестов, реализуется и в способности антропоидов к освоению и адекватному использованию языков-посредников. Это открытие подтвердило представления Л. А. Орбели, О. Келера, Р. Иеркса, Л. С. Выготского и других о том, что на ранних этапах эволюции существовали промежуточные стадии в развитии сигнальных систем животных.</p>
    <p>Особенно сложны проявления мышления животных в социальной жизни шимпанзе. Л. В. Крушинский еще в 60-е годы сформулировал представление о том, что высокий уровень развития рассудочной деятельности определяет характер и сложность структуры сообществ. Новейшие данные убедительно подтвердили его правоту. Современные наблюдения сообществ шимпанзе и горилл в природе позволили обнаружить, что уровень их взаимодействий более сложен, чем это можно было предположить еще несколько десятилетий назад. В своих социальных контактах шимпанзе способны ориентироваться не только на уже состоявшиеся акты поведения сородичей, но также и на их скрытые намерения. Это подтверждает наличие у шимпанзе не только способности к самоузнаванию (еще недавно такая возможность даже не допускалась), но и умения поставить себя на место сородича, оценить его намерения (theory of mind). Шимпанзе умеют мысленно «проиграть» возможный ход событий, обмануть партнера или заставить его вести себя так, как им это нужно. Эта сфера их интеллектуальных способностей получила даже особое название — «макиавеллевский ум».</p>
    <p>Тем не менее, сколь бы ни были высоки интеллектуальные способности антропоидов, речь может идти только о зачатках мышления, ведь никто из них не вышел за рамки возможностей 2,5-летнего ребенка.</p>
    <p>Вместе с тем современный язык описания «социальных знаний» высших животных временами может заставить читателя заподозрить их авторов в возвращении к антропоморфизму, к простому приписыванию обезьянам человеческих свойств. Следует, однако, заметить, что логика построения современных экспериментов, а также разносторонние подходы к анализу их результатов учитывают такую «опасность»: они строятся на многократно проверенном материале объективных это-логических наблюдений и промоделированы в лабораторных условиях. Это позволяет утверждать, что обвинения в антропоморфизме неправомерны.</p>
    <p>Примечательно, что в процессе развития исследований элементарного мышления происходило закономерное и необходимое изменение методологии. В середине XX века на смену простой констатации фактов и качественным описаниям пришел эксперимент с объективной регистрацией и скрупулезно точными количественными оценками всех параметров поведения. В конце XX века логика исследований вернула ученых к необходимости проводить не только количественный, но и качественный анализ наблюдаемых явлений, заставила учитывать результаты природных наблюдений. Большая заслуга в возвращении исследований элементарного мышления животных в «биологическое русло» принадлежит этологии, которая позволяет более надежно отличать истинно разумные акты от внешне «осмысленных» видоспецифических (инстинктивных) действий.</p>
    <p>Представление о том, что животным доступны разумные поступки, распространено достаточно широко, и именно оно явилось одним из стимулов, побуждавших к исследованию этой проблемы. Однако при трактовке даже самых убедительных на первый взгляд свидетельств очевидцев надо помнить о необходимости применения «канона Ллойда Моргана», т. е. анализировать, не лежат ли в основе предположительно разумного акта какие-то более простые механизмы. Тем не менее пренебрегать даже случайными наблюдениями было бы неправильно. Такой точки зрения придерживается, в частности, Дж. Гудолл (1992), которая писала: «Умное» поведение шимпанзе области Гомбе наблюдали многократно. Но как часто приходится иметь дело с рассказами случайных очевидцев! И хотя я твердо уверена, что такие рассказы при их осторожной оценке могут дать многое для понимания сложного поведения шимпанзе, все равно испытываешь облегчение, когда та или иная когнитивная способность, якобы наблюдавшаяся в природных условиях, выявляется и в строгих лабораторных опытах».</p>
    <p>В заключение приведем пример, когда наблюдение в природе послужило стимулом к проведению экспериментов и получило в них надежное и многократное подтверждение. Вот как Л. В. Крушинский (1968) описывает эпизод, благодаря которому он обратился к исследованию мышления животных: «Хорошо помню тот давний тихий августовский вечер, когда на берегу Волги мой пойнтер сделал стойку у края кустов. Подойдя к собаке, я увидел, что почти из-под самого ее носа быстро побежал под кустами молодой тетерев. Собака не бросилась за ним, а моментально, повернувшись на 180 градусов, обежала кусты и снова встала в стойку, почти над самым тетеревом. Поведение собаки носило строго направленный и наиболее целесообразный в данной ситуации характер: уловив направление бега тетерева, собака перехватила его. Это был случай, который вполне подходил под определение разумного акта поведения, проявившегося в экстраполяции траектории движения птицы». Это и подобные наблюдения послужили Л. В. Крушинскому основой для разработки методов изучения элементарной рассудочной деятельности животных, которые составили основу этой книги. Отмеченный им факт был не случаен — об этом свидетельствуют результаты тридцати лет исследований.</p>
    <p>Итак, чтобы глубоко понять поведение животного, тем более столь сложную его функцию, как зачатки мышления, целесообразно анализировать его как можно в более широком диапазоне ситуаций. Тенденция будущих исследований элементарного мышления животных состоит во все более тщательном анализе природы предположительно разумных актов. В этой связи ученые вновь и вновь возвращаются к вопросу о соотношении наблюдения и эксперимента в исследованиях проблемы мышления животных и на каждом следующем этапе решают его на новом уровне.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>Глоссарий</strong></p>
    </title>
    <p><strong>Аллель</strong> — одно из возможных структурных состояний гена. Аллели, распространенные в природных популяциях вида, называются аллелями дикого типа, а происходящие от них вследствие мутаций — мутантными аллелями.</p>
    <p><strong>Вторичные посредники</strong> — группа функционально связанных друг с другом внутриклеточных соединений, с помощью которых сигнал, полученный постсинаптической мембраной, передается внутри клетки системам, обеспечивающим ее реакцию. Система вторичных посредников участвует в передаче сигнала от постсинаптической мембраны к ядру и другим частям клетки.</p>
    <p><strong>Ген</strong> — функционально неделимая единица генетического материала, участок ДНК, кодирующих первичную структуру белка.</p>
    <p><strong>Генная инженерия</strong> — совокупность современных методических приемов, позволяющих манипулировать строением генома. Эти приемы основаны на особых свойствах нуклеиновых кислот (ДНК и РНК) и ферментов, участвующих в их синтезе. Совокупность методов генной инженерии позволяет осуществлять прицельное «вырезание» из генома определенных участков (генов), их последующее клонирование в микроорганизмах (с возможным видоизменением последовательности оснований), введение в геном другого (или того же самого) вида, а также оценку и регуляцию экспрессии этих генов. Эти методы обеспечивают искусственное целенаправленное изменение некоторых генов. В нейрогенетике исследовано значительное число таких искусственных мутантов, полученных у животных разного уровня развития (мышь, дрозофила, нематода <emphasis>Caemrhabditiselegans).</emphasis> Одним из вариантов генно-инженерного изменения организмов является получение животных-нокаутов, у которых полностью выключается тот или иной ген.</p>
    <p><strong>Генетический анализ, классический</strong> — исследование особенностей наследования признака при скрещивании генотипов, различающихся по аллелям того или иного гена. Анализ основан на установленных Менделем закономерностях — единообразии гибридов первого поколения, расщеплении признака у гибридов второго и последующего поколений, наличии групп сцепления и др.</p>
    <p><strong>Генотип</strong> — генетическая (наследственная) конституция организма, совокупность наследственных задатков данной клетки или организма, включая аллели генов и характер их расположения на хромосомах; это единая система генетических элементов, взаимодействующих на разных уровнях (аллельные и неаллельные взаимодействия). Генотип контролирует формирование фенотипа, т. е. совокупности всех признаков организма.</p>
    <p><strong><emphasis>Геном</emphasis></strong>— совокупность генов, характерных для гаплоидного набора хромосом данного вида. В отличие от генотипа, геном представляет собой характеристику вида, а не отдельной особи.</p>
    <p><strong>Гиппокамп</strong> — крупный отдел переднего мозга, который относится к так называемой старой коре и имеет слоистую структуру. В мозге птиц также имеется старая кора, но расположение этого отдела в мозге птиц отличается от его положения в мозге млекопитающих.</p>
    <p><strong>Изменчивость</strong> — свойство живых организмов существовать в различных формах. Фенотипическая изменчивость, т. е. реально обнаруживаемая «неодинаковость» определенных признаков или свойств организма, складывается, по существующим представлениям, из изменчивости наследственной (или генотипической) и средовой. Генотипическая изменчивость обусловлена различиями в наборе генов, т. е. в строении генотипа, тогда как средовая (или модификационная) изменчивость определяется реакцией данного организма на воздействия внешних условий. Пределы (или размах) средовой изменчивости определяются нормой реакции.</p>
    <p><strong>Иибредные линии</strong> — это специально выведенные группы родственных особей, гомозиготные по всем локусам генома, т. е. практически полностью идентичные друг другу по генотипу.</p>
    <p><strong>Инсайт</strong> (от англ. <emphasis>insight—</emphasis> «озарение») — решение задачи на основе экстренного улавливания связей между стимулами или событиями.</p>
    <p><strong>Инстинкт</strong> (от лат. <emphasis>instinctus—</emphasis> побуждение) — совокупность сложных наследственно обусловленных стереотипных действий, совершаемых одинаково всеми особями данного вида в ответ на внешние и внутренние раздражители для удовлетворения основных биологических потребностей. Единицами инстинктивного поведения считают фиксированные комплексы действий (ФКД, fixed action patterns) — видоспецифические (одинаковые у всех особей данного вида), генетически обусловленные, стереотипные по порядку и последовательности исполнения двигательные акты. Их называют также видоспецифическими (или видотипическими) формами поведения.</p>
    <p><strong>Интеллект человека</strong> — общая познавательная способность, определяющая готовность к усвоению и использованию знаний и опыта, а также к разумному поведению в проблемных ситуациях.</p>
    <p><strong>Искусственный отбор — </strong>выбор человеком (в частности, в экспериментальных целях) особей животных и растений, обладающих интересующими его признаками, с целью скрещивания и последующего получения от них потомства. При выведении линий (животных или растений) для генетических исследований отбирают особей с высокими и низкими значениями интересующего признака, формируя генотипы, контрастные по нему.</p>
    <p><strong>Катехоламииергическая система мозга</strong> — система нейронов мозга, в которых синаптическая передача осуществляется катехоламинами (норадреналином и дофамином). Блокада катехоламинергических синапсов веществами-блокаторами вызывает в первую очередь нарушения мотивационной и эмоциональной сферы.</p>
    <p><strong>Когнитивные</strong> (от лат. <emphasis>cognilio—</emphasis> знание), или познавательные, процессы — термин, употребляемый для обозначения тех видов поведения, в основе которых лежат не ассоциативные процессы (образование связей между стимулами и реакциями), а оперирование внутренними (мысленными) представлениями (образами). К когнитивным процессам относится ряд форм обучения (прежде всего пространственного) и памяти, а также все виды мышления или рассудочной деятельности. Существует ошибочная тенденция употреблять этот термин расширительно, как синоним любых форм высшей нервной деятельности, включая ассоциативное обучение.</p>
    <p><strong>Кроссмодальный перенос</strong> — перенос реакции (например, дифференцировочного условного рефлекса), сформированной с применением стимулов одной модальности (т. е., например, зрительных, слуховых, тактильных), на стимулы другой, имеющие сходные характеристики (например, частоту применения, число стимулов и т. п.). В кроссмодальном переносе участвуют не только непосредственно органы чувств, но и соответствующие отделы центральной нервной системы, анализаторы, в которые входят сенсорные (релейные) ядра, например латеральное коленчатое тело, и соответствующие (проекционные) области коры.</p>
    <p><strong>Межсигнальные реакции</strong> — это выполнение животным условно-рефлектор-ной реакции не в ответ на условные сигналы, а в интервале между их применениями.</p>
    <p><strong>Мыши-нокауты — </strong>искусственные мутанты, у которых с помощью методов генной инженерии полностью выключена функция какого-либо гена. Исследование поведения и физиологических признаков таких животных может пролить свет на функции этого гена в развитии нервной системы, а также на компенсаторные возможности генома.</p>
    <p><strong>Мышление</strong> — это опосредованное и обобщенное отражение действительности, в основе которого лежит произвольное оперирование образами и которое дает знание о наиболее существенных свойствах, связях и отношениях объективного мира. Это наиболее сложная форма высшей нервной деятельности, по своим механизмам, функциям и приспособительному значению отличная от инстинктов и обучения. Мышление животных обычно называют элементарным или довербальным, подчеркивая, что это лишь зачатки тех сложнейших функций, которые составляют мышление человека. Именно поэтому Л. В. Крушинский для обозначения элементарного мышления животных предложил специальный термин «рассудочная деятельность».</p>
    <p><strong>Нейромедиаторы</strong> — низкомолекулярные соединения, участвующие в передаче возбуждения в синапсе. Описано несколько десятков нейромедиаторов, наиболее хорошо изученными являются ацетилхолин, глутамат, нор-адреналин, дофамин, гамма-аминомасляная кислота, глицин и др.</p>
    <p><strong>Норма реакции</strong> — пределы, в которых может изменяться фенотип без изменения генотипа. Предел нормы реакции, ее «размах» у особей какого-либо вида зависят и от уровня его организации, и от экологических особенностей, и от особенностей изучаемого признака, а также от генотипа особи.</p>
    <p><strong>Обобщение</strong> — мысленное объединение предметов и явлений по их общим и существенным признакам.</p>
    <p><strong>Обучение</strong> — процесс, состоящий в появлении адаптивных изменений индивидуального поведения в результате приобретения опыта (Thorpe, 1963).</p>
    <p><strong>«Открытое поле»,</strong> тест, заключается в помещении животного (используется практически только для грызунов) на открытую освещенную площадку и в регистрации ряда параметров его поведения — уровня локомоторной и исследовательской активности, эмоциональной реактивности и т. п.</p>
    <p><strong>Память</strong> — способность к воспроизведению прошлого индивидуального опыта. Свойство нервной системы, выражающееся в способности длительно хранить и периодически использовать информацию о событиях внешнего мира и реакциях организма. Выделяют две формы памяти, соответствующие этапам ее формирования, — <strong><emphasis>краткосрочную и долговременную.</emphasis></strong> Первая характеризуется временем хранения информации от секунд до десятков минут; она разрушается воздействиями, влияющими на согласованность работы нейронов (например, электрошок или кислородное голодание). Краткосрочная память включает в себя два компонента. Это собственно краткосрочная память, которая не страдает от действия на мозг электрошока и гипоксии, и так называемая промежуточная память, которая разрушается от этих воздействий и которая, видимо, представляет собой этап в формировании долговременной памяти. Время ее хранения гораздо дольше и сопоставимо с длительностью жизни данного организма. Переход от краткосрочной памяти к долговременной называется <strong><emphasis>консолидацией.</emphasis></strong> Долговременная память связана с устойчивыми изменениями в синапсах. Эти изменения, в свою очередь, связаны с изменениями в биосинтезе и встраиванием в мембраны белков, от которых зависит чувствительность ее к нейромедиатору. Информация, записанная в памяти, называется «следом памяти» или «энграммой». В свою очередь долговременная память — это явление неоднородное. Она может быть <strong><emphasis>«декларативной»</emphasis></strong> (т. е. памятью на тексты и события) и/или <strong><emphasis>«иконической»</emphasis></strong> (памятью на сенсорные раздражения, запоминание сложных привычек и навыков). По типу запоминаемой информация память может быть <strong><emphasis>рабочей,</emphasis></strong> т. е. сохраняться в течение короткого времени после сеанса научения, и так называемой <strong><emphasis>«референтной»,</emphasis></strong> которая связана с запоминанием контекста и длится долго.</p>
    <p><strong>Плейотропия</strong> — множественные проявления действия какого-либо гена, связанные с вовлечением в реализацию его эффекта значительного числа систем.</p>
    <p><strong>Поведение</strong> — один из важнейших способов активного приспособления животных к многообразию условий окружающей среды. Оно обеспечивает выживание и успешное воспроизведение как отдельной особи, так и вида в целом.</p>
    <p><strong>Полимеразная цепная реакция — ПЦР</strong> <emphasis>(PCR — polymerasechainreaction) — </emphasis>метод, позволяющий за счет использования специальных ферментов и олигонуклеотидных последовательностей, специфичных для какого-либо гена, многократно увеличивать («нарабатывать») <emphasis>invitro</emphasis> количество РНК, соответствующей данному гену.</p>
    <p><strong>Понятие</strong> — форма мышления, отражающая существенные свойства, связи и отношения предметов и явлений. Основная логическая функция понятия — выделение общего, которое достигается посредством отвлечения от всех особенностей отдельных предметов данного класса. В зависимости от типа абстракции и обобщения, лежащих в его основе, понятие может быть теоретическим или эмпирическим. Во втором случае оно фиксирует одинаковые предметы (или стимулы) в каждом отдельном классе предметов (или стимулов) на основе операции сравнения.</p>
    <p><strong>Посттетаническая иотеициация — </strong>изменение синаптических свойств нейронной сети в результате предварительного длительного (тетанического) раздражения, выражающееся в увеличении возбудимости мембран нейронов.</p>
    <p><strong>Представление</strong> — форма индивидуального чувственного отражения, благодаря которой возникают образы ранее воспринятого предмета или явления. В отличие от восприятия представление объединяет единичные объекты и связывает их с понятием. Существует в виде следов памяти, а также в виде образов, созданных воображением. У человека представления опосредованы словом, осмысленны и осознаны, у животных они также могут быть не только образными, но и отвлеченными, создавая основу для образования довербальных понятий.</p>
    <p><strong>Разум, разумное поведение — </strong>синоним терминов «мышление» и «рассудочная деятельность». Употребляется также и в более широком смысле как альтернатива инстинкта.</p>
    <p><strong>Рассудочная деятельность</strong> — синоним термина «мышление», предложенный Л. В. Крушинским и обозначающий «способность животного улавливать эмпирические законы, связывающие предметы и явления внешнего мира, и оперировать этими законами в новой для него ситуации для построения программы адаптивного поведенческого акта» (Крушинский, 1986). Крушинский считал это определение рабочим. Оно, с одной стороны, подчеркивает специфику определенных актов поведения животных, их отличие от инстинктов и обучения, а с другой — четко отграничивает от высших психических функций человека.</p>
    <p><strong>Робертсоновская транслокация</strong> — это слияние двух акроцентрических (т. е. палочковидных) хромосом с образованием одной мета- или субметацентрической. Цитогенетические исследования показывают, что заметного изменения количества генетического материала при этих транслокациях не происходит(хотя область околоцентромерного гетерохроматина, по некоторым данным, оказывается измененной).</p>
    <p><strong>Символизация</strong> — установление эквивалентности между нейтральными знаками (символами) и предметами, действиями, обобщениями разного уровня и понятиями.</p>
    <p><strong>Символы</strong> — это знаки, связанные с представлениями, которые в отличие от конкретных форм образного мышления отображают не только непосредственные стимулы, но и довербальные понятия, возникшие благодаря операциям обобщения и абстрагирования.</p>
    <p><strong>Стресс-реактивность</strong> — способность организма более или менее успешно формировать реакцию на действие сильных вредящих или угрожающих раздражителей. Эта реакция вовлекает гипоталамо-гипофиз-надпочечниковую систему и заключается в мобилизации защитных ресурсов организма.</p>
    <p><strong>Таксономическая группа (таксой)</strong> — группа организмов (животных и растений), связанных той или иной степенью родства, обособленных от других в той степени, чтобы им можно было присвоить ранг вида, рода, отряда, класса и т. п.</p>
    <p><strong>Факторы транскрипции — </strong>белковые молекулы, функция которых связываться с ДНК и регулировать экспрессию генов.</p>
    <p><strong>Фенотип — </strong>совокупность всех признаков и свойств особи, формирующихся в процессе взаимодействия ее генетической структуры (генотипа) и внешней по отношению к ней среды. Однозначного соответствия между генотипом и фенотипом нет: изменения генотипа не всегда сопровождаются изменением фенотипа, и наоборот, изменения фенотипа не обязательно связаны с изменением генотипа.</p>
    <p><strong>Холинолитические препараты</strong> — вещества, блокирующие синаптическую передачу в нейронах, где нейромедиатором является ацетилхолин. Ацетилхолинергические нейроны содержатся в большом количестве в переднем мозге, а их разрушение вызывает нарушения и обучения, и других когнитивных функций. Нарушения в холинергической системе нейронов мозга ответственны за нарушения памяти и интеллекта при болезни Альцгеймера.</p>
    <p><strong>Цепные условные рефлексы</strong> — условные рефлексы, выработанные таким образом, что выполнение одного из них является условием выполнения следующего. Например, двигательный инструментальный навык у крысы формируют таким образом, что после первого выученного (инструментального) движения, например прыжка на полку, следует переход животного в другую часть камеры и нажатие на рычаг, затем еще 1–2 сходных движения, после которых животное получает подкрепление.</p>
    <p><strong>Цефализация (или энцефализация)</strong> — увеличение отношения массы головного мозга к массе тела животного в сравнительном ряду позвоночных. Среди птиц степень цефализации наиболее высока у попугаев, врановых и сов, среди млекопитающих — у китообразных и приматов, особенно у человека.</p>
    <p><strong>Цитоархитектоника — </strong>клеточное строение нервной ткани, учитывающее разнообразие типов нейронов, связи между нейронами определенных групп и количественные соотношения нейронов разных типов.</p>
    <p><strong>Эвристические процессы — </strong>деятельность, приводящая к внезапному решению задачи.</p>
    <p><strong>Эмпатия</strong> — сочувствие, сопереживание, умение поставить себя на место другого, в том числе понимание знаний и намерений других индивидов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>Предметный указатель</strong></p>
    </title>
    <p>Абстрагирование 38, 208, 222.</p>
    <p>Амслен — <emphasis>см. Языки-посредники.</emphasis></p>
    <p>Антропоморфизм 20, 28, 59</p>
    <empty-line/>
    <p>Бихевиоризм 8, 28–29, 48, 76–77.</p>
    <p>Большее множество, признак 171.</p>
    <p>«Больше, чем», признак 158–159, 170–171, 175.</p>
    <empty-line/>
    <p>Видоспецифическое поведение 21, 51–55, 135–137, 194, 237, 273.</p>
    <p>Вторая сигнальная система 47, 193, 194, 196.</p>
    <p>Выбор по аналогии 190–191.</p>
    <p>Выбор по образцу 36, 43, 102–103, 163–164, 168, 187, 203, 249.</p>
    <empty-line/>
    <p>Генетика поведения 9, 264 — вариации строения мозга 282–288.</p>
    <p>Генетические модели 10.</p>
    <p>Генетический анализ 265–266.</p>
    <p>Гештальтпсихология 9.</p>
    <p>Гиппокамп 98-100, 282–283, 297.</p>
    <empty-line/>
    <p>«Доставание банана», тест 156–157.</p>
    <p>Дрессировка 20, 61, 78.</p>
    <empty-line/>
    <p>Естественные категории и понятия 175, 179-183.</p>
    <empty-line/>
    <p>Зоопсихология 8, 32.</p>
    <empty-line/>
    <p>Индивидуальное поведение (классификация) 10–11.</p>
    <p>Инсайт 39, 40, 84, 104, 107.</p>
    <p>Инстинкт 20–23, 33, 52–54, 135–137.</p>
    <p>Интеллект 15, 56, 62–63, 290.</p>
    <p>Использование орудий <emphasis>см. Орудийная деятельность.</emphasis></p>
    <p>Иеркиш <emphasis>см. Языки-посредники.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Канон Ллойда-Моргана 24, 56, 80, 105, 112, 137, 183.</p>
    <p>Категоризация 181.</p>
    <p>Кедровки 99-100.</p>
    <p>Когнитивные процессы 29, 85 — тесты 113–116.</p>
    <p>Коммуникация, вариабельность сигналов 195.</p>
    <p>Конструктивная деятельность 122, 124.</p>
    <p>Критерий обученности, условный 164</p>
    <p>Кроссмодальный перенос 168.</p>
    <empty-line/>
    <p>Лабиринты 89–90, 95-98.</p>
    <empty-line/>
    <p>Мотивация 68,114–115.</p>
    <p>Мысленный план 87. 89–91, 94–96, 97, 101, 128, 140.</p>
    <p>Мышление 14 — довербальное 44-45 — животных 107–111, 134 — индуктивное 191 — классификация 117 — элементарное, градации 251— 257.</p>
    <empty-line/>
    <p>Навыки, независимо приобретенные — у крыс 156 — у птиц 158–159.</p>
    <p>Новизна, признак 186.</p>
    <empty-line/>
    <p>Обобщение 38, 161–169, 184–189, 208, 222 — довербальные понятия 174 — допонятийный уровень 173 — категоризация 183 — опознание предметов по изображениям 172 — оценка уровня 166–169.</p>
    <p>Образы 87, 90, 110.</p>
    <p>Обучение 64, 135 — вторичное 162, 174 — генетические различия 278-288 — морфологические корреляции 282-283 — первичное 162.</p>
    <p>Ориентация в пространстве 93.</p>
    <p>Орудийная деятельность 11.</p>
    <p>— капуцинов 126</p>
    <p>— «тушение огня» 130-131 — человекообразных обезьян 118–127, 134 -135 — шимпанзе Тарас 122 — шимпанзе Лада и Нева 133.</p>
    <p>Отсроченные реакции 87-88.</p>
    <empty-line/>
    <p>Память 88, 93–94, 96, 97, 99, 101, 161-162.</p>
    <p>Перенос, тест 165–170, 201.</p>
    <p>Поведение 52—55 — классификации 10 — поисковое 54–55.</p>
    <p>Подсказки экспериментатора <emphasis>IS—79, </emphasis>115–116, 204.</p>
    <p>Понятия 173 — довербальные 188 — о числе 188.</p>
    <p>Предложение, понимание структуры 211–212.</p>
    <p>Представления 86–87, 94, 102–103, 210 — константность свойств 88 — отвлеченные 261.</p>
    <p>Привыкание 66–67.</p>
    <p>Признаки — абсолютные 177</p>
    <p>— «больше, чем» 158-159 — относительные 164, 168, 185— 186 — соответствие 164, 187, 189 — сходство 167, 187–188.</p>
    <p>Психофизиология 9</p>
    <empty-line/>
    <p>Разум 23.</p>
    <p>Рассудочная деятельность 139-141 — определение 108 — тесты 113–116.</p>
    <p>Ревеша — Крушинского тест 251.</p>
    <p>Рефлекторный принцип 25.</p>
    <p>Речь 47, 193, 194, 261–262,</p>
    <p>— возраст формирования 218 — понимание обезьянами 210, 216-218 — представительство в мозге 218.</p>
    <empty-line/>
    <p>Символизация 193—194 — тесты 197-198 — врановые птицы 201—204 — приматы 198-201.</p>
    <p>Сложение, арифметическая операция 203–204.</p>
    <p>Сознание 223—225 — знания о намерениях других особей 232 — признаки сознания у животных 225 — самоузнавание у человекообразных обезьян 225-229 — у других видов 230–232.</p>
    <p>Соответствие, признак 164, 187, 189.</p>
    <p>Социальное поведение 11.</p>
    <p>Социальное сознание 110, 233—237 — обман 243 — преднамеренное обучение детенышей 240 — социальное маневрирование 241 — социальные «знания» 238–239.</p>
    <p>Сравнительный подход 23, 48, 170.</p>
    <p>Стимулы, режимы предъявления 163–164, 170.</p>
    <p>Стратегии поиска 97, 248.</p>
    <p>Сходство, признак 167, 187–188.</p>
    <p>Счет 44 — мысленная операция 199—200.</p>
    <empty-line/>
    <p>Теория «стимул-реакция» 29–30.</p>
    <p>Транзитивное заключение — 85, 203.</p>
    <empty-line/>
    <p>«Ужение» термитов — 135.</p>
    <p>«Умный Ганс» 78–79</p>
    <p>Условные рефлексы 25, 61 — дифференцировочные 80–86, 149–151,163-164, 185 — многократные переделки 83, 185, 247 — инструментальные 29, 67, 73-80 — метод последовательного приближения 77–78, 157 — самоформирование 77 — классические 67, 74 — угашение 69 — цепные 247.</p>
    <p>Установка на обучение 83–84, 92, 138, 140, 247-249.</p>
    <empty-line/>
    <p>Физиология высшей нервной деятельности 8, 25–26, 40–43, 70-72.</p>
    <empty-line/>
    <p>Число, признак 177.</p>
    <empty-line/>
    <p>Эволюция психики 59–63.</p>
    <p>Эвристические решения 162.</p>
    <p>Экстраполяция — способность 115, 249 — методика 142-143 — повреждение мозга 255— 257 — сравнительные исследования 249-250 — экологические сопоставления 258–260.</p>
    <p>Элементарная логическая задача 139-148.</p>
    <p>Эмпирическая размерность, тест 145-148 — контрольный опыт 148-151 — способность 250.</p>
    <p>Эмпирические законы 89, 139.</p>
    <p>Этология 7, 9, 48, 51-55.</p>
    <empty-line/>
    <p>Языки — естественные 194-196 — человека 196 — свойства, по Хоккету 205.</p>
    <p>Языки-посредники 48, 205-206 — амслен 48, 206-212 — йеркиш 48, 213 — категоризация 181 — обучение дельфинов 219 — попугая 220-221 — синтакисис 216 — свойства 209-212 — язык жестов (амслен) 47</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>Литература<sup>1</sup></strong></p>
    </title>
    <empty-line/>
    <p><strong><sup>1 </sup></strong><emphasis>Жирным шрифтом выделены рекомендуемые литературные источники.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Адрианов О. С., Молодкина Л. Н., Ямщикова Н. Г.</emphasis> Ассоциативные системы мозга и экстраполяционное поведение. М.: Медицина, 1987.</p>
    <p><strong><emphasis>Андреева Н. Г., Обухов Д. К. </emphasis>Эволюционная морфология нервной системы позвоночных. СПб., 1999.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Бадридзе Я. К.</emphasis> Пищевое поведение волка. Вопросы онтогенеза. Тбилиси: Мецниереба, 1987.</p>
    <p><emphasis>Батуев А. С.</emphasis> Предисловие редактора//Физиология поведения: Нейробиологи-ческие закономерности. Руководство по физиологии. Л.: Наука, 1987. С. 3–8.</p>
    <p><emphasis>Бауер Т.</emphasis> Психическое развитие младенца. М.: Прогресс, 1979.</p>
    <p><emphasis>Бериташвили И. С.</emphasis> Память позвоночных животных, ее характеристика и происхождение. М.: Наука, 1974.</p>
    <p><emphasis>Биттерман М. Е.</emphasis> Эволюционное развитие условно-рефлекторной деятельности//Механизмы формирования и торможения условных рефлексов. М.: Наука, 1973. С. 13–25.</p>
    <p><strong><emphasis>Богословская Л. С., Поляков Г. И. </emphasis>Пути морфологического прогресса нервных центров у высших позвоночных. М.: Наука, 1981.</strong></p>
    <p><emphasis>Брушлинский А. В.</emphasis> Психология мышления и проблемное обучение. М.: Знание, 1983.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Вагнер В. А.</emphasis> Биопсихология субъективная и объективная//Хрест. по зоопсихологии сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во, 1997. С. 5—15.</p>
    <p><emphasis>Вацуро Э. Г.</emphasis> Исследование высшей нервной деятельности антропоида (шимпанзе). М.: Изд-во АМН СССР, 1948.</p>
    <p><emphasis>Виноградова О. С.</emphasis> Гиппокамп и память. М.: Наука, 1975.</p>
    <p><emphasis>Войтонис Н. Ю.</emphasis> Предыстория интеллекта. М.;Л.: Наука, 1949.</p>
    <p><emphasis>Воробьев В. Н.</emphasis> Кедровка и ее связь с сибирским кедром. Новосибирск: Наука, 1982.</p>
    <p><emphasis>Воронин Л. Г.</emphasis> Курс лекций по высшей нервной деятельности. М.: Изд-во МГУ, 1984.</p>
    <p><emphasis>Воронин Л. Г., Дашевский Б. А., Фокина В. В. и др.</emphasis> Целенаправленное поведение обезьян <emphasis>(Macacomulatto),</emphasis> определяемое относительной новизной экспериментальной ситуации. ДАН СССР. 1978. Т. 242. № 6. С. 1441–1444.</p>
    <p><strong><emphasis>Выготский Л. С. </emphasis>Мышление и речь. М.: Лабиринт, 1996.</strong></p>
    <p><emphasis>Выготский Л. С.</emphasis> Предисловие к русскому изданию книги В. Келера «Исследование интеллекта человекоподобных обезьян»//Хрест. по зоопсихологии и сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во, 1997. С. 208–223.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Гороховская Е. А.</emphasis> Этология: рождение дисциплины. СПб.: Алетей, 2001.</p>
    <p><strong><emphasis>Гудолл Дж</emphasis>. Шимпанзе в природе: поведение. М.: Мир, 1992.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Данилова Н. Н.</emphasis> Психофизиология. М.: Аспект Пресс,1998.</p>
    <p><strong><emphasis>Дарвин Ч. </emphasis>О выражении ощущений у человека и животных//Собр. соч. М.: Изд-во АН СССР, 1953.</strong></p>
    <p><strong><emphasis>Дарвин Ч.</emphasis>Происхождение человека и половой подбор//Соч. СПб., 1896. Т. 2.</strong></p>
    <p><emphasis>Дашевский Б. А.</emphasis> Решение обезьянами задач, требующих оперирования эмпирической размерностью фигур. ДАН СССР. 1972. Т. 204. № 2. С. 496–498.</p>
    <p><emphasis>Дашевский Б. А.</emphasis> Физиологический анализ способности высших млекопитающих к оперированию эмпирической размерностью фигур//Автореф. дисс. М.: Изд-во МГУ, 1979.</p>
    <p><emphasis>Дашевский Б. А., Детлаф С. А.</emphasis> Дифференцирование фигур по признаку объемности у макаков-резусов/ Журн. высш. нерв. деят. 1974. Т. 24. № 4. С. 860–862.</p>
    <p><strong><emphasis>Дембовский Я.</emphasis> Психология обезьян. М.: ИЛ, 1963.</strong></p>
    <p><emphasis>Дерягина М. А.</emphasis> Манипуляционная активность приматов. М.: Изд-во МГУ, 1986. <strong><emphasis>Дьюсбери Д.</emphasis> Поведение животных: Сравнительные аспекты. М.: Мир, 1981. </strong><emphasis>Ерахтин А. В., Портнов А. Н.</emphasis> Философские проблемы этологии и зоопсихологии. М.: Знание, 1984.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Зорина 3. А.</emphasis> Сравнительные исследования некоторых сложных форм обучения у птицу/Сравнительная физиология ВНД человека и животных. Л.: Наука, 1990. С. 21–36.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А.</emphasis> Элементарное мышление животных и птиц//Хрест. по зоопсихологии и сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во, 1997. С. 160–172.</p>
    <p><strong><emphasis>Зорина 3. А., Полетаева И. И.</emphasis> Поведение животных. М.: Астрелль, 2000. </strong><emphasis>Зорина 3. А., Попова Н. П.</emphasis> Сравнение решения задачи на экстраполяцию до и после удаления старой коры у ворон//Журн. высш. нерв. деят. 1976.Т.26.№ 1.С. 127–131.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Смирнова А. А.</emphasis> Количественные оценки у серых ворон: обобщение по относительному признаку «большее множество»//Журн. высш. нерв. деят. 1995. Т.45.№ 3. С. 490–499.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Смирнова А. А.</emphasis> Количественная оценка серой вороной множеств, состоящих из 15–25 элементов//Журн. высш. нерв. деят. 1996. Т. 46. № 2. С. 298–301.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Смирнова А. А.</emphasis> Эволюционные аспекты проблемы обобщения и абстрагирования у птиц (довербальное понятие «число»)//Соврем. концепции эволюц. генетики. Сб. трудов, поев. памяти акад. Д. К. Беляева. Новосибирск, 2000. С. 297–303.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Смирнова А. А, Лазарева О. Ф.</emphasis> Умеют ли вороны «считать»?//Природа. 2001. № 2. С. 72–79.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Калинина Т. С., Маркина Н. В.</emphasis> Способность к обучению у ворон и голубей: формирование системы дифференцировок стимулов по цвету при нарастающем количестве подкрепления//Журн. высш. нерв. деят. 1989. Т. 39. № 4. С. 660–666.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Калинина Т. С., Майорова М. Е. и др.</emphasis> Относительные количественные оценки у ворон и голубей при экстренном сопоставлении стимулов, ранее связанных с разными количествами подкрепления//Журн. высш. нерв. деят. 1991. Т. 41. № 2. С. 306–313.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Крушинский Л. В.</emphasis> Возрастные особенности рассудочной деятельности птицу/Роль сенсорного притока в созревании функций мозга. М.: Наука, 1987. С. 194–197.</p>
    <p><emphasis>Зорина 3. А., Федотова И. Б.</emphasis> Роль Wulst в решении экстраполяционной задачи у вороновых птиц//Журн. высш. нерв. деят. 1981. Т. 31. № 1. С. 185–187.</p>
    <p><strong><emphasis>Зорина 3. А., Полетаева И. И., Резникова Ж. И.</emphasis>Основы этологии и генетики поведения. М.: Изд-во МГУ, 1999.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ильичев В. Д., Силаева О. Л.</emphasis> Говорящие птицы. М.: Наука, 1990. <emphasis>Келер В.</emphasis> Исследование интеллекта человекоподобных обезьян. М.: Комакадемия, 1930.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Конорски Ю.</emphasis> Интегративная активность нервной системы. М.: Мир, 1969. <emphasis>Котляр Б. И.</emphasis> Пластичность нервной системы. М.: Изд-во МГУ, 1986. <emphasis>Крутова В. И., Старовойтов В. И., Сулимое К. Т.</emphasis> Собака — детектор видовых запахов в работе зоологов и криминалистов//Клуб собаководства. М.: Патриот, 1991. Вып 2. С. 3–10.</p>
    <p><emphasis>Крушинская Н. Л.</emphasis> Некоторые сложные пищевые формы поведения кедровок после удаления у них старой коры//Журн. эволюц. биохим. и физиол. 1966. Т. 2. № 6. С. 563–568.</p>
    <p><emphasis>Крушинская Н. Л., Дмитриева И. Л., Журовский В.</emphasis> Изучение экстраполяционного рефлекса у европейского бобра <emphasis>(CastorfiberЬ.)//Ж.\ун.</emphasis> высш. нерв. деят. 1980. Т. 30 № 1.С. 150–156.</p>
    <p><emphasis>КрушинскийЛ. В.</emphasis> Естьлиразумуживотных?//Природа. 1968. № 8. С. 2—15. <strong><emphasis>Крушинский Л. В.</emphasis> Биологические основы рассудочной деятельности. М.: Изд-во МГУ, 1986.</strong></p>
    <p><strong><emphasis>Крушинский Л. В.</emphasis>Избранные труды: В 2 т. М.: Наука, 1993. </strong><emphasis>КрушинскийЛ. В., Доброхотова Л. П., Школьник-Яррос Е.</emphasis> Г. Элементарная рассудочная деятельность и морфофизиологические параллели переднего мозга птиц и млекопитающих//Журн. общ. биол. 1985. Т. 46. № 5. С. 633–644.</p>
    <p><emphasis>Крушинский Л. В., Зорина 3. А., Дашевский Б. А.</emphasis> Способность к оперированию эмпирической размерностью фигур у птиц семейства Сотс1ае//Журн. высш. нерв. деят. 1979. Т. 29. № 3. С. 590–597.</p>
    <p><emphasis>Крушинский Л. В., Дашевский Б. А., Крушинская Н. Л. и др.</emphasis> Изучение сложных форм поведения дельфинов <emphasis>Tursiopstruncatus(Montagu)/</emphasis>/Жури. высш. нерв. деят. 1972. Т. 22. № 4. С. 718–722.</p>
    <p><emphasis>Крушинский Л. В., Дашевский Б. А., Зорина 3. А. и др.</emphasis> Дифференцирование фигур по признаку объемности/плоскостности у вороновых птиц//Биол. науки. 1981. № 3. С. 55–59.</p>
    <p><emphasis>Крушинский Л. В., Дыбан А. П., Баранов В. С. и др.</emphasis> Особенности высшей нервной деятельности мышей с робертсоновской транслокацией хромосом//Журн. высш. нерв. деят. 1982. Т. 32. № 3. С. 446–454.</p>
    <p><emphasis>Крушинский Л. В., Якименко О. О., Попова Н. П.</emphasis> Особенности решения логических задач как один из критериев биологического возраста//Новые исследования по возрастной физиологии. 1983. № 1 (20). С. 44–48.</p>
    <p><emphasis>Кэндел Э.</emphasis> Клеточные механизмы обучения. М.: Мир, 1981.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ладыгина-Коте Н. Н.</emphasis> У «мыслящих» лошадей: Личные впечатления в беглом освещении вопроса. М., 1914.</p>
    <p><emphasis>Ладыгина-Коте Н. Н.</emphasis> Исследование познавательных способностей шимпанзе. М.: Госиздат, 1923.</p>
    <p><emphasis>Ладыгина-Коте Н. Н.</emphasis> Дитя шимпанзе и дитя человека в их инстинктах, эмоциях, играх, привычках и выразительных движениях. М.: Изд. Гос. Дарвиновского Музея, 1935.</p>
    <p><strong><emphasis>Ладыгина-Коте Н. Н.</emphasis>Конструктивная и орудийная деятельность высших обезьян. М.: Наука, 1959.</strong></p>
    <p><emphasis>Ладыгина-Коте Н. Н.</emphasis> Послесловие к книге Я. Дембовского «Психология обезьян». М.: ИЛ, 1963. С. 285–324.</p>
    <p><emphasis>Левыкина Н. Ф.</emphasis> Особенности деятельности с предметами у низших обезьян// Тез. докл., 1-й съезд об-ва психологов. М., 1959. № 2.</p>
    <p><emphasis>Лексин Ю. И.</emphasis> Отец//Знание — сила. 1995. № 1. С. 123–135.</p>
    <p><emphasis>Леонтьев А. Н.</emphasis> Проблемы развития психики. М.: Наука, 1972.</p>
    <p><emphasis>Линден Ю.</emphasis> Обезьяны, человек и язык. М.: Мир, 1981.</p>
    <p><emphasis>Лоренц К.</emphasis> Человек находит друга. М.: Изд-во МГУ, 1992.</p>
    <p><emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Основы нейропсихологии. М.: Изд-во МГУ, 1973.</p>
    <p><emphasis>Льюин Б.</emphasis> Гены. М.: Мир, 1987.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Мазер К., Джинкс Дж.</emphasis> Биометрическая генетика. М.: Мир, 1985.</p>
    <p><emphasis>Мак-Ларен А.</emphasis> Химеры млекопитающих. М.: Мир, 1979.</p>
    <p><strong><emphasis>Макфарленд Д.</emphasis>Поведение животных. М.: Мир, 1988.</strong></p>
    <p><emphasis>Милюкова И. В., Молотова Н. Г.</emphasis> Познавательное поведение шимпанзе подросткового возраста//Журн. высш. нерв. деят. 1995. Т. 45. № 2. С. 410–416.</p>
    <p><emphasis>Милюкова И. В., Никитин В. С., Уварова И. А., Силаков В. Л.</emphasis> Сравнительно-физиологическое изучение функции обобщения у приматов//Журн. эвол. физиол. и биохим. 1990. Т. 26. № 6. С. 801–810.</p>
    <p><emphasis>Маркова А. Я.</emphasis> Процесс элементарной абстракции у низших обезьян//Вопр. психол.1962.№ 1.</p>
    <p><strong><emphasis>Меннинг О.</emphasis>Поведение животных: Вводный курс. М.: Мир, 1982.</strong></p>
    <p><emphasis>Мешкова Н. Н., Федорович Е. Ю.</emphasis> Ориентировочно-исследовательская деятельность, подражание и игра как психологические механизмы адаптации высших позвоночных к урбанизированной среде. М.: Аргус, 1996.</p>
    <p><emphasis>Натишвили Т. А.</emphasis> Роль образной памяти в эволюции поведения//Руководство по физиологии. Физиология поведения: Нейробиологические закономерности. Л.: Наука, 1987. С. 524–620.</p>
    <p><emphasis>Новоселова С. Л.</emphasis> Образование навыка использования палки у шимпанзе//Хрест. по зоопсихологии и сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во, 1997. С. 278–283.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Обухов Д. К.</emphasis> Современные представления о структурно-функциональной организации конечного мозга птиц//Сотников О. С. (ред.). Морфогенез и реактивная перестройка нервной системы. Изд-во СПб. ун-та, 1999.</p>
    <p><emphasis>Орбели Л. А.</emphasis> Вопросы высшей нервной деятельности. М.;Л.: АН СССР, 1949.</p>
    <p><emphasis>Очинская Е. И.</emphasis> Изучение сложной формы поведения (реакция экстраполяции) у рыб и рептилий/Автореф. дисс. М., 1971.</p>
