<?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>foreign_religion</genre>
   <genre>foreign_psychology</genre>
   <genre>foreign_edu</genre>
   <genre>religion</genre>
   <genre>sci_religion</genre>
   <genre>science</genre>
   <author>
    <first-name>Майкл</first-name>
    <last-name>Шермер</last-name>
    <id>aa40a87c-5afd-11e4-988e-002590591dd6</id>
   </author>
   <book-title>Тайны мозга. Почему мы во все верим</book-title>
   <annotation>
    <p>Священное, необъяснимое и сверхъестественное – тайны разума, души и Бога под пристальным взглядом одного из самых известных в мире скептиков, историка и популяризатора науки. Работает ли магия? Есть ли ангелы-хранители? Можно ли общаться с умершими? Где живут инопланетяне и демоны? Существуют ли тайные заговоры мировых правительств? Верить ли в приметы? Можно ли обладать сверхспособностями? Кто такие экстрасенсы? Почему мы видим призраков? Как объяснить сверхъестественное? Откуда берется вера в Бога? Что такое религиозные чувства? Новейшие научные данные, описание эпохальных экспериментов и здравый смысл против заблуждений, которыми сегодня живет мир.</p>
   </annotation>
   <keywords>тайны подсознания,феномены сознания,загадочные явления,популярная психология</keywords>
   <date value="2011-01-01">2011</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Ульяна</first-name>
    <middle-name>Валерьевна</middle-name>
    <last-name>Сапцина</last-name>
   </translator>
   <sequence name="Религия. История Бога"/>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Denis</first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2015-10-23">23 October 2015</date>
   <id>ff95cc95-73de-11e5-9956-002590591dd6</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>v 1.0</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Майкл Шермер. Тайны мозга. Почему мы во все верим</book-name>
   <publisher>Эксмо</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2015</year>
   <isbn>978-5-699-75153-2</isbn>
   <sequence name="Религия. История Бога" number="00"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Майкл Шермер</p>
   <p>Тайны мозга. Почему мы во все верим</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>Посвящается Дэвин Зил Шермер</p>
   <p>За наш маленький – 6895 суток, или 18,9 лет от рождения и до обретения независимости, – вклад в чудесную и, образно выражаясь, 3,5-миллиарднолетнюю преемственность жизни на Земле, передающейся от поколения к поколению, продолжающейся на протяжении эпох, великолепной в своей целостности и духовной в своих размышлениях. Теперь ее мантия принадлежит тебе.</p>
  </epigraph>
  <epigraph>
   <p>«Ум человека уподобляется неровному зеркалу, которое, примешивая к природе вещей свою природу, отражает вещи в искривленном и обезображенном виде».</p>
   <text-author>Фрэнсис Бэкон, «Новый Органон», 1620 год</text-author>
  </epigraph>
  <section>
   <p>Michael Shermer</p>
   <p>The Believing Brain.</p>
   <p>From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies – How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths</p>
   <empty-line/>
   <p>Оформление обложки <emphasis>Петра Петрова</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>© 2011 by Michael Shermer. All rights reserved</p>
   <p>© Сапцина У. В., перевод, 2015</p>
   <p>© ООО «Издательство «Эксмо», 2015</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <p>МАИКЛ ШЕРМЕР – историк и популяризатор науки, автор «Почему люди верят в удивительное», «Наука добра и зла» и еще восьми книг об эволюции человеческих убеждений и поведения, основатель и издатель журнала Skeptic, посвященного в основном псевдонауке и поискам сверхъестественного, редактор сайта Skeptic.com, автор ежемесячной рубрики в журнале Scientific American и адъюнкт-профессор Клэрмонтского университета последипломного образования.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Пролог</p>
    <p>Я хочу верить</p>
   </title>
   <section>
    <p>Квинтэссенция теории заговора телесериал 90-х годов ХХ века «Секретные материалы» (<emphasis>The X-files</emphasis>) задал тон всему десятилетию и представлял собой отражение культуры, скопище НЛО, пришельцев из космоса, экстрасенсов, демонов, монстров, мутантов, оборотней, серийных убийц, паранормальных явлений, городских легенд, оказывающихся реальностью, корпоративных интриг, укрывательства информации правительством и утечек, в том числе и с участием Курильщика, персонажа прямо как из «Глубокой глотки», которого по иронии судьбы сыграл скептик по жизни Уильям Б. Дэвис. Скептически настроенная агент ФБР Дана Скалли в исполнении Джиллиан Андерсон оттеняла Фокса Малдера, сыгранного Дэвидом Духовны, лозунги которого «Я хочу верить» и «Истина где-то рядом» вошли в поп-культуру в качестве излюбленных броских фраз.</p>