    <p><emphasis>Очинская Е. И., Семиохииа А. Ф., Рубцова Н. Б.</emphasis> Участие дорсальной коры переднего мозга в решении черепахами экстраполяционной задачи при первых и многократных ее предъявлениях//Журн. высш. нерв. деят. 1988. Т. 38. № 3. С. 475–480.</p>
    <p><emphasis>Очинская Е. И., Флесс Д. А. О</emphasis> способности болотных черепах к точной экстраполяции траектории движения раздражителя//Сравнительная физиология ВНД человека и животных. Л.: Наука, 1990. С. 106–113.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Павлов И. П.</emphasis> Павловские среды. М.;Л.: Изд-во АН СССР, 1949. С. 262–263.</p>
    <p><emphasis>Павлов И. П.</emphasis> Лекции о работе больших полушарий головного мозга//Полн. собр. соч. М.;Л.: Изд-во АН СССР, 1952. Т. IV.</p>
    <p><emphasis>Павлов И. П.</emphasis> Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности животных. М.: Наука, 1973.</p>
    <p><emphasis>Пажетнов В. С.</emphasis> Бурый медведь. М.: Агропромиздат, 1990.</p>
    <p><emphasis>Панов Е. Н.</emphasis> Знаки, символы, языки. М.: Знание, 1983.</p>
    <p><emphasis>Пиаже Ж.</emphasis> Избранные психологические труды. М.: Просвещение, 1969.</p>
    <p><emphasis>Плескачева М. Г., Зорина 3. А., Чебыкина Л. И. и др.</emphasis> Решение теста Ревеша-Крушинского крысами разных генотипов//Журн. высш. нерв. деят. 1998. Т. 48. № 1. С. 38–46.</p>
    <p><emphasis>Полетаева И. И.</emphasis> Генетико-физиологическое исследование поведения лабораторной мыши/Автореф. докт. дисс. М., 1998.</p>
    <p><emphasis>Полетаева И. И.</emphasis> Собаки Л. В. Крушинского//Природа. 1999. № 8. С. 150–155.</p>
    <p><strong><emphasis>Прайор К.</emphasis>Не рычите на собаку: О дрессировке животных и людей. М.: Селена, 1995.</strong></p>
    <p><emphasis>Протопопов В. П.</emphasis> Процессы отвлечения и обобщения (абстракции) у животных и человека//Исследование высшей нервной деятельности в естественном эксперименте. Киев: Гос. мед. изд-воУССР, 1950. С. 157–176.</p>
    <p><strong>Психологический словарь/Ред. В. П. Зинченко, Б. Г. Мещеряков. М.: Педагогика-Пресс, 1996.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Равич-Щербо И. В., Марютина Т. А., Григоренко Е. Л.</emphasis> Психогенетика. М.: Аспект Пресс, 1999.</p>
    <p><emphasis>Резникова Ж. И.</emphasis> Экология, этология, эволюция. Ч. 1. Структура сообществ и коммуникация животных. Новосибирск, 1997.</p>
    <p><strong><emphasis>Резникова Ж. И.</emphasis>Интеллект и язык: Животные и человек в зеркале экспериментов. М.: Наука, 2000.</strong></p>
    <p><emphasis>Резникова Ж. И., Рябко Б. Я.</emphasis> Передача информации о количественных характеристиках объекта у муравье в//Журн. высш. нерв. деят. 1995а. Т. 45. № 3. С. 490–499.</p>
    <p><emphasis>Резникова Ж. П., Рябко Б. Я.</emphasis> Экспериментальное исследование способности муравьев к простейшим арифметическим операциям, основанное на теоретико-информационном подходе к изучению систем коммуникации животных. ДАН СССР 19956. Т. 343. № 3. С. 420–422.</p>
    <p><emphasis>Рогинский Г. 3.</emphasis> Навыки и зачатки интеллектуальных действий у антропоидов (шимпанзе). Л.: Наука, 1948. 204 с.</p>
    <p><emphasis>Романова Л. Г., Калмыкова Л. Г.</emphasis> Наследование патологических форм поведения и некоторых психических болезней//Руководство по физиологии. Физиол. генетика и генетика поведения. Л.: Наука, 1981. С. 219–280.</p>
    <p><emphasis>Рубинштейн С. Л. О</emphasis> мышлении и путях его исследования. М.: Изд-во АН СССР, 1958. <emphasis>Рэфф Р., Коффмен Т.</emphasis> Эмбрионы, гены и эволюция. М.: Мир, 1986.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Садовникова-Кольцова М. П.</emphasis> Генетический анализ психических способностей крыс//Журн. экспер. биол. мед. 1925. № 1.</p>
    <p><emphasis>Семиохина А. Ф., Забелин С. И.</emphasis> Зависимость способности к экстраполяции от уровня возбудимости мозга/уЖурн. высш. нерв. деят. 1978. Т. 29. № 1. С. 88–93. <emphasis>Сеченов И. М.</emphasis> Элементы мысли//Избр. труды. М.: Изд-во ВИЭМ, 1935. <emphasis>Симонов П. В.</emphasis> Что изучает «физиология высшей нервной деятельности»?// Росс. физиол. журн. 2000. Т. 86. № 2, С. 219–220.</p>
    <p><emphasis>Соколов Е. Н.</emphasis> Психофизиология научения: Курс лекций. М.: 1997 <emphasis>Солю Р. Л.</emphasis> Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996. <emphasis>Стародубцев Ю. Д.</emphasis> Способность дельфинов афалин к обобщению//Морские млекопитающие Голарктики. Архангельск, 2000. С. 367–371.</p>
    <p><emphasis>Сулимое К. Т.</emphasis> Кинологическая идентификация индивидуума по обонятельным сигналам/Автореф. канд. дисс. М., 1995.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Тихомиров О. К.</emphasis> Психология мышления. М.: Изд-во МГУ, 1984.</p>
    <p><emphasis>Толмен Э.</emphasis> Когнитивные карты у крыс и человека//Хрест. по зоопсихологии и сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во, 1997. С. 172–184.</p>
    <p><emphasis>Трут Л. Н.</emphasis> Проблема дестабилизирующего отбора в развитии//Современные концепции эволюционной генетики. Новосибирск: ИЦиГ, 2000. С. 7–21.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Уланова Л. И.</emphasis> Формирование у обезьян условных знаков, выражающих потребность в пищеУУИсследование высшей нервной деятельности в естественном эксперименте. Киев: Гос. мед. изд-во УССР, 1950. С. 132–154.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Фабри К. Э.</emphasis> Основы зоопсихологии. М.: Изд-во МГУ, 1976. (2-е изд., 1993). <emphasis>Фабри К. Э.</emphasis> Орудийные действия животных. М.: Знание, 1980. <emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> Память у антропоидов: Физиологический анализ. Л.: Наука, 1972. <emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> Поведение антропоидов в природных условиях. Л.: Наука, 1977. <emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> И. П. Павлов и экспериментальная приматология. Л.: Наука, 1982. <emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> Довербальный язык обезьян//Журн. эвол. биохим. и физиол. 1983. Т. 19. № 4. С. 381–389.</p>
    <p><emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> Высшая нервная деятельность человекообразных обезьян и проблема антропогенеза//Руководство по физиологии. Физиология поведения: Нейробиол. закономерности. Л.: Наука, 1987. С. 639–711.</p>
    <p><emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> По следам Маугли//Язык в океане языков. Новосибирск: Сибирский хронограф, 1993. С. 44–59.</p>
    <p><emphasis>Флесс Д. А.</emphasis> Экспериментальный и фармакологический анализ механизмов реакции экстраполяцииУУБиол. и мед. кибернетика. Ч. 2. Физиол. кибернетика. М., 1974. С. 164–171.</p>
    <p><emphasis>Флесс Д. А.</emphasis> Сравнительное изучение условного рефлекса на пространственное соотношение у животных//Механизмы адаптивного поведения. Л.: Наука, 1986. С. 86–95.</p>
    <p><emphasis>Флесс Д. А., Стародубцев Ю. Д., Крушинский Л. В.</emphasis> Исследование рассудочной деятельности (реакция экстраполяции) удельфинов-афалин. ДАН СССР. 1987. Т. 293. № 5. С. 1269–1273.</p>
    <p><emphasis>Флесс Д. А., Стародубцев Ю. Д., Стародубцева Е. М.</emphasis> О способности дельфинов афалин к обобщению по относительному признаку//Журн. высш. нерв. деят. 1990. Т.40.№ 1.С. 44–50.</p>
    <p><emphasis>Флуранс П.</emphasis> Об инстинкте и уме животных. СПб., 1900.</p>
    <p><emphasis>Фогель Ф., Мотульский А.</emphasis> Генетика человека: В 3 т. М.: Мир, 1989.</p>
    <p><emphasis>Фосси Д.</emphasis> Гориллы в тумане. М.: Мир, 1990.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Хайнд Р. </emphasis>Поведение животных. М.: Мир, 1975.</strong></p>
    <p><emphasis>Хильченко А. Е.</emphasis> Исследование высшей нервной деятельности антропоидов (шимпанзе)//Вопр. физиол. АН УССР. 1953. № 4. С.??.</p>
    <p><strong>Хрестоматия по зоопсихологии и сравнительной психологии: Уч. пособие/Ред. Н. Н. Мешкова, Е. Ю. Федорович. М.: Росс. психол. об-во, 1997.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Шаллер Дж.</emphasis> Год под знаком гориллы. М.: Мир, 1968.</p>
    <p><emphasis>Шеперд Г.</emphasis> Нейробиология. М.: Мир, 1987.</p>
    <p><emphasis>Штодин М. П.</emphasis> Материалы к вопросу о высшей нервной деятельности человекообразных обезьян (шимпанзе)//Тр. Ин-та эволюц. физиол. и патологии ВНД им. И. П. Павлова. Л.: Изд. АН СССР. 1947. Т. 11. С. 171–183.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Эккерт</emphasis> Ф., <emphasis>РэнделлД., ОгастинДж.</emphasis> Физиология животных: Механизмы и адаптация. М.: Мир, 1991.</p>
    <p><emphasis>ЭльконинД. Б.</emphasis> Теории игры//Хрест. по зоопсихологии и сравнительной психологии. М.: Росс. психол. об-во. 1997. С. 290–304.</p>
    <p><emphasis>Эрман Л., Парсонс П.</emphasis> Генетика поведения и эволюция. М.: Мир, 1984.</p>
    <p>Этология человека на пороге 21 века: новые данные и старые проблемы/Ред. М. Л. Бутовская. М.: Старый Сад, 1999.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ярошевский М. Г.</emphasis> История психологии от античности до середины XX века. М.: Академия, 1997.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Balda R. P., Kamil А. С.</emphasis> Long-term spatial memory in dark's nutcracker, <emphasis>Nucifraga columbiana//Mim.</emphasis> behav. 1992. V. 44. P. 761–769.</p>
    <p><emphasis>Bard К. A., Fragasy D., Visalberghi E.</emphasis> Acquisition and comprehension of a tool-using behavior by young chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes):</emphasis> Effects of age and modelling//Int. J. Сотр. Psychol. 1995. V. 8. № 2. Р. 47–68.</p>
    <p>***<emphasis>Basil J. A.</emphasis> Differences in hippocampal volume among food storing species//Brain. Behav.Evol.l995.</p>
    <p><emphasis>Behavioral Phenotyping of Mouse Mutants,</emphasis> Symposium, 17–19 Febr., 1999. Cologne.</p>
    <p><emphasis>Bhatt R. S., Wasserman E. A.</emphasis> Secondary generalization and categorization in pigeons// J. of the Experim. Analysis of Behav. 1989. V. 52. № 3. Р. 213–224.</p>
    <p><emphasis>Bingman V. P.,Jones T.-J., Strasser R.et</emphasis> al. Homing pigeons, hippocampus and spatial cognition//Alleva E.et al.(eds) Behavioural Brain Reasearch in Naturalistic and Semi-Naturalistic Settings. NATO ASI Series, Series D: Behavioural and Social Sciences/Dordrecht-Boston-London: Kluver Academic Publishers. 1995. V. 82. P. 207–224.</p>
    <p><emphasis>Bitterman М. N.</emphasis> Phyietic differences in leaming//Amer. Psychol. 1965. V. 20. P. 396–410.</p>
    <p><emphasis>Boysen S. T.</emphasis> Counting in chimpanzees: Nonhuman principles and emergent properties of number//Boysen S. T.and Capaldi E. J. (eds.) The Development of Numerical Competence: Animal and Human Models. Hillsdale, N.J.: Lawrence Eribaum Ass. 1993. P. 39–61.</p>
    <p><emphasis>Boysen S. Т., Bemtson G. G.</emphasis> Numerical competence in a chimpanzee <emphasis>(Pan troglodytes)//}.</emphasis> ofCompar. Psychol. V. 103. No. 1. P. 23–31.</p>
    <p><emphasis>Boysen S. Т., Bemtson G. G.</emphasis> Responses to quantity: perceptual versus cognitive mechanisms in chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)//).</emphasis> Exp. Psychol. Anim. Behav, Process. 1995. V. 21. No. 1.P.82.</p>
    <p><emphasis>Boysen S. Т., Bemtson G. G., Shreyer T. A., Quigley K. S..</emphasis> Processing of ordinality and transitivity by chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes). S.</emphasis> Сотр. Psychol. 1993. V. 107, No. 2. P. 208–215.</p>
    <p><emphasis>Boysen S. Т., Bemtson G. G., Hannan М. В., CacioppoJ..</emphasis> Quantity-based interference and symbolic representations in chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)//£xp.</emphasis> Psychol.: Anim. Behav. Process, 1996. V. 22. No. 1. P. 76–86.</p>
    <p><emphasis>Brannon Е.</emphasis> М, <emphasis>Terrace Н. S.</emphasis> Ordering of the numerosities 1 to 9 by monkeys//Science. 1998. V. 282. No. 10. P. 746–749.</p>
    <p><emphasis>Breland К., Breland М.</emphasis> The misbehavior of organisms//Amer. Psychol. 1961. V. 16. Р. 661–664.</p>
    <p><emphasis>Buhot M.-C.</emphasis> Serotonin receptors in cognitive behaviors//Curr. Opin. in Neurobiolo-gy. 1997. V. 7. P. 243–256.</p>
    <p><emphasis>Byme R. W.</emphasis> The Thinking Ape. Evolutionary Origins of lntelligence//0xford: Oxford Univ. Press, 1998.</p>
    <p><emphasis>Byme R. W., Whiten A.</emphasis> Machiavellian Intelligence: Social Expertise and the Evolution of intellect in Monkeys, Apes, and Humans//0xford: Claredon Press, 1988.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Clayton N. S., KrebsJ. R.</emphasis> Memory for spatial and object-specific cues in food-storing and non-storing birds//.!. Сотр. Physiol. 1994. A174. P. 371–379.</p>
    <p><emphasis>Clayton N. S., Krebs J. R.</emphasis> Lateralization in memory and the avian hippocampus in food-storing birds//In: E. Alleva et al.(eds), Behavioural Brain Reasearch in Naturalistic and Semi-Naturalistic Settings. NATO ASI Series, Series D: Behavioural and Social Sciences/Dordrecht-Boston-London: Kluver Academic Publishers. 1995. V. 82. P. 139–158.</p>
    <p><emphasis>Clayton N. S., Dickinson A. D.</emphasis> Scrub jays <emphasis>(Aphelocoma coerulescens)</emphasis> remember when as well as where and what food items they cached//J. Сотр. Psychol. 1999. V. 113. P. 403–416.</p>
    <p><emphasis>Clayton N. S., Griffiths D. P., Dickinson A. D.</emphasis> Declarative and episodic-like memory in animals: Personal musings of a scrab jays//The Evolution of Cognition, C. Heyes? L. Huber (eds)/The Vienna Series in Theor. Biol. A Bradford Book, The MIT Press. 2000. P. 401–416.</p>
    <p><emphasis>Crusio W. E.</emphasis> An introduction to quantitative genetics//ln: Neurobehavioral Genetics. Methods and applications. Jones В., Mormede P. (eds.)/Boca Raton: CRC Press, 1999, P. 13–30.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>D'Amato M. R., Salmon D. P., Colombo M.</emphasis> Extent and limits of the matching concept in monkeys <emphasis>(Cebusapella)//).</emphasis> Exp. Psychol.: Anim. Behav. Process. 1985. V. 11. P. 35.</p>
    <p><emphasis>Davis H.</emphasis> Life beyond Clever Hans//The Development of Numerical Competence: Animal and Human Models, Boysen S. T.and Capaldi E. J. (eds.)/Hillsdale, N. J.: Lawrence EribaumAss., 1993. P. 109–127.</p>
    <p><emphasis>Davis H., Perusse R.</emphasis> Numerical competence in animals: definitional issues, current evidence, and a new research agenda//Behav. Brain Sci. 1988. V. 11. P. 561–615.</p>
    <p><emphasis>Dehaene S</emphasis> The number sense//0xford: Univ. Press. 1997.</p>
    <p><emphasis>Delius J. D., Habers G.</emphasis> Symmetry: can pigeons conceptualize it?//Behav. Biol. 1978. V. 22. P. 336–342,</p>
    <p><emphasis>Delius J. D., Jitsumori M., Siemann M.</emphasis> Stimulus equivalencies through discrimination reversal//The Evolution of Cognition/Heyes C., Huber L. (eds). The Vienna Series in Theor. Biol. A Bradford Book, The MIT Press. 2000. P. 103–123.</p>
    <p><emphasis>Driscoll P.</emphasis> (ed.) Genetically Defined Animal Models of Neurobehaviorat Disfunctions. Boston, Basel, Berlin, 1992.</p>
    <p><emphasis>Driscoll P., Battig K.</emphasis> Behavioral, cmoional and neurochemical profiles of rats selected for extreme differences in active two-way avoidance performance. In: Genetics of the Brain, Lieblich 1., (ed.)/Amsterdam: Elsevier, 1982. P. 95–123.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Col1_0</emphasis> Causal Reasoning, mental rehearsal, and the Evolution of primate cognition //in: The Evolution of Cognition/Heyes C., Huber L. (eds)/The Vienna Series in Theor. BioL. Bradford Book, The MIT Press, 2000. P. 205–221.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Epstein, R.</emphasis> The spontaneous interconnection of four repertoire in a pigeon <emphasis>(Columba livia)//S.</emphasis> Сотр. Psychol. 1987. V, 104, No. 2. P. 197–201.</p>
    <p><emphasis>Epstein R., Kirshmit C. E., Lau-w R. P., Rubin L. C.</emphasis> «Insight» in the pigeon: antecedents and determinants of an intelligent performance//Nature. 1984. V. 308. No. 5954. P. 61–62.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Femande^-TeruelA., Escoriela R. M., Castellano B.</emphasis> et al. Neonatal handling and environment enrichment effects on emotionality, novelty/reward seeking, and age-related cognitive and hippocampal impairments: focus on the Roman rat tines.Beh.Genet., 1997. V, 27.P.513–526.</p>
    <p><emphasis>FersterC. В.</emphasis> Arithmetic behavior in chimpanzees//Sci. American. 1964. V. 210. Р. 98–106.</p>
    <p><emphasis>Fouls R. S.</emphasis> Communication with chimpanzees//Hominization and behavior. Kurth G.. Eibl-Eibesfeldt I. (eds.) / Stuttgart: Gustav Fischer Verlag. 1975. P. 137–158.</p>
    <p><emphasis>Fonts R. S., Fonts D. H., Schoenfeldt D.</emphasis> Sign language conversational interaction between chimpanzees//Sign Language Studies 1984. V.42. P. 1–12.</p>
    <p><emphasis>Fonts R. S., Fouls D. H.</emphasis> Loulis in conversation with cross-fostered chimpanzees// Teaching Sign Language to Chimpanzees,Gardner R. A, Gardner В. Т., Van Canfort T. E (eds.). / Albany: State Univ. ofN.-Y. Press, 1989.</p>
    <p><emphasis>Fuller J. L., Thompson W. R.</emphasis> Behavior Genetics. John Wiley &amp; Sons, N.-Y., 1960. <emphasis>Gallistel C. R.</emphasis> The Organization of Learning//Cambridge, MA.: MIT Press, 1990. <emphasis>Galiup G. G. Jr.</emphasis> Chimpanzees: Self-recognition//Science. 1970. V. 167. P. 86–87. <emphasis>Galiup G. G. Jr</emphasis> Self awareness and the emergence of mind in primates//Amer. J. Of Primatol. 1982. V. 2. N. 2. Р. 237–248.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Galiup G. G. Jr</emphasis> Self-recognition: research strategies and experimental design//Self-Awareness in Animals and Humans/ Developmental perspectives. PerkerS.T., Mitchell R. W, Boccia M. L. (eds)/Cambridge Univ. Press, 1994. P. 35–50.</p>
    <p><emphasis>Garcia J., Kovner R., Green K. F.</emphasis> Cue properties versus palatability of flavours in avoidance learning. Psyhconomic Sci., 1970. V. 20. P. 313–314.</p>
    <p><emphasis>Gardner R. A., Gardner В. Т.</emphasis> Teaching sign language to a chimpanzee//Science. 1969. V. 165. P. 664–672.</p>
    <p>Gardner В. Т., Gardner R. A. Signs of intelligence in cross-fostered chimpanzees// Phil. Trans. R. Soc. 1985. London. B308. P. 159–176.</p>
    <p><emphasis>Gelman R., Gallistel C. R.</emphasis> The Child's Understanding of Number/Cambridge, MA: Harward Univ. Press, 1978.</p>
    <p><emphasis>Gillan D. J.</emphasis> Reasoning in the chimpanzee: II Transitive inference//J. Exptl. Psychol. Animal, Behav. Processes. 1981. V. 7. No. 2. P. 150–164.</p>
    <p><emphasis>Gillan D. J., Premack D., Woodruff G.</emphasis> Reasoning in the chimpanzee: I. Analogical reasoning//J. Exptl. Psychol. Animal. Behav. Processes. 1981. V. 7. No. l.P. 1-17.</p>
    <p><emphasis>Goldoviti D., Wahlsten D., Wimer R. E.</emphasis> (eds) Techniques for the Genetic Analysis of Brain and behavior: Focus on the Mouse. Elsevier, 1992.</p>
    <p><emphasis>Griffin D. R.</emphasis> Animal Thinking//Cambridge: Harvard Univ. Press, 1984 <emphasis>Harlow H. F.</emphasis> The formation of learning set//Psychol. Rev. 1949. V. 56. P. 51–65. <emphasis>Harlov/ H. F.</emphasis> The evolution of learning//Behavior and Evolution. Roe A., Simpson G. G. (eds.)/New Haven: Yale Univ. Press, 1958. P. 269–290.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Hay D. A.</emphasis> Essentials of Behavior Genetics//Melbourne: 1985. <emphasis>Hayes K., Hayes C.</emphasis> The intellectual development of a home-raised chimpanzee//Proc. Am. PhiL Soc. 1951. V. 95. P. 105–109.</p>
    <p><emphasis>Herman L. M.</emphasis> Cognition and language competencies of bottlenosed dolphins//Dolphin Cognition and Behavior: A comparative approach. Hillsdale, N.-Y., 1986.</p>
    <p><emphasis>Herrnstein R. J.</emphasis> Levels of stimulus control//Cognition. 1990. V. 37. P. 133–166. <emphasis>Herrnstein R. J.</emphasis> Objects, categories, and discriminative stimuli//Animal Cognition./ Eds. H. L. Roitblatt, T. C. Bever, H. S. Terrace. Hillsdale, N.-Y.: Eribaum, 1984. P. 233–261.</p>
    <p><emphasis>Herrnstein R. J., Loveland D. H.</emphasis> Complex visual concept in the pigeons//Science. 1964. V. 146. No. 3645. P. 549–551.</p>
    <p><emphasis>Herrnstein R. J., Vaughan W., Mumford D. В., et al.</emphasis> Teaching pigeons an abstract relational rule: lnsideness//Perception and Psychophysics. 1989. V. 46. P. 56–64.</p>
    <p>Hodos W., Campbell С. В. G. Scala Natura: Why there is no theory in comparative psychology?//Psychol. Rev. 1969. V. 76. P. 337–350.</p>
    <p><emphasis>Hopkins W. D.,Morris R. D., Savage'Rumbaugh E. S. et al.</emphasis> Hemispheric priming by meaningful and nonmeaningful symbols in language-trained chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes): </emphasis>further evidence of a left hemisphere advantage//Behav. Neurosci. 1992. V. 106. No. 3. P. 575–582.</p>
    <p><emphasis>Hunt G. R.</emphasis> Manufacture and use of hook-tools by New Caledonian crows//Nature. 1996. V. 379. P. 249–251.</p>
    <p><emphasis>Hunter W. S.</emphasis> The delayed reaction in animals and children//Behav. Monogr. 1913. V. 2. P. 1–86.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Immelman K.</emphasis>Introduction to Ethology//N.-Y.-London: Plenum Press. 1980. </strong><emphasis>Jarrard L. E.</emphasis> On the role of the hippocampus in learning and memory in the rat// Behav. neural biol. 1993. V. 60. P. 9–26.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Jerison H. J.</emphasis> Animal intelligence and encephalization//Phi]. Trans. Roy. Soc. L. 1985. V. 308. P. 21–35.</p>
    <p><emphasis>Jones Т., Kami! А. С.</emphasis> Tool-making and tool-using in the Northern blue jay//Science. 1973. V. 180. No. 4090. P. 1076–1078.</p>
    <p><emphasis>Jones В., Mormede P.</emphasis> (eds) Neurobehavioral Genetics. Methods and applications// Boca Raton: CRC Press, 1999.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Kamil A. C.</emphasis> A synthetic approach to the study of animal intelligence//Comparative Perspectives in Modern Psychology: Nebraska Symposium on Motivation, 35. Lincoln, Nebraska: Univ. of Nebraska Press, 1988. P. 230–257.</p>
    <p><emphasis>Karten H. J.</emphasis> Homology and evolutionary origins of the neocortex//Brain Behav. Evol. 1991. V. 38. P. 264–272.</p>
    <p><emphasis>Kellog WN., KellogL. A.</emphasis> The ape and the child//N.-Y.: McGraw-Hill. 1933.</p>
    <p><emphasis>Koehler 0.</emphasis> Thinking without words//Proceedings of the 14th Int. Congr. of Zoology. 1953, Copengagen. 1956. P. 75–88.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Le Roy I.</emphasis> Quantitative trait loci (QTL) mapping//In: (Jones В., Mormede P., eds.) Neurobehavioral Genetics. Methods and applications/CRC Press, Boca Raton, 1999. P. 69–76.</p>
    <p><emphasis>Lipp H.-P.,Pleskacheva M. G., Gossv/eiler H. ET at.</emphasis> The large outdoor radial maze for comparative studies in birds and mammals//Neurosci. Biobehav. Rev. 2001. (в печати).</p>
    <p><emphasis>Lipp Н.-P..Schv/eglerH.,Cmsio W. E. et</emphasis> a/. Using genetically-defined rodent strains for the identification of hippocampal traits relevant for two-way avoidance learning: a non-invasive approach//Experientia. 1989. V. 45. P. 45–53.</p>
    <p><emphasis>Lipp H.-P., Wolfer D. P.</emphasis> Genetically modified mice and cognition//Curr.Opin.Neu-robiol.l998.V.8.P.272–280.</p>
    <p><emphasis>Lipp H.-P., Wolfer D. P.</emphasis> Natural genetic variation of hippocampal structures and behavior//Neurobehavioral Genetics. Methods and Applications. Jones В., Mormede P., (eds.)/Boca Raton: CRC Press. 1999. P. 217–236.</p>
    <p><strong><emphasis>Lorenz K..</emphasis>Evolution and Modification of Behavior. L., 1966.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Mackintosh, N. J.</emphasis> Approaches to the study of animal intelligence//British J. Psycho]. 1988. V. 79. P. 509–525.</p>
    <p><emphasis>Mackintosh N. J.</emphasis> Abstraction and discrimination//In The Evolution of Cognition/ Heyes C., Huber L. (eds), The Vienna Series in Theor. Biol. A Bradford Book, The MIT Press. 2000. P. 123–143.</p>
    <p><emphasis>MaierN.R. T.</emphasis> Reasoning in white rats//Comp. Psychol. Monographs. V. 6.1929. P. 1—93.</p>
    <p><strong><emphasis>Manning A., Dawkins M. S.</emphasis>An Introduction to Animal Behaviour//Press Syndicate, Univ. of Cambridge. 1998.</strong></p>
    <p><emphasis>Marino L., Reiss D., Galiup G. G.</emphasis> Mirror self-recognition in bottlenose dolphins: implication for comparative investigations of highly dissimilar species//ln: S. T. Parker, R. W. Mitchell, M. L. Boccia (eds.) Self-awareness in Animals and Humans. Developmental Perspectives/Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1994. P. 380–391.</p>
    <p><emphasis>Mason W. A.</emphasis> Primate social intelligence: contributions from the laboratory//Animal Mind-Human Mind. Griffin D. R. (ed)/Beriin: Spr. Verl., 1982. P. 131.</p>
    <p><emphasis>Matsuwwa T.</emphasis> Useofnumberbyachimpanzee//Nature. 1985. V. 315. P. 57–59.</p>
    <p><emphasis>Matsuwwa Т., Asano Т., Kubota К., Murofushi К.</emphasis> Asquisition and generalization of numerical labeling by a chimpanzee//In: Current perspectives in primate social dynamics/ Eds. D. M. Taub, F. A. King. N.-Y.: Van Nostrand, 1986. P. 416–430.</p>
    <p><emphasis>Mayford M., Abel Т., Kandel E. R.</emphasis> Transgenic approaches to cognition//Current Opinion in Neurobiology.1995. V. 5. P. 141–148.</p>
    <p><emphasis>Menzel E. W., Savage-Rumbaugh E. S., Lav/son J.</emphasis> Chimpanzee <emphasis>(Pan troglodites) </emphasis>spatial problem solving with the use of mirrors and televised equivalents of mirrors// J. Сотр. Psychol. 1985. V. 99. P. 211–217. См. гл. 7.</p>
    <p><emphasis>Miles L. N.</emphasis> Apes and language: The search for communicative competence.//Lan-guage in Primates: Perspectives and Implications/Luce J.de, Wilder H. T. (eds.)/N.-Y.: Springer, 1983. P. 25–43.</p>
    <p><emphasis>Mitani J. C., Brandt K. L.</emphasis> Social factors influence the acoustic variability in the longdistance calls of male chimpanzee//Ethology. 1994. V. 96. P. 233–252. <emphasis>col1_1</emphasis> Development of a water-maze procedure for studying spatial learning in the rat//J. Neurosci. Methods. 1984. V. 11. P. 47–60.</p>
    <p><emphasis>Murofushi K.</emphasis> Numerical matching behavior by chimpanzee (Pan troglodites): Sub-itizing and analogue magnitude estimation//Japan. Psychol. Research. 1997. V. 39. № 3. Р. 140–153.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Nadel L.</emphasis> The psychobiology of spatial behavior: the hi ppocampal formation and spatial mapping//Behavioral Brain Reasearch in Naturalistic and Semi-Naturalistic Settings. Alleva E. et al.(eds)/NATO ASI Series, Series D: Behav. and Soc. Sc. Dordrecht, Boston, London: Kluver Academic Publishers, 1995. Vol. 82. P. 245–258.</p>
    <p><emphasis>Nesbitt M. N.</emphasis> The value of recombinant inbred strains in the genetic analysis of behavior//In: Techniques for the Genetic Analysis of Brain and Behavior: Focus on the Mouse. Goldovitz D., Wahlsten D., Wimer R. E. (eds)/Elsevier, 1992. P. 141–146.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>O'Keefe J.,Nadel L.</emphasis> The Hippocampus as aCognitive Map//0xford: Oxford Univ. Press, 1974.</p>
    <p><emphasis>Olton D. S.</emphasis> Spatial memory//Sci. Am. 1977. V. 236. P. 82–98.</p>
    <p><emphasis>Oden D. L., Thompson R. K., Premack D.</emphasis> Spontaneous transfer of matching by infant chimpanzeez <emphasis>(Pan troglodytes)//!.</emphasis> Exptl. Psychol. Anim. Behav. Proc. 1988. V. 14. No. 2. P. 140–145.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Pack A. A., Herman L. M., Roitblat H. L.</emphasis> Generalization of visual matching and delayed matching by a California sea lion <emphasis>(Zaiophus californianus)//tw\m3\.</emphasis> Learning and Behav. 1991. V. 19. No. 1. P. 37–48.</p>
    <p><emphasis>Papi F.</emphasis> Recent experiments on pigeon navigation//Behavioral Brain Reasearch in Naturalistic and Semi-Naturalistic Settings. Alleva E. et a!.(eds)/NATO ASI Series, Series D: Behav. and Soc. Sc. Dordrecht, Boston, London: Kluver Academic Publishers, 1995. V. 82. P. 225–238.</p>
    <p><emphasis>Passingham R. E.</emphasis> Primate specializations in brain and intelligence//Symp. Zool. Soc. London. 1981. V. 46. P. 361–188.</p>
    <p><emphasis>Patterson F. G.</emphasis> Linguistic capabilities of a lowland gorilla//ln: F. C. C. Peng (Ed.), Sign Language and Language Acquisition in Man and Ape/Boulder, CO: Westview Press, 1978. P. 161–201.</p>
    <p><emphasis>Pearce J. M.</emphasis> Animal Learning and Cognition: an Introduction//Psychol. Press Ltd., 1998. <emphasis>Pepperberg I. M.</emphasis> Functional vocalizations by an african grey parrot <emphasis>(Psittacus erith-</emphasis>flcw.sV/ZeitschriftfurTierpsychol. 1981. V. 55. P. 139–160.</p>
    <p><emphasis>Pepperberg 1. M.</emphasis> Acquisition of the same/different concept by an african grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus):</emphasis> Learning with respect to categories of color, shape, and material// Anim. Learn. Behav. 1987a. V. 15(4). P. 423–432.</p>
    <p><emphasis>Pepperberg I. M.</emphasis> Evidence for conceptual abilities in the African Grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus):</emphasis> Labeling of cardinal sets//Ethology.!987b. V. 75. P. 37–61.</p>
    <p><emphasis>Pepperberg 1. M.</emphasis> Numerical competence in an African grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus)//!.</emphasis> Сотр. Psychol. 1994. V. 108. P. 36–44.</p>
    <p><emphasis>Pepperberg I. M., Garcia S. E., Jackson E. C., et al.</emphasis> Mirror use by African Grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus)//].</emphasis> Сотр. Psychol. 1995. V. 109. P. 182–195.</p>
    <p><emphasis>Pepperberg L M.</emphasis> Categorical class formation by an African grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus)//St'mu\us</emphasis> class formation in humans and animals. Zentall T. R., Smeets P. M., (eds.)/Amsterdam: Elsevier,1996. P. 71–90.</p>
    <p><emphasis>Plomin R., DeFries J. C.</emphasis> Modern genetics and intelligence: recent data//Intelligence. 1980. V. 4. P. 15–24.</p>
    <p><emphasis>Portmann A.</emphasis> Etudes sur la cerebralisation chez les oiseaux//Alauda. 1946. No. 14. P. 1— 15; 1947. No. 15. P. 161–171.</p>
    <p><emphasis>Povmelli D. J.</emphasis> Failure to find self-recognition in Asian elephants <emphasis>(Elephants maximus) </emphasis>in contrast of their use of mirror cues to discover hidden food//J. of Сотр. Psychol. 1989. V. 103. 2. P. 122–131.</p>
    <p><emphasis>Povmelii D J, Parks КA, Novak M A</emphasis> Do rhesus monkeys <emphasis>(Macaca mulatto)</emphasis> attribute knowledge and ignorance to othersV/J ofComp Psychol 1991 V 105 P 318-325.</p>
    <p><emphasis>Povmelii D J, Parks КA, Novak M A</emphasis> Role reversal by rhesus monkeys, but no evidence of empathy//Ammal behavior 1992 V 44 2 P 269-281.</p>
    <p><emphasis>Povmelii D J, RulfA В,Landau КR, el al</emphasis> Self-recognition in chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> distribution, ontogeny, and patterns of emergence//J Comp Psychol 1993 V 107 P 347-372.</p>
    <p><emphasis>Povmelli D J, RulfA В,Bierschwale D Т</emphasis> Absence of knowledge attribution and self-recognition in young chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)//!</emphasis> Comp Psychol 1994 V 108 P 74-80.</p>
    <p><emphasis>Povinelli D J, Cant J G</emphasis> H Arboreal clambering and the evolution of self-conception// Quart RevofBiol 1995 V 70 № 4 P 393-421.</p>
    <p><emphasis>PremackA J, Premack D</emphasis> Teaching language to an ape//Sci Am 1972 V 227 P 92-99.</p>
    <p><emphasis>PremackD</emphasis> Animal Cognition//Annual Review of Psychol 1983 V 34 P 351-362.</p>
    <p>Premack D Levels of causal understanding in chimpanzees and children//Cognition 1994 V 50 № 1–3 P 347-362.</p>
    <p><emphasis>PremackD Woodruff G</emphasis> Does the chimpanzee have a theory of mmd'V/Behav Brain Sci 1978 V 1 P 515-526.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Revect G G</emphasis> Experimental study of abstraction in monkeys//J Compar Psychophys-iol 1925 V 5 P 293-298.</p>
    <p><emphasis>Roberts W A, Mavnaman D S</emphasis> Concept learning at different levels of abstraction by pigeons, monkeys, and people//J of Expti Psychol, 1988, V 14, V 3 P 247-260.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M</emphasis> Language Learning by a Chimpanzee//N — Y Academic 1977.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M</emphasis> Competence, cortex and animal models A comparative primate perspective//In Development of the prefrontal cortex — evolution, neurobiology and behavior (Krasnegor N A, Lyon R, Goldman-Rakic PS, ed), 1987 P 117–139 Baltimore, MD Paul H Brookes.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh, D M, Gill ТV, von Glaserfeld E С</emphasis> Reading and sentence completion by a chimpanzee (Pan)//Science 1973 V 182 P 731-733.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M, Pate J L</emphasis> The evolution of primate cognition A comparative perspective//In H L Roitblat, Т G Bever, H S Terrace (eds), Animal cogmtion/Hills-dale, NJ Eribaum 1984 P 569-590.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M, Hopkms W D, Washburn D A</emphasis> Judgments of relative numerosityby macaques <emphasis>(Macaca mulatto)</emphasis> in a video-task paradigm Paper presented at the 19th Annual Psychonomic Society Meetmg//Atlanta 1989.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M, Hopkms W D, Washburn D A, et at,</emphasis> Comparative perspectives of brain, cognition, and language//In N A Krasnegor, D M Rumbaugh, R L Schiefelbusch, M Studdert-Kennedy (eds) Biological and behavioral determinants of language develop-ment/Hillsdale, NJ Eribaum 1991.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M, Bera M J, Hillix W A</emphasis> Cause-effect reasoning in humans and ammals//m The Evolution of Cogmtion/Heyes С, Huber L (eds). The Vienna Series in Theor Biol A Bradford Book, The MIT Press 2000 P 221-239.</p>
    <p><emphasis>Rumbaugh D M, Washburn D A</emphasis> Counting by chimpanzees and ordinality Judgments by macaques in video-formatted tasks//ln The Development of Numerical Competence Animal and Human Models/Eds S Т Boysen, E J Capaldi Hillsdale, N J Lawrence Eribaum Ass, 1993 P 87-106.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Santiago If С,Wnght A A</emphasis> Pigeon memory same/different concept learning, serial probe recognition acquisition, and probe delay effects on the serial position function Journal of Experimental Psychology Animal Behavior Processes 1984 V 10 № 4 P 498-512.</p>
    <p><emphasis>Savage-Rumbaugh E S</emphasis> Acquisition of functional symbol usage in apes and children// in H L Roitblat, Т С Bever, H S Terrace (Eds) Animal Cognition / Hillsdale, NJ Eribaum 1984 P 291-311.</p>
    <p><emphasis>Savage-Rumbaugh E S, Murphy J, Sevcik R et al</emphasis> Language comprehension in ape and child//Monografs of the Soc for Research in Child Development 1993 Serial № 233 V 58 Nos 3-4.</p>
    <p><emphasis>Savage-Rumba ugh E S, Shanker S, Taylor I J</emphasis> Apes, Languange and the Human Mind//New York Oxford Umv Press, 1998.</p>
    <p><emphasis>Scott J P, Fuller J L</emphasis> Genetics and Social Behavior of the Dog//Chicago Umv Chicago Press 1965.</p>
    <p><emphasis>Schwegler H,Lipp H P</emphasis> Variations in the morphology of the septo-hi ppocampal complex and maze learning in rodents correlation between morphology and behavior In Alleva E et al (eds) Behavioural Brain Research in naturalistic and Semi-naturalistic Settings NATO AS1 Series, Ser D Behavioural and Social Sciences V 82, Dordrecht, Boston, London, 1995 P 259-276.</p>
    <p><emphasis>Seyfarth R M, Cheney D L, Marler P</emphasis> Monkey responses to three different alarm calls evidence of predator classification and semantic communication//Science 1980 V 210 P 801-803.</p>
    <p><emphasis>Shettleworth S J</emphasis> Compaiative studies of memory in food storing birds//ln E Alleva et al (eds), Behavioral brain reasearch in naturalistic and semi-naturalistic settings NATO ASI Series, Series D Behavioural and Social Sciences/Dordrecht-Boston-London Kluver Academic Publishers 1993 V 82, P 159-192.</p>
    <p><emphasis>Smirnova A A, Lawreva 0 F, Zonna Z A</emphasis> Use of number by crows investigation by matching and odditv learnmg//J of Expti Analysis of Behav 2000 V 73 P 163-176.</p>
    <p><emphasis>Stiusaker ТТ</emphasis> Infanticide and social organization in the red-tail monkey (Cercop-ithecus aethiops)//Amm Behav 1977 V 19 P 233-250.</p>
    <p><emphasis>Terrace H S</emphasis> Animal cogmtion//ln (Roithblat H L et al (eds) Animal cognition Proc of the Harry Frank Guggenheim Conference June 1982 / Hillsddle, NJ, London Lawrence Eribaum Associates 1984 P 7-28.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Terrace H S On</emphasis> the nature of animal thinking//Neurosciences and Biobehavioral Reviews 1985 V 9 P 643-652.</p>
    <p><emphasis>Terrace H S</emphasis> Chunking during serial learning by pigeon I Basic evidence//J of Expti Psychol Animal Behav Proc 1991 V 17 № 1 P 81-93.</p>
    <p><emphasis>Terrace H S, Chen S</emphasis> Chunking during serial learning by a pigeon<strong>11</strong> Integrity of a chunk on a new iisi//j of Expti Psychol Animal Behav Proc 1991 V 17 № 1 P 94-106.</p>
    <p><emphasis>Terrace H S</emphasis> Chunking during serial learning by pigeon III What are the necessary conditions for establishig a chunkV/J of Expti Psychol Animal Behav Proc 1991 V 17 № 1 P 107-118.</p>
    <p><emphasis>Thomas R К</emphasis> Investigating cognitive abilities in animals Unrealized potential//Cog-mtive brain research 1996 V 3 P 157-166.</p>
    <p><emphasis>Thompson R, Oden D L, Boysen S Т</emphasis> Language-naive chimpanzees <emphasis>(Pan t/oglo-dytes)</emphasis> judge relation between relations in conceptual matching-to-sample task//J Expti Psychol Anim Behav Process 1997 V 23 P 31-43.</p>
    <p><emphasis>Thorpe W H</emphasis> Learning and instinct in animal/London Methuen &amp; Co LTD 1963.</p>
    <p><emphasis>Thomdike E</emphasis> Animal intelligence//New York, 1911.</p>
    <p><emphasis>Tmbergen N</emphasis> On aims and methods in ethology//Z Tierpsychol 1963 V 20 № 5 P 410-433.</p>
    <p><emphasis>Tomasello M, Call J</emphasis> Primate Cogmtion//0xford Oxford Umv Press 1997.</p>
    <p><emphasis>Tryon R С</emphasis> Genetic differences in maze-learning ability in rats 39"' Yearbook Nat Soc Stud Educ (Parti) Bloommgton, 111 Public School Pub Co, 1940 P 111-119.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Uihelyi M</emphasis> Is there any intermediate stage berween animal communication and language<sup>9</sup>//J theor biol 1996 V 180 P 71-76.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Vauclair J, Fagot J</emphasis> Categonsation of alphanumeric characters by Guinea baboons within-and between-class stimulus discnmination//CPC, 1996 V 15 № 5 P 449-462.</p>
    <p><emphasis>Vaughan, W L, Greene, S L</emphasis> Acquisition of absolute discrimination in pigeons//Quan-titative Analyses of Behavior Discrimination Processes/Eds M L Commons, N J Herrnstem, A R Wagner Cambridge, MA Ballmger, 1983, P 231-239.</p>
    <p><emphasis>Visalberghi E</emphasis> Success and understanding in cognittive tasks a comparison beetween <emphasis>Cebus apella</emphasis> and <emphasis>Pan troglodytes//\\\\чт</emphasis> J ofpnmatol 1997 V 18 № 5 P 811-830.</p>
    <p><emphasis>Visalberghi E Fragasy DM Savage Rumbaugh S</emphasis> Performance in a tool-using task by common chimpanzees (Pan troglodytes) bonobos (Pan paniscus) orang utan <emphasis>{Pongo pygmaeus)</emphasis> and capuchin monkeys <emphasis>(Cebus apelld)//i</emphasis> Comp Psychol 1995 V 109 P 52-60.</p>
    <p><emphasis>Visalberghi E Tomasello M</emphasis> Primate causal understanding in the physical and psychological domams//Behav Proc 1998 V 42 P 189-203.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Warren J M</emphasis> Primate learning in comparative perspective//In M Schner et al (eds) Behaviour of Nonhumane Primates, V 1/Academic Press 1965 N-Y P 249-281.</p>
    <p><emphasis>Warren J M A.</emphasis> phylogenetic approach to learning and intelligence//In A Oliveno (ed), Genetics environment and intelhgence/N — Y North Holland, Elsevier 1977 P 37-56.</p>
    <p><emphasis>Wasserman, E A, Kiedinger, R E, Bhatt R S</emphasis> Conceptual behavior in pigeons categories, subcategones and pseudocategones//J Expti Psychol Ammal Behav Proc 1988 V 14 № 3 P 235 -246.</p>
    <p><emphasis>Watanabe S, Sakamoto J Wakita M</emphasis> Pigeons' discrimination of painting by Monet and Picasso//J Expti analysis of behav 1995 V 63 P 165-174.</p>
    <p><emphasis>Wilson ВJ Mackintosh N J, Boakes R A</emphasis> Matching and oddity learning in the pigeon Transfer effects and the absence of relational learning//Quart J Expti Psychol 1985a,V 37B P 295311.</p>
    <p><emphasis>WilsonВJ, Mackintosh N J, Boakes R A</emphasis> Transferor relational rules in matching and oddity learning by pigeons and corvids//Quart J Expti Psychol 1985b V 37B P 313-332.</p>
    <p><emphasis>Wimer ССWimerR E, Roderick ТН</emphasis> Some behavioral differences associated with relative size of hippocampus in the mouse//! Comp Physiol Psychol 1971 V 76 P 57-65.</p>
    <p><emphasis>Wolfer D P, Lipp H — P</emphasis> A computer programm for detailed off-line analysis of Morris water maze behavior//! Neurosc Meth, 1992 V41 P 65-74.</p>
    <p><emphasis>Woodruff G, Premack D</emphasis> Intentional communication in the chimpanzee The development of deception//Cognition 1978 V 7 P 5333-5362.</p>
    <p><emphasis>WnghtA A, Cook R G, Rivera J U et al</emphasis> Concept learning by pigeon matchmg-to-,ample with trial-unique video picture stimuli//Amm Learn &amp; Behav 1988 V 16 № 4 p 436-444.</p>
    <p><emphasis>Wnght A A, Shyan M R, Jitsumon M</emphasis> Auditory same/different concept learning by monkeys//Anim Learn and Behav 1990 V 18 № 3 P 287.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Yamamoto J Asano Т</emphasis> Stimulus equivalence in a chimpanzee (Pan troglodytes)// Psychol Rec 1995 V 45 P 3-21.</p>
    <p><emphasis>Yerkes R M, Yerkes A W</emphasis> The great apes A Study of Antropoid Life//New Haven Yale University Press 1929.</p>
    <p><emphasis>YerkesR M</emphasis> Chimpanzees A Laboratory Colony//New Haven Yale University Press 1943s</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><strong>Оглавление</strong></p>
    </title>
    <p>Предисловие З</p>
    <p>Глава 1</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Введение 7</strong></p>
    <p>1 1 Основные направления науки о поведении животных 7</p>
    <p>12 Классификации основных форм поведения 10</p>
    <p>13 Мышление человека определения и классификация 14</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 2 История исследований мышления животных 19</strong></p>
    <p>2 1 Донаучный период накопления знаний Представления о «разуме» и «инстинкте» животных в трудах естествоиспытателей XVIII — первой половины XIX века 19</p>
    <p>22 Ф Кювье об «уме» и инстинкте животных 21</p>
    <p>2 3 Влияние эволюционного учения Ч Дарвина на исследования поведения Книга Дж Роменса «Канон Ллойда-Моргана» 22</p>
    <p>2 4 Объективные методы изучения поведения и психики животных 25</p>
    <p>241 И П Павлов — основоположник учения о высшей нервной деятельности 25</p>
    <p>242 Сравнительная характеристика обучения животных методом «проб и ошибок» в исследованиях Торндайка 26</p>
    <p>243 Бихевиоризм Работы Дж Уотсона, Б Скиннера и других 28</p>
    <p>244 Когнитивные процессы у животных Исследования Э Толмена и И С Бериташвили 30</p>
    <p>2 5 Сравнительная психология и зоопсихология в России 32</p>
    <p>2 5 1 «Объективный биологический метод» изучения поведения животных в трудах В А Вагнера 32</p>
    <p>252 Зоопсихочогические исследования Н Н Ладыгиной-Коте 34</p>
    <p>253 Исследования поведения и психики приматов в СССР 38</p>
    <p>2 6 Описание «инсайта» в опытах В Келера 38</p>
    <p>2 7 Учение о высшей нервной деятельности и проблема мышления животных 40</p>
    <p>2 8 Исследование зачатков мышления у животных-неприматов в первой половине XX века Работы Н Майера и О Келера 43</p>
    <p>2 9 Исследования высших когнитивных функций животных во второй половине XX века 45</p>
    <p>2 9 1 Концепция Л В Крушинского о физиолого-генетических основах рассудочной деятельности 46</p>
    <p>292 «Говорящие» обезьяны и проблема происхождения второй сигнальной системы 47</p>
    <p>210 Генетика поведения 49 2 11 Этология 51</p>
    <p>2111 Основные направления этологических исследований 52</p>
    <p>2112 Основные положения этологии 54</p>
    <p>2113 Значение работ этологов для оценки рассудочной деятельности животных 56</p>
    <p>2114 Исследование поведения человекообразных обезьян в естественной среде обитания 56 2 12 Основные гипотезы об эволюции психики 59</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 3. Индивидуально-приспособительная деятельность животных: ассоциативное обучение, когнитивные процессы………………………… 64</strong></p>
    <p>3.1. Обучение и пластичность………………………………………………………….. 64</p>
    <p>3.2. Классификация форм индивидуально-приспособителъной деятельности…………………………………………………………………………….. 65</p>
    <p>3.2.1. Неассоциативное обучение (привыкание)……………………………….66</p>
    <p>3.2.2. Ассоциативное обучение…………………………………………………………67</p>
    <p>3.3. Дифференцировочные условные рефлексы…………………………………. 80</p>
    <p>3.3.1. Последовательные переделки сигнального значения дифференцировочных стимулов……………………………………………… 83</p>
    <p>3.3.2. Формирование «установки на обучение»…………………………………83</p>
    <p>3.3.3. Формирование «систем» дифференцировочных условных рефлексов……………………………………………………………….. 85</p>
    <p>3.4. Когнитивные (познавательные) процессы………………………………….. 86</p>
    <p>3.4.1. Общая характеристика……………………………………………………………86</p>
    <p>3.4.2. Латентное обучение………………………………………………………………..92</p>
    <p>3.4.3. Пространственное обучение. Современная теория «когнитивных карт»……………………………….. 93</p>
    <p>3.4.4. Обучение и память животных в ситуациях, приближенных к естественным……………………………………………….98</p>
    <p>3.4.5. Обучение «выбору по образцу»…………………………………………….. 102</p>
    <p>3.4.6. Заучивание последовательностей стимулов…………………………… 104</p>
    <p>3.4.7. Инсайт-обучение………………………………………………………………….. 104</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 4. Элементарное мышление или рассудочная деятельность животных: основные понятия и методы изучения………………………………………. 106</strong></p>
    <p>4.1. Определения понятия «мышление животных»………………………….. 106</p>
    <p>4.2. Основные направления изучения элементов мышления у животных. Экспериментальные модели………………………………….. 111</p>
    <p>4.3. Каким требованиям должны удовлетворять тесты на рассудочную деятельность……………………………………………………….. 113</p>
    <p>4.4. Классификация тестов, применяемых для изучения рассудочной деятельности (мышления) животных…………………… 116</p>
    <p>4.5. Способность к достижению приманки, находящейся в поле зрения………………………………………………………………………….. 118</p>
    <p>4.5.1. Достижение приманки с помощью орудий…………………………… 118</p>
    <p>4.5.2. Достижение приманки с помощью сооружения «пирамид» («вышек»)…………………………………………………………………………….. 128</p>
    <p>4.5.3. Использование орудий в опыте с «тушением огня» и в других ситуациях……………………………………………………………. 130</p>
    <p>4.5.4. Орудийные действия антропоидов в естественной среде обитания…………………………………………………………………….. 134</p>
    <p>4.5.5. Орудийные действия у позвоночных, не относящихся к приматам…………………………………………………………………………. 135</p>
    <p>4.6. Методики, разработанные Л. В. Крушинским для изучения способности животных к поиску приманки, исчезающей из поля зрения………………………………………………………………………… 138</p>
    <p>4.6.1. Понятие об «эмпирических законах» и элементарной логической задаче………………………………………………………………… 139</p>
    <p>4.6.2. Методика изучения способности животных к экстраполяции направления движения пищевого раздражителя, исчезающего из поля зрения («задача на экстраполяцию»)…………. 141</p>
    <p>4.6.3. Методики изучения способности животных к оперированию пространственно-геометрическими признаками предметов…………………………………………………………………………….. 145</p>
    <p>4.7. Изучение способности животных к экстренному определению алгоритма изменений положения скрытой приманки. Тест Ревеша — Крушинского…………………………………………………….. 152</p>
    <p>4.8. Изучение способности к экстренной интеграции ранее образованных независимых навыков………………………………………… 155</p>
    <p>4.8.1. Способность к «рассуждению» у крыс…………………………………… 156</p>
    <p>4.8.2. Задача для голубей на «доставание банана……………………………. 156</p>
    <p>4.8.3. Тест на экстренное сопоставление стимулов, ранее связанных с разным числом единиц подкрепления: выбор по признаку «больше, чем»……………………………………….. 158</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 5. Изучение способности животных к обобщению и абстрагированию</strong>………………………………………………………………….. 161</p>
    <p>5.1. Общие сведения………………………………………………………………………. 161</p>
    <p>5.2. Методические основы экспериментов по изучению операций обобщения и абстрагирования…………………………………………………. 163</p>
    <p>5.3. Оценка уровня обобщения и абстрагирования в тестах на перенос……………………………………………………………………………….. 166</p>
    <p>5.4. Уровни обобщения и абстрагирования, доступные животным…….. 173</p>
    <p>5.5. Признаки, доступные обобщению животных……………………………. 175</p>
    <p>5.5.1. Обобщение абсолютных признаков………………………………………. 177</p>
    <p>5.5.2. Естественные стимулы и «естественные» (перцептивные) понятия……………………………………………………… 179</p>
    <p>5.5.3. Обобщение относительных признаков «больше», «правее»……. 184</p>
    <p>5.5.4. Обобщение относительных признаков «сходство» и «соответствие»……………………………………………………………………187</p>
    <p>5.5.5. Выбор стимулов по аналогии……………………………………………….. 190</p>
    <p>Глава 6.<strong>Способность животных к символизации…………………………………….</strong> 193</p>
    <p>6.1. Языки животных и язык человека…………………………………………….. 194</p>
    <p>6.2. Исследование способности животных к символизации (на примере «счета») с помощью лабораторных тестов…………….. 197</p>
    <p>6.2.1. Способность к символизации у приматов……………………………… 198</p>
    <p>6.2.2. Способность к символизации у птиц семейства врановых…….. 201</p>
    <p>6.3. Обучение животных языкам-посредникам………………………………… 205</p>
    <p>6.3.1. Какими свойствами должны обладать языки-посредники?……. 205</p>
    <p>6.3.2. Обучение человекообразных обезьян амслену……………………….. 207</p>
    <p>6.4. Понимают ли обезьяны смысл знаков и синтаксис языка-посредника?……………………………………………………………………………. 213</p>
    <p>6.5. Обучение языкам-посредникам других животных……………………… 219</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 7. Изучение элементов сознания у животных………………………………… 223</strong></p>
    <p>7.1. Основные характеристики сознания…………………………………………. 223</p>
    <p>7.2. Способность к самоузнаванию у человекообразных обезьян………. 225</p>
    <p>7.3. Самоузнавание и использование другой информации, полученной с помощью зеркала, у животных других видов………. 230</p>
    <p>7.4. Способность животных к оценке знаний и намерений других особей <emphasis>(«theory of mind»)…………………………………………………………..</emphasis> 233</p>
    <p>7.5. «Социальные знания» и жизнь в сообществе…………………………….. 238</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 8. Сравнительная характеристика и морфофизиологические основы мышления животных…………………………………………………… 246</strong></p>
    <p>8.1. «Сложное обучение» и уровень развития животных…………………… 246</p>
    <p>8.2. Сравнительная характеристика уровня элементарной рассудочной деятельности (элементарного мышления) у животных разных таксономических групп……………………………… 249</p>
    <p>8.3. Рассудочная деятельность и сложность строения мозга……………… 253</p>
    <p>8.3.1. «Цефализация», сложность нейронного строения и уровень рассудочной деятельности……………………………………………………. 253</p>
    <p>8.3.2. Повреждение участков мозга и способность к экстраполяции…………………………………………………………………..255</p>
    <p>8.4. Сопоставление способности к экстраполяции и к обучению. Роль экологических факторов в успешности решения тестов……… 257</p>
    <p>8.5. Элементарное мышление человекообразных и низших обезьян…………………………………………………………………………………… 260</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Глава 9. Генетические исследования элементарной рассудочной деятельности и других когнитивных способностей животных…….. 264</strong></p>
    <p>9.1. Индивидуальные различия в проявлении когнитивных способностей животных………………………………………………………….. 264</p>
    <p>9.2. Роль генотипа в формировании способности к рассудочной деятельности…………………………………………………………………………… 266</p>
    <p>9.3. Методы и объекты генетики поведения…………………………………… 269</p>
    <p>9.4. Изменчивость поведения и выявление роли генотипа………………. 271</p>
    <p>9.5. Генетические исследования способности к обучению………………. 277</p>
    <p>9.6. Психогенетика человека и генетика поведения животных………… 288</p>
    <p>Заключение…………………………………………………………………………………………. 294</p>
    <p>Глоссарий……………………………………………………………………………………………. 297</p>
    <p>Предметный указатель…………………………………………………………………………. 301</p>
    <p>Литература………………………………………………………………………………………….. 304</p>
   </section>
   <section>
    <p><strong><emphasis>Учебное издание</emphasis></strong></p>
    <p><strong>Зоя Александровна Зорина Инга Игоревна Полетаева</strong></p>
    <p><strong>Зоопсихология. Элементарное мышление животных.</strong></p>
    <p>Редактор <strong>Г. Г. Есакова</strong> Корректор <strong>А. А. Баринова </strong>Художник <strong>Д. А. Сенчагов</strong> Компьютерная верстка <strong>С. А. Артемьевой</strong></p>
    <p>ИД № 00287 от 14.10.99</p>
    <p>Подписано к печати 24.12.2001. Формат 60x90<sup>1</sup>/l6. Гарнитура Таймс. Печать офсетная. Усл. печ. л. 20. Тираж 5 000. Заказ № 5198</p>
    <p>Издательство «Аспект Пресс» 111398 Москва, ул. Плеханова, д. 23, корп. 3. e-mail: <a l:href="mailto: info@aspectpress.ru">info@aspectpress.ru</a></p>
    <p>Тел. 309-11-66, 309-36-00</p>
    <p>Отпечатано в полном соответствии с качеством предоставленных диапозитивов в ОАО «Можайский полиграфический комбинат» 143200, г. Можайск, ул. Мира, 93.</p>
   </section>
  </section>
 </body>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABBAAAAV8AQAAAACqX1HIAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuIwAALiMBeKU/dgAA/7JJREFUeNrE/X9wG3eWJwh+E4kCoB2YBAp7W8RJNlCgg5yI
6yuDzD1TbLoEVDWGro1jS7uxF7E9sb1daBqbmI7zUmqpg3St1USiVNMGo+iWsIztRh7Fhntq
Yvr+uNiVmhNjc9jdSLbYEhSVJOytixgyimzCNgd0xbBISvCRQDGR33vvmwAIkIBk9R8zaYsE
gUzky/c+3/fr+77vS+h/yqOytUUp+U9z782/X5lOb8zJsvyfhIStX+opVU2QdMpPCPmPTcJm
ZYNq6tRGlgwQ38T1133ifwIS5CNK+Ete3+teco1csK39Ryeh/4YgBLoHBvxkWknIU3JKTv7H
JuGDm51ZzTatKtlphTgc1/4TYGFD21jXplU1e8331uujXrGn5z8eCZvGr7v6JaHE/9E1ct33
VuESUQhJ/MciIfdT47cQE4TrQvd17xe2pbU5ZUo+9x9NLxwJxu+nly7squem8omsxK95JJ7w
3hcgobJV2foHk/BZp/F7Y0NVVzay2US3r/soGhUtPZEXIEHzlE9IOHpBEio59qv8//qga+it
A9NbJp+3m1ZoiXCpFxFE9Chaf31MAy9EQpX44sCEMCD8Suj3SdmlTSBBeiEs6NGnvSdPRTMv
yAd2fLavvZTOadPTqnQ3/lMduOB9ESxsNmKhrMcaP1t59qX1c9Wcqm6o0+/fzXYL3TsTsQOf
KL4ACemthj8OxRMS9nGsPfPSQO2FRv/fb2W6+61CP3/Jmo/ESiT7IoIYaPyjcufkNZD27rNJ
qOolAHFsQgAw9F732TZeWr+7VZmS3S9AwmtNJMiZ+ut5fLpnHtmqLIr0b/RSaWvltqq+v/nj
z/WARvymr0CCQJ/UHrYGbDgaBJGjdO85XxHTv4+/H29tVEqPcyvT2T8WAsKOHtNNouUrkJCj
v2S/08bdqsf4yQn78HjPFsRoQNtagWuntxK0ZJoo8v1CfyDweYVq8RT3FUhQqzcO0KOjnRNJ
nJwAauoo9kwa1K1SZjFD6U8CYCO6b8z7fG8pc+nHFQpYmPoKJBRBDxnH5/v7LU8I0BVtq+31
jNijmDAB3Jj8gj5eWdpQ31elKQrP89Rr/SrGukj7qq82t5pvpNfYRH+p5Z5xPTBwElQC1TYr
m3RlM6vCa+EGcu9puKf3K42ImuJJpdMtScjR4rsDba8WqB6gb+TULe3vQQcAS+f9PoH+q7fw
s6w099X0Qu0Jo7Fo0/tl49f8h7SIbG596Ct0A+TUC+IaGCjGijdi7/b7BqiKSKisJ79iHDFf
/a1Mdja9X8XI4iLd3WgriJUVmk39zwMTNwL0L6O/opqmg71+f0tdL9PJY5/J0vOVSBisYmrz
lMNQfXJ9i6pqe/rngUc3RF3zUBWwsKFubDzW3s/1C8WJ2ES0+6vZCH2zSkLp1AdXq5+rVGhv
JAJF+tk17ddUNU2zqraYIQFBAE/+MFAqaZ25qaz0lbiwxWCNI6vpbXgudpQFICHQ9mqVrqgb
iuAP0M+FGwOgkwa6x/l31ZxW1qa23v/qZuovWrxXyRi/wX1ZWd1sc2EO/q0of2MS+gcmPo/R
P3isplVJndb+foveoNZY/+irX5WErVYCqjEFAPb3G20u3IHRPyDEXl21Q/CwqamqtqUqq1Y6
EIDR2uu77vuKvuMKMxDtj5ww1A4Mn38YQwWibqxkH/9itnTj1nFA8E8ICOWKlsiuSV/RdxRq
Tke09efzHwLCWn+0u0rRlj/ydMMYQCDeCBQnJv6CrqBaWFt5P/EVSYhVSdA9rT8vrqqVzUrL
j3ZBd9JSjA8MPO3eef2VH0ggCHVF1ZZQrx309pi+muOm17Cw2Voe+v7uLl0pt/zsaB6lHvu1
ja3Skoo3V7dU+ss8FWCMHT2dGL00FvsqJFRqJORfa/Wxpu0XB94tHsZaffghEKETinfOZn8r
LdzoniiCZgh8Cqo1t5ZWXr77YgHdUUtLcLwI6DqiBy1JyNGcqqna/yHEngqgwIQJ4cbT2I2/
Caj4XNn3E+61r0RCsf7q05Yff1vQcvu00lJKOVqyARaE7kB//2cADf03KzAy1dynZXoUID5v
//hXEsQJCetbLT7e/XtVAx2oZ1pdmwELESgO/BpoJDAkwA8YCuovbsO71HfJ2zv+VvgrcWG/
/uqD/RYf79LK8RAM/1i762PaWBas04oGqIoNFGFsCkX993Xlr9Zua0svll+I0YmJFvc5DhwX
hQeBZ1yoqR8LaJ1AJQAJxzfyN45QGnNzWyXlq5mp6oFOUqn5Toz3x/Rod2V3q+U1u+xnef4G
mKfrRape1Vc2KogF7XxqIjBAD0a9XwkL1aOCRjvdRNRV9ox0/++5XU/LawwYFYVvg5+iPs5t
rFQer2ibyg9uF4X+iYEJen30hXJNv+Lhptamt6ok6MDl1m68QUJlBfi+sZq4TX9Cu0FJ9wsC
1To2bq9vJpSv4sTXjyN0Uas32jSUVdoQBA38Gh/LtBQEU9uqWhS6AYTgWBS7fQNWSsCFWslu
ZVdk6dwLwXH95OVcht1xq0oCcHlzq9UlqywSSz85FkwDsXsx+j5TChoYjuSfFgNvvdVterGk
H7sLe3A6boyNq8YHek794bSnxRXHGTSgMAo1wzhoG9r61sYWhSgOeBIY8PleMPX5b/EuzF7r
4z0i/nqz+sn8/E9aDVeAAgovr+5XNndVCIR+NUQhtkdvBWJzlb6fTdhsL0TC67EaCRV5fQ5/
L1Z/HC/+7b1Aiyv29BxqBYyeQEkKhqYsok8OwpjOJhKJrhfSC5Q5Z7JBwhZzFmfxxw28y9Zm
K+8RjREtDRSPjgJHN2LfABePGnpa9VA+wPt83tfDL6IXjGQJe3o6saPj6NgDX2Fvl+o3eaod
t7hifuhDhEKx+Pbfq3hv/J+Fh3mB9ge6fb3kUvCFuJDBH4zfemz/EI2CfkW/sgWAgCCVtgLD
uzc+ZL93YcSsbUn0lh7DU4GsTt3uUZSptZdfLAEcq/+o0K0yrcylKx46m4F4L/AA3gicuUDf
Y2GWpqn/bl4ATyU2oMd87As0wEJ66fFU9sKLYaHpAJ24kdMC9McZ+JKCKF6FuO7MsYPMglPj
s7J8nDkIAPu2YwYbadqTnEne9/hfCAtNx3GMDgnHaDwnJgrmcNhTtp49aX2rnAYrJcf/RBQL
sUJsR4/uVdlI0+mF+/FBz1/+w0mAYH3+CMbXB6/lPz9wy/LicfrsSbMsAaBPhsf2JzEltlWZ
LWfwgzLauO3t5bGr6j+YBH03R9XcL8F8bq1vrv+R5fOjwpWzZ0UpCqIwKf5CXmDsqMgGCfgN
V3cj21cebTyXhEqb9zV1n2qPPqX65+nik6QoRlvmoXZYOrBckWWmQcDORgv1D9NlOTk089Hz
SWDs1c+8fww69hgUXWwidnQo3uz6ja1ii6vXt9C0lWX5T5hS3YvqDSnKTHn2k/PFi88lQYdQ
oxUJqB/0QFGfDNDyZ7xbPk63Uk3rGeTi0Zg4xiYwULets+QM07H6fmFk++3nD0qWZj0bKSFR
Wm5lZW6LVtblP7a0dl4LE3qU6qIo/qIMNz020Ins+twgYW8k/xUUNHMSDs68zbLO2pLUBR9a
PGJ0/Gqriz+7iu53fG42jc99aKW6HgOiYHSiLOlsZeH+V9ALW/hj+8zbjO1FYRzU8mF0kswu
eVrSn0b/YmGWZgrAzQLcHND4FjwRTtjN0PvlPol8xUHZKIgM+8nAd/xA8wRoZUtzL/ysabqi
gf4AU4WxfXiK9Z/TJfmYKYtZnOWhhbFIIfQVFXQj1ALs5z77uQFqAUgo56/lxzpaXYhsBzBM
xtZBEDAyf546TxFIR8z93n7bnPuqXGg4dOPuOfaHNv4OfNt7R6IYnhxrdXKMwi0rCwvp6vzF
nhhlb+8wdiZlZ9r5DybBSIcWJ65PTNCJQ74iL6YDZ0+uMBhW5Nl/A1DQJ2P6VRZ66AEUbYY+
cfdlPnhxEsqBeXygaoySW7p9m+keeUEOZM6cXEozgifFsckYrVSAJDRbFH4c7gOHtocjdPnF
jXUx4MLH3UeFvLuytTmXpuX1R2+KY+LvxM6cDGNgB7Eg/j9lmZYBhemTT4AfhbffpsqLc2FX
V5kkcvDdRevOD3us9OgzUdwTt3/nypmTP2OnUiyaOcb08xiKgc2rACPSxzMLbnrvH4KF5Rz+
XpzHydejiYleelR4WV4/v545KwiWjwAbVX59DLTk5ORVJIFdfpwpp8uBRYHm/yHGep7l936G
EcLt3YrK0U/X/nq9kv55ev70mcZY3hMnCuPw/FosgxMabFLjmMYOrxZiEIjs/kMctyce/N69
VZ1qWyuVyhTdlPXDo7G92Jl0vDG5Xhi7WviFDJBJAztgINzGTwqx7SvbMf0K3XtRLqB12kVO
/p26/YcwOorvHvfSp15xZ2dsb+fMtPFV9rOcycizMGSPYuJOAcTBlNUPMuvn5aGyB72vFyNB
i4HB6ERpzA8NzQuBo4mjCXr0B+6fr8tbx8XT9jptRKAZOf0naCImxTeBhBhcXlmvLJTOf3S+
mMHPX4yEY7hmPgAvbkmvvJOdTmtL8H1rsrw+K6eLH572WtLUw6RhEaNRNDQ/m/0EdIiHlt0y
jW6Dq7UXfXEsHMPtefhefVtdVVc2ciuYeZE3d8Q3xass89cEhShGoIWr+uXYL2TUX8nZLXr8
RoBqll4qHogPr4Diyr8QCfr+PmBhD7PK2ncs1j8vLtIiDPJxy4QYFcXYvudn9HHj+Yc5HZhe
8lTm5LSH6iYrDIKdAuhJHSyF/Ik8Owv+4/wLYUHP7YBW/ZLk0HWcF+Y/LH549BeU9lvEl9dl
2VOcX2Smo56iLW9i0hpc5sriHzHnKbpf2EHFpK3LZfnO0K0H1KO/mKWspGcAC8fMRnyX21nK
0aVPc3RDShD3ulzyPLhVBNOxpU/VpaYH3mPWUhd/dx+cB3Aw18voeoBMjsYi0Z2CHnr77Rci
oZyZgVFE6fcxWtzd21W1lcdbdDORkCKRyOHV3dwuRPNbJ/mgCRpFjsBY+PL3tspyWpbTlQqS
oF19tLMXprnPdPK90guRUIhdwZSFDk9ES5bw4NDxT5720gGfxTsaDmtX8rn/L3zYSesVLwF6
23ghl2fp4bdoTIyJ6MChTM6D2ZiVy27nkxfCQmHySj12PR6aHxKE4v88QPt7o9fd60l5dnF+
cZHSD496Y9VzNg21sAW/PqSFYXCkxWiefVhOz6Zl+vMi1ciL2YhyZnYhU32tdW5PjuR2tS0t
Nbdelj+Jy9y/exIDu/Fgb7pG5gfo5B2BjowWwELwc3McmEyZBbppcLTAlxUnI9svNCiLGSd4
q+zQ99Q9XVU3NnKV7N336d+Gh8Xh/V19dXUf83/V86Ox6PikGLsKCvUq2Ifkupz8OT3GeYvD
WGxPpNsHv6397oMXIqEweXkMcYCGgvv2UWlIGBoaOPJf742NjorRJapNWjujf+GbGKqe/zmd
lkAVw1PL6Vh0YqcgWnaihfEYfpNnXU4ny7Nl960XwgIEspPIZFSBi/Pzx/PzMWGgOO7rif1T
YHAS8SEMHPUPCOycCmBBnivPyQAQxTIpioXxqEXcOXiSwU8X5fXMrRL31P9iXtMWLQ/B9Rk0
FBvLnfrKL/WNFVWT785l5M0FjurXRsiDL5REJ0WHAGdSA1SfQPNQCIP7slKaBe8FRiYqhoIo
ThYKoYcviAW4dNCDMxyvoJpe1VR9Y+PuSmk6IVNE+6S+u6qqu4/V90ElHMXgOIru6OPizj7d
f4zqaD2d+avZN/yIhZ1D8Q86DjTuAXnROEIfuwJqQf+U0j8l3A+G3g34BwaueS09gUPv8JYW
+2bqh4K/u7+b0p98dgnCx1+kc5XyOrqJaXq0M1m4Kk7ifxjaodNdXnAvys4X9Bf0N8HM/bf0
x2Cxf9I9tDj06/1Cr/9aj+/lTfjGRTjmB250UyBhXZ2rVLYAcnJlDoLqDMuIjY2Jk/2a7Q9Z
7eTi+kzR9a7F8sLR1CLYiEX0U3cUs6qPaPa76lrKNjWVln7jz/474Ujb3f/lLW1pS3+Qmy2W
Og+He1+HYYnPTQ/m0un1uLxQxtKR8qweLUSBquHLL5b6rB7hWA6Tmavgzqsrd6fXus6lCtEw
PGNkR1NzG0ta/LF242jg6FAcF8Ue4LyFwQgdaa6SoQdvsZA2ehjVuGXicfwDPGh9j+4fZ37l
CCQXwWIH+q9f7+kxfUZ+49ESV6QkcMxf990Yj/1t9POS8v6m+j6MzCRe9uWbUdCIoKkOo8x6
zpbBQiTl9OCL+o54VFAex0JA+HBIoJd813stPW7UvEnXcUAQBN8N0u1bebyyUpHlufW1OVqe
wasKYvQzfYceUiyBwqnakpPyirXj5j8kjgAn9UdX9dDl5dVO8BaU7O3EVOqezUrIm9s6sauP
p1Quu5t/8umviC9WHI/qLJimm+DVgMEss6iyzLI/gJLh0FfINbGjvNj89/aePqyCB6fSjccb
6aWpfBi+MbQPLoR9I1EqkcfXr9+YOPSNxw7HJ/RIAC9ZB60EX3Mc+BWbSBOjk792U5MI4b4i
F76M7jcl3T4mN78xvwi+WwyUQO9OD8mTl98grjs8zwsEb/9p3stpCY2WK+kKqkNEoGgBGBSi
h2JsZ6fARFdOOjnXV8KCLkaG98TGdxbBWZgHiyAEwGeZKBhYkOfnecACudT/bu/j7PTUJigl
IIGWDRKA64dX6c5tukR//tP1rZTrjYtUIST41bgAZxIu0xCo7BfIFVXb3VW31NsUNJDGS4FL
ZDjYMW1TE3enK9OfEeK1fv40dkSNLFeMapsvo6sALJEBFVuIhYgYCYW+Wq6pcodwhJPlE7bs
70XQRgAJa7dpOkHwC8XI6u60agcSEqV4/4TP23v0Vgyjyn14Bsz2yvclD6Wd9OjzCXhbfM1q
J3h8JS6U2KnDof1aFvYXaeokgbLLPzQA1rm3p+fm1xSryt1KOVwmEEX3dV/4HweVl9SpLTw7
jf7Ca0fMb4vpqBNFcYJCFCEnU674V7MRh4wEc1g0ssGUzmbofVfg2NUXABIKFh9fZliY+Qhu
3y287ntKso+zj+XNqXT1G7RJDHaiR2Ov0dsPUre35DLN/Nxqv+awBL8aFwqABM4pp7i/5oZY
2vFfx+j2Q7o3AmzPrqh3s/IBR0yTxLodtDNRZFfyvCksjJt6MS+MOeDY3NYcjICUB5Ejp2fX
wZ8UhyPwf+grkbCZIpybLpaIg7jQEdEvg414SFd3tc79tZXNTeo5ALiLkcvLIz9SN6Y7FOVr
N3p7R2+M90ZxOkIH3xX8J8z22DvBnz0gVycK4FGuZg/g0b4aFzYsr4pjekwPASAwiMB/n94K
zBcF4QjG5VuHPX6OkLuEc/DEhyq6v1fqWFG01PugCitgoGBcToDJEpmiLIih6EQBB4d8nHIn
v6q/MMl+4ti8ycMLAPYTITB/fE8Y6L5x6a0nefcUPKPT6Xf6AY7dPu+b6vS0koJotrwF0dMt
ql+KgrMQo6EAptSdlC7BCC9JVAp/RSzUjnXAxBAWE2eont+9vY2z8Kp693H5cZL/F+SS2Rwk
qmRXp7PZ3HsmPuwVemOH8B/DwlZ6U2ZagTKH4ecgoe3IJKDhq2GhdhwDF3gNxLm3ry/v5fao
pnKJdDZND8AtiIhjwdDyCPltKa4o7wk+GJoQ8B+hVroNllGeSyfT9F8BNA4mXwNAjMMLEpD8
XS/GhUKQkBAC4Ree8h3BM5NZ9AvdA76BowJPVCIvcNw8RxAL3a//Rv63ltY2UC+w+QCZRidj
lgldvIpJTwDE4Q8AI0637HS/kO+oBw1lBmzMlME+9AWG/D2vDlx/6/MaFtwCRy5e8hKiPH6c
erz5uK4XwEUSxwJjFFO2pVkgrFyuABfAcxx+IcetDLAnrML0Dt3eDke2J1V1Ws1lVx5n8+Qa
6SFmeyibVaelbOLxLV54a6C7t5flO/TJ6C8eP55Ly2UDCz+nW+XDyRi6jjCUX0QQqBcI8cCr
Mbr39vbI25cBi+n0+/EnTz7zgV4wh0aCQanLDk5AvLu/v9/XLVp1JEGD+6JpKlc4ANLBwOcT
bx5OgEurcBwnfwUsnNSo6OJY3kyuwItfUOq8d/4iiL1/ICC81T0KrO9yE+dFAv6C0G/y+czT
d39LmstOaWjb4NkPdsaj8Ng9qBeih+PRw38KboTsTMZlx/OxQDob5ghBM3CUuW6DguuiS+Cp
GOv+LBw+J8sArb4+0kdM3cCqcAKP9TV3Bcsd/AF6OD4uXtXCXZ3otJXLcXAjXJ2fmX5o6TA/
lwtPiSV6krq5A6PS4EhkbFgb2VU3VPVxNjt1ixky0DMhs206a8tmTWG+3zdwvXeyZyKmi7HC
75VBLZRlsBGgKSvlx2XKLOfw8Njz9YKGN52quQoSW3wIXNG39y5rv/lQTa+9lDyQiOglkVA4
xIYMkQjP+XwABV9P7+R/6YXgNrMFAyblKSmXEMyxw8nwOMQi6gHI7aPnY0EFS6KR6kk6PCe+
rNDj2SFXSXBBGCEIN3w+vHcXl0QC/LzX2+0jJGtbm5raZMYJ/v3J5LgItnES46pYIRYe96TB
XZCTydTzseBgD0YsxtoYxVAM5UwZAspSn6DHrnX3BM1kKiWRhIPDk03s/EQCRqYk//zurHaL
9kZ3DndEcT+vaW/Al6TXK5/I9PaQSv4AhPd8LPiJGb+ScyIL6X3i5ODFl7HtmKbvhtBETE8n
Eqm84dQAFohdytps9m7S73vLJ05M9hYwkNjZB3cBpMEUQ3qzvJ4CL347IoqF55Ogk9qB84vg
P5lxhBQokHBz94utnMQ+4z4gXks4BFj4XvVsQIJX8EWPLvH5fRrfOl6fnfpHVAmUBgIs7zEu
xjp4HF7rEnmeILSsjTNuw2JTPWgn4K/8giYDpaEn98EceH14MDrcoD37SD/xeb0++8a09H72
8fpdGQfCVvlPoqCmYGSAw4CztJPefwr4dDuTsuP5NiJfZwMDA/z+GuqFmUxZeOL8xk4BDEKQ
cImETIgToNBVPZmJJxH/Lc/0xYwe2IcReO2K3kkPOsFqpjfX16fuvuG8GSZkN/h8LHwuEmOo
Mc1MJY7wGeBGiGqXt9WRnJqFeyWm/gXxAxRCwZBKEnaF2BLWS6bu/td94gCwXI/uFH5vbi1d
gqjm9hQtedY3UxIG/pEIuAsjzyVhaaPGBU+VC8gOfRmLxFbef69CMBjgfSQ8TOChgpeZXiDE
5+N7fb6vj0b1PJaxb86t38UJ2qNcL9VeK8D9r3o/XfqIdEnE/TxBqI/XiI3UwaCDZxS8Ci+S
x8fOmSEXVtobWJBsXNIBEaLQD2+YfDaJewyikFcqm7QyC05DASxjjO4UgCngzw8cshBwVv7I
/VwS5vmDGheQBI0AOLF+afG42AfXWguEodWWkhxdDuKsakdC1iSSxSq+JfySAXoQ24nF0Pl+
UKbaNHjT68VbXM7S+eqXov15ghjgGR4RZWifyhzc0YUfbBe29V1QC1ksGZQkb5iYXyXB5aBq
V7K2RMJvMiF38MlhCOyImBLH+RHQlXOz66Azd0R2jEWeiwWtUyENYPgSrDIqBkofavtaCEmD
aNNETD4v8UbMJGgjHFzAc/0+U7+/1xLDCpTKj7Pr4LptLXpYhd/V6MTk9ejnFrJTSTleTj5X
EJUpBe4TNA+HhslV5j0qpGMfPphZEMroL4Ax6gYsnJNIl+wknKtf6EYbkUiAubw9na7OwUzR
CaYTIIiYjL41Ojn61hLEf2U56ZZdzx0RPETppjyJqXZ8eiPA9cCwXHTNFwl37QJ4ayAbW8pG
3OcXCXkHzYStE4Rj73Lfnu7Eqpsjq290fCymYyilvY8R3Zz8yQzx75RI0PLq2HN9R1/Y4rXG
cVIHVXTZiabofAAeJ/Rwe2SEBRKJqakfglqYDIlB84hKphW7fcXn7Qd+9PSC44aBf8//NDcH
1rosb8rl9Dq8jh+x/EJYHHvuhDHaCOnleAZVAs+8h6DhMuznlTD5fcWDXjBCzzQKXwk64h02
RLrBXJv6vVaPdoVqc1tZ8nJqIdMROPgsOvA0Nj45ERZjiva1wZ+DWlh8ro1IkJcTAQvgmgZD
aCOCESDhKpY2J51OAeIIwH23D1AIbryzC94i3V5/d/9jJZtQs4k5LU0roADiaXF8HCcEWJ4t
NhZ+jbJ0QNLpXngeCbqXREcnTfhSAbUIXMAOHi4sUIMXfw7uLFNc56RzSXfSYSMXLcxiZbOP
l6SNpbUflID46HjYIorjV3h9S1uX116WK3PxdObRqr9DDJuHn+vE6/0ktqOz9Kmc9NDyHeIC
e+hAxYBQWMZIIiElJGKyEHM4hFj4nh0Gw1uYAh0dBbcZS4pGo78HGMD/N+fW5tbc618EWH4B
ZDf8XN9R6+LSW5rhsiqdhvsAaMBhmVdJMIwGwsQTL/GZ2Aed/wcabHKtu/uQRMWbXgjCK/Sv
bG45dRww6bFucBw7D3shiLlkffCpxMWT8p3nY4GnW5qxYisPtj4MflFQYSZrcdCJegGg0OsD
cXAY0blcQrdJAL2gnNtITKubm3SOzi3AIPwTTC9MTkbBcbx6NKGPvfYyulDgPc7En8eFQ5OV
7ugBgwQPYoEdAgyRAQlcOubVqYS8L0Go5YCx4DVOUGx3paX4ezHaQScmIO4emxBRK6QpXQOT
XZmbSxX54rIohp8viKdAwn61FD8VABsRN4zRFao/jBhqQQVPVbJ4iSUEnhsckmSzJUh3v7+7
u2eC9jLPOfqHxpQUFiDBGCmV+PFxNjwi28914kugE7e0jMGFGPoL7LlJB9W/O0JImfCTPMRP
JsN3MxxJwsOw8cLB/y23dbc8N7Xhln/+5HEGpydpMdxLx8fHo/6fTB8MPpAX4snnYQFJSGtG
OQBavTxiwcjFYkAnYF6n22cC20hIyoFqAQyHydRPbMicLIwAkDjY5j/FuWpwHnVkyqhPf4BK
we2U//r5ZqpIemlvtSxGC2D+u3oEyiZQDC9JnAKOGtiIBDw94a2XJLIsoctgY6lV4fOLN6yg
N8cn8qOgVcq0AhStPZbXZQncLa+5JxJ5bvHAkTegWxkWKhksHy7VSLi8vSyyOCI7LWWJ5DUx
LAxfVkBTEClBvAJE976JKDiP4CWN/976OqbYIKJN/fXc+nrnPZGIwxGL+Hbk+QGdktbSlc4q
DzA/VDvCIJCL3/jcex2QCFaih1ggkiEeyXkLYt9+ExlAXzJweyWVYoULS+UALbxFn46Px4Ci
aBRAxU13cXNfIdGTBXNQQlfNqFHMV3UT4YYGBwXjQN/RlpA42ZlExcADFhEL2Ww2cffu5mYW
Sfh3BdCT4CyAUAKFtya/paHvmOrClO5zSTiIHcWOrIwLWK9axwIR4DnMZCQYYkKfmgIE8BLp
/JGZ+ZJxiStxxBp4/fWBvHh1XGRoyr6skfjdOQgj5tZvg+hMpqhofn6i5yD2WWwHsQAKno0Q
Ug10L++NMCxAUAlBrcUCvvVwKDSyrEIYQWy8r7sfjGgvFk1ExV4YDgwL6VRcXl+7ncr7QSdY
mGZ4fgnFElUyW7fxVQxLyb9ExRBE3dARZp6BH2wD7zeNmqpK4cE98LPA0SJ82ETMndOJc483
ZXl9i94L0Nffivos0Wg4Kl7vefsCjBv3uhx/rrFmJLAlOvpVJEGv6SbCLzhdiIRuDCLhweNu
cCCYkeBNXm8Co/tsIr2RwvkhuZTB8BpYMh59ffwab3rKgRcdv+OWF+48H45PmR+ORw5jgopU
V4IwOMR/hnInCqhkCfWC8YEC8b0E49JxLRz4la97QjwUx2PaK525zamVu0tz5fKUXJ46uDQO
0TiM2OHnCkLA4lR2MCzQmk+vkO1t0AHZLPgLqYQJHnw4EgyFiKr+SLVJ2e5u0AvdoxMT49Hx
UVDIsfJcGrXk5lJKLnHScfxpD/qOiIjnkvDYCIjgCLBVINv1IaFhdMPfE66BRfBZSBDR8Iox
VnjwHtBkKl1q9py8Xi6DffK8tqNbj2KgKa9HxQkx3CGdk7rOpQblzPNIWMFUPopCF99koVFN
MTgH52eEeQgh/d2ABTtxTjkdThcv8AK4jz47wSgrm8pOA9dBLX8IWChMwv9ij+/aaOeXBCjD
BIOcvP9cLljhP5x/oPTCP2LND+pc6MuDUMwlu0QSYJ0NjNjILrgPki1LyNeUMAe09HaPT9DD
cQB07nHlx6W5aWmq/DhdnpJufN5jsojfjTxfL1hpp7F0ryyfZ2tM6iQMb4fMduwEBmZS8pmG
iRnUQkhVQDPYFJ+3u9/Hj/Z2974lvgVG+vdQr5RnUxBNcFhDTUbBiwDFMBx5rl7QwFbTCnLh
wNx5EMDkRo0EpqJ86FHDKPSxscqluIxEBq4JXtM3GWbtoDbnsNQxTQ/gaXpHX7eCv3AUPfKR
XNaTOneH+wq+I5Kg9e5g+NRZmARUBOsaWp5xGrMPYJQg8ARvgXO7hPlvCv3dJsBBdppk705t
rt0FEtZxqUcU4qpx3x9Y6dPefQkNB6gszn3wHBKODq00Rg8DOVTNnspfawGarEsCLaPZrqiA
gET1rTvkaj5oV0kieE4CdIQHup9es0RjmO25QnOVzTVZrqQpmAj5zztf7yUW0fJcLAywRlXb
HgCDTDzg9AaMJDAOCrMaCo7YsyrcMAFsgG8DhyH0SFXsWYl4u7vRufaJE5HensnYU4qJd3Sg
poCrygKcHh0Xhy1iKPi8hSo5EMQWXUMSviCxwgQWAEcL+aoaRONIvNe8YPKqSlsinjtgMnym
MGZh7cS+8T6MShnLJvKB3qMJcBqPJmjh9fHr5PZfl2Bk3pGf5zvmNA9iIYpzCWYMCWMMIOx+
YBGcfh6UoNdrspEUGJ04nySC85vdfmJRbLasbToxt5GQN9fm0pU/PQKtsCOOvxV9+hbVLw0p
5zbBXYDY447/OSQMAFii9EjvzCzjFOWTjwLsbSYLk2GxJBv6jpINm+OBz4hZGRuZrpqSzqc4
eYbrIvaxY8DGmry+vk435Lm1gwIhPZZRUNLPwwKQ0Ev377rTKSfOelRJQEmMmCMjywBGJQsW
yUREb9hMLEFzCElIfM0EowLAMPD56MTR08kY3cc1XOX1u3NyIklvf3TpXs84GAmzOEae04VC
85RQEBvvkBgqAgsucjqRhL8LE03ECyYSZIEPD1jgMaISfIaqlDzZx+XyOvbBu31EY0foS/eI
E9brkz2cxi2lwHuLP8dGMBJuU+l6z2Q4EgSH1ygbNVQk3+fk+nB5LNwTbLUz7uS4uLMbdIXP
Z0rYswmIJO6uTJXKcjlTxII7wBPYzd7Xdx5cvGnnKutsJp08Jw1e8jBB9Bx0Yu0N4W4dZE5I
ACQM20ADStmaViA8+zlit4EHQRx+Murr7b1+HZ57IoxTOevvQ2Qvz20+Tr08d0v/LBy1hJ/r
LxwEgASrzq15yneA3dxsuYGE0PCIaiegBbNZYAIxm0Jm0RwM2pdxlpA34SyhDy3EaO9bT31l
LK3DGp67cubW8UecjfmNpshz6xcOPKV0Rd7Igt+HCDRZ89UPqoDvAjvRzfu8tYCyDy2HzwGu
IxB8CbxDGxjr1NzjsryFy4Ss1mhhfDQWPewXe76jglMZx5zAswWhbJW3Kunb0mhMj1iCweFo
bSEbDkCwCUPgrEBE6fWeA1/xThc3SPoc/m86TeA/TAMUEraXsivy+4/jpdk/BRJ6oxjEjAd2
PrUq9vX1qc0URJXkOfkFKVAM6NHenmAVgLO1hWxV/aiDYrAr09MkIbGU001iD6FS/J6UMMNY
8ZNeb29vDzqtVwHbm1vplLYlp7ceY7TbHY+OWixi+Dk9erygBvQBCxdHE0Ea6oqQBLM9NDKS
Be9ITUg/RA1tNk+i9wihjd0M3hRaiahvQDT1fkaLnagVAAxzQAKVbuvdT6PoN1pEr/JMEnQJ
RKjdnZ7iqWGjIzVv+qBmI8BjAMfNVAu30Y3+OsRz3d80Pn6cmNuckte2II7BouwJcTI6EZi4
Ho1NwOef3D0Xh5DumSSocdQNF2wmTDJhBHO1RgILsF0zHO/1gxYAOEqSg3BO96zTRfqJqduk
JAww3F3fTMsHgSU0uAUIsSd7JgNvvdMBY1yeku+6p7qQw88goYiZtoNJXw+PAISn8iSrnxjq
8SEaiYSkIhCMMaIrzHAk1CpbTP0DE71gHgvYMi17wZ14+e7cnKzJm+v3ro36Ji3DPZHwVyBB
D9uB0jsOTuLO10UEkTvYiOBINmEjasKGkwHApeVIMAhAgGjGy0JKk08Y6B33HfZ+9gO4aD0l
p15O3C5J+j/reJflmgAL5Nml2Lv/HHleku/yqAnMYWI9IaEGBoeX4FS9l/0dNybo/JiB7gLH
WrKlElPa1LoB46PxcV9stHfiemyid+KmcuFcigMr8Wx/QUUS8iXHG70gR2IJm6/UPqngDR0c
aAA/z7KeoKMdDi553ulEw2UiNruK9Ryp1NqUdnvOWMR1OCH2xCbEAW+MvlcuJ2RwplNdzmfb
CCaIz8Li9U7EH2Kh/lHNKtjgUSGirP05GWSxHvzfxUkWgEL/eG8sKsZ2rsI1S+nNVFreSKc8
W+ubT4kfhiWx9DzbcWOpjU/z3/qBTCEOPE2CeTu0rCAcwVW3eC2WVyPmyHBomZgBuXEfNkHx
+Xpi/b7YQ1+MdZ5dT6+n0usbgZQnc4vHiUJRDJvffnbJpXYbfjz++OX1W7TEQvrO+keAgq5g
LZY21XzHd0AKJv/XSXdNUdi0NQju5TTTC5/HsNApOiHGYtFxG4kvpeLxuNvZ1l/QaiQ8UAKf
W+k2JtpPsABj1OEcdN0nJvRV4P+U1AVqocvp9BKnH4y2ZGNZ2ZSWyE6np+nn2IziKBZF17WH
0DckrSuFxZ8K8bTPuGGVaREXOkTzsUO+ahROBMH+5vOojCU01XU0oNEgNkMvmHz94/2jPQjC
q+yqKfDG5btTlbn19X9zPTwxPBoOi+3nrFlLF1wy+V4+8JmbKm7UPYEmEkLDqkECc9x6LJj+
MkggEoQQAu/rvtHT63t90nKJYizA4jpNprd/1Vm62DN6HaAQDj+jLP927UXu8ZZipVIUvz1W
/xg1NMflge9fZyU8DUd/dzfP1ITdbkvZpxLon0EcAeQXeyZobGJi/MbAxHWSuLgUl+845fZJ
v1wVD3TrFpV69dA4Kt6TTqs4SCGMuOgHpWRiE8YwZEAzAEL7XUdIANZ5Td2dnptaT19wF987
7GXVbfqkeNV70QSDJiUjCe5Ue72wRY2Vi7g0/p6Vmj0YMVzYqqPVELb5VdTLxDzSwAVTsDDM
wm+ei3tmzs9g8f7QwIEV1w0t65O7+9sj+ZGQ4nTf95v8gmBqSwKOIqOG+hv0oFNdVoELDSQU
vYR/3WchrxqOrMOJsT4bmz0mnC5yckm3W3YG7rlmUvyfukq9uPxwd/+hru9+v0SCTm4eYnI/
/Gd6tnY0EjxXdMWzYfjGQ3VB6CxOINw5Zhu4RiyApYizKfwOC+mIvLmjjqyqWg4X9R4L8zQw
H1hccA7e+mDY/D1lBPT49NbzSejUg4F5ABjYg5PWgWDwz00nwI+q3teMeeCELYGOgwMYEgqH
IsNi6PLbV3ZWfze3RY9xKfqxkKGBZKbvGgh1O2R/W1WzdlS5zyCB9Z0+Fo65WDWpuHTyWe2Z
QWGRkLmRC6+KELKzCDPgPC97imlByBy/gfkqfXVVp8v63p66u/0J+Nu8s5/v73+mIFgDk0qg
RPQgxCYjCnncSIIJXGeC9hMTcIzzaDK9JIw+PaZQnG5nUkg/8Tz580zxv2RLENVdICFmzS2V
f3/mFmjXGfD6g88k4drhVRyZGtFZRsnLNSgGw0sCb83BKnkcJ1DoiicdbnIAxJghuMltv7mt
5nZzrIR7fp4OJYdcmZmhoR+tmt8eUSAGz6afQYIeQRKACO7Y2098rn6+gQQY2WCn5TuGbjaH
cGwmjJge4ztzhIhBzMBd2c0poa1qh8hFgc5w8zSmaOLwaoeqKnaw88/iQuW+MSpLvEbeAGVn
k5STDyXQSD7iiwDygqFa3RGbsDZbLOFgjSNOTzkzI3iAABAE3XtEV+3b+v6uNvaJ5HG4XDx4
v88ioeRMGiR07pIRGzhCSgMJB4CF6ybw/SyY9nIQB/91E3iQXmamg6QLgQCG0xV4EqAB/Jp9
ytapr3Z+SveVdwJy0jMjuFz+Z0fWenh4HwdmvvOA+Jli4BtJQN+IS4FOcCZJIxgw5DGQIlrM
w5PbY3ouV73ovoemh+5n5hELyuVl9fI0mHTPM7HwaAdJOPAUhT4rUtBAwhfgI2QlIMHwYmEY
quDFxY3A7uvAmeEwJuCGb14e0a/gBcgJcFU9zr5LLmXy2u4uaKyVLMDhWSRUuPgirpKGSERR
OtjjNUgJxp8P5+kIGR4OVmVfTTCYReOvLlDTH7kXKc5wMzqWY/rlkV39zd29y2XCp3nhFo99
c9uTUI7PztJyALiwrCoq8v1rTSRgJU/YuBk407zDIMo4JMCCU3a7khdBKRfTuEwcSQDtFMrR
95Y8s7JrPsALfd1ffzYWiHUHFzfkV/klQ7gNfak0JAnDOLTaTTYCi52MMi+z2bos7jykrO8q
XpTMUE8ycDwzc3522rp9WcEnU55lIw5DnftUu0KVGD/Po0N4ioTs1GMjxcMZuWCcpCWG+eJD
mFkNhawPC/vbdOURa650TO+DevC78j8yc49GrgAJy8sjceVZWCjhAp/SUEAKWHUjZuxsZBF5
i+dNZjJMSF0v1A8Lm723uW4l5cUn9D6uxD+k22Ct9bHIcOHy5dDDdc+BS3L6he5n2Yj1suzJ
0NJBIE6vaFgmkW0kAYxET293d9VAsSAKpwZqR9wpO5Ny3/1ksu8J/csAxU5DKt3b0Vcfku9v
eFzKUOYT1//SJ/C3nmUpd55aOmL725FJsoeN9Um/t1EQRlR5TiKs2KqKQSYViathgUQguols
7y3HKHZuuI/rRQIzzsCCLMz873S5Qx3ZG1GfYSP06JcWy+TV7WXK//vMMagxwd9EggRxVHxK
qppsGJbq93CeltjYW6ARwmAjXh3eDYe+x5RqMbAIuolm/FxM+88npH26uvvH5j0lZHuGINIH
XdxfzyZvUX6eluwlcrkJC2gqTaTbG7ScgoL3RBjAIufCfbdrBtch7nZq2HJCj4To3rBo3qLp
RZdzvvsZ/kKZpj8Z5OZkLk6tSzT/kkrUYEMoQ+kH3us+02gEbQSOCRf4Sj5iqpHAOVPJJE7f
Ltz7dY41ctnd392nX1At/DX673k/5znODAlDN7x+b1ssHNHYZ6I4Cf6I3rlNlUCe/BeNoQwG
MzYbzryAenac0guOqjOJvvUYuNO7ONV8TIvzoOjKwuzi/dkFV0CbvBncfZhQs21JYCljiL6J
pHnK9I5wwA35TpFwYQotQvVuQYUoigRgcBhpjiDY8IjZHBH3Hnbq32EkoGrIgENutXTqZEzX
R4K7y0ow3JaEohZ4EpdL4A9fHJqnJJondxujKWYqeR+w3RIO4WqlhqNW7gSDBcBAZ1wQHWYo
09F6Tr+6d/nyZX35t4bKXeDDO/3tsbBezpST4BQBT92gmXIKagbaRILPykgw9IITHDsWRxhx
PRd3O9BMLAzR41v0U2Yn9X1sDrq/Yr398hvOi0Jx6Jrg+rqj1F4QB5jTQr27ar4C1kLhPyKm
Ri6AnTqXlSQbVt01YUEyzMQ1Yu4AFuE0rb5b33bABQ7kTHpwwfX/Mec78iOSXdXakLADMT09
JHmDr9ZFnAq/R/hGEjRim5qWanqBmJURIp2E+KEQzsuHxiJXKX2k/WFstnoVqOpPvnFp3GLZ
CwUv59WgbaMdF/bp7SUw1neYDepzXQSraM03CwKjyh42IoOhUCMWXgXpsJjSneKGFgKsnU/g
w/qz6durk2OiuehwXHSYhG6hHRbSNI0kVJ+RQxNhVxo9FtTQOE1sqtkIHlylRmlwDrcsu524
4k7w/37g0cl1lX/3hzfflFwLzr+8yAvcOxfbcKGTvqbQQ4vxcGZ7iVPQVvPNJJBUl82IKZ11
GGDy7ZzDGce/Oiyh0N5VXR9Td3P7tcuOy4uLiwtC0rodyquhUFZT29iIXj36JhXFmjtW4rvR
RAydIiFhqy1GMIMolkl93hgcCBIJDQ+HllevapMx6cBDT0iY+07sAheybEf+DvQtMLgNF9La
JZ4uyIh0B3/RlQcrACxZOUVCv8/XAwGdebgJCzBKxerf7ricLmcC83114vVH+b3C3l7k7e88
uX8LVzoct/Md0+XNNJ2rhs0OTgHdA1ho7oREyHWfTzT8JdQLjhMqeMwvyE5OnnGnyx5P/l9a
a4u/9O9/+ne3n2jcG65kkpe+DiR0tOFC4KnWSWNgBS14A8yh8N3X+BuNp4B2JCkpBUED3r96
VEclYgG8fvPbw8O5vbEre+qVel/CwOxipvyRc4Esi+b8sp1rhwU9djTeqY8Ha0G7g+f5eQff
uDOBDs7r1LpUx0IE6cQCElK1GRYxPCyObY9s73XSrT89NpJGQMKfUh0X/QBMlHzQ/p2SrTUX
tAA2esKVgxzcnrjQP5om2Kfp5BTUxT4fAAEEX48j/MavMNpvhXQNDiZluTx/vDhf0r5vUL6/
p++Jw2Oh/yY5e98huPrutcFCZauyHiiv12WrQFCrSrZGEn4Fb/t6IIBnNuK/cQ6iMHz+mpFw
Eneyy+12J12Lx5mda9y2EVJBRPMl/f6tB992Ds0u/lt/HwF/oTUJOuA9dhg2WEoUpusuEn+g
4RSmtRJdcjwe70L3wMh6JuIJdCCcqap8OsKW/QKF4E0JsIszVChnMrOzi4u9j7S8XcmSZXWr
DRYOCS3UQnRgah88IN/fsIMOzgCBKrpgq2FhBAamfXo6l6vOmpFhSyQUGQ5fzq3Sj9/hbhlt
DwP0yZNALEfoYfSRFjLjl7SJIyo0z9GtJfbsfbxDqIqjs0kreKtGIhJE59VNiMD398d6wyZS
LcpMSl3nk+5ZmQqDwuu4fo/q+v52YSy2Z47u/WymDEBwCn6+DRbo4zhNV60uD85bMGjPctkG
Eo4JS7taamzizjux6E+IDlyr6kenW74DDsM/Ss7TL9+JPmStrnT9SoVuxLa44rG8WBbuY16i
jXY8ppKVdiIWROBxh5mBjH/6jZMz8tV7JzBkwJhykty0S0ri/Wm5WugFx7YFRFHYobsR9acB
Zq4DQwvHC+cXkouLl8Z2LysKVmC0xsLREYQMVw+IgTIbJjB4B+9vwILChsnJEZwM6VllOrGW
28hWtbQ5KEZC4vD2I1q8mHItsHVGnpnYwTsDB2TcMjm8FwqR8DUitVHQB6Szkga/yAb+GH+x
j93la41YkAgPHBd9rwLscBKA01yUdPuFG9FDcbyadEK1gl0ZFo8HB/9NJMKG5N7kthbdi4iW
GJcmjj5Xn7+7DQnrkgfzjVXd6CBGoUz65AQAH5DQWx8ynLxIOVw5duOwAwXIxZ3OJPxzyYuL
Mzu6eXl3m5GgTiqa9YHD4fI4+0CEmJRoYyPypLMUe2pB1NtJ3mD5wK0TvQADwg5wuEAkmXSx
VYyT4h5RLryfXV+T16sVoGBdzZbhybFHudXQp+UZtreAPHh/QZhJDi58C6w5UUektokeEMQB
PTByeCRMHN3kkjcgnJCgSWRDQRJq5qljcm9ESdins+sSSw5bgpbhcGQ4FNL0PWs6nZw5nsW9
5DL3OefN2CMSLnwL3EszM0JtSCgRzxItOVCcDr+Az3SBeNTGz003gN89RhwRCv3XrwTwxv3C
+KhPnBRrzhsmexZmZwTPwoeFy9jDcH97O3Rzr3C5UCjHHQTLttvlHStrOENeOsE7aD7iafBY
7hHThN9B6ulv92A67eB9wsDEgHcghiWpDhJPgstwXh689YBM3nxzdS+Wj9F9rcRpLxfvOsvu
pJMEmLxacwFEPWlCj8DMHGTjNoGGbqISsf8Zemk2XLgGerCDxr4Fsn9J3VqZktOlpKEa0N+I
TL65PfL22G/Mzg4lM3R+oXx+4fwT2V22B8NmNTRiJ21iSj1MYNjk6zXPzCEKnLgLYCGmN+q+
ASH5b02Kl0NBdXojNxUvb2kKYUlZcB6HvbFHyitdnlvnF4Y8QILrqeOi9QAg3gF6/Xdw8Abb
cuHiubRilOxw1cj1lQa1AOo5hmMPqyfQTMTorcUuMvCTwITPMhEt9BiUwaA8516YSQ4J8r8Z
3h6+vEcfvlmI3IxuD5u3f+Oemx+6JfQ52ugFDdOWaenkMUewbuZ2AwkmfwCNAc5I4DFIkzNO
rH329f6BJfq3LN3CcXGX7HDO/6z0xrVQ4eH2KqiG7UePFI3/hNhS5+8Mcg4OU6WtHTcUs+Uq
qZo8UgWDq5FL5OUv0JcC79HhcMp/QwshM1ETicS5NVx2UKXeEjFbxIL+dmTvPyST6XIfqKlF
ecElJ90Lf5QPKyqbzmltI+DZwpbxEyY4XKikmkj40fsMC9V7ibHC5ZBZVRKJVIqkiaCYmROB
t1hepetPBmcWkpljoW+Qo8TPHSojfzAMAas92JYEHQHQ9UZV91aVD0iiUVBG+lns+a44bA6J
12jRwxHhnsn3+vWeHm9PuEq6O+5MyvN98tC9grJfECOFZX07EipExiK/zd13uFyCg7T2HSug
YSVbF2k87I3JLnQcvV5jqOCv80maTIPD8HXsuRC2XCP3GPFxRxcXv+f02ny0UNjO7W6H/skB
WEpO9gckN5+81+fqbqcXDJ3krSum6m8clIEqF6qjtWsqeQcUk/zHNL9nxpVc2XQJd6k2fMdX
g+BfR0LbI2J0f6Y8s3DHeb4cKCMWhhbM5lA+ry7bza3jiEOA+ujppK6DZZpiVRKma+LBEkss
dQntqerIhrqWrnDxJ1Wyh4HQh7je0TlLZ49dg3f6PCXPwRvW22FLBEJORWGBYDsuIAIMP5Sr
Z1dz9aYcpVpQT3xR0RKK0l8tLX3E+/lfF/oDMYtlNCwaMOXcoKTl2aRz8W9yhUgkkr9cuLI9
OTwWuSyuccmkH1zHvtb5hQ3AQqI2v2EcDLqamh3JGViof7ZDECTl5C25j3QLvu7JSUK+WaJo
r7uc5HycLv15rEguj+wXxvKR8PCRR9Fe8vjdnhSXvOPHSKklFypV+2QJ1XGAjOCGwGj4mcX+
skZAVxyXMMr0V17yEE5VlZe0DXkKzERNMYjRQmSvUFj9zvEnGXlwcPB4ERuzy4Pn/6U9ooZ2
FdXe0l/Q7xlI7KiOvJqRuOE3DBulu3UScGE3eUS3w6HliE1Ss+e0qTXQ7vsim0oOWYZ39Mfx
nw/N8uWZzIIgeI5+9un0cIzYLYXLuyFbGB3Qlliofv8F8P1SGCdWVcMqezQcmj+tIcFrGRVF
wEJZgZEGY8bXPe7z9YyOirEqGHDh5v3ZoQXr7g7dHru8v79TWC2MmS9f/u9nF2cGhT7h11va
CN1mgP1iHQmGOIwaGeTCsfG2qcomSj9Jumb6/KZ+r29ixwKPtpUGfwVYxztvHd8/8Fx9+Ggb
ffndK/TB1tbHF7guzwwMTuTthZZc0KqCvMZ8FXPNW0cEcg6GhYMabbaurnNuOU1/CKo6FLZJ
RFlZB7ORSmNNHMOCWBALq1cf/vTJ7HF5YcGzuLiYBvjInve2I5fJsn1ZbR1HVL//INgUKzAS
zGxvpZM1O8gwrpP2BEMhVbEnSGIq93PJTwJimEX8HaGDq/SRdH4GfMfjY9dF9zdyM568hxQ6
OrdDHYxK/hlYcJdl8L0krpZPw2Ih1WhT/0WVIgjvwz2jYlT/bVBRqNC9pu5odFQMig8U4JjT
6QYWzc7PCzMZWtgtXNbGrhaGx7DnweX/fkY+f14Y6nMJ7bFAuIMUKKcTHQlxcG1W5rhuvdDJ
tndSmbhkZz8PJPSQQHhLemV2XeJkN9jxwczHA8ErD6/Q1ZGQ/WYs94RU7stuvssdlx2OLse1
Lq6Vgka/C77bkgf3LSIaq0HgcHlJzXVDvcAAc8Et3cHlDwmELA7VxF05PSXH3Z1PUUEHRYsY
2x7bvrr3H45lt9M9FEizvnfupPuPguKeiusAW89TwvCCp+n8FO6ypCBo/Rwu1vPWJwPAWL/E
YNKFlAQg4giGdkNZ8CBst6V0nlf4KHo1YjhkjlHFzmUAi4vJwT5XwHPsMN80i6J5TBHf/p65
rV6wMZyll4CXn8R512BdFLUTAAtWbz/K3suWbRSChPuYQ9va3+uLjcI4uI0GH3xHNFBJV2aR
anT7ZmFYv4xDZLiwt/0bYC0HBUefs3V+4S5DeqCocLfzlmrMhGTVJ+hgUHbeC1QJ4yjdlIhr
No7JLpPVd4l0SEQGEpzyHY5z0dsmEtvZ0WPb+piV/vZ+UvHEj0tgsc+7nDwhz/IXLBNHywQA
TFR7jQtCzVgDCR7l+wwNkjtZToOviAYFfdb35bl1kLYVh1UEfLeoPvZwjO58vphZyGRmMnJm
UU7Ls/LsB3uhEcuICgF+a8eN2QhxIkiiD6zowXG1x62SkAcS8rVFhdxBzGw2j0WChpJYo/nP
FRKloBiABOUq7Vx6lxbLg4GFTOB+IO6huSu6NT8Z2Q7CVagYAm18Rzjk2RQ3+4kc7xuSDEnY
69uoAwmBgwC8PeojYVGcjAS5oarO5q9PXAd83KJrxOnmzifT1DM7T+f1y5ORsb23rz7cp3tj
+nCBlj92zgjzvOBoTUJFwTt2xSXieWCV6jbCU3dZDmokMK2pwQBxzjqNRIjpV+I7ilKS6d0u
7gJxJgM04MnrEX01Ehm7rHXCF9x9WeNKgfU4h2VogXa1LHn8LlG0kGhBDAdr6imAfdEzVRK+
v7ulYKop5Zwql+9gRw7CJBGv4FpyuRdZaTGHLWOTk1EA4rE86JY95UWZ0gW3nJQHpYckpCjm
y+R7reMI1CskrFtI56O7de2IUHAOBaokfl+pprwsnajRwWSHFJyPiFekvzkwvRKFNy2WUNAi
6oH3Pim/fLwwu+BOP3EDot+wXApvdwQfYrsf8l+2i6wxy+Rwl9zEsy4n/Y4qDVghhgUZBhbm
Mezt93p7cDcALCtiCyJMb034xsfF4VvYV8l5x5lMVhZmF48XqV6IDF/ZLuxQfeyyODY89p04
h6uBBc7fNqZMXOS0LlR8Va3EuKBOj3iqghBqH5nY6c4Fh9Nwrnql10oWXpbBXJ+/w/0sWeGt
W1Tf2S0s715R6BGt/K8eMugIJD9xfmz4x225QMI9eohcpQV7LY/BU3ALhKHq58Ec8sJmk2Ss
wSJgIILEbiO2qfVEuuSOKzzFBIwZWweKD2nhP8jziwtpCOrASGSScnLxg22IL9SRkdD3Woe1
2GU1fPXLDoKtL5gcsLMBLcLDD1S5lK05LpfwBcR0I/kgTo8tSR906ogNCP4tYTIWyT864OiT
2dlFcFg4D00fdMTI6+bx8G5I/ZrSnguYqUl5li6kPOljabBql19C02BWq1wAQZSwOdXoZEyP
MPfiATvL64v2FiyRwSX6MedMOsEozsrJwJMLHeLNscvDV+l+YRg4ExKXUs6UK+lyOdvMR4Dr
JqVi8RTxbFEFTQROzHNMHRqlTYQfqBUi41/E6exyztQEtv8fyD92yzRFuDvkPAnyF8yxbXF1
7KbYuXqFbinnH4Aj82BJrs1mtc2yEG8MnK+OqzTYUZ1scVGJ95Nu4/MOg1crU7giik2jmfNV
aza3uT4lA3CuGTngiPj2ZXH49265B12Ls+exi54MUpmRsABtWCXKSJukH2bZMY3aeYXiYOgz
NFNNO1AKPqcR4kvYGl8nr45tj0SqXLBjIAOuyjhqNHNQsb6UBsUkn0+ed61xzgu/69Gtlld2
ti3h5dCbZk5pl3fE9QWlOfmOB4ygUzIYZtfNhnaA40mAIYI3mXosUV0MBd33ujgjyDP1jkfD
YW66soZBndudlGczSXegMDwsDu+B1wj/DYuWwm+BjhRmBNeddnPWio2LKzCyA+kkIXkzmz6x
a6ROwvEArZVjd14FsfW5U87+KhdM6NlCoDeHJDjceXzMiCheebg9PPLqgYfTXuKo+5Ouby8m
+95rPx9BP8PwngbJ5BjgIR9i/jJ/QDh/tYCAFc3phFOkrnQaVBixBy3EbtSEp+Jy4lzwKBoN
my2hV4fF0BU9FPln7vMzSZcsJwflhUF0Hz8YGxsZWVVHQkqbOWtQDBYTNZHJgOKw5rG5bz8j
QavN3m8ZoAX1RjMalhdGls3m6kSVdIdYsfdzGMsaLCEIM9zOLpdz3u3MzEq/T16NBSNB1Fgj
ZhaRtuGCRuIJN01xC56k33XHCV7mCOkEUvSmGgYsQffFoodBc/C8fId3sYHjNcFIsizFpXQK
zHEXNowbkhf+tQUUZYHuARLEsbD4tviDuOx2uT4ShDZzU4yEc+COaQHpAEkNBncxlOHB9jQP
XSDpNoxGp7yYJLzf4AL4XDzyOhXH5YbEMfCn4KSI23urEFYq9so/vyANySmAaZfD6ff422fi
wfMDT0GfFMN2JcQR7hrO2fL0A6GZhIS7It8hTimKFqOaEp6S5DgpeHsKWIYcAk04Vih853wy
MzuzyHpnL2AnvR5LZGQkODLdbp4SHAYT8YaDnBZbynNSF8Rm140aCoU/xQWb9jkA4tWxsW3F
Xs9Kh0mPGO4xXJ8w6O6//iTuTqaT99f7ttQfHF6+NhxTxOG3QzdZmNQOCxJLLXDat5NrrvgQ
YGFXYcZSaTwdncceEURv/s7C+sdEqM5njprCIumU3JQmiZODxz4/m7xDgmORsd3Izuo29loV
xZ/f+sg9OOhyta99VQyXvNTFARbGAQZakJGQ55pJIG+IWOQI4yx5R6j5Nmi03HfOUVpmr6Nk
Vwy9PTwcGVsNXslpfCDF3f22nPzIcZFVI7Wra8oTbKRqukYiebsicnf4IcNluMc30ymty3FU
QWIhT9RlRreUOCdh+YIVJxXM5khoLwSoGJyJO9NyEjc0WZCd4DsOY5QBoXqbeUokoZZTC/PS
EOewFg0SJGszCSTGbP6r4t52EGvcaodFJK/RqksR4srHSdDHnnTG4fxYyWkAdjE0HMHsutIW
C7TEgWKQ3CkuSVzxQaJ0aoaNUnKNggDMTvhGAbi/5T7+mPtJlWpvhLxaXe1WdnOy0+VekP/M
IobeXAW3Ea2EGDGL/7Vb9rtmnH2OdnqBZrk4hM02wsoCro0ov6kbJOQ9p7Awwe46KM/e5xrz
lHKSgeYY86cmMrxdsIRCV5dHVjsvHFw8V7pInBfPJz9yJYkj1JYLkskHsIb/wsGR4NucJBhL
jKmxZVqDIEADEU7+15Y382HWhwDHaRc5x9xa1rkDa4sihd/l5fMZMNmzMkswDLrvWYYjHdsh
e8HeDgteH9bYTRIWTF1wSa4qCaeHDTzlO4QMT/bsbIeXT5hgJhEDNAcITIcz6YZIOr2Q4e93
VgY0+4El/LbZ8o49iJ+2HZQvkZQtfpeLx4mDw0Z9rGbipeaT7phgxImAhcJNbuaJ09tIQnXq
oORMzmBa5c4j3JNvb1i8qouTw4Wr+Ztu56Az6ehzte1IorCmtyUjpr44TBSmmk5tlIxvhXHw
vgFOatnpb8AC12WARiOKlTUIeFQQ9wuXr2hXafyvXi55Pk4Ncm7OgWFSOxIksSfstYwSC1b9
hwknsEH5jeaT8phenUpJnPy/5XNf1hu2oFqoFb7oZly7FAm+desTPj07izskJWW3nFmXwpbh
5VBkJKS2g2NY7MHFitWkv5ML/MRwdk+TwDNV0Cnm9wuROgskXEgUM0ggZmvQwUl9M0khc/wJ
0nWkvDHsOYxELOaQ2XGhvXZU7DYHOQcupGxU83Y+xJ+5UyRARDkKJoJcjj1Jl7haiZkJ2cal
2SkVyT17fjCZvDcMBnNnFzcw3t/Th98sBAednPP80MWh+fZYINVHRAqCpOPEdW3igjFR6aHJ
dNlJGrHg3KpKlMOpbcyxiQDCEeSN9obUWeLcrjtDLs+F32+7MuADER4Fq0HCRtGjCUsyjLbU
jXC0YSc0wmXoZ7HdcNMastrXbkeGh4fHxj51cLOLENzDN5QXMJb4l+bhbfHyasduO3+Bhieq
UxHsp4Mt5z6tFpg5nca8b4AWYtvbjSsaO4ar56CV+D9pg30LLvl+5skbAaxeO8gTsF7mwm+H
Lpu/y7Vb3rtEJey80+X+2MVK3EZQGqd34Twgpn5xHJd60nKm1LRoqE5u+Y7bPbgg/1XeMgze
E9uD42pBtJjfkfruDPYNzQy19ReWajX/1UNtAQV8Qh9OV3JObFjedD7BpgWVDFuXbrn2DnjY
w5fFwj422NE8x/mXsRuKw+lwO77Bt1v2z0YjjMtwSMTSdgggQDecggII4qX1OcQCLqmvTRAk
cAmNxJx99syhyFgkMhx2umV5IY3rAsvY4k/ODI+E85FVtaPtWhm8vVHnj2jsQs3HndlEXsFY
5iO8byEGJDTB0RSjh2FsEAtI+djhwaI/OclaAtOY/zc6x8fejATDweFlq9RmROhEwrL/c5Iz
fodD9wo4YcwPNg0b0j8+Pv4q1rpit786Fpg+C9CyhD17k84MDIBUJAhg2NtGvkxGolfE/2E2
6Rycd8F/7dxXzqjzlqplezjDMnLmrHsEwYBOihvu53QKJ7NZ58jc+h1shkkVDsL80DCuH1r2
4BIBLZDit+Sfz8pkyM8t8e25wGbFSdgSrqpcExk6DQVcIpGQHwORzr8AYzC8u69vYK6nUR4g
oBDm2P7HBQxeAklUCwuIhT+yrIb2tpeXR9rqBV9ttYdhIxxAwvkzJ6GlvM3YVLiqv7lPab0p
a/3AECf2sluGIGY2UKQDuBsMyZMAGKkO8/+4G1LabvYEAV2KyQEX5LACM4ibWwjC1BMVTWEv
+c5tygosirVb2w1pEBddd2MM9Tei/eHYjo5tyFgPZvE78ssOZ5m/73S1iymncNK1rhqC+Lw3
z5wFn/M/ZCe4ZTpbZwweKVSaHkxQlRzf6DJ3iOLl0N4VLIDVFK7inpXcchdxHVjjxNKGBB2t
HfZVsNRZyg2dOUshX5tbk0hKlj+Ist26G9qRMiCAzxv7EvTC8PDvyuBGz84uUtxsKD0ny/dC
IfPl3StKaKQNFg59DYuPjJVY3GILEshtkNd47Aj8MdpEgsnHsAj/DtDAzS4suH8Onusgpbab
NNd5+81IKEKGl9EQtousbYCDBLFxH9UXgJjPnvUBuT5xzWuNAXcz1beOGxdOeTBVVHLOuu/L
f/WOZVXcXcVG9biby7D4TznWYcolce30wvtTiRqoqof17FkS8Qa8RsgyW6OhBgaGBfjrfIlL
E/HtLyPR1avbuIlMLkaV94hrPZkEb8jhbLvaXLfgQlbiNaNaMDo7uM6eBTYiLZE0no+sYAcG
+LU1Cq/BiLQeDmO69XclF4sfPGmwEEm4fd4cjmwPq9uRdvWOT1/3SCccfeMOOeM3GiR0AAl4
c73emaHUxLg8sWjEWoovue64Zmdn/Bc9mZzwqkTMloIYXg6HRsLhtnnHLs+aDZAms5loNh2Y
O3vWPSIMeA3HIFl/s04AWFAw51zZiZ2n/yxv2bOIkUnxKi4Ie3NPDHILyZkF52DbXJNi85Sk
emHTBUPVtsDCwE8kgwS5hoWTPS+QBAhEKOaPg4Vt8/7e2PbNydf2eBK4tSV/AoZTcqFpa8cF
bywfrg0F9CFNTYvXaneT0tlEmr38sk5hXUf3BAktELM+DP5C5NMybpS6sLAAP5NpMJ1/RIaD
y4WHD4eXc21y0OGGHTxqBqcFFjrflxhpelOXDoZkEjggV1A3KRr4G8WfJ8FjiS/SgyOVdPKP
jiyh4SCJXjZb461TnxXpHF1zS2iq6x0mWpz2ARkYGDXu/dcnSK5rBewI2UU8cYCCO10YLoyN
DUfpttGcXfxOiodw97xz5lab2lcpTte77tQ5ECTNa6bqWBBi1bZqJ5sF1vBoS2tgXFNgKDzB
4NVcQXx4ec+Mizo1G+FuzSbX45KD47hivN2sDE/vGP6HqeoEtSIhT0KTu8bLz+uCqO1Eg0jn
qUCsB8JAvzCgrijvq9ncXlZT1e+pWfVBkTeFTb6oIF5tMz3G0Tv+BiDY2pAwUqkuCyueQEU6
IYHESqSzFFi12VY2VtSNTXVLVcpb0rWL/tdmurs/gDt0t9vaBoysjhMATC0aflDTKsLqscbJ
x9Wy4H16mgSC/KCadFvDpv6rgW7sWTxgNLEe6he+lV3KbpybnkskWsMxbzbrzZX/ZyIp3INq
jTvPNhqntL5YsUZCEEviCPm+LllLF/4zuDwm3BgQJgeipZ0fcvTviahms+rGuYTUnguuEukj
XIPBPiOIz0AZWCBUbXGxsUgEBiV8vZd/KnT7BK8+rambG+qKmgNEqKr68fVu33XsxtfT2nGT
OKFkyKB+nDt9zigaJ/1hg3yEOgmoELEuADRfPqCj26NqagXuPb20lYtLUW2cDAnd3ht+DFU7
W5JAsM8x2x+FPRFS0nMaCxCxlXk5mTl557bxC8dyTZl4qJrT1PfVhPqu9d2j/hvVhuZ/KXS/
MZIliVQqm22NBT1IgruNK7hBIN86RYLGYX60q0E+6jnWHquhjzvLeW3prP+mMHCj2N89EbZ2
Vu5KXTFlT1UTiRRRpNZek2b0vG46PKfPseL0UT7UCENDS+ebSQgEsAWNV33pl1lAgqrmjL0O
tniTr3/C5xPGW8KxjHNhjUt2f4ucsVJPrUaj8Oqfxyi9CNvhvtFjwHE06eVe6bKp6kpWmfvj
v8+nCxd40Hq4heT1G0+UntZYAA505jsUI6LHlfzKWSuFC2c0LonxDa7Qq7D5updOkwBy0jRs
HpVbJN1Ff3934EaA9TTnv2UjtovZx9lpuSUWIE6/olgVWz1tEj5rpbIeJOEOyqfoQRI0MGrn
qmJkIA5WSZgkposWj9B9Y97r53/9V5Nesm0n9tWEMm1LAHGt9QI8xzeIpwkKZ9QC5sN1S89V
3HvKzvZFJlUXV696m5iT4LHpQX+3MNCnSr9UlelplelKsBE54nP4fb5o72i0DQkucv5ZJPTE
8gEkYdLDbhkDLKCRZvvP1HwWXmck6AFitnUQVd2dVja2sru/00XeuUj+z67u/ov9PjI6yrXD
QpA0JK9sp92FLzmqIPdx/wl6zJkE4IJWcyr+qnrV13T2htaRhQGwGuOv82AwBVANPGBBsCrZ
u6mEvJadaomFAvbrW222Ec1Y5Ch6SxXJ7WHRyzdYS6Xq0P0zwjIi5GuoJ+m+1inZPA+ECTBT
/UMT0Ynj98iFCx2vmLPZjfezCaJw77UWBH+HXzBubTU0U7MgFCtlO5BFcEcELUheAi7gQPB2
6lS/bKARZ5Gw8KfY+5fw1N49NasoqBC0VUCDXVWu8T0Do9i1+mpbEu49AwuSQQJ9FZURPn7s
OIY9or606jHaWdcJoKSGePqeBCPKDnrpi+zK3yfUCpViF8Fp6+d93f+CtLMRB6RT6VxmCtpm
b2WriWeD6SrwCQ09ECixtHzldiVwXKsE5/CtjSs0l0XDTHyuYhH3yMIt2YfmBW8Ek2VLicS5
NljoWO5YJlhZVsuiNUWUOplLMRLibgO85LUvUPAeeot6ih6JVL3NXYhKX6JbOHHH+/oH6MRf
DnzkE+a/Rjfz2KMoSxQbBCudrW2ElQz56xbqDBc026ShLsOon0GRSVt5rPWK0ajeudNZXRvN
sZUc/FDmXwASvdJGp7YCngIuoqC7u9l82Bv2mkzXxr0tSaiAWuhzNELBxjWTOGnUwbKBgmZJ
KMbuIZkHsUd5a7AmCDZIBJq3TUvoPG6sJHL6b/8daLJiiZvv91+/ZjJ5L7bmQn1rAkMOyvQp
LnyJuyagIO4gZcmh+/5uPcZ6I5QCM0lXjXjje1YoLh75Y35RuCT8ZIIyfwFA8S2V5BNSIjGd
bU1CqLYsQaqxoQkLJU6TGAmsmmEJg3ydKljbo3luGeoEUYyxFHwL/ZTPgL8ArnzvreOB4oDv
9c580P7HgFHFhhnW9lzA40QYTVxYM9WwgO7CPtVU+PiWL4Dd9x7lzcHqdFKARbSEbRro79Q2
NnIrqBQMl+GRAHbT4evvF19rjYXqzeskNGMhz8caSEBsuCjl+2NHomgN5uvOVpUEPv9NiUgr
6u7GSk5Xs+YfvUQ/4hwu3LeMmPzE22ZEGCAw/whMnm3adkFqFkTeCoovgzbCoOx4KACcW8NB
wSel+gSRR2drgDuZlzR0C5gxYDiPQ0PdwqXXVBun2sB5a6kXtGDQ3DzLY+zRWTvAXZG4DFtf
Zbzxyv9EdWmXFWRV0RMysMB2jiyZpJcAC/OBo4H5wL1+h/emtqTs3gYStISa7WpnKU8Onvgt
pxQ0uKnGLpVh42J9dQkG6LvoeIcjJBSqKgbgAs6kC0/BQPZpKxBGML8RDeeumu/9S9J94Ov1
9fe2IcHYALYNFhAF6Bro1X10aRpCSiRhlFwLnhDvGWJGjj/47BWJbKjq5iro6g2VbJxT3s2b
BMHUfQCB7cWWcKwyM2h+G/4ZW0edjueWcB6yIrMNjQM0AyG+BBBKkYtOwvHV6ztuEnBAyTQ+
+k8zPI/bsWNUibvtztvtoLe/yEqp1qvHfhRkFj9o/mc1dHtNp0nArcQog+MBeIxAggIkbLK0
VM33tu9iFpp03j64GOSZRhoYeHfoiNN6FSp12NWEbbOk2DZaYUG/djIgvQ4stT/rO+Z9OCgt
OCjz4DoqMTDBJUsU8WdePulKEfAS0wB6SaQzB2Kwo+sIQACnYYvHpt6/DoGltdUSjYtIgP8Z
/gLc9waSwECpAKY/Bh0QOLBGcSEBC8kdxlPgbgeBP/KHCZdTV7ZUdUP/QoupPyDvfggjxNvv
C/Dea624UGbl13lzrRsIW7J36hzlZQaargCoxUWefgDo38p7bq8541huWpeFDrC4wBQiRr3z
A0JMGArMD4FQev4uT2zS3FR243Zr1RQOBZU6CeyZYi1JQH+BozwGr9ktxTO1BlB0foyDE3kx
gntAkwuS9NTLxwSBfjgwESsKMYdm/XZmV1WU6ex0Qpp6r412xMPPnsbvZzI5LQhGEipofVj/
O/ogTa/F8p38l9YwCYOKDrJB4cdiaHLDJwh+v66+v7+KroKqTWt7G7kHtyST0OPr5rtb6oWK
xGHmtV6Jjkem+ZQDJEFH7aBdoU/ozwaABK+FhDtLxjS3H0VxkT++R8ivwhZ/cLcCwsipW7Ty
C91ejl3cmhF4Hje3NJmsbSyl3QglzAo4VyQrnRHEAY7Jyjqo6bLnuEz/d6ueZ+rEo9Vb2RHy
jzt3wXfTGBZii8IALQ4EisVFgAO4UV/DTS6wb3XrVSJB81gIhGkPtsVCaYsy1RSg5cCTUmw3
pyl6jYT6MdK5C5ZL2149x2E0GwMSYsfFH3AV/RsP7SooBiBhSbrdOtFjfIUL21+w3cVaC4IS
8xW6Tbd3Kf0LjWNeRoDtDGbgmL/oKQKM3kWt1Pdn6m0KQNjTUCtoV1aX8vzfEt7kE3p725CA
DeKAoyYbK2yyETbx0XAc0fHxmB42d9IDqgQD9MOnRsFN4GQygAj+wDxAY3KI/tn/+AV6rejC
aXuhdEWzxl0fCt2m7m5f96i1Xa4JHwQ38fkaaw97NsVByadblbjDQ8vHSWeA7mjnMJ6wBUBX
OMg3DRtBPKquABZAJ6l+GJS0WBwShoTAIuilbz5SFJsNYu02nQcizOCfGD3T2RRHRZbTlbjk
ocdlDCB2tYq2xhFHpm7jSPCyotvBh9A3tnLyAwGxIBwFhO53PaTvwda2qiqq7f2sXelskwCu