    <p>По мере того как создатель сериала продюсер Крис Картер развивал сюжет, Скалли и Малдер превращались в олицетворение скептиков и верующих в проходящей с переменным успехом психологической борьбе между реальностью и фантазией, фактами и вымыслом, хроникой и легендой. «Секретные материалы» приобрели такую популярность, что в 1997 году их спародировали в одной из серий «Симпсонов», названной «Спрингфилдские материалы» (<emphasis>The Springfield Files</emphasis>). В ней Гомер, выпив десять бутылок пива «Красный клещ», встречает в лесу инопланетянина. Настоящая находка продюсеров – произнесенное голосом Леонарда Нимоя вступление к серии, который после съемок в роли Спока озвучивал в 1970-х годах сериал «В поисках…» (<emphasis>In Search of…</emphasis>), документальную версию «Секретных материалов». Нимой: «Следующая история о контактах с инопланетянами – правда. Под правдой я подразумеваю ложь. Все это ложь. Но увлекательная ложь. И в конце концов, разве это не настоящая правда? Ответ отрицательный».</p>
    <p>Никакой определенности. Постмодернистская вера в относительность истины вкупе с клик-культурой масс-медиа, в которой продолжительность внимания измеряется в «нью-йоркских минутах» (мгновениях), обеспечивает нас ошеломляющим ассортиментом притязаний на истину в информационно-развлекательной упаковке. Это наверняка правда – я же видел это по телевизору, в кино, в интернете. «Сумеречная зона», «За гранью возможного», «Невероятно!», «Шестое чувство», «Полтергейст», «Разменная монета», «Дух времени». Мистика, магия, мифы и монстры. Оккультное и сверхъестественное. Интриги и заговоры. Лицо на Марсе и инопланетяне на Земле. Йети и лохнесское чудовище. Экстрасенсорика и пси-фактор. Внеземные цивилизации и НЛО. Опыт внетелесный и околосмертный. ДФК, РФК и МЛК-младший – алфавит заговоров. Измененные состояния сознания и гипнотерапия. Визуализация на расстоянии и астральная проекция. Доски Уиджа и карты Таро. Астрология и хиромантия. Акупунктура и мануальная терапия. Подавленные и ложные воспоминания. Разговоры с умершими и голос внутреннего ребенка. Вся эта головоломная мешанина теорий и гипотез, реальности и фантазии, документалистики и научной фантастики. Тревожная музыка. Темный фон. Луч прожектора наискосок через лицо ведущего. «<emphasis>Никому не верь. Истина где-то рядом. Я хочу верить</emphasis>».</p>
    <p>Я верю, что истина где-то рядом, а также в то, что она редко бывает очевидной и почти никогда понятной всем. То, во что я хочу верить на основании эмоций, и то, во что я должен верить на основании свидетельств, не всегда совпадают. Я скептик не потому, что не хочу верить, а потому, что хочу <emphasis>знать</emphasis>. Как отличить то, что нам хотелось бы видеть правдой, и то, что на самом деле правда?</p>
    <cite>
     <p>Ассортимент притязаний на истину в информационно-развлекательной упаковке ошеломляет.</p>
    </cite>
    <p>Ответ – наука. Мы живем в век науки, когда убеждениям полагается опираться на прочный фундамент фактов и эмпирических данных. Тогда почему же столько людей верят в то, что большинство ученых сочло бы фантастикой?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Демография веры</p>
    </title>
    <p>В 2009 году в опросе <emphasis>Harris Poll </emphasis>участвовали <emphasis>2</emphasis>303 взрослых американца, которым было предложено «указать для каждой из приведенных ниже категорий, верите вы в нее или нет». Опрос дал показательные результаты.<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_1.png"/>
    <empty-line/>
    <p>В ангелов и дьявола верит больше людей, чем в теорию эволюции. Тревожный результат. Однако ни он, ни все остальные не удивили меня, так как соответствовали результатам подобных опросов, проводимых за последние несколько десятилетий,<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a> в том числе и в международных масштабах.<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a> Так, в 2006 году в опросе Reader’s Digest, в котором участвовали 1006 взрослых британцев, 43 % опрошенных сообщили, что способны читать чужие мысли и что их собственные мысли тоже читают; больше половины сказали, что им снятся вещие сны или бывают предчувствия о предстоящих событиях; более двух третей заявили, что чувствуют, когда на них смотрят; по словам 26 %, они чувствовали болезни или неприятности близких людей, и 62 % утверждали, что догадываются, кто им звонит еще до того, как успевают подойти к телефону. Примерно пятая часть опрошенных видела призраков, примерно треть заявила о своей вере в то, что околосмертный опыт – свидетельство существования загробной жизни.<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