WRtHTU97zo6a1yhmaeh2EH4eV2jpHYJTk0FLrZKB52IC/YBnWPC+sqviIpNVBczE8q6a++TA
x/l9/A/7BWt7EpwnHoNNOkuCqWeCsnwWGkNaPKbFa8zRzlsVZF8f5+eFYyEm8cc3ev/iJRbR
6mAnsm/q33/y6BGdRcL8vM/f3dkmE48HKAUzWbZPt8SChoyJp4CymWSflT6p0HKJWbMUf6cm
v6uajSovaegx52L6W8XYQDFwTwgIxVvC/Ed27FRAEtOt8wsYo5mDoZMstA+n4JuPNUYCMifu
d1jpikYrWcaUkvUeox+eYF8LqdJLqyrd+AENgGIIDAyAv5L+ZvHWTlxDDy4rJab52+0EwRlw
qJvs04KQWFQO/yDuAe2wc8xmTq9CqDVcrTTj4vQYDAz/ITy3cCmW29jXmS+NocTecvkaByGl
lyfdrbFQlgiws555xAmiU3oB+55YdSZ8AL8Vhhulvh4fSsj6pYEhXgASeGL9EFyLg5ugE3Lw
5Bur2r7y5qM8X8T+7LxXMPlak6Ab4xFbp6HrigLpPT0eCHmpQu7wrNh5nu58CopnDm13iS9V
F95a4Xvs5tsqJl1zNP5hjC4aKWjXfNH157thhZzLXpjOthaEsW+MmVQXByomYppoBiOOfndF
cvCY9uZ2aA6btlS2aJo1sGalWCAebWRP7VzZ2H2ctwo/GRAgph0aKAoOjtODI+C/ZXGj00Rn
m3lKNq6Jw+Ei11gvn1OCYKOWNwQRDJn36c6M8UGMlob3qpkRKy0LVLLemgfHtT++fPW2vrH7
96u7q3Dz3d1Hxw/uh3lfv6kNFijrbsmz5pFhphe4ZhIO2C30IFME4a9tYStRPA5B7GTMIMHh
osUAvWe9NQBmGi12TttY3cvv5jZukv2j/xaUdDd/A8JKa1tBYMfO5eWQ9IXRTDZw+nNcxdiF
K4PKi9hB0SCxhJF/rX09j8svdzsMzzFvfddD/20gALHEIviOx/+KcJ8uS7tKItEWC+A5BkNq
yPCHvadshLFR5j/SOFw2dczeyrGfcVBNnKGalslvUjSOF9S7a1u4HQZmNm4EipmBxW8fcOVV
1Z5VlemEQm4/AwsgCVz4YWJllZ4mNBJDEMTcrLF0lMvlYJ0LwJ2ZQfSXA+DfbeXybo3uafsY
Sew++iOjVa3gbe0v0BQb2d21Am+bdG6r8eNfVUkwmZuv/gx4lR8+IQGkN1/qm5/40xgDg/py
hYK7ou5Omv/Jz4T+fsFn8vaTNlg4YEoB3R87SbDUY5MgjC4U/CZJncrKwr8ld81GcFjpl9O+
x7wVvUtYPBg6povHwvwgQPGDSBC3rksobRw3MBLBkRDB/+yGjWieKc0bt5iLnyJhHeGw+HGV
hBCbTN5Vp1ey8JvlNgQ6dByY93/jfDfb8RZ3gZfa6IUSa/qETTwdRv+L5luxFSmv+sA6B5ve
x218hse2a84Ou+iA7S0L+LkKPmNOxxz03mW4/y0rFjn3m7zWtiQ4/VVn/MBPvic1kVBiA2J8
POw9FeIgCQ/HwlUuONjE5QFn6i7+BUUw6Bs5quraqv7KytIMbnPaZ+r2e9twASEftLOu3+q6
Ypea8wvXcYiQC2u2VhP6S+k7jjoeER/EUAzHMwL9twN0ng7ND7mE+T9/gs+hEFuXpx0WSHh5
hLXNwrUfTS25q4vRu15enzsNRzgqt9I1ONrRbmgK2d3E+f0iy3gCCQtD3/iGcymiVjdA/t7t
toKopZ+7+0l/c5Zlw6hbCnwmgtBPX6kPX61XplvZN3GYZntCD7XY/t9RurqvqavgMuTf+Zi4
/hd/v9/X244Ejk1v4cF+zTWDsfvauDdWEMPh01fr4rBYJyEA7L9H+BtCoLdEVY3mQCAQd6mP
1LsHB0O/3i8Irwv97VRTPf9KFLNE7M15xzymM+9KgbW7kqOaeDwBUYqbTTV4WggqZDjuwEs/
vL9Ii5njRdAMQwfXLhDLhVfsie91tifBjJloxXAZmjyWPOEqdEtKb8pSF6YfjZFgtAQop84v
3mGuY0gd2acqNsdQs5vK/x174aGZGAoUjz2TzvTurmqfnp4m2WwbEuqlGLWjswFwCtnCMzq1
8Zr52qmToBFrwVgoYc2fqy5l6e4X+v2x3S2a28tp+uqudnnve6vaDxIsVe1tJwgkwdGQBZfS
Jx9phjIYjerjYWJmJLCCll+BYzVxSK6IBgmuj4aMLjYm3uIlXtxBA7DASFhdJZZ3Me/Yb/L3
t9ML9BQTGt2FQwYM3dupaQ5iCIK5TGAmNf6AnK+1L7vpMTwbs2Rfnq4248scH6eFRQH0Zd/B
O6gWFJtyuy0WcHvBk6PBKJdQKpXNlKdSkSWDhPcYd97f1OQUcdc8Fj23Z3T1ARKsD/CMIg2A
pz005HId/8Gr25qaUKdVe/uC9IaDa8aCxgEU9AS8dRAJG4K4bZA2hOpERASikZi0FmpaUjB6
9+6wJSK7qx2re7uh4A8kEy4FNrXBQhn7/p5AgZxrwEKJY9Igvfq4iHtsGuUUlD71DVwjFiKy
qBb8qSHXfPVql/DoQAO0sgwDmKnLy3vLMDrmhe5uwvPP1QuE7cfciIWnE9QwpZXykjFXWHIZ
XGDH7MdV0k+eIKHmchUdBYE7FgUWgbgZL/n/STYFR0w7LJhDZjsLJKoKMtbABXy9Jtnkyvq6
QcIBW8zE+uoQTq5ppjqWJJu6vwU4wJKf4/liYEHwC4v/EvPAWTVhk25/BS6cGhFs/OcRb5+J
BUbbMkNKhZ1omTSfvtbr7Z4XyrqHdSLe313dHQ4/zKmKzuXJT+DTNv5C+WRfCuNInzohjzcT
x0WDBA/Du4B2zXJY6yhel4TX3/2DV1VwV3JwFj782PL298F/A80g+PrbmSnFuNjcigs1EsjG
xvpd9kHK+PQJXuUpn1asuKZHUzd1Ywet4vGCIGDTBf71f4Zititt44hh0PLG3hAtSVBsJPV4
bS6Fpuh40HgvuyERd/qEhJMHUDcABwHWja84BFZqXgjsMndBSqhKrn1Y23R4WrBpmASuEZCv
FjHeO4jBOO88o1iZYhBqy+92qbq/v/ow92j/IbckEZO/nY2QahMKtWPr1Alek8UiijExdJXq
oWrN49NAb2+4Fxe0NSk2L25OdC9XJ2GV7he2t4psC7b+7v72JDQewbM1RfDVq1Sia8CeMleN
qnUPTS+lZekUCxSsglBrz3CcyQQAuen59Ne/+aGCye42ggiaw7iPVq0Fvfd02lHLknMrEDak
nBladlWlpL1Pt9ZrJFQBTUbM6PHbHwSMLkegmTIZelxMf0tVl3MqJhjawLH+CP42cIT7fBD7
HEzhPniLndU3H+A8xc0WWCA+GAJsQORgYOhU29779+qWYi0JH1jaBXTsSbCtYpUEW7r58yOf
r0eMHcYKENfqezUW9VL9Gh1vunfVAe1+J0c1gIOWMxINk6s/WwzcY3UlLVVTuYVeOHVKET7T
4MQ1dK2f1FiUo/o36TutuGDTvo9QASQcu4cWA8dD5124eIOQ3S9allBU9GiejIYhrh2pgaFp
/ww4YyORkDdpha5xLkaycWzRilxOGat7GtS0DQsCBdaks4gpDiFzPC9sL9MsS4S13OBHn7xa
1Qv/ef1rmknQsHwKEXCAHtR2w6W81ooJJvLrNxgctZh+U1Tp/uqbhXxsKfgHXZ0TpNWg1H9Q
rQviTxaKbjWfEfCZxqPgOBcib1adV3bEqChWO0zxhqtTa8hJdlnHK41CSLkHJOwXn7CZEkDD
QCssyJn62K4VEWSaT7lETBWUvYItIWZOKKNLtcHYvOEOsW/WTjo+D/KYCRQPhgZ+iQa59Zz1
v5lEDWcOmlXFbMxPmQJNJ2ibiSkgYZPKSTelJ0uJ0pvr63IzkpfB35EUkqs30ACPAQxFYH/7
bSz+yyZaLmDTJ2s2wlF/imYSaIoVTzygitfcKAiJ29Fr3PPWNSsraDnp4ZHbo4WR2M528Dd+
tApy6mhd+4qFxMBJ1xBxVRnqaT6ju7s/hvcuhLdjDcXoXstRrSs3Z/zj/C64P1Bxsig2t0t3
x+jPwHPs58F77B54pr/gBxUebMWFD4/+imItzxfE2fh2idNibMK7qxkPEJaekJCWUZMkP7yI
2xeayXJn2/zCZTOxh8wX7AY1zSlo0AAIrxydk92N72rcnNGIub7MZiQ4ggtdybmTVbGBxUAx
QLdZdgF/tLERwdMju/c0CZRxQQ+GG959rHGZT+8YYGyccscxWidB//7GlXyM5pff/prisVjl
z9vbCFByDo5wQkssGN+H7dMiDe8eTYI/KZ4MZY44XbyfNV0k02q1G5+2p+byAOW+IVaNfL8N
Fipn9FtnK0Jvg+PeiIXiZMcbRiGLrY6FqoaRVvS6Ih/yHAToreTv+9+x7r+XN7cWhG4wc9Uc
sqstBWEQehu0WCMWSpVNWf6kjgU0MruKqhAVPM1uiCfZSfN0EVsgvIeuNK5U2M21J4Fgd03y
uwYJfIuzNPABwvXEY87Y1rR4gKd3VMFkVRAKuARBiAWMXMwjusdO//cP1f8q3ylxJWt7QfDW
GeLvY1gI2s61OOswhliIVf/C7Zxiejiax1mEjmr3N9c8fkG3F9tu5dQqho3fxZl5TMEJB73t
SWjak7fVah18mo8dtb++YbAv1qRYf3f5jQ4DGvbKlmFRi3QRwZwpzt+6kU9v75SeIQiz0mEO
qkZg6G21WgfTFqwAl13SyWQjp9fcXK25PQnlV1dVYzcufihTDBgksPEZyBdWjdRj7lm+Y+OK
6cDZk/DmSs2T0AwSSEBptFLfyVurtfXcDwLGwqYDfSyGy/ELy4/+TiopF0k7J95Q8Q6hz3ge
qbpar+nAbwrXsFBiNF6DMPNVC0Q5vAEF131BcLFvULScytbfbuuXkWmxY4ip0E6QgWfGEUzJ
Ga2ZO1uSYFQ24XGP/b5n/rUTK0XYJJ+lyk81t2ekBamHZoDich/3nsQp2L63JQlhg4KOkDqC
2XCTydd7BgwamglZZoKlrEwfwsqUO57ipLqVty+PqCPYNQ/ULOAfzz1mwWX5W9q2yqYqpzuf
GVP+F3UomHxnSfgx/PjAzASLQ8G4ztLUA4EjZo7txEH4vtlqAYwe06/S3RFN29W03yFdljY2
wthkyekiLhZK2NW72TPn6BMx3OoxZowGA68HIjYpJbW6MM51B0v8yEU/UcBcGwpBx0Z0D4vl
wT7EgtDd234+Ao6Xak+jzpY8Z0jwwg/iwFt76LHXIOHb+sUGJrCSS2DLhVMrLDw0Of/EP9h3
UTRpQeuzEj32jmBIMUyt8HTg1CmbG9NliBtYoxQX1Yx1lSX3nByv3R+cz1VlWVFHsJbbYWpo
v5YpOnu+2DZSDO0a5NQ8wCoQcL3JaStxN5E4NhapMEEYqu/AFmhIUymspbXNagyOk53L9nL5
5bG31dBv/6jTY2q37L+CaTPujhEYOVjr3fdPnfK6RZwALGAvHsxjGVB7aokdmmq0c5LLjzPv
3RhN2Mz79UsL+9urdGjBqCTob6MXGouAFaNP0/opPvWbTL20WhsPOHliCMISaFo2dcJKW8NC
7fLQEw8973o3IPEmxdwuDY4p1CBussd6O6IYheYTtLXUVJpq7iSSMMOqX/Fdd7p8p0ZAKBjM
KyOhkeAyPIaTO/mCJ4tJz95li5Z7lo0wFIOtll/A2xw1n5CViI3WuPCIRe7IBZI2uIDVrxDa
fU1CLnjZWyf9G/K7w1f3Lg/ruRVJsr7XrjWM3IWuDyoFdFxA1o3rRvHwmwhoq8NQ+CryjB4b
XQGeWkSxvgLRQfp4yeVyCYAIwIK9Doa9PYgp066hbsxCC0dtSKg4GrHQ4oR7zJMCyHwfhUur
O91ppif54AkWHLxS3zWL2E8e4kk6/SQz47Km08qDR/ttBmVBxAJcxQwClZQWp1QSNpuMTYCc
AEXQ+9Ve1Vq8LHPxWjFQfsS8PWIHM4Mz3w7eU7/6OJMp7K+OGFBogwX96uSJmiVc7MwJWoJw
4BGXglVHotoHQ+dKJyolqNhJ2G6VqlLhMw3X7+9eWV2ent5W8u+910YQLHHW5TAUA3+WhKc+
rxUAehA5lfwwRcYt4XCV8pSbdwzhzi08c+cb0ZQrB5LzoBS6hXbzETSdaRzeZz/Pmwj/OZCQ
P+VOkfDTk24cXbjDBVfbKU7aPxEEvXWc6Zs//v1rpN3yXkrFWBD79NsJ68V89nPVlphapxWQ
vKfx7Uo8vo7bP7H9Q4OXsRs+SlxRg9hsKXNCwjzde/ttbXf3GXpBbExDtxAE9uaPAwiV5jhL
q+1xz4aFxczl4SkMNJjISWR7SHfo8u4VXH5ni7fDglyL77Hm0nqWhDzx9UJIOREhbza+rZuY
Xggx/DlcTm6Rc7qEPj+PDnmwDobt2D69M+iiZTQSbbBwvFDvbkLOtPLDw4uzKXDHg2Yu6Cc4
uEj8To7V5bPwLvgjJVgHw5PMIh0SZuhfD3U7822wUBAhJFFwciqknJBQFCZq/MhK597fgrAh
5WgMKqkmyfEU6yv0RofZtm1WxkaWseDT8DpOsBCY0e2R1X31GfmFncMmLFTf/VXHZw1YSEBg
DQ56dzMWTMSIpCY7zOQLEryCoGBmw+E9gZQ+9kjf21teUdVgMNiGC8flzMcwmC/y6DzW76JN
Z2u5u35iEqN0ciBiaSquOny1lwyz7SHfuUAcg05QC05nv8DxRIERVhOErqu5cobGBRff/XWh
nfu6aQCbYxr+So2E35Vq4a2PkJ6AHrutNK+oOohYq37CoAPhYET5+ENRiFL7nkrZmS6nqVMY
4Nvrhb3CGOuPZybq8kmxSFHwmqoupELOyZsa3ZLjs43XVTZ/rDB/iVwjwY6RELgLJGhXl8HY
dBMuUD2r/GQh3XFFDy6v2qbVdiWXBVEPn4ECpV21JKimEFtC02juo9Ptg24rNdc1PEwgDsLx
+QrWRPefxKVPDuheB3gMy8sETEi7oiJVzxK2zm/qzknrBV0cDoYus5eSwyUMLQTm/y1/yrOe
P8BiMB8z0NJ0lz2RkIg7BbF12Fen9ul4TIg+yE3Fp+SULJ9vQ8LGam1ENBYUbSpVgzELMVvf
D5yB+a7T+Zdb9ZFkk2pbbLPdS0e93toXKRp9P7eZeyyvpT667+DbaMeJG9fg5l6L2HO9oXYB
1ADhhhaPsYOdeWR7e/LyyNRK84VLu2AXGJT9eG8v6irc2YGlYqvnbGibK1t0Jy+OhiH6ajMi
6LuCv8oDv1ElYeDRePO/uAaerdk8EtF+c/m0FV1Sa0/uJwYBjAtcgpPqJBTpZ9djNPqZKF77
A2+oDRf0iprH67pSia4GThciIdz30owY44TBwUGICk9dOT/v9xq9L7uMxqM2w5dHZRGNGecc
FYs3AtrtpaWVlwEMs224oDESJFuieU1r/iT/xDnP9110vffnpy6cqWFBAhzWt9AEEkQvebNK
Av30izWqpafi6oXUR6l2WCgO+Ymp2zTu9TXZoaRT4tyGl05GxiK7I6uPc80Xqui+MiwMse2i
UBRen4npin+UrsFaVbd+FRC94jj8F21DggBYMI1idVtT7vfjGhfgPpG9myMQ57zXfGG+ygWe
TQGccCExBViokSB96/WBw4GB4Z5x0RdpB0c0budSNneiS2okYRv3mjXkQPruDwpf7xNOgaF4
j6uuWrolnezbBUIxf5eYr1ZP6p24MaBxtx9Lbvmc3E4QG7gbaoLgOtVGQRw46lDgBvsWAv/r
mbTscc1hQCw0pOx8PWLYXEsj79PbtytTm1NT8pqUbUdCgIb9Vot3wOTraTSF5RThDK+aqHax
cHVVzZ7CArYrNpx/H284sl6TVzQZw+LH1ZNWaO692M41X7gnbGmrFwLgF/Emrpt4m7BQlIxn
MpuDe3ZxeH81pGydurJ6hsU7yjd2tpsCsUpTta+hf4Ebeori6KipLRzZ03TNTdukrkYSCmD4
LGGWke0bnJkRMqbuwBkSHHhjieTrLeWqewv6fLXxXYx1+9PYlzQed7fVC6xEyNaZJc1YOHGl
nM6hpNvpMbWa02dySmTJyZ7O4F2MjnqJWD3ns9htdSv7vjw1lUrJM+1IoPe8puu9o93h0auN
WEg6sHAL0RDqgOHRsZw9JQi9umvcFVLvI2bCLo0EoV2zuSrdehDwWv+RV+zpebWtIKjfa/IH
TD3E2zgbUj5XHxIhSyQUGsHFa6dIMLDY67vRCAVi49ZTtq7qSRCH3RJ8A6CXxHHvm21JgCG1
NpeIS009PgtiJDiMuxrDwDANcn1D82cEgYsZvTz5ITEQYfzA32GJ1PKnR0fFb65JXdOy+06X
k29LAvhFWbZdaePsU/5abeKL6+IHyaBwdmUbu6vpnGpP2I3GrQYdXu+oN1xvOLeT5x5vyOtz
6ym7uz0JMJ59171g4MINN5FlAANvZBYfhszqmKqcJZ2NAOVECmFEg/GyxjJVffD5ZL/pZhi3
j2xPgt/X/dSL2rjhzSfHDF5sz67VkNkeWiYtSQD7Yup3kAY02GxxyVYf4Aclvle4Lo73hMWJ
R+2xIEmcFs9KpMFlQSyEOkIhJIyzOpyDQt+pOX2jJS4PvAudZIKl2lwh7k3FsAC++I5asq+B
ttq61V41KQqnMWk23GR7L1zXC7zDmezzn8HCHfZxF0RqpPHoAbl6LdXR9fln13YfT6+B73on
JbclgfImH3+NeV4N89WABekcOA1oB0Aa29vbttPXLSvYYMj+ren63dGL8lmYG2UYNe1xVssV
+X5wpcIR0hYLRavwOv8BI+Gtk3eP5+JVGxExj4yZ314Odp6+8BEDQ78w6jc1csGdmJqreY/a
5rHueb23H4yE2GNuS0LJJt19iS3F6Jo6eRexEBSHWY0C5yK4IvL0hbfu+QnPB38/33B/GycZ
7QmNs/WBIr3U0Sklsl0J7GPahoQvbNPTnWuGEmggQcfMMNMNQ05nV5/Lb21FgonY1Cw5hQVQ
DLUA+UaR/tVGemo99TJozLYkHMD3WA/YvkGWE8TJZZm76E6mDGGEzCNn+lQbLUAk0jAnYPJZ
fEaH7drTZCt0bTDwQ7/N7yPtJoaABF+/t9fnY9/RgAUAfBfhFKwcCpmXyciFzrMkMCzE/P1e
UisqsjBzDcF63DhpvQIhciw6KvaLPW1dFrYXqMdwvRryKHu6GBHNY6zG2uGMc91DQuw0CeCp
WH391HvxRDvb6i6ckaYRbsQGDgO389LFLqmrrYJWVRvxZG2nuAAkhIgFVBMXhzgizvGu4ikS
2H4PPLHpRqenWpMU4gvDyPR6DRJuDEz+X1c25h5PyfJUe3/hAGQXkNiESmNQWZaTcjJZrZYx
k9DI7qnrNPbgar650MxXe9FVwZMeT2+s3s4Q3A6FmNrrhX5TfwziCFMTG+RKJg6ame3uFLKE
lkMjp6La6t7CiQO22ord2YADlyA4hzrFJi4e383yA4JvtGcUsNCWBBzWeq0gpP5uQZ+MiFW9
gDGdgzutFwxbLVwzNjyu2YiaOEAxYD6iu//GQO9nly7inL50vh0Jimp/X5NSxsWBOtj29Qjp
+JoXvLeUw+lK+vnTYa0xEcDhNrpNh9fL0NBNUTV88/pbN2+rG3enlgALbd1XvPWkEQcY0x7s
KMslp7w4+1H1e1ViX2rBPUKm86T1wVU2Ka2oWXXldrl0ieQdveG2I0Igfd4btQRBfVgey5or
KafXYKRHQuawqthP7aawZ9y784DF96aeRjuRAJZyGwCeiva4QoXi9Ql0Hp+FBVtDq8+6IER9
OBQZ22NvOjAB0h9ouuzAD2/yoFeN6zpqaKjpBX4gij0QQDEU9fBLD/0Kro1ri4UL2foCqJNh
uaMPEzYz3uXg3F1OIginSDAqdq3VO58Aopr36O0FOBaPbgzEHqvZuytyKtVeNSlV/U5YQFgn
4bic5JLVRZuswOJU1/IDdBVtyx3KKQzUBTKdRv2sqvTTDQi4Ll4j7bkwL/j9PlPVupBzmSoc
Z2ky7nCDhCJm84g5pIzYt5rlp4D1+CdKdVbLVzNP1cNGuDUgQZ16X6M3hG7f6LjY095MNY7q
k2Gp71BQC6GqXoDI6uKpOGJJAkEI9/hTTCAnWBiI0SOhtxgQJnuJsTa/DQk64EQ56dFeW0ms
i5NixByJ4dYS2IyHF5rc1zKNIwm8nz97d7S6XmKZAPAU+7uPbm5oCXmqC9xH/ll6wYARO2qe
iVyRIQBiOA3C/5ZIU9tynbJ40rbR2De3GQsUO9SoU2ppU2ORkom0FcQtv+Br+ApXnYSFeJcT
zJRItsWQcnm3Yd4Nq2YtjIQvGkkwdr+RJFsCFANHN9JUW9msFG88nbg+Omr4C5lnjQhUaOjJ
18zEvi4GL0fG6h+Gu2MNF2nUw667dgYLDRomQJ/eQL106AsbO/e1J2FaaiCh5rztAAnD4Shu
Vs05nIQTmkiQy4F7eImBhSZhgH0wjcIQmwASjiaEozdyamItnnLLSYgjcm1IqB18kJxw4bgi
J93JBakKhlPTqA8OOvPs5pzSigMokU66RTXt8crm7X2lVIUZ2W9Jwl8ae/qQakeJWlRX/uuF
JLd0Bzv+h3GXFdIY1upvbo8xEhInnUS8JzGtTcI9j8Fh2NCyK7d6i/3jPl+PD7Ew/8wRATaK
FTm9Vr1LbC8SKgSD8NVhHKxcY0Cndx5UrrV6/Hry7yJzGIZiwg1h4ih83XhESj5sSYLKklVI
iJPxy1AMusg2kQMR+M/fdziw+CrQAIW0fIytx1wNKGAv0dHzmQAOYdIbGKCCcOPGH9JctpTC
3RSABLUlCSfCtIybThSD/MkacRhZ6GohW8M1H9O4satrSyRUYQnjJr1UUR/T/Wwpe9vGIxdW
W5Jwz1+dkSA9kyeKAal2dLF7WyJB1vWjAc3DYMuXz5JgqnqvElrOBJCwtVKpPKATvuu+XuBq
LwzKWCsSarzkEvJcqo78QhT7Bjbd4EQQX3bqMaMtt0TaH3BirLd4Y0Cf6Bn3dfutKnBhviUJ
+aCduZ3nEnPpNW+tuyKEtRGzQQLuPITZvxMS1j3lNL3DswxHwyHVRoYXk8GY8WJ1h9qWupk9
J8tr4DsutxTEQfULrK+Px3Bj56pfMNf8gOHGuQIlcBCgSkP9dZMwTrhWWf7l5sr72tbG3Tx5
56KEcNxqSQLb2Y4j1vEobg9TVQxlOX7y9d4w2TY3JBhGY9sxPY+fNGLBy/5HErDjUUICE6Gu
rKgPYoH+fjAS4z3gO84HWpFQqxPj7qbTlURN5npvsPb0pHqvOhdGA1jidY1Uldk322Chk5Zi
sW7vQCwgvn6p/5ofR8R8phUJWlWO5za30vQDUs0v6mIYE5+c4VVyWGJaI6EipStJzHY5/PwP
m/2FBFNNbI8wn2mAPsXGSW9oaXVuQ15LpQALu1vP4gKP61Cu1Uigxx+ze1dDeIR+jYS192n5
QW23xrMP76296KWaXtmAI5313P129mKCqaZWQ+LAS64RE+6dAyS802VUd1LWR4lgqEdMQQt2
BVA6jXrSI28MhiwLZezLSuOt4T/TCUek23RFA/d1SxjoD/SMj7I4InPckoQq4bYtYFLp4snT
IgysDTmUTlbqWPRZY3TnisEFvgUXGs4vPn33KfYUux7w+bzdeTRT/a0EsWsLgvsoTa2lgYTD
8bofr6PrauxcSs5jyQhPITChWWwMEE+zzKfAS41YMPIkRpANZmKCFrtvCMLFFTU7l0ik5Cxi
oaWR0IyhZf1LFMDhtQYVlCJc2uDCKwwPcOq5ysomLktOM616oZWNqGMBwtr3StrenLqmvp/N
2qZKiIWVVoIombyYOLQO4IcV0EiD9Y8+dho+vncM6wpHYJxnbzHZWfZpAQbt5dBpEiCsrhaV
JyQ7W/Wubj293u+7/pav+xCwcNwSjtURwacNuJMGEuAiI8zwGEMGEzf4ft5yxJTqBTYiTq1g
S9QjCThziPIfFvv7R6/3m7o/a+uyaMZqpZeNEQsq+mTzGqz/ZDfJ3CFGUarxEIr7mG0ZPNQE
R6n+gwnDZ8XlCXQgoG2Q7EZiSl6faec7VnNFnQYEnoLNbvpYItUu7Cdzpes4r4vM62ipF7x1
LuzoFfr3OVVdW1I3proO2roshiBME4GaNmgqoaKYSuxk+YzOWrllGEY49jCyd9RthIkVUZBw
7f4wxGznVrBXj/qo+JP+G9df7x0Yf7OdIKpYqI6DinJqGzps8Gp9aIxz1oqA+r241wf2wfMw
LnhPOJAnjfmmn2f1d4/u3Sje6L/x+oCv53W+LRbwbHtdIeWby+koBPjceWY1rfSpYIhmLgMq
iiN8YN7RBARurcF6m3xGBfbv76u29c2pu3Op9lOlTVzAHbyaPv7YWdsBCfTCOUo3VMm2lTEw
4pEa7n9WM7z7TiT2d1jpmHh8dx0coh+3nQxg46q+SmfttCBC4XB1nVpOUzcRFb5YjOln+xVF
arqztw5FLFOavstaHSrdE+Qt8YZ4o7ftPKXezIVS86pFmo+ExeqsQCcl/BGEFW/VrupUmtRh
g15guuHcse75NCP03/DdGPisp9/SNrjX7eyKreqfhyTYVA6uEPdCl5EHtlLmbCceV8XnF+Yb
793IEZw67h+4QQPFwBt2iCk3H0+lzrWdm9KMuaUTpgSbSvrWiFuuk3CATtn6T2lt2ZnB86ab
cyeZAj6me3QPdp1V5xLTtvYk6H5UZfUSxcqJe1TlSkTswK5IZmyHjzMwv49LbDEbaG/eMJRg
LUNtb0MJxyYYFU1VXZ/7+vtNPV5v2xRHqZ80qr5K89w1PQyLYnUF70u0dGCyeG/soPUgzVv4
tRQIJoSKYK9fv9Hf+7r/WlsStO8RkrWz2X62DjLY3LiujMlMNvw5cBieXrIr5Ry8e0sivIs/
g0ViqyUgwYGCUVYUiq97pqdt0srdxNrss0hQ7CyGYtrv1JJK7OpXtX08RonqWqVKQpvD563T
BePpallVN+5Og8uSWGs7Ikp+zOmzGbVDJEHi5KbPSdDiNaiwYk+DnWMDtAoxqyMK6zrThIiT
UMZmY+0PHvEZP7z7lm+0rV4o9cF1A2wVN5tIkfjTJNTWQTC1eWQsGQ3DWx3vECX4LCyAnUqX
eCHQ393ji476up+poHO5OgnEOtz0+UlUxSCbYyfRj7An0KCrFpSTs7EdRJbY6VC41JGWQBJT
iq29XoAonWcUGB0sws2lvkCCk9QFgd0D8Wca51aFg1aP7jtBaMA7Gfsdu5pjG8so3K1n2Qjr
0QkJkiPZ9Hm++n3BxoofbCwRtO82NYAwlEPjELmgaitqzv+NeK/J57tuajso5/3E29ugk0/7
LPl6tHxCgi6yrouTNZXERmH1d+JkUuKlHP30z4rYh6NHGL/RrmUUs7rG+sQa/Mh3Y6e5RJhq
GMjU3qvIaxBROgXS/oBIwsQLxaLgH9RUu/3cxrrUVhCKxDWRYGnwXxtIQHHVSSjLrDtmaxJ8
YW+VNfxR+fM/Mm+o6vTdx3flxK1ncKFpSW9ccmcaPz8gtU1XOnIndAWxF0z+7LM3prNtXO6X
qrp8qeu6ZWD09f6etlj4JiiORhLWpdpaYuM4rGPOHGBvFKk+9jusnZ9C6kJquLGN7bTNjq11
evctgEK38Ppo/+tt5yPgTHvtjy3jqZsEUZsQ5moxN1iSVwIlDrDgb8zrnBqcJrQSuP3Y+M1X
3vnjqbu2C+faOW67oODu1v64jU/Ntug+OYzWryxmMkjQtujc7AYEuieNSGwNeslk+iabocYh
EhA+fOWmqq6sJO4mLqy3M1NYrDFUe2xUSuXTvbmNbw6BOL5vgCNAO6x7px65lVog0oUVVd3f
fYXkTQFfv9BunrIoVEM1PLAfU1k51QaYsMoIc50LT2OgQQsNbdVJvRS7emckDVWDZN/85Z95
ikL3dSHW83p/OxKwyLW+RAa9wqP8qQompf7dAfbBAXYgBiG4+TMhLTnpjMGqanCXykBhmOhk
c9omP2i3mBF8n5frf1AsjKsl48+Q4GckQFxYcnKOrotn788Ygtker68fWdM9INyACD+rbWyo
ianTcDw6uUFt7u0ohn11WYOqJiKr320/mZLAYfTqzfpGIo2IqMGC6ejpaeyHu0cmA2/teH2n
B2Wtzcs9h4uvkpCPHbzcgoSD+vfWu0DsADwjN6sU8E0kIBISNQfu3N3/bpOCNK4PdE8IZ/q4
1Zad4JnslhVAQknCW5o6m8480dD1uaEtBNxgy6kxW50er590uwRBF/7nWOV/sxHljI34eZWl
QVU1wpgSXaU65q4PLZ1Hhw2I1GpqoUbCZkWWiLNv8KRVfaNWAiz4fCYvK1Pihd4iOPIbGyvv
q5vrp0nYr34/rxBDEE9jOzGKN9FsnnLjkvOGehnjjaUSlreZv/cd5TQLTCafr4kqCCpXlXf/
7Ha69/Bd4bTveGj8OubvuVxCdayxZte0knLLqQY7oeMyPUMQxqRK93g0T8z2EcUAKldFg7c2
H5JISJKSxVdxdT/3M/TebkQPhevRU/OU1d4pJatCuBy++gJ/IBaoxVrrLnoCFyYJPs3ezZdY
PDvEtxqVVXFcMyZHWbN4mt7f2V++uPZz2ty0sNpEdrdDIb/JSDBaKcbAeRMt4cakV7XLGZLg
YW8qmifldDiHmuFYrbaTcOs/r+ka5sK9/MCNiTdUbSuXy6lrGMrk6Nkj31nP9+HXewPYJhO/
ynFCcLh+G8OkHmjVxz+lGFAh1uIIQ0YXVHU191gPHL2Xec8fnmhNwj2BOKvV7khCNg1BxCZ7
7JdprR1wvu4YVkkYJ7jfVagxiOBxotiLZNgkW4J14madkzANjjs/BSaun8FCjcku0jjlU4p9
WhO+5dASM1ToQf1GTiaI0reMv3ARqJe0PVBRg1oKDAkTnYXJdKn0M8SCdoYEZSRI1BP2PMUZ
AYMEk2iZMNRDdbcPuJuzWMFKoQtEcnKAhr6GG7L5VmQfugo+kEe3l8d94Qb+ZgM79Nxd2agw
LLQgATvzBU4GYOBEEbgTcrmSblIMS59quDNrx8mdT6PB1OhGJaRpdXVjTntEtcDnH13vRhKK
gdMk3BriBP7kXQ1lUvOTJMmdmgAvRvfV+iwoeaDx6SSmMczB5SBWAIMweIffhFCozo3hf1mJ
SNNkOnFhQz3GnuUQ5I8jFhYzxTNcwM17v3byp9H9pvYUPovJEo1R3VHDHHcw2UtLl6p/Orq4
k41YmtVCvsoV4cZQX39ggv7qN/L62gOcoTtdswgmYtfctKiXxY1hS/0rz8lpo1OFQYL3jU6q
vZwgXe77btLv5JnzzBI+uOsuIwGUAtZQePtMPj8vDC3etKsrVFt5rGanKNkzQucmErjd5q48
LHrGRzlXk4YnU58cAj7ftOK2qFUYmGvVpm2PODgsL9MNCnAIYNKwRRr8mH/q5xtJYGWzklsi
L9duK0aNRZ9msxmY84716J3eHnKJBMORsJ1FEk5sc8+aTvuM3KeUwLlSxQ52AvTCAwF3AYP/
e8BfWDxLQsl60FzszkhoHuyWyWoNAa4m9/PFayYLecXBXfSz1hGOdgxgDHLdgEBm4kN66bPJ
MOYXZs6SoHXmmyvHvEjPNXzoutWdTblZlzM2IfdOZ75ELrjvup0f+f2D3Kk7Mo2EaAB2eB2C
v1+4Ibyh7q/QTVVTN1vbCCAh2IQFttVY6dQD2aqDEvRBl1UpEZv7AuGu5clzDymracu5HJCg
6dx7fEsSStb5Zixkq7qJaygnDYskJFrsrLE/cOIa8YmipVBrvsCOfh/phpDWkCCYiISUCJpt
0o+mVe3BjYFuLHvsRiy0mCotfSPu72x8I18lgTTewGysFzUGJiqjwF+R7wSfzwRiuigc4+6E
xdg4vbUHXEj/ip6uJNY6l5UmEp4ilTqrFzg5uhIXZ27h2n5D6NK5tOzGpRONUJTqtaNeE28C
QBCn8HXeLxQv4Tbfqqo93pBBEForEkhnupEtNS40H+9wUu2p8UaeFGkdxxh1bg124gLr/bC5
Mn2TbHciFmLFQKCJhFLgltSEBS3dggTTaCQ0vF3PeoOqCJNai9TqW00ZJymRYEvaVGwA9dNb
xkaR3dh/IUPBdThNAt/c/aLSSVu0yibhQb4qGXSN/L31D9owo34MfA5W6ka0+6ifx/4LGT2n
bm01kbDboZrrbaqYQFgCGtHorT8U6eoig7cctV37umxdcoLrc17EYtDqnRp1NDhvpq/34z59
/n4iCG+8hJsZqHfVx4AFqudWcs0jM2+2n3CBMWgUfzBgNc2DupUGKNhYr1YHaXEYNJOO2od/
nNN+U82tbEzNlco/NeKIgeaV83ncMLCWXmAMYK2S2P3OVdOH4AaZLJcjxt6uKHPT9ailvvcz
QMLEGQBEG2noVNt0ImFn2zepqw/YVGG3cOM6yy8EqNDcSPMASHDU3mJLiNfqXGDffoKGOhSI
6dWrP2wrfOPSl2oc5NkelcJ49MbfXPsNFAQFu9nMhcsddqXmRbAFQ0xDs8ShxVsXR4LIfifj
/EXM5dk9U5KTOGrMZl3ozAlWQiExBvq6/T6v3yv4/d1gI3ZX7qrqxkb2MSW6XuvdWT+WNbud
/PPqH8xX+DJAm3tlG9KwOep/2Yg9ECfPOryE/6D2WkVHviurpv750m1KtJXYKc1EpYv+wf5a
qTkrLWW6SWn4Ph/IwELEvNHyV0G3QIxZgmFzwx0dWEREWFjpZXRyWVuI2O1Z2xfqg0W2e6zA
8gvljHCGhEH/H9b7E7EkCoup800PFTx5iU/Hj/YEWo2CEySQuvNIriEUBny9gnDkhWjqyaXc
aRKUDkXP1rwpBRXDIXqP14wUWq1GCHxp5z2WZuS9NnJOSXikEyTU5GWXSHWZL9bS+H3f7HN0
4/q2f7MyrU6rEEyo65Tk9TOumzKS1+vJk/xAjYQPSB2J1cO4oQ0jWZua8EjkzNF58tLUsAj/
n0FYubJBNzY3Ehwl2/SMEy8N9gX4WmOhA1QMGmdggZOqJCAnfJagPaiYyQg8qo8f9QVqw1Wp
37S/u0EkEkmY7VIwpKg29acDrnnwHAfASlDS0Fm7zoVvy1SqbVvBNqjQSR2OHDkTM9qIY1Be
5M43v2fARCGtDvd6WpbldHJ+9l7rNXT5d65NYEUoO3QWREgxY8EoR05217ArFxIsh9ZFzH9A
dnDJ8xnP/c08duAKEpacdjoczlQXkYlTTsc+Fx+ORQrDkeHWJFwPi9HRWtEEUwx3Ao0jojb0
bDXwi6J5x9zqcWtLVk7Bp6NHFMXC5bfFsUioJQmKe2ldXperkmC4BC9KN3garHIY/10H02cK
Y/7G75al5vwKxxZQuEvw+M6q7fQSS/C7qFFM4u/m5CKIYmY2mWxDQnzNQ6eMJKRuwYRo3trY
H9lRTW0yhHu5PHG43QukVcbRU/W7q75MzbpY47KclBcWnPKdvtYkXCPhXiqKNd0EQ+aAx71y
0BVwGMzE/TMVO0hiKvXjRBcJv7kTNDIJuA6hqowgso4WhhkUGOEOiLEcWH465U73kNG8eDM0
FvonbbDgDcdooUpCnPVA51nlFmkVK0I4ZRkVC6RJY1aRQb+srU8nTb7Eocgaw4Q6Qq3XWS8d
cPE0vVMtX1nIgL3WQ/t7QbYxnFGfwAO4ed4EX2oZncCNVJLHUvXbG9MZTrouOznuTsPNw/BP
HI68JCfjCwvgc89QstmChLWpOE7WV3UTS/MoV5ZPvsaFJdBcw5cmF2aaNhHpqnLLSWWp8f36
MQhwBzAkz3NAwuOzJEh57K0pVtdlaFcxGymdT/bxfZhNMBgqKRK2frSdS7DuUuKb1X01m6tY
zDo8cKieBuQ48DFRvSbPF4uWnYJYYFj4MnaGBNOoFfTSZ9XgWjvPSHA3PgQKWDIUMZanmC3j
0RoJpDr+jPOoGmS9Abkqb2qHRUTFIIpjIdALn50lIf7plAysr3WqY7PVeTtbxVSvVMGBwfvB
Zwj3hEmYo7eqXf69TQUTzkzKnXTW9pdGWsImsLQ+S/jJ47l1+XxSlp2U7LQgYT3dSIK1RkJL
/YdHkKPx5k1EJPY/xy2mHA6mL4KkaUKfw0UG8uL9BVRNufQZEm7lO3tRH182ahZYQ9UDjkP1
5/IbPLUTs80eVEHycUXhgOFKuJmA6gHsDg0r9T9tuOhLSpCuu7G92HY+uq2LqKC/f4aE3oJ1
AJPMFiPPep+RQAxXgQ0vMwQaZnu1kA+cN8twrCA2MoFVP3sZCd4QwpY7FWC8AhdExJ3tQmEP
3NfoWUEoVpBBMuU2zDgrnmDbSIFKtAdRNQAn+pxf96MP2TN63RI00wd3WEMWk7dBLYC36Ibh
75RPNqIglu+y6myRbq2Uvj2bvD+TAS7kzpKwhksHb90lBgn5Ogl1lDUugciHcXJoST6dbeRw
YbpbrnpZODBRVtXM4Tm24gR0UzIAqumsYrjF9mawjgWN6Ydt/PkEtBGPbZ1dMLjNijkk4T7L
pCvFrU+BjaB/23j3k2TMuMUcMkdOyJK6CATYCfcsffQb1w6j+UhhkpKlnTMk9ODu8eCqVGfK
tQD8OK6PRThG8uCxSWbEh43TARNiDCugm7BgYCOMDaLfIKc3DCIdgAURV89v3wS9cBYLbDPI
SprKaTZajpEEFtqPkJFdVQE0XMMnEq75Ld0+X8wCd6NLpPUcgNvpTjZiAc4CXUJ89KcVfk4+
Ly8MQihzVi8sSaCNylsQwGTwT5aC1qpPeQkfxSVwX+c410WvFcYpJiO4cjIpVd0HY1iCR2dD
497VxcUD0ukaH8KB7zgjL8zKSVBNWgu9gMVKR/v0YJyRp+OwZa5HH3EO9WG9zK4EVnN5QyFy
Kj4Xl1OkiHorWOs0cGLQg+ZQKCKeCImDDyUwE7bM59ej+2LBIoZbGmsrNp7bwSoh4+/0CRZQ
nkG7uqdg13GVkP8sgdiziNG8xXyqcoCxI2w2B/8fO7X3pPqnJsQCwkHcpuTpGUHouHMVjtVK
ta4NxcGs0K7ZzPZcvEElcBj4b/i9E6OW65bRIJdTWmPBaQN3WZYbjER1CXvgwDP4ZKq4uHUf
ArozTNCmEh6DhHgDXeAucNVNz8kQvTMEcT1Pqn3KYPgrHNfYsUyqlpHECed0be2RkeAp2tLl
9EJZnl38+SwlLXqfs5ItFMRwA4eShOsrE6fQ5xKEG1S5irRklZcT8ZQUT/E/zjfc/twJwyNA
cHS/EGmsBZVIiiQQ4ofDE/uFK5SciaXAX+h5zagjUAwS2CkyPA9g0nGROA9C+4oKt+GypFPC
Vp6WYbZpg3Iiavw/jFjAJUZXDt6ZkzhsxlHHKVbt7TAsAAnFVlzwGK/W0mzvHJw/0y+Tzl1N
Ue0jHeoe+f6dCzxxQcBo9fZcM5kiJj7fyGVTHRUQQnB95xfkk956XoM+MMU/rZRcs1PnwV84
i4VEbUvM0nlGAtb66fukU7sZDF240Km8OX9+ft7l/Lrghbge1dQP5OSS1Kj9YOClurC7pJs4
Ob8z81fDxOw1V0cKsy+zZSqXF8BlaTkZoNfLqA5Fw46ieqTkG+WhoZn5Ide8i39vH9C5/CPJ
/rJkW+MSaeVRXQioFE4SALgwP2waa7bkialEovOYanky/nrHmy3X1pLRmFHlqA/T12qKAcYh
nZ/5d6U3Ak+4ZZXuqtvLqnQBHvcDsP4RLBxouImFWIzZNEsQdcOVbQdzHKvFVvgzegiaATzI
YSDhqBUXArSCyqAiZ9jdb+MPCCu3l3O7aucu4f45BDbCD01eqylsGjVFomTnFBTrPGGAqG/d
WT0h6CW9T+juu6Tv2OlqRUJlfQ5MFHu5bpDANrtTXqLbf/coH+zUSJ9Aj+eFn3B+63vguxI/
RDISV7u/gYVzCadki3NufHiH++OqugxaamfI6+AxzGJk2zqmtNe66G+LV/EX22r0gKNP+mYP
3MIxBy5KRcGV5e/n8jZJ6konGtM/zcELSKLRYzDWNJLEuR/TfCBffDD6VksSDiyxCaNrWNWr
+xkWEx5wmSI3dNDFfwTWge4ur6qqfSWXh8d0345AiF+3EUCayTLqZSsowsNhDCTCSTe48g7w
XRM2Fk1g27BCtNC2F0eeXPp14/2yIY8nWGiTJ1cLKs2vjqzCV8QOiKfPZO1+b/TrhPREf61p
GWdjWMndAfVN3NJJGBM0sfVsPH0kLBX5W0JLEtZSL6eq5sGoLMkjCdtELYRi+Q5iBQUQK/qH
hn7i6uZRCfHxu7LSnPCbSs3JKcCHO54CNJJABFT1dwlu51hNGqbc6D2WZfl+SxK+IG/Udqo2
FNcB5og/JoPzQmDR5ZoH5AUOiO03s4ohdnf8boMdRlhAsNdh8lffGLYMT57YBzjiQBc5Tx88
AciBc9gSC95xX28jCWXcmeg+N3heCAR4pxNCu45dtUPNZQ0Szv1wUgzXd2tjyIyGe3rGv2se
NQ+HyHBweDI5xYFxctqkhGQDfxN8DBGQENXFSKE1CaS+NMIQhOb5IgBYMK+u6mMdZlymh67r
16wf+MgoaKAeUXu1Sf2RcG/eYq02seGcyKemySKc3dm/WjjIaWVpsCUJWS4l3W5SVldUjCTM
u6v65Q6Avt/Bz/udgvCXPuLDqb/vrNXss8ko8fxdeU2enQO1kOJk5x2n5A4FiTjMjFSYBFkP
rak0IkGW3W1GROrUOinrJ8gb7t+6Fmd4J8dXN0GyKkz/QYi61qAV2P9za7dyGkO+BYIYs6WZ
SVjdcy59C1z1awrXkoSnXtHU7NrPLOKuwi7cd5dj5VuhkZB5+coyrkWS+NIPxRM7hKXnxBR9
+tbOIQQTISIy59UtcSkHBwGtrUti/4i1lwUS4lhLEj5n+542HujdwUO9HRQLy5drBskhHIAO
6iXWp+F881OS8NHhBFtJRFgnRjjX1rjWFLe16LDSIKkceIZakvA4IaP32HDsGiSoyvY2Dm3O
wbmcXJ8wz/ssPd7eQ65BEGzY/1crGm7z4ZQTXW73HY5FVRFW2WPCSWeQi80NOEjOlttg4e8+
OL3nGhb8AQn8nW8+EVz1HCeqe3AKPXJ87RQXEiuapza9aw0T3Pi02b+GkSnLH0uB41e+3ZKE
6HWf6bVmQQQoXYAo6l7fE5wnV5j1sY+sKuQuIbflH4peFjIHjX5pEpiAyfEYNvK2gN8QQc5j
NxcHAiXRZSiTnmEjjhBbkvBe6fQeVwee2lxA3m4+SXHGGEMmosHJU1zwXZ+8HquWIXEfM/Ul
NXzMVPSjtw6fBn+NXGhJwlR57dQGqdudtKCa7SPfC+ZrzhEPfqnApjwmerhNqZkEW0pLpSuy
HHdPyXGZATJoxhTD8CiWlIigTDjDRMhyy9Tn+6XT5ed5K1UMJ7iPIyfbPE8zt9x2rjY7WPfd
bNm7ia0Sx5LvtQ8adAMSzMnphSf6paKzZepz4KmXFdCcHEl+MTmIBt8vOGuesmJeVrPSNILb
NGp8tZ1UU5+m0Unf1UOf+F0xMhzEbt5gWLq6HDaIehJduNwahBEFHEyKmO76PHaGhMDT081U
74HxuWk8TsPwRtPfD4L3m5oqTDBUCE+CC3z1P6/Jx9lVTXyelOpbonsxr/bafwDteHSGBC2t
SVITHPUIWR7eQxiGalbZwTsdLsFkeh17PYP5r93+614k4ZvS3cdpdAgSbjnpBOeRAdhsNll8
4WpKDLCQlhcYFs5Wd2lb2iku6AqnVKd4EAh1owciniatDm5qeiNNl+rFBaQxkDBAxclTAXnh
ycx9RoJ+ihEgiHDTW+Wk657rPmLA2UCCGlJV5a4k2TjTdxmDUVcwxXCO58XJCQrjPmwJYWd3
syxhAg7TG8R2F5xdOKm3gN35xAjElDF6atW9HtBJuOmd4zucZpWq6qBhVb/NJF1Axvd8t0n1
EavFF52M0mK97T831TBqGSjCJlGMRfQDy5sGFpqVgDankeZ9EPVQSLcooTzTSsuMEjQ9AIZu
oZ8FiSc7UjISbIn/YW6Orssp+Y7b6eaIE5wU8KpElpb1YUlugjhTGblcxm0LcvR08UClop3a
zkYPf0erreEkg6SpXqaL5bub9QKXSAEQ6crtj2tnGVVfDZ61BHZqcf1J+XanQUJzdH18OHm6
87lTKHcR7iM0kUhCkGC/Nk4x72ax+3Xta5dZIsOG3dFNQn8vYGFcjHzXMmxBE+Xoksm5JHyU
SDAHknjHsR802ggM6JqDuuLRGRIWPVhnapg+u1GzEEQVVGKpIyxlQG8seBLZWnp6gATT5P+l
BhzujvukQR/THUQsXI0c0ocGCc3LNZ+UNGmqmQT9ih4xD2O+yWyuzvn5CW6rhpUh5Hq4mj3B
8mlcKubz2u5uynR9SpbXp+Jdxh5koXAQ3AZTuJ4Aca/PntiIpr3NKn+X1U5zQceC9M5qKYnj
5FmuEfIBe6LmqcOETb4rT9HNZCWtGJ950dNpPCDOgbA2lVkvGqqp0KgZtNzTa6e3CIFjwemh
SSdOd/rrYLSricdS81fjYpREivRe6u2l+ig2uYpEqtYds7FTU5LEJRh6YFRGxRjGlJh3PGrS
DEJLEmgmc6qU5OSwnFqx5rVM9ExMUH18/M1wlel3avyrkuwNw/1jkdeRBKNza6bhXv83tWRz
01bHdvBk5LEpCcF7aqwZazJ85NvTdJNWwASk3PIdjqtNm4e9llGstMJaK06madnNsLB1moSp
jVLLXWJpbc6YHV9vvO/p+dAuQMI6rfz1eqWqGbDNVpM5tSUAiRnZfStT7dfUiAX9x/r1NiQc
47hyGI/EmFEdcidgVMwJmy2R+v8X9//RbWR3fiB6C0CDUIwWUY3ZNDFUm2iwQ87b5x2DLKcp
Dj0N2INBe89jqMzLP8nJbBpD4xWz5+hQGsmRPGMNUbS8Y3BNj4go7w0rlAZOvG/m/ZGXSOae
dTMcD6AxR03FJcI+s+dEPC2Z6G4G0rxFk5TQEQGjWPd9v/dW4RcpAerN2S27Kf4Aqj6493O/
P+79/lAkAfsLF+QE0MFZL7UFJJhDJjDIvzqV4PsLH420QKCSEXgWhGz9YzTubrG2LU3k+OqU
MUWfPpxMxMyY4ZZhAq0NdDSmZNx9ZW0fK40T8XeMLJk9EgKrPtP48CA5lChIgqADXr6c1h/Q
zQdzaXYeWT8SsdkwZYPDOqHqKtt3vHulBYLx8sE6OXY0BHMUPKRJOnjQYulphPHanSs6iKbN
uXQFvCgX1lZq3ac/lhwFR2Zz5TsWFxoeo3dT/1GLEi81hYe/5ofyW0TocVkz42ABFMnkFXIR
7IWPCpN4HNlwJCIoijqbVLiRFTr/dOrhTBcllUQrHV+lgWdB+KTpg1ify8W+a9r6/OrFmUH6
oTw5tR/IZ7FvgigoxxooAfPhvzBVkJ+eefsouTBykG3toW1dO/GINRM4EWxt9Nus3rQmPdBx
vPXg2hVa2ZxV4f+qKlhWPpcgfp7r2VW9rx6kl6zDgEYu/LqePbqHNrWi0sGaF1x1NrB93RYu
3J9XMfFa3dxUfwroYpNMLNSFWLJn1qduqpUlgHAoU0Z/3zi6hzZblsupphM/dvU0lj1O4i58
8oP0yFcT+xf8rElEPFpzY0BozBFW9xP9XZj/h0ftOxrSk2dDaAi8bD73w5GtsY50nQv1n0vs
DwbkCxe+hlOj9AiLPsTn4oLUNhAIYBjFVOEoCKXfLZNncYGaeuJ5F24+vf7oBLlH6fXkHOgI
n1jvJEtQKPj58d2J7h+nr9w5ag9a/6v7SnNmXdP12JQNQnPAcRMV/MfuXZtbxwZVc4uq+ufw
GzlA4mahHP41eUzBQDtmshyGkHtEnrUoKfoUNTIcPR4w3Uml+MWufOLie04iDz6VI3KjvZJ0
mQmuXd8vJJyxo/YX9K4ngedwoSEEtgGCjUVA137hvPCW9HRmamqKyAPnpsNO4utZ6PGxOj1c
jsHSiEXRrY2DK3OoelhpJE+euSjhKjQEOB0V1gYaaMDvD/WV9d+7nlMO5jbV2ZTqqZHWxoiA
s9GtnaB31leOgFDuW1dadjhaLsJcS4URoslcEVidehBNrsXFKxXwU+6o1xYX1XswcM6I7Q3M
jwiYb1Dm5tRrPs4FfavlAUU86+h7HgS1zaLALktC6JNyaerDybdsDjnekL6CtAXrkhXGUPpz
eQOPSls/8F5o0t+SWt5yga9fB8HPoTnNzTAuRbENDoYunLuALc6csSgCAPNtMbngS/YwPeEC
JRFzyhfB8UUdEToEQXkuFwBCpTUBwt/IBVt/wN8/mPiDcuXH6+sniOJLLVhRZ3aO10TsHvvJ
y+/aj4LwxfUjO7o3XNWlG4xfdcHQ5EfYiWvuun6t/AC5MLfpm1WIY+DLtklWkNG6ZmfRelSv
q0eUmHy0kT2yr30zzkY6tIRAYkLKsT862CqH+ksDb/nl+GT9YI6/vocHWXye9nXN2I6QC/k+
EKGJNhB2dloo6eekcOD523EXGRwcTpybmpocGJBl3PJdFNBsXZwTFBcr05nEtmy42zUjHzUR
mBnZbhSo7ml8fP0K+gXbYMBve+ui8Ut9/wFTOG95hFmhNVaUvWUgQey674gojr0vJsnz5QJe
FX7mcogN0rD9myMgge/f1a+lQSYs+mYX4NdvkCgrxAvgvmxOl5L0ZXD3E7jQevNHuCvYdhTo
o3qGUvNHFNbnXet37v0/DVdf2UZ+hf0u3vwK898TGfcyMIEcSuh8VPU3l4U5+irET+fr4+o3
3UqQDOsAIfvVc/00ADwIyDITSx4hlQRjhggL7sUkbn2CW/flgZko2wY/FEKxFySH20gdQYax
KrPigi2zDNM8bItNDV6k5HNf7OEfun6cbGP7wOba7DKcpSv/Cryp1nuXzz7TjWi8qhluSPpb
ENiGAcKvaPM5ffG71xdBVh9LEUwXiQT8eJhnswfYqYlLUBZ99/gWxyEu6OsdyAV2Hc4n48yY
V9bvJa/QRZJpGJoWqAqqi3vlq8kQJR8fgvA/+klT7fVnX813NdvJu9zaXPb88EjiXGDGZpPf
wCgK4vGIxzB6w4W7XQruQtpssTfAspQTR3DhF0HSCR3xUg7LBYLR+vb8+bMjoUvDIeXwigkT
YlVNtx0/e+4zoSNCKPbOKq4THSFoSP1vXG72SfvHm+svp8vXrq/PLi6oqQXigRGaBELEooFJ
P26D+3EiXOBIIBd2t1ru+4j3sP9UEPiV/e76+vqxrTJZybbSpPnf9OLlxOwRJanLf+n3T3Y2
ES0plmG2I+ki2vxP/ef6Q+cCk5OB2BtvMMFARAXWQHJuHZQYMXekA2DYXkDzNdQKAaa2rZoy
X3r0KLzeRfzDg6ERZ7CZJUpDsDojw5tkwH7rKDUVy7oWO5uI+pJoOICzByT751zr371/f1FN
Li7OzqUWhSRblTHZxuuz2DgcPDpTj7IXytks6ekQQn2ulYZP6yL3XMn5OwdgpX2v8UM3ZZQh
HxbJZ4SfHMGFR1kSONdmIqwtkbwlefr5hOMBmTs57/qp3W8fLA1MYoczgnufLOMKn7ygJHvQ
vEXBPiBPch3R+rQ9wHqWdgaBLQlbwPmWlG8YhQH/uUDAPvhRIAgP4uxfqA2T9e8ktiixn42F
j+KCP9mWC1aEIuNj15++dI2dQnnwp6A9MBz4OtgD39WSJ5KLSZhvn+Kx+R3IA+JHuRBgO2QK
OXY9tXm0jtDgzx1CYFriys/Txms1CDgbyqNkcu7OHWXRKqIXbugvo5h8UVy+uVlVv3EUhJ8Q
m9VJ8pkTYf4dc6mEHE3TEE6Eg3XpI5o7+VNi6//q+YAcCMQmbQNhEiOK4FJ6ehTl2hxGgyM0
sKF+Qz5nHY81XWVsLdGOC9ab4CPZH4JPGGrggp8IQf9gYOocWDK1fRAr4tPZ8DJiiyeeHgnh
LJnLtoEAxgK/bmCNPoDASjvyIhz2wCv9fjKf1MrJxbnvJn1JcVHhBzIBkJ2DAXbhVCSTPjW9
CVzIH5qINVhBbSAcWBCyZsmoLawHxG1CjBhZhMGe0+uiOObAY0QUDqEBriOSyrVFcgIg/Ay4
kGuF8B+I/fV2E3HG/Gad8MqsKCHCPK1Y0Mj6T/EzJwIDtqmYLTAwAFxYx/oLYDV+9m5SWbyG
bi3YEQMXBphcuNhy++owsfd3CkGxgrCYhGBWiz2LtvqALTAz6CdWWC5OBVseJxYtaekMkIHp
ya8WAMJIKwQQJ3NtINTqjN2w4JYJb4IHcuH7WNnTTZL6laQwd0+dXfS5WMYTcBN8iQtIBXZC
JpDr11V1k5IPrrROhCOpdAxBJ125BgjEHAVX0n1s8+CKQmbNmlGTYd5cHLN8TUXimlVeUx9g
1OdRXAi0m4ja4aqhdW+xb56aXMgqs+uu+Syx2YfPDwYm+88NBGTnJDu4dwlJlws3w5JJ83jV
GUtMykeEUJQlMtAWQs30f9pHLQjmhQopCF5r/4UBv99/lv3Os5g0Mxbwa4wPhp8MBGZisSPk
QvXvKm6hHYSa0ctUTIjXK2Hz6/eCZPRj6Ns8aIg5kA09vjkrAtiG5oJ/GP5jrd/n7h1sLh4R
DW64kyfacqGWT2DgKPTVIBDeuyE5u764riUxmM2DMQbsHMZKbFMCbImAAsGQnsoROsJIkjc7
nwi2W5bmCgv3HsPh8XVlDpv32s7bbIFYHPg/MBjjE0RcKLPWkywxGWg5+XTyInBhr3UiqI0M
S+0gPG36qduCYI6CoAQkW0AK2IL8YNBOFlNzV2oqks0IbjnJT9nJ/eGaVd8j1+60g9Cc0tBV
N6btwX57v+RH3Q1uE4hBMJt9s2zvX2HlKFhFN7bfBXSpXL++RMnfHLp91nXtblsImcafbpm7
Lmapmtm8Kwt+5fo8OaGYdXcD/kCXzayF4Oe2Y3KRHDt4cD1zVERP1j482A5CcyLoT2AizprD
kB2/k0XHmJ0/AfcHJskkfnqPzcW0I/u/i0sswbg4eOEI555+1CW1hdCcbYVpoTUILiE7GQ5I
/Vj54S2syIO/7elZ5CTEPjPsdYN+PAe8ODV9VJbIJ113c+0gsLIU9XfQulszNNzfP+I3qXeC
LBxbXOyp9dAAeeC0MT+Cae5jtJxWj9joocUr99tCqPQ1/nRAmzyrvOHKwmdeTy6ewFNMdlRK
2HG90zSXcJ96vYeolJmvuvW4mjFW7PrjrnYQ9FDrb/bM538rm7yr31LYObLzLVSKYSc/IXax
Al5JZjvyybDRh7KcILXSlTUI1Q64YJxqMBosCJah+AG1B4J2UBPOGWsPvoc/NgvGkoL1iG3s
8FqmD6ca5UJtnRnd7u52EFg0VrqJHebzPXbb+cTrPBPAdS15Jzm32OOygnkCtsAwq/jJNbaP
3rkLE1G2PnztuNS4P9+WC/j4Zj7UuCCQvZljWWBCUlGvzd3ixHRODgT8NiwJMsw1BXClx3Wd
zm02ujK1iTDeev5ZALtyVp29Zi6EyRrIpPuXFfY5nef68wHnZMBvncWARMLDM4UXKSHHadeH
MBGFRCsEer69aKKnjoaAgR2uzZ8DF84FJmXbebOqIFHVObRWCIsFVNiU+G3+z88MNOsIa2p/
USZXOpkI/aiJsAdtw+dDr2NYYB5DlBXgQnLOPCoN+wn3IsDhxaubJh/MARdqE7FlfTMTP9MW
wl0W6NBwYdopq7VM3MKWc1uWI8X4+G1HOEK+Bb/1igtDosc7JIpW7n44Egl365qmUVIvaWsN
h36JtJULaDAYTa/SORVIPH48Kue3I1i/SFjA9Ai7R7ROV+Hv0xFAFcmzH7vKomRPEOPQ3Q9W
1KttIZSw4lzjLzDt1BbDE9Du31gT1JQonhSFFSvmJDIeiWiRtYiDnOZRegJWSPGWhoak0BHJ
jIt7x9/rZBSaJ4LvBrsEtec1jJ9xsH2UnYgDpgKGXKmFQp70wLM9JnGM06dfOkpH/CWe3LW7
PsZKwU0Qsnha3SO4PutL9fxSPDodicfHCxEHT+UDEogeAUno4ZMC0+GOnDK2t4ELrbG3lP6n
bOjbLz4R6OGCyHW+cdwZj4fD5J8IZ5EOHszOHwqahiV7OkAK83iULjoblJALGeue5vXB7Gi6
Ewh7zRD+NQ79JIkdt4XPCilR9a6I4qgHCzDCuAMNiuOOtVrjC0Hwwq+9q0M3AYKZINYQfPrX
SrCvLQSg0N6V1lEAdSQoPYK46Lnc7cLA6X+KoZZhxzr59kKtHIZAPILQw793xvKXKKFX+UzU
DbgPHfKpthB0Sh81Txe2NXctClkXATJORx1vb0cicWv4vSnv0NDokAdHhUVfRGKOSGR8fK2o
AxfM6sa1pk/GFCl3t4VQZhVrGq8n+LGGSTzsiMcjF5yku4yhPx6P3xMURKFHANE9yWcBuGie
l33rS6PlBKFfqNYgMDDGf5Nq1oFHXlgXvpkLJRQM52xP4w4SO6b6xN5F8XLKI4C3j3LBsXY8
H4lGIpwN8FWc9YK07B1jXKjWBncLvx6oZK+jUcg3QzA4FyrJlE8Vvwh0B2vpNiyNcfeaQ4P5
EPIWGzyCh4e+CNnj426AkKkR0bTh/sTZgY4AuI+agaKEVlRhM0XUBUdcjsjxaKQAc7IxEXGE
BXFoKAWCGqQDhsh5fhmGYzxMihvaOOqIXesmVbbhYshd+fYToYdaucBU5VlnbICAihp3ENRH
eaD/Z/u8XEcELaMm4ojzuuLCYl/PZxPkaW3HhPI9H+Osb6E9hF8cgoBKIiA75UnH7ciXfKIP
xDRcRBjtS3k8wIXITgRFdcQRiziiL2GKgWhflVa9MBHpGgQWa3ZQWbRn20MAp76FjlaCkCLM
plAKs15NoLci3Wvu8ayjbt2Ko7A+Uuy1e3L2OG3iAoPwoPz29qn2E9HXygVDwQ0kF5ZBURws
8wEWQDzizp7adoynRC+OiQD2gkfwgRI/jdorUiysob0w08w9Q453fbpR4Pagw+mQ5XA8+lW2
/zYE5AuVROkmrszT+HdgiRukEpcQ+u9mPaAjZtLNd5rK+9RQWwhg4LRCuEFwm985SeS40COq
qs+bgs88JL5aEsXbE/HT4dMRWByyIxwNx34Tx2TIXh1d9oK9oGaa76T+9FOOAjeRhVkxpXo8
mNDSRcjnQAydKqyF18aZQOCVlD1W7KpAy18hQMfvtNz8enaqcKY9hG663sKFdbBVZ12p76TU
n/5SPCJvy8AFZzii5QprxOsDGgRF36yAggHwIRXcEaoz27G1LstU/vMdjALtO2Ii0Cqwddnw
QIqEyxEwCj4D3pW0nLK2wswq2aC8Il/Db2hZsYFcONVy74v5vg7kAn31KC6QwACWE9j572Gm
Kym1R/SlREnypogbJKQDlwhcrBEz/sUj0qEF1BHp1ptn+zoZhW/TVk3CxOOsIKizao+H2PUP
8g5yPOxwavBkR5bU6rlxGohoXVOPQo4IMKPfnMqfag/hCn10pfk3Oo7y3OzcgzmfJxJ/G1Z3
JDoBdDi9djoi3hSH4D9gARbYWwB7ISqPRzSjyLggt948cqrDUWiZiDIKBqfTJsP/4nm7/vCW
g7yKvRoujxLhBu4GBs3dFjCrpye2gRPG/TCsiKdya3Vw0qd2AKHrEIQquGs2p1O+MCnDB+2t
LKlXfb1eu3dseUiM7IBmXNuORrYjUQeJRGKjveBpSNXRVWYvLLXcXAnd6GgUWm2rA05334HP
vigu9JW7f+wMd2M7qJ1YjEwDESJneywiEN/SIiGjug8EPalUWnehlZl4B1zIUb2VC0VwKhdn
1Yoq/ItofKowVZgAcRiJbGys5UmfhwhDoz605EA6eMhpOeJ2TBgTOnDhibzbcnNHwt/ZKLR6
nty5Hnwah8mOJHZOPexi2rHXLr4rhJgDZbU2cJAoxjv9pvEOvQZcOJNuvpEhpFMdQPgzWm7d
hQCLITCJAdZOAhpRTV/tVcGFEse8q2rk+OkI2BHMeIw4InJEUAWPOLY6Rm+C+VptgaCLVOkA
wnuHuGDuQ/ddV8CRIL4tkKDsE5+I6tthWAAORz2CXFRXwGI4v+Cjj4COP2qZCL2nUy4cBUHd
TD9Y9P2LqCyf2S1MROFjR8fXjDWht2IHUx40J/gxQiqlRMGqjO5ur9Ej7AVqOIxYB6Pw8PAo
oA39dn6KOqNR54cX6O5+H+n+Lez/FEoFfeV6ZUHcCnWC4CL0PY3eAy5Mh1q5cNCJjijRvVdb
fweO7ZQ89VSWf8eXUtMYYezrFcWxq6GF2HHdgctjHEYF/hcP21V1wZu5ukJBLhxYlU2t60Co
dMKF6uGJQIvBjocMPWLfpi/Tl3qZnQQ4wgnwYi45wl31ZAKPoKqKELpagY8CEFq5QJ7Gu9tD
ODgMwcgSYVbFeCnPGZZDjebjGtHWEtvE4xMui+qo6AMN6VvweBxdciRi5AxjG33KFi5Q59NY
BxAq7FSs+cribtfbHznj8WmEcPpU1i0oxKuEyt7ek0DD+7XKKbbItBwhM6eokUc11XIn46VK
JzqiRA9FRNEgwZbtsjwd86mjGXUF2CCqHknIVJzO06AZCiArndj/Jh4Xfv26XQylaRV1xGam
ZSLEjrhQac0Kpnh8D37j4jXy68qYqmZCmb7Hr3lOEieh2xHnODz6doO5sKLOerwZehBDCK2T
/C+/FjnVHoJ+qKQ4pZqwnvRdXzy2spCAiZiZngDzEZy7CN0mdhWMRzSUQDikfGA8fm162wHa
aQfruE0nWibi7UIHe9D0iLJjoCSyxPVfEzKzNiNfKCR2JnZzwAUPTMQsFgIWGjp8RGNy3HmG
0g3nUSbLmTtWlc82XDh0PSFY4Vh2zMRC91bAU1TTaq8q+IZCFcUZczhQQ7zhjMRBRxBx7zVF
DIHLgH7EoYm4PtuZXDh87TGy95A/v5OuqADhX3Yv/Ve4q5AAQyWCu05NXFjAjooL3fQICEvO
SAcToR/xu3UCYmHuuqr+YSIP60KeiMrRwvhEhO4IdnQfwFBCJwK1mP8CONhn6E58gpL9Qst9
DOdAtBMIiaO4QP4WIV906lEQTRd2QFOdfikv9IHTJF5NCYKo1KKw0deQw2doIbJzBBeM37w+
28lEHAGhRAKDF9BgiPXNYiHPTFoVUt6MSMuOfBjrLIYjYbSrI9H4yVFB8fTSq6kx0BHp1o93
qyMIxhEQgAtdf07c/T+bTV9V1ZWlDD0hKF0GobqzEI6ReoIrEVSQ1J4xuvz9odBhP6JSdXYo
Fw5dmnIsfW3u+tLPlM+DwXChMLNzeqJwyogYcfss23KFBQp+lroAnsSAM+KYMh4WxhNHBBs+
xfpu7SG8c8TIEGHrfte17rxzCot97BgbcccnpwyBLoipFJML1mWLIBnOGFPFbII8bYXw9D+f
8HXChdARvyRTD5+CxZA/HXrvgTpbXQEdUemrijTlzGLuHZZm+XIUvG4ZS0wJqaXq1UrqiPOI
x5XFTiAYR0HI9lfztl/pzr4GYkmdq6yoQWGvuywY2xPxaawlEq7LBSyEerWqlnsZhJ2d3Ybb
bJaJowMuGKeOYMP6sYN76qKa+pPuh2sTBSN+PB7Pn9EjhtyrjCqCgkcxnqQgLPb0EG9s2vH2
w+I2cOFJghamzzTc5uGTWEcQ3jkCQtZeyZKez5ALx2GiC4WJcDyeTZSFMvH5ehfAm6iTATMj
ogBheoNtcVR86QZx+/A/tUkeM68QSwxuvgL2C5OTF+RIrO+72b7KYx8svYXQireachPnNmgG
LELgICD7AMRQVrAvrdDVEKFbalVNNzDigzsLwlInEA4XKqVP7LEs8b9CjqWvz6bVJZ/PAyZT
8CUKTn40Ho074rXdRyGlplKpZYBACU0/NAq7Ded0m/f8pINFaZx6dPiXRUG9t4jFBvqOk8RU
IYLmwvQOcEEg9kXB2ugSBCzT4iSOaEEG+ULo5wsz07sNsu7hh5OOTiDkPjgCApkDi8EDehlD
nAtxOTKZHY8JBgG5oIoNaW82AtZMVD4dpexI5BuZdGOEzn5ceUbWf/N19QiL4YktEAsMyHH/
iROL9tnSqJoSZn1XxaqPZL90m8nnsO3LYUfUwb7/0uNFH+gaoldU8CSqdQgfw7Lp7QDCyOXD
v0ODAePnBPU1mI7K6Irine1ThKo7EgfdHTa325hTCTwRK6urtJQhlYrxhTONSmdzkXTGhR8f
/qWmZJUej08lrlCwK1r41Xxk6vZEPF7YgWeyhq6sRrgiinyz+OnOFN0FLuzNgCfRQMeyrTMu
aEccbOu8jw5xyolzaMF9Qn7jNthLec0jYkGMhixxGaQ1sHEX3GOwF/7gatMafAorx9vBRNiP
IMwT4vcHsCy6K3RSuFz2lT32y1d94k0fyKKH/LgU/v8G+TKbDaFaoZklSsonMUeh4coLi75O
uDB71PG+WefYtdh3HdaAr9xjv3y5LARJLC7L2DvA8ir94pxH8FUqNL0UImX16YXphpscZF2k
oxXR3CHNnIisgnVhwDLF3Q15+hOHM9plxPPRsyft12qT4BJSC+wbsBl3NRiFQbnQ2L29rNhi
ZOpTQOCVWdkmQs/fjk/Jzqg8fSHSdbvbcMSIOAqGiqcuGGxRGBRgDEAAe2EgcXA9U79TyR/v
bBSUlu0Ftkb9WMDxDdlPPuuyKyujFcWu9q7MiqnsF4lVbg5UdoSvT2Elk2ETIdCmI4kqesdi
JxD6joCg8PixY77FRUFVfe/2eFVvCsw1eSYu44G+w7Qfwc329Apg4falkAtgMLB78K+Ve5+S
C+ZEuFxJV9KD8ZTKw+NnHc7b0e1wJFp8y/VZ7NjIQnRFdnINL0nsFz4/nyDlh8YUDywqmlyA
NdsRF1pGYa3GBb6zSPBzR5xRJx7IqKM9PlU07YUe9CPApJcTBXk6wuyFNA9h4DJ/P0Y65ELo
iInI2/yT/jcm8R7C5l/2CAvCVXFRFH3lL56wcsYcYVif/KSU3qr2iQmyt5tO850CDqGcJ4qv
Iy4kjoLA+1qhacYqoy/ar159VxRHt2VQTQ5W18oZnhkgDnEWjHmaqiwt4f7ClRzvnsAngm1m
f6mTiWj5+T0OQci6epJs2ceeyjKI6ve2I5GCo6FshnBSxMIsMClwj6ducGuVQpQfW3M64ljG
5U8B4W1zFFADOSffsA2gYwuGw9t6+DfCPnBoeVAV8HQR9x2d2GRpO1EYp6QkdwuZTMOtcCBv
fdqJ2MPaXTZeakAh6Sz5TO9SReTHww0qirdJ66Jl+hhLz4b71PRSpglCs9J4MQj8mu05dmzR
l0719PrEiniZRJ2OsJNEWOBpWA77/Qu+lOCjFZq6CRMx1xcKsVVpehMoF/KdQGj5mUW2PGKT
PcvMgXw8hxs6DhDVDme4YRR6Up4erIfxGfzA26AjiDyTYHsMZqZEHuPUPgUXGB1rGZYxmyMm
T0cd4L6NOycIlsjh5ivIhp6kR3HKcUc08ZBun6bkyUBfJsNs+FKIbRrAWPo74UJrSSc2EQZm
3ZNAjMHQvQo5hsuzr9Fy5XvgRI4RJ/0I3EeA4O9Lp5fQlSllGIQyFm3oAEKr+GJ2j2HDLGob
KwAqqksqGEseT7DP80Y4Esa2C2i12MgbMTKLG8HABXWZ8q1PAZN8i3wzsdxDRtvlTeHVmsax
a06EQqw8uaCTOLELTCwab6SCx4UWXA+uiH26PQ0QdIxZQDLsUA2+T5dfsV2IJ9oiMDaeAYE/
/w14vBwlIIrjAAEpYPmTwrHFY8I334jFxt+mwIU4JftgPBsHFWbFr8JEhPbeIOfC7SHQy0f9
sikB/ZcvYzcRRSTHPI2/JjFnWMaCvN0A+6ezmGcNUwIXQliuhmioDF4A9nz7tBD8vGCbi8yq
s6ken4hxb6xQKfMhwlEYna6Y/5jisfcBf9RV8CPoJpjwxicopHP6lp7We8jJTnLujwxI5IuS
W4bkBopq7Am01jQInmNmJ7A+vMcOqClaSBgJQwZVtQsQDtI6sX2t0Zh81qXRI3oD6ZyINt4f
T47FnZGomxWL8Jh+jEfo8QlKTxjDO4wpoGGC7M+8BW89GKN/DKuyBFxgY9kBhO8ccRpg1kMw
u6ng124i9gjNVDAx8l0MowLm64yvgmW2wNEvhYCOCQNUmZBpD2GZ0tAhpL+olZZzzS74fL4F
jJTAXCGU0Kx4jTMcsJHw31GOHWOb7UBCol+/WlnCwD0dBIPBx1LphAs5anz2GVzg6xK/5I9P
8oYzXc10wOLQfBQM0BHXC/IU3Z4BCDvmXeR49EwnEHQt9wwIeAXiTmc47ow7WWlOu4eH+bkE
NOAWvhl2hNmOVkEGAf3mNGiLWz+ilaq5YUDs2U7ORDBg4dBglU0q1pQi8fjI4cvPtDYaOY9K
lOwNqmmsoRWqrlZ50CVWVE+3B1CiJekQhCeNtdqAiCAXmIpi1fYc4XDUgWl0zphDAHWNdSzV
VZiIuXRaD+X0xCcXzSxy5TsdjQL2UjiEVCdHXbVeePULIDAu7I1QoqtYJfxh4UzxjAnhm4Pb
sY64sObKNUFqhICdm8FXwCDbmuXq4V9cIuaQgKN5CqkwhfsLZ3amXbT8x49R++JE9HflOxmF
H9PmhZMzucDmur74j7xsYfz/50E2GnZ0ZfqwOkp1qSqZ2ZHfVjeTHWwwLNMfNLX+ZvbCnvl8
JQmWsiCKHlEQmVB0Emz6bCNxm98xYJb97EtTtXIVuKCmf5ShG9jOidvxW1tzi0oH7tRDGiZb
DT/fqo2Cq6kaA79a227hK/oy9IvVr1JysInzAfarUeQLfSs9EI+1T5Cg20Y22cgFZkvqCk/T
eCMcCINAcDiiBP9fY4PQY/bfBlcjLLN+JqAj5MT026zpX4VWx0YoHQkNn+0gR4Pmy80lm7O1
UbCZzYzqn/yIZucgrxJnbj85U06A+YrlX9FxqNLSMkAYSKibyuX2EEpj/iYuMHN2DzUUVhQl
4L4A+U0NJRCWmAFmbdgWsHEt1iOGVLWSVkNEv3P9R0vMtd6nD4u7MJTpg6TSNr8XRsHTXNDI
HAUc5oUWsXD0skj1rS5VM48SREcusFy0XboLXNCT6f03orYOuKBl3Y10ZO6PxmpkZ3n3b0eE
9ziBERD5WHiwIZiZV2gjM0iGOHDhq/LDh1Y6XBUs6UACm6+2hwDrz9Y4EWwU8qSzK2ADbIn9
XTp9HLgg+3BK+G3GAMLFxH1PsoOJeOy1NekIxgWJk5F/zh6xQSrixctFBfzYG0kgQgYem1Yz
pLypLpnbLLzpHdUXOxoF+MAvN/7MRuF7z/jUh+gwKygcAkjH8gOUC/zaybF/Bvx+Z6I9hHB4
vOFHlGzN/c8dZjgX7rp66ouTtXxnw5TARkesJPX0Bet5j3mlcn9HBZvyDVtSGCx4CELbK2HQ
/V0sQ5x4cN1kAl0GG6CE3S+UDozH0hCpZYS/j1zIsInAUHizwAE6UB4BkyHqosmPLi8ro6UI
oQO6gmWIy1vqigXhvY/p3fvUwFEKtYWw11ARFD1z1rTuWaNwhGhALlRWFu3YmfHpjDXqOY1q
98AjAv+j/URsa+HuGhFwYjiEltJ5YCPGawXkXQ1fbcSZeDrD6zsmBmqP2yrRJ8MJhNDBKOQb
RqFQh8Bv3/6y2ZxnCoWLO58HLoR8P1oxvZJMqVSSEjrujfW1hfDYU6cjBqOkkAvBJgCYhpHq
aSj8F7YxBRZgjT8EbI3IuJBOH6yaibXvfLz76Bg9UDydQGjkAkK4ag5Ny5VlTDiCC0RMq1sr
769iKDZuQs+gaDB2ipo2h4syEGi/C70dcTRygXdKa4EQJs4C1mQ4CgEhp+TCDK/XdJFeLPAb
XPq9879vSxh+MvD8eqPsyjZUBMU9CtoIwW89JkSPfDpbl9NThUQB67LM9FFWJRyu1THpPHKB
9HQwETcbT9Ey5r/NXAAW9NGF+o8OExsHKLy2lM6kMM/6gZpRKxkG4Wzib3RC7+Pf20NoHIXN
tPnN91o/bcgcmNapwGogB+p1uoquzHVjSpY5F4pU0x/Rn4fJl59XBLgGIXzK+v7hGXNC+KJU
6mRIYMMwq1KvJSRZ/zNCZs4UDHmXkuoIWA7mYe0H9NvVJ4kPEXN749EchX3UKgWTvUaNjlZd
pgT3bg4Zj6jSH8qyUQAITwf/QF2qrLCJWKYjpf1EDD9EeyseXoU6ovRVyvL1eRCGv1UuZehB
65OxXSCDtVVRf6QuZYh+BQPzl1h6AMEQRmO2Ywg4Ciz3DyDwIIxYw1yzizaU8m66FBRNm9c3
EUJ6/8wZQza5kENXwG+zdTIREXQKqdX919itc6Hhgl8eFgocn4NFIIEfYYSeYjlghKD/LlKi
zPomdcSFEA5AwmxmeqYJgr8O4RAswuuyDEw9LMjT02gvHBxUNldWM7A+4AsoKr+HENLeeMSC
y5S5oQ9ZonQ6U+OC3/ygArvNwmEAfH1kckub74PtqNPKwcH7mdU0/Vnff06wJpDJDiGYwuPB
FoPAwobND+9yLZorkz7Lqga3N7O1tLQEEA7oU7pfwBiG7VwR0/nXXdZ7202EA5gDNsZ6+hf4
M+b4WBNhMjDGnJ3tZqe2blAkdsGnnE7AowoJgADrs4grfJnmbYEOITBnKr06kmBxcizNSLFG
OlCTC+Zhkcd6MO8ljH2GEqxRJ1ZC3qKV93+kwsougSMhARdIhxPBXMqQNJL4YAu++SlOBLu7
f8Bamz24FVRulEsBbL/CuSCiF7+imhA2V9QQg3DiM8gFRemMjrgG6N3fpswTqkFgXOClLn4d
RNMz9p9cxAdeRBpkIsG6Lvsytid8CD6t9l26nmQ1fRNtEBhh4oB/dF27z4NQ82dqZwEuSxol
sHXWoQq1Zj1e9ogZ7BkApgKyQsb9KuOenSqsfk17CHxbrkxJyORCw9NsbP8ZhMsnR0FAtsLf
5YQxhaYzwczIzetLMCc4mpI0EuAVwEIdcIGiWBgOJf4z/rwXwuCHfqYVzbUp0DLc9KD5+X6r
XlIvcLnCYtx0hKCu8D2Gnuzn8y5yLNmBCc0hGIlyH32A6PEYpfo98znJJH7Ubp7AcCQXiKIC
h+B/OApbtCSNhCTMNXgqy1N5HmjRFkLez/QKvGP37pg5CrWqTfzy8gSGf9369DD7aqfVTHXk
CcgF0HIlSQqN4Kt3XFipkYU6tIfAzBr9NOnbWpVMCJamFIgXV+Kr3DnYO2IMPB6PhM9lEKoZ
uqNrxhZq3U1gBD+0ab/5mSXX4avqU3vTP4DFQB/hmC8gjzzWaVw33xBdV1oeH2QbD310u3h8
V2dF2nVN1+7mDgDC3PdpIs8HqgMIWFbxhucl50SYPaiP1rQi7u9EwhaEcmvtbPwJzwLAZ7iL
tTjO0EqoWsLtPpq4CCbcNulsFPz+iywrW5ajfw/nYG/EmoiwORmoxvCA4cmh0tmEj0I1FLoq
wUSkYWGVSt/AG8ycxzlGN4y0T5HgB1gRcJccYggw7A3WRQB49B4phRA+4qPQWicenH4Q75K0
DCxECDru/MKI6Q82K5mKGfzVfiJQPh+kxFRKHJ7AB3VzWSwoLMmadD3Ce+B5vq60Pp+Jr5Bx
KreR07YIvUL1XK6IZNTnlw4yZZzOSAcQ2N4k/9ge3DheTzcUbXKQyCk9e4qPgoHaaagZRYQ4
EkZO29AAgnEKlmWGTcTTwYvgYcU4pdpabuwVTyPxeGR8HE9xcFFiDyKrhXeIhR2xwybcdTFz
Tut0JaFKaPXV1WWwHfuACzApAOHJxVIeR82bkjqG4AgDvQVpFQy+kCkBwqyxrRhioFikMk5E
3cUw50IACBJcCVIFp3yjuIUhHAdg2NMlfH22Awgsxq0s+lRRHCbfBosHpvKnaCIIC8xASFCs
ycVqMa2jMLcElGAtyz4jsQu+/BY56KKapuU0BsGo0hC+Ys3RNvxVV7oZ2XF7n8ANKFZ1zlrP
cDjAldMtCI+IrR8hCA2DQEhOpznOhTO0tLxKSz9ErWdMGTNmuEPbEo9MPl+IRiOYcvDVEPsd
EwsRXg0mwRQEq924xwKIGucBX/AOviNTChFQlLA4qbRMS0YIm+JluYBtDyGEkolFhwAZQvi8
mmXAucAghNhYua6YxlN9ffKThFAJE1WMrh1q5B7QA3CMNiuqydy2llsWVsHBJoYOwrBOW2fN
LB2FyYUENTJmYpGOovBQLfMEu00R5EIOayDoubv0bhkhSAoP03W0hQBzf7DApzW7kcOiLjUZ
5HBEHHzjReeMOQKC+QAUTbv0S4A2AxPxZAR708U4F9r6tTgRT+MRXlbjpX0Kq9oIcrFkygV2
hSwIh6xY/oIfhlBTAhVo6DwtPZUT/67wEIfylQ4g4IF1IcaT0gSgktRgsWDXYhNCH2UcOcWJ
4q6xhXj5CyQGAQSkYXz84IF+F3edZl+AC+uiz2yFdoZSy1wXG6ca5D/W9K2PQm1h2jPs78Y7
zF7IoS1+927lAX139mcKavow+VY7CHeAC4tWP8TxHP6qXOMCrFMTAv7BwHPdVghdxRoX2HxV
qmPnv1qSaFyOm1xoOwrfh4EciER4lDnXak2MMyGwsz6ceKO+HnnR5nX29xJaTSWAUFqWzktP
+mks9jugI7CcUdtwlhF4gRnMBoYqGoJ1I1EQhywvgJ0XMZ8j26QjBC8/VgK5QDOYIrKb27r/
sf7y1qaaMm3Htn4tFmadW+gx4/e2aPk19hDBkr/vmJSpQcg3IiCCnZNBBy6EcgZaDHfva/qD
rc20T2HltsJtIWB52lusbw0yHej0Mq0XCHdErFE0jy/7Ww1ph3Oe/V1HHQGGzcGrmerY099P
hC5MyWaNtbYT8X1KL/rDk3x/WfiPtGyvb2yF63LhMYfQdci9HfxD80agI/4avCAJVDe9kBiY
POPAQ39UEu0g9CeMkYCfc5fAu/ekBrdJFC0IrK6sQV6muRbfUuIFy5iO+D6m/xiga3V6X11R
rbqc7SYim9GvkFqjc7AOhObtPRPCLhttkHS5FsfO3MB+CPZCqAhSIYc+uk7X55ZW4D7ZcNgR
bgdh/Zp2rzax47tUP1a3zZBNjaMIEMDIViypxa4o/xPaC3KBVsGlrYJfmPgQSxc0r+tnXoot
0IVn03wqTsEoVNgoWFVoQg2vPQAzLdSyB2qqqX8fIsbp85nHAKEEPkSiMDD1NE8EL+rfUBsI
gcDkQE0nebGUV6kmd7AIjfV+9q9CwK5qFAwCGeP1YLC+o5oOVegWLX4M62N9Tq1kPR2OQtNn
CtFH3Vw4nhR5fQETAj8qARGW4+/wWBCCY+wv7ybIgedXJ3Q0H9FouKeqVYVFWDgs0fJsOuId
LRygI7RuPYm3PikQD9pSfSaELfx6FpQp3wP1WUri9KUaF+ITL1fowbtdpcSTkSfY5LqZ0c8b
BRuL6GWRW90031W2RAK7TAi8SsPX8ed807hNXGLjnAIuREtDVSAjGPT7I0+tNDOPvS0Evx8P
HTgEu+Cle11su9CE4GmGoCNhi4wpJnvEzHLI5MKBLw1Ga974bfBirjy4jo0/mj/FMyei8SMJ
r4KJtmcFcGFdydr7r7DpQF3aLB5DPHXwA0oOert3H9Ii2Au6ll4Hk0UhDTb28yHU+2JGNCSz
9RvxBAnXkmNz7CssM3PTCbf8UKCZmdq4vyC/zV70vfPnL4SeyvLb1qFiu1FoXhFN+91OWAA1
d2zffLW3cd8LZoPyQqcfAYToP1jGHX1pBNjwdGD683woxba7fhhJV79nfyazX4MAK0oUrBPE
kjlmp3C3tGHqMlwulGBRLnVl6FNquOg9jT5S1bT16dqMQovSsYcyu3lryTM6Wvbvvgmhu5k+
QoJ/xnwCuQBrGgQDsIGuq9fZANdMsWdfzdwKazR3d501qvaY42BNBO8slsezNIU02I5m/iTK
BeeZXaDl/V7q7Ur8a3k6YWVTdDgKMV57e4Jufdz4IesQ+NHdHt6vaRGZB5MfvUOM6cRVWqou
S7irf25ymnEmSNj+7PO5wPd5YzxwcCyzzBudc62B5SaaIDzCs7Q8WFMWf4QVPhElVtPvO3R/
v/vKXxjzVPe9dpAkfHm32WCwRuEs+fv4z6uhV7/f8CGFugnO114ZdU6+YRCEMZPvYC+sZnJ0
ZyMHZLh/oC++dtBjCrhTbbkwj/toIsMbntjRGBf409ErDbdAkJj1iMVR2O1dO9MWBENO5KjR
9x93x2h1ZsY/YeUcdsAFU9Qyn869ob18WFKwF/I5R7mw1/BXx+62NaPGDKZGjC3vSyP7iYRf
noE7szagrz4fAiV+FjboZ20XBWls2R5EdpiH1YKnJljYv3rYTem2w6Qq+hFpJjCqwIUD+hgg
vFox/sl7xokTi3M127G77ShY8hlH1rv8TfvZulhACy1hvjLDvmaPN3lbHnua2dbVJyAXMtu7
tJjT9fvag7v376sq3hjVWRsIOkleM0vQw0MjkaJGNH4+qphL34KQY18VL4dgbpF7unZZnpZe
RD+iCGp0qjyT2AuNvDUjW+bCi0nHcDz/rZe0mkxgNEk0vT7vbRoFB0DAsDTjXhroWEmDP1hC
uXA+kZh6yncHiKcNhF8QMmlzWFMvji1ftQdMwcAERavxmXfwKurWZU9Xl3GKmL1QDWFtj+2Z
rfnyFp3d9HQ2Cs37NsKQ1FUTOp6jblB0NAp1wdObqbBNjgzYC75CAncYUEfoD+imumBaPm25
wNoQc+sx79gujmNHBDzvtiCcsl7JvlaFDK2YySp4HU9sRxKMKYRizpSOqbHfO/MLG5UvWkDb
QCizVjUx/tqYY7qgkZbrHfOVvCdsFRdpw1+P0+0dzhYwX/8xK7IinZek/YsXLlwwXzLURkfs
kf7BcwM18o4tLyIkmxkZIDRMhNkSIJtDCoetMjl9NIUSo7oKE5Hi9jz9YO9vaPFOZdOSC13t
INivKO6aQPSmmtprYykcC4LZWwCP1RvkZx+9ihLj8RBC+NVd9hJNu3v3wWYFRBNvEt5mItaJ
637yGu4ouNhnW8OJYNRgXAjXZ9Ks97bXyyfC5MIZnv1YZLZjnNeYNCp0ofuTT96w7PC2XLB3
cyORXWtrzflZsfowmr0Fyt6mUTjDa7IfrKPt+CUzR0YKnR+cNEUTWOFt+gztkfOD5y7ws+kw
2Meit+Hp7LPWdi65FamDkkCYpnIby1xF5VRdBrmgXuUFVgyd6tqt2Zph/mo7CP1dRd5GB6/R
luXQCIEH2BsOevDF2t/F0cxV5kjcRAh/ijGbBtUNeqBhPT4TaJsDiUfkRO7uXRZcjrMbz+LG
ag+MdA/XAg0BYmv8HyFTRqr38OO6mcRtzOjdxX3HcAFfotMDPUHzT1iPMsaGtivCMUjtfutT
cQi1C/c+a3H1ZpqsEqLv1l8xM1XEhJDcGsqFCi7Laqh0PkQD8gUsHD7qEbzt6nH8gkgj8HpT
KsPrcVH6SUOoY23z9HGI/ZOdYLqN74AIP3pfhSWyCp4loanq6Cjr0HKpj66/piMX3sKEszbb
r2US7DNm89bjepupgEmktRuUf8T+yXcn6urVrqqr4MtIfVgmaM6YQRGdww2nB9f1HpivGSyP
Gnk+BJ2MX9HX72FouUDCzmnFbcmF2tKvvZQHru/1ZjAAhlsTXQ8LxwvUiHbrwIUolnlELtCM
EezacwIRZpCRbUfhM930sp/L47Aznm1OyAk3QCjztVEWMnXB0FWQpycS+s4pZr5WcXsSuEDR
sSzEbWHhL3Ak23KhfyR0TnY6WVSIOCrUowytekgh86VVLmJ0R4KF3DEudM1dXukNVcCSDxFd
fR/jh6uhKh5ab92CkRX+HO/T5kwEpCNN5POEm5BCy3mwB/OYLQjGS/yfbKjuT9lT6s3eTHUl
Q1EufBultZHTEcKDzRRwAVjTtq5fGfxI/f6mqmB3bFbwhtS2nkwuJCwIpmAA81HhfgaMQl7O
umceblMDJgJMixyepKFlsaUwiXsJkz+72kEQfk4vKdYSjJCWKxyua5lv8n/2vJkaF5wFOSIb
U0W2DR5/B+MEgQswbiNvyrKfCO+C9XijDRf27HZpBAyGGHMdaumzMfy/aVD2Wa9N8SnJOxKM
tNjBVKios0OVqxV4MNFdfTST4ZXhjA3wNgmD0PZYBrjwZTAXg5YcaBmERpuF5jkEnSRqXOhV
1atDlbEKurUH6ueNncQu6x2hgxtxfdZD9hivnw9BJ25tfn3uAR9aq+QLi28WzAgyNhF4Xwxk
YG/BNt8iS0HvKmyTaDFh0J0tojvO7IzTXR66OoPRWcSZJ+1HQScu47NPzOaPdQjssoErFDH1
FN7X7Edh2EM1LmAZN3BsdZpDufCNq+pYmm8JDQ9MORm1PaRdkZyqGAiFpDcnY4RbGP4GBOYu
CVvWSLE9zivjtmFWbCLh3itUqKZpeQx0hH5sJTU0FDIn2DWrWHsx7WqzgBx/K3jSXIIeT7CJ
CmJttwkjQs2ayTDSFheEJZWmsOCD15sBLvzP0TgWO9AZFzYBg5OtsennIzDm53Oapi7yvrhN
EyH4TIKwCUug0LHexSDgX7156gDVtBNF2/HL8WgBXf0DeOm7jIm8gneoDQRwFP6/ZStYyApg
MS9WioY4GQSLEOzas14xtT0zDRAKRXYk8o9SJZywEh5ev3lBtjlYPW1hrM1E9ON51puTMo8y
rW2wo6bgXiWfiOZEaEZ0B0YUlQ9CKqVLFTyzPlhSq2hI7lP6731z5WuE/Dobx+U2EGZJ6EO/
RXHhZFPgfQ/BlgAMQvNtrFEQVJXF4aceIwT13+KCNGCwctrd67gH/RaDeqYNhLV5TZvfuueb
ZZNhlZXFsFnF3PxA69MYPxKCJ/gHhr67a0S3x7fQp5x+iDGsWzR326tgBcwZvJ2tXUhPlryc
PJZ5yG32ptovLAgjaqqpjSMhEHlGNnYfGtvRbeTCP06hsl6VgArAhQFCvohhOvZ2i3J5WOrv
T+wPyDFLINfkQ4NYoKnVZggO4oCPaf/ir1cq9K9pSlqGRfmjJXEFTMwxie7vZ/4crbuToCWI
vV05ucev2+12sAZPkCYIplwAnc/94o+WmyEQLMyCXFBVsFOWV5kr82+dMvh2xQ3gwtaDB2qS
gNCdJs52gU1FbX7+u/Rgkx1gWJZSj9XNnFi6erupE2mZqRAiLOydILfBpXtYiIJcGJDjIIV2
ig/o7v3Mo3dPMoU7To63Oyt9uOZ292AsCUNwvGkQHI6YbEJ4lGuBwC/MsKYPHz5c28gBF37L
M4rR6LiLPHJBhqllH6tt8aySJAWGE/SpzLwfT/35lrYIsZdVvEdB6CrO/dRHq9WrqeU+or+m
iisIQcokEhd+1eXHqlIeTIxtB2HZRl5JmMkAxxaaueBbsOJpftEEwVoRdixjn6lUl1a8aL7+
T1EjQXUgg65rwIVFNpGO0238CLqhEeUaPQDymOaBFdvpm/UxGZ9gL2sWDGWuIgSV2o3jCVqI
RiIwEcflaYSwUbx/oOeMGSUPXIgTt/t0OzqGieKm5f/b98ihy0Gc0RqEJtPHGoXjM/LMNEAo
TBSZjhilq2Drs4sm5LPwoU6Skz5f5vkQqkF/MJB4epHLBbyC+MVJnHEQlUpNz5mGYwMEsB1l
nRyEMvQjte8xCOi+zSUQ5NVlaXXs69264Q8Ks7M9AGE01AYCMjD0YYAHtnlIU6SxuOARzY9w
SC7g9evAhQzYSUshZjv+TxO0YOxuaLqm3z14sMi3uy65W4u3t17Iwx513VfbHyPzzKkUPCle
sMx8/1oTBOZF+MTFhaAH/p6PntrZJcagPE23jVMbOXqf3q28C6vBBnS85I50AOFYkvwtxZRE
DrLeIBfCYceREJgg7SG6zPL2Cju7xVMoF1RaqaYzEh0LSR9esPFNjt/rEdtMBL1JhgbJ2wPy
JLFcJOtqCuwvtUJA2ZfYfkuil+mt3swihlxuqksVNQS+xNj583k0BlHV/p6vbVHo72GZLjOn
GijcwASC8a8WF5oKypuh5gSD6egSXVrBLY6D9J9tRPXxaYyoKWoPNtVFlmi4N36oqUPrtY5d
ismxTVMqsOw/xdRZMXK05cfkmIf4KunLlH7biMJwYH/KATk6c3oc/Nrc7iMdrUF8f0xuW7Mp
2xxlfjrb8IMciRyZqm3CFYALCeNtY3o6sY064h/9uq/iG6KhqlR6cuHCOTmGkzE02raJxM3h
oM1GWMYdk7nW4wcIC45+9ijA9ZD+JQsr8GX+uo/Qbp+6ovb20gTYsKWTb/l5WLG4stIOwg1b
TSt5WrIPiC+1cCSXLAj7VK1gIcHVDO41pf/NBV2engDvTqO6BsYjX+fTbZtUbo+zyV9kpmKY
3xoG2uVTPD0oqbqfMREwf75NevOAW4aFPkxgkw15J2JQ/S49SOLBfYxV6iy0g1Acr+mmsK22
yU9Ma9bp7GrtN13ngvjvZ8x0XuQClb8uVJYqIs1Ux2hpMCHDpGJ9p/ZcqPA8uQF/4wzAD843
+Lc4Ci2HGgZXYiQq05f5yV1oJUPo16upldXqKtBxhA4PGrjG7SswVm3lQlWpPdhDmowWEAui
IKKh0OKeW0EUzilVNdP8V1BH0PAMDIiB203agwOwHRXBTYi7fcPSbBKH/ViycRQU4kq6eKEq
OzaCoLSpPbCJ0Kf+6AH/RTduAH+hEJ/BXXCqbxnGJgVfhHHB2R5C/QQiRpqTuR2xCHFgHN1f
NkPQTVk+ew3FDjDFmN5h4TQLuOFXzWA1vfMXrbNSobXxz+HrB3ZWy2DSlIjmdZYQ07WgvDpG
qBkC48/ULgKEJ6yEMsQgmysrFUqvhkojpURs0srFFMW2EG7UpJFAPHaLGUBIP25Bixh4+7gZ
wifma97sVufSrA61mkEuXKZf29k1Irlt7WP9/h10JDhlzrSDoDmwwElzdSYXnkn4uHtDWYZj
Y11/04AWVfVn3+zzdsF60Wd2ic5M+jPGRq6o5bR5xSKXo30TiToXwsTvbtzkOBGTYw40OLab
yo5bEFybS9g+AjOrDQN1xKXXUuISXQ1Vx6TlkYBskcHXrmp/9QfsdTUlUb/MO8AMlHubJmLP
pII8EH9vYvfhX1N6gPuOX9xU1ZVeuhwC3+Tpm4Ff/UaMeDzgc6nt4mlKdb2wQJpiSn+FiD5F
YIJFbIKQ538PXPg8lnzAog+VVdxrukwuhB7S7Z1H43e17167btmCbZtaF8NgKSbJHJ+6hrMA
xVcTj0a4aSLMURCuq7N/fXA1hC8g7xB6fADW6C5dGy9qmrY4P2dagM62PVO3w5Y0QrngyNYx
+EkY2yS8jdUQmiAsmLLz+tzkVIFpCSO6S+jAtF2CpXNDsI2NSdKFwXyMyza1HRfwIwWcfluM
JVULDaKJn16yDYZKpnEiTJiyPBiZeriDfzhIgWh66x+pWBt8RZTGRqTff+vP8h8oLGa9LYTH
jIzWQDQfWS+ICzzhvhJqaM5lxPjhWOxCF3AhnYZfqSnsPXalG+HqaxGYCP36g00+t3arssQz
L+CWCyvG9TTW6kJV7VrkbVFZ+kfCaJhQLkGEuevfUa+/n8FRKKCAvlbgC7Q4rmnr5b7kZT5a
TjnaBkJDHEcMs6UYGxiXXccdk8jPRCuEWX44tqnOoR8xPYNeJUC48KV/+sufx8NjAXzKc4Py
RXPltK3Cuyf0DwfAiA80TsHZxuVBUfUcZFpHQZYnu2T5KS1wwUmMX/XBEq3QJenq2PLw7w+S
wTwbT2GpHYSqd39/3289WySCn9T3N0QXEYVVPP9s6I5hZv9OAQSVXazMEtF9Gbfj4Q79w9tr
OW1dv3LPZ65KI9YGgoF5d9qi2mQvsAMJq7Al8FE/06gj2Cgcg2fPqer778/+Ndt2Bh0xIMdh
jU5oE5p2r3wle1LhNJfbOZV0dxe+3OCn8bgJXZMMfYRFyjsiaD02QRAWPMLi9Tn1HusQhjZD
AiYiMEFIuXvFrrw1dnLo3KDfDGYReps2Bp55nU/ESOs1aP0K/t5babgNguzyX5wc/OqFi4Uv
X8IMkgxAACtRXfGpV29iguXZQZzNHmxSrnbSKJPRkiFuNB7f/mBRVHs8Am5XXa00bDDkHdFJ
7ME0BbajmmIlyNMwEXNKkASn3d35CZJdv39nsUcxRdjamc4g8My5unB0KeK9Hr7/hL2OCw29
ULNgG393897m5vV76ublPvR4Q8iFN3BWojltXLv7aH7OBIDdwTqEADIPnp9vKMokKE5bLOwg
4SlqvL3dAGFBPDaHK+GBemHwAu48UuM93PqMCcI3gvZvz4p273D/YG2Vneyk8iq7LiZIAxeZ
qDIFw/+VUnulQdDDi4QvPz1/bmrqgkwfyqjBvgMQhkEurKq9V0WgwvAgntARtr8/muoUAkh6
dVZphCD4fLNqyuPxZSrexr3PfBy77sA1uKjSTcaFJZQLqVtdb11yToSJdly7u15b5dijrYML
U/Upfag0QfAo5qgk9C5dSzSOQnLxtQeb6hV4/Pt0kbIYN/21ATmKh4an46CmbvEyHnhCJsfb
QciBF0rvI4TEPolEYPJrON6IxmJh4nAm9G6jYbPppz51U70OKmJLPr9fSOAWxi5MxJtfyXbl
jxPp6+eX7f6puiHYfiKWV7wJOsLqBfyiSS74Y37bWYYHzwdvNkwEKZx7OjN18cLMwMWnTyk/
BCSGzQdWnJoaGx1blYKDbO8K3yyobX2Z5SHvCB3EPOCVRVCBYl1DxHpENbUIXhN24W04E8lH
WQtN+ULi+kFFTausxBLIhSXlIym77bg0vaFltXtKrUqAv91E3F4nOd09BzNxsnE9gB9hpXmQ
UHPHkb2Xtw62Nh9cOzhQKwdLGZXthQEd0V4o7ESMnY2NrKaZ04mlvdtAMLTx7JaeJGlqnI3V
ZBP/AG9gLWgwIOVI000qrOry5uL1g8CFGXlGTqDMINQ79md7XWWapOWXZzeXzNIHcP32ePfz
IdC5xdl0JZUKZTKLjUwQ0IjjLmbe2RxUbpDEd+jqSjBEl6XQcuIbLHOBUN/nWMbSJq2AAlNX
+Si4HUTTrrSB8OCBmqmspELpjIaRhj1WnX4mqLTsPCHafFOBXDw4ZadwIard3r2v62ybgxjj
D7K3qhl6I7HnnIrJU2tWFvCYM0TbXVOJAuj0XC77DxtGIesIu3E/2MNsqBErSYMPA901prfd
dEcr5j7WDdbulBjuv5akUij0ZuJDFFvmPogd8xNH2kLYTxR2CvTbuRtjVvkheDRQ0xWEO8Bo
SP0BiZfhNC8dM8vXNKqtlDLLpVACK2gQKobO2p++NXONZmeTwlKl9mFOFNtNBLvA1r+6/L1Q
o2gEsy1IrLMBsJzubjW+oSxcXgotrZZCy9j6lkHwMi5oGH+sKupK7U7j2lYnEDIZejOkbWTr
9YkAQlBzhYlbmXdn191btPlGVcnrDXnpDt0ogmzN4UREtL9SiLMP3FQbeYPUgwBGE+25wK+1
nJ5oUhGO9TwQ6hj/XYjuN82o4ezSdq5ges4uFp9GCKfAox6GiU88GRiQI7WoYiJJnULYptVQ
v92GhdEcXD78xt4rfmJ/5RWw8vtZ+nPDpY+vaVouU6J8IkoJQvt+DTyR0P96HKskkNkl0TLA
PttRZ0K88MRhr0lJ9N8w5TzYMe/R+3cbX31w1ZvKpEMcQiaBNXr6kAvz2oO0DubMz1Q8ZUJx
m3V3xgXKThx2NRJunAsNb7K+7gJpm6Na05lxSfJKUuZM0djexchnjAA+XvxtunagfLP7iU1+
Sx6v7dd0ddJAl13FA/qwOUrfMU94TWY0GRKlwUQjFzbWpk8Zp7b/AN2Q3bsPTLkA18DIRXkm
MW0WM4AFZQ90zIWPx5b3UC4E/FZuhN3jIfYfwL/AslCgEQKTCzkjUx5bhfuPSBIuyuVXLtrk
c330SvJa6P1Fj6mlSGddKvEqS2NDjVwA/WAXPczdFxTHS1taIxeu0PSN/gztK41JP6T0h4NY
PszrZnLhrn79OpCBQ0AJO98xF/Ze1bW8pSQtNT0+7tZcLtA0rlwTF7zUKw6F6G7x0l3svQCz
AXLhWyeya+7EimF7S47NNGzdne14IqL6Tpa0XKcspS+MlKSGiXjPePV7OzvGKa2IEIrGFkCI
XUYqhKREP/r8ddE0PNwRhIdYAXa1iqebAZtcS1wVpCAeGxEUDKXGO+XWxjeKmpG5uQxyFWYD
XBmasr8+3C8nPkxkle/e+VFDu7pOWmmwFXnDLrGDAaGxyKbXnJEsee3gfsOU7uaFf1ftpaGb
khdLOY5gHbeb7qy2rtG79M4c2LYLFgSgR0dcAF9gQcjpeFzHbE5z/9HlXmdZK24tOa+jJrAu
6aYkVb00UdzJbdEDXUM1tR0+/kckBwOalT9/XK7HEofbJnuzq4AlursPVaxzm2nvKGDoTMN4
KmGSMR4aoKTWcvSu8QAhFP+BhKZBiT69OCWfuR0hYT4Qkr89BIN1G8gTaRVL1GHpc0ckwqZk
DJYGhifbAoH+UsK6E4zG2tr4GZALNFMtgdIsSfsgoJe8mWHbIJg2xmf79HpMJOmkSjq4Y2nc
0BwaqulpS8nVbuQWHtRmFCDcyZPLWJMzVCrhyWjmoxCYLJ9jq/Mu1a5dP+CZtaDrQUest0dQ
YSdMN4lWzLrxWKDHOkD/ijNLIlmXorjI/Px6jQrgc3hLQ76+EDVO7WKnBqzTRAxH1Pj5+hV6
B8bz5F43U7Z8GjsoV2/M4Nc8iRab5IIDqNDwi7rWt1P6r/Lfe+vf7lKdQbh7AI8G0fQPlkPA
Benih4ELvFUf58IrbcslYbGkGRkYSbySYreRyUk/3121iv6yWHUggwXBeA+5EBmHQa/2oScF
E9E/AnJBGgstd9EPBvP+zOwvNYiFDkYB3GpYlJdJr1TXLHjZhdo5UeONDPgum/+3gT/pwzJ+
YC5cLJ2XpwhVHeOgSPQ7dzVwdFKzxNq41GbbQ6ioBypGPk5s4DuOLdbUVNaRjZB18hUEkpyv
vR4mQro65APT0fh3rJ+QVgQu0GJE29K/W/5/zO6Rbg7ddCo76Ceyz2oo58mG1vA+vC419ZJJ
mC//Bdzyxt/6tV8x3FiaSEMIrHZX5LdALtifSBfPBwblSP1sw9sBhKcIwYhFQszwDuBesIOF
tZwkwpA47OlnbOi3bMfiMTxsj8f1NdzmylBsxTECi3IR7CgJxEflcye6v68IDaWE2kOguG9Y
Uey0LhD4dZJ4vPWfzJNZ+ugl3GgZ3wEHFt63HKI/LIHZDD6lW8PzmIP7d++nNxW+VY4TMn6l
cwgGcwIVTFQgLHfVTRwTbvIVkkVpkbQ6Mt2AgU0NjXozbHu7sEtzRe3+FqGn3RvFu1s7+glV
7+aR2i80Cnj+1GW4W0ZBczgiJ0gtYcJMA8N2NY/8xPZ59hMAy3HRFP0tkNTn0Wa4cDFOJhw1
odIxhGwX5WmMMczzJaw8FszMGIxIP54UDEsmGbAY4lo0EnlbPwM/wURkqmMSyAVBXK4un1++
MBU82Vywo1MIVLW31oOwIYR67orrfzCxvozBohvFXaMvDRDAm5YYBPFzux9rGF6m+bbWe2rn
31nSGReQDpdxN08BD85l5gYzPQO3ACXh+AoIBi4ZqrjOq151ZbXS1409O3RDM1AuhHfA2dfm
N+b/oYB6Mlxbln2dQqDvHar5PB7ebvwR5WOIPkEIFeFH/37M6D6FXGAQUEf8dRXrXfYHhgMj
A1E5UqNjqGMIu/QGET385DhsZqgxkS2yhnCBflQ3W9hLFVzKiD4T357Az5epUimxPAj2wjKW
X73RHzRzXGpyofNRoKGFJhWB9QWGGukhwPrL5TQGYUI3ch92p/FdJdz0AS4s/UrxuHZ37c66
tnhdVYhHNKfSke4YQWmCrSIX2Iqz1g1YTIljHIG45te36A8zGVayt+JdUdPVdAa3wItUu3sf
I3pOa25tI3urUrZo9KITYWxPZEnzFQ6vhRt/9uLnZWqnLJz85fT/tpVYSzAITC7E//HJMdxh
OH8uMDgwkM3HWenMF4BgzMRPsucE+IFlrXm3jfSzUztQHn+XrqEyBQFdjMSnzxQ2WKx8ia5I
0kWwF7xDY2PS8LnYWXL8s+ytQc6HTiFUVhfGSAsXPNwfeaUmGSjbF3wbz/tv79CdbppiEDgX
Us7itLbmBl/iu9euoSsgmsvynU4hpEReuqKHbR7XuPAVRog1LNOtXOZ7IKgjxNRqeiVttv7b
YPZC3q2BtnDdWV/v1r9oKgkGIdHpRHy4dqhwYsThYOkzDnNd2BMSmnIjlK54PKOh/zpkQuD2
Qvzvi1IVxHggOEhnbDEr1+IFuBCPMyZ3mVMRDfPim0Hw71+xmTPEzgexb10hMo6bz+Z7M5gZ
QJNgL1SHx/rJyVPGW42fpNNRoGqqwtnXcAEXQGfbrJRp3PGB0UUI4+ORmSuURQ6AaFhliSpv
PDqlr+mu5Pzdg+uKwCrchN0Ey3d0CmGFT4R5puRFNjuwxC5u+DjAXgBVwYsBwERUfD7f6BK1
Ojdjk3lKIuBrr90/7nLrjUnIYVfHo7BjNJaX4NeEw00arEAbK12DRU4r3tXl5Sq1poLJhchv
rV6lN4Mj/W/OXLwgE8calwo2T4cQDFm+xKH7B/w2Pybu8Ad78HO/3jRF3bgfIhfkgmE2z6al
VViUpHdMCknBkeDIzJkyf7z4QlxQl1aWPC2D4BnyNEVGu5IsWPcUiqa16bX/n2H1tS+hXPA5
d6KGlnXPzx/kdIVgQ1cH7pW0rbpah7BkPodl2fLvnVzWuyNKOOuumfc4EWIKT6tXMtYkgu3o
d2sRTQu7H2xVcubuYYSJlU4h7J0qmk2E6o5ExA2uMUIYbxocgFAeEr2zq3/cxIW4uCqN3QiC
+Xh+/+wkeeMNS8h2OhGFqR3+jgB6DXhWbfaptRNBGCaeYD3YJ4FSJBItTNfOvVjCu+IFi2Vo
SLo40o9hIVyciUInLiW/Kr26h3GvriNYsVC23RSssdFBsklkb2Rio7C7zdp+VMGARFdGJXRH
y2oa1b6rJUHO9whsUDuXCxV1JWzJBRcvA2uy0wXWY6QmL7j9VhF9ajWtMrnwAcsxJNTtBkWq
7Wh0K5lkYEmc9b5+qVMI9POxSKNowms8fBsppdRGhX3tZxDEm9VMdWYmgWIJnQlC4/+AXu5b
loYTocDwACHHYyapO/FqWfBYQY7wVRzAMWfKKYL+fW119FszhG5BISLLhUTBwO7djyn9930A
wdVbWg6BzZJI+M0TJjubvQ7ciH1WDur9JdLLBr/OBcHrEe21JtomFRzszPJ2ZDu+DQqzguWo
WbcI4MKVgrGxA07lz7V0km0XOSxJ1u66+2DzAQYvpKLEtPhQwwi12EfriMIS3+jXqWIqlcpU
Vqu8IY72R2AvdG9sY7n2u7q22Mffgg6io13CO17ryXtL4OF35bFmYUxp/NBhdAbc2WaZidN2
05e66c08nirQor5LDWayRE8FSd9jCRxLqSvgDDgs1dIBF4b9k1NTFwuyFuTzHoO5wLJudZuj
YR/Qxe2wQjwSl88UznxIP8CyNZXqPuqIIYwhGSm9KXVZ70KvrAMIe+Ald01t9whXuV6pk4H1
im0aFXTy8T07ken4dG47vUJL1T6s3YU+JcmHj+d7wM+eT7oWsIYGK1tJOliU+uY9MqemfL21
z+lyEbNAdJjNpoKN+GrTgeRdSa2m1CU1vUpLrG54cZdQm2NNw6DT+/dPJLkx7gzjSHZAR6t8
ljBBWq9IZC3S4JSgjLYxeasuraZWepemp2iRrSfUEXJ46LEPTyqH3wzwQp+e2iJuf8X4grPk
ghOTRsNWD0LyehMdUPcaE9MspKewa9Z3/OA9QoUFaXmZnZAN+2eIVW1G6BACH2SR0dHfMAoe
pifqkiG7RlynqKmltnduq6vV1TTeALmQ+tb0lLbx86R7/s76wWLddOtoIiirwdvMvMZwN7Td
HNlxPiF9+IYeUV0BLqz2VsdwHuguLMpsdBr7OLgWr9zJsnaEJN5JHTdrUVhPau40F4lELCrw
QzMPLBF8Pfg9YLH0qjAVOhuVHEAofONk36x3zB4csZ+dmfQ7X2yHY59NsvmpsUqLE746+GYT
EZvHh/EXpIJciMrjzjwvc/fqt2EUqjclFAznRmz+c9ZQCu1r+pkXvv7YSnOeCncqG3+D5XBz
JoSCvC3vwFCwCGDKfMp0/Lbb/Yfj2paSxPN+64Css4lgG10h06HraZaH/OF46Mk2XvqsicDr
/e+828dGYeIUSMfj22vj4NvdzyXNVAcHe8sLQGDlfyJNm9A1Mlilaszq+GAugM3i9cmF+AQb
FdQR8juPL4+u9vZ/o2vY6ZTrqzzUGYQYrvcGtzbG9bK1NoXaCuEf6ZNILC6DyTBTHOdnuKug
I7rSj1fH8EC/v1ackaHuEAIuiVBZaElasgoS1S9eT59uR0AwROXplVUe8F5dBghq+uHOqZ2s
W5tXFl1YwsLzIiuCHoDrkdmrL8rWR4fNIB/zE5WJ6PGBkli56WWxbw93QUdkune18Y2Nu+D7
zpvmHxiP4U4hYK5XYqc5OYFV58b/1WSFx2xSgFzwHUv1rvI0FZRMyIUEXfBm6LL0a/1dgYAc
t/Et7fZtt2pkcJ7RTbFAeCPrRkHJ/gvCitzlE+GQ41FUEju3GTm26BVCv0xpagz7/YTsWA2M
7U54XgBClgjpA9IYamjuNXkaslfcu4bFBRkc2+koJidk6Gr1aghtx7TxBhY9dW/MKQqrgsZw
ON7pgAf45R5AaDkvbsybYZuxkfCU/nk+ET0+5lOq3r8G0fTePpnpJvRySB+/hDEv99289tYJ
R2w82zkEoOIpJhcayRDBg+OGWAgPDDIrXqWqAOGqmsJABfAkCkWDcaHcMwZjsjzWhQlpMbMs
S1P39mdcpQR8KUw6p6hJBbPiY0N3eZhTWJ+sYdA28i8fDm8jFWKgphJ0a0+kGULDocqoF7nw
Azv3Pz+roJ5vm2ZNMcoOh0I5tkUXiSA28FCwMz3jqYvrSM5Yw1oGQIQJuSBPYUIEcmEZIajp
6q+C6NqgxXnMS1TM8nydTAQ71T7Aprfh+uOVZi6E3Vn8o5CmzKVUBI8PJkNdXapWQ/TVx38H
fcoeMKbWkAtFjYfDfzYccZLwxJn2EFhfeWq83cXqQDTAQClhnQrwa2x1mRXaBi0FZPCp8tTD
QsKY2tlhtmOCpjHe+HdBSaAjF/tV9p5XOpiIjxIMgvy2ab81ioQaET12nIzQwwVmQWcdhWgM
yXCK3qYGPbj144egI2i1F7gAnsyfDaOOiH2RdYcf6wACoyPI+S36UxQFjQg8pi1vjYq2szaR
PQPmAjNewV7wYZcprLnwQ0J96f2HzneMg+LsGkaVC0nOhYn2CGh+i/2zlLai7JKH+5zBBK05
3GFw8PowYk0QZ0EqXFY3h0pMR9zuAgta/HeFnXFsNLReZClY2UskHCXhYicQcnw+WA5VU0E9
RzzsaGQHloEOKWMAgaVmLC2xLBW6a+wwHXGm3D1Lq0P7Y+fQoevKF9ibvp5oD+EJ73RcmMJR
MEe9eTaE+rIkiWwXKLVLkVikIINTh1IiR4GIhNrfeTx6lXUBO8e2FfJn2US2q4OB14fmEWg3
XRCapTLTT41FGbRxB9jq1IjK8Tg25HzXh/MAkoEyHfEkGJuZoT9fLwMRSG+Wc+F0B6Pw6A7/
V7WOSpUjlgR6tFnsFwwvCumCsCf4wIhXKyvwxgS9RWEiLoO/vTY+gZEtTDBnvz4Bqj6itUdQ
g7AzYwqBRghNXCBDHizoJ1V8qRURszlZlspOghYRwkDivVuLv953+YdjwTdiOBFP+Tx2AKFk
xtUW6gfGPJ2tiZoewjox4ih06c7opZgclQcGdqYTCOEWcoHQq6ne0WW7FBo+j1wKn8WCc8JQ
BxNhFm6kFcpCSIKNXECbo04PdyTioGuRCXBi5PgFWb6NRVGqS6gjcN8x/W2lT7/97T/ZUlxZ
LHvFvYFsB6Og37W4QGpcONbKBwdxRVjTD6yyCXSb9VXU78BUXM2Am1/5yEjAH/6sMP62rhXn
N9aTDMIe8wI64YIVS/nhDNvacdUp6cDDIdwKNnF4h0BDKB6xIqZSagXIgPYCCElju4j7jlPV
LyYqVx/3hmyYLjQQy/Oh7IQLAT5bhVC2xgUwOJouD1oAIgboJxQS1oG1sgHa+kJhe+Z2NKK/
tA0Q1n6vqoaqyyVpVWIZSySPmYCCtwMIVRNCKZ1q3WxinwLLbXJnxlGMkJ1IpCibOkKuVFZW
1JXVsWXcBldT1JPQsfJAGHeKFucWOh4F3QyDq5ijwOZA6WmEwdalI4s2w7jAfhIXRplXubKy
cvM1SZwFCFf/FPS1vqHldJ4YKyw44o7I+PFOIJhygSYK7GGKuQjZth93KU+bsmHI5xkTwJ9E
pxZtFlgVl7bladNe+Ge6Rit/IYTKrDGHzCsXeDo6CzDD4Az6mNenb+7ujmPJRC2Iak+PNSQF
TNKakqPTM5HpSxuRCKyIC5UKcCHkDT2xoR9xaQIrpqZGO4IwaH1TUbw3Cal1sRbwiZ4GWeHQ
YJGNb6O/zbkAbgRwQR1dYueUS/R7ffrM27SIh0uC6mON6CY64kIt+aLckGddq6NVEwzhcJb3
8sKS4bd6js0iF5ZWelPqkPhZgHD5D434RNHQqEZc80RYREJEYhsdbbhZMVO00GAoIgRWyxK7
RJqCQRzyCh5RtAs+H3NkUEdMR+PThZ0J0BFvy4awvgXa6l1it2G6FHvPeAf7v5QOX7TGo/aZ
bU5bs44w3XzR5Ep4Miy/zXYe5Ym1YiQyAaMQrVS8S5mqFFqWBv1++/YETqW43IlcoJMWGSqE
lZrym5LhJQG1M/6OKSjC5C04WNGoKRZkdfP9VHpJFXtXGRfKwq2+D04b13DzXrh1jd3E+dWO
JuK7h0bhkPGIknotfMJhTVKy5zqbiqVUWl0RhVf7AMKfxuPbuNmkucC06J7FinowPg87gjBn
fsPbemQbH+1kPDD7Zoi+1CxKBTHFc7zVAXknvnEaFOcGcOHCzOlbnwh2pfcGvrirYEbFd8SF
kjUR9VHwk8OXKGJsB7qJMCRfOP7GQBemE8q3ZeP09l/tEjpVUVOVseUfSEF8+6uFPfRFfR3p
CFqyQnQri5jWMWy2DMfqByzmMEhELh2ABxPx6XgkGjfZsAgTkUqtqI+XlwndrN64/HjrvROs
czBJ3zE7u3W2KC0JTc82tL9Ey3mhSU+MO0h029Tcnh6xx7OIedZLN1eXH78KrsxsQX5ve0Mb
17V5tDFv3SOy09G+by27di0IRgwhoGXCBRNW8q9FEYC+EMUx3ygywWeS4SLY0fH41C6TC/J2
8cf0PvFVFlHCX9yPka/hLnhHo7Dfv9/KBSfXE/lWZVERz6K76CaOLw/YYphyvyPHz+zuRN4h
1PF7IKLVFPaWhqU9RVns7GK7MvEmhPPmwsEueNyn5FuXAmvGJtSSsBzjuP8NwsESDA82r2dS
qdUlelMiNInnx5uuY9fxqM91iya5Q9rZicjmFv+3WluPrRrCnApHYi1ixh/23po92FRXltIp
r/cm9eI2+J/OgDnPBAOYGypAIG+AMMt1BOFOmv/7cBuLc+Llq0FwhM1QM5BNghhCQ8GDXZeR
CpswELvy8anCDsqFOJ5g65f6FrE7jnMqwZdVMNQRhJqSqM89rssW4SBio/IlcYHHr/V95DhP
cTK2J3a3xyfQfK2spGllFQ/IiK1LBgiKIgyd7AzCviWbVCz5RWy8vB4RmAGFtU09PFvB4Ti1
ATIBuBCXp7Au0WZ5CaQC0KEX95qwWMbeSJx3+5rTF/H9PR3u/+asrKw/xCcfRQOTC+RtbSLM
o4w+kxWuV7n1mE6lkAvq2kODbk9gOHZY6UsfKAKo68j4qY4gUNOTMGTicLsbIfgnuWQIE5ZP
KHhv+FIpkAyL/EgElHVcnpmWC0wuyLsGNbp0ASOwEg+f+FmDkPFEZxCe8tcZt4lVoMZ2xChg
EauFXs8i09vdZHBskK1MY3onroGOkH9HXcmsXi1hcD5JTD2J2XCNd8YFyYJQ+RnBBB+2XXYU
BBJ2r03H45bliFwQfb7VVXUlVQIdcXk1lRn1GazQ059038SNUhEAAD3HSURBVMpyK6cjCDlq
JdTU5cKRZMDtgkj4NLZlUK4gZ5gtv7IEbiVAUP9QhnU5bmgb2azr/jUly+rdt62Igpeeo1bQ
/4cofHELm4smP1rTjojDwbfBHb/lVVM+EWWCT02rYL5OXgRPIi6f2sWJmIzLUSP0m1TpU4i9
fJL4nUyadMSFkLXvR580f+jWiRAF0SPeVIWbxPPFUNBmc6LxuDNdmNpdwy2O3wFXf1Sky6F/
but6cs7vdwoYZtbJRJwPmT2MuJIgARQLYfOxPIzAjE+HaXDEtuXodtzkwvuY8JRZ6V1KjRG6
KKZ8obFqKdsHnH5kvrmj0zHjEfb/NSGQ51+OKIlt59mBgTtvE1hdkrS6CjbDq6CmnFF55tLM
NqgJ98vYYtIDq3Ii3sEg4PaCfoV/X8C0OTzQILwitIM4nTwHaxzNNY9gxzNS+LQptguufu0C
iU/LiYKMxRVjzsgbl/SZ8JfgjbxqVgSzxzrgwiwWcDAldFMAbouKQCdKvDwr+BaYT2Hf6+ra
w8mYLiSK8jRC+D2wZSorknTZHxzZO8sli4jF+NpcVQkTrM0drwPgcrDWbsoUBgI75kI6OMLR
cGRiO8KogHVR1oFufZuZFVH6Y4Kp9upYNSiibOv7wFzfgtJ+EHgr0K0ahOcxgUTiYQxPCXcz
h8dGufmWWUotAxce/CHW0zu9BjrCnX7AIPhtznbFmmDoMWe+BgF7IjiyLqXRk4nUFqfDI6bA
RQOP0mf6EUZWdjrlMztOuZtQUJ3bu4ZOHGejJJE0Jawz3xZCudmushbi0ZdHVAXsBo+h4q/k
HbERvjTPFOSdU4S++Q01lQa/0gv2wnmZcC3V265q1irda24qoBAxOByAq05CpS4XQI/i3kI4
LpuC4fe6r98TU0ur6lWYCMyuTlepR/DYyK+tm2UUutol0P3Qao3RNArPEQtgrqAF53CCWXg8
6+bTAXpqFSBoPx7uv0gvBmwDcmxHhhdlgcuDw4nnIpiaSuSbJyIAtnO8MajFxnW338YaOApZ
4nKtu1zaPEss1xbEIfuyTVq+KPUTenVZ6r9ovMkWk7SGPjospK7nBd8+TNCpcKK56MuhhJ3m
+nauJDwea0cuvpbNOk7aPJJ5jQxPAYS/q2k5/bt3QH0pq0tEtOOWgPt5+zyFxIE6l7Hsd/PK
KoLSmwTHIWg+1d2QUeay9fsDNqBKv/Xo34xegnGZfzB/bYvQtaK2vqXzgoZdWayc4EBqP+Px
+NwHaV0QMi1/gNWs9D1TONgC/QP2wLDfJg0Jr5/tkR3jmKilPdC0+2mAcGtYGnnSP+CclEk0
DhAcKDtsz+DCJgiE5JbB6hk0Ff3D6gfdcUxMsGom2fyWn40cd83DbGjKvMkFWaAX3wpJ0vcT
I4wLIyOlfdYop49LZ8+ztxcKYC5OJoyLnwcI77RywdnwuZutJ5cyjwcuGiifsJB1JYkklUZg
Ps6fRwjLQeDCg7t3jqmLgm9WEdi+lOvwoiwkzK9PuhL6tSswGunGPz9SXLPqYk89vCzLRJWC
jwdrCjwMWBv9AUka7scETiL851Pr692PNP07hG6f1rStu+UkeqIn2JoKH0nHXyTMiSgfowcH
ffBvqBkCDF8jF7LNXMDq1f5+vxT02LvyxD2+zubjzoMDgLC2Lv1u6PwTEpv0O9EbyJJZTzBw
2KutYGLHwRyguE6Zjn7aRBds7+6MMz+Sr8hhYu7G2lixZJTdSZdrXsuOb8Czr5HfufzkB/bl
BB0k9PIPYEqmnjAlj2H5QZv9ZPAILpQTGTwiB0sVTQTcVwi1QjgetnZ8PXahyZp0YTFKPMyd
V8IbepaEcWGWJDuYfgDhavAf6vfvlpVFVQE2eINjw8/gwswgy/On+9ZKaOGC0gNus/2GFdP0
yCqYw0wp3v06YIkFTPITym6X6wGFidjAymV37is9VtdPbIbiOsyFT1AmsJJpW+ZvPt8EgfAY
txoFmrt2glSaJP5+aWgoOCj1kLNYogYkwz2NPiC0eOsbwbP9IZttAAOI3VzH21omogL/r6SR
EHUIxsXGVzzBwmUDYJZYx1G2V2oWHJcPWSanNQy61opY2r4s2SVp/yGhK1clKWgfDHR903qH
10OcLRAwcEYPmaEj1vXtxldYNbePVBHIBbLuhg+Y1NZuZ3/b9RWMaOPXPnLhr+6dcLmzc+Dk
KHicxGbyO80QjALvh9y0CjYbX6Fj1VsVfZag5wgJDYDOBgPDdmkIHzuEXIj73eT+iVsPMK3r
rjafBDW1LiyiWMHJjCitKyKcoIeuD1pHIfhMq8k2YrMND5OzxC5KxAvKbJwXg7mvrV8HuRBe
/gvbsDRlD6BYyJNthw1eOtjyODWNNQaar6dTzRD85+T48UPOHN/5AbW57iJ597zi1rTxjbWX
wsIWqgEpYAe5AJwYHu4fAD0p87Q7mxA8DAGLXrRce2daRiF26cSzhmFecblcQvY4QNEi772n
mEQ4L/WjyXLy5fms++59V/Izi8R+w3zLqRYuyAnjUDVctjxqXMiSY5uLPqEx5JXFKLmsho39
MBiSEBxCNrwiODyo1Hbc8z8GLrjdWnY+qR3D/Dl2A7dDcVxpedxUwjjEhl/kGkFmiZDsacoD
bNx76vfb+gMA4XWPKIpeGxlnRaLgv/WfABf+0j4GiiwwyHQtOD2sK1brRKykmz7zYS7QoN8W
i8vhyHi2ZQ785n+4c5HVIkl8+lr2BOnpsZcejpw7D6Ngt0vftJEvhNjGAhlyEDTdjqjhdgiC
0d34E5IuFgeKsc/estmCdmNyXSHutcja+D85/lq5ZjuyIGT77J0sUa49UF5TBEEcZRL+0ERw
9dB8HTSCMtCR8vlEUVposVYYAhCGwwDSFgTyj42N3RT95MQX+76lnch+BkYBByar3TsgrI5t
EDOOSNt6foyBXHjs8p/Q+MSGsabr0hygbrMF+yV/gNgk75A45H3sGc9yA05b/y5w4cf2tLQ3
cHbGj0m6kaxjDdGGOoBAmVFhFVuG+5M34k6HezxCWi8m+e8rqCTcilYcL8xrH6wj5aQ/AXeD
rvfDhDwZjl3w8zzhIBnyD3UG4dsNX1mA14D/uNmFiwhN+4+ouDWQTe51dziyfSp/3EqIkIYl
4MLQxqm5sutWefEabhv7xjwo37Y6gcAViVlgF7W1T/WJY7y3TsNEmGtzOEj8dj/pF4akm2Pi
fyUGY+Gs8kfzc4QqrHZX8pbVMv4E29XvCMKVRi4wCJc/Wwvmal6b4O9KQb+/v9/uFUTxqndt
XFvjZLgDPuV7tMtjC9j9A6ykCT9WsPokPv/ia6RgTYQNvNfpiMbr+NeamHusGTnuchFXNhv+
SjayMZ7HLcm3//nFy0EQ0D8BXSH1n+uPDViZlBIRO6vnx1s0/yxT44LtvW7rY7/SNAhEUdbn
15EQWXTyo+EhL1jzXE0QqrI+qmDGzCnE5wkKQ7Cqwv+pEwSm7jTTZIvgs/pSfSlvc+4c25St
X0JgSBK8Xm8Q126/8fZGFiZiz83E9bpLVbCyCsGU7Ox6R1xI84lI1CCIs32z5KgLPJlhDBh6
fVi0d4lerxgfX3Mz63EdTJbtWx+kvmz7ehAN/njMEVtjUY8dTQRPkN2xuOAccEYnopFWg6FW
Q531oXE5otnxiDv7m3l4SrX8u0Ew4vMgMiVbcBirdfITLrvHzKdod33IIJj2G9bg7bJ1K0eO
AlYfAIUMdE86IiQScYhSlbsS5y8S+viXiKK5QSLBouxZELEbcWchRdbDV/gPYDwmZ9XelOBt
SVXhl50EedUejxdjOkSR+l/pynwQ0d/H4gfrqLZdCJRHITuI+0u5jjCwy2yNgPW57ap9Nnzk
iQS6kxJuGrwuiaJnSIxoO5pbywEd7gIXvvL6h12sEXCMTMbMllkdF9ms0xEtty45Gl4LW0LJ
Ggxrm8GVZUbDmkOLRcLjtx85P9u3WtJBLmS9UskewBCQmFlun3g6lAv8Mj1sDiEcjlkf3Ns0
DPPK/Pw6cWfXyERkfG1cHEMlEZKkJ6gjQr5CFwJHfa+A9EQZ33nlA2wLwCEoqCNSsyuieBQX
kA43MGDH2yv6hnyzQ6OXbeFEPqF/yZQLGm67KjVjz/HyC0CgCQuCqxskw5DFhabFGRgODEvD
xO4NSkNg1XjHsVUEyAXKuPClxZ4uyYbdsuqNejoKI2mmIyVE7pLjkXDYavZSmwm/JScRmGM7
spY9XYy89PG7//Tr8JyvAoTf4ImM5CIruISNlkS79AIQzKsEj3JeqNUKFUhTQ1+XC3SEls1+
SwuvrU1kI6KXCwZKgQvq3yZFksuijhAWj5m7NZ2nmtcuWJQ+XyUFcsFn6ijTveN1tlHyCa+T
1z12MeUFvgy9So2//Tswh1uELgAXQDIoCli45pvcjr/34hCQC8fU2Wwts5YXZrG40B+U/P3L
XnsQCO99V4gUTxV1rZhjENbCv/MwSEq4MVRPOPoUE4Eb4U5nLBY+bkXWvG49nlsMLyskjwEN
Ycy7Dc+ceUCN393C99E19CkD4PkGLOII9k8FQUGu5YlwnHsRHqGWa4+Tsq65s67iuqIBBEck
4hsbWw7x7sIgF15J/M62+zhOHZpuAguePPMpIGTR9Pwp8V71mBaDK9vAiNfBQgj+giVOoL2Q
Ov973oRxiY0e/akDqy9oimtRqYWtmjl3L8aFdcSv1D53mLjz9VGwSZI9KIUwMhydSjF6GmWC
RikmJ2z/RsiPH7wLgwSdpkTpuHpZw4WOBInDOB+39uDNVRkA8c9P7tBNcGDkZyRcwF4C8En3
M8CFj0JBEAu2Ln8tmdFjb18W/PDFngOSxXGC5UqB0XGyPgru5LyW1DYUMEki4yAamL0QkjBB
htDNEiUv59khq6sHNJTvU3IBvfvZWRAul8fMR7t0LvGzTCwEAVQfBlMIQ+Jqakiqjvxx+mGI
ll8Gk2V7B53KbNJFkgsW5t12D8zRVrogF+ZYa/SeHq4h3A1HuGCxgOMUsgWHJHFUXBVPTxga
mgtUAx2Rv5W35/J202Lg6Wv+tp95n15s/dUNeNAbIJMcG5aS+H2uITARSSBut4ugNnU7TkeM
8ahhbDzO/aREZ2FF5H+j1L+83MU61sdMNrY3F6Rzh0THu4xzAnnZ7FJv9zSWbkenLbmhudfG
I9tRPXK1kpHAryxR3HdMefcHvwXTiI4G3OAYkyun2kFYJ4f0uYZcWBSJN7VsPvZPLCXBl+qv
kdANjKYYgqm4Wkn0jvR9tE/pQ0JLX2Cu3dwD0BJssyk8Hq4FFz8HwrHWXxUBgvAui+Uya2/9
vGG76ZXh4TG7dGPIM5QaWx5NTehYxg+fcxcPjGnsszBs/5/amDk6yO1VyKGarLj778B8/Vod
jJBlLvCUgxMsBjESuR0vxqP6zsT/8FcfU6yXSnfQXvATe8BsvopVPttGuKFWORICWhzhMLdc
vY1cIOva/Dx88IhjrTC9HRcraWmZRR+gveB59Zccpmx1EVO+txkFnZy4mz78SzI7Nyt4xJSV
I2Nl8biSTFv02MU9cCLE1BjYC5W+H0rsYOUxcOHPcbOJ3FGSwFoeTT/ufj4XDtbn7zaWma5B
IGRl1szZd2MWeramImzoSNuZKz0EJstoRJ8AMmCWHHJhOt9oabLGOMLzR+EJGbxoGq2NF856
PB4hWSu/2qqrzJQERjwdBwfCGY9G107H9ch28Z/8AXsb/TGVBClof5P4beZmhCBiV7jnQZBG
Lh7xa3zv2TC/gzhEPLZ6aWc31krXvgWyAeyV8cjatljxYtn8EIOg8kBBws91/Bg0LTx/FKTg
a/fNGWmcDYO1BZr1eGr1xWsTwbkQJPZ3vRhwL6RSYmms5GV5pgDhYyzcn8Xd0bLCYTiI1v08
CFm3ZsaVNZ2W6uCLeEZn2WpwuCNhN8GjOD6ufxkMMh6MSjfFUa/aq0Z3LhW1cSZ/gAv04Z61
kC2x8PzthfnL1p+Nxq1qdjR0AXRxjVrfuGF+83rQ9CWK2axjIro2IUeLl/SJCu8lQndotSrh
npSfBdvAJS55n8uFOsImCJRDwFxOQRRQRkoWBPK57FfcYJsBF/KRjZ2J6bh3ZWUVa3NnEMKS
FRfFjbyTrOT/c7hQauht0TQRBhbOGp0N8iJueP1qnusIF+6Ns8Nsb0oRVLV3FKT06lUM0mMQ
3qe7RSxmcywpzC2Q2R4eLPtsCL9o2P44xIVjrLePh0WWORyaCQE+U79gZ806pGXfyqjXNxRP
PNRyO0W0OsB2pFsPOOiuW3j+jxr/edKxlpaBV6LxLwq2EcQeT27TYPDeMHUEKgkBTZG383lH
XI5MxOVErpgrriXSHEJmdYG9susH3Fzwea8+h45K17MgfA8g7KCS6PsrkXWVkYIWBJemOLQ/
mtdyxZ0oGK+3I6nM6lLo8XJoOYSBpzT9I1OEKFmMYBaI3Z54JoKL/c80bTUXER54RI/U98+5
k+6OmVRgOnvIAXeuLPp6+zD8M72yEnp8NbSU+IjQn9ENLYsifV2xGoiNh589CF94tn1/z0WO
qSCXxL69CCw+4tBq59a2QD94EpLXu6qO9vqWUqmN6fil6W2wHlFH5B9q/9Qy+Z2mXHh2qOFW
ve48uxpTavaAdnG4h+OUFYDfYx0K4GL/JfxuPOqUI/GofHpnQj+d/+8AwkdoO65ICMFmtwW6
kcIYN/1MLmw1RxU0nRYBhIEwfoyuD8BS9wiCyQV2fcWhudfX1zaKURnIIPvU3lVJGsPqwzAR
SxkPigNmJmQFtoCfPQqhZmNJbzzCxeqQs8QHbvENcsTlRtE9uid6RgWf6kut4oHl+R9+4xug
Sv5iI7LuLmKcoJbO8nCUZyfct3T90Zt+YKF1WD7K41gLR0ikzgXSPySCYvRKYxUvGK+jvu1I
ITIOBgPbd8zL7zE9ZsOOEWYwt/NZCPRa/IQ5EY3DxZREGIsl4d4lfGTzDH84UKtSvZbYcTri
4ThLK9Q2/urgtv7fAYT/3vvP8R1dgOICawzDG3IfeZXp8y78IJeQ0ILdI8HUMi7Y2emgG/y1
7Pi4dqYAbIzF46J61SstX13mXBht3LE9lnoX6ND9rIdYkde166DxB5hEYVHoEVJoMXyd1M6n
kpac/t2yvSqA1wrmpSote28KoeoPR0BH/IvIuCNM3N/Noh8hLoGAdzyTC/utv6g0/pBFCMQD
nwGEwukwTHZNLvSj3eiVVr2VlNib8qVuO+TCxvZ4Douo0cLpWGNBzjOI3J2gnV2JC42vhM9p
+xp89G3TYOA7JixZlVsufzUT1uEDwvDEb0cL48X3MJAaIPyNNBT02G2YdwieBEDwiJ1UwcAr
k5Abf/RjdBWOvzALxqMo8JYOr9uDeCa1hvFcG9tGHMxX4EJKXB4duxqq4v6CulKqj0EPtosF
o6XDQdhKq1vNE2FPYRJlY+UHGNN1ReDF1sp9j+ki6fEuikuqKq0ueUOlKm5x/PnOGs6Z26X8
wx6W1uog4x1CyF23SsiyC3ebUtb6C9eiLl0asUseFkgTqlIsfuDz7RYicjG6scHkQiH+XtZk
LhPnrClLhxC63rzQaM1zLReupdl6zLsO+/uZs93FBJtfjocdU4XT2+NFbaJoIIQPrqbMUtws
K/bLRAh2lL0G1+DAQKOS8PPsWTRPRA95hbzi5XcN+gnu6mU1HF0jPlGYLixdVW9iL0iMNaOb
qctCgzphIWqdjsKV+SYu5NkNwE+o84CTwaWMM2+qD1504OldWUmtrqymvDfHJO9NtBcWNiJF
VyR7QgHjQhDAZpDd4c4Q6FeuNDWx5K2HMc2b1cUOR3jRI7DYvuwNSvYh1kGhiukJqV1D3j6F
oZZsr4kUyT8ktajRKBOwnXJhsGkivsfp5GgszoOX3Y6Hs11Zvp2ZH3BG335oTBdPFce1n7Oj
UqHiOQmS3Kyy6YCbiB1yweiaauGCjddrEkQspuEZEniasx1mxj2eW1tj503bcnS6UKIrK94V
79jqMuoIoWxaC0JtA7jDUdC7txbTDXE2qHGHhIWTh7jAziTQHkrAq8o/SvapanppedUnjq2e
Bwh3yDY7pXW5hDuLXJs4OqwFrV/ZuvOgHv+IG17KqLBQJiysndTKYLjDIBgEb4l70sCEtJpP
yLJxOsK5sN2QhBqzvumQC4P0wwsJ44z1I97oLMnqh8LchnHfybfHE8KyrzrPPI1Ny9vYGlDP
vwRW02+Miqyzp63fZraM9XQqF75KP5RpHQJGUZwjeZ03sjO/wKRIwyQysebWeBm/7Wh0qhD2
DV2t+JaXV4dgIm41HzELnR9ZU3qH3tps4ALGktwQflYWPS3H1llsceg49YEDubD3t4SxTVUd
Xa14l5ZHb54HOsIadmO/r/AJ7tkKsY5rQR/Qn600RFhpmOMtbJYFwpMhXGxxwk2zdvsYBlUx
y5ylOf9hYTq+HZnAcq8goPHl2bp6R5nS6XFEie5dpEZNYZeZgsrvtcoFPGuCtXnew1ZENvC9
syQaj8aLa2sb4x9/DBC+NGQeavqtN0idcmGfPmmEgDuPMkAgX8LdBbYNS7iX5NDC4WyR6QjK
kth8iz5R9EqZIUx4v5VqOLnAU2t4U+eHtZjAtmL9wExo4Wq5Kd2dX5Hwb4dvc5t0Pe8RZ33q
Skr09oaWx5aRC+ORcSyozpjwGQXZ090xhIN0hnUB5njgvUmAYFdwDzgcjnwrzKJp4KttaEyU
RLZ7zxLYvh2fCYcnjhvb7Mw64qitYwydByURe4Gjqakz9e95mfku/eLaoVEQyNBN4mFVVB/l
5XA+Wpgurk2s6eP6AXAhTKTaYbs/QL72AvYCXHKDkthj2u5tPfGBR2D57rA07dyxdDvcxTU3
5wImLQnv9l1NeVOjXma4NYYBgUe5ohB/X+cQNtPNo/CSYD+gK/XWhi5mvH0LMKyFeVjEHnnt
GCrs1dWry9JYaQy4gPmGWbcyHibZOSUp9CoOszjaC0NALgiz6o/oSeLEZHcUDm6wltwkbBNE
idsLtIJJbN+KxgvT0dg4LX6M9gKp+RHYg6U7HA6/0zmEQoPxyLkQe8v4GiakmPe0e/fYwhzK
iAKzzD/BMr2wMHc2xrcnaBFNli/1eIjgZXKh6yxOptBJYcUahAYuPGGMlmeMKY/g8WEtFg8Z
ksaADUEYag2bF+M7wI+QBXWUpnxgmCyDQ3fr8oLHCpcVynx/8AW48KBlIkDI9uhCQw2E4zMa
E//Hte0scxTzfcQlwGTQ1dXlMboMOuLW38Y5c2Td3yJE5RA6Lb6L13rDJgeGNhGXjyzw0FdW
998xbmhFt2ITe5fHlF58lXodBMO3nSFa3I530w2UC+OOeqzDL8BkCL8QhA8buMBHIdZsLvQk
VoPg7NulGyIPkSn39JNTmMm4M336FKNj4Ss1xWqzXYidRZ3yAlx42iAYfoFaZlKOWplLwAiB
bcALMCDZ7BrvzPEUdcRnrs+m02Pgu5awKIraIMPKrL9jxzVf8TMdq4fr8xXhSzUVBD57Jh8O
OzQS3tY5hJJivzwPXEinl0fNY/P/F5YoKGbxYO16WQXz0dFJ0SzrqjRAQC70kNfwM7HJQNdu
vJjTxtd+7CPi0Cjbyauyakl/Sj+cmIjET9HtXdxrwhWcZxZDV5mcDbwYhCcN+1J8FM4Ua61j
2ch+e2/s9bFVMOlPCiiaDn5KPFm3PFOQd04Xc4wL2x94au2Ruvb8MfnF5MKTWr8gGGJmcTzk
G58iK0puZ0GNUsiANVKc2KWY5xCLRqP/7cGdythKhXPhzs/qE9ddxpL7otj3AhNxq+EHNpSZ
nzZqyC6yVSSO8eJa1hHhLwqT43gooWLh1RBlaupf8EGDt2f77iWTx5TI844jWq+DRq8SIQiZ
Rev58OOals1pYS07JKVEMcMwz3p8qi/3Mbmd3dG7KRZXzEfr88Y2gInD/QIQ6GR9IvgGQyLf
bCpgoqd3aHTUe5PNbwmD32xYlSS+c+kUOyrN4wkz1t6F+eh6EohhfP8LcIHWWsRQtsFAyFTM
1FCsprMYDN3sF4J59+mH2+yVBZbm/MUTB/ZUBXvsABeyaC+YNb6688INQkZfCMLcVgsXeARu
nWB9uELWNjZ2i2xwnyLAoA/rG1ZXM+zY/NaCaXPD+/s2Z++BE+xIvACEVi6QXjMun/UKDUfG
gQtglGekaoVxYUX1+VI++DYb3t/GUEUYhYFouAa4hA6m44UgNCxKDqEr1syFLgpD7M30StzM
XbqBBSYSxkw8/nAHd7XRjxAs/8vWvS+fBXtBfSEuNEAYQTI4ZevhoCNE0E8Uc9qMKK8kYMhx
OSrLiQOaEjB8oYqjIMwuWF5MN1WyPcSeehEIjZl0uygfu97HVVnf2MY6yW6HPsF3j4xC2E3c
XRUso4a6u1QidB33ZcJEwHjRrYPZxR7F9kITsdmQVZbDYCpBvc+YwNN0HY6crkWyQjUtsjoB
VTAWfD51b6z31fdQxxaLMAoOZ9gy9PoMO0yn/4UgPGnceUR/yk5ZxkvMxNF1pYzHC9XMEHMN
qpsYJ5IDuTDFbD4N3dqG2qh9tOvDN0BAv8hENCdwsYGXTaHgAU8CDIaSaP+f36ZG+BS+oJCP
TcYj8kx34jO3PwM/31xFLtQhdNPLWQ/xHXsRCE3ZU5SNAmtJbQkG+5+VUU5TI8uKom1n0arK
qmkkA/y8PAQ6oi5EXC8f/PjOosvmPPUpIRywU5GMqjBjAQN8wpiW5chmvRk6y7hQmVUFLBUf
KgsRPGHcAWW99wWHOWuAuILhs/LxMy8AofHQuMKOJBIPY9YN8UsW6eX1UhSFWEPGQ44JvYVE
gddjZlsc/5SPF7oAXU+ckyBGfJkXQMBOyMw3lFgMbuLhdop4UqwKrwBcGBpLeRxdu/wlO4QV
wjhPDzIn2LAgF3pY1xGWjWtndo+49CIQ2OmUORl7A4wL9KDSZD72Zd2RcfOAYZtEf2Nv+xSo
iCWVyQXQEff4a0+EiXb/2P252aQn+3biBSCwGAbzI97HPQq8Ma+sjTGPuJF1SvuS0GsesyyC
4Qpy6Tu/CNk/xDHcQenIG0mSE0igRUxFjE28CAQ2EebRdZ4vK9zxN0UN73Q5612WeI2TyoKo
9pVne1EuFOGdO+MAYS84z4frmHLSrnqJVyDdWy8AgaK/bJ4VsnkcWQYllNUUliAjrCfnFtVb
6SdDPEd5PzjMPIvBi2emsNNSMY0hl+752qQ5WQ6ey/0iEIzI3drBMYPQt2aA0LvPTwZAYH+G
2PMjTye/akLol0Z+bbALMyL0uxpdZxDM1xLbpHNiGjedbC/iTVFdw+arfOo+wZE/BXdPfITV
A7BR46TNOdn14eDBA67OtCxLx9D0B3cqVPoZ9ljHpCUzyBCIc3wcdwJe6X8RLtCb+IWD3uNW
Uw8JlUaC9RVhz/ZV6hDuavoVjAvCfq14/Eto6XXFfKHS4/ORk/DWDsoUNVwsmZFPHatd5R1+
BfTdZzU8KE4Sl7K46MOtGH7Qu+cfxoC/0mii7wPadRdnEEbhW5rLClx3ncBRePnuC0Fg2WM5
PinsowChjv387gZnAvtN6XiiAUJAGqmO6zlNz1kQ/oN5OugMx5ynyRpxfXD5hSCwrRP+gALW
THMfX1dIqPptTrCzZEDu+mrsgI/TQdmlZLEUTa6ydd/Mx2RcYBUigAsxJ9NwkvRCXCjVvphV
ckKXgzap1K+w1h6MEsKiygWovp5cz85r6QPgwnBIMiHsIRlxIoTZxd6UHZtodFIdvQUCv5jF
JoSkIIj62zxBpWdxbnFubkm6yLZTq3mCpQ+k5ZHz/bHED61RwFT/RYw/BofupwLG6a6/EITd
+re8bVjf23kyrxX5YncpmNr7pjzAjKuSjXxjeVgaOY/BrjSX0zkE9lKBhfV3b5Os5iD+F5qI
BginmXqG2xPh3bOMCsQW8Ef9ga/9PU5x4OtdTYMX3C1+9xbvzYgQevxYgwQzE/LdOn7zyvAL
QWi4uF44KeSJHdOg6raQnuTVgjUXSKa1u2saFlJM0NB5zoWgeRbiEpRQ2S4E7UeXKeqkLvEC
W4Kw8BuefmxRXUxeC/5d9oI9YnuVJVj3B70JcGf+jEF45Mgmedy6kO1DIe9wr39aCCxoxWYI
ioskTYGHSZJE+P2LnArBAA8oOe/WxnWQ7VsMQvGYwhNPJ/353W1HZNudPXIUmk6nn3Ex1ezQ
5rP1UQjaBpyBgd/Nsb8XEZc2P64V15Ivg3btvsIglO1khJ9EkPAZWNhZm+1IHcF6rD7/Mrsd
/d/ZGZOfKwk8RBay/5kXC8YEsXnNVVzTYDbOh+iIxCBU/DUbS+hbEDBr6ki50Og7PuM6YHfx
DHv7s6aiJsl5klTVTWx5QtkWiN0m9S97pZHQ+W8k6EaIQdjjtQjZ1L2GX20vHxx1/0L7ebhu
zr+DgMGyzsKZXPdwN/MszwQu+QPEzsmAGc7oSm2xqM9wfeLkLHaBuVU96v4dcGEmxgw1uP3X
TRPEFjgLkuHCxam/YqPEIPJUe+PjCpg4eOrOziNQlmObJ3IJ4QhHpzJW2nLBmDE/SRiLn/rZ
fe1oQozs38LYbR3GRkkqCGDir0No75XwHJ3Qx7UxEGbVBdHjtZPdIyeiLRcOHvCJ8Absf5Q1
C2cJGL6o0jtsA9zPxTCRhnrHQhh3X36bc4EnnfXAyxVWxtjePk3l6KtS2+2zg3HEcm8UhqSP
Xr7IqADLzibZXgc2uje0XI7H1NdtR4AoxzB4Wcte/HQQnsbMaSBYNxR/CPgDAbAgQ09ZoKYZ
8e0CsmxsaPe3tnhyMtoLzJHyyzZW0Rsu8dOkr+FUxWpzKtmCKKTP8VPoUJVVMtCTYC24NBeW
iypJvwY8GB5hEB6/aZpXPcIcuMR2kAvdnw4Cr63uwcCFLpYmIuguoJ/iS1fY1JYtgN6xMWlo
GNRUoJtB+GA+ywXJ4uws3yBiTUU/xaUqtVHAJHpQOgYasOQzdK8P//4Ey6gF+lkht8/BsjjQ
We0VkAv1AFVZdow7SOTsp0llBPNxwKICngWM+jGgDHPdAxfpE5xzq/ghfOANLMTx4IBm+xiE
vW/Ygng+CV79ZJSJlrODnwrC09pmHywJP54Td4WGQQOCxvkkAX/PrWOJCVbTb4PZC6WEmajy
uFZdSFBmiegR7J5Px4V7DTWrbORX4MO+dH/dNe8CYwXcNtD2Cl94nqAkrS6PZH5YSrBSYDAK
JxTNgsD/fePTQbi/WIfgzmqw1l/W1pPz63C36wih5AeR2S9hEZAxyb2j3dW2mP0PXPgOfxes
qFjU73ZHxvc+HYT/xZTObBfTj2nC/TbSP3xxCty9qRoVcBtU03bQfL22RTkE8CPY0AEXwk7i
PgFi/VPJhdJIfRCIFATzjQwHbP3nEqin34P/QFwmNUx2jsDz35fGlqWRksmFN/ksoJA8ppCx
IXv+U40Cs4iwjoepCNYIOeGaF+5vgbVyHyfC6r7ut9uHxnr7pXNvDlpc+CVuxZtNG07CWOU+
DYSmAnpuDclwPzl/Z7EPrA9cfPuou9n+BgbDH9/QilrOTFrK807QXXm2nN0Rx3j+1KeB8D28
S8QRxW2jcTzoIWTYPnx+GMc6EDJlo9sRJhPhNS1S3NU+3sqxvjQAodcGg2fr4nYDVpMvfRou
hPz883f/fcaFMaw/ck4aHmbNmDC27R5acWalz7W191khDFMu7PGYIlYLQyDBoCB9mkRvg53a
ewSfd5Xdh1my1+4o68kt1E9pflxiY8EU3mUPGZOkkYv7JZMLHiZSjt3jNDoLo/XCXNCoprPC
WcIvdzETSNO1bNZ99+76d5GJB7eAC36/PyAxqQB+rfeLrDy/Rg8OuOGG1yD8O+kkjm3/eOSd
F4VQopkEYB+IRydyO9sYNoO2gf18KTDCtoC+GuK5ZcedMNOxte3I+CXMrL17nx7gqUzehoUS
hgdlpibwdS9SEcWEAJbg8AD5wiVy5iGeOhKpFBwi9pHS+QRCMEBN6FnFNe82qaBpVdYwWEqU
SnXbkR3tCZiJ6A32vSiEMvrp88nFspAu0ccpYv8b5IKwBcOsb9EH2J2Lm0xeVqxbTPVKrHhX
IlHdZ34Eu/pqjR3tp1+YCzoYgvr64hcXBVqlj0E+a5oD7DOEAObhJvxDn9j8AVuAFwzrtUtu
Vl3xPvZqwsBTdmE2sMPPujTtvfAoGNjlgFx4y+YE73enOJ7NYIiZlQBWQBeef9IetBbCx6NA
Rsz0f0BBMtTomAA1FmCBLMLeC3MBK1qUAhdnYDnvUuyJGsI6A5Zriv1EDzTwsJKgN3nVsLWf
SatMLIBjWZMLb3F17QlirvwLQ7jDEp9PsF14Spe9zKnpNv+IGywH2br0Fnyil1dxCxkXcOtz
7yzBJX3CNBZAdLzQFnTtKbpy/ZoJgQpa2L1O5s0/oidVCoJYCKJYGGJZCp+LolzIYSkMmIgY
09VsFJwyciH7nFGoPPMvZQKiIcq+1Yus90AXmwg+G2YtXCUcjRMSj9zWoiAY7m+VHzDpGMZP
/uZbTkxnPIuvO/8cCAfP/MuwPxEjVgxqyW8LEr59yW8GejOZTGrrGG+LZeTe945hsaTSeS6g
8bGf5ccA7wY9ovi8rgmHa11aV5b0LRJfhpdOYsuMxxHzWb1nzjMqMwEcVyTjyNjF/aq53QXX
/H22G8BK+ziex4VnQdA1kl7s8WUqDL8Wzq6Raw0QsIgQLx2HdPCC7bijbRVzuMEAXGCrsqvM
9JgtEhmPhJ8zCodrXdaoQC4Cl87w2PAielX8NlzzY30zB3GFwwrvNM3rvm59zCEwOg4P+20B
v40dcD639MGzRmhveFhmEE6xD/1roPYbIdxPJrPzIBVALKzj1uf5njG4QueZXHjMJoLlmymu
2QWPh3gSz4HwrL0/nbx2n4iXt8xh0oHj7+A3Bzn2M8tJshH7ZfAUvg7/DbEawCFkvrkNTtbL
aLweE+o0esa1/ywILz/QFF8qY56a6lmNmx16zhqkQL8ETky/d3jIe9NLYrAodVYJw9IR2a9z
JygOboD2vIl4lmAoe+k3idN2xtqTVqwMBz4ReWTaJHkJiRdzfivCS3fdf8AgfILh6PZz5/iK
wRjqF7cX8GNKNAB+8RnrgAY8iUQDBE1LmsVms+PAhbVbonf118bGzl+sy4W8ufHHApgTnwJC
vg8++GupJev8+nvNGQ6suCMhsysgFl73ioLIFmhCGuH7jo4sODL3kQtcfrxIEbfaBc5HFiPX
auJQa9pG7rcF+plcGPMCEyTJcXp6zayKYposduW4pccikQ6zplpG4VVKus7JBStpRG8eBT86
rXkneckAjyUaLsSZlnpw1+QCSiYS8GNDFD9WZ/R+monYk0r+rgvTBasObOUVYaxh/3I9+V1e
nN7QtOKadvvxqCiFQhm+17THIZjXp+ZCuRs+d2VphVb6+M+EfO2van/V58lnyko+pPTRrJha
6PVWUWWHllGTmRBOZJljqfCqLJ9mIvScprxW2VRp1eSCO6yxw6At9qPN3/8DJozoqnRzSFo2
Iqd3ikCY3RqEbs7EAUw+6zSDrvV6AmbS0ylLl+bdZgUFhugXTtLvD8a+8UMYnofl0863jSLb
78HqLsxegIkABEEnmWR1VzvNKT0EYZAWzlgQqp5+qQ7hE6yKMq/dByNJ2ygWb+fo40X7agaj
kC0/wizRqWDzCOHFDuhqVxE+9vvpWkMFQnK0NhH3WUlmOpek9IPPenXxKi2NosVw0ZQLoEW7
15kToSxgbe9Ouiwdca0L4DKotYqTmtnQj31dD9jsgf4QnsqVxqQqcGH70m1tQkO6EPq0YRTQ
jYiQDz4dBDAeE4UY1c0x1E25sM8nCVvlzcz0U/qf9If61Ht68RI834TwiR3s9kFMjw/4J51Y
bOnxp+WCDBCmraL2VXupDuELYDnOo5bAuLqHxVyusrx6VXp1eRmUBEwERjTZPFxfHlNGPR2n
r7VcOjlGt8qv1SxPoVSbiAPWSOTY/WtdlK6d/fFs31Z1eXVZGlkeOb9sLkozBvjYOmvL0mEq
Y+t1kHxA1Z/5LAiG2fMbIejrNrN3BKVDktebGdOn9e2N3Y9z+t2DmlvLNMX2AFam/dKng0Bh
JV0EM9D6cfaD2kQkAjbS/5a3Hxtv3vi6c3pD1jcM9OxyB3crJoQAniX5nTLKJvIPPiWE4ExC
luM1CHUulCS/goWzGBc2jOLORrQs0vOZVRALI/tNo4AVvvCg8lNCeHSgk4YE6Tqlym7FTdbd
wjzuYt0+KFfeFSoSZWXiS1jH7TGmk2gkO4/HZ6xCzwtVXG0kw8G9BWHWerKR3W2AAOZ5gO0/
V5fHKqUV75/GjJ3pnY1cEZjKBbRZDtH5NTxPaFfo85lOHT8wtn7KvmN9t8e6/dj8r7wy+NX9
/UF9e8Yhb+vFWm1wnAhJwqT0C6DwcT+6XfrasyGwDvPWTzdr25dPgsSVTCpYRU3L7ewWt43t
n31QuTm2GlplhTD2SD2Tcpa1kmzHhdIz/4IRA4Jlx3+vtn2JTT7mXd9KrrnHI7m1zJ5yMDv0
eExiNYBHzhO0LbJmdKLv1oLL054LH9T7ALZcmxxCiP2w3W39upi1BYaJzcu6C6VCldRK6v9d
mNkpbORyuv6gaUV0xWLYpbKddISVVe478i/7OBFWp4l6i7b9oA375InkFeF7Y64E3f5fs9s7
uNdU3NI1C4LA5mLwQoxEYm25cL9Kn+FqIASHZTGUaxNaCvqVdcJ6Ta1tFOnOzsb2f1td6i3h
eGGH94ZROBFUWH5LGwggZrOJo/+0OQtjaKprvTYR+jg5ds+NJ4fZ/Kkd+jdl+2Lv1atSKVSH
4OCL0nV/LokQ2u2CX/g7VqPWQ9dWZaEGod7hAnyK/mA/no6CH1Edu1mR1CsPd8DzM7aMgy1z
FPiu5zmsY+YIt+kjrWvHzOi0I66nIKDz5hDVIJSCASk42D8UHHrd/8MnQ6/uvVz4fG4DHF4j
p2Ndlj2MCRti0SwXB2P+cJycbzMKup0+88Ri3yAJC4Ld8sNLfr8GUkHLamvaxnYxur2x/c7W
+1Xs+lAtNXMBd908PeJYGwjDgtH3bHxk1do6vVyL/FLIy0pWm1fCkbAWV8LhE3+UTl0tYaBk
qWSKJh6u67g2p8xefbdtj9AZwuKRjr4OSC9AYJWy36uFQWb/x/5A0D5MpP5+cehq6uZYOvNv
397FP+oHdxshYH1ch/y1dv1idf3Wc8JCDeKEiWDhuLdqezLE1h+QAMLvCLNSn/TRpdCuMZ3L
5fBeNdF0nm1wnLeRNxoU/rMg0MvP24HIRmMJvhFyNcFk+T4a9FlHcg24kF2bnogW4tNvHzzq
zSAVqgnLXuD7Tf8K5Kvb11ZFJILPk5+KoIQos4C/xyE8xIYvSS37rfHsuLIW/dZ/0tdd3Zs3
faESq843bEJgxqPrThIzY9tB2E/knxccWxZmQ5R12ATGYPSGBlz4pt3e328fkuzSkPp4RfT1
/ht5Gv+Y39GLTSvi+8x4bTcRWm79eaNgYBFjdtQJigTNx49AE9qky1K/MPSK8MrYUJXY/lWX
PH0a5Rs6+w0TERy+EPQ7bW1rgdzfyj+3bncWILDmv+URNhElWiL+l0AmuNj+QrwQicqFd/Z8
IZitH64mzlt7TewaYN+2U5RSKC88H0IvvdFHmapEThzQR8SNkSVusJl/PrOm+U/8rdxSRUUu
8Bo9DALjwsvzwAWf2A7CN0L5Z+xG8UKsZeINsZN33c3KjRVzmpJ8/cbrEkEVMZpS1VGfqujT
yFNjV0cBHbP4aPtcEHeE2k2Efn/9GfswD1hxg0+ADCxIxRDY4iyFSuSXsbajXfpd8RuS/cbJ
0GcuvzEtg9zSN3JYl4UX+vTC050XwK6Q20O4+6j/SDLsSwMIzXCEzyjIBXqVTQRC+EJ2e575
EUU5GpdnZPmSbwHtu+XM8qq1Iux5gnGfhCyQdinO+1KQDB31hz2z//MC6eU7LN8292p3sm7c
4HO418Zza7cL/+bXTycrqRTW+cTTytqizIY194Mk8S162kEojbxBjrQX1pNJlv1eFr38aExj
glrPbWSTeEgTsIMjoV5dUtUV1VD+Gxyw3MeYYWxBIG5sPkbypF36mq6tH71qsmbTB5gJDuED
Xv0utK/YJKl/eNguXZ4d8mawz6kRn2YQ7mpcLoC5YMcOZYMx4o/JkXZc2PrfgkeGRNpsAZbM
ZpAIP6or0Sp+HKnkJ1pxDVYm2I6FCXg66LH/Sx8f0syyJRfqxQra9JFOJPYTj/eEM4f/YtRE
ikKCLA3vA9ba08AAb+x4Nu4YXxsvrs0YGwm6meJPKYWACxUGgdWncaH9JqaeDyG0n/hkXckd
MTqKVay7TLiLv73FuHBFX0+eX7b7++2Sd1RdGlXVUOV/cfHpLoCNQ5/EmFSojQLq2ufNwpZG
tfJRVVnLNWdONyHkt5g931cmdumqN2i3ez1jN5d8Q70hfcAMKN6gwIWnseZeNBNfez6E3F36
Eyl4BBf2wHPlbzXC3PRiVjoeTQTJxzAR4MCvbRSiclwGb8e0etKgQOhjpRmCezT0vIkY2S/R
H1Ll1SMg1F3a2XdZd98nIXameDuLxU+1bwEEbSKi/YdHl6jedzXNXhlCCBWlCQHxjT6XCyOl
EixL7QgtAcLtuvntTYOBAX9tFxexNr/e5R1CASiOib6lFbVSCXVZH1Q35QJmqCimrnA+DwHN
3T0ALa8IR0Kwbvshh5CnaGobcHPbsDSG5QYl79hnVm/0VbHPYh3CJzgPNrOSTWwg5mgPAbhw
RHbXHmlofMwmohSq4oT1C8PBLJlwOCKRiQl5QsZESv147bU4Ch7zPIIbkO3shZHzVPo9/xG6
stz4TgbhMa28ykcBi0EX3ePjE+PRnZ3CzC6tqFjhKMQhlNGCd6JYSHIR9byN+BCD8AWYicN/
0xXXlvW9wfZgtyl2bdE1V/I7Nvty0OMZ8w71qmpKTVcOYBgfchccRyGM2U51Pj5PWcMzNg5A
ruePEgwNZUqNbbz7x3S7i/J8AAyo8g55vWLf6sryUqhqRGd2cro5EU/5/gLGq2LCjP+5dIQP
pd29+xOQqoOlQ2w4W49MO3iMfy3Rx6i3JHvQT1xr5LgjEo1soLUgTxkvHazlaG0USGN6uvJc
LoBbIp0/L4E+sO8dYkO5ITjucYZB2EMRBpPsWNc21ia0sBbZKepr8vRDmlKXQhYXKmbbDXih
ksR6zM/jAnx0gPAF7Ex62GTQlXqxHOZIFI0iZnuAXEiSUfsNu030ipmlChZFoUOpv0hYXHhS
c2VI+xWhbel3cRvXUI4IBzTIZ2rfb7NXG2uEjwJw4XJJwrZn6dWKN+MNGXLcMNtEoZoSyJDI
61AEsFFY9HkQcvrHmvaTEHiJ/Yf/6q8HULOJuLzqxSCGYa/kJ2u3dtZI0eHYeLgtY//X23u8
JbHFhSEvqbeTfK5Dt08vnpfA6juSMtn6WzGho+q9IZwNodh0OtaL2R1NOx2JRM/syPDxN1V1
KVOVOAQWEHocuICFNl095Njs8yGcl6SRHLYdbv7DLvz3qP7W/BmwBRzZyNo7gEwDU+/8UMkz
JIk+b29FTa9WV2dvglUzVR+FsJuYJRZ/ra1Pif1gdmEUtg5D0Otv3Ya7b2Nhh24uF14fkyRx
FGTD1d7HK+negwEZj7d36xCQhGfxq1+edLaxHXWt+BOJEk+LxYC7NkZdSex18SrZWI9tuL8/
SHS3w+GGeSi8XZCnpwrTl069Zx4gIgShKTud+J4PgYJcWKaHOiHhBphR1xwpPH+B2wbtaFNG
HHhmHhmH/02/XSzs5P4SuHCVVtMNXLB0tYvMzvW2gQBc0PRsS9E9dl5vKH3W9OS7cDE63ONk
V4fHr2MdIq93SBRUcCPUtJpZXfXSg0TTRNR7i7bb+QQubOitxbV4yEAdwnaXWSKFvKNnpVsg
F/pFr+RdFseWVB/dWvpTENJUNwlkNY8IYs3kQAAsuzYQNrSfrEqta5eHDOyNWFUxUDkoLJJ1
bLmfV+53OJ2Otch0lBXImf4yCGm2d1jlo8Co0GUNRhsIMBNjPzgEIcRJaPU7rwhWVWLvIvmd
rGM+Ag6je3wtDhaLvH0G5ILPDHspcS5gHE+WVZqanV1sR8cR6c/BdrROxa2JYNP6yDdncYEw
LjgiDhb1i9ERGJ2RwkLQKTBXVkWLcsx2BIMKdRQ/n/rLds69sbGhbeDpa9NWNRf35T4rRXvb
UcuNwcd77dhlRRRvDq2srKZuZuif1gqf6XxRMnfO6/F7gAuTbbgABvFPJOCC0CQYVtnXX4TY
DgOCEXAU7CAXvMMS271AXRiJRaaRCTMzM6dPme9kp7WC4l0gVmP6bDvbsbr8DWkZ44W7D0Og
IeugArnAR0FgVlkWRIIWXtuOTBdk+Ywx849Uq6hNqS4X+DU7t9gmiKO0vPoXGtZcu7LbMA/m
sG5ZtRbRis871hzkKw5QEeM/we1+GO2bgi/F9heWlmp1ddiKCDehaH9Yq7Fi4t0PD0OwAquo
8TaOAr9xlyKsBr1jklf0rog+rPS5sjJQL4LXfGA8bAt8OTDQDgD9iTcIs2uX6myoXLWwmBOB
JwF7GKAUHArah6Qvmqex2IOOXfHCmRYIjTqi3abf8jdW/yW+3u6os6G6eogy9QBwsIqLWng8
4sB2iNH4tFyYLmzWk1QbucBTlNvuuKnX0/JAzC87GyuNHlWsAO7shyUmO+NynPXcSmaTcLFM
kbsPtlog+BsNyDYQHsoX5QFm5dRH4cngERD4EbYtj+1iVPUacSXvJBfnk3fvAYKtUOiIUejp
Id7Zy0Pe57RTYTeekv/Z4mKSvKYItbFkDQ4PXZiP4Do2N+frURdtk0GbzTbZH7RLF0vnRxoT
iC0ILjZpQiejcH1zczPJKsTVR0G7+wwIhMzlT5LP9D/nfoQ2dO37MsEOcO0KQKjqn8gBPF12
1rO/S0ftwBkB8BtnLu63SddvFU14PX8iqAFr6gJLMaqXB5A+ZS5sC4QeNhUSacMFWpD/2dx1
BWsm13sWaOn/3RBcxKpI7WjLhU314I6qYEBYx50u2kCocYFVJQmPt401BIdw/+Iz46E/3ShY
Xfg6lI4Xpjq68wtBILWNTwEbYLxYVZb/QhBcQrZxGP6PRWBxwZyKGCHjkReryvJfaBQaKvUT
h/ApA/3+90FwkfUH/5Ee7Cb+D354DcKnDWn7Lwfh//Tr/w9WaYJuCQD/uAAAAABJRU5ErkJg
gg==</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZoAAAHsAQAAAADDBlYSAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY4AAAHyAQAAAADUnxRrAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXgAAAIOAQAAAACadStKAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA0sAAAHkAQAAAADH6onJAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAoAAAAIJAQAAAAAdCbGeAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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=</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAh4AAAILAQAAAACPo6jPAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAakAAAFSAQAAAABgAh0sAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABDQAAAIcAQAAAAAhusO2AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA3kAAAQyAQAAAAA9swtZAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAuAAAAGUAQAAAABc/qruAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABPoAAAHyAQAAAABaap3LAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABIQAAALgAQAAAADNHJHtAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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==</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZQAAAHjAQAAAAAsmdR0AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAboAAAG8AQAAAACA1V01AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ4AAAGxAQAAAAB6/e1BAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABQgAAAR2AQAAAABYRGfGAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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=</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABPYAAAIuAQAAAAAUQruMAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABPgAAAI9AQAAAACPyfsKAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjAAAAJoAQAAAABQV+ZYAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlIAAALJAQAAAABXBfBeAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuIwAALiQBN+SpsQAAQNFJREFUeNrtvV9sG1ee73nK9FU5aEWlrB9ahhmV0hmMscBi
W4qAsTzWqJybi84s0Ojgvl+g5VYQvcx25FFvy16rVaWoMXKj1aYbeVh5mxF7MQ+9+7I3PQG2
HSQ3LA1zQwdQxL5oLK6DVsSimVXN4vqKRVfDLIaHdfb8q+I5ZMlWIgHbDyEQxqTID3+/7/md
3/mdU6eqADq2hw2+Zv3/ygLHA6QsGxjHxqog/RhZuWNklY+RdSyPP2tW9Wu7vhTLUY7RrsA8
PhbUj491rH1bOzZWFWWO0a7VP0tW9c/Ursqxaq8dG6sa6sdnFzSOjWUPmsfGslLHgfrzrnO+
Zn3N+pr1Netr1tesr1nHzModC6tNn3lJaXxFVvgSfZ6jL35qkueP9C/Poh+HrC4ao883KOvD
L8XaMogtImtUYB3aLo3+shHbFX5JVpk++x2WQ1nPUZZKn0foH9eMg338D/S5Qb/PG0mwi34f
qoJdj2NNiKxSh0X1QkqPXoxlG5wVmsLX79Bnl70o0me9Y9doj11bpsRap2/usa+zFzXRxxx5
+px+h8ZU+DKK/eWszyMf103h65KPPXbNHWDXvsxyRZYr6BUKeo316MW+vG/IrIyg16Me7R8I
ehV67NqLWDeQwGJ6NXRBL62jF9UorIosJNk1JNklNqqgF7ML9Nh114z+KvjYYIpOmIJdxY5d
TK/e+LLp552IlRW1vyP42C52YoLpMk1ZLwut9CGLiZiFhJh4H3W+3xbia8+MYyLsZcU+3hH1
et/s+AUFFvORxVexx8etiDUhyr0osnr06s1fjBW3YxoJLIg6328LrM+N+PthQfCRsfZkFtc+
QJ04aK8k6sXNvUCfWXzF2g+J7cjXwnThS3rHxyv0bWYXy/c2e07Uq5cl9kfqYyDaZdHnOL4k
u+6gblZLjxSR+yOz6y59/jBmISEm1kW9aEy0ch3WXA+L6UUiudeudaEhuF3dPnIZGYt1wC3Z
R67XqPCCfSnoYYl2rUvah8zHKteLGSnqpUWtLscEY+0wvbiPoRRfTPtaTtCLcsV8L7J4fJmS
9lWR5ea67RLzvRgT26bUjiy+OIv1smomUftwTNCLsdbol7djFn3TF2OC2dUWWPuUNdfD2pJY
XK+qyJL0OgQrjokJkfW20I7tnvjqZbE+91GXj0yvOfo3Noj39O1wtId1N5GVEduRfh8KY1qv
j+L42KW9NNYyW5orAsvsZt05mNXoZYl2Mb1Y/loRPrnbxTIF1qjIEvTaoSwaX8GK8MldSa/w
QLvaQv7qbUfG2pbsklli/mLjtq/H3wl7x7RuvZiPmvAJcdxmf6DfCWntC6s9rNjHq70sngtL
nT9QvVjtzFnMHfoRgdWrV0loR+Yj+33mo0s/M8nsos/7j2HVmI8Ci9UN0x29QsZ6ILEiiTTB
cjGv+h29EurCe/T9eKx9gl4PBb3Gelj0/c74CA/0UcgTD4R27O2PkV3h4uP1anW0Dy/3sFg7
bhly/mI+snwk6sXj6wAfy/T5QyMpf7E6hxWJnEUN3jFllhGx6G9HNROPCZ6/ggNiAlJWPG7f
TRtif+yKLySymI9NgcW0H+GsEIB+kfUg8nHuIBbvj3qvj566DJg0WclH9ONe1p7I0mIWz18F
5GhFi88fWVtFrLCXVevxkcXENLfLzrjbbBor9UeYpBdjtQ5kFUqNYgIrODVyvuMKj6995qPb
7eMV7qPq+sVl+nnWH2ucBdjjW6qjPv+Dc97CAkKvv6ah8HUU1Kh2mFUu7+iiXmq1WVwRfpuz
IOZcIjDFxk+abQGd4L3JlAUGwSj/JTACLqnmj4BJfQzVRrtYCEnU8xxtMpbJ5EK5dnlHKTc/
s/Xmr19U7AEMGALJD1ttwlnnwSn8z/7+fmtrzYYfEpY3zmG6GF/YbBbt4X9F8MYvNuFbzXet
Dkxt2vMO/dcg4P8zCAuAlPbXI8BLjYBXzzUCFJoGctFBj+Z7rXczaCW4W3cezs6n0K2LE6mR
0dQoMBmLWA1O0f+vNO30s0MTQPnVoDKqjL970f9Ho4dXQxW44/xHxCwnzyVE9cIsazA2PoV1
7z/FpKK6T7NG7rh38js/3P68AttkF8EnUTtyFloC8wh9qw+obghSKe+1vr5+0PffX4pk5gbL
DwW2PMUCyujpkTGUCuZSwYRB+xBbAOHrJmxBZtuoebU3ybcyyS0Jf8KkV5TlE8oE+RdjsekR
n66z5F+jIrVIODY8zV+YeQEM/oA4OMLthVd5xDxwON0UayaRxQNE6I83CD38C4RM45byOwCH
wDOopIDnKh4VImKJJUSUc6jDbSIpeqR3+h3rQylkLQIwzmKEfctoJYy1zC5ek692fkTo2zhP
OLiN54WYCA1p3PZFFqvJe3NOVH8Rka4IrP3HsFyqPc+FWocV2UU6S11gfZTIYgWBS59ZncPq
gR2joxdjNQVWnO9ZguTLVBOCXVwvwa6oNvEcUIBJLEXUnk3aWP3V62OUoyuOvSqy4vVVsbSJ
qgSRlSHPDyS9Ks6l1KhoVyKLzWH4+Ejji9UAW5Jez3jeCJtNh7KPUm0i1nJtsZajrCgmlHq1
PieyuF3hBbEdxXq1twbgNVNoO/W2J8ZX5KPEYg4Xc4naRzVm2wma6FaCXXJ8cfGoRu2MEBNG
h1VtOhebfPUBSXqxRfkuu/QOi/3hQUd7OIPAYhOyXRe7MusM6jS9FF/tHr1YfM1AewmGp1DH
91j7a6JdUjuKPpodu6r1e1NXTbYauC3rNSbGBCtU3O8L8UX/sCP4WPU947o5IbIMKSak+JJq
zB67Xmp4+hJn7SexpHkH06slsMT4eqnmaCFfPe3SS4ovya4D9MK5UI1GxgeSXVwvOb4oi81h
2Hz7nqBXoeSkokzHWFGNyePrQL1Eu9gcZqbkKGV01TiQJfVHqcbU4vbi8eVi1i/QpNH5jf1E
lnhcoX3AnA/blVrO36Gsrrwq6cXia+8VOb4+vb0jsKq1R4Zi/FawK/ZRYolzBRT5iOvQtMhy
Q9My39aFmJBZXPsLgl5xDYALqQH6nWnOQka7tpwT9NKTWJOiXRluVzAI+oV2rPgojxrjecEu
mdWQWN/vsBoadE49tZaK4yuo4mG2FYwJesU+8iVCXWzHnGhXu+AoW7S1WR+q4mG2DVl/lGMC
KiJrsje+dB/MvbhNNnfz/liFCP4inKIUtpa2Hfn4nKjXoqBX1B+3wZCzC7TOGgwutpXwvNFh
xT6OHKQ9Y7kDA0op2AEKivMX7ta/Nkcpix1XIPVHL0vsj02mV1orunAHV34dH03koTuiXabk
oytqj0TW5ALyw4F+oMYsPJB55VuCXg/0JBZr1D1Rr8lx1ArTA4TFfQw11PoDG9NY34rXOjhL
1J6xAqbX+jP4OauR7X6chXAqXOUs6mm0BhMqYkgx7XkNQPH+EPlA2rCUqM6ZCbtZ0XHRg1kt
ptcQNihcMgGI8leVHOEu30IJLOaj1Id4O5bojxDn4I5p4Ya8wn3E7+QH6SfLRqSJkL8Yiy8U
SazlAmq3syY5rYHNt6to1WzxdRNEWXH+uiJq/zeiXkz7FGbh9vKA/hGLiRn0RhmaLDuxBYk4
57A3+SZWQ9SL9scVXUUP8ZgaXNJsHl/IzkD4W8YyJZaUc6YEI9k4tJojW4J3lpb6+0Ckl/UN
CMcEVpy/pPha6onV1QyqfIyyZn6YzzWwXlaqzd2R61VuF18n/wl7wfSidqk6cqoou6QNALse
+fh0ky+3bEntyH+A23UtieVVw+H/uS9mVdDm05/CpsCK89eYyLoq6kVM9V5+CwVXYPYqOKk4
kV0FKxVcEVjxWCux5kS7SHx5xSwezZ1s3QIpL9ILJ+05fqxJ1uuCqBfzkS0p0vgKzq2bCE4P
X8ZTdc/h8VWEYEIRWLGPfEhkdvFgy1EWefbnz5oNODJMFhdepac24JppE63/D7cFH7c4C0ox
wWuA78d2VRu3UQuCtALAxEjk4zJ6Z4XFKqSsaP4os+ZEFtHLRk+h1gPMssBEHF8rqNESWXsy
i49pzEehD9nm6fCl+yAEfWCoL+7bqNZm81qWV+M+NCKypL6NWZ7iXkQjP9AICwxQvdrER9hu
Cqxo/ijn+yUxJrBetlK8jabB0zuU1clfzaYYq3FMSCwpf2FWzsEsC4AsAMu/ZazAx/neb4rH
5rr0ckW9OmuihqcOmQ44mSYLZgMet0tDm4Ho434i65qofQaF5wL1DJn2DwOncfK7vA/hMa0S
vJuk/TmRdVXWK9Rg6Vl0b3BwOOXiT9d5O2o4JsYEVqwXY7GlFp5J4nwPUag+TZY6d3AVbg9G
LDJVYGrIcz6+dach+ogivbAo6vgjzNrCo9DeJY/3ITwOBdcE7SMf4WXh690sbIg6QdZbw3E8
CjpRf1zpYsXjo8jiu+BQ5CM2JJNeBDpdSXI2o/h6E7NY/tpl8aVL+Yulhm5W5U9GKTuJR0aS
1z22ThXMoIvIDdj6VyjHqiKyRoUXLRVVHd3960lSemHWv7B2xPnrNioFSWtW8BmRJdVfq8g+
pbmD5KRGwoJ9DvfxBioGYyIr8nG8V6/9KL6stNbAyZl9B6qRXr9ARY+ty3WNaczYhtHLKiFr
UUOWRn+/mEMx62n0O5b7u/TigxML9VDMX9jHVKAhUkHjuuGfQfi9iIXfuTsmsKJ8D68cxML9
UfF0pNRI279+CYS8Xq2EOqrdvSCw4jFNYjEf2UDSLIUKDrCf0TgaUMCEye3CLNdKjImxBJYe
seo1ui4cbODYT+sRy0CubSTpJU3zromsTJjyiwhHVwDIYYb+V6I+hH388CcJPsLr9E22bIOu
yizV/9TELAezUvZJzqqiYVT68FqSXixQeI0p1kyYpVXumZaOsH9A9Sw1qicmUGlvPsnHcUEv
JMdqqG1ahqWHZFFcg7bqx6zMnp/k47jQh6IagMWEFhqVN8YtAwLn5PTrsI+zCugWyuyzsNyW
4iuqTXKC9rxvZ9DpakG1jOBy0D/9Pdj3UpXbdcLMbbNPbiTpxZbZo4NrlIVrE6VSzVh6oMDs
yEmg6ZGPfabxgLF25fi6LMaXxMog1fMb1kVPuUVyPtKjcWjAQJDnVcqKaxMxViO9DM5a9eZ9
a34OAMy63GGlTSTVmFENAEW75HyfQaVwpmHNzYHRD4bAbDgQs+J8vyOxZB/nuliogKwJBwxN
DgHdA9FcYcJED+cE1t5hWLhkRtagg32cTONZTNQfr5otd0LwMWJJOYdPtOIc7Zl1ZPVNTytw
2MBjh5PjLFSvBYJdcf56/jF6QaOJrAF1QYdpDbMqH75C1r/Ca8gvNgVWGPk4kxAT9AWu76He
RtbwWR3B4RTOFlcsg9o1jtyqGPeJLNTFck7jDw2P6mhnGOgQzJGlK8yaR5lCEguKbkXxlad9
qBSSI0oWnlSZw1N9JrQ9stwEXTxC5jZ5fJnkuaZLdSGfOYprHYSlkPP9cDkxbKj70J47qZG+
jVn5T6S+rUk+cpY8R97pv0tYNxCcNFLgJ2CODpXVAHfh4pjA6oov7qO4tt0s2RoeY63/mEMB
Zg3diVge/vld9slQYrUrvXqx9ftWcU8NDGThT2KhwCnb8vpepKxNhLLSPiu5HTmLeRrN3W/q
/3sK+2i0VtOGPWb9wdM8wsJ1WJOPj+z4X5y/RBYrDyIft4aH+xVkbaK6ntXvXVx5xzsf4JLH
r943/fti/RWtKfC456wrgo9NOw0WQWPZRtWpHbM2v5LzDOwz9Kt7pl+oP4nF+yOvAd4ePbE0
sgAc1726be7/IKV5xpZB1kT3Db9YF/pQMYpVSa9xUa9l6+S8rVqg5nr/zgztE6oHbA2zSnvm
7xJZsl4L9N98TPvYThfsjKWVyx7uPPeAOqeMqJS1cD7HWOwYRbwGMy+y/icUxQvJOfaQhu1S
yy1nkhQCJ+amRzHLLe7N/nuZFfl4VvSR1av8mPTq+JwB1JXUbxacXURWpT08MyJr7naxlBP7
Y6xXSnCLa8/7UC6YmwTqP6SmZj7eMt0/gUt/sp+yMCtjF2vrVwRW3IdmBLd4jubal6Ab7GhW
akN9M2sW8AxrTvkVZs38e89Fo3xNgfUh4+D8xez6GPm1eqhaCtRWd8wqBENzSt3BrFpQQxNS
347iqyqyWFXFutJpv1E7j9QV8MBUsY/QWfT+FayQYyfNTRSIdsXjo5SjzU5DhGdWSiUTaW+A
fkPbwnZhVh9hvZRpVpDHozovsmS9GIue0Q3PFLZ3yyhjgSEjc88stMCkpy5iH6t600V7TPtS
/GVq17zo45WOXcHFwm46h1bxbNtAtlEIwFDw/Ae2Gc7kAhfti/u/klljHb3euLiCJnTUUMlS
tK0VIOifUzaAAYs5WES7FwQf4/GRdUE+rxVWJ9+4XiAHgdwVG7O21BUcq3NAw8NRQYelqPxm
7Vh6THxRvVZxa23gz62QldW76iouBsaA4eiwaoRqzDIPji9hz+lqa4WwXMraUnOIxCrydDhj
hFo0TZdZfGsrr++F8XG19Rvie+MEGTC2Zg1cAXs2CnSI804Owf+WfpCtA2xFdkn1hDDJzbTI
lh8Xz/lADW0tGHAQeJ4JFcK6jYZTIkvWi21NiGICs6BWx8FTc9E6OKWhnSW9fdvyzHyoQEdF
qVBixTHxvMjq1NGBXiUsn9il43ygo3XHM0p45ntfR4UwLa7xRazgosjq6OWZZPt1zV8A4C/K
6MGSDrOOp5dwJeToaBMOiazo3C04m+AjZjmogFmlLxYUWyHzWlyCAU+voVMmnqJV4IS4dzhe
n1gQtA87fehU82c51M7BBmHliY93lABX+DjEDFSFL1wRWF19iG19EfrjmdZZXH8ZYQM4P0G5
LdPACd/TW0jZIEc34Ny1JNb1ThiI/XHcv6ih+ybCLIj0B5h1D7Oa4dNbDv5+02PK7hhiTMjj
Y6f2fefR9QzaxsGq2E0T+5jHrGamGZ58ILLYuB1pL9Vf4Y/i/uhu4dr3M8Ja/y9GnsTRHXB9
tYlO/Agbi3yHq5GkV49dq1t4nvYfGthHUNJN0vZvA/8XLQQoq+GIc6t4/nhaZHUWUdQzrVV0
EbPUwb0hEkclACprW+jGEN0JdFdcL4z6I3xJ8FGwa+AMyoRmDTVyY48GyXcyIFX/h370yVDV
IM0ujrVx/cVOn2KZnhecRK/+M6gEcQ52s888BISVA88FqoFKo/fxN908myPL+wEiu/JyrIZp
gwwMOdRIp/YA+f2BOeDhDl17m8RXabwu9kdDjgkpVg0U4rnYKiltG8Opk/1oH4XfdYCHe1Np
3cYfLbU4C0nxxePekFnQwwoRZxvDoH/KfGDCU47iPY3/tr5JftnnLPq1eHysCizuIy5U4Odk
8Auxjxt4rDVwfP/SAgGehJZOVvBHjYfzAiuOL7/XrhLufA/oMWnqY9rMYF1w3g8G8Js/rWJp
zS9YO7Jlnf0uFouvaxGr6YamRll6X9os7ZtItZWgD6G1tU2c7RFfJ78r98dq5JZkV7MGzQxq
UdakWd0yQ816MVAR+uRmAauJAij4GJ+vkMDC4zAuvnB/bOUxa3kINbNmoFsKYW1mcNwHDS9M
iokEH/GLJvaCsPyGYU0g2G9aJtYrRVhFbHXRMx/DYvF1PfYRNVoq8vMNzLqKwgEAELYrBdHH
mWIeT2/4iWysP5KqopfFfcSsnWKL2aVbV81yFqh4Mhk8HaDNHO6PfoZXV0wvsplEiNVivkuv
HZy/YDPnI92a0HM7gIy1gXLBLOQJS5VY0XF32S6WJ3C/r7+fbWbC+TKxa0LP4HlkMAGCE5j1
AWY1NL7bm7NkvXh/5AtrhDV5XcPziIarggmthJO1c+vFYLOc/zRLGr7UFlnbXay8wMJ2bW7d
uZbBf2u5YHRQK+H4OoX1Usr5P64VeljxerTEmov02vzkDg6xFvIbT78P1NyaGfYD5Qtw3fB/
zQKSfU3en8MXn5DYH7Fdhc/extq3yCAcAi131wy/d0kJfjxh/ieLsvJ8P6bBP8/qiaao17UI
vFJ+4XoGC2zs6WHfK2V7f2t/GgTmuvmpRc99yImsuD8i0Uce94T1BdYLC9jQ2/+gIvvv1BCz
jB3zNmMZLH/J6wC8cflFmuL50HIuaBLWvKs33zxh7syMU1ZgFqwZypBY3EdxehDphfvj6dxD
7CMu5jHrt7b54IoROpgFzc21KtWcs0xRr2h9lWl/MfJx3PBxfJnhrDs8MzptPnDymOXpofnx
FvERorqg127EWoiaToh7PTyXbxG74Kw71Dc6h+1CoY1ZyGjtVAUW8zGUWeyE0DDqj+FsLrhG
WEV3eOLOqInjKEyBORWbv0FYIfIEHyNW4Pey9nVo5gNqV8nVW8Gcib9DanIXD747BfzUDsVj
Ol0sXmNGC92BmW9exFYQlg+XXsetbdqnMGsT3dskgzBfE2WsuD/OJ/kY4IIB5y+jXcZ24UJl
0QwnnTN1FwVLeHzEhX8gHjOM8z0btz/qYpXKJN/nmznKSk2YcGLkdBPPXZaWquTSgj4/H0bq
Q7wG2NYlverL5Ta2K98qk6K4BuC3AwBO1TPY1bBA+nWVsbr2bEnztKg28Vfo2VG4msGs8Idg
X7HBQH+lRCTaJPFQEGumWK9qL6uku2fo+mrOpSxwghz7Heivr5rR+dulehJrhrtFWRWuwkcX
6DGwcokW/uR4BwAp4K8uRAJriTXTfNQFBb0Me5wcV2i5NcLa7ztFWFiv4nk+OId6kl38oGRN
6tvGCmXhGCCsvT6HHB8C6XpxNTp3S0/U6yXRx8iu1fNEL87aVp1+xnJXI4E1sf6K4+ulXh+3
9YxBWJUandTnVnf6QcoCQ/M+Zi3NkAYwfVEvU7KLLQ5E7WhomNX6hYP7iKuXcqvbA0CxQH+d
sqrUFlGvjyIWvyRcjrL4wQ9Dx39tWffxvHNPL5U/qmG9Lg1t1cnW0ckC+dmcWK/Ger0ssrj2
U4SF7Coq6g09l/+H2hqwwdCDervAWCHKiD7y84dQOMtDXdRrUif7Nj5poozW0I13/8ndUezU
RDAHXzLR1Aw5RM2OYfF9yPtmwrwjYk1N1XFR8rN2Xis2hs3W/1XbUpwTQ9BbUgyUruRxWtUl
u6L4+kYvy51a8v1zxko4Neu6A6Yf1ranK3a65GzgL2RxvdpEpxmL11/GY+yaXKo/VPVVnIir
jXTLh2h77rQ99EqldAPbVCjiRqyKNUBX3w5F1tYkrMCynkH1ZqvxFmYZ0LhoD2n1BjkWV02h
qlll5z6FckxILNY5tyfam55u4Pm2hxrP+lVoQv1v9tOa7+OohPZz+MuFBnNHascgJbAQLxLH
mhlv6rrW+CjAsVp1IQy19L6G6u0A5eDmWyiLVlr0k03KisfHl3t93E61M87UxYwHlozGmWrD
DiZnszUNj9WQsMgxy5Iv+BhdA4HHFxtr+fxxW4Xpu4utDAR6DrPQpj+5sDG7anhquGBAx8VS
1MQaIPKR61UW7dpXgwueifP9Ca3UOP3/oGwVot3Zou4p4XwO2jNkIJLyVxKL64VU75qH81dD
VV039TlaKkJUenlT8yxcWbf/GaBPUZmx7sr9sYqicOvkiVLQrGNWoBYa7tk6NEt4cjRe2ahn
l66WoQ1wwuHn/GQNya6ZGB3n+1Kp3SxCzEr9EjXO4ClZDi6s+vWp+dxfjb6C7GnTDXl/3JX7
Y0Fk8XbUTB8Xvpm6soPzapuy8iiYmrkJTsxC+yrCPot9qGsckn1UTd+ALe3R5K7JFqC2yLA/
XNmHymp782+QHrHYuac7cn/cl1h95h5mZT4fRnnM8nNGdiFEzanLoamMtwuZ0ID8ssBddkk+
8vgCOGEGrZw9gCfplJWe/wALfgUZ3njo1kLT0SpCTER6BQXRRxYTJYCWEa5zrD6zhIspf9XI
zk+iErY6F+gPyKysUOasmNgbE3zgfY5sF2tpYM+sYR+LRXPLS6NSUEElqN8lP76SY3vv2DU2
Yr0kFp+730a4I7dugoZBxsfN6tS/I3YFdVSDmk1YmcyYaFfEYomILQaHdc7CJbrf+oU1T1n/
CU1Nzl9A9kP811Ct7OHnAfU5gRXHV1HUnrPewXnJb62kDMp6E00tvvYsssl6Y6i0bVy79rNz
BNCa3Id8sW9z7fGQalYbK9/GSMz6z+FSuDWMtr5D9LbaNp5BP8Wr96zso6QXt6tEBvmWZaB8
jdplwB/q6EPK8iqlHKqvJrMkvXj9RVZG3NZyDuVLDT3/KzQOp0xk9xGrvctuCVX3EOsu7OJO
Xcd0JB+x/xVSAxgtA9tl/Cp8FU7hlr95hdrlFnGTsvMg+HXJIr3a/HrbIgt3KFyvNizD12t7
eAwJv7eFp2xwg1gd1IvVcrvNWeuxQEI7hqJeeA6jIvTH5XxTxz4ab4bfI+0Fhwnr4YVCazlA
kl4l83Gsdg6hT5fLtzNlXzeegcPkYjbhMPHxoeGGJ+ZMPkPZluIrkFixXjpC76yWVzJEr1w4
TGISTtEs8mwVTU8vc9Za3HCU1bkMnqBXC788DdzlUm1v2MjAm6TfbTFWdhM2lwucxXz8TNZL
6kPbBhYkTFnOz0rErjLKkTx1b4nt67C8RQWh54W+vZ3IipJ/s52BZ240Py59irVH+XJgosab
U2xPoPXqSNpEbLjflXxsS/0x3qUUKHC+/8rnbsUdNpCBxyHorjC7AnsEpBFn7Ugxwc446mE1
5ibNgfm92eresEnGtPC77grrFU17FNyMWFlD6kMSqxI3qnemtTHe8KvulAnRr+DSGVdlakJ7
gpz1x9Jx19p2AotcSd1+qpC94Dc33anrAboYmGfcFGtl6I7izsmnBfK+2mayXiHoU29M+C3H
Hf5xHbPQW+4QaxlYvIObg/t4T44vxtoV4ys0TJiaVpXFeeS5U3uVEJv22fZEGO2Xy8Qs1h93
jKS86vMXZqA1f77y/jVcVqT3LqP5AFW2R5ldbOAKxXaM40vUK9o9NWVWCujnKx9cwLXEs1uY
dc/c3B0Lo/1fCMl6dfko2zWFMzRSU+gKrLvPbv2P5cY98+Od+djHTlRnk3zcEFm7k7haM2fx
GAnre89u/V2utoXWd1Kw0vGRr8QmsrhdLDFupUm2Gl/BrKZ7ev1y3r1nnrlzjrcjs+uiwNpK
YvGEvYVn2/WN0yu1VoDc00ObhHUBF6vzAstk7sgxURBjgqmwcZ1cAt1YrSLMUkcL+eK98Jqn
su1dnKUIdj2QWTkxvjYukuszfHPFwZOYvYEflHKlu4ttT2N6tcXrM2XNA33kem3kyRH1FczC
PXDALec/vrfU8lVWnXHWi/T5fZkljo/sl9FNyvr5m5/gAgXpDfTOH9ZfmPe5Xm0xJuS5AreL
Hx+aERwupErIwdPIGhov3/3reV8LBb34rSf40QVZLyRqT2fIqJiqIrtIFiXH0F1YrWegEKvo
H+mz3B+lcYj3j2H6YmXVQcsr9Lhm/t71eV/n+Yuxnk+IL6kPsV/mrJ8vN9GnuC7Jh+MGZo3r
XC9X8GBN9pGxykIfCqfoi/GTeLK4EKaN0DfuhQujGhTjfj6B5TFWXogvzjo/kMLthFlwz7wb
vn7LkPrjacHHLr24j0wR1glSGYuwhgjr3tLrg4aYv6RxKPbRjeWL9IIMvJKzETTQaaPpzq+b
5wZNpj3/wkuCXVF/9EQWy1BBaBDdCtp9E9vVZzb3cC40b5msV3C7xPzVpdeGEF9BaJLoaWge
YQ2Yze3rd8ll/JjVfLBJyvcJMYHtKlJWQNZ7dczCdqEhk+UJ9oUwkdWrVwDz5M1WDpqTZKHH
38V6IewjbeWmGF/MxzDSni00sEGAKVIPjRq1CxpLZGHf353F4+Atg/2VFSA8vtbjLwssnguZ
ulMmZamIsAw4i1xcy1m6mL84S44vuR0ZK2uW8P/8FMrlcacPasjFtfctjc0IOYvVcuwCfLsH
x1ewY+QI60wZTwvoURKX6KXzVi72sKL4ajZiM6P48kKDvPL7i9UM9pEsZuL4/j33kbPEPLER
sXyRRV94S/QE4erArFPErNJdVMMsRxf7I2exM8uySTHB4x7SUxf94ZRTwayyRfddejrTS6on
utqx2KMXhM9Slr7s1flC4vo8mtOjmklgyX2IdwnmI8urcImeB9TQ7dBssGuArl8J5wwpJsRY
3ZVZu4Je4dRfmTRW60hzGWvnVWhzVlPUa13WS7SLs9L0+pvkFIaUz1j3zEnLZFvPH9MfE8bH
ME2/7+PgUnykkZps3RwbMVmOZo7wZTNZ+6bYh/iEediAzK4QLOyTvbT4O8G0AcVYZePjHZnF
vp4TtMfJDFC90J9Aal8jZ/rcQM6LeTF/8ZopMedINcA2zV/kygCWUqMrvOvIAbJehmhXV6yK
rC2thHKE1baArjeoXt4Jk8WqpJdcAzTFxSfu4+45cmlZzILkigU1ygouGVBkLQjx1aVXlunF
InB3HO1NmY80BAO1j/7IDorjKxBzIeuP9+SYWJP0GkP2lIntqjc1y2C/D21d0mte0GuLs5qS
XrxendBvBDpmbTZXbIPpFY7K+UuMr1gvt1evjdGTKU/19aIN7Uv668QLBIfk/DWTxIpCqtOH
Hg0/rzZU7ZGeGvlOGgy/IrOa0thhSj7ysZa+yfKXoy9nyFCmWyMnhk/o36a/H57RmF5t0a47
kl1Br/Z2+pQKDcy6e2JcT2nnmF7jGhtrOYstiQdP0suaSpO9Fg39c/WhpmSIXbYJz2YkvQpJ
etXibhCxUlNp0HcuXNDua94AyFC8oNdKR9nu/FWLQzdiqdl+3HU8X3VynqbQtRArDAalWOXL
sreYQOggFlS3AAC5TX+5jlmVFcaaGzHEWOUV8C3Zx4bYhwgrSG2cx3060+h/zvBed2jut6CH
89eLPayuXOgL8RWxTA/0GQ3thOHVGOtn4fS0FF/8MNwdWS9XiC/66eAbO2ZgAcPXbbPiMh/X
MUvKq1yv9+OGE/o2b0eyT8wr4Di213U/E6Bipc5YS9M4388LLBbicv7idY6gV93FDjt9YAHM
3S9VfeKjvx7+7bTJquymaBePVW5XXexD1IsqefEFYU3fN6suYbnrYb/DK3Z2qj/PAowV5a+g
1K1XhTo8DM5bSsUs0qvCYFb68yQfO2ckCSyev4hem9jmFswNnraUeyY5IZ2wlvr3DmZ11QD3
OrFawH9rhQPp84BslaesEmZtISnuCyLLkFi5DquKWU202n8Os2ZduiGrdC/8W4B+L9QTAdOe
rbO8lZdYNzusGva/iQrWAlDvVGvUrvw6/mzIziljLN6OLCbKpjRH3urEVwmzYK5pnbfUZqHE
WaYDFgG9FhmPCXGOHNerxe74KuFGDTUIsF71Uo1NVrBdIw5wyIfaIoufpYYSciGds2qE9QoC
54BWKdXYYH0vtKbtIUdHUf7i21TYNb7Woz5UYyFixq2ToayWfV4pV/6I0P/G+mPfNJic1jp6
sXaclOI+iYXnCqWWYyznVn7VMlJkq+qgOTDSt/RQ7Y6vSak/ch9ZfNEF+FVslzvruyow1H8M
ls7lNole/WAA0pwhxdeEzGLr0esdlopZ/jm/QVizwdRsDn9tHabBJHQKcTvyYfVC3HBCvSr0
x1U8wLVyzSZmoVJgVHP4E+vBBLgOnWp3356Q+iOU+iM9JtVeM9o52H4TmKiMy4ocVmF9bk73
4fTlTnwxad6WfORr7utG7KPS3DXb5RC65LKmnu6WiF3OCGpAZ7PDYsOEXBf26vWc/4GJW3dp
gbAc3a2R1UIbhyx07sYx0fYFVhRf7Z64f8bfMUnfaJAC2MHlqktYGsR5FXTHl1x/RXp1+uN6
a8cgu+h8soxnE9Z6dR3oc2ZY/0szrnNEVrxeWBL6ELXrtr9rUhbpiTYu791sdX1ocQ7naHK5
rYT4ivdP1AS96ArZLxsfGOGSyW7pYWGWn93MDkGlDh1y/mMgxsSFpP6Y7cTXZoOIh1nELkBY
G4X1mUCvQ++vYh8lu9ZkvXaM+BObiFw1N8cuVTZINgjdfOnOOc9wofdjM1poSexDPO4/6OiF
7cKscomeHg7IxqWPUut4DC9BZzpZr8guHl/ZTqxWGhuYUioSVshYCjTWUK5NbwPL873I6uqP
QnxVGlnK8nRil1FH7t54sGggA1adjl3iPK0rvoSY2PR3TmNWhbN85P9mPvCM0IA+mbJxViWB
JfnIxrR3dsbx8Oo7ZeKjcQVVt2eCnyAc9/6/xD7SqI5ydDLLpSyyrclF97Gn+0CfRu52YYds
n4FVIjJnVQVWl14bHVZ9DOLU20BvYB9dMAVwfyyukyEa+qc6rEpSTDC9djvx5V2AUwaqI0sn
2wingNnYWp0wUQuF3ogRJXXOkvM9z19CjemNhgbZUA50kismgOlu3qQs6M0l+xj3R8bKdXx8
NLpk4qkjvZrmQwD6zWJlYwLVCIsMkBKrc1ZMz3yIrgOEI2RpCC6RnY23yOV23Wr/BCoSlt1t
1xmJJed7Wt87aWJkegy10R1ybWHfBRMmuW6LR4pyrhdjpWUfi92xCqeHyYt1P4SIXHZZqe+D
CXJdjcDrjGmc9b4UX8Hv2JtmrBecpstfgQub6BK4dGorCEG6jQM3qFDWSqxGPFfQk8ZH5iNl
1d12PQTAIWfOKxO099Bxm+tVF+NeZgn1KvSoXvVi0wvBM87oC0o2deeEQWobFUWFtxSr2/qB
ejXSZgOZfrHuQdDvjBZab6uBnketYJ5k2npv3EfHMr1VgRVQRRtT5v0ls1qsOoQFim08oCHM
guR8GM7i9ZdcA0gsli39tOFNmXWNsMB02qwTFp4zB95Ex8eq0Ie64ostpjDWo7Rez/5NXftD
ASr2RJ/ZwD6STSMeY5UE1qLUH9lV5Hjjsk/spXVvbdE7v1oMUk4IFtBIKsDz77rnGd3ay6w6
8/FOR3uslxZ+vnR1QS16CmbtQ/AUOWWlblEWz/csJlhevRHp1dOOeC6kPXSmFpc0zSGsf/nb
oVN3MMtnLKZ9W2RFelWk+GJrlGmtXvlgclTXHXBpSfHAxBy56mT1L+ge8npvfR/1oXpJsKvN
j1vN+pdzU3OGbpMrRk1bg3WysHn/R09kifUXr0KnZh5OZwZGpgz7JNgGwHqxQJrG7ndQJ1bF
+eNdQ2rHrMRSgrnSdv+Sie3aBYpdLRHWvX5qF58rFBJY8vyRfeKtZThXCk9dNSwABpTlC26G
+Ai+R0/0aR7sY5DQjlkQztWQtUhZAFwoGSQfgJI43/YPZgn5CxcqAM3NIic0Kevu5Y0l4uPy
J5TFFgZ4vcp8XNOT8j1fWANLc9eRt0SuSDYMHoAsYbUUxmqKfZux4nObE/TKgslrFzhLB38P
ruEu1qinPvcFHyW99CS9OGs0fW0UBWkyDA2DK7aPWf5m1Rb1KiTpxa7/9b4h+jgHvGnTGzDJ
TnkwaxftdeRu1jZFH8X4iu3qqXMoK/h7wqJ6TW+WPsGsgrtc78SXFKuRXTDDmkLycQK0Lpoe
MCgLpHL6ullbcdPs+GPCfNtIsouzphz/vdc9rDtl6YaxbpZSpS/H4ipsmN7CP816fUSuAWAv
DhvrqLS6wVmFHtaWzJK0z5reuVvznmZRu5ylLG7HTGb42V69GGvNSJrDcB+NQMUsvTVO4stC
KziNqPrUpHCsPDG+eNzL2psodev6F/gT1sgwUFCKsP4aJrBCmSWNafGC3w/+aZ7cdeCncwNA
Cfv09XD3MuwX4is6FY0+doykvh3phbwJylq7iu0K+vV1XB7A9EGsrC7rxdyvtj8rU4eDodPk
smcbExsAJ3xjyIRKkBb7UFVgRe3YFPtjuxrg0CQBAidOk+NWu5MDIFUn2gcXRrlejFUXWbJe
Uc754lsjIyZ+ARdTxMftqQHgVkqEFQDMKscx0RRYN3U5VjvahxpmheYKZekDSm0zh+PLCwD2
cRkoCXpF8cXHDhYT7ehA3R9DY5NcrqGkb6SK/2xgVoWyNk+Ca6JeYZJefG2IizcBBs5UfFxz
YZZa/LSIWZseGKBV9rUnjh3vc+2ZeEvTL4OroW6gmr6tldAquoGWPfC0L8SE1If0hHaM8hd+
ARZN3USutq9nUAbbhSND4fG1rOSjX21KLL6PL+6P5a27ZRwTaJ2yqhkyn8mjdTjigJNVcvQ2
KDo4bA5jV0gKetInbk6Z+lnkr4Yv4A+i9atzNpjCPl56JSiGtdQBfXtV9tG48lP3A8Ianho4
i9xSOEnmKes4vACNVZ3oVZPnyNGYVu9i8RfhwMBfplO1ajHsJ2P2GmYpWabX5jc68cVq31xy
H2IvcB8aVtVhpeQXQzCiNdD6FXL/D84CaldNHl37Qxof+QWWsF7Ne+BNHbMKYSqVwePjggPI
vkenz2wWyd0RpXp1+/vSMQphfZW+qNqgoSu1ZjXs00oNslYLNLKDC2jNg+cdTel4B69NcGCV
wJIOKs1KCLSMi9bwZ5+i505kEmrfKH/B3mP4RK9d/caCbl0hrGEc+euITErrZNEcFsJXYrv4
XjJTWpcTj1uR/rVmZM/rb19o1hGY0HGeWCL3ufEJKyhC7G4iS6qZ4vERnTLXzuuBFeBp35yu
oyzEhYVRJ7c4Ij6qMYvpZSTkwg4LmKBPh3Ywtz84PZxBax7oB8/W7QxjFaK8yqYrG4akl3Ts
N2uEIASndce+GmyPAjOHbpBz3c7UHz7XNabJcS+tY8axCkHYf/rM8nNXr+6r4Py6uU5v5lMP
Z0IVijHB59tderF29GMW7D8P1BTELFuzzCxjtZUwJcUXv1uGIR9rElkbBlThf/caUO3w6v6s
bVomOYpo3K43rTjfM73YFfU3ZFZWji/4VDB6HmjO0uLABQdZ5vuYdTZdd8j9qMQcze5v0HVM
p4vVfCoIxoHqGRO6MWcqj8h9lPoGKvf/9euupJe81iHrFeccxYMLIBUYkwNT6fHnHcyCqkXn
YZKPrBvflFnvG0J83TRDpQpNoEB9eMDU+sbtNFDKmaB+O9fFWpf0kn1kt+/BeikFxtrQjGJq
zJ4AilWCdVx2RjWmL7RjZFdUm0SsU/RFkCoGCwAE+gcDelUdAUQvN6w8+tdxPVEV+6ORkFfx
nA+QU/ZMmFoNZgGY0jcGhkmVT1jzXh0tdK/x0a+tJfVHMn8cNfCvhWrG6TsJBmq7AwNkdkvu
vnXmXr11u2vuLrPqol2kRg5XicOrGunNmllOq5kddjssY63urXStr3bZ1TMfKpE19EYuAP2j
KUMbGk8hMELWwcy+meBcrJeUv/SE9dVmIVCASV64RkCuOTWlrV0d0xx6w64fTV1GuWS9OItd
5R6leXx98a0TBukZrvHrPuCA4Vf6Fxc1CNL/r0fOr6W/t9LTH9eS7CKxissu/KJA5lVA0Ys/
XTQ/RFdxXwEpINa+jDUpseR18miugDYpK5X5jWUazgwZuzywOP2a2aXXpKRXkJgLUfW6fQIn
hVKDsBSSizGrTm9YI+bVtMSqryaxPp++YuOp1clawzb19g2Yxp+9l67D5a76fkjWS7QL/ya5
4lTWsMEoULGTC/O2lkNwGrOM8FQdvRvX9xWhb3exdiK9AMCjjrGTsijr+kV7Fofv+QnTwWMT
taVd/LwzPrJxqCtWYxYp4Ul8MdbEdbuK8iGei9qLKp67GyZqFxw83eKXWuV7V4yEHB1EilZe
toBGrg/cdKo4QHM3ruIA2cQ5R8kRvd6R94luJOoVaW+nQOocYV1zfMwqr5+g41DzjxZ4hq2R
MRarc3aTWO1N/uKP/4eVagylwPA1r0U6zrrhhnPTJD5D5gg/o4fn+0RWpy4EqjuMWRc8qiD1
5WQ9/Db5QvCdMGZJ8dVKWJ/IkvNOXv9oGCewSY9eKI9MCdugHii0/+P8w8+UZPEVza2aSSz8
iaAvpQNHS3v0Fo6EFSp+K9BorLZMzuoaOyTWZufFSsr449t69io5JINZzqUpEl8gWp+sxL96
gF4Cq234OPnoa1dNss0ui2z1DZIn/iTv2epiHeSjsTeAy17Mgp+QvXcf5mxcm7RYf3wTST7G
eq2gyOV4RTFruJj1aBj3lQ3MukRY5Zo9UrdwZyUsK9KexepNPWl9IvLRxhMq37B0dHPCCKcX
yBJzzf1TpfY5iPbCXhZ87GJlZbt+D8geNzwkbU8aaDRlBgitFklMhdF5AZeF+Ora17Eh90ey
7/E+/jW0N2nAIWDsIJQq8r0+bG2Y+TjM7JJjQmIxyynLmTLgJNB2cPCmdoR8H/VHFl+JMVEQ
Xvi69QzypgxvAqjvzw4AMCCsT/A+tHiwXmKsYlZzNBUM07t8TpL7PrDrRHC9/IT+yM+d3xXj
izlMLuHxAA7T8Z9eF6O/18d0UnxJ5w8xu8jtLmAosEAva0jSXjqfL5B9JNtndUqh9/3sq99/
7Yf/ZrF6cHwxubeSWM080nV6T1d6A9ABUkeDRTG+WIjH/THBx0gvD8+GMzdx7URZQ2lhrUPy
MT4Gxlg3e/XC8VWz9dIqKr1VxnMYhccBPxcpSS8o+tiW4os866urSP1Lk9z74fVQ3NvJfOxP
skuO+1h7hIqr6Dd/pd2DS0sj7HxRHqtXDtaLnZwfHSWL4wuziqhczn+K/9XKCj5Ke2G7cqE0
78CVY8j7I2HZlo5ZzV/BXhbTa0O2a4exeEyQAzAG87FQRO5DE885H430ieensRzdNT6uCqw4
f22e+aXRoNd8KVBTaf7cOyRL6o+sOt7TIXgFFehX6ZIp7O1Dz8YBlbyvI74TtgYvqWiT2/Xx
GcLi+T5mXXgyK46J86hQYSwHqHAej2wRa0a0S9Y+wS522Vl2kIPo5YRP1CsVmymNj1F82ZWI
FYj7RLmPbzGx9YS4T2LRA3I3DtCe7XOP19IkveR832HRPcKhmO9nBLsS65wElkNvGmnR79P+
zNa1+LkPWUmvFjvWtJbgo0btuhrpxS+ZxPp/lO/ZlzmLHbaTWWmjo9e/0CsCMpaYC8V6Iivr
tSb6yDbPsb59l/pI9ZLOF70s+Jg4V4hYYjvSG2NSvVhNn1DLReOjz1jsZE0oLkQy1t1F8j9A
/yqeW8PnQ6wduY8tvhgssthKFGN9SFk3BNZKDyvSi7vFWO0/9Ni1tUT+98tOy8Beu9Y4C0ms
FUEvdlfqbXoy5GBHIx6rVYG1FbGYW5Bp36vX1pQex4RwbC5imaJenMW056zJHtZtIb6YXjMC
K6rvUVH08b/0xMTWlIb4Hk6mV7PYw4q0Z3fFjNpRjK+HBoudDmtG0OuyoFe0lx/9L6JdCXpR
1roQE2yOzPrQoGzXqsDi4qV7WLd7fJwX7IryF8qU2yhKM0i0i8VESSOJ5M5BetHnDyIfS6TA
upE+89knn71VLqJ2+7M81qvV4nqtUtZoJw54beIKrOi8TPz7C+fP//3SCK38wAl+Z3kAvmH1
953STwAV//s00MvPIvgiOSGvLcUXfc6jiMUeTK+lH4+8enJk+lJ0D3v8UBkaP26Rki7129TF
s78jepFThc/0sHZQz6OVz+fQe++dHVfd5Ydg6kTXTewVMOvQnxhVxp55wUD105cwq7AFTuHf
GzpjK6d0tP6Wdees3mq2buffy2PNjEbepaddo3Dph3/3w9qDV7/70YMPf3pSsWs2sMgN54FF
bzoPCOufhV/D0036INqdAoOnlUFlTHP5bT/aHaNrNQLfr1UHNWSGz1koGD1BfLQFu/vAyDQg
d/UDol4O5p7CP3/m1gsX0cV3W/ySlXnfb42TsLmI9bpI9foM7QSX7lLWIDdJfqhO9ztXgWKP
klp9ECinEVJWzta/KbUj0Tt3D0NPWUPSN1M9rN8Tkfq5Q+gB+Cn4UIFdLOFRC92whsJXLfTx
snM2AL8cvEWufNd5WCfZKwX5/RboU4KDWcKj6XQMb91+783TZ8efGR9/Y9waGQdjzzyP/LOj
St8zh2TVH/93erGzpnc4lneIDyF0KFYQHJ71gx88//y3zs2fMxeQaaJGI0o80QMenmVLzX2C
JgsSq3/xPTLu/1uUtYKgnKcXpka16MqvB7C2Pt7cscA6jphTN0Di42r0D9oZTl7a/u522K4d
Qq/wkbn3Sm1v8SSZNdKHvZimHbjrccoG/4bMwS/ZVh/7oYP9D8NL4Hs1sgUDFxTN2z/LlVvo
3da769db/+f44LgyOJECz0c940msYJBdkaMeLuH0BP5VrvsDWMPG+fcuvnfRO5c7PTbdy4JW
9K/62cjAJQOOzAqNW3NRwqNXr+gK9uJbU7qniD9Hb+Ecgkvqk7SPf/xDE22VaAgM68FTwl+8
lEH+N+4/f1iW8wxCVUDvp6frqNj8v4e+6aPHPWLWf33r9t3bZAdM/KjjH2+989+cMBEydLJN
mgTxd14+BMsBIyfoPSwk00bSOtkFSIqAT/fLr1Ge+URWg54T3NU+9lZYIv/PaZ33mvknsh77
yGjd77x9+tCsMvvx1oGsD8m29cOw6Bayk6gT+asqOsQjkfXotddmnZNYZFj6hL5RWv3KLPYY
AnH7l4pHZKEPnjGiO08f1S5Ezi5lF+9xC0dmkXB7QNYMCptHZyGSDXCPjFnlI7GQ+WuAXFZO
vvHqd77Td/I73/3KLHLfkyqbdgIwTRM72PrKrDaqMBa7ilAr/09A+VIscjuX+FFxuv76durQ
rCHdGwSnx8ewHfRchjq/z4Do9yFZITBQ85eA3A0JWSZl9fp9WBa3guT6LeJr81AFxZO0//yn
5ANBYJILPhyR5ZwYVTAH6+WRusU8CstH5hcGtct7jVyNuu8ILAQN8sTv8YCaQP3SrP29WQm4
aPB/tVa/NAsXSMo38/HLMGZ9Fb3ees8SBktS6Hx1FgHQROOQwRVOHpHFHk66P49Z+nGwcIcy
SdF0LCx6HRNDOx4WeejHxMocI4tkneNiNQjrMAXFIVg58t8xsZYJ6zBFwCFYnoH1PzzriXPN
L8Fy5o0nsFYOzwLgW+ZBH4FlXIAdptDhPuLp6IUDWbgNi4dn4fHudgDAmRtP5RI+cw4XT1LR
5Gx/xm89mMjCjz+RxRc9+SerMgsAVX0sizwSRfu4jPyK+IbvvzD+ZFayDloX6wl6Pe5RxazD
rHYcKn/VEoqTr8pKLk6i8beXRfaSdt7OlxH6g/g92S46Q4XaQSw7/ZTVmQfTJdA+Q2BxI8rk
CZ68oX1Mdg4ewKqRQ6jf5i/Ck5f2XxVnnUHkkB6946jm8uP0Crvm9R0WDIyuT3ggVXgcq+sh
rKBFhQ7s/Fq4/GVYwgMucpao91dmMR8DXXjTPSQrFA2wEZyQWOxF45AsR5wMOEbIixN6Yj4K
khcWDmLVDfGVGRUnLMwg2ctaPjSr2+Up5nOULgKbLc58FRYallk4h80ZX411tpf1JfSSPQQm
L042j8zC3ZgXJ4XwyKy4oFih17w5JhZIHZX1TVZQhKoFlKOyFJQhqzAOWWE+KutTVlBYzyjK
wctyh2Q1WUEBjBXroJH90CyPssJ+vXh0VkCLE7iol6zHTCAPGxPFTTIY6ZlbjwmKw7LIKkxz
UytNHQfLISGhbqcfE2CHZFkzOAtWQWpn8uis36dwEVDAlSM8OgstY9ZHAKSOg1XBPn40AlQI
wJFZTTxwrwFl1TkWloHWcTx4h1knf8IjwKws1so6DtYiZvXbITgG7Qkrrdl4WDx1DCwdncn9
nBy8OjILLuno7OofyaHmY2Bp4VAxBMdjlxama6F1qGMnT9LL0Mgl4m8cCwsXAUYDhys9dnE0
Vqhr5HLNO5fAyJHtCnWVsLbsY9Ae6atIP48+tY9BL6RhVh41j4e1Qq6v3z4WHzFrAJHx4+h9
G2WW0XCeLJY+dwysTZTNIfS/KpWjs/DAffPbtdp26jhYDro55Zb2lc2jswoVdNOYLSOlcAys
OsroY7lGqojUo7KqdVTUTr5Sq9WC1JFZHnIHFl930bZzZLsKAapY12d9dHA1d2jWSoDqy9fx
XDBhgvYlWR4udLwqQg+WgJI7IstJBSa5MWyIi5Pdo7FCoAYGNBCdHx+UdQ7JwnGAWToOfw+k
ZtGRWJaG8AwNpxv7MQnskPNHgCAYQLZJB8hrR2LZGplXGWzrllo/CqsNyL0VlunpD+D076pH
YXkqrgcHioiWE3qleBSWY5B6MMV2K6Xs2lFYNrFIaSB63DBlo6OxPHDxt9RC7KN/NBakh26J
cv2XdHQ01jQ4yT4HEfz+EVlYpqcO87FDsRTu49FZWPGDq64vycKhMH0o8w/xoQA8pR8Xq337
EB/6EmPH16xjZ310jKz/fIws/xhZnx0jy/kz9fH+MbLC/w+HSwfIv8OMPgAAAABJRU5ErkJg
gg==</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjIAAALTAQAAAAAkr9XTAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlUAAAJEAQAAAAAX9+whAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_024.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA9cAAAMaAQAAAACkeojuAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABRIAAAL2AQAAAAAVqFcFAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABGYAAAFfAQAAAAAkf/ecAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkAAAAHwAQAAAABmw+1zAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAisAAAH4AQAAAACjl5CZAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA9sAAALPAQAAAABawu5IAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYwAAAFBAQAAAABMNKWNAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY4AAAFWAQAAAABWEkeTAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXgAAAFbAQAAAAD33qiTAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWMAAAGcAQAAAAAkffyAAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAooAAAH0AQAAAACSzzENAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_035.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABEoAAAQvAQAAAAAoBDakAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABO4AAAPaAQAAAAAITyorAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABJYAAAKYAQAAAAAJNk+UAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABKAAAAL4AQAAAABkL7KxAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABRMAAAJYAQAAAADZfEylAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABEIAAANaAQAAAAClm9SsAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuJAAALiQBKuGZCQAAOJBJREFUeNrtnd2PLMd12Hu5AkeCZfUl+EJCBPtGBKKHPISO
gIhJiFtEbNiP+hPMRID1akMBJMFX20vdwEPDjNqCX0yY0CTwg5/95Bg2NLteW+3E1G0nSBAr
kDwzapmTwLJmRuNoe7w9Xak69d1d3V090zO7NrYk7p2Z/qhfnzp16tSpj/bwHUkX3m0T3JPc
k9yT3JPck9yT3JPcjXRPck9yT3JPck9yT3JPck9yT3JPck9yT3JPck9yT3IX0j3JPck9yT3J
Pck9yT3JP2SSy7tBsgzxk7tBkiE83IXkun+SAA92IZn/gyYp6kmCZIpP7SRp/yR+lWSywlGG
lkscDGfFv7GTXPVOsvGLYeEFF9ifFaeFdzrLHnv+C+Ew9ZfZGRrO8sxO0qXqO5IMt3HhoffC
KN2simC4yh+nTx+Fw5h8OkNJuqkheesAJJsYPw4foShZZQWKV9mX5wX5NkqBZLbKQivJ+QFI
bgjJ2VkQjWYka0ISrgskSS6Xnp3kQf8kKZCEQYTSHBGSZbjGIYqCFZD87vIHxumCpHg17J5X
C8lsHeP87IXgqyEhCeLV3xKSgpJsKMlqbZ4uSb54AJI5kcnj1/A7eF5QmfyAkGToVxCTyS+t
6khQ7yTLBSUJSWWIi0dEJt8hJN9E54jIJERPV3Uk+SFIhkByTkioTN4LU/wyK50Q/cm6hiTP
g95Jss8wmZyHV0Dyh2FKazHV2BBdHpUkiAtK8g5KC6qxjwnJmSC5WpmGTZJsDkCSB7QWo8VX
AyBZ5qQOnYlaTMzL4yOSDAtCMon8GRECJwmiKF1CLc5NJ02QLD3f5e5eB95NjoYFyXocDWlx
xCtK8jiI4jmRiU/a4pMaEievxu0sTlKET6Z56IXRVZYVQUwEkxYP/OgqWb7qDYazkm8pSGZu
PqffwUemJJc5Og/9y/y0CJ7MMnSJB/5wGUw9b1E5XZDMHUk6OA+kbpyQ3GeFf4N9HFwJ656H
2OY2KxInV8mfuZMsw4aD9SSJm6vkT91JOiZBEt0ZkhF2knuFpPD7J3F6Wn+aD6bey6QSXhIX
dXCZPQr6JgnwRehCMltfZY9ffhhHM+yF/iw765uECHnpJJOr9SwrHq2uo5Q4y1FKLFbfMkFu
p/vxnJCgDWYkV1l/zVXHWMGJP59tgOSKkWS3ReLj6S9pJE+yH90eyRyr0hl9NrtGt0YSKxL8
1TTDtycTQbJmdWdxqzLBgmSUZpPbI0mFTIrH4a+leRDcIgnUnStCgp+kGdpBJktrnp1JZluQ
yXBNPJ5hmoW3RRLg5XrDSyenGhsG3UnsYc7OMlmeEpmsCMklkPTeArqTZINlgZakUb7MQv8q
+/IumVqji91j1FQIN8TbTKlM8p0e3+oe3spYxt0h+cadISnuSdzSbZD0YmP/gZGs3r4rJPZ0
T3JPUkp3xrLdnVp8d0jw6M6QWNOtkIz7IynQXSHJUXhHSHbq+qn0Un8kG9domDX1WYtv7gwJ
/sY+JNfb/ki2r4V7kNjTjrXYnBJwiyT4ZKerDkFygHQbJGtrv/7vv1eA7ghJ7u1DAkOSd4IE
90iyX+ngSZ8ke6WkR5Jsp6tEsoZBdyRpHJVuvbjPWjy9MyR7Dab8v0WPJAdIu5KMjW+Z5zaR
5gAkiUmSD34R3Q5J2cbmyJzXaU/Ca8z92yaZ8ryyU9vRfjTWjWTJPb3lT902iTDM1wf0lPLQ
hUS0wQvrwd5IzrxBNMuQnzbMgx433aO30iEkPiW5ap8E1ss4IE9Zte6crebRLA+DFMe1ly3Y
yXYz2BMJ0RM61wBIkrqrpif9k+Sl3DjJlRvJiXVK1K5tcYkEAcmT5tIR9qTXeKyd5Ldb9MR+
8SFIPktIpkE7ySFlQvRkhb+6zsPR9LSVZN5j/KSslUxj34G6c1VPwq380hpp2KcWq8VHjORX
gWRVS7LgDU+fbTEjiaVkqJ6s8FstJPMN+9e+1GlHe3Iekr/DhUnyhJCMGkjSVdM992l3hrJ4
GMmwRSYbMcfCOil4H5IvlEhYuzOrJdmKttHaWvdDkqElWuLBLPP8i0FtWyzn0vZOci2fPgsu
BtOzwWXmDS78eq8g4P++1zfJ0K/+1rSYb3nacHAvkoug+lvTok/h29uDL/uQdO2mLw9Aku0V
3eozVtCVxGzyeo09doyzbUyS1/ojYWm8cDzxwiXMvw+J8xKaO0TC/ln/o0OROCfuIU0bRXMU
ksIkmb7eN8mu6w+mvY5l0GSPDbWnXqOgaSeS6anDSfvEqDeu6/mnB6zFsBzjTpBMP7fTZSwt
UY8kp9QP2Sx2JOkx4pf7dHHfub+jUKxjMjuShEDSZdsK4/L+SLb4ptP5zCuQvv0tjhezzl8m
ZNhnrKBjYmsNlz/ddM5xSFjHKOWyyKxFe5xR2gj+Lvi3ZY+lwzxq99GlwCCZ9k7ibE/49DdB
8sPe687G9URBwmVR3F4t5l7BQqDfIglri1e8+/5ja2zpmKO0ItKX9Rh73C0JHy/vM+I3QL1z
7mVPnNtil/byOCSljWisFnqv6NbvOJ4o/FhBbp2odBSNvYBKUzzL6s72FkmeQvQt99hGW7l3
e7PcJ6Cx+RubA5B0m4HJSDYr1u7kJxf9kRR1V9VMa/4SHON1edtnu5PXzY+tCQVCePyG+6+9
kmRFN5InQhpMbj2SsBnd7pYN/Nibm4OQ4E4kXF4nXDI9kjDrnS+qR/TdMZCdJPN6Lx1bUrF8
TWWYOyBIcq/HNQhZ7cSXucpekqyXPvsgfPoe7UltLdanl20FyU05umXd4KRny1ae6AZpc1Xy
CvpsAWs3eNJI5JNvktJJOeqPhF1bveH2ifptKj5WSIqf75nkPKj8pNtYjcSlj7ZjLQZrH0WN
JLKgNotV+y13XUkEOoeaT5Ik+QFJil+kJKEryZslBe+xFmO4qo0EybP9UqbIcvo+tbiZRJsv
KjaN4oPJhXWDkB1LB1rhcOFIIhKvTXbnZkdr/yn6dxxVD6jdavL/UiHh20D1uS6DbZBoGc23
L9jg2z8VfOlqjgLLSTvWYogSWRTPTjJlLpUolfxZ20m72tiw5veF7cd0yEnGDbh997w0EuWZ
8XEgUSp5cFyS/CwUHyf8F75vZW6dsns4kkyVoCB5BnGSvmViK25FUu0O5qEg6Vsmlhh1rvxE
3eveKFk86/crk00NieYV3KiF2claycLrmSRD9t/1CqpIuD0Bgo/0TDL1W0/JVU+E9zIEQa8k
lw7RRNUT4RMQinCEqX+Vh5PeSPIBVZTzsPGkyv7jBSUofPJv1B9JQElGfrerQCa5z2WzPwkV
RB5C5bGM5ts2Yheqy0jmPZFkej/UMqHP1k1lo8vcK9heH4ekeBnJj9KS5mK8GPSjL5KWpLlj
udynecuDBECwwf2SgNNjMW9ajEaR3EiSMUwB6ImE91UoxDSoHLWOet5wQCAgJHk/JFNFcuHf
Kskfh5Ikan4DirT2BgnuTU8SRTKy1B2tSZFTbw5EMlEk4+pRfXOHlSDZ8KkvgiAPk15I2E1R
zWGNZC5It9KejEBCPcnED9Wjr6uHtUn9c5FfzuefMIKebSxcNW6eRbaYCBKUKpLe7AkngVt/
szlaLkun8E85ScRJkh5I9GRz3NQQlLKxwuEFktHv9OqfsGSZIafVHY2Ehwb71ZOWVKhNhQpF
wlsIZU/6lokl2V1UwSZl0g+JfOiWtvjQJJvflNlfW9piB5Lf6d9nu7a0xTpJZST3IPaEpjSx
tIBKT6r7Cwl7kvekJ/L+a8uT5Z6URP46sskE91d3GMnE2uoYJJUyyPn2yH32d7bUI7AtX9LM
WV7ZJK84AAmEBNbjRp8tr2z90rOnpJFMGteq6iQh+4USjHvuAwb0o6UWa8pT4P8koXxOEvRf
i0fY0AmV1O005eWLFYHE64sk/zCQgI9k6Y0bbbEkmaecJMI4vu7NnkBa1/xePEIKSoosZqoN
slh31Ni2kNG25net6mpLvBOsSLYdSeqeWWRYt/Zta921acj8bKg7RX8kYROJPZ0LP5YSoG56
UkvCAq5uJPLJzz+rSN7uWHdaSGrTVjfx8uNoj15GA0nYRFKcSdBQvUpjND8ASdtwtQJFahmY
LhOMe9IT+y60KilrF6jX0Iw1meDe6s6C/tk6zPz31dqYyUFI2GRKUIdmr2CuJhOMNBvbH8km
pH9hN87m9TtrFTbQNXY06Rbdaqs7oA42EiWIjVoZr8skSvqtxTCvwBK0uFDvndJWC+okwaIn
kr8LIavTmpMulOHT1nLqtTjs6LO1tYAv0r+WBvnclyTaO4ICLhPMSPrRE04CY8GWrV2+EYzF
R0+JR2oshetXJtyeoMoBhGwkkfDZCMl42BNJoU3X+41q3QnHE5tMhJ4QkqTjSFMtif4aymZ7
Etrb4ougL3uivb/WRjK2XaSTLMOeZLLhk0jG9sOnVvdFkowV0d4kfBytzl86t74GtOQV9CQT
+FvrPXpWkoDXYnwAkqTm8Nj6zjO9BRz3Ze03+rwg1zfc6+3OeV+1OOMTysc0g9Z9rSwyISR9
eQWKJHad5a7ryRz3S7JG5M8ycJWJZmO79otrSXj7CyF76wRzm5wmegvYb7+YQdg2wctt62lG
B/GotWSb1r35fcuPgU6CetITfR7n0PVC3T/prQ+YP9IysF0o3Sftlc0HIckeMaGMa47PpEuZ
/4WVZNobCfiN9VGL6XPi01aNJgRm3elHT9ZFC4m830ap1GHqzqNQfba0O997KD6tFEkkSMZ9
kryuSP7IYsXmcrnBUpVOSSb9lM7mVUVy3kyi7hxway9mL/fuUb/gW0ikJJYqqMPbHRoiXeC+
/BOs9TKQ5bAiWak5S7x0cqInF12j5W19wJ+nuYQWjVWls6roCS2VPknGWNTibTOJ6qwi4Z8E
QNJXvxhJksIStpjLmNa6Yk9ycHI7juY7RUHNXTXZKF8zyZhd1wvJUo/HGiRs7EKVzvrA9sSI
DI9NElRHUurv9KUnYd0BuH1j6ZDyS3B/PltYh5O0kkDd6ZeET90yazF8a7In1CuIs6Df8R2Y
8FJqd27KJFImSK/FSa8am48tJCADrXQq1p6tquorzsZIboDk9wzLxmtxg54w/yTui+ShIjFT
3mpPWKnEvUZBt98IK78VJwjXaCzSLdui33is5rmZSZeJPGd0uN5o/friJo3N+/VjWapdX9yo
JzzgVFj7bPu0O6VanNaSlNudA5OM4U6NtZj7m51Kp3bjYkbC+7yGtf/6R2k+yo+1lU5HEurQ
NG2hjE0PX5KAPjb6Jx1LJ/gg/HxrLdZ7goIE/mokyo/d0T8JFo9+uY3Etjkhu7vaRd+mJ+wc
19IZJd/YtJHYVrhXSdQh3Y/NkDvJ1x1JzHDsCPKxlo7R7kx919IZRe/VkxRiZh1Nan97mp5C
zbBqrPRPKEGSuGosIcnqSTzmn8DzDw2v4JvMo1alU213gHVy7Vw6LiQe7R5/2iBh/Q+dRN1S
tycjZ5Jo9F5eOzZgkFwbJCwS2+6fRHNnPWkk4bk+rJKw1K4n34pdSaKIkNTZWGOI+PeiZpKw
LBO+z49z6SSEpL7uIO1a30LS5J+Anp/OO5Bs6ktH3/nZtjdus38ygi/OtZiS1JbOGcih/k3K
ZRL4g3SN7ULy6EtLr2aLr+IBeGvWNylDaSiSlLY7LOxn1B3kXDqjRfj5qVfjqBYnsAEre5Py
NMxOtTGeHOGKtZ8aJKBk7iTDZTjQwu+ldMJ2ogaSi4CYl4/IQ8tBtXSY/hrxk9GiH+8xhTLY
jBFx7899vB2ooaXzNa72d0BkwW56Aql+/BW8jpvxI2+AowWI4pQVUAFrjlUtZswjQybdSqdZ
JuwpN394RowsYrzfexZQ2JpjTWMrJPkuJC1j0rlHndYx/5b5LB+ThNXiuUES0C9xP3oCac76
gIJEH2MpkbC6E5iWrVPPq1EmxYD1AeUayQsVQtf1BFdqMZVJn6Uj9pX+yl+JXx7KPpiuJxWS
njVWrck/V/3Bc+FRtvdGe9QTGZrWSIjSMm1R8y4t/gnIInD2T9pJfP5hot9HkJTsCaRDlU6O
9BlimqCApNF73IGkqV+c8blqY+NX/vZeq1cQ6BG/UX+ls2IkPwiMCsaX5JVJoLBM/6QvjV1S
eaHxuPDMl94VXy6RQC1m82XLpdMPyRTRucBj/MJJqefFIhllmaQ2kn705N1RRO9NVwAMzF5G
yWdjJCA305508wrqZTJe+JDtoNwHrNYdSgYnG/2doC8S9EOa4Yg+8BdKJAGuegX0t8PYkyJ4
Sm83pp9/LzZPK8uEnv6ShaSnWvwT74lM8XBY3Z/PxSvoRFKvseD1MxN77hsb8tnqDiNBe2hs
vVfwDPWgWdM3DXOkDrDFZiX/hL0guNTL6CSTepIg0sL2et+0eCnEbb1RRtKTz4ZGvDP6PP3m
qwN5azyW9dD7siew10BOSWDBvWbwt5gOP1lJxrrGjvvSWEoCigoxC414CxLqvXSaScCfJp3P
hR4i3oKEDJItXtg0tiePGk34fILMgwkcGsmY8M/lmsZ1nnnnhj0pdrH29SREJnzZ1JRucIbk
gbxAa1MmU89702JPuvXQ63fxICR8f+XFk1ivxsWDkEhIb3feRNxnM+KxaCFmkzmRNOjJRG6d
fG0aFI/Wbl0mN5iHCA/TLyYkT7STfHXkCW15Fclv5FiQGO3OuJv32FQ6xgajkXHwSpJkL5wy
EqrTqETSi0yIZTOaPUUyxnQWMScpvGc+CyRbuidoULYn4z5IUEJdgUCcpIwszSULGQl90Thv
i+mQ4egwJBPiUa/BosyxvkMPzSVHjOT85FR6BdNBKbrlPKrSWjoRX1g+p7OX1ctuQ/ongDfb
/DpsIsCtfeH5Zf+EEFWHvruSZGHi48WCfoS9E79mkiRUJlOYk78WdWd5YrTFtBZ/3asuye1a
d5ZhFOAopqYCtj/5lEky/cyGeHXPYp0Ef220/rhJ8p5XDT13tWw/Dt9BOIAt0SFGrBpjIMkG
m3Pee19r9oRJKZfxk3PvcWUDza4yeRqe56+Hl8RwMPOqRkmBpPA3xG+B6qXH7UkL5AsSND/H
5xOxL2YrSa2efCy8JN3Oi5/GU7bLsNpOwHuVyuJzdLt0iLut9ehWTvv0ohb/R0qUlTPuSvIy
+jV8ii/XeMkKQSNRc/wufrlMAq8eAJIl4l5B+R1cHUmKkPqxeERJwlOjdDQSwGOlA9E3ak8K
L4DY46XwT8or2jvqSX4Ge2Yla2JG80uDJLyWJFtFAgnsyfcH1I78n0EgWsDS1kMd686mECSF
f0MzLc8wABJoIyt+7MVLGK09RPs7wJCZOttRJms+MkIrL1Tg8rbs7O1hyEay9DDyTsGeMGmY
JqWjnsRY6AknscoEpM966ANFkn8opIv0VBTUfIqOpZOAb88Wx8JolDbrAiJtrO7IWsxePM7b
nfdhezRKwmSSoz1KJ5B6QjTu0pQJbNemSGj8ZPrqKn9O8wpo9VL9YnP2c0eZcBIoHXgjlSbh
ZC5JXuEy8U63GSmQcg9deAV7kBSooP0dRpJSm65FUCYYl3peS+8zRZ49RIYfGyg/1lgU1Y0k
D3nppCJTTU/g9gud5OKTiwIXjweGH4uUH+tCUqMnOdb0ZF6yJ/4cFx/6OUkyz0kDtaCforr4
yR4kG6zZE0pSaCSDmDQzP6dFcogzzV6TWPKUOpVOjT1Z478zSK6XWukQH+TitcFGFBjpjQq1
QR8MjNIRJEaQuxvJnPhstHTAnsQbHF9qMvlIgk8eDzYn3im3J0QSK/qpQNMP0eauQnKl37sb
SYS/pzSWkJyfAEkB9YaY8Y8+/jkaQuD25DPiNYlBSkych/g4oNJYo150IxnhoSodQrI8ZSQw
cZkowLN5nC0I6A3IJBD9ZlqLzz3vdamxAbudEUTtprGk1dD05AbnJxpJMF8OsgS2aGUk6jJ6
u9z7KMiE2pO9SYqweKT0hGhj/pOangTzk/FqLjaLrY4D5j8jS6cDib108jA7MyxbHmibGaIP
fJySH3kDkCqfrTReLDXWmLTYSSYkl5I9Yb47zhHN4vsIxwuYz3PDSW6YgCTJ6YD1i4N9SdZ0
ueFokiEYPYeQGiOBl4SgKZ2sRqq28gpuWAHIdod2/ZDSE2Ofyk4kKenlhEm8DCLZ7rCbbeit
gysiGyKTgJG8ktOHhu6ZbHdeet9LxhpJuCtJjBNCMvVCYdnkY01Yflm4oC86oc1SQUkyfGmU
Diq8gVaLjYlXnUhGOCKlk51Ie6I/1pyQTIvPwYuTSLnln6ckYWySEAsEJJ8ewy87kyA8KtCo
+DjX2JVBQiMCT4g94R2eJdRiFNFDVE8WvC2+REmOX/BYtCPYkYT6ScwriFTdAZLrCc5OiEz8
TbJZM5JLIPlLyIvqyZDX4i3Yk79g3a5oV5JQeEoTk4Ta2IuHpHr614tNzEiGYE9+gETpjOjY
IcLc2hdvQOs8bCex+mw51U/Vy2C1mJMU3oxmsZhvIuZRszgbG+NnJOePNU+JTflyILHaWDDk
YYkEHvoML4N4TIQ0mtMKTUjygJFgoScRvngsrD21sct9SIh3gjXfHlxWRkLuEyZonuJgQXs9
hCQLNRKqJ4mcbchIoJXWXaUuejInhabpCZAIkzDDPpoTazPn0w+nYGMzrzpPKeR+rI/Fu+O7
k4zoM5TbHU4yLwI0J+2h6GVccBJQB749CdfYmLVdNPqoN8bdSJIRkIxHa6KKTE/oY9JpSjkK
vo82zNxhGh0FklNzvJiezPo7c3Adl+0kVj1BOPJJvzjBpN2Z4niuSodYhwwH03CNxbD6qR7J
MdYD0ogfXYJCSyZrJ7HJpAgZSVwQkmU4VCSFPyaPh/6KXMY2I70pfO6fYEMmrHTo6MoM5KE3
gR1IcjoXH6PgKkejdRYO5mtJQrqoV/TJYzwnQl9cnJJCs45IkhpDSM4Q9VxCM1rQwbJl0Iwg
tHyOaGz2L33QEyChjzakTz7CK2I7RxenWWCZz0ZIcp/qyWO4CJmNcQeSNblwiD+KSM8hSnMv
AJnAU9Hwr0/zC2A2JqFYItt8tgJRucbFC7RQqEFxIJlbfyvCc3weEh2I0sLDaSpJQnpf0u7Q
XVYgi2nIScA/oTMAsNgREcUsrAXT4oKdSOgi2CkzRqMUD/AqxULnQhpQQkkG4iFw0VT49v+Z
Hh8xkgJ2RERz3vejJNFOJKTZEj4wWDaIHbIW8ONvZ/TJV1CsRBUHM9nLoGL4qs8uY0O2Cd/Z
doQNc9+BJFAeMHiPsHkhGPfC827wduSn0KaR6vlJOhqVYTGZ7gKxyy45yQS+UQqtZ+xOUoTK
ECVSo7lXQEo++6ofQ+GTZvImpu/FxSJQwef/sbsiIQdKoTU87iS5ZhJHcjBF6AlR0gtSx6nx
J3e/IUAZBARBJka/Bi34h2+bR9xJMu06RcLgKMnVMgwAjD6zz8MElo1vg4R/oNsxaa8NcCdZ
aU3nSJaOajkC+nq1DCgKsJ8+tm5jIycp0jJTO7t2IEk1kkQeB7Wku/gwWzIDiwU3Za8tqr7Q
E4lrqfy02QDuJLE21GbKBPbIJfddghbmSJvhbXlTuyQBA7sLSaS1AaaeLHnJzaASk5JpJJGl
AyT+DiRII4nkJ6rEM1oSVyCQoBQUyaorfYKELdFaQckon9qZhBb7XEydjozSWVAzMqR3pTc3
Gk9r6bCav8I7kuRAMrSVToSz52mN8WUldidRZzuTZHDZk83YJGHTHS62tOogzmVcVS2dmEc6
QEeUBJ1JVvDr+ZT47zOt7mxoZSlO8xzaAnqSb5BU9QTFWw4Z7UYCsRs6AJqFF0JPWN6ks+zn
BXxMwUKsVXVvqMV5OMS6fjuT0AJN8LmHl8gTpbMMaeSCtHjUF6MYMZiTpediTwpoCncgSYDm
z0+hX8dJMjTQ2oAr0BFiTqaekz0BEtVaOJNE8OuSrr/w5Ca5nr9SPkYE5oQY2ldD1VTb7Ime
iXJ2nUnoHRfskkBupOUFayqpBYuzgdUkZu51lTvIZGwtHaZ6qsfjSgLPxuRK2lCxlaTHokXg
hRHTx8yJGA4WJPqcN6z5JzuSwBXSDIla/JCeGNB4EdRnZk7yUFXNDZeUTiJLh56mpqS5kmTG
r4yEzrGLaUYBb2+oepAuj6aGGXMW6km6y2Rt/Mq215yQ/9EdXvKAtzdzeMYVzqUUqExKb0wy
9UQJzJUkNWUCnwIoMGJzI+p6xVB7cjjV10lKSXrUUP27kyRSMJKEt+obfBVTb3EEaBtaq9Xg
uM2eyNKZicfpRBLRPzKqEsmOqE+e7Al0KAJ4vjWFyyWJrd3ZkyQwZEJI5qz8fZwW/mYmK3FK
nQM+gbatdFjHtiMJezQ5KYnUnWnIi5m4G/kVVC6KRutSqCb+tepJK0l5ljsjkbUgWeHs5RMm
KzqnYiBJIpLVy6eya2SZ4jgy+gXKRjmSsGqvk7DNEwhhugQfcCO8piJ73ZfNom5v7STymysJ
vy//Gq+IpYdQAYIwSrSgV6zhe/GLX0Rb0SyWZEIOl0mkPXYkES+CVDJhq0RI9Y0H5CY+fbYY
vhefzNCXRIyzREI78CUS6aA4ksw0kg0jgURaw6c+kDDDBtWZxoNp8S9RRU8GcrvSXUnE0kJB
Io6TnN8JgCQCy0qrM1rx1axpKF9rJtJClwkEM2Rw2JGE9y4Qz12SkP7+21QYC2pwEHhNy/BH
6jpb3ZH28YtSMB1I+P3gAZdjRTKDjUIDqERUYjGFS5URsZGIa3MgkY2xG4mw2XDbaTCSJCkt
enqUR5xGNIQ1Vy/tsJDI/mOW7ULCT4+AxA8S5UXTnh/7vGKN4hVObqQa5lV7IjV2k+m3diQR
e0YAydLzJQk4SpmUDwtWD9eyWbDbWKSToG4k/N8EvniBLJ0hWFn2ec4MoK/V0xqN1UlkY+xG
Ir5CI5F7SmPptvmi6UjY67R9PIobZSIUOt+FZK7/W5wqEojxReIz2Hvi1F5qocmgfGtSOmP4
UEDdkT16NxLRYKb84cV4UgEkLDNa4HOIJiIVUzJlgozSwa/tQJLwf4WiwkSkDHLPQq5zTFvh
+8Xnm0jW9F9aZdh24iKW40YSlkk2xK2fcSvC1TnDvDeaI161rtU2ukKCrHQCBpAZ8q4hKS1N
5eKUoWGSVQxxRkoyU5cgDH2MhGnsXJDwtoUJj9fiK+FqtJCYMpEektgGi/gn0zcHcEDu7pNi
3i/OQ67QCzFYbUwslnWH/yxMrhOJjJJn/PFIVnTlG3PUuCM/xNylliQToSeNJGIQwelNhapS
CpIbat+AZCM64AELMH2eZMBLZ6K2eDRIhIHfuJCYMpEeXhEuEZcJLOIlWW9yRkRLhtr7NSVh
l49q2h1h4JkyCgfFiUT63wXKBnQIQtiTlA4ohXTrABEAXdJpELzuBHaZiHZnF5JEkWCYKSBa
QErCey30hj75OifiZjIpAmlP9E668tlY6YjW1YlkJEmIp3iClc9GhAAjpOMIiptkHcfk0wT0
JFckusqWSYSD4kSCNJLpqUZChJXGsCCOhx3py9RmbBoTd6ACVQ4smTH/XUnIU8Nc/lgjiVie
A3ZPPyFFlmiVDUj0qjgqkyB3Em1RZMRaLJEVEX0aUJKAhx2pdOYGyagsk31ItFKOuCzWQkS0
2uC/9AIqjxmzqXNeOhqJfrsyidDCjiRDg4SWCq3UHzuN2AADOZVO3EnK/omdZG08nQuJJtsn
FRLaIr8cjlYMkw6VxFU9MUjmpUw6kGhjR7zjzc15jtjw/VkIDxpg6OpYSPQkSBJx39idZKE+
8kaCWzZKQu67pFNVmYQSQjJsIZEA3UmiOhJqHgnJZRFGEavEEZ3MpGusxY+VAHND5C4k2s2W
JgkGkmERjgJeiQuQiep5NcmEk6ycSfTwIZ+rwLPaMBI/D7+OWB8QFTTUpUons/YyOEnclUSP
dvPmimvsCm5YBEX4Xsj9QTrBy7AnFZkIaz8XJNnOJIGsxTBzGLJ/H/OeF3R/Ipd+8bUoHX5/
BxJ9Il6OIELFS2cOJHRaJl1m7NPLyG19t1qMu5PojQZt6U85yRMQb0yOF+FvMHfkukoyYh/U
ro3SxpJmGxJ3Px1I9EFxetX5u5RkQoiGmCleQac4MHOSY7tMtJfUpuKhOAl2JjEGxX0RK4gL
RpIQvSj4ZAsigA0EC6p6IvunUmMLGcB3Jon0AwMYcyP9nYvpAI7EmL/sgVYBiKX4OK7KRM0f
kKUTJkYGDiSBfoDe8ZyKn8YbSf40bI/VK9ep0gQGyah8a6WxkfFvO4mxeQQ0gTeMhL0fMc74
hp8spLSi5M2WrUKSOJKYg2c8brGmW8Kw8VLoqEds1BozmSQqklOdHaQiTqLEYkeSjeUAFf+E
GYKrmMsk4IOSRVBjT7ZlmQgtdiUxwwaMi1k2MP3pmJMgEFiK+QoRQaJKJ2NQymcTMkkdScwJ
qplGAlR0JiElYcNMdMJoUNPu8ChtVU9cSajs8mAqhklCIFlLadGXOD8lesInwcSl0tH1JIG/
kwrJzJGEnu95Yl9F5iKwagrPQreqeUrsF72dT3Mr6Qkq31qVjs//XTmSEPFmJ++IjSgYSaJI
KMHHyJM/Efa+pCcVkvFcu3MXEuhJkP9+8IavHoTJJOY4xcdeQqIPOKIy0SZoVkdplZ6IQ5kb
CdVEpiOeLCw+lz3iJHngMdHBc9LQsLwcJiLWkEhIRxJ6GotfwZZfTBAfxDpJFr4Ft2Uxv0Jv
iwvthXW1JKwWtJJo07F8nrPYzxfIZtSVmkObkLK53b42QZO9wt1OknckSRX8pSDjk0nh5ymD
o6JL4KbkWKwcicsqiTgovVKG1EpC4yIhM9QbUVpcuiEnobZyiUXLQ0hsm7zLRLtG2vXuMoHb
a3Eo5V/z5ZFqJU4gRptKe2eY6WpUlknhRhLQ571Rl6pqyaSTIfBD2SQYcFICfmKNYCSmlG7h
VjqIPi8fuA44Gku8bxxCvgmTUapNA64hERPNtXJ2ImEDnlPe8BkZ8JlkPlsuy9Qo1kgS3JR+
G0l3w00mrInlb6eEvGW9iLmgxCQfek2Ey5PG6tI5Uk/rRLKB5+UkK4MkYv8M6LksYs/Wn7iR
XISGBrSTsIlhH8h6oi1g4DnCLrI8uJUjjKu9PmvS3z/hRDKHh+RvGgLdFBF/UYliMaVzxFHd
SLSZJ26lk8CJ60xdIrrJwhxc0Zy5JV7KJ+QpbCDRRgNcSEYg8mvuDdNMmX1TlRBGN+Tgjkmi
JnFZUiQ/OZEgGO0U74GiF+f0uo3ytME++FJVTBK/gUQdcyGh5oTunZgrgYIsU/VyMVgPEUhV
0fRkhBuTIh47kPCVuddq6gDmI5tyHl/OYCEujAySANekCGPNKeDILSRssQPfkJa3xj6+IeUv
BU8pqO5EwpC3k8BDaG/acJEJFflMvS8MRPMELx8EqvkQdcYXW+mNWkkSeS8ttZDQOp8qEqi5
KawPkuuiKMkVa4IHJkltSsRDdiBh8SucigdATEYX+lqxgLtTeMmEELWSGFk4kkTsP6EnakRc
sxSB8NZodxCXX65Vm9LS9xYSmrOvvVeOkoF8eHeb/cYqsahNsSUbS9KAx+0kVAfyCgkSf8Qt
mXm9CFQWDnLRTkHtJMJWrDPtcmj2tSDtFVTImG+XLaK0rUlbl+8gk4z/Z5IQIWl7X/JFy4Ol
0JwUN+21KpPfiUTsrCVL50o8jXafGeT9HNfX9ndQcnEH6vOonWSOmT8iSUATLw2FJRIZ8gWb
Ct+e9NXtOeokE1ENZOlALlPNQackoY+x9hbFJa5L+lWasXchiTjNtfDDl/yGD7F+T9+wL3oe
ZtIqnMHrQBJwGlk6vAZP9M0Ai5cDY8tEQpLj1qRv39BOItcOKhKaYX76K4Yv9g7SC4fSaq0b
dDX1YuHpSvvcTiJXdko9AZJi4AX6yaTWnGtCyg2SrIZE3+ajnSQTcpF6wgInXzEvmobFiZ6V
QQLNt64gPPmdSOSmL7J0tpGUjErLV8zdRuUy8SHmtbW0cAab5sSBJJUkcsgqspycl/bqjURf
aMAkZEtGBUOtJLG4RPon9gZlau6rGQt3zce1aap/aSehAoB6v24mKXWw0tIOfbakVx2Hnhd9
MrCq6r23Lm5QaloLa0o6kYiejU5yhdvTqsni8xRon9vjbGCUWCBa7Z3oQJLhViPLJugJEtxG
AtlH3UnM8TprmuqntMeoV1KM3Uqn/t2OMhkB4/YRBPr8RYnEyXEPWll9/Vvj6JuMqLHna6vF
pSTyKeqCFqb1j1plQs/IGYmMEzqRCGtSG7Qw1MRhDJ3eh1nleTcSGZlHNScYNpmf1UACBcOK
RelJq/Gkqa2CmbLiLkMDCRgcptdKT5xIVi3HzaEW3gQ1kGiLn667kdR7skwIp8bXy1aSlfig
l07kQpKjpqOFZx4etpJAK8Y6c8o/8V1IGsPUF6XRH3FyA0msSJS1dyKxSK74nAApb/YvfNwG
Ergdq5BSYx2D8pW6vvS8534fp1PP806QeUiMzzXY2BH9wApR6onhftanStf43PuaB+lVVD4k
1LdeJuzxI0Yi9MTipNtSOZo39T4Huy49a9nNRDxbA0mIhWDUW7oMv6I+qdb4EwN8Hc6f+TR8
+eGieqrsCtXvWcc8KUYs9cRsMOpJfHl7qhlmR81Mchi3Xib6KiypJ5fYLU2ZUHIK8uGTpjNl
c11PIlc0YE1PnmC3xAKiWfUdnBXpyRPqSVgzFsFf0RtlnVGXNBwRibz57GdahRe2k8Q6SVa+
ri1975mQvsii9bwL9amWZKSRzOUujq5pSTXks+3nqeKuJwngA5MMr8V1w+K2dO55Dme373a1
FqpktDuOdg3SxnMoG5yrO9aS8EADnxzMSmeKO6QfDxxO0oxxLQk/h08OZrXY1Zq4p//mQLLS
oZllK1yeslvS7FMtiZjZi4AEgBwbnS5Je7ZaEuFiQKPNLNsJ7jvplbGWJOKf4KXWoCcHKBzd
3aklEbTQNwE96VKHHZPeCagjkSan+GPM9cTdwDonhz1117kUABUF+CenuPfksOPxWpNbwGTS
OEdgx6Q7GbUk2ilMTxyd6U5JrwN1JJrciCtAZZLh3lPhQqJ39wfQ7rR1u3dIRoHXkeh9pyfg
nxyAxLALdSSR9iUFy9Ya7O2cNobf4EiS9Uhyk2C8he6HkXcdCTJI0o3r4KuervGPP4tPt2/9
zfsv/vqHWWfUOzkl3R+R/K4kV1A6y609vy9QEYfq+wfU0fvgFwafPHv15BwyPD/3VHrgec/Q
TtALm2hk3KeuD/jgn11/nZ9J6hrVWOIj/+R3t3jy3fFv/cHN+A/GY3xDnvrf0YdlD/zwxCul
t/7Ue+sr529d/uZPPZ98/dl/MmQbhPvxCifvVbKsk4m42Ucv3njDZ/bEs6Z33v6w+cPp+N2f
uPzNj7znX0Z8OrzYwZy/1iKKN2J/UReSbTCjgoQUsBawCItX8Bcf+29/kA8ufpZ0/Jfvf+fi
z0CR/paUDrzOo0DUEMGfgP7R3p7ISYpwNN/YsmzbVf4LoKjqjd5sKj8svEhKL6aHZVOwIx38
gbUGI51kvgtJqaLIfnHxJSAZlUmw+BE2Sx9JEnhNwV4yKZMImeRfBhIofrU6VCMZmSTJWopM
ySTegyQV1+bsnReJ1IEyiVY68woJzOkNo15KJ8vtMqFZlfWE/pnob2ziJP3oyWqj6YlNJqAn
QUkmRY8kQk9SXSZqYrFVYyVJatadaB89kXH7eKuRlOpOZOrJWNMTk2QvmYhr441NT1IQf2Lq
SVCtxTc9lI7Qk6hNT0amnkSGxvZp2YINNLtRrWUbWfUk7I1E2JMCbTV7or2YHuRVqsXX2K4n
3UhK42fi2hzpGlsiGUkIRTLq3drz0slCXU/qa/ECm9ae34Vp7KQXErx1b3cq1j7uwZ6Ip1jh
Bj0ZST0J7HrCXh3UUSbX5ldxbYqtenKtkSwMnMgg6dGepNiuJ4UsnVK7M9q77tSQJHxz9siU
ycpNT3oh4ddGXCZW/8TmFexvT2pIAryF2LW9BTTtSVVPYLXpniTsVao0gt5mT1Cp3VnLwuvV
UypCThJ18k9K9qSP0oEt6qB0dvJjeyTJ6AL7EFf0JK31Y0096c+erDC3bM5+rGFPkj70hF2b
CpJ6/wR29A+aa3Gndsdu7WNsb3dWNj0J+rEnDSQhtvgn9Eebnoz21pMSCX97dWTqiVaLQ+yg
J/EuelKWCdPYABvtTr09ibFNT3j8ZK9+MXsKOqqg60lZY6F0YlyxJ+k+NrYkEzbSRJucmp4X
LZ2SnqCKPUl6aHfYOCDNT2t34q72RNpYa+ywS7+Y/nFqd0ot4JpPU5V6sg8JyHOlSGx6EkmS
sj0pTJnspbEgExqltuoJU8nEtGzoMO2OXOPcGj+R1p55SkbssYd2J5bb8zuRjOxt8ULFY/eU
CZ1RtgXts/snUCYlmRgkPcTZUrmsO9P8WBU/YVsWSJIaPRGW7do6VNSh7sDAbUPpTKSNLdmT
m1y7KyW5sWXZIVYA0tBIFiV7AvGjUYIreiJI5vQXoiebv+5AYvMKoAhy0BOwJwslQVaL6UWT
RMhkshDFmP8SO20ZM5lk1mkBjjIRSxRxwZqYtXhEdjiXj7ygJKAi80QIL+dTI4CAkqAOJLa6
A2pRwBbfrDmRuEwmdP9WPPOFTGaROFHOUUCMxL53QAc9YQOBJ5JELs/kJKuA/qG5gYrA5Lpo
Xb4zvMJvTxK2EAKmqYI9UYPqjGQj/4BM4FNSIWEvL96PRJvMXcpAey0vJPXaodFBSDSpRs0k
gSKpGLGuJOV2h5IE6nvpUde1JDY92YuEykSfQp2YMqsnSQ5BkiP1PTJJ6vVkf421kYTqu3Pp
7K+xFhJjn+1mklFj6UT7kui1YA89Kfa3bPpci8RVT6JDlM6V9n3kbE8OQaLP0nHWk/1lYvFP
Iu175Fp39rcnFpJA++7c7kz2lklp/QTpyRrLDaPjtYDlSE6Oc53kiJatLJONuYB7srtl21Mm
1xtzil8pg+sD2pOqxhqORkkm8wPqSXkEITetrrOe7F93qjLZjaR3PSEkxiKyqLkF7NOeVOOx
UYNMjmhPiGULGkgqpSMFeIC6Yy4E3KPd2duy5Uj/nrjqSf8kmbk89ojtTpXE+N7mKfWoJ5XS
MTdlaKnFGknJDe3BjzV/cNaT/WVSIbkyvkfHa3cqJOY63SP6J5XoVmR8d/dPKnrStedVqTuB
8d1dTywa200mFRJkktyaf7IuLQ9JzHj3prTPiFLopBoYV29SdiIpRZHXeUkmriTVEH3RkaR0
g3VpQ6S5GbRalUhUmcTVEH1HknLplJbMlDJYl/Ze0Uj2Lp3So6xLO/C0lY6sMQcnKcmknmRe
jT3uSVJauzpvJjmknlyY3531ZP9aXHqU9N+b30sZrGpLp3eS9UcbSertSby3PSmRLF8wv7dp
rLJsfWvs8vVGkgY96Vtjl4/N70dsd0ok01Jjm+xei/csnVWzta8nmfddOquSTGLnFtC9dC7d
xtDLpdNsT3aybG4kV930JGnwT7qWTukGT0okzu1OBz25dNLY0131pG9rXwyaS2fVhz1xkknx
yW56Eu1iT/7chST/VLOeVGRyXXNik0zed6k7WdmPdfao+67Fy+tu9mQnPXGSyazFsvXiUTvJ
JF3fnj0xSeIWkl76O04k0bqjnlzXnNhE4mTZoo56kkgSmx+72EMmo3VHT0nZE4tMakjc3i7d
Yk/Wx7InRXgMe+Iikzzsak96jBUYJFklfnJbfuwKr7t5Bc16MumVZA8/dlxDsnEgSfF1R3vS
ED/Zq3TiikzmZi0vk0ykPVlXoqC4tJ2FytKBJMI3ZXtiBnzLJAsZj11WIsM4riG5ciDx8bo0
Q37RLBOYBgop+0zl1hfITuLynuugstN1aWgjLx2eRvJIgF2Tg40lTX7+JfOwmgbK8vuweXin
fbEcSOjbB0vbkJX3vj4tXR7uQPKddhL6Mt5/usOtO6Y/aic5wPZFO5L0v33RriSp2532Tf+z
ncRpW+79k0N/JzoOSdxOEhyH5NutJA775veS2jX2WCTfbu3vtGxC3lv6UatMDrBXnTX991aS
I5lYfNNKciTDhv+sleTK8U6HJzmSicX/tZUkujMkwZFIcBuJmMj24fDAIN9ps2z56x7CxjvM
DpT+uo0ke/yCT//pf0PdUvrfbaWzLBBdzGR5I1fPqdU/WRXoCT6GfWvtZcxyRG3b3PF+u6dJ
G8lVASSLg5P8VRvJEEg+nmDbHo19pv/RRhKR0rnEp08HeXBYT+VbbSQ+kckMD789K9BhSf5X
C0mB8uAqxfHVqggP6zP9TQtJjopgSEmyQ5O0tTtZWAQ+IYmzM+TwTsZDkuDCCyhJfhbeLskK
5y9gRnLLMklpf2fqJ4TEu109uaIk6RUhefTaY+ebHoJkCCQplcnZ6843PQRJhHNCsqIk4QuO
tzwMSQAyWYHG3gqJ8NkIBpAkaV6EL92mTPKQyyTNirO7QJLGq1Xx6LWDgrS/rT4P8MVgmL2S
P/hieEiSFu9xBSTn/pN8kJ8c1itokUlaeQnt4VIzybG65+0kTi/hOwqJf1dIHF8410tq7u8c
KwIKqZEkvzMkx4rF0tQ8NnqsWCykRpIjDTI5kBwrFttOckwT20xyTBPbTBLdFZJjmtjmMa+j
knzQ5FHn6Igkf9REckwT2+yztb5f/WgkxxruYqmJ5KgmtpHkqCa2keSoJraRxL8rJF1e6nlg
EnRXSEoTQG+R5KgmtpHkqCa2keSoXmwjybHG8f8+kRzXxDaR+EcFafAKjuo7NpOgo5Js60mO
bGIb9OTIJraB5MgmtoHkyCa2geTIhq2B5LhebBPJkU1sA4l/V0iObGIbSHJ0V0iObdgaSI4M
Uk9y3O55E8lxu+dNJMc2sfUkxzZs9STRnSEJ7grJ0U1sLUmO7grJ0U1sLcmxfcd6kqOb2FqS
Y3ux9STH9h3rSY5uYmtJojtDEtwVkuOb2Lq5Wzm6KyTHN7F1pXN0L7aW5Pgmto7kOF6sscVz
Dcmhvdjpqw8feJ6xdLuGpA8Tu528/3T73e9+61vvv3/xp+/+h3ff/a3f+v2Pv/gvfv35By8+
55H0hmes1a4hibpmOyH/327FGv7vTraTb/2pV5+C6poGO8mPAkeA4uINz6NZvl2b6Yf4v296
//rZn/nZn/2bHz6dPP3upHorO8nSIPnVF59/7sFzz5889+orz3zi4cM3yP9FHhcNzz3otjK+
huT53/3ai//q3Xe/9uK7L/7B7zbk5p3+48GH/vkz3r/9xCfOBm+e/UK4oJfTOtGJAteuB1za
sz1n/5yQ/x54D85PP/XKKx3zq0/fayGBQu76eDulmnXot2Dsa9a+bTvepof0w4Ov83NN37wz
JMs7Q7K9MyR/cmdIfnxnSH50Z0j+750hefr/ARWjusCsIpu8AAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA7cAAAKwAQAAAABrbbWiAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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==</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlAAAAWQAQAAAAC91kfSAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA7MAAANVAQAAAACCeJRdAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_044.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABLYAAAQwAQAAAADQ9Or9AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_045.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABRUAAALjAQAAAACkb99UAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_046.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjgAAAGoAQAAAABjgKKFAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_047.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiUAAAHNAQAAAADp6TY0AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_048.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABNIAAAbfAQAAAAB4dfaJAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_049.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAvUAAAGaAQAAAACnc4EyAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_050.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAwoAAADAAQAAAACM2KnDAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_051.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA3kAAAFsAQAAAABZD015AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuJAAALiYBGNf7iwAAHmtJREFUeNrtnV+M3MZ5wIeiIjqobCrIg5VWFYUYSN8auXmI
jBg3amEkL2n83JdWaVznqbYCA7WCCMe9bpHrg9tN31wgyKJPfS1QoAjQIsvDud4AsbMBigIp
2vR42UCbhzTLzQa52d7cTOcbcoYzJJec3TsJQRHaknaX5Pw43/z7vm++GSLueJy93uf8ZM6H
J/8Wfoe8Mb6LeujeH/z7r/eQdRB0WX38Kqoffg+5wLLyjrACQPiI8+/8x9vf//ZfXhWnPGqe
i8UjittZLFN59GjEp23A8t6r//XZH7x/dsbpEZ9ULjqyv846Hn3ZBsy+wF5+9JM/fO+99w3K
vD3BcwEXTT8+TuBJ048T3npcPPCJ5/BXwA7gyZOuNKe//CI9Zw5/Bawf8//3wMljBhZj5xMD
MnS58uP88QKJUCGeKDC5jgL7x8njBe4R//CJ5jDM/OMLBXaMFjRK/YpmM3msOSQ4QeSJAnly
l8ZPEJjxNK00/fljBi5WDF8kUFQaKk2AZuBiKP6xgePz57AFuAxrwHPmEIB738TNJ0/4CQDt
x7kAYL9SSmYOg8eRw34lSRPo14CTiwCuORpzeAHAw3UnBXCf0Ss2cP5YgYtDioL4CQJXxwQ9
YwMn5wOetANJRtFNF+D+BeWQZruI2j/Om678GfqtCwI+wHuV4akRmGhFxAWY+GuB7DrmLgPw
gPc2Aa4bMISKcQPziorRCIzEUN0igArwMIvXApOYB/zM/LEpRTFkssg9h30SrQWmMQ25VYpN
QLggcAce0jXApUjqQ1/DPMMdIl2JP3sbAFm4NocMql9mPlATUDzZ6vhigFCIPDPPN4lUALPP
bwDkLUA4qNlumoBTUdgLN+CJC5B5HSIVlIRcYA65qfSsAR4X6uuctx+dZSiP5Nnyx6YUIVuF
+upWaaIOIDEK8ZzAk7Z2WNr4Ruc3abgQun+KnYF91Q82AgmMPL24FShqKd91A0q9NI2bTwrg
o5cQCkUhhq1A0Q53Q3cgahktYGKAW4U4b7hQtMEb7kCGwjUnBRCh3zjlVktsyiFxB3b5S4fF
x/KqJiDFPCh0rYvyRJXdaRNQ2ArBzYsFkmDZAuQR8zdo+C5Arn0LjcABCwrl7sKAyaoN2OfB
Bp23EzD9chswjbHj8OQMJLeLD/OmK0Wdml4wkKkhqjGHBL0VXjCQ93ALUPRIkQX82ujcwKQA
zhsvnau+rwBWnZ7b5DBqA+ojB9KPB2vOuwNVjztZc7HVDokWyDmAXivwe4UQc+CCJ9F5gTBg
ULwG+MlbyALO6LohqBVoV3EBRH5zGcJ0uG/eM87QmkLcYN7iIPe4NwO9949M4CRDXnOaG02U
ZFdFyTSJlKkqrIBDgq5vC2Sv6TylPA3cmsURvf/itkBaqjx9MUo5Ajl9Md4SmHmq1wKLIHMD
Djkr1MbNgb2vnBYVkEVUtOiJG5Cv8Rh2T3aF/H8O8q8Uk5jGTjmcbA+kEfWyAhiTmMUd408J
HG4HJDhDhZeDcAHEzjlsBnbO42dRhh4oIBUK4cQFOKN42xymYYp2cyCoUWuAS/0pB07Z1sDj
/QztYPkVdH7eLNLSW5UDlyKHg+2Ah/s8w1hng7kBV8LkbM5hZxmOLeCcxY0inepP+fMQGm4r
0slEVFQN3OsEFirGbshHmwPh5gm0jEgBPdbc8MfWPdK6qcyvOIt0CD2MymHmr+lptAdaDdqD
+ny8O5DHOXDFE58296Wh/lQ8zwGvTDs6ifREPmouIA4Nvxeu6bxLfaLIYcZXzWl2A4dTAyhM
lkaRljksgOy1L2wLDA81MN4TDa4RGFWBfJ0S1VmGg3BPlT+NT0TZNIq0BKrnWY22zOEk7Cml
mkWgnDbl0PCdGaPXcCvgbIiUz1uMxaRZpzEmIA1guBVwyREvBmChQWVfaFYTG3O435RmJ3DB
95T/nPd4ON0A2GtKs3vEF92WUqKTp6LZOj9NFfjzP5Hu8s2BosPQLu8E4Vmzql8mPdPXxtbs
gzswKj17KSpyWH10WasODCCD2OFGN2y3muhzXz11hsIxAGvGJgBpri/La2VwccSbJtG6gehh
OFHp5kDWq/YiRD5NUAIvYdBL9xrS7Na8hWlhAPfFl+xK9dEBOO3f0sCia2qqNQ6qvq+7DAEM
RaXJcNWehpFhPM40sDhSXE9zIyBFV0ORwzROQ/tCcHtNxtJ1bgKtOStnYFICOVjAE/EfrRQi
AIczOStoApvmQ5yA+kEveTAcDJfV+gcK5BCs1QqwYYjqBqZ+aQeNuATuFW1OH1MJlHPJlq1z
UE/TwSD17WCUCR96uju3gV4V2NDXOAADe4pYAon1k6R8qgHYMNfbDSSVaY05xz6vROAA5Vqc
fqgGrBeig9sE2TVkzm8GywpwIv5cD7KrVSCrd24ufppq4t8IM0OJEYcwJDh/2yPP8Kqj6u5W
QPsQwCizbTEJvO4TmCuxLfL6rNY2McICGDcCgxqwXk23AQ5xhm3gB8Vfb3kEpp/mnBln6rVm
G5EOcGob3tQzgcR069VqzTbAfTECW/F7UgfZ90gUATA1p6hrfc0G/lIt0n0Ouo0JBMHt819E
GO7p3cPlqWTbHC5vhRrYF0DIYaJkJytNnz+KIwCG5lhSqzWu6y3KkKCJSLoXA1DHNEptaU+w
pEgjU7WodW6OOWToLXXdRCi4B2BjM6TcjBTzPNoERCo6obRMojYkOgJFtVAT3XM5RwPAQI13
Ui2F8xIYW8ZvNSzQEUh2sJp7n0jgPvga1ERtDsRSd5oZ0UOyLKppugEzilQqAhhKSzzVqUlz
TvwK4Dl8MYDVzs0xh8cERQMN9GSSx1xFXuVAT2qLEjgo06gqUo7t8DBDuLC+RBmiGIanKVe6
gAzS6qE3QZeaUW5Npsgms7lIBwlSnQsApRIwFuaw8fhJPlcigWa3UOncHIGhMIamGvi0jISb
iC7UkF2CrgZKpEsjkYq+7wiMer+m/GkTnkSyfx4SC5j6O6HKoQlMd600HStN1NepzPkPsZTT
EHlmDHb2plQNZlBVTSAp3LsyGWcg/nsDKPrHfQn0zcKiEdNAM5yRFO5dns8ju4kUWjReKpGK
/hFE+V1xe+m2FJ2YbP9zGq9st9dNDRRtyxEokmKBBhbe3olHYwPI0QP4W/SliQ18L1KfFqIo
3EQKQF+LVHTIkMasz7AJzLwC2LOBqQYeis7CPYclsGjwM5FV+VsyzAXm58CokmLZ1wyEieAM
pL5uFqKjA+BYAKF2UDVUTnJguFfJYag+RcJEaBWpPig8fwkkcuSdCiD8lvmm1jRjQd8Glh4B
LJ7csQyF3ALdtYnqzSUwL8PUN62dGfdjqx2CCZ0f7EVR3Z0rDfgTFDDvH9OYSl0q8c0wtTm3
Wwvn/6AEwO5jGjm2Q8yM4anonAUwznUp0wM0E1dW4qo1MI2STYDDEiiPNKKyA3gbmYrLDEIa
bD+iGvRZFqHATaQsYqiYvCjNozRg0iW6gzJDL5zxS+g+fP+i/klVIZbtIN8R+Cz3lMJXAvOB
n2MvM6qpqDQ9iFJI6+nS+9Sbzdw6b58HqsPQIs1QDIXHcN8GehPwG/XqAS40psHScbTo8SPl
fTKACLx8DI+JBeyF4AGISFgDYhYtHIFJTItQQEOk+RYG0M0ZgeAz/tWIyGpWM5wo5qOVK9B/
vpgPKodAoQBC5LOMQjGBU2j37IGpfxdAIaMzRxUjvYLV5JUe5EX/AvOU0O0YwLkYhMQlJLN8
Oc9tChTmu9LfJ/q3OI+cRdx02wiDFFrnKosNIJE1CJzLD11V/UAD5+VvsoGz25z/sATOxFAd
8bwfKgUkw3mEipo+fNMViEkVKGoFNHAhapKYQA5G1WlqOo8O5ZXCbkxcgRQhJSEtUo5kH8ri
o5TKtM+K54HGcpqYJs2+rEFgglF3YFoDJtI+ZHi/mOjPDPfl6sA0aYZQw8Db4LM3XA1SX2nQ
WqSi5WMJ7KFcegl8V8DUnHvC/wEjGIGQclcbXwdZmb6t/NYw8fImIy3iZiCC6Boq+gnaureJ
MXAnOmxsUr0qJIEECsU01M8DwIGWz64ca2giTEhXp0L6AfWpBvTF4CWBGNplASSLs7/TVzIq
h296z+eufalx1IBeYXMLfeVYi5QsKdLCp1TOfbBriC9bc3jq9BS9wosgVG7RVovTFFNUXrnj
SzXnyu1oeroxsOae6hXLhlgM1VQBI+qVVWAnkvYN2kHB6gKAQQ6kMBnWDBTtFIA9MUheBNAb
TXMg9fZLoLYNuJz+g2dKJjTaHFgrQzEOBzmQeWN1moUMl0BcTMB9kcaLTiD9wVF7DjWQcWEO
qBz6pi0X5UBy7wHvBpJKpGgDcDeSjAcxWEcFEFHDHo/UnObzfNXZ06SVhdD1MizmiuhtMVCp
3omiHRkBl5tOYemt6m4Wvai0KIe8oQyTIO+7hekgktXAUOYwX9sYFn1DFrZbwBLoDbXCx2CS
ppZDmhv3Qm+KZbhGAXxadt6+nMwPyonwzhzSaF87rlNYP1MDsiAfm9kdzG5qoLcHAzDDYP8y
P3ta6VmdzYLsBNojmDwrxti6I7xX6MHXI35TtwVvCaMjjaVP1cuQO/BBoJWyvdzRXJNpMVTe
iNgzGrgnPbar3PWFSO7icBEpESVIcf49gNCjOpBN8n+vBgKo6lQiC2JRAOOeAnbmcCGspu/m
QCgU0hLuGVrAGJTWqbQOha33Y+ICBPFMfyaUrigXHWYBxeuBfp9FWqSZvHCGYTIfFjopb1in
SOG2vgIKvQufrL3cnxjAPNxvHPCvYzkFuRFwb5inIcYfHq0FCsWY7ahmwdmNGIA9PsJgLOqS
6CxDCRxoYDxcK1JhRtFdDcwt+5kQKAYV7EroAlwWwN6kAFKE1wOFckMfxkvzZj4TTXgCPaoO
pnAQ6VwMnPnDcfBlrM9hYPSlxTEhENog+lAdltEJHIv/DnKRLsBR1wK8AsqNXcQTugNTjWSk
DbrOMhyLtnSogSyctADH4hI7hzP2YjSWAdvqF4cyFMWggTw8aqk0x/iwChSPOIPn1DG9LkAV
0AzAo7ZamnlBBTg9ZNLj+Ofaw9A5Hk55chmmWiVwCVEsa4Ho3bthpQynPSyduKn2VXWW4VTo
LIWbnIBZGa1vFnv7YvCr5DAJQaS8dP91ApcCuBNrIGvpS3uBaAQVYBoO4IZyqr0TuBLAQj1Y
8eNWYAouKBu4IHhg/9I9HjLkFY1IaLGctgOrOpZQPoY2sHvEjz3l8AQrsG08zMJFFQjKieUe
7gZSHKvF6qANJm3rLcAPYOcHfAn2DZ0iFUoQfar4HsFMbwsQ3OkVIK5uStTZDoXx+n3VL4Uw
XdUCBDXbFil4dTcECuXXV8B9Tm+0AUHpqVQav2qjd6v6wjZSTuuEpw+71mxWgCiuLPZ3AYYa
iPtnfL1Ok4vMFikKK8ERLsChAqbIP9ssh+QDnlp7WhzdFrAwYNRTpyjozKF9mgZpZdcrB+Af
66YrSmS1mUjZZVZJvxuYPKfXGhDENwTyy6NpJc1uIPp6WAIXm4mUf3s0rqTZ7VQoNzKkANyo
0oiuZripSI2FDKI8pl3Aikir21o55NA80Gh/wzJk1RmhzYCwYnszYC2ApxVYO6BRbSbS2rHa
CChjkM4H3CyHcGwo0vMDN2sWtWMzkV4AsNu5tyGwS6RPHNjta7tg4AW4oH/JgRcwjbAZ8MLL
sKtZXHgOL74dTnnr0QZkh5cv++cHpmj3/b8Y32ZNp5PNXsZQBcaQ6AGf8z+df/W3VQr1NMuj
fG/DpUuXfufWn336tUdfagOWoU2kJdWIszl/50fvvPTSXYRuVd4MAatQRlaabUDylLoxeOWV
V1599ZWXXrv8zmvvvPvZd3+a/nQ+h8nJnzbdF7WUY2stJZ+49dGPfuxjr7766c9UTy1a0ly3
Hao8Nm+HDsDhtjlsAa54y/E4gC2n2oGbd9750dplRi3nXMuwujyuFbh1Do2Cqi5cftwiJVfu
NZ5q7lhHLUDHSnM8rJjqhUh7H94U6FiG/zqoRKTnp5jXuNZ3eP4cvhVUFkrnp6jXuNa3GfhX
GwDZU9UAxwKIGvcuagSSfDmIW6Wh13DVoZQnAl7u+hE1Jda7I/3ebmVIb8fDJuBp6jVtJF3m
8Kz8GOaRdW4iXS1pxdedn1qm6LjhvpJSBgFQnE+0ds/jw7HgSdgIzPRUazMwuavmDwj/sWC6
luGS98Jpw6klv34H1++L9KexXtuz4iksi3IsQwGMbOCy+PtqGYnflMNIr7Ra8lRGGbuV4ZL3
eXMOvxFF9fs0kGEdTjflmVwT7grc541lKPLQBoT5hzD/OOMkHHcBjcnHQdWTLP8WisZoyGsN
b6SBf6SDzSBIcuacQ9Bg1gBh25QyOqQKFHriWAF56A5ccV7ZwScfKqEpD1jtrSKlSEV3prY3
pFzO0WwGZOjj1imI+thntZ3SNJAgPb83I/GROxAKP5JP7FmnJLCM/leHznBWAqdZ7sRy7Evj
fCFh9qlFkVieTD4PUosh1znMRIddJLJMcqCbuUajfF1IqvcxzU9BbRnLqrFGpIJRKEaLAug6
HvLfA2AfFsubwFDW3mohaiDlOgacpLGssG4iFRUxBGCEK8BAAvU+lMWhM0yJVv0I4RsAIVYV
yyCk9HkL6MlU0od2ImUOH8QaGOedjqNO00MQPMIeYLWNaQFE+Rqa2N6aQwMhAqQwe0SlYxsB
YR6YZnH60AbKOX6C06AZeEUvZ6F+rr07AhMFzKh5CuKg8+Kzqo0G8jIsjSL/FojBsQyTAMqA
iAKxgGng01yYlrpoAPEqLDKLfLm8wDWHMnaNioZYzHgXwCt378UFuhHY03okhCkB0NG2SGVT
ozxR25YUXRt6sbjd2kXdBN5VwKeH8tal03hYbM1CIUbHBBJ0U/Wjxgbcho2PPD1fGWC51NLV
PvzPEQCxr8pwWQD1RJg5Jho5DDQd7coKvpHri+0ECpg353I5srXdSQlMsF6TgOiDzYFRoLrG
U5WKFp8xRllAJeoeuSNv7AL+LzZ+EIrewhQpPyiiJvZic/lteUsa69UtPeRmW1j6yt5QhX4W
wDSvnFDnjd1vyhwST8cmpTmwq1kYm4mChEJmjRYq8BKuMixWA1jeXuxK2wXMbpqjq2joNpC/
nKd7OzW3FRnpT3V9p6sdHsc75ZNDCO0blkiLIyNC2SiTNh7RenFEJ/AUVohHhumb+dHSzmF+
LFaiqMuZwhFvSbMDuM8jY/ViFg5PmoBT/sisNecB9vnIMDnJM8pMrAJn+8by2+E5gL7lqSTR
oABWYq3g/3IfE7w+yc4y9GwgUmtlqwF6cJU299tE2gGEUcdY68dQMGgWKSjhejlem0i7cuhb
m7ExHZhaBR4SY1uRiwNybShVy3CPxOW2InhdgvNukQYjc3Eh16tFbeAx78Fy7yL3jWUIo8ZP
PtA5PLEr4ZEJPCtP2cAD2PBDVdMmkUIqPfThTpE+g6LGbTprQFicpnrTJiCsK/X+BeGuvnSn
C7gCj2myWMIwplYt4IYbMqntp1FXDr+FovfWnCoSglJNMjluqnYxarjhWJ4mncC/Rr/5disw
Ra8L4P0YgGqZfBPwEP4nOOrSaQbowbVW4B5oT8mdYBrpvVVMIHvl9fyDGHMmM9E1duVwv2lR
NjeaxbPQ+yU3UDws42RxeZ32CojHGvgkHHcBD9e8QkznEMMWl0nYA6DyOg3L60ixphva6NCn
QScwXQvMZ0SF2kkxT7xEAoOaSKdZbh1DEX/Dp37n6rw0zp5rPpUvwgc9Vwz2XiZ9k/1aDsck
n2IB2/BbAR93ArNLl77YfCr1RgVwIIAfkhr2gRKzPm7QXDuEgEGhHc1nXSIVVsys+VTvKbns
+DnpqfHfkU0iq4kUcSS9AlCSOBSXd+WwHHKrp9ANeHR2Twa7B3ldLvTwEsgQ70mvABiso4Ho
/bYGMnQTSSBEWpNn831GKK4AKeI/IRoo/g26+lKKgqDxFEP4Wiw9KUK7IDhHFbaUAVQaA5iP
EXuTdzYL1jz3IoC3d+8A8EUMCz9UDx9WgKRfAKG7GsCmRJ3GTLLXfIo9BJYwGXdfJ5yFheKT
K83DMoec+DAS0hck0HcANsRWnEhgzGEGgWHmCeO0X6h2h1WRip5ROtxieTJgnaNFwyH3iICd
E18YylJDK659fgdrgFlxMsNbAGXvKIADMsiBsJlMXnjFiFgC2VcyaSFKAYiammwDRDdCECke
Z3MZ6N57WG7LllWBX2IyaFv6v9IP/s31ePPIPRYyCYwOs1m+iwDY7lEBjG0g+L5y1z8AUe/F
LQIHiHSvCWByZykbWs+Y78qHYGwBj9XzZOjR7haxGJncymzJwuSFqZyZ6Bn7UeRDsJHDPY77
qgfK0PRsixxOKdx+yoIUS2B0YOyNmJfl0AASP1B9LPGWqy1CI8bJrhj7TinKcqB/YI7QQQWY
3IfxMK+8FC0XW4h0kmBRJEuKbuNlvglzaJztV0SaIG+s+gPqzbYBDlPY6kvk8BqsxGPIXghd
B8Jok/f/1D9ZbFGGURbSCV9RdFk6e9Gt75lnDyrA9HY4Ua2U+svjLXIYsYB8BnKI8u0h7Xev
H1eB91+eKPWRoam/TQ75vmjxYjxEHwFJ9XxLBZFNBJs5hB2+ih9gHf0WORyOexL4rHxHYRrN
LWDMrVqa3oEtlIsviSjuLSrNgO/NQaeJ5YrrLDoyz5Iq8IH4pjw9YF1uDjzaZ8EEtLZYlhd9
JrKAIL2RkeN7LLI23NyiHfZpMIBZ8jh/cHtqjcI34xdYyyB63+UntwceHmYRrPrLiq0ibXtV
5sbIIf9bH8o11Y+1OfB4RnZF18bpTtRwtgbksmPr6e5o82aRckYByK7GTaeDGlCM0WJoUR3u
5kDRqBK5kLL5RujbsPWLUD9IrK3MDpEm9R9JeHoFw7M0KyDjWg4zeC20Xo3UvucebXgPB0Gw
nU5rXJsNTPKJaewgUmGk1NVgYUQLndQdCL7wyT65ErnkcE/7CUwgvB+zNVTQugc8cJGf71bV
CaxtTS6BAY03iE2Ennsn4MHQASg9AdUfGQrpJrGJCDY1CvhgkH9tD9mNkmhS+W0ugMQG1uAj
4/PPA/Aklk/eDsS9qjl61ucoOLbdl+V77Dj/xyoQxjA54eUiUhL3KsFeEOghZ62MXJkvvyUo
B+p9qWXfzmCfA6cc8hoQ9paCxmkA6dUyiXyftFE5YyUnp1hMnYHlGlX0MQksxGcASVzuhpxI
n+mIfFC9sVj+y2IUq7bSClyJnloBSb63dYPPG9Zbq897UovCRC6P5fl2dWC1olPVvtrLkJeL
ajP0Qgjvduc14JKVQ7one4rhki/yXOfODYZD8sAlhyawdx+2SlaTa6ZIl0m56T2SjozhbL7I
u6iiBMIjonypnTk8Kj4H6eWpGNpOGoC9ckv423J72uHsMMs9KMVk+0BuneYAjHXzYVGKFsbL
qy1gGUZ4xwfbE8/6p9KDouIXDjm94gTEGkhxilbGC2aMMpwl5Z4QAig0ndH8MPegqC7hmGdq
v+TWMhSqhJqnhzF7ZYzHRg6naai0fXZD7tY8nEzykVgtOs5+/4C5AE9D7VUWFd2jRnyiCcwC
PR9204O8j+Y8D2vRwaVIvfK5Q8Xoa7NAmK7LM/NU+fHYmIAb9tjzUIaF0NVsLkXPuQGTZ0IN
5KfmkoelBdS66SQFJ9fo5NDu3in6vCMQ4VgDF+YklJHDA/2qHnjDqgQuevaKDKZ3nugow0S9
axGElq0BJgZwekYACPECltmIkNq+pR2YmsCV+cwGUDRuDVzw7AXoS4VFYSkhyHPqaU4zpKoD
4baQbKB+49SKZ18WOYQIUCvEt4fcFOFMb7EpimBuCskE4lLVojx7AANwFVju83jK24BEh1KI
JMdmEjZQK4YMZyvonXqZHXGblNZTG3BpLCSJ+NiMkjeBoaGJBmQB30SJWTp7uT11K/DUMP76
fDywnkUf4qFK7XWPTkGkVEd71dN0tJ4SbMUflqcggqUEkqsD2eEnaG2ajsDM9jgZp8QJqoFy
ObwArl2KtHQFVqJWTZGiyLBA/pl3hEY4A8mn1gATVHlB0/ZA67D3mzCeJUX3KmmMoEGeNSfj
msP5PYQux42nCCK+fd8QlnKue022I7BYS9kkUlJukQ4LMT3YclZtT3lOIG4EMk9v5CWv4vyb
6Er8+po0W4Fmby3yZwatmvUpUM47hq7O36Pwrqm2TJx//WFf93kFaFi//uR0/k84Zo9go6ut
gOZoV8auFWpypE+dHZGPXLPWzQbnB/4IXb5895V33/ucfq+tBp6Vi4TvnP78NR6vUuwMnD36
xe7Lb/zidf7uvc8Widy9i+6i1gPP64tNuyvNJ5uWSJsLj+Xx3/groq33V5+7jN763mWv97vo
qUufaEq1TdU3JC8PzC/gaAEyqUTHvLShHjPw8Rz/B8C9kwR4V1xaAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
 <binary id="i_052.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4cAAAMJAQAAAACYLH6TAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_053.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfIAAAFJAQAAAABI55LLAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_054.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlMAAALzAQAAAAAdJr+rAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_055.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABMgAAAI+AQAAAABhrgucAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_056.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABNMAAALCAQAAAADcsKjhAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_057.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeYAAAFOAQAAAAB7p4PhAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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=</binary>
 <binary id="i_058.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATQAAAE2AQAAAADHMlM5AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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=</binary>
 <binary id="i_059.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA3kAAAEbAQAAAABPKHAAAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_060.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA54AAAEQAQAAAADw0ZbLAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_061.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAADfAQAAAADKbQcfAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_062.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAigAAAG8AQAAAADcaWPgAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_063.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnwAAATYAQAAAACtyyc5AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_064.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAmAAAAFOAQAAAAAJXpymAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_065.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAsgAAAIpAQAAAACXyPP8AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_066.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABRQAAAGvAQAAAAAC32TgAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_067.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABOAAAAMyAQAAAADskYN3AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuIwAALiQBN+SpsQAAwitJREFUeNrs/X10Y9d1JwqeC8AgakwVATPTJl9ViQjoKWbW
9IpZhfeEUugYsIOmvNYwpfR/3WvlgymxL9+adpPlYsLrjBxeMPLYqHGVVXxaq5toik1PMmt6
zT/dUvNNS2xYAdRiy6wVkFReZlaKq3AFyqoGldcUQIkOQRi498ze5+PeCxAsKU6b/f7IscXC
x8U9++7zO/vr7LMPodh06m6m/apBP12rul5WPuVvXO0PXa9tUkxjhVBdkx/W8G+tnVSaO+WW
FSCkagExjLTqllWlFr7Gf+D/lkO4YRgl8bDZ7GHuUDx0Q9dzcVrTaUxjjWrQl67V9JoWi8HH
lPzNn/O/ejNdr0uCNXqtVlOJaZim8TPdM0sbDZpruIc+15B/3ezWKbIFm1WpVoDbHzrfbdHS
Ni2ZyFuz9OE23WbMLhU3kSYif9/SSj87G6o/w2/0Th+aRobQGc39Ua3GsPdpGmIOoFXl9FTw
jYAffGNVbNAxxvBXDWR041BSo9HXavCmps8wzM1Eo9C3Rhu1mhbV9NoJzNU+LWn/VZt28pOa
pk4SgFzJbPnc/LS3hJbLZgVPXHKHwRBZJN7rmsQctSzAnFvYmPvUKJUAbzCfi80S5cw3zG0k
quNsLf28OGRZnT7Vf8t5XbMHDrBADjVNb72207h2ksaVCvuvWZXCDWRelcs6jriqfFZbztE6
MHt1JMb7gJtqI7VYDYYQm67FNP01ZHFNm4khr8ljKDqzBgLXYVCcMRNYqE2CnCuV/mY4sxtM
vSwKffE2C+9R8gnZ12jkZN8O5mgVdIp9gyo1K4XtKsxlRkURhB5jOIo9l5yz26fVpq2t9Lfj
HD6ifBITGZXLrTSy2VVSoT+Dpua3MUFpUsMmzSgZJntdouxj+TkyOCv6rsHMnZ4TcKxZU9O0
MoX9lytboDmmptUpHdBarlgI6JOztUp/ju0UZLsnMRt1lDiVyj6hK41cLue+9JSRLZ38SEd1
wid/DTAM9o3ekQJUqPK1QVdcCK+bOxSAC30CQtfqa6UVJKWRrTMkn+Dca/GfDXZ/m+bmDe/d
BI5lRwhOIEqtn+WeVEyqkv2fzV3GGyncwIizMQcSwiU2rKqGA0i5kLQAfkgMzgI2EVo4Z1Wr
VfpfvX3ySFTamcMxVyH1XBZshVzrd60klk6/LcDMUTC6ji855MSH/B/LhTlQF6Y9jiDc6g1E
PKrmbC77xrKEY87NObQPc3BBIxdvo/Rnaa1zwnlU05kK7k6y2Vbu5tCiAPlD0B5rY2qncTgx
BUuCDZKtYE+DIQHmBb4xkAqH4bmGxBxaxchfQa+lz6qVCkgSCyUbkHLkfpqGG3PAfHBTrJ9t
cjyufRLqcNhlrzX2CsCPmAPxvdQq5z51q9V09JWEqSi1py6/RBA6nTs/M92KfCezxMYUvZG1
9oewOceQ1mic7gk+vukumtu+qlJ7oE6xL3JZ5zWaviVmxTLMWVa70sqe+PlJqV+iAmeAOpN/
YKAbJ0DIrGvbxLblHGMxAGtPdGiVVSbnUIsg7tS5afZxK+eQQjCgq3T707vsrXwonXghrmoI
j5FyD4XzWEgrS/AWKRQU7elWZQ5NAcRcFgyv7KdRWaUOn4Hvq9vcBTdK50zWmQHpcpZcmAPL
zfGTzUwmk31IUY7l6mtLK8vyCySoIjmHyj/XOAQyVz+tbq25fCbd9XmrK1XVXeJfSBqn1eH9
6reXlkAAC/aabzDS6kuIuXJ1r9Iu6bInUHcScx9S7pCaJaZgTbTh0Fcw2GDjjDRQAfAnz9ry
AGe4TiXIrTk6q6qjpAchB3NaVcHCc5gnOce0P0YL8M+nYpwbcS0yt+S2APCVMxtyWrs7ZU2M
jpOkOl2pCP5Y5T2m+MGcqxJQrPVGm5isnjQ5OwsBdJzAztB1BjQUeTUh20DpAvYlJVLOmfgc
YMLZLbezkAmFCBlAi65eX8kZKw7dNuayzJCHoW803NP+cc3FghY7yI25Gp3WXaAx7MCEEMU5
IxUgZD5zISu9c3MZ5svD7I6Qc8xSdfcK9J2cFHpbuAUHzjS4n4ROCWpW5jbhFwg2nJTLfHiz
LQ8MM6Qmh0abm/CrSZLwI6fmyqqlurrIEflUTNAx06rNYDq1lRycgfS1LQBacs1J8+EOmLRo
lbG3ryHm+ENa+E918gaBllR9qgTd0WS5BsADv4fZc+hutvQKc4Ke9HTaUPeaGE+dYQ5fT+os
LqrZg1tzbD3ngVGRuCzm+fmgApgjXpoDv6G+ssK/queQDFvOZZn7CAO9+ikxV3M/UQvOai2S
bs7SnCc1HQYzXVe8nQLKgv0h0P/i86Xl0srKzsoaCDpSUau1tgAL+pmNXK3FBGgPUllFJtsA
V6Zt1JkMfxzx6M4aDin2AzNbpaZJYo9U4ksmcWjBgy3vqao6zT5n3+ds3co+sdCKapNzOu3c
DOGdM7JMwxl3w5DCF4YHJDHSJYRwDiDgCDrwdo6uImGJZHJ0Cicl9GypKpBZngLdahHkEm0z
6Czu54C5Yffihj9rh0g3E2tSriLkQPzPuJ6oA+a4MpH9HfcFSSoI9CkwXmtry5kM76TBkE/E
dYg5sKazI6u5T+lDaNKJpmxeyNdWOKZR2xpAanWHsCaz3xuc2fDkKw/6kHMEJsUKRoUYs5eX
V96ogz2Acq5yQiM0WLwyi2SfHhnb5ONoOtG3EhN3xQcGZw9T85LZrkmm8UgBbzdvEA9BzPmr
oDaPpmYF5hjzuBBmT4x+Blp8n4ptFE0fZ4kAJsWyGPVMqACvTfsLumzmXMGwmq1cAQST5fFx
ZBzMiSl1imP9aGpKVfWKkHNLGC1pEXQW5QKx5P6w5Q1lco57CZpGYzZTNC064x+YlGNq39GF
OWY4rwja06k+JYVybgBYtbOyvLNss7jKjE3+Opfjfmv2sfacS1zHdSd+C5hDUvfgwW984ers
pObWtWDZykDCpilHumEwbZdKI+fuKQpgjJqMsMbKSmZthTI5x4zUVnMOV6iyfKLI7nU2DK4r
LY450yXmGFseFAvfPv9AYk4uP7SLAzot/o2oZJxMAH1f8unWXrWsOpgDoBLxUAxrFltpa50d
uut1zbIeud66VCgIN2Zhmy+nbxcKGw7owLSr5+xAziHo1mlxTxByk7M3GOZIYmIiqXL+Hk3W
VLU8pYLnA3JuKXfCHxTUlaoCaagM6/yzN+U1MT6cVHN0OWCudjUyRIjn8/y5dPlFa3MYLYaV
NZB0NGPsOF9a+63xOZTIjSw9vdVDDht1jKGK1zgHwXCjhzfD49HIc4N2gJrqc9pUxXFcEQPC
bQT87SwK4kJKsL+xlq2j/Hu49HAts5QB+IPJtNdOAVhffPa3TA0Qs1Xa9Mu3m5SrL+ZBSAbT
nY3MBiH/94xkkM2H1qGRWK55/MQnWQeoUY9mp52LstKeq2I8p4qxlEqbsdQyMo8cY3CbG5lc
FBsGt3WMjUBm8/7GyzZRO8ChtZyNuWhNoADNuZo+e/kykjWRTPpIckpnurWmToLTqlbKlSrh
Idl28VFps+fAgGTwf0eRn8QlB2r22jbKvBuRaMpDeuVo2/hx3ctlGB4HAgT+zxvcccU0HBaD
bsUVABFJYY5Elj5Oty44mGNAk8OjcQe6dutmOBy9NTPkdmnhO7kysoW+Ix9rXIM2dvpvi9mQ
6lcGsitI+s7yUs7YyWTBlyUovNrcVhFez8VbUFIDud8kEnNytdl0W+XgWG2k0yTc/1c2w+XP
2x5Y4PzgqsePkg5aN+mxKnN7lgtFOXIkhw+Ddxica5dzrqvp0cSo/bpouuw2g5nfpfpyOh0o
pHd2DFNSXCrhYowQwrWas9AEIDgan1UJ8yK+SvxklJanp8H81NS9o70pcCrAqV6iJ6J7FTEK
267PWF8HxMbc84KhOkoU+eFhNHIjkkp5vXqHJ+vQUn2B27fn2cB+Btx+cAkdwW6BbqXiqRpi
QBuNx0ToFkm//fow7mhQEcHRjwYjERKJDF2e1KTWx8lZkcp1i/mOpYbAg5HJ3J6/h17EOaLc
613aAX1QN0oww3eWM0u5jovBYM+dEinNky75ssn/wbG1zbZSMZ0uLoYJSS3LL095Sj6RjslN
P1EvJ9iUyHdVrZruwhwTwi6LssJBd2obTzpyrrRtbJaEADbpMop8w0hD20gvPshIPILy31my
5VxDxykus2w01T+hkst+IM1DEmW1XJ7U6RHV98C3hndWlZgdtFWnmHUJVMu7xMGceEK+/CUf
VwtHQM6RVGRQsEenHe5EpeYokBRRMgqXJgMKfrps8xpMY1J3MghYeLTxmEDiZqY/Y7+JARNq
3I/mvAeWTN4Ik8GIeiMS0TT5hTan2ZbO5rYhjXrg+Y5xOx3ILLIJkSKXMtk3SnWzvrOyYmaW
l0HMNdowl+N05jqwE1T7+E2Hc03XV7ZRbqTvpO+Hw95AoOpw6fS2C1RdVhMTjHNecGdghv1T
5+usQ1yVD2ilcjrofDdH3YEW0+WhMvVfTC+mU3fS6dvFZUNEqw3jjXpjyU7wqGkxTZtlzwqq
YxacaE0dH58gMIngtTq1R2tlTdsrT6rlyhQPR+TaqbDkup2rGdS4d9xtcy4q/tWp7jhTEWwp
AnbQIH18Yw8F6Dz3xvI8dw+Jl1LqTqvCxeCsm7jG41Zbmspx5iXnLYYVdPsdiuJZLRLxhCO3
hi4j5qQ5MFupSN26+aFhGlLOAgj6M5nM8s4iCZA+EgytvbHcMOsg5PBT8FvbMcdFcQNtgcM2
0nTLGjwen2959LaXzeIDECXhXyHkTor3/3j2gfhVv6CrE9Kgw0ectr/N2facHM8TUsTlVje7
jlQHc8yzkbFglMMG3QC8pVJ3jI37mQ2xUIxhlMzDJWnPYUaVLYU0QNns+GV14qs3iN/31dEp
da5GLbigXN6bxNBJG+cs198TIGkONJ3Z6iJak6+P4PEjl1/EfyMjNBKjn9A+IOeOybnMAvrV
nHPSocWGfuvaStY1oo9b+jq+0Fx0dKvOs1mk8wq+vH4rEo6QMHitkUEV7M5JjfFHq9kLcwXT
lIIOfGuw2jIPgLg1kO3zC0oou2yUVmBAVkrgQ2AyTZuDg5MDEBfPsrRCd3wQaDnSLZ/SgWgb
WQ/yJJVODyKYAqn/d7q40r4m0tqKTPiSJLPnEpxzNd3+CTjVNbWqt47rqev8zThNOvYcBnAK
mwZfK2JBQ2MnfTtNUg8McyOzeD9z+3bGYItJOyV7YS6G6Wo1YdOpEyDk0IVIkLBnIulXj1Qd
Mafpam2qMlU9YZVYPOZ0EnUgVYs5i7Rybi+b010xkR9HCEiSfOBFFP3EE2nPL2trRySOFyr9
aJaMc845sMJYST1bciXm4VeHp93smJoLjm5FqqLRaIypUEyfrdHZy5EwMMEzdEuNqEODN27E
2DrJniWt1w/ZYpQQtCDnlnfSSor0BwnpC4EJsGSg714y6o1M7mGubbZiKEdmdWWF2+N+Ur2p
tHKuur0twkas/QCVA9qOTeRcILCx8ljOlVLNXeKfIKMp2/1y9wj2XLnmEgodxtM1Mjfp7IQT
KzFpwSgUChitgTm4AixpbqB7Q1KBdHH5fvr24t00Bu2MZVwB5KPV0GIxhBzLWq1pk7NquOuI
qAnU/8SnTmn6EbjWs3M6xkoczlUF4nieU9UGoLvV3T4Ea/nx53RhpGMDDlz2gA4nF5kv6gkP
PZZz+ls/DpMBkzDM+TjnSrYAtaZw7YvHh2wg5jreCEcOjK3Mgv3J8wAzxBxT+8yH1VDte9DC
GIrcuBy5HEExDBpYnbMj9PslLudKbLbPgxFzqQQua0pRgoC57BvGMq7Kry2vrOTWXEkvOUYW
Zr1g4Noed4e8Gv0YfAivgwBouzwMJsSZFcCwTIDZZgx06Scexzhj54UUhjSJny2UENISgMbo
OXxS1t0fVk+/2wEtq5POvTeNTUDdNsp7JvcBc6BaGeZuPwBhnF68v8xXB3NSt1I9xuQcexRN
64rcCA9p434YVhXUa1mdqqnocKtHk5jl58xWkXdgL8p2aHXg3LMtPH2f9yhREoap6iHc6kZu
RLrazZIWPmjo2jxBUwoQ50uIQant1RjYLVyHqMP4tgwfvuxMYJ0uZgZcjNe0mfiM0O4Yqqtd
BcghcYg4eBkZHNJZHM/GnFniupUzewNRsGws9sM//SGlHzwHDB6iyWcsY+TaWQxGyLkyJRq2
U+9C3XAgLt/s458f6whtO8VGyCvi+Sb/92udNLGDC4Nd/y0fchms4S5Bf44L6VwdMDc5O623
/qpF8tYcD+/QUlXnUpMi5prbmOrCBX+RQS6QDgSKacDcIgg7jF/W0ZPimDvkqeCaNscmuBqJ
3PCrE6MwvJ5xdRTNu0l1cm5urgyvpl1yDvMOqiztRYYTTw5rM6G2PkFed19m2vHdgbx4odPT
m6YRYcixZcODHs4MlbmbFmWLJCsd/LcWt58TCxe9b97OtNx9ZjU2E+MCAMX+4dUw2HPYhsB/
BcxdvqFTtlQsMy62QbqhAc2iZmYx3ZdKLc6HMih2QpkL4DoYxgqLV+2wtUZHzmHmX5blN7Eh
YH8arkCipZePU97Wh9htYXAzwEAEU8Ir0Bf4fEucqWWBHoMXgr94tfJ6nH9uPz8ukiCMTgxh
o9ObWvmGPayWZZY2NwtFkHMGcyEQc3fvAOgCAZI+l1pEFzadZvnMpp3E3KBxlHM6rrhTLUZi
N4bGiQ9tOs9l9FsntT2UgXvlsjpXdck55kzjWnCLj9O6gv22E2TiFO/qPIbHp6t1ZZW4eIHt
i7Rlf8+qS9LVZiNgzzEeA3XhrvIX+ceTaAWC0V2plMnO8nJmpQ1xLf60DTkKYs65MgvyqzYz
E41pzHsHu02biWgRJoM9nghYdYA55uPodFoti7FpFgFx9RL6rmaxQN7YOJeazwRxNbj/3gWE
HKY4Yyu12HMYlGOLJHZY/mSM6JcCNnHWPkqZR3pp24WiFDeBXe3ztZb8oKoTPgZxnCa/ehAQ
epUoGNnEZhiYsVNiSS9lsJ7aFn0xYO3sJKA5GUc6uvyFaYefZrFU2i+AF8ESqpigS9/dSaFy
BfcmlQYNm07fhRGv04dOcl8OBN0s0DuNwxrRZv3jHhVnuGeUdJXBb5tFLwL+zxKuiNMbrpNU
LCqzc/b5s7qIPk6Nt/Fyl8fFaxxzH6W8x4i3vMO5c7ZRzh/7NTkcGLqOEKArYV/bJTA3p+uW
Xq0y3bpT2skttfaJqtDa5yMgw6vw34O047UyURObmdGEmVHDdeCrg7e43ifhSPgyCLobEZ2t
hUrdalGRx2YwMQczGkznPoVPIWUN4L+zwjw5fCZ3TBgzrDB1OCen/UDrciaYTGFniYRPk7+m
9Ef471/yS8QcDTuc88Rq7pvsl5zXxoMUOZcSc5uhjnPBKC2DKDZLK5klcjSpqe1ZzAi3xqp3
ht1XZ0ID12F2I05gy6o2qyX0IQBzLHIET1sAew6lnBjRxXPpVGqArbjaCQh6jm8GgufeuxXx
3CCe4XH7YVSNL8dSOnvE5pGDuapVxfyDqkye3ydVsxVzG59rUxASc5RnJ9U5H+64ZusvLbdE
mhpxZyQmbxG+dmM39uURC2gf6fpRuUxwramtS5ajuFXormzTFjG80fc95028Ae77YUyL6Sx4
iOnMM2DEoTXnQQ3mQUEXCXehEHRnMzJGs1nyANSbMv/y7ZSU2P1gzjG7mi3Al6iTaMW1qCPn
Vl/3HjZa9diPf6nH9e4QHvRjHq8WCbZHXOtf9TjM8A/p7lyEfXdSUYERdY0wIYetRwwCCmFK
d3ayBOMTJ1NbGo3oK9GRaFxsYcuxpNvxCZer17TAwNgF1IFOLTEg0+LtDVx5DnSzXgOLAbDv
zqHdZ08ySqVBBwTDmI57btyK2GPrV2e1SYY5kXXqknPotbJMKz4Eu4lKoQVzVuCfT7vox2XD
A/mmxC7oZ32kL6ZszgVu75gub3P1NRtymnaDzWsWUue89jP2o2gCVqh75QrZeWNlpz1jHfcA
WPnEdsENOqMZcCthlidzyPxWviKMbizG5wguf2EYJwK6NezRcdArLmMJZRizIUFW96XuGg/s
J+nP7CzLHXLshc25LNvthtl9gtL5aCzaMjuty/+j+22W486KOxdwmRBxYc4TiQF1cy7MlQSj
mX8TALf1wLZhfpVhDuQc2pulN7Ig5/b0uRPOFuZZe6PRK4y4xiF6WrW9m36X9mK2sgm6tYAO
vMESEYp3QNCl0alm/6XBgU2RFUB4w51opctgCUakwiqo1zA319GDmOSYE0l2jt/KExDssLyV
XL/emthx3PcL7rcfwiPllzEvXi4fWJwDaQdyYHlmDMcNaKxm5ePVwMBCouZ0MyX0a7zKaEbM
HenaZBljJcbOMm1tmPtfrawDW/K/I9iE98+7AsJ8VPXB6ExU0w6xRx4rCYclujGMCO8JWnQ1
y4mWllgyJZhOTbSa55dNY4NfH1pZqe8ss+Q+E4eiZfMtcgA3Wgo3rh79d97VwbiLnN3I/6n1
IeKAS/pHF/Byvp2E/BKxpx5vf3RDdfJfAHOb23KPhGG8DGJHMcHW4ZcqfOTrBi7B140VlHO1
vZMrSWjoNUZWvY3BmARdTdduXHaJOZ77VLhbLNzhcWHMm79TSHNxnyKpVCAFTkSK3MXwvdtR
Yil0wOtbMXiOQU2fvSl0q340q84K07TG9gK0bUqzqtJGt/T9F/eldcpaCpPcXA1Mro0Bmve8
DxKZSwCOtu5UyvYhzt3OGA9tzNHDmh7njDxSn0O31TupV18X7J4UYAR6a0dzlgq6FT94mGvp
FZcOwQzfH9sPbIqPQJ80Fxfdg8x+0hutRaJRfFo06WpXr0YE5liU7jKDIOVptPJGlO01xTVf
C667bdzd4QuuhFzArftgz0k7oo1zaNBRoWrqeuOFw2GXoLNIux2s0+E4JZFr7GPUcsPDOEKD
LnvOH7mhuXKam7bQAuVfBPZ6N+e332F8vkeUhwb7YscwciCYMsuAOb09VMLyrLOr8dwqReJw
sQQ7n70x24IA/BO4u5W/8zJfkgHpWWAxYdFAzDGpQsXai2w1llyic84NTXapsypeniCe53Ct
W2CO0eHiXJVla1ar0ryxtq30V5yvj8nt1sEHKz+/QvOB83EqSgFspAOktYHuNx7apDWy0Rmd
b4gFAm8Bh7uGPNaXmY4dR8cas47A/5nFBD/EXIMeti888DilCbZyJmMDhb7a29s6piio9b0E
SHbxNJVyMplMSLp8xOdbTxBf2835uCB0jskw8Ya82ZGr4hdKKCrsNZFHSXKyL/ZAqFvs8MYX
jyZcq+a7LVMX294R0Wne+1GXNA7KLBeO55qLlky6t5+XlnBvBL46zGbXgLiuoFL/phIiwStC
EjM5tppdHVldXdUIc69ao6PA8hiuQpdrE8gUYe09uu4mjims+vwFY7E3kxGhn9zSQkgSpeD/
cAOLkmt9IrFdmj1tkpxPJgr7Bc5okvclky0it2W2ltiGepmjT3fon7tCXvk2MbdimvXFeO64
p/kVmX/XCLLBWZSmLXAitDCSjTsbELUjYaGADn+UvE7O+0h3PUESvsQYC9Qln63sA+n7lf1C
s1gkjZNpGiZ3qMxMrpR5w/507VrcfRHKh6Pxuao6NcHTZ9Eln3Agh9o8mUi4Qj8tsMvh014g
XwqFRmzMAQJDF9yMbl01rFGeGcqj1jd0zRVmFd6Rcy04SOFp2nxy/M24SG9v3mRUJRwKfWNv
T7mt6RUp74G+hVCGPKmkrvwLJaQQxEMQGB7i+0Wy2ZGsrpEOu7xqWgzX4tG7UKWdaFkT67rr
GrY/qn5uoL7Yn8lI922tPxgKegiPzARhTBFz/JHcvwXFVykh5wqAufz+VkFYgCSRHFvnF7Rx
juWFmrIQ0DZ+dB/06ZPy+yZpW5o1Szv1ewN0sX/hj3qYXs/RBj6/kgmFgooIHSm9oREXbLRJ
mZkPkyI5uk7OK29W/km+2+cb40hIkN/G6VIpFLbMkkEauRPZpJSHM4wls56Sk6DReKlFzDFW
fJyI04nRURljB8yt+/xuOYIg3z6BOLF+Rbyvk4HQSy9FXxG8hvnTG3Jjh9QkAmtsPcMVT7Ni
9CDxjLzw4AS09doR+SLd9XU9+m6Vj4RVQbT5km7MjblX5cE/gKmQ45gLXXidXAiGQp9/Bfgc
ZfNbGSYXOOZAmRyCnDOt9hWbGi9tUpvVdsclcdaj5LMtg4rm8/HC0s7OvZGdhRX2Wa6eDSn9
gqw+zLERmwlamsXGFFXr+QNyfsz3aGzf1inJdYcbQAexWC42ZfnYBkuoABNa5v/lb3vklbvt
nENhk7oAHNWPlZEc05/1LC7FnLMhR0hv75UL2UZcJm+q6pTFdxEg5q7vwoTwjT6z2w2iGBAH
Ci9JrgPktrYqtPJhgWHO1WOJd4uxox1jZyezfIGxBP5b6G1lAco5a1RXf++rlfKoeJZH6oRL
dfl8uNxGpp0b26jLjvxbUK0Db5L+UMjrHYaLf5Hrld6QiwUl4nbaqMjRl/so9UnVNuja7WA6
p1t7HpBzXSx7mLmK+5N5TpUPuMCA50sUpqpOKrGxvIzruZjPlV0LjsyTgf6gV3k1HFSiwGqQ
c8FgbzYbRcsgGq1ppMMCIcq5yUltVp1UZ5/jVFas5FjboOJfb670+oXGTibHbba17IKi2I6h
opDeDpijDHMPcwdkmpDz15PJsYLUKQkA3Vd0F+ZkCFjkv/NNnnuCnU0zJWGM61gt29aXV5aN
TAYNOUzQZV7b2hpDWihoD20o9IsXciO552fivLtJzE0GvxO0ZzlZTZDzhWTi/BhYVmOJpI8p
vGSlsFUoVKqFwuZ2p1Rcc3NzGTC3s7NiLC8IxJjurHSJOfrdsnY0XR6f+H1dYC7JlmNcqCMd
lWt2LVfdJaARvSCxez8nLh9WwI7x9Th0kCxYm+6MLjT5jaUVAcKj310RPGxXEBTMa3DLVXVu
gpDRaQv9SyAOOxlLoAHEMZdMvl2plqSls2OgeQWGJMgxeFogLnsl2BW6Qpiii6IxAxoF5Bz8
yelxd5eSxtrMIGZWTqqTtdkJ/lG1mfxRB8wZ+f7lzD2QbZxzH2UyIcXmW5AZTon2UC3D3H4j
+20CUPGXJ5LXbZgmkq0YJa5F/RLbQw6Yq2Fu+THrnQjX6YC0d5IxM29kbi9kFoGGfgwP5nL1
hQspTDeT9iZiLtQLRu2hUDt7k7PqUQXXdq1KMmmBsTlVfns/tU5wcvsIU7BbAMgCKNdC0+hY
C6x4FxD3AByIHWMxx2XUR6HPt17DXOBZD/E/Ir7RccR7lTZH1YmEG3GI8Q5L6SAp/rSaV2BY
lQu9vdlXnPkNM9x2OpqbJJt1hQrYDs+a3pyHyfsRe9jBJU5cXngQzrVHc+qROpnwY8alf5o5
CpWJyi4Hmy/BLW+Qc0kMlYqU3WWWnJxjudKZ3mxQUUZeXWssDYOAQzZfQcwpgLmR7Eg0ij5E
S2PeDWLulnZLnZysHamiqNgj37MnMddc9r7T1z+f6ReU10NL92wxElKgbyCvUxICQCn7Shem
Y00l9/e3XXZM4jecpXeNYU4GfvgWOINaXXrNYv69+Y7Icmm3gxGcSzuZ2zsh0tUMhpYwfyzX
yGTvcenLfAmcFEpv/0j2tbhYx5mdUudYmRT4b+LZZjLh24I3/ypPkgXUK0l0JUkTAAfq9cNN
xJyjW0uCK8XNTaN4e2epkTEWewT8Q23EsRXl3a5ZkuixfGJKWuuVCeJuzFXswDmw56rrPQAB
79pIdvVX8i0/mRYXVQFzUZd2FRt9HvSDlfsC+6TrAv8meCLRQQcxp/ao40QH3aqi3LdA6rUS
B5gDb6+yVRE7djCNKovbZ0GhZAYOSNDbjwgbBi4rXhIaBugFQdAdAuZWWzBXYzuhkP+1m1Ht
EJPbQNKpnHPWeJvnzjD3fmrAuBeixRDhVljjpUzGRRkXeZ/J0RMNbfV7n0fxdr1a3epJtbDa
trhBt+5TKensehnHMe3Q4otwqcvsSyvBcV21iTNLy2hSrdzz0kUFd7rDFFzLZPpwzcjxW0Ef
9aOdoXNQ7KmzZeZUw5+JUTBdyFSlcv46Bxy4NyCFfT4/aNd9AN3mpsO5EhV5qzAL724aO7cx
jTcjEiqOFW+bp6EBQP8IZmm5i/qTv8s1qKWOo9sgJX4CIzSKDHi0tn9bZUBTaK554equGwky
N79KAXOrWSfGzQxWTX9wqVQ6XsEPjmSk9qT+nlT12bBfPeop+4h/YrRarlTL6sQY0qRyYZdg
siG5tV/ZNrc5A3bYRm7cPgu6FawXEGr3rkXBiUAJFAxylw33nY+MRGMtTnWtpmt831sspt3S
VA0NOk73I/JstYU0hrkU6TLMFVw6/4fsPvWFhYxC2tqJMBPHXE5wjua7/9krLT8I8XBeI/ca
waIlzq9KjMhDDOTEsTgGbbLVo6NHQsw6kUmYecbifGY5UwfR1t+PoMvVM6BpCZkHlarYmAtd
AKtWJLLV4IHLFd4eTSTzxFepJL5eecSmQh7ZjG4EWnuV/cKm5JwlUc6TpcGFOIbOMbmIssdI
n5DBGg9NntcpuTEBftYAYlX1+d3xL5JQwNlx/dJZU69UONBAL167mm/l9bMCdE2sgJBt6Rhc
CKNgGG8i5mpYYqe0smMuniBOn52cvUHG/UdzhKi+pIr1lY7U5HUUdOPMyuRKNpmcAgd+iw0J
NeqZlRyPHmbvMcytEeV1Zsf1XgkGeQAtOACQgxkey7XIbxY41PXaYSyqTWoIOb4UVbXCSb2V
NtPQ6RzeKv6rhNxO+cZwwjSDSj+m1yTcfEgOuFBTEi+qjdwB08IH8P9tNrsvioCJEHQAvBjB
rXYtCQgmTIynorolNtmAkzVZPZogYvCrNnEZo5heuKeA2FXy/aF+FHRri/0o6ILMsOUqFuTc
BZAHEnMa4/AUw1wS8+ZgcHev47COda8nxtaZFH6msF/YB0lXcnGuxEpOsBXAwl2jiMuiJt8j
Vqp3sMpKFKcp8QdJ1+5XlCByDkDoa9NfOEodpitijvE3T7zveXaZ9Sf5nUhigqGJEc/GKtv8
4B5cwNyykX7RZuXKzk7qpLGtaR/fiBD/F3yk5wCQpaK1MZFE5epjybUJYdNNXK9YJcxhR8yB
5GGYA/W6cC/E5LX3pd5heOGNXoHJw2Y5CLqR1ZFcztatuNig65izqukx7ZVY7MYQwG5SrKqd
iEUwzOEDX4L/Bo6BBubgEm41utbmwP7ucXNbNAucanFF13oP/qZrxdHJYvLFCDB4u1Jq6fgw
GolGPUN85UWbpdPWDRFfcSJGmMGwkyap5cx8fuBBaIFp19xCpp9pfsBcn8KdCAXkXC4a5fOp
VivPcjlnlR+xAGiB9BSu46ImeKvrCR6fAslXqOxvf2jLuQ8xXF0q8ZyOZj6dJmDeLC8zdTtg
G+nuwacU79kkXT+ePviHMB4vMs751RY5R4ZJyBXX434O+nEVdZ0R8iXSQ3rWUWBu2RLStw0z
dB9ca6yitvpavKXf/eKdABLH3tQxXSCtSFSvOv1o6g1PeJZM/nh63J+cGN0DfkwkRvlaEXTs
Z/5NMpl8BnTrFpWYq4Mlh2Ius8jsg6eVkd5enK290dCVEI9NKRcAc1hHiDicqLEcB3CqZ/Th
aMSjTfKigZT2UGJzTs4c09Qp7ob+3dTA/ZW8LzHBBj4PN26brMmkC66s0AtqHKuxcI9w6TZA
FNSt3n/hKNcR3IqZW0UfYqvauhpsHkaHY095+FywQCp3zZGELobfBp1BjfuLyiJYGcZOSukP
LWTo0tpCqj9zDydFHwkqUrn2ZlejUT42e5ilXEYxZyG8vj5WuD5xnbyJ+BjdGksmRHAKdcp+
4UOXVYLl2li6YtF4N3/nTsCQyyXxF1NONvKHNqdLRjoFszKsg3j7hyAWgnEayhOPv0U9wHy4
4sIc2wnWxFTHfwMymDAIfAvEMKJgy+a173qlCS5QoYi6dTXXAjnr7xc3Xr67LPdDmyt/lsrY
z2Av4gFHI+NdNy+re3tlkvzCaHJ0yppQk+roOCpUFHNgA4AzlZzwoxMhREnJyDXW1gBxuVdB
lVwAh7X3GoFZQ1Dc2WtTF8Ccw2J5rgqlNYZyjc7EV0m0awj9a8av3Ft5x4V6y5muoA/AgXra
pA+I7wtg7fTQxBcU0o8wd9QEeDjOVjHKqqMeAuisxlKfMOZvEuUaI86OnCkX2Dal1SjBYrPV
fTfnmi+BnBvUtElu4NSG9nbDvya/tNfVAQSZ9CUwqurLi/1g1Yb6B8yFvv5MP+Y8pINsaQ71
bBB8iNXnR6Q80Ccr5TL8n5ZhKMFpIBMigHH97eQ6aFv25tn9yj6Gjl261eDbVYzid74GTgpm
UKzgNkyrZ8/Z3WL9JwdzzXTq3A8DlOsFAL5CQRKMo3LwOsIexHPIhRqd7lX2wHr4L+uo55I+
x573rfskqxPX9y2LgsmJcq5tZa7ZXSCB+dsiS3XFfPFhHvODeRe9Tjc/1cJkVlWnymC++UaT
Ez4rmZxQcYPeVz3Y0ShGhsGZSmIwc5vzmxqN7NLSUjZzL54ioQuhPpRsCDkY1oWQsOiCFw5X
WbE8N+bQIseAdZh4wgSLtUyCV9GkXYeOgmg4U0+/pYbJZTCsDgBzvonkBJkCYhRnkZ+17qTP
5UQwObey8hH98R+M3CNyQYBBz9ubElZMMHiB8pA1Yckrraz78XAkQmQlmbI2NOO/PM2/qTYd
zNH67Y1AfyazkzGUeYzDhfpDoYV+9CKUFNsmHUSkB5XebG1El5jDOmNTGBkYQsxxu4WF5Xww
rkkfV2E9IEqsVsyx/eOmaZioTcg5FCUl07T07x47UZz9X3OufrC8AZhP0RctcHAWwNjpJ8rw
MP7YFVEH78KFOTC19ypzcxWd/puphD8pTbgEx5q0Y8DtQc8bdGuOFV5tkXQf3CGB9G2RfmVe
mm/2peVXdRfmPtZuET9R1ekjuPnoKMiMZEJlmJNR6zDrLNlaUaGxspYDKWbCaAb5qLK/3ish
xZYlrEpia2ELZtGBaoV7XiUsIR9gSL1vuoLVHzlGJ3i2N9EOa9Im8V1W/QmcezfFjHPkHChX
3Y25+sob2VycNt64Z69BEU6cfBMiygjLbEHMtacw04+J56nwZVZjxpqb7LoxFwnLr/Y37X7o
zvIDomQWMjnzXgBFBoyxAg7sIndTginC/HgQMvHDVdfdLXV2aq4COs/X8hRkDBAnUz8G+CkS
RGZWVJkTsYmJ0gCb8+Qiy0cA4HkOvml7ENZ6j8OF+yzzDb/K9wFxLEzd370BMjJkT1lcIL9i
TwaUBUdT6p61RyvlxHlf0mdjLu8bE4QmExPJLdB4W+hD0BPlU/ZT5OXAJbZd0aClNx88SL8g
v0pF7X5oeegmGpdTVW2CJPy+dZbnMsE2IsMLABx3X32JHmvLKslZTuna6toLjdwubvUKOYxD
EaIoAnZeXsCSiPqcDZaziumDM1HAXE8YgyRYJ5DuLrpWYYYdOadFZhFhCMK8X/X7hYAPEx5H
t0Hn9znK1WBlg1ZefYs27qEWdgVWegXkQji/+0fAx8mCbrWs9i23Hw97hm6x9WBMPNoNe8Yn
xfqJ5XPJufzOhpICM66xtJMi/SwEDDKlT4oRjNIxK4D0HtK4PSlq1l5FBUDxi1yL7teZv+Zj
nsV1nvdAnHOIeNjaKCLmeh78FhW5kwfEWVWxfP9nhwsZA2UajvhuECDX7wi3BZecC4aCUXtf
EDzxpDq5vdeklWQCTL+EzeBEspDnnE6CVvFjEsJWgZwoK2CY+/nAE0WWYYvbEo9JX5+8pOmx
RYlGvRpmK6tYZXcc7bekI9tsOcLHuHXHV2mlvjbyQ9IXJMQ9rrjgqqSE/cxzfEhLGAfjwtGZ
LwOSLJb4Pws0oF8vB+VYccm5wRtoyeKvzW+PJ7/qilW783JAQIzZxbsw7WJlZWSpMbDjPUYR
bIdnYfCHiUhnBguHrweTE5pVrx1GiJel6852gcNzAGYAszpBzv+kW9afMw2LZNLkNia81AFz
SiiYYXfuc1ihiIx9pTXl5ctzU+Vn3/Eej5OWBjYMhiT4c/UIzFWpG3VmsVBw6vS8ALIEOSch
96hgC2FavI1CmCu2eubCQuhen8gjDWXuOaBDc2BEbkbFxL2pqcpU2Z+8fpBI2DJ4jKyDJkmI
wBmIYrXC/da2Mumg+Pc30oSyctRYW6bJSWU+4TtXbVGiHUeGxsllVafVuaObbTOvjSctezmt
+NrIm72proMT14WYSmEEexEIHxJ2WozO+q6x6RSLYtEEXdSn1HEZ2AbaPZf7Pjs0OU78PAeg
PIGhHBkhGR93jRjqpIosTc4SLtbW1tKvhnpfJ86ECCm4ThLk85sl3oGUG4nKuJvdXqOHM1GP
R6sN4Y5F8LOBOD8z7cCg/XZSmkxNmMV3UkomQ0u5lbV7rIdUOysk/lxTjk43raO5wu5veNs5
52OBAilbejjmKvYiCVuVMzYLJfCrhl60h8Fx98HEsgsy0geLi4tKekVg7h7IdalR+7E6yjkO
ObRDe+PSE4CBUWfV8t7Xd33PHN2wo1G+MQDcdR+6kphsBMZz8nqhUNgXmbIcFCavYljYzKee
WMaS6GAKmM1AYIDduZFtkqAj547D4a+S8CT8UqvwPdSJds7JD+KW0K2oaBqHh3RtgXh3T2DO
LfQ8jC24XiFlLFsM1mb0ErC8S3xoWs6w1K9EbcVPb90CI+4yX/E8Qp9JbpQKJzwO5pKPEHNV
R84ZmcxS7qW3Usqfp5RUUAw8s/LFEklICfWCnbUaXc21ZR7yrXnRqxFPjCtXQB0hX0bMgYV1
QMY/a09qxEygH4e1lPth52kqUTjgRE5h4u5VK+rbCWWXjWc7ryWz2QiRStNyjgfjWS9/ibJN
GCKWXnMUxHoy6ci5B7fTabkrx8zAsyusajG0e8GUY+PCFwvxETE4s4A5tTw6pb7tGy+jYTUq
+OtD5yZBeH4fTHDf6NcrHHP2qIJXzXbnFQrp1DJTriVoKYLl/nFjKSgCR879GIBxI4x0a0eU
PLb12PLgSKfb2ysrL3zvhYPdx//mi9RqEkzdtDcF1WozsZnndazl9v8Qtyu5PIjghZCDuZmn
Lk8eiZzDo4nkKPF9Vdz3C+DQyvYFPy7NyaExFo3lpaXMytL3FjJ5XBKQ7CUhkYbCVt8xfBAd
yUZdTjUrsBSNaTMz0Wg48tyMNon1TqgVZiuv1lQF8wrlbDWNXaL0HMs84rzzyKlWDngSrjwW
w2jS+Jfjc35/78HjGUcwJY9UCmA7iaUvZFSh+OFfUD1FcGcqfGLN3gzbgRKQR7bipxsPMnd3
MrzwtrlzL7hgG3TzuFEzyEWD0ovZSlkRyIlNzk6q6tTU9fPKAYNW0o059gZf+Xxh38RWpSXR
CmsZFQrFQrEEOvdlnPY74OMcBzhxuQYG5+3FEu2PPKTrxzhtcKNM0z3TWhpSaFv5WnxPn/ty
/EsDK6lWzvlcL/lrkBP7BFPUG9JqOKxFY5ja02ySABObXbT0TqpHfHusLPQ5ujWiqUPqZWHj
ziaTE6OSuLC7Ww8uj8tATtG4n8m8vvb6yIV5LGPVJ93ooBIMK0IIB0OYy6yMRLOrdtWNnE5X
QatGo7Eons1ImKDTJid5Nj+6sJXdrzicMw2y8oNckacv19nqZhvYiNz362J3ka40m036rS/3
KM1PwFwco+kYsHYS/ErFAi3+Rc6KpjwcJZZ2QyiISjXvSxbs+FzprpFZlpVazeXMvf5UHxdv
AYzjpMQKIAvQhUbErturWkxVj9SJqVG/NQoaxTboWFlc8W4c8ZHc2qoU5CJJdZtaxmaTYw6c
nA0Cgm4ZM1/ZOjBQsJbNEGXX1q2zmaZUazpfFz7RfBxzioO52Me6fkgPDpp3/HZxE8J0sM/9
BhtmvbJy+OJgg0Owllajz0f/vmHBiMjiO+k0pyFL73m9qzbmno8+FbFrZlKqwmz7KjcyPC3E
+ZPJdTAxOOY2j43MTiaztpZRwDZMkZDQrVdwuT0ETkWKiDyj0AWYDPbOYLqqRaOHgLkZQF0t
GgkPMeWqsWRNhJxaQf3iyLnwuHuZM0VOaSwzMieuWnnzAX3rsHBw/PaFll8Eve6fsMVaUA2H
ZL9ZkacHNrGoTGm/8BfCGGae9BwoCJ0JYYucT47ZCdDFwv2MwVfLsNdM/0JmUWYdsH6FxPdm
ekO9I9GckHO3JvdUdbx8vYuGAWJTMiaXHHUwR/xoc05dr+zbmGvuFwqANWybheKdAgkYxoOM
sSyL9ZlLZqjLJbJuLeIarC7fHpzGOSaJJee0+HO17e2e9w5f7mHq+AstCCBiyrM3E9NAXLYR
XcVpSxv6cZzWDvXDmb9vlO4ek0CONoGu4zS3kszsMeldI3b+4a3oLczr1GrTzPcoq2rSdlzd
WyFHwbAd2xQLc8Xl2wC5/oWFxc/jsCpStzIu21lGLLetN5t17LlGNDYTRTmHulUfvOqJDE3O
qrOTx4JZ1tRPyHNN22I3C7fCcZ7XyRbbjhKkc0u48/seFAfoykD8/R9d7DVbMNfyE/ZOuZDD
4yr3+ZmIVpc1YDa3cWEuFn1/bpx42Sy94e9i2CtPAwwtp2hUYfM+WLXGMmah4sb2TGYhFRIj
kyKOSA4FFaV3JM5n/MxcTJsCi+76F56hCRBzfsnsBMthFv5NMs9WCmw5R63N6nqR4a2wWSwY
+UKeLC8XdwxDbvfayR30AnE99rBu3H93xUkNaLr3A59oEpp/clOLfflb+lv/arjLSjgsa+c6
e++v4GJwduS1EezlPfpdmtNrM3S/sP1eESQQC1nn0/ESI47mFeVXr9j23PBzk7EZdVqWzQTM
EZWwKujhFsyhvbteEXJu/oG5/PLi0sLLfV0malTHkkGDLigGVBlG2HnZiZAccqtZJuMAdZoW
jX0UHSYR1K1aSjy2SneTic85s7UQGRz6021H0D2yqQmf5IK86O794+LxMX2he3igTlrdLdf1
yiIHXRT81i254BgH4O7jBrrX9G/M+qVjG+FbNyYrYMyMJiQ5zY279zHxhBnyFD3XzEI/xqzv
YRk1Z4jR7gj1ropQVvS7N2dv3tgb/cLENCr+r3Y76/oJvhIGSAROM/fielM+1P7W/ruFdSbl
zNK7xQ+KGynSg5tQ5WPncmDWuPaYRe4sN/Jxl464I/k2fwJ9tpyLdj138+Zbe2SY9BydAs+8
TJzxTVVItiE2Tf4Z/dcpnd7qjVFzs3BspFIEBdxx4Dav2petp4IhpdcO2g9e1bRbs2wNis3m
iqqiQRcZD7cGdJIg8JNb+5zjhYHN+p/PL93rW+jB4FWf4gTMQmLF5AdyuJUVlHPssbLZaDwq
WrymfXMmHCFDFPqXZeFoMzkB4kWmz1uFSCR2wOEo0ozzohvV30ocCzPxtlG8tPPmi9vBcH7g
gfsiF/gO7LcXQM7hIjf6EPne+sGT9AN49RfR2OtPhck4DuHB5efYWTxH0wckMeY/X5WYu5O+
a+ww/9Hkh/CuZRZCwYCSJoF5LuSYvAvdQ9d1RGDulbnYTHloemK8/CwS4WfaNM8XBDDwDt4Q
TiweqBulfD82mLlboFuL3YUN+Lu9VWoWN0hRAbhvCM7t0AMFYNpjC+Gr6etGkbqbsG29LRKP
x1Yl56I3Na0c/3J4PH/+gDga1edyIebsj5PMnhtp5BrrOm2826fgln2KFSHu5kHirlD6Zvp7
WLPAzKy8o4B532XX9BiMxLTZWVZ6n6cCWOVxP7mRIOq4uLmHS4aEL9m9JdbpUw/o/Y2BH95b
uJ3bJTxpN+gMKXsVtx9NyYn07wZQqEe9vRxzeuwgOuyt3Yjp2riYn3M6GOm/QXr+UrJpM3JZ
n5McYVOiOc4l/q0TYs7mXCpglBa/dQxGlf5O0E7ma1nJsYlTQlFS2jFLpZ3S8XlKf5QK0Ncf
UrM8NfVoDpO3ngXzu/As7gDfL76b706nCdZHZK2+sJTJrmXZ+QVCUDSiVwevoiOFNTMlxiPA
wIiqi6TZcaKeJ80PNtbv4PQZQ+pSvBBGgP2/O513/POAKaSYadzOGJn52xmwoTMrudzx0/fi
KGJeD/IMMytukfBVQp7skbP1n/S/uuSqtk2ZH4GhI8W9j//qVXzjEZyzxkmy8pX6e2+uk98p
kO6Ci8O23B74QH50aYewExvAFQDXxdxV4kfTlP7jTGZn5F4cGXKs9H4+h1Ua47/CiONlk7Cf
ZHL/7XXmuYlNoVXwju7v5lMJt7eSxxkbSMsMGpgF8ejhodczqDNicE+wbaHz8j/xA/u9Rmqs
0r5WU9W52YmvYoU6da6n1pxcj7ON2b/OlVhz4Jik7uTJU5Jz9VTy0Vi1hXP0g10W6B1bdxji
S+eBipQEAygPb3T10PsdpUZQmbh4LE3Uzx/Kt5EoYXv2WZrG7nMPyKUSzI/Lo+pP1PUvs88A
c0jkVnc+kOpOkT4bc4uhJV6F0DmvYQQ8pOFhXqOB52MwYUIiEVlMA5VTT7XSvbVhMYwlyJ2A
fWAK4+VGj+NtKwxzRglrUe6cW1Qy2F7uPvfRhXtsKfsjgTna9eoMARfi2Mbc7/ZfcG2kEK8+
D5zzDkc5TdjCkathMKHEoqHlHyeJ7q0t30Xvu2kRKOSIc/j3xLuSzkA/wxxPSW96j8kXY1+s
Vv/RuflXR+6NYPX5AyX6eba7oneQpjweosnartbEdZZVy6rCSfGyv/kBwS3v9oRjr9KB9CVx
ssIA9DocfSl6rUtnpIcjbUNLhhUnEOkliDhWgFibHWV1OAFzxHNTfaRXrUpld0zIuZVtMDuJ
YknOmcFk4ZFuc46jz2JO2Pq6QxzpZn9lDbr+C2BDeYevDnfVGHHkZPNqEhGeSYY5mEwaPH9q
OnUTb1Ge899Ux6cxf3TXt/4M5njslzbpboDcNW3MBXuXFpi0weM32UfZeCz20+GoEPlBOQ2D
Ho9f7IW2vn4ePymQry2z+EU6lSZ5l7Zjo+tENs4RLFyS2TGXd4w35ldSWNk/kzNT10ZQzjXo
68MJYcHBEEdg5krirH+Qfan3BOYw0u29Er1i3z/oucp4IOXcFH6ISTTvIuTygTsnWfeulHmB
2wTPipnUfh8opHnv7pNfnjvAnIz+zDsXkB/Hvt7PY8opfW1Vt8JDQ0553iTYbyxxxrJLB1mF
0n6qO9HaF8q5wCVxImC+iVuub5JIbI7JjshVj8fTer3iDn7DTzSVLW/PqX4GOVWnB0H/oydx
CcDGHG7WI96uX7NhtqhWnCrJVSoW0NCETLgEHSuVB8RJOfd6nMNJ/ykmVZNwmAu4iAtzt2wo
Xia4Y/++UdLprn5Mwt2gYuuYBzX16EmM2h349kcrbFI2DYs8sTFvYy6zsLSU5aF4USwpVzt8
LXsFPKOgzQWu0MOeISHnvLs4S0Eym02bevs8MrD/umECuaOKaCzigQkwmK/PL3LMAV/6MxfQ
gAfdKjhXBxHas2EXHbB+fenCmks75GzMKR6vlHK/CIQNYwnaISnnRivsizexTn/KmQSplK1c
A018yeY7YA4U6+AN+HHzs7jse3y3VNvJLK0tLQ7gCVbHwdDnkT/x1VWNkq6UvQxmPVKnHrFT
htkxJqJVmgVZSsXXzeYlby9y3Wr1eBmiftGrf0syx+N4uTCc4WAL5zDnIMbclK6pcY46/eCL
B/5yD6J9N4mW8Ac6LTV1mgIZKutGmf+yPFVtE3OUW8NODhC2b+MfkVHW7OtfYEkRXsSc1xFz
MCvkxPBec2HOpOaDZQNn4Xf0/+jxzYFnWh5Xb/rLA1gR7Pj8o9HK1ttb1e3mJs0PbKT+zMZc
9gJTHYg4qcdey41Ee2WHw9JR8ZDLTwk5d1NfZ0pru3gsIZeX45sKcK/jmkvmgQ2e5weyvbly
O82Ua+7Ye6xkB9BnfL0PMfciIi1GUz15Yqfi/udM1skNaMhzCxFzVzCnVhrfz3mCWG1TYG5c
HR3PA+hXing2RD5AbOTJKv+kO0ACG4w4cJSAZ+Oa/vuGSXcv7KLUBCXzQ+X10NoIlgM4Dvb2
wsQYyUVpVE/FfsC3PWA/ahkXG9FKrjgbEbab6wX39iUxwqllsflmvnnxClhNJPbxNTFnvMNi
FD3837Dr1wrRtNqkigur2m7Xgc+P6hXE7Td9EzoWQNzvDnHva4+Ccs39gEjFb/7LypRDVAvm
kvmW7VVInMzWvr349Ooi6R0e0D/2jigOJRj7CdvvPEIWqYTVFqUlmBLHfhiUL3e9RcvTB+M+
dQq35R6fT3ShYwvuE2BuOa/IYa1nlht45GqOrXSLQc3qjaidQIiPzgGoRHSeD2315G/uXoRJ
3L1peYUOTd3ZcEDWYtpBM0pFrL5Fl2lTeSPFMLcCEkRRBrCmyOuoTyzKXbTdAYc4+vtL7q07
OXaeRI7+lAS9oWFGIEPdILzFIzZqAgtf3S2DiCkMlIpPbOf5qAc45Byjk4Bhi3Iuhbr1SJtB
3QoOygBR+v53ObqTMTN/jif4gOInIcDcyMhqlh7qH8V3u2R1V7DnytMw7tR9yLBl7bdiTlh2
5+xTybwf/cdhMjwYjx3HRazflnPhtrgePl5N+/ipIW7SJDAAyHQrndxNxrEW3f7YsJKj+sA2
xkPeo7td9grOv6xU9mwz0z40D8se4v4Vmd3XzYIl3dKey/QvvDBMojC7otGZlJS8nEgHcxKI
EWKaD17uKSHmaL5rl4S/rhfKo5NWc3SuAubGB/5kvtK8fn57v7Rv/tX2xrJMkKxnlhrfbbAK
v1mnznKjcUVmEEpZx6akrG1zEO8Coru33i28R7n14SsEUjbSmG51N9PceNnYKZm5Bn1wbpEg
5n4AdluTjCDQXieJBIxe1woq18PfMU07e/M/Ly191yXndPEKBMWVK45P7Y2C8vfIbG2Qc/6x
BNksFYqpwn7eIQIIxLMlUkhawp4Xt8FkOhjWtT/EOFae9JH+3sPDndSFtbXUCCiA3DF48CM0
643m9ENNizeOZPDQmtyqXKfthwxb+4WxljJlohdDRMmUZg+87R2pZRUMDGFzlwxtWWTCVtNu
DeNeIDA6MeSMmPs18mXgHJYGtfaTuA3d/JEu6kV/LIkz/2iqMuUmi4POyvMiW46GRaF3V0wH
2r+Ix8p4aS7qjb7CoyLDHgE8z4kJEQHO5fPmTgm3kPyY+IknmbfK6mxZTWKiabWZJElgTnm/
WWpiD8cy6aW+kM3E8fzeBtb3kJjLZXvt/SBhmdhNSJeUc12pm/C2p1TZ6HqesKhIAuvnSWpQ
tybc5BmljXnhVT9I9TMngnXF4qsNzCOjZpNVv9Wp8eFGj2QVHkFs76Rwyk8sAUXDrLYbIwwz
MoY9g/KYe9U/gTvQ6X6+u5B/N8/hzy25QNoueuw0WgsDXv8QyWOWwrnFF3cyeMY7ntOXff0z
IQX+WWvk4rUo1Y/sgLX1jDUaxxQiVmLJGd1CIX+iC3JOfh328gzQQ3JxX+HxJE8kQk5tNS0y
pD3HZtPRBBn3Mzln6fyY0GpF/+91PEOS90w/jtiYO6+q0474tcXwOg/Z++TwdPvG8oG0lHOp
C4tBooCOU/QRL5fCg5FBJuLCbhrDyHaw8MBU+C7IbzzHhmm7cXDkmCRmRWjZQbh71qMmqNZN
DJ3YunWpjtUkcljfw32gyWqUyzY2qIoQKDIEBob+AdvtsPEZ+oogzpdu33zixlwxdVceYYL3
W8hk/rRJ4odMYbJuq2+BbmCt9AGxZds/y1zI5eT500551JdAtOFWmiu9fKU1GvWGw/KsWYuM
gWmd3Crkn7D2n7BICqc02HGBbpdmFbAI+MCpprqnCzFXwoOZCdPXOCmWsisNUaA5+0J2oZE7
ZHnqDuamm89Ms3qWrQXsttbXO3BA/oiJWG/2P5CYlbfDSbbeal9tQnvOi9ts8bcqDCkKuq+R
wIjuICnnpfJMvh+E7RWcPy2r026yxOuC3LslQPc15tgLvW/1z88Hvd7oq0RfJbEGH38m49j/
FSmCRPMQ0/L1GJtY4kWbGodP1HE/O+SClucqZVZ0u5Kk+cp2E3cg5FOSuPpS4x6rO0JzLnOd
Zl+9MixuTBw5Z4ddg3hWhV/PE5ivMoSJ5ZqF9G0vIUp2ineWRf1TFiu4ncmkyJ0BkcafAx9w
2ic3w5Q20rZVYi4tOVQhkXwnz3HQi0uTwV6RWesdHiaRyzKQM+H3J8a6C+tdW/vk+r6IzYHo
TQdcCn9dUgm61SLxmT12ap7FVj+V+QzD3BI4WHhOBBnppQr0q1M950pAmBRnNKC97Erl3U+6
w9BCtwbk4R+7TxJmqnyepsnv5G3BcYJjEnMg52IaOwdEm+0Kk7BfnfjaeSxyVdOZSr9H9CtU
LCQckmGbOKs84eh8Yc9ZSBxS5CzJXMTg5R15SMT8yyHvK+A89GrDbMFhmGPM45JxQecl6FYr
MFC8i3JOU8WWKIY5XVXLiPg8qYw3E1bFKoFpEUi9aGOu9CblRyLlXMWTcmuh4ZMssOXcC8ek
Cysf9HwAMzglvvXZjAskTsi5O8YOO1/XLKYCfai/vldj2xF0tCHBM68kJmT2SbdNXOOvs0s5
27Ohtjvx0Tz4EKzsEWeDNxQMom7lmPOPJ88XYNy/XiDdPGrCzLcA82gShIfPkFaEYJphLjoz
iTtC66VU4Mv4JYvmZJca2SX09UI0dS3UqHE5FXbsOdrFBUi1pWb+o/UOfqvUrdb5XYIxMGXm
KumyYyIoO1KkY6tpHsyYY0VUxgnuM1P/MYsZlXltYxJspIYl5iK2bv2pR1Ur8igJWhFnmiDm
WKpjQso5tmHqCXkIbf98KPsq2sdXSfQ46NBmCzbRhm3Mkc15lHN7mrbrwYiz//Islm/Dg2gt
CsyfTqyPgSYo0XebgYBUX/WM6RVxL1edzhythzowwJ5Fa4ryh/gBTNSBgyfFGAZO060ewFyg
cJ8/mZk/ZxbJfPoHun/9fcrLjoIbspdP8KXm44uBbkncscILCjlJxllOHDqqIXunVJgMfy4K
4kD4EBN+tVJArwbmRH4Lh/3biWSAhUnSAoCM8kKajzSIbQDAX+PuGDPVYzaJws6jXeByjq4o
wZkFRRlZBdQ1vuSxQ2DWhE+kEdGq24toJhPBEywYkN+Od+WlkDmf7z4xrCcxd+tqDCw6Vpny
5pB2RDzqV+brYOf30GlEPAlG58XtDw68Hruu+8csXuHaMlZllO4n+DxwTYuNDXtnO8j3C/e4
I/NN13wYbqdwWAwr25H4BMWtGeWbMToLFt2QqqLRWVZVy9ojZLLsS5zfBzIKB06GY33xfz/A
j3tlzqvNuUYHzKXi8tsX5ptSPg+TT9E2i92F9BMcc4txugPy5TvjX0+Q2gDF7bwg5yYfkQTj
3JvdG1+zdetHmRUZq8ZSRahcKR6JiLtUQ1jmThTuDfZejcakbvX71dHRBJNieW64+XyIrfQd
rk7z4k9gDC85h5yLEC/IuZ0HmQdvsHMuEHNKdhkVbH2JBOPgvF5AJY9Grp1tPclWgqtYPt9d
WtZK/oOTDLC/9PvHpYzJu/0sqfbb8Ve7Fbkanpxh+4AONE3FVNg+QAXttrp+RJsHgLljhWHu
XgSwYR/TUxllZeREdXe+97fCnIgkCHpWYYnxAfMwpGq14Ln55jNie9Ate+ZaiWOYGyef/TMN
wOaZqbHq70y3lqfK6qhaGSe+yYMkYs4qdD9wOFfP8FM3cEDdmKPBk5PVzu2zSEhWWWvZ0nIq
5gzE3PI2qynztGEEGHEkmapc2hgAUg6IT91NIuYsPL8gYDvVd3lRrxxXr1l+HCLYda8ooSju
WVFEzoNCgoOaxByolWSr84jRgVSKu6x8cHFvmhxm6BTU83u44zJ1CQ9rgpY5l8k86N95OnRh
6R4Maz5ELuRqDeK55gh7a6JD/Uz8fP0k5uyyv3TyxxPJpI986lbTrl69MTgDBsw46dKaJMwO
YFVIob8wB6QkeoMjqRBi7oB0XwvaJ7I2PaDcqvKU94oF8wLMKnj3CIv14dYaEaKDPwH7zK/M
wr1QdOQkETxeYg+1d1hMD5a5/dmSRiI3bvhnZ1nxh8sw4yuXyyoZnQRbUQc3+fxWNb9RaJKA
5NdxX5cu9VbWjbl7J7t2kp13dkh79uhjUQf2XHpjeRtJDJxrslFFAekrjuThnwF4NwWT/nwV
E6AK5+xYCehWjjmmgTGiw06XyNI13CZFruC+AZR1vwj/RqVupWp5wqnQK1uSiGO4kNMJ9u8G
+wtyDiOMPf+fIlkE16bIT7FR0vPzmQsZcCn6idL3ZZCk3twBIVHdma0/Hb/EdVb7wdGPPhNs
j7M5nJtUXZWr3O0ULwJ8iKvhoZljzBCbPHZuuBhNDeyG/TD5cT3Di7NZoZ+ziTsmU6KOHKKO
r5Zg5ZMKYA5noDwis9uX8N015Fk4S/f6+5Xhzsma7jHmwxzhnCMv3opEIv7J2TA7ABG+6xof
ImrVwpjMl7BabWXfly9YLjkXnLbVqSsChlTbnFGEKXzX/nJZbg37hBZ2MFfYeHmb8WyAVQ0I
8AkTg7mKlcd4BuVYHgbfIqltG3NctfJtWbhMRvmSyRrP4g4RXkqNKCHvoNStMKwgSVjAwn6C
hD2kPlZahaE+Lwaa0rSH9MwX8aik5bR9SAx4cMHebGOJhPqCihL0RpXwYHzOJeeSwtSwaGuw
pPKZE3xw3MnJG0QS5kZewJX95JKCzG+9GumKHeNAu5ItvcO/zG5KrvShsGdHXsZp0CM7akrM
WdyB4KE6hJ/cFs0gh/DrvmOYovp3Hcv1hVpWA1rH0X6rMNyxfRbe126RyCw7dpUjkvjH1QRm
3BBe6oTkQe0Um8SOlRz3STFH3eegYdHLRFvHgR77y53FUBt3GIfCp5nDm0YhnT5XYpjzBOzH
8I+Pcs75MM0xgQGMAjULeXkE3rGyxEsXsrNNAHPPi5NQ6gC1ENuDLEKHvSjmxIJrTcWttSDp
uPJgKtQn/VROdB5f4EFw3fkAwXAl6NYiOXc7TdIBJ2p8h/TiWZsgtHAUroSuRGPHLsx9xlGn
bnsOvnAPGtuxEre/43v9u/ICXnIqJFxyzn51PoGYAykyqDkSTgLPxwjBwDhaQcMYujoM2z5E
k7CCmdUKq+tUpRYvnVgFxxWHNYH9J7FyJkmMbYpDJ7DAfR/YK1HOAI84fdQZ0xbx1zWMG2xA
MXmeu+m57PEz/cv+ki8A+/0Mc0lGb3cy2b114Mi5pp0kmmsRczIhVwAPh6u7WpJfGpg27NAw
3AFmNt9xL71hFAKp9LbDObnRzdfTwzA3kZCldej+ZuFFSYOylpUNa4nlco3GKrMBgkGE23Aw
yE4aCZLo56LSngM7HTM7ZK0oSX/KTRx7gykV3fspQtlcmC/yIl4YyTuXUlJ4BmcWIc+WVPBp
ekPRaJr4bMy59lW1yDnrK27MDSNm7XlNwdbkVLENTh13Tvokw3uAODzsLRIe4rNVcNZ7TDwD
77GML8DcPRY99ZBBuhqNnJBzTNCBhmW5L5hyN8EFRSIhyywFNg25GNzke2uHT+xF72AzfX4V
5dz/FV4N3mTHEUYwFcATHqodnRddE7kjMLHJ7Gtb8QdthmVbeZdv50PA+a4os/hxPeKTiMuO
Ezw1vC/1PQdzASYv5PSHYRVGTqFidW9sSMyBnFuSmMPa+1gKG+y5kWzjHisCgUMaGmaufG9M
l7v+fkLWEcC+xJO79hCe1p5o5gnfxKg0UbcyYw5g5zVNrsgRc6J5o9EooNXWEL/rZPSBJHHN
1zfdPaDBHbVPmjqa8AvMyfPJE84kaG8XzQ2GuXA4nMbUobDgsKuEIvgPvLSZJ6ofR2NXpZw7
Dlfsxg4bZnIO7bo82pOsU1ZugXy7+0N2Qh62B6KQi8hAD5JTGlqr0VqU1Gos8fQWnip9I+IJ
Y6HMLqofWUfY7x6RuxN8hcr+wcVfsmMl7v3ODbcpnE+0G7s2Is1FiTmOTEmc0om4kegh2S7h
EeV3VAlKvNDrHBgBjz/ON2IXune7i7acO1ayIGqW0IJDn5p7sMynuEeUK2x9JBjysqQXr0al
D2Eju9PCJ+Hclu3JfZOUKLqsgTsBkGyoWZG4F8zlZbOEZ7lzzLEnez56pTtAZAKCS7e2NlPp
Dz1t94BSqNeWc7VZfroFs/rds8HlQvjkPLlY2CSHmtay1IkMnHfAjhV/+LJzbJgMR2/Zcg51
W7nMIYfRQxR1FMUcoGAuwXtgcs5HZH458jvF7uUdeaUj34IuGMb1Q8CctotwJ151EKSxh1z2
oMKtVo/msGP+LIih3y7k33Gi6cdea9rmVs6Rc83fIMmxso05VtSyZHM1k+Hx367cYStVjpzr
ldlQ0egqMQ1jg+DSU1CclINjuOfM1qSPbYFPkGcr+e6Cg7keKeVGuE/NwybZVxeCJFQP4mb3
IDqw0K+3Joti0gMhO85X6mII25pvbItX3saAJsUkZoTpOQReXxq0sJIGH7BEl9h6oCPnSDTn
Jd32hm/LcQyElpCQV4IX1uwfobLy2rW2jsZHRQk3uk985ITNjINZ2ReRnu59AxPnZ/B13pnT
ASTuoZRzcgdPdNXjjd60A9Y9/JQHtllDYg5aOTlBzlso4cbAzOLdV03pQ8g5OjKS6zxZoyMj
9AW+FSVeowR3keDrW2SIXI5gHgB4SDWd7vH8LvmrBDyJ780RR0P0VKsthzQLc/iADKsVx8nx
Fb7trhb5YJ6XEtSz9Y60KXimYHQ1OAyvY6szmMSMh1q6Db+wIzZpypfcxYhZsru7SQLFvEMc
T7FiBanFKgm8jq9dWLyQfSPFSs5GvexoOy+Wn+Yju0vGGdX773YsgODr2S9Q6z+tMzH42yVe
/RuJS2+kmJXF/i/7YpjjsPV6c71k3+bcT7vsRTk2XwV5uQOfmc28ZJ9MMhK6cqXXxlztxuUJ
xtSKtdVR7Q+YlV8urO8XNoG4MZBzWLPnB63TOkBMe/bnQ6LITq/338Hs9kriGmBTzU3tVbEG
OhtRE//sVyauP6L767hHz5dMdLOwcDdez2/Ip1dQyY58seOwjjRWfb/z3ca9aCoMco5ihnXt
AEYVN3V4IuSrNzCLnW/hR7zn7R8qu4X/6IqVLE27GPdvhAdWqeQHrHJFtaOX3enCemFTHjhp
Lir9TAY3socpN1FhOR9Wh3uj0ZGrUYIpgFGCG3B4Xq7dIoI4lBL5UfXRKO6MTSjrqTvrG3YS
8woo1kaWmfLgVDcO8aw6PKwQsymjWEjGC3Luc8j1XqrVxAkCDFgoJSxnQrhLleQLIGoGMJUs
QOZMnlrQZHl1YMgtstAxxxweHvMwm3L9NuRz+a3TD92JONnVVcTg2iFovszahYWQkEC9v3hl
pFeLCeIsVVXRxnmyQrcSnWUJCfi29tfz3y6QLYY5aCLpT2gRwBwV6Ut0PhgCN0pYOkrQ9lut
SRx1ANwUy7ViGfRgzz0qV6r0qSlfstuHZfFY+fEeVvXc5hziPjvybzpSxuTMAPldnARxWiNg
zdQQqP4vAOLUiAc3ByLnahgLrFTWnfFma9C2KGk44oYFclDQVSqPMDOhrIIHiCWucCP6evLX
EXOMODOdYQzFU7OI29YMuugbjA7D/8JBhjmYmSUOe6l9PS5nLj+KJ46gC5/wBQJ3ft1OKC3l
qDzpgQkVXC5p4ImES7T+LVb0G8YWDLvg8EBNl+JadLBVqbg3s7SP8DWSHyOkZG6DvC2hXMfA
XCC1mHLkHKsjnXVmK+q2RZtzwDiXo98YaWRfA796FQsWra2t9Yf6e5fme0H3R69ciI3EJHGX
L7Oi0Kh78uQ08r6N284DXysA5iiWbv+oFZOKWcqW+PJ4Hg06XsgIB8SOz1k6xuWqlT0WK7FY
aik/N3bPevImIdf9W1vXrye/AlPzWUfO8ft7s43Vf3vKhLAHOBjP1nBCYOZcmOXVXw57PMOE
Ya7CSpOJk0NYK+D97HUblznHjtv7EG3NKpuSUxPJ0dEpmC1V0r2+PlWwYyVmun8e7JQuduqH
c+N2pzUUUpTgMGIO932V0FIP219GPLQ2Z7GQJWjDBPEnoI0Bcd3dTtWNFX46IcuaxwHGXLos
k3u7T9/rV66MrI2AZxsIKSsuNcfvf36raR0GSafm4ucAyLkmFmAuYUX6FPNZoaV4HARzWhot
0CA+5xCLqlu1Nlh0s8FyX+OZ7MLIGsb2XsIjwFejI8/bEvEyk3PXYULgcrvtLrQsmyQ3WB3V
FACP4Fn1NXqQasFcw8jQErtlXmG193E2eJXhz30uZgsPnsGsU7FIsl1lmX6VcvV//kp+ynMd
Xqnlylf9W65nEJyL09xr/8+OmFNsJ9GDioVwp/g4QSbwUCZuHnLUl8AVLro490vzPyAt50Q4
5gGeX1KiuA+VNpqbm5vFTTzSZLNUvLScWc7Yl9Er0auEFRjVbzgoaquBCT6MH/5/A7QJYcZ4
9pgv+4gA0TPcdDSpsF1TgXwqHTyXVlKKJA5zOnk5SeQ8l4tM2Wizz+leysphsc0Czrk8yDl8
9HMGgPxAkOIasT73uyfIy2RJEGfiYgYJilOJujCnoMGKO7LLh9mn4/6A4uac7vR7iMVWGWm0
2ohpUW0mFtNorME+0u2T2yuFjUKKDKCrWGwnTpQzh5bBLWr9mMIvhrWakjXZUMR4GyNxcZ4B
S1lk2//CE56ver7wrOinWeXHIPIz7Pko83PLS9T6LD0usp2pxmtuvom6V/Gark/+o46T1R3y
D0cGMYF0akqtJnxYWxUwh2s/Xg45+M+NuXTmP7ox5yCOV4HEI0KNFWo0jU2DmkBcc8WkOzvL
rstg8l4NE8bOW21wC5NR+XocvecwiQDmVjJ1TL5MimxBFIgJ3z4rqgJOE80HulHznwNbKp0m
5zKy9NEhw5jOD98UZ7Xg3rtajI+hDpIdh9Rs5RxKNxMeY/njk1yTO4Qk99JP4NAuLa3lFklv
iFdVx/9YZ+wg95T9ZIRVwHE4V4tLKAH6cCIwfB3FGzNgWwLMtFv40aRG7dAhVjjdCCjA2R2J
OVkFDpOYhfkzv0hYDj3DXHluaqpCH9h5s9hGRvAQEay5nUeyvKA1/F8gvq+Oj9vEbcsyJaaI
hCzjuJaKMm2Jmg/gDaWtnGOYQW/saynyCU2ng6TM9ttOlsn1sTEMbeRJIkV67ICbxBxmLmLt
bJs4q+QCHdD38p2MUbxfaiKxWDbHMArG3RK+NpyhRcx1aShnxiXA+D9YtlG0yDgrP+BTyyp5
A6ywxdDfU4k/KbM5Eonr+4XC/nZpsySJY7nji0vpvoFWXrBDuGozAAMrEq1pz+maZg/2oTZo
B1ylnAvi45ngthw5OHM3XMbf5S/xcpYUvBC8sugNhZj6wP++cmV1BKv3OqXb2Epinxtzmjg+
Biv6vxbTZiNRDaipMQTWgGCUwszK1OzIgJUsBDYuFbAWFcuDJ6lLJ7IOA+ceoP8cUGCiElqu
lq1HiVCfK/YZivZeYZVLYjlBnMcP5P2yOqpK4pr8ZFHcC2hwaOXvG0WlZKeQ4DHrd81WxuGq
PNu+W6O/ye/b1QFsaYk5ynYElR8l2HEExNnXM072t/YL3dsuOXevT40kbc41Czba2XHvxoPb
RvFcqVhCCVjCwpCbBihbrKPoUHflc8NhzS3nhoTciNzg/2LdIFHfdJrukYeZ3NrOoo+4HUhw
S8Z4kSYWjQqwrErl5XOZeXb8E7ZGjfK9XtBR9Cl8dTSozw7pcmWVncupncAcwxIIOirkXE/L
sKbOUfMHct+yxFwmI8WIncMVUqJeb3Qwas8nlOZ9SsAOyzVeizk9z2CKAWhUDXHKIaaht8rL
/esy8QQwl04Y7BC2IqfqUlHg5lya9PVjjd0VFlcKEGVnKUswrFuecgs5gku/iLir0UgUSwJw
NvsugzGDRRt4P1X8i5UsjeKmIeTJzn0wk2w5R0v2a/mjhMiA0WuCqJ6bLf0yr5hXpkMVyjA3
ofLilkQObjL59XyhUty4U8grzsJTXyTh1J/764KUXyB2iyjQmobxPQSZKUUfSkJckoN/VjiZ
V4c/542iMpkUdmeXFrZvH/ZHbsQw5I5jBZp1bprQ+lImk/qFcRf9ie5KQbTN/GdEflM6oCwq
GXnWLD2MsQO4UFDMRMUAg7FBbfOIa782zInVIROPP2VN2Um5OTePD8G3vXQ5mMMyoiEnUfUd
5emXXl2NvRaNhrtc9T2Vf2nXeaWNaJQfMEz1OBNqmj7Dogei6VzcsfL/kmBrfSz1RGGzYOyY
oqrguR1ediutpJXbi+m7YDUbD9gWuieWlpaIRfdGj0aVe9cU24APKk8D4lZXo/FYjGDZEwSk
xxOJ+FVbt1rbeFY8Dl+xWCwIlBVXjFZt2o45UI8D4lpOnDcedjHOMxQEycm39/VIzKnqeKLb
V2BHlvjYZosJ39b29hbd2sp3ycCBQlLf8Tsa4kuFTWObCbxSEzS8cReLULTQVuDEY1l9mSXe
HwV3FI0VXRcSAHNFRQOvIRaJ01okAgRfxtMoCTh0ALpfGE/KtT6cDxU8fBbPy8uTnhLbEphO
AdvnMymZm97gZT2159EiB3vOBI7M0Bmw3N0wa4MchSHQTW7O8J689AOHcem+ntQArTFeskkt
MIdnEikhLOXLFjAZSHKvDzL25m05d27JWe0EzI3MaIe6PhPTEW3gzczMyEQDPheYk6GjOUqn
hJzLk0KhyFI5BOaM++xFMJDKZG6/fHvjxVIzfRtU67kdY+chqVlHQz/yfyUYsCty4n5bPA83
yhZ0hnQmisKXiecLXTf8clib7IxHk25iicki9zeO+Tif3qwkE/xYK9bgj+xlBcuEfiBPkciQ
mA+8broq2teT18cKjyrJQqGSIkr81/mCsy/f1XAE3aDnC5K4RhPkzCZMiqLxIi9ovmkU7m66
ZgB/aSLw6isCc0HiBcEzq9VmNSnnuJIF8ZFQI5MeUIC32LAOAUk10Jmpuw+Xv/9ITW6tNz80
fvTXv0X310Gvroti8N3GNvo8YE8H0un+ezZxMTSoQFocRmPR2B+yz46GnFHt3JwUSSHnPO86
cu518kSq+xy9wdYwWT4yWciw4mS4AwLTWJZW17ItJdq7XEVlA7dt4izAXAxL+kaj+IdZGjPP
dSQO7U9LDGvyM8UCRgN2hCgJ4LaMAHOo+xfPLW7c3aAb6cU0CWR2jEyD5IFQzwRuzuwP9a6t
LYSC0ZFXMZ1PRKa6arU5dCKwzqJPHbWJq6AXYVqlTazdzKeled89rJ0wx6pNsmuMFs3A4Af/
3/Ue/OZtltQ64mBuQp0YJXiK+kRyIjn6mq3HUgFWhUaC1jM+as/WLyHmzFKxgEc1AOaWzTYx
J6GHR4KWdnJiWHt5BW9NyDm5Q9NDRlU1MjgbmZ2N3IiEb3xhcrI2yUqHkdC1f66OJhNjo1MT
YAGcV9d9CZiD63msgPYETMdjwgoo3Z5P9b8oMRdfpXG0xqNYTZcxrlajNfr4xrak/I4Lcy0t
Qf4Pqb6hWbaPmTEB5Vx/JvPSfH+/0td7YWEhc+VCTUq2YXiiHloReQM+UBK9kjiUcwC3WHQG
VGwMa65qz824JTC+4qpWn1WlnMMVrUIBWSzMiSce4IwkgdS5+VRmMbCc73vC2EgD6jI7O5kd
xrnRr/8ug1x//7zyeuiza6+G7mHQ03sVrQhQAawyTNgT9pCJZyV8trfN/W3aLG6i8bJKP1XD
etjWNns+4VSztCF56tsw6RonT9BS0dYQCLlRdCMmktffTj4a3U9er+9i8AcEZiqfBsWv29P1
BhmVxCHmgAe83qoJf5eNQqnUrunxsKQSPz+ED6syEmVc1uaknPN4MC/ZH/Zc9mhY4aoHJn8k
cvkGbjwjb+ZB4fX/PbU8ej05mkyuF3xK5dFoHtif923kcbfb5iYf1kB6ft45QxAAR4eivGB4
tHvAdJ9k6Wqt/hcw5AYPyAu/tQcNMr/Isx1JkWMS13W9TDyXdYa5eRBxKOtC/Qv9C4i5kPXe
D2AUWWQ/SC7RTVNy7txtmzjrn9rFVnUaw5xRbVBrIQRNUbT48HQ0fU4Oa1Nijt8REYax6HOL
KSDifjodWAGl8gAwl1nOZEg+lfd7Juq4G+jVC6EFL+j+7MLSQvRK1MvcHaxsfZNNdswKt830
5tY2LdDiZrG4Caj78WWqnxzSE61Cuiq7fEeg9CFYzvviIistlHoh5fFcAqO+uQHGEGZ4iljJ
j6emKo+2khOjMLT0FTldWeaQfmiriLDHnhAvS0u+uLlvMMxx49PVRE1108gsCdARL5ZURsVi
Y+4Wjw5Hxm+Mk+duemJxMPTL6mWw50D/5q8VFlP91tQU6P7yOkCvQCoT6xNj4LjijxRzG+tY
Y0unU4HQii1JsjR2qGmHMVBg0T7j/zvQkVdt5JKu1TAXYULO9ej1lFM28psAOQz6Hd24PISh
KGHPLdGltczTqwtLSxfW+ulu0OacQrebNub6Av0Sc1RiLga2phaNRWIxrdYmg3WOPfC2arxC
qUXOFwp37uKpGAJzl8CdxNwC5XYf2BUXX8YTiUrGg8WX7y4vGxnyZ/+9etGjvpcBc/jC2sJL
oUw0lFl7+qXhKN8I4wUuv3YTq4lEPH7iBHKOtvmQWZsoTz6OOz7jYzHnS4Ad2YI55GGfSJ4G
pRpHj3JnI33bWDZuC3tu0qqoU9crb789cb0ygUXIpR3iBa1UE5xTXMTRH+4L53ETa5kX0puG
YXYmCRiV47PFAjnrZXJu0sYcSDWmXMPj4EFFPMyZ1MYjz81Ozl4mqdBb8/XFfw7KP3m9DHIu
OZFQH62Doh3DZN2AYoCQ3Q18O5AOBObTir0btIHhdvijxTRQXn/4wPfJcxUxB7Lgf1Kwf5Fo
1QXeR9oTCdswYo7kUeRyRFM9XrKUw5MK6rezC4sAt9ACcyTwsm9wbpWaTVNYJZ6+c3ZxPK5b
0cSIRodjQuzrnQiC3tQ9VWAOSwxsoJ8mlrvYCg8f4RQ5l75zHyMGxoM7d27vgKxzzodwWoZm
s6Ho89neK1eGozB74sOeq5ilC6LO90UpSrisAPTi0QiHu/HOrGqdIkBc3hdI4csCp+gS3OJj
lPeicJ8nvozRtHR6Hgy+24Q+rpXMUg0sowMFHbh04I9V28HBCusgiPkhr5RZdSchJ4bapLmH
/CWmSkaxWLwm4nHMgr4Zjjx3Y/LGDbAsojEdDK+PAX2TkXDk8cSJxqLQ0FXqtjgI6kTb/jS3
oXUl1OtlsU3z/TDTOnGHvxZ+0ncJVw1uwcxQPWTwUxHnNDd3GjTnnNhYw9UGvf1y/EDDM/lE
kQHiSxbG7mB4LiXlHMi8FcZkHMw74EOA3QwWXbqQdh3dfRatgqfh5dmM/80Ui6T/KnviEls+
A9vnva5DJBdou30/jZX7zqLJYiqKokTZznnhthLgt6ZqzMTXwD7XhmbicN1VkPjPYYrLWXKO
hkIhMCSh/6YodK2zj3lpCSvsif8n8zXQdmoEKQt7z5Q4ECXJ1J3CXcQcBx1bblzB70omTnm2
amClU6nbOLRnSxxooHzh7t0SPR7jxQSZL1kXqU5NrC2OZxcCYan0uY2zJY4GFcUbxd19M8JI
4ivc/Etdu8r2/dVuobYFUXf2mOsNRvfATR8cZnKOJVtY7ExAaLe69FJt9tYtLB4d8ZDLZ0sc
SSTudN/dNI2ClHOmsbNTolyZNAt3AHNmHmyMFFh395fPVs4B5sYKt9+k9K8KHHOX2LGsJbEv
rJmh//7XC2DMgaMD8+FsiWPbGocH8UgWL2ddF9WcRVBcNLiq1TygY8GbBfV6tsRhDOtqNKrT
/2XwKieOpemix4PxzqNYfHw1GonCXAiHL984W+IsvqN0wzA2BObwyDNn4R1jG6Bji+DLpgN3
Ns5Ytya/nkwUuvMGTXUL8vAgcXMnY4jkj+354oPNDVT8m2eOOfSYwkNX49qgTDePOZjT+KrB
jPYxKK/ITCQydNaYC/Ve7RqO0/AgK+gfJqwE5+TsJI/b6gMW5hqB3Q0W6VPaWXPOlyLdG8vF
O7d/INw7Y5PrVkw2KhY2C6DAjkGOpEHPnu2wWmBrrm/05Fdo+k6BOzUBsAJ2DDzomGEO5PNm
sXj75TR63sYZcw4D4V0fx7SozNMcHALnsoTf6VSb0WKYBVIbfCoyCBrtjOVcKDQMtubHsZon
KnZMDSHo1Ek86BhA92WQeDMz2nNPDQ6xxO+zpI2lbpAXP7jbLPwRpy3VDUbcCpuumH9VKGAd
8ubGxcAmJvacNebeLuQ3P7j7oNDNVX8qkDeM5eUMS7YDcjIYvNhMF/GMuJ2zxRzWngiSwY9j
hxFZ/T4SjWn/ROdfswwLTGob1wefq531sJog5qLRwZuDt8hglFubnsiQWp7VJlmKm04P9dqM
NhPVorgwf8a6lbDsi2Z3sfADmWd4585miXu1mHpUMDANpdBkS7KGOLXqbFrFNzE2lt8oPlHc
wBRlJujSxvJtg+nWzU2WWVksGoVi4T6Qt8MqIOhnyDlClJuDM4OjMh/uajT2iyJiXAM5Ev0t
MIo/+hizT3TE3LGTA/Rzboi53qveq95bnhlRoJYMxoZi2i2dne4xw5OwAHGRq0BdDImLv/C3
7/dvwDnSTQqFH9y8Kd4Ull8UgT1zkxaLuIMPJF0AUxaBuGb8rb9Vl38D4pK4RHTn+6nNjTuF
Ao8CB9L30jvcnNssbALiCgC+wsZGwSjcZ8S9+bfu9m/AuTCJkmj0icLniJR046X/jN/W8PSs
6G8ZtGThchAoV0bce2dEHPqt0aveaHgwMhSNiljuYOyGAFs0FgPND//Folev4uuzJU44q/lC
4Y/FUgc4qJtbYgMRM5deQz/7wT/6xwYXJWdHHGJuLHXnzsad9NcKwnO9kwLBtmG8zI4XL7II
891lXLQqnjFxgnOAuasBmcM/OHjrfzB32LfoRFz9dZDE9OZTuIW9dqYTgob6Q72D0Wj4agy8
VybowoODg1fBXZjVZtnx4nG2aHD1Ki4iPHemokRwrhsEyR/LdZHuwubKbAyjx+BFlIqFVazl
ukG+TZeN/x8j7rt/204/ZQPMTawXCnc2fIsFoVwD3ahO7y+DUVdEW9PAnAFjo7CBoUQiYnZn
Qxxnlpd4ogGSuMeHdWbm94usSigeZrAKcs4w6JvasLbH7LmmU97059waoQXQrZHocAS3nLFo
yfCghpINxVwsNoNrt3j87iD++9QQG9azUvxU1MnPdxf++O89ydn4BPgQt4TPj57rIRjDdPcR
MTZL5hnr1tFkATFHCtKg6+42HmDaJ9ethcKH/JDxDXBsC2cshMVp5MOD0UDB9wscgNEbv79x
SawM6bXobxXpfyp94zeGwY3l6uujMyKukQm9BMp1MDp4Fc87Rdo+5wX/4erQLIuW4IH2M3yp
FATdVU7cwRkRRzHxE5yIr3cX/sQfHufKtbD57rCMbW5yzGl/+A4xS39pnClxlpr8Om6sxZQ7
sWPgM/nC/Qd32CaxTXQeigY/Yxwgt3H/bIkjJJgAO27warQ7VTzO8wjdzO/d3RRLs7Va7LfA
Hjbo4Uu1GWHPnRVxgLn+aPRzHoBTVGCOXB7UaiDg0G3lLuvMc6BeUdpp0bPF3P9ESNdogPi6
C/8ueosnHwbOlUpRPKhLxwtMYzV2S4vrxo8wc+xsRYk6Ogqgu3MHISVqpgQCGDNkYs4wPgS9
WmSpb5ghZZytPQfa4RtLYNB5o2OFIs+tJor2ext2QJ3OjAGRy6XmAP1Lyjl3Vq5hY2FhCVM9
uCgbQYMu6PGgcmWYw9qI0ZkZkHYaywnBNf7jiz1nxTmixP/9FElcLNx9P3orLiw6uv2UJhOf
zOYquji1Iy+Ydx+xcET8jGizJlSVndBdYJmePPElheEbvgEVoMYlIE9E2jnTKFMzdc44Hg+T
qYnRtczDtV3Oucpf4XlFkv7M2tryWu6Ap3+fJXE0Eo3NssSuKcwpRP01jsUayqIaW6WiTlXL
LN1wdEqdOuP4XNivX/oHeSW+kFEnVZFEqzT+9Pq0HYdrTFWmrOvl/e0K/S97ZzusG3c3eTJh
Zm1pje0QwaOYMqxmDJbwaKxlskuYyscueelsiUvf3vnLmffDkxP+tdxO7h22kk6sv1rIUnnw
sLW2hPUKX+nJARfPFnPgGFzmmKsA6nCfhkq6ymrFxhy0WkXuH5k6W8wN/r3Zud/rVp7486XK
9JHAnDf777HEtNyLXFbLk1b5Wz25X8n9l7MdVtCXOxJzOxncjxYkA1m71ime0dLYebgmcLlw
tsQpy8YPyQsTXepoZskweVZ5T7XBKpyL0hwwHZayOfq9Ado4W8w1orGnZhnoRhFzs+QL4ChO
TVX2rIq7qWV1ioHujCeEpt38DeXeuUZG1Y80jrl49k8rFWofWwPETU2V5/4pSL4zlnOgMTOL
HHMrdZBzfco9ZQ2PFM2KQkXZNZqrL639N8HcxgPDePXRU79cVgFaJZ5lTSv/BUBmnzGRzWQe
1hsAPZgnZy3nojEuw+bmKlOzxJ8Y9VdUrKrLUGfx4lhcu5495mIzT+nHO599sQgafpqdVT1A
63/KDruu8ksYjeVylVr/l+pZY27TEHKO1pd+SILKQnwtA+INi2O9wRQsDGxdYG7pbIkziovG
g995v+K7nMnVWeWN3Ti1/mmWYY4LujUA2xpMkgv1tbMljmozVycF5qhVnk2QMHtTFarVQvxZ
FP6y0gdnjDm2QewPmplvLqJR+XvAuS95rqX+3hStWFK5VipzKIWBvv/1bOUcNYr3hW4FhGVe
xu03SmZhpEGlnFtbw1qnMKxrZ485XOEt0ZI1NbGUqyNxrP0f13Jgzokip2DMAWU7S7ns0toZ
Y06LXlUZ6uZq4DkkCJZW9k1bQsaVVQtP6ELs/TeQc1jfR9Npg95WaVmXu7WfBMUqjvUFe47r
fpwQ759tdgQM630mwfB03SwoV6V/ngQvUHZeDbPosrz2KHMjznZYP2S+M776YpbWs8vcLCHn
suJ0JGwr4OJk15bRyzlj3arXtFtchGHV5qkJPH2C+J4BoLGTzMv8pHo5rmeNOU3XeJWmKWrt
7f0EZAngzg8CmB19iaIOnZ8yzo3L5bN1cHDHzs4DtsG8nqO5pTdSpH9R6Q9RVmkSVFhmaYny
YvIo5852WLFCWJGnt2bWsktLYgeugrpVYi6Ds2Et9wY8wJnLOY3FSlCHggotJ4iqTox+FccT
ZEll2pouU1bwtlIGL2LirImb0fn2MFW3ypNYceNikPinXScjToFurbKYzujZBnJMY3NzB5Vr
dg0LmmYy83jAY3/ILnYKg43FugFy2eW1M9atKIRNvsF6bS23tGykSLd1DXx+Zs/l2DXgtu6g
z51ZO2t7Dncx61pNt1R4s7cnoyKIOfAeQMbsoTSxphBzU+XK2RLn3jXolPqxdMvRrXu12bmK
RcHJqVhnTJyoxfXJDS6qn3EIrIVK52XulEv+2xH3KdrfEfd3xP0dcX9H3N8R93fE/R1xf0fc
/zba3xH3d8T9HXF/W+Ksn+VHZ0XcWTUkrpFzn32S/Znv9XMhjlJ+OApbfUqR3v/WNLUQV6Ei
BGXRapOQ1kMB9ZMVWqv8n9KZEIdk4VHO7+5Xq5iZRa1qRZyngEFIvu+pVMqwK3P8lPbGz97l
34w46C3H3zVYIor7e9M+e5WyCAI7L4hHq7B0zJlwDqN3MDFea2AeZZzzhRePp3gEG9bfo9NS
glhV62yECd+lKdewq9UU8TkH8VC2OdFViBpXC6p2Zo9JP13E6G/LOXb837vVaiUBnHtGQL7E
jtcw2XCW7AreKHpazpf7+RLXyNkH2L3O0otc37sP96B41LhDF9b81unPs9lyrpHFWHGWLQyc
6LKGG2T4uXOUaa+WQ71/rsTxIx1Z1zz3Ke6+opVSXKQSmMPoX+ksOGfxE86r++xEgR5LUisJ
ME1zxRAnu+FJSy2Hev98iXNwxJdnXRuGzJYjFCiTvoyyBsVibJ9UBve/CufEiVN0nicDsgnC
KeZy1qnGe1bmkiSuIsUcq7Djy7sFXc2tBGqIOalaUcS0zeWfF+cqVXas7hge1eNLCGqdrk2D
npFsO0Fc1u5YnPHWcknpxCt+dRzV28+fOMoSAPA0PkZbcDjegUv62XHMTZxlo9xK8MMr4i6a
3ES1zobmz9ukk5zD85ytSjOJx6v6fM+2lGzghVJLxt/45v81iHMMR0xUVIIghR3C3JV48di5
HKvECG9Wc21z+efHOcqUf53vBQwO/S3u+PMgjjWWhZJsURHuhnLujHT+CeKsBqhWH0n48j+v
Da85/KM7j9p6PF5H4hzMySrHCv10rb26sV19Vsfan7pdidZyqyHncFj+rvRJnGuw/xr38ERu
Eur1drz2sU/JLsArsM4zL8qM77SaPjuHL6rU2rcK++AvmXhynikq9pjGQ8yFMeudqhEz4uzM
CWaUjAWpm3MukrBHe727U2upsW208KThWFk16nbbHjPhbcyhxWnlv+5LKPvrlYRkuSnGoa09
3pwrOb9wG6QsoVVnxLBq6gwElJ9bQjueQSCIE50RJUy8a6OFdeq+eztlVPi5Jxxr1p/D6RZr
z0kxYKcy0E/TnNmKmSfeNUJ6X+ldfUWnYjydrugnnenhGiEXVbWa/B2mPBax0HLJiSPwwtfI
W6NDZgLHnJBdrAhAz+7AwusOHe3HKvBeBBvaOMAO5JFdyOMiXQzv3E63bKQPUcUUYsuXXCfP
5q/v7zPdaj7OgelkEXe6GnSyYIkoPsyOk8JzxXXw6GibLXuSONtvPfaiRaKcr+w73DJd+h47
wWyynJuP7rtr7OgxpzmvrZ/Fvrd9CJzr9d6FoHdtJJsdidNPjCM9f/Ij3fnrwA/5I9xdi8VY
eNYmk3El/uh4DKJJT9r8zJ6TcZkDBjk9m43HT6EIGVAVY4p/2jFnGC2wdr2uy0jWz8C5Ku6D
eXQ++fXzeXCbt6ar+LSlx+iWT4856gADAIESGHnJFAl1F77WO2NO7uAEBaGMrNG3KxU355zT
PGSkrkXYuxpKVbcqd+Ov5WFOfeTOnMOQIKhWL2jV0AuNRrzTtZ/SsmQE6/YbW/3j2e4WHsaE
FedxDpsMBU6B0hMkCznH36TQkrMS82xCdGKNNccQJ3Rxtf1mCHA3Ch/j1n4q3knOsaBwPpns
oZVd8vUpnXVdarnJJ9+PXWGyGvQ2fVSAIof/CTzUeCQDw6Y6Vzy1k4yQxEmpwfbr0FfIWEW3
b44nF0rCwLNmajWX5S52u5+NerwFc6c/h/urU1WE5BwKz6MwCeu1o2ESxYMw2n9iuYylzky0
XP8I6QS/cX5n8sT0bAMPrMdTy3EzmtwI0eiQRkeobRmxWid4urp/6KbzYBV2gHfV9ROTbjK7
wg7D2i2LZ5DTT9Vyp2b0nSCOPZRZTJN5+DfdffdYkuHqqtF+u5N3z568DvSOVHc44jUdT4Sn
7KhyNKJQpFdPjoyLOCkjjsU5jD33H7g6bPClJ0ZOjl+M5xVDR5beJolxZ5krH7mtMxejW9l7
qta17TkwjW4Rzxd1XQvH33cN66mtwyVV3hVGcW3CUO5YfBgMNNowEkh5qjJMXomDRqOTeU1c
z3TMz0NJ6TdmXMxwHsxZGjlFreXoY+2FFkWcbfvdYziHUps+SKUvwb8bNM9ct5XH/OwTmp2j
D6igHHTsTogHNNirDHFVZkdYnOedbCpGnFC5Bzy85KX5jNMNrjxIEplhkTvU2coTslJvvVnV
cgVJH0+9G5CnxhAcOUf1HxMPukVDdHeGCtScDm/2o7b3VUki4wRrYF5Xqx/y14C5ZVpiz8u2
UTdwYmeF8ug0SEKUsLbLlkfMF2u7k+4O2RS3uB0Hr0sWCz3RjqI4+2nXuVfd2NRPucierYZp
5tO30VC4S/M9VKy5uW/hVlbsdieJE5fn3D/km37Fe60Gli1blMFt1Bj+tgPgp2CuJkjf5WH0
IQOJE62O2wC5oItz1jONzY5KOHGzqmV9ykKxOBqffKXkHILtxx4v+kOAuZ5O92t7fzJAJHda
usV+BfnEXUmTHZO+kssi3pgJwXYYZiWDT5Fzou3yY5+26Y24zYsqnbPs2WQvtLpNb1fLPV72
OEvebeLwtB/ZxAHI8+kXsdtNmhd3MXOl0+/RgTzOhFJrz7g/NMfPUJX4sUMT1YprRCon7ufm
HD+hhnYZb67Ij140Kd9ol+MKHbM7EHPscLETR0BWPvXyuvWprnSIq+k/xhN76a0uyo95wo67
6qf9sFP2AV8axclYtT/DSEKFi6MSs+dwIxBIuAbf8cj33jQY5joSJ+Vcnq0CN3voLV0S5z2a
1av0qFxxmZJM0Lnx09Iap33R6lG0UnKKQraJQzk3D0AyCwbNU3YYEoiO+SbSefz0Aj1pNZw8
/5FLQjOHk1H40DmmAcX3Otp0YLVwS4VrkYq9En2abuWvUyygeTC3/IAHCeC/F8wlM2cuZ9Yu
8I4O4Q9WeBLunt56s+pJTLc05/Jc1W1VVU+53iGuRj1d6I5Pzg58xN9D8x5jscavdnWodqm3
RMdY4wvsIIp1S8o6xqcKK+SCD2sYzErhfgPbifa4VAs+rGx8LL78sE1jM/ZDeo8m6dSROpq4
XmUwr0r5yjB3Ij4pBKo117Gv0skrWWucJugk5vCQSOXFErrFRtPGp/lC3kN5HHvgpKw8QVuO
d/kwk8msOAjFXb/8HYbZ6R4oVeaUCXVX5Qw+dVh5O+Zjp1u3t49lv94353OlnXno7YLN/xwG
QTrGYEXexHEfId6TBff+sgUFjt5hFQY6UucmzhMH9/toaFbZs2tbdr0H9ufxt/coWyB2s66T
nBMTQp3wq+rElKQCGkIOJYmJpwWBEs1SHvdmVp145g7ixEXcAbODm0reOylEv271jHqmtQN/
uawmdTm9qtR8/La3H7NVoF+jj2vuaN2pbgcnjoW0HyyibC2mA8o2+7BEzeaL3+76zviB57Dp
OgtStA66lWPOzPQr/f0L/Us518dySmpsAlPuLTFN8hjx4+LcB9yVvklSPL0K/ju+1L+Smd/J
7GSWQl5ngmmnhf0ZcsRZxeTElHX/pmpVXL86hUCHuEM6g6GY2tVbz9mffez/VnzRS0WySVur
tYciRdrR0ehEcjyZVNVp8Xml2qRczjHlmluTiyw4xXJZe4Rz7T2cTMUtYrBIWDcHZFYf92Mx
GzwPviquMO0xbRMm/O5lf7jz07ijuK3ORqNzjEUSV4JnEnma4gP8c6wcoGhusoyOtpEslUo7
7cQx6nYyiyQUDIX6HU40pNCt1ZjbwBzIagvmrA52u00c3aFNQRRG3jEsWqLveHfqi/0P39iZ
XwgGRT4HPqKG6Yhy1dI9sPjn9rwAXTsMKNUd8VP5FJ6r47f+B93C6HaLa7DbdXwvj8ODGR2t
hOCaVpukA8zhNSDjfJ7kRNLvSLpmZZ9DAJ84V3cSpZlBJ7meo23NFciJYY4NJ7QxiQ+p1UgP
IapWreyp5YTvd9xjSk9t1pAqyo7HW9WSWJETCMhmHZSdtkIqids2quAc4ami+Pv6Nr9daiDF
rYFSnbBT0l1d4XVtmGOZZGBgLQaDocVQ/wX5McultQO/FRmRFKSzIXU7sO3ENc2Sk7xqlI5L
JkbiH6TiaSVDG2+UaD3U2+s8ak0/Pd57vPTgHca4cFsaQ60Ws2WP8Ktlq3a+lbDnGs/jajzi
jS2PHvABvkn0cbGibp3IStDY/1oGlE3CIywzMzGBgk50iuEd0T2PCWdzfFkmhxE6qclyp/qt
jbhO96RQjdEfs+wGbZzQy13cUrWSvqT9fNVOC9iyvX15wiKdpquJx7WUbAS4zDju23R2cABS
2/BM8FPQ6CY19uguf8y8Yqbk2BAS1FtgUToZQmQ8uN8XWl5YyCxkbEGHS6ZsfmLyLthzMvzL
AwGPCZqJp6tuo/jm/Mhv0jfR8DCMDe9xaoCWGJoXlFCcPx90pXdeO2DdHAeUzCuMcRN6y7c1
LepONGFXc8Iqp4AOiQN3XG/oTELWYpp+1Ut5Dd/aRNeRna2WJ21+RO1ElhUP0Y77fVhyYcJn
K1cePauWtgt88YnnJNMGFd6r/H2u7X6CcxY91J0lxShlY6mpN+IURS97rEcJx2iqPk7Opfwe
fxmLe5JgnLol3f5m0ZFzTPoKlDVOE3Tch6i+a5m4FiEiNBYjw0zfXjFT8sI8UVpFg0ltPWw/
OoDODCpKP5j1of6FzIDpfE5zta4Dtsapz1WEM4jhC6vS2X9wOMdzPexch+YlZgIsLhkPzklb
YiEYcu9/0U+5XxVnarDPh5aCbTMJHAzd0mI2AirT1O1OV08nDtdXoTstNqPRmThtxvH6MOnS
7MOxsU/FzXyM4rSL4iksTeXxE3V0FFCXVHn0toIeBPCotH38rRWMQa2IsEgWi2tmHazlOhNn
HWIiha7vfYNtzAAZbGmzYTKphqeFIXDk83UnJSmPy6dp4llZ/qQKf/tap/SHgLkVidbsWnbJ
1q6NbGfHmhFXRaSVUHhgFohBj3Uwnx4Qcil9W17H0v6edf0QCTTaVnsRW8ckRRjo+pSMPQ8b
TM2/f1Pv4ogQso1J944D6uYc93DkGq7xATBgeeNcajnVw+R2CWPD86HhARf3ddoZeAdAHOkP
KmjTtcqaw8GbmpxTllUpV3Sp1CqVvVP91gaeXg8gYrse9Fr8u7vAuS+DNLj81WnnSpiuF9wq
psYWf1vaFED8CFU+iDnV5xeYQ8e+Utmvlt7b/RLahqWHtrmEcTqmxV5wnvok5w5R0rAdQSDj
on9C6U+vEr9n0n3lLkn0uN6WaOfGd1Tg4R7KnVZtub+xcVGRP3OJOXjT3087pZcz4swt7kea
lgHa2aTzrA8HcGK8TrqubYIum3vDfICn1/fdns8EAHj2N4jGwd0DadnIQCTGTGBsd8lJP8vh
XC1XerdUMnm6mFncpOZxYLnUyiIwN6Wgc57xpIo9YGeeY/Pvts7qw+jNcFiXZO1VndWRcUI6
Bks45jAhmb4Wx9CjTq/isW4HJzbiNMlnel10sVxVrS1gXWFrVJ7LE8OqOo41jbBVURWABHwz
L6yoN3LSiWjwwUwFO2ewEtkVzge2J+On+i0wbQ5irosYCVbC575FiXZuu3iczDiCbiD/qy3f
3NlIpxU7qyO308iIJ23M10O5Tvficq6Af80qbYLdsFk6HgDMDZy8lBTaPmkPl6AKZSa6ggc+
AubscUVO/cBJyedjyDCMcQnv8WM5lwMvguvQN0t04xKlGyiUW3fEHQTtoW6cvvlG1LhHJzz6
RMs3H4fJZW9cvqvSsurnL62ufV9H5cow14jxzY2oqmboxym4Q4fDNg58vXG3nKtRba5F2IDR
qNMyd24846SsqjUqbEqsjoqQO7dCeWQO/nmYm2cPmm0OFB7LOZgOoFp5Tuy/uBrTmbsjsgh5
sM6iP/HZnKvSU1teMk5pYijNNQn3SZpcXJHj3FjLZBY5H5sjmVDHwDDbCNksQG/b8B9WOSts
H+vuK+w3x2RMbyGrZLYtlSwB+wVxqZTyoP+h+Bx9iFwOB9zfQ22Cvzx1s4dx1dJ9nQ+lFJzb
px+adJuaBdos0Q/sLNmS6cSUGscebqizodU73o1yzDFJ590lrWc6fYyj/UX+2qJYbXmCq1pr
fzR56rAe0ijjLzoF+oxOW0WAzZymEhppkXOaNtmqXKeqVN/l5ypcjnSNTwxJDKA/v408DQzY
F78zPLCo8IfNp4KP4xxIYFD6YHP+NE7fw5OtczxiXnONrGW7OFV6estzxYrJn8TLfimv/gDE
S2BFvMmuZe6tLYreF97MxE8jrmIB5raRN9vGMW3uIw02v5xHapKxZy1XZ5j+VGq52UrONSEu
7Cwqa/IblIDMJOixny48rPMDRyq05/3OJ48I2ivND6sg1IpFEHTWnbuYtoha3e7bZMSdtsPE
3VKSuIFFjG02nGl4CB6ZZ0iG2KyJG1MTnNZKz9H4qcN62IjnaAPX3Oiqfjj404DC03HaWpOE
Pt8y33V9thVzKmAOhRwQ4SdfDCcv65xNqAVA7W4Izr1RLzVoM/DRCzw026A9Hw2fzjkYrMYI
yDXQpzUv3QWvOhqr6ZrtNrOnrVhum6lET2kpIs7HnkM1X3VzpJAKBF4Uv1yrZzJKhptQjYH6
PSQu134vJG6/IGz6QglgZxZueul7Aw57HM4ln22ZDCdWhNdyy86wYhHoN+Q3DYzcWXJ3ag3u
0jjY9U0kCDMkVw4eg7n6+2BEb5vU2rY26fFvf6CAqBPbUVzJoc2gtBVz9PRmq1Y8/SFuUlf0
qIGY4y+tvTKoVpWPhUWPkj2n2nOHz8cbLGKyCkb6N+bckTiT7UTjNyRBl1tdYxnLk62LbZN7
mk3ceDg8KiGJURSLcY7H/80s3fYu9hThPatwcJgaoKcQh5uJRmbAvYkBhT/Vj8ODGELU8XhX
N+CtT7WrCTAHSh9bs834rhY3SOqcwFw2g+5jkISyGCJbu3ehU7UPJuf2t5kL0fw+vCmAAupy
ks9YsFMS52vVMobZtuUou1JyMHfOTPc7X+c44YJz0NkrPQdx3D04jW+anYWUyBOuVkqligF6
dX/AyqdepMUWOSfMuntE0ekntZTQrdDbrs3oHO8lTMJDwqy2xqdUdVYuvViJZ04jrnE4kuPv
Xnt+OH501T113IuXSqgXY7k8XgVmfVyb1VowV53Ta0QIup6aetMvv8TML8q0h5eT2YCOn948
ZmEyViXldM6V555fPcTAzOGwTl+9iU9TQ8jV7P1vrOsE+RTnW+G5O+EwTsPaMaHuEKhpbJDA
beFNmv3LADq+PN+gZsp7mj1X2doqMcxt0w+ouZF3G1dM/or3KV/yt6tCJKI5ZS63YW6FvmFI
zA3s7CxnnP6Yqb3rrNY1SSHePJDK1kp13KNnY67YNMGWM9+924Q5abE6Jc7GJwxOZ1fuOZzj
4qXU6YaSOKNudckUQU7k8zeJxyuEelOdwFLLfCutZSVOHdbG83KLQZwedR23CgyXFpgPgUHH
y6nQHGBOn2wLlkwCDiRxXbPqrB0sEcszu1wYmTTXaF7e/TOWdNGDMeEmOZ1z1GqsYnK2vnpl
KD6fGqQ8V1uryVol+Neij1zKtRPTJOfY0td58ELw6pogDrn1ARAndkMdo5hbBOJeBObUj1G8
d16H2K9uMdEDMjzfQzdbdrfWXAvmeVCuTpalKZL0XS0DH0rM9RtG5rYMljR417vOqu3BAP2f
2eg/Q8t0vtlZvEt7znr3Q6NQwNS+ItmkfH+325jEjL13XAbdoU47Nzmsl8zmypvih/TP2U8w
FhTWeND+kTqlXobpfx5HfndunFjVUzalyeUnDA17jz0t65AuY/fNEMaseZWJmtj22HKzsu5g
Dk9amJRubZ6vwtmca+R2v0hN5gZhaHD3S/nHca6RXa3RVTzhcibYBT4O229nr0wILj1yce40
zMllL/LUpK49a4GgxEdluz4r4OKkyBvGch1YkerPLC8GAYMvAXHH/eDqnJL0Ym1t/TWuoR/3
WIEnmuTZrHvIXIEHePDzDG5VwdVSm0G3bJpFgTll2djJrEgxON9giYV5O1hCUfgOw1vPc4Dh
YzJ8Oues+1ZzH6wGNADu5y1DOKuiaJRoDHOd9zN34lzGMB6sSKnPl81y+HmMaTyLTGmqik7k
DfajcR/8M90Rc3ZqB/zj9d5qur5nmd4lyTnF6yQ6wGjPtmFu2tJmJXGzk9qtnqqkWGcZdCnJ
ucYxidcqP0TbhR19Tg46hjbFh0vZ7CGdia1mY3/U1ZDbbttDSWWifKJBJznnn708e+P8UJXt
16ugfU+rTfBwAv1GvYFu4tNMzJF+Jm3mX++np9lz1cKPmPO3TZs9+es7Wtx1Qc1Jpd5NJlwP
yBbLSi0329mhRRnGWVwuptMp/lOR/MYw18Oe+4D8qkEOmHWFX7x34DmVc+bG+X2rur25tbVf
SFXqFk9lMloxx7ciuok7lXNgz53bST9IpZQV9mE9xIjLvQIToEtH4o7IJCXMYJ5gY8LkXLUT
cY3swqB4e5MQ7Q/e3XaRYJZsi+7N0AKLCjfsPMK2mDCIOWdY1dmwVHc/gX+rlPv8fEo9SGhl
woIDQbzXxwcdw0yMc68pH2FicTSavQoi/A8u8L5rrj2X7J9HhHQOVbVzjoQ9lzX1BrwYYr8s
J1mNEbPA1drDRqmUenpRyeAEYWZV/fWOliIvGrV1wB8RjPoU3cy5vq9Re1MLYC7p0y07e984
keOXAzknMWfs7GRSffxZUkEeh3c4R+9dI94XkTg23+uvnM4563d2p2DMC4VCyrf7h9slynfR
ldoiNQfE9+k4l0LicDbGOXoX2FJto3YTx1uvHenUGr9J/JMYKkMNZzUnEqcR18g+Hx7vqfMA
0c3nn6q6KDJd2+F3Q0pvPNvgmaW4OKC15fhNTtu6VZ2dVT2XxdckMSqejkh3cfwW8ePRt4oc
sdOGlR5Yz68qV+LDw1e8f3Rr5Mu6vLDVb2WYc9+j08MyznmIZ1KbVcf9XPtZyQn0KdkyEuq1
EiYiXVMyyyxgh6n5ZlCJd9DXTM6VKyblB74/kdr91RXttZZLbAp3J5LJaXtvGmq4NsyBVS8x
91mjaKT7xeepviDD3K7DufzwQGqFyOAJ6I6B0zi3V7Eq+4iVRHd+91Kxus06xy3FLU9zQNrS
N0on7ydFCej9ZXDv+SWZhRBbIkR7jvDKArs3Vf+kJK4KiPqdDiPBMBfL5WpzfJLld+P/wZ1q
J2YEw92u8hJq8IZcfdTaU0umqT7HjXTSpQ1q4WdEd49wIlkCc/yz8Zu74S5iz97dEyuSNudi
YKZ+E24a7VXC4Xj8NVGcrD1PGUblFz7vHu8OqLMQcJ5wZBIU/3hYZCiUkxM6+hGFFAkEBhAL
ddJ/O4NyTvkL9rN3hC7pgLmpCq19c4JN1nxer666aKoJKXekInE+psHtMTVPbNmw5dzF4s5y
nnAO04+CAIcsr6zEWXRAvjTwwxWUc3x3znFHY4wJ4ekSrTSr4BuRr+2SuUrR7sopHIFLZ2DP
ITRObzmOOVStmZ1FI8VyPZBPmQWmdRqERYVxVMGkmp1GWvn0OiCdgiVI3BGIK6OR+wnjHJn7
cO0vnO8bmFMJN34F5vou8UYYU0WGcKV92yOoDlZuEkZrdHysYtswx4F0Dx9z5Nw2VvVSLLqr
23IObv2ZU4hj/c3QyvhlTxeYB5O1PfZRldpnSFKW/u2ysk/dzitmq68yNrYPPVfZhc2N4ovo
nYNLoyjRl6Kv4hnLjdU4mw8a59zQKcQZJeBblOJDe/OKZUlHnVHIU3r28zDnYUKkll0CRKTn
u4b1sCFFSWzhyrATGLmKKZIljjmFexnP52pxKfZ0+oNTMQfA2lnGFE345f35NxYfsu7RAbRT
FfPK54aZDB14HOYaNue8Iy/1rtkdWtGrQ+idsy/H8j4cemurUoF/PsMfNZ964RTiQGBh8ZF3
MZSxS6xfd60wsxK4jWzjBW+U6O97PP4vsjQ7HqWwXMnvrJWaliSuUBgrEMeHSClMRRMOa2zN
wta+Y6TkOwboxG70mTm1NlW+EfbvesrTQ3sSVnbnhHQnBnY9rbq1nTa2CZkgXxLdlcL+PkoN
HrtIb9wumTxWoYSGGXF6NIsy2cseE9TX4GnElWjNmqbNSh4456Xxy5NuAtiGGZJM5vGRz7FS
DVyl5uxNNzabAQrCnHshdOUVxwVPAYdqpmvtCYmjrzicI6diDprZBH9hs5hS8t7lpTfeEiPa
kLnZTfueOZuQ3Mmb5eTIKS9EL/ReEQCFTwFzFH1//C5ZYJc8majkmSixOPXKacTpNd0Cz2uz
mCe7Xdb/kPmemxn4//qqwnTmVQ/bBsnST6wTw0r5GhQ3mnBh83cE5kAI9QgGoZjBPwCSKUJk
vM5Knco5NBrnpjH7eNe/C57JM3v21+LuH3HVBn3amKueJI1tfuf9ny8U1sccdVJIL5uCQTCR
g3jJwJ8wSeJ9Pofa0QZfh2E1kRxz+81dMt7T/F/cco6luNHyOhf8gdQlk+V08PE6sbBhYw46
U1yz54CwvIpSig05M+u8q2JifCLmmtvmMt1Z2nnzQWpgcWm7ITCXk3IObjfMI5YD9ngzYtow
l5XxuVDQGxr2xHki6yE9JNpz6Ckxrm49wqH1bjEDCnyHEpOOpxKnzf4ziicKvvHWx6TreDOT
KTmYY5kNH5FgGInzROK8FBV/3krrJgvL2rLsQA6SYT/JMaFv2ZhLvsMAucXlHQPjYzBX1nEg
azPaa+8fjfsPqt0nrpIiwEO+6EKj1a73t7bkhLieXE8Wup9lOWjWh6XmhvmmIYc1yisqK2L4
n3+ND2vtZAIdErdNCzhKM9HVtyzSdbA15VoLrDI9IKQ6tEuirrWRY8MYb73bYTbn4hxwQybK
KRSTEUx+m6DrL2GPWzt9WE2z8GGd1erYbC4OHKfvliSs5FZirqyDpDWc3lhqW3XBGcJ7vBIK
eRWll6EiF9do9GMkrjaO3xXG3A9AepqnLkjyCbGn11doYyT73X1/z8E/yWRaouSNbNMLhAXB
/Mb4AmYRiTI91Xa7CbjsxpytIawuNFZr1rgt53z2VQplRfhPI642i6nL4K3M/Ovy5a5d9U3n
aw4qpiASjDiv883JChtgaHDMJZLJRCKRfIZX8Nky6d3iAA7HAbL/SrCFcwrMrmPE3CnDatXp
TKx2GJv5TuXbXfmrv+Zef0YCmvCcY+vwtAEYVrGunuu4gTFHXd0Ge22T9EXcm1J6eGyjbdil
ZWu549M5Z6CVmivVMw/vFtNP5D/31nbbRQfE1jtdbmuqva02hBD2hoIkpEQviJVWjf7rKMvv
OSAdWokNjXJaKUutBsTRwzsz39+HkfvGzpIbcyDm3lFgLD6HCtPTRRFwNbH5tn1gq2JY/Vyg
9dhflH5E0eB1DIiEQ9zAPkXL7hTiapMa1eK12Skw6VRCZg7jbRflSSIhRJODOTylvpU4a1/I
Od/o28mkLznFsosq75qGWdg0UfgI4pQWzn2excYU3C/SCXNVAywNIK58/hE8c2N2sgWc1equ
b3efPWs3OUfFBvGcRJ6rgdl8bAMAfPQB96ad1G8ZJZf+CNmvumr6MOm4Qs8wt4/DaDYLxSeK
YDc0brZzLkW+IqWwCxq5EztAotns64wx/aEQCXlHVtiGnQadwbOzI9i7BK8jSUjiM/TEqRRu
zGHxVZM2C4Vu3Dhbz6ygqduQlYyyuZTS+2pvkA0GWDausNyJDYyVpmu8uqvUmTYW+Jy05kBt
XfwL3GhWdk8n7mgWC62V1fOVZ48Acx+F266Rg6Fg/VKb+5g81Ya5QqXyAeNMMpkkSd/Y20gu
iLpiqWgUznH0ujHnDaNQgQFF4qQ10UacVaC1Of1o7mLl2WOYkc+rqqsgZZUllIyhkAtwee7E
KE6q6tzrTCOJh1lxbZrKK1ir7x35nCTqEKnHouGOoU2uW41mkzaby0VjB4a138VhBqqm1NLw
5Tnnu2zDvdOSfZLLvkLIyPzSAso5r5fthAQ/RNe0WBjn+d54yzwNvM0mGXAu0DEKIzzu6ra5
D8QtPwxiECbT2mWTKNeUYfagHq/Y18qVa3uhMmoBtPUGT6ZmVoIsK2cRpbanscNixKSAEf4M
18RxmvcxWdyJuEON6nswrLoVO3wKLj5ozVIV0ilBFI9LBVq4Qap1j4q1b1mP8KSayiOAXCLp
u45fVyoVA+Za6q6DORwIHIveKKqx4QGxYpfrRFydlqDLIyv+w/hqBC5Tn2uFJmJufT3BbvxJ
K3N5doWYswOSeKu0QXpKKyX6js25IJAVzzLTPzaSwjfxjsTtlBC2+2bm5TcyaUCC1Va8ALr6
J9/mICFOurmZayljwACQzTJ7O5sJgWevhEakj3EYG/ZouPH4yAGcL0HOV9Bx6n6Rib9TMIeZ
c0bpuJF9Y2kNmWPcl5EkjvcfEmUEkI4DYW+oFdO5euJ+jDjBIHYNf4BdQo9AWMw6tF0vfO28
dQdfPrGFQnngNMwhxI+en5mJRS/DxX92knNV6UbY9mNtrmq1GZtWBQNHXbRSfgSIA5uuIug3
i1sbCtvsbjqcU5Rr3uwCPLG3i/Jp0ZG4h5iJUft4ZmYmmgXMeW5M6u3EVSqFvJyAlHYuGUW5
OXceE/KYEAu51izyXrpj5Ep22gnMhiv9n88e4qtB6g16gqcQt1nClcsHjZfWltZSJNX3Vpul
BqKkcp0rJBfmGmvmSjvmRgAWAyD/AHPBEXaOSENgLszXD6UtmkAFO+bfYqLlLcpnT0fiKCuA
sGFt11f+HcF1XLk3SLRj4s0uKcOKPaxSnJxAHEsRz1LzdVtXSvIBUns1raZLKfwLvu7dMR/3
XRPWGKi70ombcXtOxyzIP1anwXi47CG+h20MaRJvnd3RI1fBselHe23E8WBlD2CvnEy0bKw3
C/llDoW8Y8sFh71ZfkDLt0jbLssWzlkwI/6oXK7FZmFCXNa06TZ2dD1aF7ZrD4dQx6QXSwS2
wTZJcBZbsvrSsV+nxsNlCsp1mKnCoHf4yoj3JQbB4WskGL1yCuYMo6hXzTeLhc0V404qsDVC
4+3E7TL++9xbBuhJxb+K5twA4Ky+gPZtTu5I1mozXWJ5bzf5aDeRkPbc23ln9tLOxEH3A/vG
/eZm4d1CN1EKO4a70xIQ5/3z14XDxDinn1pEHTg30GAb2LjMkUXlcCV8r0Zx8WEv/8I6nvOA
e1Ilcfl88jTiwGGN71Xfas7h7g5CHi2duMj75ivi+QbcFnylTbdWKmUkv2pVkonz1YqM4JnU
2rgj1pTfpEtLqxklKAw6R7J0WgNH4v4zreei6nPPxy1VBcxVom2JNsC59URigxMnPjtF0oFR
4scTy0QoU5JnYU4ebmNYAjdvBWUTCQWvBBXhSHiHSTAYP1mBG4krGsXS0n9+s7787nbhTops
XfhjhyE5RhzJi/nQPeA+uae9LBu6EN4djLDcg9HFYlr888Paasy27a2puSYITGaXJMgnco7W
rEubt9+sry0XCneIspl5s9TiRMKDLqy+FBS2F0uYkKyttt3ugHQdj7D9wZzFPBbUmMGk0Ndq
e+Cs4O5zQCaYmWPJ9V1BHdpzp1Tua2hafC/6/uHzf2pVxhFzLzhBYQQ0EHdICbeqY/aCMvwz
2UocYG6X9FhfxlNryDMVp1xps7lVklm7aH3+UHJrOPiJnGvSzGvRofdrMzlqgX1Fe5/TRO8S
c6Rsjbl166kNOFa9rgIPpJzDM52YyscyI4ZZl0MxjGV0SDQoMBca9p5ibNLNje3M3fdo/Q2j
uEgC1PtrrbFeNLGtMCfukvuL9rsh5kZyGQVci/koCkFR/bgeHdFirixP6c59ezzFHPCu8GPk
3Pu73Yt33zfqa4YBxuaHmR10Ikr2NSY42tneV1yi5NRaKgdEr2fmQdTlQ5xcVumrEQec4m58
Df7FoQbAkcS6L89Xx33nk76Ej55SiZnevHytC/yP5xu5MPH856Xv3XVdUUKPn65483i2EGDO
FnS1st4u56qPyNSsle+x6KMJ3SkY2Gxul4xNye5GtuESb2DXMX1xeqj/2BPUa5XJmZEsaHct
6p2mLYkU48RqtedObU2S/X9N7XbhC52Ti5OiuQX/DZQMrvxzaPX1gncTCgUxYAo+bPAKeusd
MQdAzaco3dpuZBbTfYT+ibdtfRFs7B8JRTNA7cw5o31dDjGnrL2uH+MxcJjkIb9uRGntVlw+
LcziBLP5fURIOpTFp8aE/29047Zxv7j1Xmaxj5A/TF+6607dy4HPNLIk9FdcfHgK5o67aP+F
LHaU/jwfQ/x7OAhoxIIoLORg4dOuk2TSn/BxOTcGpoDSPKUqbi3W9Ga9VuW56K8Mh8nv3/us
26t+YwWU0QWQ+azhVmuJOg13PrZgrvLIr06dp3nLqpZHZX4CCN08y2MWbGxkKX/SljDdaZir
0/foR8Ndc5XJw18Bdn/xqa5JvaVaFebLiKjQJ2Bud+DVyjPlXeDP3repXbXPepNCF+xwA1bm
pbELjmNvKCRD11ElFOxtdF4kad41QXouG8Vq40E60N3zlKctyWOXdFXFBHtiGz9gS3Mlg9Zb
QZfN3hvJzL9QfwUGv77gdNZ4ARfAJBKqqEh8LPIiFcXjMPddukk3mpeK27S5SLq7X05vtpwh
A+arIkaCdB3iatCpB9+ldC3Rv7A4AMSxcWRZxdmGN653sfQjTcdDY6wDcj75CBzqbj4hvpUE
k+I0OVeLvUf/17l4c4/OXiX+rjuBf+BcgArngHjiEhqHtRrmrrNgjnUCc4kpddw3PtcDFDya
c2Gu+e4me1yTp0xjDqPLIrn5WDl3/3BG12Lanq4+BcyZiPIKbnIcMIjQLUUm5aqyUwN4EbMZ
9vmncHPe158VtawsWsmPvdsD3sCysfOQVbQ4IEooFFq4IqbEFRDv3uc7Yw4faJc2Ly1vWR/e
AWvxpnfV/p5rK0EZCiYYelP8Bpzd1vtl15SlRXLvs997EcazfyCbk7qVkJEh5xEoRsICriUm
5NypqRuUbpvFZXO5aO0DSv/T7v2MaZp2v3XcAilnvperVf2oE+uyP/TQA2VNybxFl44HQpwy
4FTdS6IxTPGc1WpYoqwCw5pMgJQT5H0dJPyz1snSVoK4j7DcUc5iicdq/rZbt64YJtsDxU1+
r7YaxfVgrMi8t9cWE66U/er4eLM8Vbb8zfNEQo42x1J3XiyJq7DA9rGtWG3cPYZzoGBuzEaP
xvWwh6jjnunWLSfWLh9Uf/4TNi43vfEUkKbesLp+0qPI4t9Vq0C6e3APdsZ4iLRlD0goBHIu
JHwIPJ9tRO/sQyCGrNJxc764u3MnTbaIq8RLFXcpsP3v0M7nyXyhiOYFT3zZWWpdE1pavJCZ
/+6XDt+qN70HF+bt3QmNKIYvdfuWlZ84a8GydXpW+aFp0PsfFfL1jdRnPswXcFht/8ps8DTV
EPjWYHayz9rLHYoROzjfJG8tr/155th7MIATGw+/zuZWs2Q4jusXc5OTlg4T+ANC1n2JpE9g
LgBy7sPKafYca+8f/un4TNjjuZl6wu254sqwMEm6XgHM5eyD1wDie+57WZVddWJi7/vfOhj/
Ztfu+UHbntv/Pul2MNdwYe7TcQ5TJIaOJmvhy123/ENRcRKcbNxgJV35x2fOV/M3h7trlalH
f/9mV97/a9yeA8w9KpDUNm6HxQRmrL58zORcKCjmA3gTSpbKraJtxLGHajZ7il1bX+t+8R3P
Z9zHZSGjxNP1AHGlqviFSU+c9pdNZTKXXt2+VH/5mjffp1C5TPHRFfK5+GuM2/gI1er+CcY9
bmsVtHc3i4s9xXR3IUUUhjfTPlyvKWY95iFgF/Y6RHvLW+GePygtP/0w6E2xGkysUGT21RC5
Esdc9llNncKCYXDDfHI8mRB6xwe2XaVyqpzDdjhLzn+TfGEciCg5n65l7FpLRHmFKPrqTE7U
frVOFJ7NqxPPfnNv61tHpIt8/Rm7YtCjwtiY46c3GniQeMKlXAPkMduWKWe4Nk5mwuFx4lHb
5uIBrj0nWV4ieVxdvOpbH5Ptf//jrS/fgo73vQxzVfhvv7AVYNHTnZ16gwthJRgaCS0EpZwD
cy57CuZk2yCPugN54rG3GwuqgSaWqk0KoFtLH4pztTtgbj6TevjDw+2Lf5BXUq+D+ZjlvGt8
Ltobdy0KVpsnMNfzeMxBa843Ny4C6M8bXMwxJsF4QFcXUkGuoXVBcCfM5bq+S2ix/mcvP533
5l8XmAMLaTUa7eXrtNosGlLVAwzQjYKcs3V/T9V6LOYo/anXImi4XXMHuIA/qVDqCYY5MFln
VpEsnW0unWtdIrWm/Or5yetXUNJ5d3/SZWfYPUpudTuYy2XBZMI0FTfn4p/IObrbIDPguUY1
Ks4A5JCHSXpe4rcTxyRxlfO+84fVifLotw7Iwe+x8qEVPOd9v1DoFlu1dthCKBAXmr+wYCtX
XAZrdNatTvugSY6BkhH3hAB3jkwAcdC6N8Bx3bbYmLfWleBtrb/vUna77/CF/mNl8Zo3K8N3
hyPDituyx2Ft062fxDnorjlwG7Dat7zJ0Sa/SfXPKzKHZiBHT2254WDPzJ8trr2QOQbTGTH3
kMk5wNwv8moTk9pUGYQwc3AmksmkjTnrEzFHjwe6fgrE3S25PgPzg02GIK4IgeMaZ8ccsGCO
Nds2rOr4+dkfff/mXvcBuUz89iFZ+2qiJScvlzoxWzuixU2cTn8aHGJFRWqt9VE/kf+y+cI9
X9q7Pj7pv5mPET83yWF2FrbWJeaMNZi+a/CoQSU0HwpJY1MZOblA2s655p0SiiDVWZlj+yAJ
4fsCfSDnSpYz3u2Yy2ZSFzIfvXjt8M7T+f55rx0sWVpNDbondpO5DyEX/zoXpbBPhOS6dBOT
ZgKFbdqy0ZG47Om45HInzKVSXT/c+bOXX01fyl96Cyt9sQMgAHSDCMAa1hiZnAKvEZOdfKNJ
NZkUd/Wh+fIJmEPHFy79yrL9ARZJtZN8QkFc85Y1zmu1udZCZVZl4plnpm7+6F994+3u8qha
npsWX1Qq+WfdFx6zuepx5eV0fQLmdFbolhGnRHU3f0RiMpd0/KNSp3tZ1YT3ra1hdWr8bb+2
N5GI4zpEFViyv5XYZroVGqrWRRyI/kz/lV4pUHpHco2Th0q1W6AmW5JuSXfWnPQoX4IYstg1
Fqmtt65DrGV6/3zn9cPta29dnGlk5gdWcnykDrMk6gIKSBJ4TuWevGvitG0WpIUw02xiuizW
iTSdOstNZtUI9zzuMPpEaxLvR9WLme8tzy8+3diZH+CVebEpMX6spqZjKgcuzZEE6NavjyfY
E5PfrliVymOJY0OjA3GB286wwYxkNkQKT8X1BkmslhN6H0uatP52Sh06KD85/KOLk+QbtOzx
W3JjRSUv922wJhddfVwIkE/DOcaQ+C4SEZclQW3MJQTmOt+Gt58kyfH73xkH7e8brx4lulis
BHzX/UrhWZRzJlp0S9nsPaUfhnUB/IhrjDQstZ/NdpZzLYGZlV2Uc3LwmJybQ7IYZckEJ45h
DovBtp5+VF9U1v5i69rhi9E7Cq0H5D5ImqOvx93XcQGHRv9NzrhO2QcdOEe3gbjC5jZ1CTq+
0UzpC7o5p3fIsTy+R5qHxstr3wsthlbqfV6MnPNY5hrrHatNWNNWlc8tcCKwnAoTKPFK5RN1
K7Q9sBiuF0rybQkEANuiNwx4UxSF9GZzOXZeQc0dJOPtUeILUzenz1/Zi4L1aPn90oeoWvv8
gSTn2HqrxNsnYy4nf3x4QDxDrUhHznkSCR4T6uGfmZ1im79Hxq3hPf8XyjfAx7V8fh2XXhF1
FSTOwBMhjbWlbGMepHkwtJAR9lwQM35Ow1xLpln9mPhdxCF/kDiffM5n7dO98RSphy03y5A/
N6+9Dwbdm2niLc4rTt3beguPTxolAx3ri7mGlQ0lSDpy8UUc1pJtq6MomU+J6f+4MNM9ko9f
VL63uHYbdEBRwW2hDV4mXaT/g0Wnli0rwUE3mvAlE4I463S/1SXorTlycdMx6LCSGmBOwdMy
eNZLLse8CODo7Oxs6+CqRNV++eb752/uvR0me+PhZ8UtsRplS6dMtwq6gi6wnM454VTNkS8/
FxMnfTJBpzcRvNIJfhzn8mQ0+v3hH/t/T1XHiXZz4hm6V8UEe445dgqpsbK0lk2hBdEP/yl9
nDZlgJ6KuZZmkYGZuMMRMAbmgDixEOQjPdugzUuir1xrHkJmXnl64/XDFy8+D4bf04shrz0i
rzLIOJwjrU6E0vmR3T4EL0zyLukRZYOk04yY65d347fR+Zi3Yy7lXfvRy5k/u/irGyTwq0Vl
Ho8GbuQaq9zgYEV1VOuoyh90lA0t3x3xbOvBdKdyjpKe5of2Q2ItNUGcmBDZ7GEOV5+waNNR
W0FGnzq8d3547199qTxO4mVyww7fVZwnwh5ak9NPBcsJ4sAo9+ZEGRVxPlSz821OSjqPb/BL
H/nHJ8//8uQN0qOOH4DUKQPitpjFUTKwktNDzJ3kxN2zxzbozX1azA26k4GARy3bpZ5wzhI5
UTRqYTG0mPn+lwB0v5onA2+l+mzMrbR2eqKFHss5excc8OmCfcoyfxYRAYsQ96TvsI3E8gQH
+97LPD3TNRz9AYn+CbmCn+L5IRo354GRle1i811JkijFncIyf0aH0wjFBiFXD00SKh06FR4B
0sdcxDEYo2rD1TXKzpxrtQ+tQqD75d3v9/3u9pPfLJCBvVRAfmNut3HO18a5c7RTkwW2dTla
uP+oUptmL8U1x/L5WjB30nC1ukn/97+5dTFRKFysBLrfy3ebBqsYZhgrlG8yzq4evoaVOTyt
S8GeQappJxPLOHFu7DRJsjorTybCDSN2NI2R91la5xBonMybHx6+MPL0j578xvvfvaaTwB+k
rtl2VWu/eJ+wjWJ8PXiCMBfnTLMhS52tEYWuZvlrvg0TOafI+8mlx0b2ZNJLOPzfqdeiL12J
vvAfZlKeb4avYsQQrXltGqvpWDqGnfY/dE0wWQBeQR6fgrmWwSEh9yEmuGqgwFxn9wh7iF/T
oSd2lPeJvYZj5Pv7F//ku1+q/+j7f5D3fSvf/azE3EprDzgMrbB7LOYkxHRrj3i06pQbVwJz
fE8f51yD8iylVuIC5Pvq+cTb3fuPtn5z1/eb493PIjdYBSVDHKuZzUZjP3UGFQcEg4geLHN7
CuZaTO4U0asV50KLHvtcmPPWMTLHIm+N9s23Qa832jv+/sVvHn63/xVybdgry9azfnNtosk1
H/AM6tM4x+xGDjJKH6bI8l/l4uxbvspxwIgiHhfmrE7Vsayg94X+716Jfu5adLD/GvmVa0oM
16I01vjYgLbYL5wMV5OAu/7TYzBXTZE36m/kJOagHQRxN5q4jR/VNzuiuNp+CEszcGe9++2+
3/3OxW++f8ci3Rfzn225sdzD1mHlK3065mruBZm9PNFnRW3XqmVz7o6YWF67qxOnJjSJb/fb
b9/Z3er+1ntb1/PdPbv3+bl1pjhIAh2FkcPoN1sJwwEJ61rtNDnXgrm8T5u1sV5lqV3QNgT/
vexkMJEZ15rMZEWHo/PR73/zR+evzXwnmvJ0HbSoTFswStHEWx+QFo5onbJBxMKc4cQBl/Jk
5A2RKdywMTeMsA04nLNyJ+9lXR3+xh/94ktPD3qvXIlFX/F0HV/hFcNwbZ+KPMT9Dz9sxVwf
+6tT89NgLv4RySxnl4Rmx2O5PsIViIjQ/hGq1WbxyHp2tHIL5qzzid18/u2Lv/vdl6/tZYq+
Z5u3OWj4Vgj7rNGTmOtc+aiVOBx0a/Jj/3mW9WbJDXG7ncRlh6CQ5dv9qzx5uzux/v2Lbxe2
up+x7mBBzE1b0CHm6GHtlZOY88S1mvZ44hiqc9blrerUtOwQzJx8gpkkAaFoqDDPsNbbYctv
Pb/4dOqa+v3h9198cmZxkkSpzz1SOWlnHbhVq5hm8U5Ouuso6Dr+vFRfOj63LPvkNyMSc27O
8aNmW29JvNeG+6JLw9Hvroz8u2hvlIJyzdW4mJNldWjT2rBVKj50gMn2gRPl6x3O6c4ne81z
Jcdkxu3kuOR1FfUqE+bI/j024JX2IgNk7M5u95XvXPzdH33/6cLN3Ys0JRjCHr8qrax2zCGp
K6dhriaSHSzMnSpPWj7teXenTQlaT4uKrpzci066z3/dP7F1/tHe1ljha/vd9NsDJXFAJ5uL
jWxjNbcau+bQpQS54gnHO5WgksNqLxO8Bbj+soN2eNwm+qzd+TSjMED4+V+YY9toU64W8Xqv
ef/Hve9fO9z7V8/1/7RP//aA62vbumZ7YN22ZjhyNU5Pk3MsrYSxfieTyVrkUovncuDMKiUV
kCfmNbK03ZFA4p5UrkX/xbWRP1mJLjz/3+kptlKGleJEWW3Qes39YuugMszFO9V3bJ+tGKq8
t+xKs8plX1HYrsAwm2CXI1gVrzJdYTmPvN6aQ9x5/xa5+I0fXbz23ov1rbnz8bc45/66pYvm
STkX6D4Vc9iEkLFUQBv5ZdtBqErOddv5AvIbZs65sUmtfLdvi5xPbBXG9rcKW/vdPes9bPWT
aVdkNF9C/JUWwph0D8e104e19bPJWcfGtazdbkZcmk+sNFYafshnc7bNoPtBKPrC/PnA3nee
/OZh6VD3rqz3tKT0ij0vYoYF3aiLnYq5ktmyxLYRe016wQ3JOW5vAuQcOcfrSrnb1eCVP0l5
+6IvjFyLro5kX1h5i2tiXBhiritufdks8Mq5ctmL6dbAgGl2LitIKW1JIM0sZbMymynXoIg5
cpU7ER5PBDs6Eky1WjBH1TGym/deDL31/S99c+/l5ve333JnYsptVjyy2epDBAaMDjOCJzG3
fvYI5vWPnLcHLRCRSzgY7W0jzlq/A5p/dCvwaOv8bxYqlcL2Lv/elIVYs7ls7nA1bt8rKBVZ
GEVJvDPn/v+9Xd1vG1d2v2MSohblUtT6oTQsWEo26FOBkpkHiaU3ZFHByYPq/ANtQaQujQKG
pIULy661HqoEYgdI11n4oRIUr7LYf8AGgToGm53xWusYWHqIAgUWQixwHKtUHugZBQRMC0PO
7T33Yz6ooey62dwHWyJHM2fO/d1zzj33fASpbr1vlUSksMX0fhRFYUpBmP8EYtk32MwOYG4q
lc6sRB9M/LQxduJSl2DXeOT/GvL+bcG5IOTQUMxxxHEK+/jFD7fxVe8SI5RzOCQZPTOTnkFy
ZSbz60ouK1fR+b0c/VwB035XIT+YTsN55mgcxQWhvKivvx9K3ODo/2Adi7RqonGAuKT0JjNt
jky50e/gL7EC0zpaL8TR+JMTqSdfXp+49HjzqZEL3FhcXT4g59DNYUKYWgwK9tR/ZAE/8S7R
fHfxSpWZUMYsaNOZ9br2cxQnewijpevn6puPjJ/RZ9LGNV9BhBXBnJ1j0dp0hUku5sKSU/yB
Vu4Ywfi5d6nh5i2ICRBjcHt4/O7tSjK+eDW++A+7V0/uli/tzTW8b1UXBppLHBuZI9C0aAjm
6B7Jx1eNmDWqiyotOAUucQeb/MrZ2+SR2UhlJleNHJXLmb20Atd0l0TBCQjxt2ipCJrI7731
JMbhxMFo+sWwpuJ91X3blXGUTKIMw9ybaGyp2y2xIOZBZ8m1S1pUlybeqExc/HZXL2l14y8V
7wUc16HnJ44tidHtocR1u2JimRfYICpmTFzhqekjbvotZitiYB/hnN6BLUTc2EnMtQ393Dem
McEwt80rckLQfO38nSoVI4v+DWL+MM4Fxp6CnfddyNHXLLzH9czoD+mRgNibBcb09OfSjXKi
aHyYuPjTp7lyLD3xd963kDxRc2+ZlNJuPOmP0dtDievTGlW+Mq4vINlIsMOVk3xwztnQY3qA
OFleK2dW1tOZyvpMNlP7JDYzSR+qUL8wZpkl7Tpu05IFYE+4QuUwzPUDc04A53rUoKmJJGVQ
eipNaTwS64JBDWBzrIE9xMjZa1rxXiSVlj48cXK/oY0Vj/s5AoU76ZEjM0vqfsxtDJVz9IRL
ER8puJcXjXCsgwKTO4WZnAsSN2sWtdGdU3q8QJTrnGnoRuImw5zouqmqtWpHvfy2p7syr4C5
gBvFKbkOdjh+hNW+iaKjGn3LSL/PNY2/kSi72dlMZWa5qKfQX4+dOImN2K2Er7Whdw7iuFqf
js/QlOvJC8Ecs6X4CWsTO+Q9/hCEnDcF3ApS6cMCxNlJOVNJZTJXV5NHK8fV/K3IrUmKJYhh
WrrAMAfxEjr3CsFrzzHgHYY5vxOFsGXdxtygY/CQ5HRmSppi0kRZuqAww+zAvjVR1BOZ8fvl
ifFK45eTRtSY9NUfduCoibk4ENf8bMyhh/HmUOKE6nJ7B4y5n/HqXZLh8o5zzmIZNkHi9JY+
Eo0bDxJxraEnvqkbJ94XmGPTAq5wWc3dSvtFQOFlmAtEaeKYhXl814sCLZ4V9aLJJcJmnntj
44F967Gnv4x8HDfuXx3N7O5ef4H+OdHwvt4nWp8LH7rKkmlGHHnx9NRQzIkYFvhpn56iVtyj
NMExw0eci7EBzNXQ8aurkdVktlL5JCt3rn6e5q3j4CQCsEA9GCYxkV0pQm/4Msx5J3N0rDQZ
5lRmo0sQISz9iCsx6r5gpUgG8ltR3ISgp5Nv3PvXictPdnvLRv7bvIsbZ97FQZkijofNR6BV
yVDMMc26BKVY+Kf3+yrfRPhNEolBhH0BJ/eDxJXjOkJnThH9tZlot1vm6bZCdxFQ5Hx7izO7
aucxr7HJ5EnkpZhTfC12FdwqxuhjmW+OjNk5Iuf4/QgCtphuHTzW/ATU72whgYrFxPKlzm6+
d3oT7tPkKNingco27JkkWqiQSfXPyM56eph/Doq30x5LTcwbyhpIYkhWeWlS/xkk/0uV+WQD
xJHHjY6PV1IzmUju4n61+iJfpVdMQyV3mBYQdETOtTV2TzKhD9Hpl8o538FhHyoUsZQIldYq
GkcpYdvAxEIl2CUq55yBQmXwyEQmU7k2kYycWF7e/R87l6/J4tvnZ+ef8zADKj1nEywVOvWe
pqF/G0acOND3/tuD3m90rAYVxJS7ibCYdzyAORD8cbTTInKuoF9xFixTUfQ295U06cvSmKUl
SKNFyUjulpRMSjKK7B2KuW5Q0u3xwFFL5Nz6p3USDCzVnVvfgDdJIa24ORZFscnfXMZO3Tm9
OcYxt79OQyTVWhcK26CZ8aN4Lwm9Eqvnp6mcU8OJ2/aqx9N/e248thbk3KgLD+j6NdipfnUK
iEtmflFZGY+sb+RstY/zt8hmfrorDokgDtEx2wTJ82eiGHJcR3V4zGGYC/hKoIb4Cn8TACuN
dnNtCJQnpuMCN9CDmIPFmkBoJnP/PopsbDwmC7RTy01De27A3FILlDHFXBQVLLPeaJuzRB3W
e20vYO8g5gbXseOuySQ6MFgyKIQKDurWuIFGiKSLF43WJmpAGdqNLrRt5o0IMTWbwIVhk9lU
1Nt5O5dMTsvEjMgfhrnAjhYimd9iUe/MfigKA4eKupt4e6tph93s2D0UWS2gxPLi3iZ6d7dR
c3Rrp9fg5t/+za01DgQnkpFr1dr05Ry0GOhU5dy0MoS4vsCdx9uy0KBlH3Hcr8FesgaZq0FH
jn23kiKqFUVmsvu30dEOrv1nDFf280ch55QXA+RppQ/RP2KrRxC4iSAe6eKVsHf19q0+yprb
TfektAz2EqL7c5GSklcURbj5g5hb/XDirD6DIu9MXFxEUqdbHo2oG50q78j3fIH2b6dXbtZN
vQ7I2CQKZ7terz86cHCA/f45+o+QJ5ogmiwHn3+ZnkT8BcMcUayDjpy6fq5VX0QjZuLKuQJ6
1tosxPBkw9TiTWHPCR6nJawqas6uoTfOyz97Zlw6lHP+806a6cUZg2g3UQK3uMZD6NAYEanh
cm6tfLL76SJC1kjiHEKX9svRU47T+O+9UTor/bWaK3sqcq6ay8lylsx+pCrL8lB7DpqyMFnS
77vtRzzO+Y5HP/bUYA32rQOVLdZuZe+sziDpaeU4kSrZS+Tq5Sv5G2+TR7tdCBmPH8bwdd1Z
IAKv3p6tPv123xpGHIxtf9uYPtZ+wBnDiCNwkz05RyZ/YR4eZQ7gBEWXW3FCXOceuJCicFx+
ybaz3I3/3Cy57ou2DnFrZq/e6BntuvZN+1FvKHGKwtIh2C8Y9Bd/RY9zo1zvC8zBxnUAc4XZ
c63EYnT2jHHqQRSdJnqg2N/v9RYgzsp/KGTb/5HH9zvEZs/aHVmek54+CS2pIHRrN3BIoTDi
LAt2hg4VJnNIYO4mnHjUQjBHLvzJ7uoiml1ehOqoCYK+3jOr3fsb9vXWF97c2ETM3ZWr1RyU
C6ke/fWP5c4Q4ppeYqF4vT2OOcK1ESaIJ1z1zx6hbmD1wMEcOlZdzaI3ZmZA+vzpKpL2zu92
7AgtG6H4r/w9kck7tBRmuwHVHw5PIe37DinAlbMGOYyqSitf0xO+vDDnIuAqWQqTc4CB3US2
nDlODy1jZSRV5Y07HUhggNnxVStsm5vt9mmrYUEEMezsfmcNIa7ri4DnP7xALucYWWiSLL0j
U2+6uy+qW4PNBGD+dxOLxpkE3bqMEZyOXb9+XY/SGDqfaWHjafx0/wX1Ztv5jq8NWDjngkex
XYo5y2TN0YiU20EJLUorbCNpOyyCUXDuy08XjSjL0suXUdTRdaxzk2Obn5uqDHO1bDVP5V6n
Sv4uYodEWrICPk03fZq3zRCce0GJgzEiJImIYIS0ygEHnZyWKqtZ7RiLF8tBQdCxd5S8LNJv
xEtg/Hub+7Ecolc+fwnn+k1u01B53Mc9CQprqzYhLjVZZlSl2X8Rmrk9H3az0hR6N5Ep85hi
wrnI/vGsfZnvIro+2Dht09RZz9leo16fi/6uOYS4wCkEyzJ0ONHEXj8piKOhZG7pWXMBdq5B
zJWKiGxatShLi0loaGzPXOz1nlERH3g6rKcNhr8O+aURCes04/PPLWHPo9N10BUI7YNE1Hcm
tcAWYoXGB9NHDYLkfBpFUkWx7SBL9oTZfmK1+QGYMHxUCooapKHZlDjw195RhhDHWmWInpkM
7NxqI9OqjLn7iFFGHB3rd2lOVxBzGSStZcsuceOTG992up0a7i4NqZEoxrR1COea27QxGqWL
+q6v5aFViuoS5znlKeZKpZB7OSUCy0S2wt+DcC5Su93ZuCGSA8XRqYVZjx2R/+rguv4M4/DA
+W4gPIzd4rO8wJwytufShbx1ZZoHMWd+sIlOv/WAEheNnkMjMUdqTZ54f/AMWvXt2sJa1gxw
jpZfW3ILcHdxWYGNEhSzURJAXMFLau8TGDTXw26my9fGx+Zb/MKTKPZOu24u/73F8bLlb15m
8w22DWewRPtPq+H7ViZFhBua/X15zONcMNSCfYE37tbsQcyt5lbHP5q5Ry+TyLRKv8nixxf/
JY+74aUm+CTbw77y7DmiYLwsCNhEQKQgoQuvB4mLgRa/UAp7Wv1CvaDPVPiFxN5UKvZaLSvz
iCa/FoKITwsG3eM9c55ZjhNKXFe8mE9M8vbHhHN4w/WoTwniKOauHEg4qrfqDx78+Qd8IzmC
Cgtf9iaMzQZk/jXxkKGGFNcd4NwSBNfx9a7QqjgLQAAQN+DuB8z1t9bCbra6+/HWtbdOceKi
KDJi7fztg/gjcT7kp9BWqQqqMaTZcn5It+VHwkptsiIpMAx0RHDOI67AiGPXbh3AnHr3xtra
RylWEzWVTKKj/47L2avHM/QIJgwHfv4N5xw4qdyITpDJGhGnTSjmKfEuyWJWUYws6rNctw7A
JNP4VNNT/Ag6TXbXdu1oLpuW+Yws+f4ERJzl+7U5fN/q1tXsCr+JxrZZe9R8Cy4ItzVfy2wF
4OKc0efq+tS7zIqZLaKRtqF8/V6xASvM5yoKJtsMXauenFtip19u/AsRcOjP/MQVfKIEAgrC
biZvpLauTTHMjYDB2XuvXTKMOgEOpi0B1myIMgOc2bRTExyGsdQG0CJqGHGAOW7OifMI0TA0
hHPcF7jxRW29Nqhba9m1j5I8+h/KJ+Yl+37k6STrS3cY5Oxa2Kcu5mgUGa+P1qfTmpKgESTo
eabKk2ku5+DIoxX2LECHOVP5hBL385Mo+ic3qjcqlTw7L+0qu8+vKB7oHJrkzX51HoXUxuPd
XBhi/c8DzkmwC7vncq5IrZMjQs6dLR3UrSY0F2iVzpRacyV9/ozZ2P1t4kFiYTC3zu8QZZAL
b+HoYg4iehh59Gj4QulI7CxMKxBXhICyv9rRBOYgt2zoDPkZAOS6bgF3e0d1PY1otkVJE1sO
qaXCMdcU5py/rvcGZWCRtdONI2UvoFv7/a8OYO71hx22p/bO+OmOirtzYEvBPtdQGTpzZ1ZS
Uq6T5JiD3coV5VWe+erDCvuQ61b394FYOk3SCHFapnzS5VyMZb22nPmWORgrHPqI1x++PQTd
2ogUSH7c+jUyzpq49UHhnDa/405rH4dvXA8M55WuOpS4bU+kCqNOjHuodMSyNovasjZpMOJE
If+b+K5aO2hzqt8956gxJzTMtohF6G//Vxna1z4cL+dqR3/FMJennFW+QxoOJS7odQyM3RT4
1Qlxxyal1lcecbTR8K4ZkhTxXRMHwy0ThRljuCHRokEuralCfH7W1Clxk5Sn3wfjGHEccyFP
7JeLhLivp7SYoy2PwNG8KP+29cU6/u7k3KGcewypEqBfKUXNPl4j65GYOc2V/Umsbh0rR/Ct
bOy3yC0C8/9ch69OHHS8GPy86ftZ/Sq1kse/+ixSqb75tpzHNIPCuXLBbH0/mLuzpNCWLvyQ
pAt5KZ6X+Ov4KbICjH8q66Jwev/m//lJr0kcO7pQh9ikFtksp8bID3Z/Ze0Xa2tcklWxcv58
WBTod8+5uzUao2XzyHtVlav0Nw54GYIXlhwUQRcW6AdO+3Ue9lrEtQ66AsUypFNrswl+Xhw5
U1rgsWv1R4/r26za2h+bcy1wPjsW19ym47TbertRf1x3LwQyyqgs3KPVPy5ZHnEqjQ1qep4U
y7Mv6tiymrwkWf/asTWvL0/NJqhTvg/O1e6urweCklnEPquBQj+mNsv3wS7f+F/2B3HCZy1Z
lgAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_068.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcIAAAMYAQAAAABwWdqIAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_069.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcAAAAFQAQAAAAAAOJOdAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw
SFlzAAAuIwAALiYBBdLLMwAAH+1JREFUeNqdnF1w21aWoEFTI9rVipisH1YeK4bT7o1fpipK
uBVLK0VwV2fjeUi1X3eqdrfVLa84DxnJCbdMayTzUq1s5FQ7oVN+GLMsG701D/04Sfkh1io2
qMhtxtW00FtdtW1tJAMKNUSmVuGP4RaBALxn78UPCRD0qBNWTEIAPtxzzj333HN/EAb2+OCn
nGf2Aq8e/n4gDoe+Hygz+9D3ARvPMb8Ifx8wq2vVvu8Bmt2ymc3y3x0spSZSM0z0u4OisXjk
PBP57mBWuBpeyoW/O1hHL4Y/2GG+M4hLuCv+oMSgp4HLwlPIEKTVsjzwNNDsbDdyIWRcHmqk
r3JPAatMR2EI+FfF2WntxuUDTwH7pjW2I/jkp6kznIzHOj2XgPp1FXf2x2pIO3wD1TWG6wjW
snVzrCOYDn0kNAA0hu8IKrGKqnVUMt3Te4r8bG2JHcF8QqxrnQwHJ3u6bB3yHcHo9Fymo3Vw
qO8QA0QWM9kJxNGzTERe6FQboT5WoKKYBzuCbPzuSVHpAGpHGZSiIUcLdwJ1nk1rrNoB3D7T
PZkae4kcFTuCi9xgqiOY+/D5/Py3REekdwK3NlIainS4BOlDh+F/8/RosRNYvItlpHzdQUWG
eIxxmx51oQ7g6gqscLV0EDzDdJPvOOkD6o87gTd5YwFVzwYLhEVSFfhDidZHJ/AEr4tIqwYu
qXAnQW9giTdzXBDEcb4hInM2ADo1O3eTKLrAdwDfYXWM8GgAXHPqhNZhjg2C5jus9gqCoDA5
+6cg0uNoB/AsZ5IWzgfAefvnCSdAlesEVpHZD5AJCOO4/ePDGShxwTbAaDrgZxFkAupn7B8z
VIF7nNwBNAzYx0GefQqIVyqQQ8HaYjRVhc8zHezmqkXa1ScQjBBMdTsPK/kOoHviMkCsaSoP
+GSMhaoKlYCO9ATNVd6tlMc7tEhGPcbBtzFQxPYrN5jTRDmAe5WSQh0wAIZuAhwCpRIEI0Aj
8b14SVyGQHtllHSENlQlEHR4Zl8fQ1RbDdUzWdJWAuAlIk6hEzjS1dNVYGGNefzTHi7QsBiF
BwG/gar1gKgpBqI9EQK+U+rhcAAk5uRxhasebwdHURhYfgsyzPDAIQ7aK5IRJWBNka9GguAC
sEoN+L9kY4nDQZCIypmneb29e8CjBzI4Wm4Ae4R9dWIyCK7yENM4QW03jtnPRDHThTB7RHoR
MBLawXkejmo/k9RioMR9EQh1c5jlsx8B5gJgjsUnZyWxFnCNI5EFCOVZc5jPXiMgHwA5mB3h
Fb0WBPMQUnhz+DWelBYILQyJGSN9rKIHSvyQgipvJi/QwoRO4Gg/6gDOhxWYq0kat5QlJfIB
USUOem9AB/DgvAJMWNS4ZaJjZ3CVRF8tESgxdwp3iUqVPZF+BkCSOohK7FLXAp6T3zmNo1B8
cuTEL3tI5prpAJJP3QyARRKuIlDTjpy40sMBHwDXLFANuBxp8yyEQTtPdLwU7gDeY8l3pQNY
xCxcFM3Z/piZvwen20MyYwXUuqoHGrJC2m5mFcw3EyllG7HtYY6RCIjrRiMIkiDMG2D+p8Sd
8TTw2YCONhgsEQhI6gAfTvKJq5wQAMUouZiEICiaCOfpqCwuxn/Pwb62tIy5Qesh1kFHUQN8
ngU8EVfipCX8uKcNfETSrd1EXYu3g1IV8OBBA1JT9ZfSrBBa5PxggeSPuwg6gEXSCpdNOCIa
AgEvRtk2MI1ARYoWDYiah1SUxAwC3iER/cwp0Q+uPCQgp6gBlxNFSP2EtOCJ09B9BkGXkm8D
iewGKGqgsyYBN7UlAD8WbbxLcjnG8EclpvghFVI0xHZQ4QDNkGj9MatnlkhGOO1vsYySoUJm
igGwhAAh8sgq16DXxkZn2kqMfkR+2HqlHdymliUSn2NNcg0fq8z6QTW6ThI+VAw4QJVEKFrU
MtvI0ORjdbEd/BqBDMGhBQGtvHn5doMnwyEmdAP5wYj837QQyFI7SFIybtcCTQIWT42lOB+o
h2sMcwxKbDtYAAnR7lT4jLRoUPKyPyYzWkxjwi+TrKsdfBcJVq8o3DZZ0GIrNX+EZMxx7WR3
CMRAiWnEks6aziEQsHro97o/MWHMmsZEXgApAL6bYgUgFXEdTA7knnNnE0obaDLhFyATEPXD
WftZUQvsjowcaQN1zDBMB7D3PGfZP1onYI6J3tjvm9lh8FlEwfdQO3hk0H4Wq+ospJmMyBzy
g+e49L9Nw6/bOeDOXrDBusEBc/IXX/kHvGT4wP0+lobAuAOPVqes39PKLsJd5Yl9/kE/AzFe
f7YPVwMg0i3zN/jKLmd2Sf0Hc4wfjGRgp4EDSR52BNN5IrXJHJiDqm9UT0AS3FVt+mng/xPE
EkfGZ18hvO+EDxTnCKgeC4pq/5YmT5ei1bNvzHIQjvvA4jpHcsf5p4G7k+ibBXm6MMRLK7oP
rN3gSETLB0HBPvgS1uffG1nhP7i/5QervVGQInxQR0vJivIH9GU6MvICN6++k/KBJrsAn0W4
dtBMWbKu7pZQ8Udh7mh3BL7q94ENNj3MKOgp4Lyc5H6XTvDEWTdyl5AXhEyB6dqGAMjZApOG
v54eEkl0uciEBB+orPWPVIPgaMXCCfjwvSHSRaDdHx7zgyrPjQRSQMCzJCKTuCnHUe74zG79
JXKuyvlAnRfuBKcWzNkyojGyGhe+iA1pNGA9MHkfqLH86OlgiRckAm6RUviHV67qJBo3Ho6K
PhBHpTtsAITpRwRcJaC0EdNVkz7rRNQHQpi/xQVLnF2zQNJbmzGasWdIVGb9YI7tMO+Az0vk
+yDUkyAPEzkpqLWVqPV2mieeJpagOWUCrt+WpPUGgcw20OzuNBE6REqkKYUKi8IaydooFPGD
ZITQAeSIA8inAJKKmSRVas2THPODwbz5CUfHlAArPOy+rfz3uglfPqTn59rAQDSWWQvUwzwY
0/CBsAm/orncSq4NFNvBNGuZv0pam3HB7AETYrF6HFQ69PWJ2g6GiSXeAzzWS3Wr9sb/fjcZ
V4mhBjgfqLVlW4AjUdrNmcwRRJJPuWtyeqdB8iVi1Tawu60eNZY86fKhqwzJb7TGw0uS/nCT
p/7wW9YHVqGtVWkcvUFmGIMc61cvgjpnjx9lP6gvt4EyojdUmRBxUW2GmYD6cRU9JmjVD5Ik
wA/msFViKErE086fJKEzogFJdkGN+sB2l9NDJgXTIfqtaysPlqRMwx4krfhAjDIejGQKYWsy
Jc3QJEw3cpvrOGo4svhLRLy3KuBexJq+6do3QcG6vJLAUZJj0XMy91SQjOvFiExuwkyI5rBq
/Gwxgdki0BgAW6wXxCB6wIPARy3XCj1H76rB3P2iKYmiBcriU8HiEubmaCsgJZLv+lZlbp3U
inOHXPGJChdbZlY0jHIUwWeorXfHxePES4UTdt/YmruyHADSLVDEI0im9Yo5miBD/fNXSY6E
nCJbc1e2y7VA0uX3gWzVK2t1h/zK1uYimIZkXW5FHRpXT0K+qSTxRgZVrcvzVi/NXZ/b3GhO
YbZGxAzNmmG+4gHfQ7ZLfh6ndYfYcN2ou1Mh+kEPWB3ygFHOEFl7gv+u5Q84EqqrpjtNZB7y
gKuzkG+CPK9nM/Y8E/WKhr743PvSv2yIvK0jftMDkqrNNzNKjlOfVWyQ6m1Wvzi8KX1jSm41
9KAWyBlw0AWxCdti3p4Ss0AlHVGgUk85y5BKrxdUYb6pg0nqomjaN9EHnWMieaTsXrjt+NV7
HhAVYd4dN+kmkjnVzmfoOTwQXljgQNWvOdebiRRDWmMR5tzYUSN9N+dMmOh1Gj4OCv8ggPDY
qejWGg4VlZTogrKGtn+m2x07GVI1ZPlaVEFlXHI9pA0Mu0szD0hsYTXnLlbE+ZXRqTVUhgLr
3L/lAYUiHDA5+88vicNzuuOQC6cFdn4YZbj1RtYFax6Q34JnTOfCtRqJ4G7H+/npG4dKCY5f
Wmo08yDNC5LqwA44UyPxyG0C22JhrgSpNdJg3QaMz3tAMthLIxvE01skArolmkzuhVWM11Cj
OaFLGmurOgh40ZmjxjNFkmiognPX0dDHxwReMozGTbegG556jGqQdmOKsQp5KDqWwolQLnLi
mgSeuZcVrgmaohZNOw0VG3kCFlxwrCe3lgSxXDKb2Xi1BTYkLcwg21nMep48ouDqcfR8SEDw
qFwqNmcJXPPTVSSxITPIrp+GukBctLni/MlATEDCIdBbS8nNHImUWCGZItIc9xRJzGua/Oog
dwQJh8G4JnQCFdoJ2C2pSEalGm4O+AtjlV6A33haIe1amqLWBRJD7WFGsSKSJumWiBU5fAQg
Dkpr4QavtkBSbcRxLGstEQcxzw+6t3HpGLHFTWF50LUlzSeb1UEtLIGlxZBIq91tKlUuBBb4
iWfkVWyB2igF+SYYcifTZfM/ytaS0DZqgWoTbOgv08BkgdPUgcJuC8ivLKTJuLw0NVZpgTdb
IF0KcTxuhveC0rV/HBTIGXaeb4Hvt0TFTAHzNmrQOzIueIfbMkknoF+rC816bKYPBASGSXEW
iNUMWAHaqWz0jYbj8BU3kWopKXvAWowMYuk40Bz3gljOiyukFkupCbPJQbUJ0qpP2+HXLPpK
3LrCzy+Tq7de9qx2aD5wxzZP4wrVMd9wweXBedI6jKWY0QLdsTMDdWQ9xhL1Cj2luCXmsbxG
+ozKYNy7GNIEVY5mAbaolg3qLijSZF4EBU95OOA9oHnBAX1qGOzyXJjOdwl0tqz5kVxwlwV8
oEJnbsC0q8vRqDoszC2QM8aSb5QgumD1wzwmvmOBtvyORtuz8PmadZuAPKDiglo63JhHHh1d
sLCN8mWRyLLrGY2r5ngTzIUbCy5oSek0AH1l6coStUXNUxtgXmt6jjzW012xQc4L3pxfusqR
NgA13wxKtgleqDJOTHFAp60qUaiW6YF31dJAW02Q+MaHtqh4Ejzg6yzkUhK58CfPLJcRUzwg
rDngN15Rcyx8hGh7NCqeIoUmSJ1vwzFOY9kDZvkGOSJNUZU6gz0s9DsgK7RAPCSapTL1m7pn
r1V9WXVBYNjlVxxRo6kWaP5cbFBDVKxm0ASXrjTBswxTmrItEsUtl9PC2caKvswTD/BOAm+u
N0VN5UI7dj3Cr6zSHJAlqapuUA/wOsBmoQkSQR5OWb5KcoEWWD3C4TPW83a8VoVSU1Ri1Y9t
HWEVI8UF5REw/0ROT9FMqfXBztSPDZ58yQbzGNWb4BCv1wyDxkfBAz76hnfBKJRef8ZuZqs8
zfZs8KthAVYM6qY65y3x500wAvJoxAa3pJFmddyLk25kl/qpf331bc4FQwI/eNAWVWbpTgQb
zFXwzgtYRmjKD56tuKDW1199zu73qtydZolkmKTFYJ1DFdPLwdeiC2JmthCyHUAb4ul8onXl
I/Z2bUtYnZHWb/vAnbgLQjd6FHLyycNiE2RGYftUuUQGRz5J4eNkE1wYXmacRshWXJDIgc2/
KCtJPOnX0QPOxx4xzir6M1RF3QZ10A6AwmHdD25EW+AkzjmJDu02dRsMqVDLNhSOZHI+UR9F
muAqIiN/O2P4H1R7K1UwQwqWC39HdFT9VoUTTXBFIONC06rXLgpaWQ0Oi/i3a2+txRWlbRX1
YBPcohEVW6vsdNZrx85zjvOj72c3b+TrC66vSvZPpglWp6hXWR7wBSeAOWQVnuG4q4caIxXg
1x3QdlJnp4g1ZYHoQNFKNnMsB6XXbHA0dbZ78kwFuG9t7wSHz7fA4WUCfkUv351EeMLKu/ER
E1cnJ8fKqWTbJgKlCZrDdAa8Sq1VqJCE2pq41fp1+CQjaTcCew9aJeLeM4jGGHL44AEPqpWw
G0OqdJiXZF53dbM/ugeEXjp6oItMZJR9Gid66bl7M0XMTZZLnOFfJtedTSUWOGdNdlDZlfIU
TkSpcAVF2alM7pS5kic7ouKhmy0whxQD6nQBYpWkyEMLtIh+MfO3EN0ssGLT40wbXGmBcoqU
JlObrNb4hg2+nOFrNXZ9Q1pvBwst0OwhYfVreqjWwHwt/wkP5hg78pU8+YeCu0+HfG5Z35zZ
AkniSdJrWif4cfIJt1qNgvnV6GxpolL/AFAbyO96wF/Csj2mNFGiyt0nLae6Opr4lwuSkX2E
muRtS2ix5AELtLOpWmoYNX5dCkONHyqua19CaNFtVBjqdRtEHjBVsV3WRGrsZ3T+bnV0WlHl
U/jHWTdzwChpgfm6B9T0f7LHWxipySid1by3My4qBPztfCsBqPAUUQyPqDs0p6bbtzBnLBNQ
Rs+YwEc18bNNdyEEN8y1zZaPO+D2vf9KQDpUZ/VsBnSZO8TT+RJp6bo7iWsaur3kWWx4wK3u
txAZ2ZKjqH47Cg2zfz8Ld6CaN3h3HkZX1Zh14MxL2GCt7wWi4FHSsKJ0Sd4sdb1Bxnho+9TM
qLtvx1Bv2hsxdG+J1f4QyQnw2zSvLlBX2RfhQUeFZ4zFluO8a6urYQ8ov5Wr2854f8Pa5/ZR
VPhyCa6GhMWoa1K4JNrKpjzVUY3fs6sKfmeWK9S7ngP4nzAQQSVX1EqFSQxbN9mrRE49hv+R
PmaXg/y5SXpkRtYUBZ+NoLHmsBoPxG0lWQ9oht5GYC2+/e7vET2PI9F83qyG+Pd5h+M3GDtd
xhWPjiZzFtEpXKKjZG/hCbN8RpdD2dZM+EbXT213jwstEIeohzdyNAuwTkO6GqkY25FjE27b
QB+/Mm4fxzwgzNWsv5Lg7reS5ciUsnPquJP/oTsw8E7JTtZv8h5wRR0mLTZRbc4RVk9GK5Wr
q83Nog34eXnN1u6a5AHl1X5SF+mH0HjfHiua+1mJH1rhbXADN/BKWbQrcl30gvf6SaaTYziY
FyyBMMNW7iQWOFu627Tbq9c/tf7IeqwK1cwoyeK+ZWgXcg5Z4OTUqPKis8aZpFVdd8ZjfvA0
x5Gbfk2ODguWDrluUS+d5S25cZLugt5xdCxUvOCbPG3eGgfa+/Z2IzkqGYs1y4CNxiPy9yFc
tttwQfGAWtemKNHcGsyue3+0HsVKSr+Wsi1KwVgd7ETFTHjBH0pFaocFwC+WLPesvg6lBK7T
5Se1TpRLx3bd2SJP6wDzZcPKi0h//m/sUVeVgUWVtNn/kwRFIUk5M+vWY9lrHPMFoGvQ1Omy
Ny2zaSF+STQkuCSBuEGtfKns6OgH0ztWDCOjG/mVP9oVKRhrdQ7PQEW6TWvjhOLoWPE0K6LC
uKWBFgV5n5MeovriBFIRcChBlwgIWKfjCAN84MoMWEEsTCrM7sfkCAyep9EklapIJAU2S9iO
xWWvcfAYspfBtsA8cN+2TgiWPiI9N4nEpKa+YC+VsO1/5Z95wdwmf5guxFeR+YMMcsxajNqZ
wh3Apcm/E8tT9I869pcYluh8ByaDwg/sRmB2obtRdwyO1+JvieXJpAX6dNyOkCCFEX6LgxV7
37UZYa+yzV2L7Evf3Jcw9RndD9bD5TDN1ki2s+Jki/P8MnKugjHMSV/Ypev2llgXNOdJb8pb
82VbtoPAXPEJuImDeW4yXi5bxjH91YFXbo5TS2DSiztgzvzGLRC2tyfiULFExchXIoyNJ6xN
QCGonrNlqqZOuQkj1HIF2thmoLlY1Szx5MtLjg9qrzgthjvYtI06t5mx9CMfwQfCF69dFeik
Qg7MgWH7VDTSzMZXX9qgAloqx/xgD/sZR5NkGcwRJ5jejZYddUGZbO1+j+V9YNco5iw3h8Lg
W4512ObeQ24/6dudjy88AlwaWWOtPhKl/9LR7GOOZ52rQ88vNcEH/hI3+vqtuzBiwnbvANqR
UecReMB9AvmUFB+I++y78CQTGnFqvd81zqUJkpi5Sj5O+MF93EvWQZph3Cnd/j8515jLf/M8
79appvpACHGWCRtpJuTW3lzdvtkMXc4eurbsgrofnOOdpzOvLTtk3lmZ1kIfH7zwR3fLi3mh
rUTebuA5pv+Oo47yyD6oRsaSSHG3IfqbFQFFGyyGF//zlHVk6NftS3LfUXjtD66OZo8flPND
9EeozVWP2BIaWszxhL6QsGQsPwU0xQO8dXdtnHV07HH69fRgXkCGazL8KvKBpPOmLoFTeLzX
FhXejdq/zNm8guqujqMxP/j4aMRyCaWR7j7tiMjaRRw9G60j3RXVTihboDYQVmmLK2avRlhH
CFs688fPsoLgrnmBeNUPNrTQOgj6lW/XIrFrdgvWLHOBnkvTcOdOB+X724xjhDUawHApOvOR
YwYbVHMl2uLc10qKo34d8UzYWhdW1N7pB96qhq8ipcMEvO/cqGf8IDTmMCKgavwvbcMJNvb3
ynCO2sOddjat9yQ8oHkJnqtT87w2LTmI7Sy/GqabJ5ovsmArC/SAuPscowIul2fPr3lGVGRc
muyiOrrz1TDuNw7Aq92v14iOeLQ84eEU6C2dscKRC54V28DdcHkaYAluQtyz0/2PuD83ZP0p
ONFvsR00wxonwNJrKpzwjIt5bajAWjmdC9480QZ+G3rMcVghCf8Vz1lOPpZDyCuq+g9tILw4
iX6q3Iv4XgXDSB6XAVklrtmqN1bbwTBH/FEIefdEkL9zqpvt2llFo3C/DWxcE66Arr/MLa/z
zZM6MO7CkWHv/zLLW+0lRt/ToSKX0MSW5Dnbozjpm2EPcvFEog3ExxfMCj6j4NKZiuierONw
xQHNXVvH41p7icfnTU5bgjub1RZIKsmd7DCdwJ4JgNfmNI4kO/rSw9arQOv6srsWiJ/Yv9Y1
H7iUJg0SlS8sP4ys2k8vQ01Ncp86Ne/MehRpjfpALKfeSCFxN4kjebctKCTvPeesIrinAiXi
v06FDGgYCgp/aRdCAtSjaGPgM+9dYK3e+18OvdTfR/RpSFy2tW6wmAXBPzNXo0b2g73RfiL+
Di9l3XnDCrx8cepcyg8aAVCJvDc6BeWUWXhggRXyL8FMjCHfOzV6IwCqmflrLCyjBm7s2osm
QvUs817b23hmUEdd/OjLMNw0lgV9F1nh2dhaZ66v+EGcaq8OYrABPKZMqWrqTAmVqKhKbuHf
7cbdeYqngjjRk0p1d5VKExMTyJ5+SZ+Kl6LYt7cf091UbeB0lN3UfmBC+cUIa5UihEW4eAg2
fXfRSbU2UZdEdk7X9eziwTBvTQ7jZ/j1Dw7Bug9kg2C69BN5vGLcYsJhsTQFdLQGc0cSbe9p
dQBL8vZE91T9HPOThQoFUfWN5IujxXZQCoD1qjbEQnmsr7hQeXyaNHr5s4Qwct8/i0x3/gde
ZNauDrLGpfTLWwvKzSjAJ7lDxmI2S/ewez6ZDuC33Sfu/XM2Ha7llY//igwAu/6mPjDwLHzq
u+k3+SAI+8Y/x8eYSLUUr/ZAZXsAlX547m10wnfPQocSH6S/nPu/x5iorsauknzm4SGj9KPZ
hGBp9q/q+EW6n+lj+li9Nsf3DMHl92Y2rpurtyoAnmVPOjvRDlbDvQMjF0leq4Xy92L45xPJ
R389E38lTiqEa950ogO4G8+bp7Z/QcZZTFyO4XFGgR++kzyXhLoHjPIdjHNlFcK5fVb6qV1Z
nzvwTwKjIZOMdz1TyWInMPsQ5tJ0Lxmzfzozf/EQn81qhvlABE/vvtAJLN+N1Sww3Ru/183E
pNXLVaqfV8cFtgOIu09ihrYoeeL03Z6zkTvxd2qlJAVbJc53AoFhjoRobNJeYZm+2jUBnmzl
G7cfiZ61xHymE0hGAdYskjnI9enVwf/yqLElPTALomfhu9gR1JijrCXz7OjY26WJ2SgZbul0
+N8C1U7GofVgmyHVIzOlbkxAK1JaJdpXah1BYk77V/hB7vlKn8nCF0YBNiUsgbvk8c8dRW2+
YCrOG/Do/YZABP2icV3Cm03wN1JHUHbsvpqrQ5naqVbRqYcvWyANIjQN6gC6+2FUQq1F68eh
Zg9xr+0FRptHGdg4vBuFKmzAZgWvN0UVO4vKe46zYVOELGiNhl2iZP33FNBXN5FvdKjVreT4
pi0qgYrCnqD2UkWtq/WaIdj7C2xwi98TvBUFtVKUanQgLwJ9EZu+7STvLeq1Z7Lz4oqkU5Cm
fgVrr8qTvcFkJDQvDoFKX/Gkg5FHiL4MqsKe4ER0/EU0Y6h0nD5H/t1AdPru2t7gx2y9Fxsg
J4mo70sVuuOAJKEb4p8BQs9mcfPrKZNuYrLeUs/b05Z7iTp6LiQV+a/jHECM/HuUNOjetuKe
4GTvD8eFTxGm4AkKJqxNMuqe4OLzd8f5ocZG/hGRsUJ0TECdwzS33gPcP3TpQUZrFGioOhUn
OpL0g8MTtT1BJnFgsadau75A/C2WHCYlciTliO0N7kuE/0NkV12i4KtkxPWIgBkYrgl7gHhA
/WQgeqeWzZCKKLxJRE3coGNM4qx7gFXl8kChfz0rVdZghxiokLDeZavuCSaLJ9/eGE0M80lA
o8Rh12akGAjXLqM9QHO3WEp8NqLGuBOgjhDwxhAfg+XrV5N7gI2V1e3ircE/zAtEVPr/H3g0
TUqEQmGK7rPCA8efBurp/K8f3NovLQjltbq5SIwzTbeV7KxRUU8yDPMjZnSyfFcMgPX08VDh
rR71U44kAQIXA3GatM5l/VOWgPtZ+n+tsD5cO1hiIqH0BFOMnUgS8LPkCWlIvMUt6SeiBOTJ
DUu/TDPPDccCZG7/XLpn7YUr55KkLqTFSlwcqYxOmTso0jSOQL8uHxJcJGYt0d96bp4ZWvwx
fAPrt0EYfJCRzA+RpG/eyfit2iCdai/C4WG4zDzLTAEeDK0NDPXnSmfwA1DQK2+KYJ5GMHPp
xdPt1SGf7Hqd+Vui7qz57t2uuwzTzaRm5Xtn8A4U//2z3RWgXeTg3ZNTHbIO+Qd4xxrT5gn/
7OH0yGDfh9twf7GW3s8QMGM+3J/OHfjgX3MAGr5hua+vj2Gy718MZaWHDx72/UWOYXK0CmDP
z7L2LL0xQhcnyG+YtLDju0f/DJDOp6QmrOmPejKpOG72Z4GdPv8fQWC0CTBsPNIAAAAASUVO
RK5CYII=</binary>
 <binary id="i_070.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAuAAAANkAQAAAADe86LeAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_071.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABTAAAAPcAQAAAABeQKkMAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_072.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABBoAAAU/AQAAAAA0sbnDAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_073.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj4AAALYAQAAAABUVMWeAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_074.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkgAAAL1AQAAAAAUMSapAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_075.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABKcAAAMTAQAAAABcB0k9AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_076.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA0YAAAQ7AQAAAACDRIMkAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_077.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA6UAAAJ8AQAAAAAuHDq4AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_078.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiUAAAFwAQAAAABPvTafAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_079.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAApQAAAFaAQAAAACIvvDIAAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
 <binary id="i_080.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABToAAAO9AQAAAACKyuU6AAAABGdBTUEAALGOfPtRkwAAAAlw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</binary>
</FictionBook>