    <p>Несмотря на то, что процент верующих в сверхъестественное и паранормальное в разных странах и в разные десятилетия слегка варьируется, соотношение цифр в целом остается довольно постоянным: та или иная форма веры в паранормальное или сверхъестественное характерна для подавляющего большинства людей.<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a> Встревоженный этими результатами и озабоченный бедственным состоянием преподавания естественных наук, а также его ролью в стимулировании веры в паранормальные явления.</p>
    <p>Национальный научный фонд (NSF) провел собственное масштабное исследование веры в паранормальные явления и псевдонауку и пришел к заключению, что «подобные убеждения порой подогреваются заблуждениями, бытующими в СМИ касательно науки и научного процесса».<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a></p>
    <p>Я тоже не прочь возложить вину на СМИ, так как в этом случае путь к исправлению ошибок выглядит очевидным: достаточно только изменить к лучшему образ науки в средствах массовой информации. Но это слишком простое решение, в пользу которого не говорят даже данные NFS. Несмотря на то, что вера в экстрасенсорное восприятие снизилась с 65 % у выпускников школ до 60 % у выпускников колледжей, а вера в магнитотерапию – с 71 % у выпускников школ до 55 % у выпускников колледжей, более половины образованных людей по-прежнему полностью верят и в то, и в другое! А процент верящих в альтернативную медицину, еще одну форму псевдонауки, даже <emphasis>вырос </emphasis>– с 89 % у выпускников школ до 92 % у выпускников колледжей.</p>
    <p>Отчасти проблема может объясняться тем, что 70 % американцев по-прежнему не понимают сути научного процесса, который в исследовании NFS определялся как улавливание вероятности, экспериментальный метод, проверка гипотезы. Значит, одно из возможных решений в данном случае – объяснять, <emphasis>как действует наука </emphasis>в дополнение к тому, <emphasis>что наука знает</emphasis>. В опубликованной в 2002 году в журнале <emphasis>Skeptic </emphasis>статье «Изучение естественных наук – еще не гарантия скептицизма» были представлены результаты исследования, в ходе которого не обнаружилось никакой корреляции между научными знаниями (фактами о мире) и верой в паранормальное. «Учащиеся, которые хорошо справились с этими тестами [на научные знания], оказались не в большей и не в меньшей мере скептически настроенными по отношению к псевдонаучным утверждениям, чем учащиеся, набравшие очень малое количество баллов», – заключают авторы. «По-видимому, учащиеся не смогли применить свои научные знания к оценке псевдонаучных утверждений. Мы полагаем, что эта неспособность отчасти объясняется тем, каким образом наука традиционно представлена учащимся. Их учат, <emphasis>что </emphasis>думать, а не <emphasis>как </emphasis>думать».<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a> Научный метод – концепция, которой можно научить, как следует из ранее упомянутого исследования NFS, показавшего, что 53 % американцев с высоким уровнем образования в области естественных наук (не менее девяти курсов естественных наук и математики в старших классах школы и в колледже) понимают суть научного процесса по сравнению с 38 % опрошенных со средним уровнем образования в области тех же наук (шесть—восемь курсов) и с 17 % с низким уровнем образования (менее пяти курсов). Значит, снизить уровень суеверий и веры в сверхъестественное, возможно, удастся с помощью объяснений, <emphasis>каким образом </emphasis>действует наука, а не только рассказов о научных открытиях. В действительности проблема еще глубже, она связана с тем фактом, что большинство наших наиболее укоренившихся убеждений неуязвимо для прямого воздействия образовательных инструментов, особенно если речь идет о людях, не готовых выслушивать противоречивые свидетельства. Смена убеждений – итог сочетания личной психологической готовности и более глубокого социального и культурного сдвига в области основополагающего духа времени, на который влияют отчасти обучение, но в гораздо большей степени – более масштабные и трудноопределимые политические, экономические, религиозные и социальные изменения.</p>
    <cite>
     <p>Та или иная форма веры в паранормальное или сверхъестественное характерна для подавляющего большинства людей.</p>
    </cite>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему люди верят</p>
    </title>
    <p>Системы убеждений могущественны, вездесущи и живучи. На протяжении всей своей карьеры я старался понять, как зарождаются убеждения, как они формируются, что их питает, подкрепляет, бросает им вызов, изменяет и уничтожает. Эта книга – результат тридцати лет поисков ответа на вопрос «Как и почему мы верим в то, во что верим во всех сферах нашей жизни». В данном случае меня интересует не столько то, почему люди верят в странное или в то или иное утверждение, сколько то, почему люди вообще верят. И правда, почему? Мой ответ незамысловат:</p>
    <cite>
     <p>Наши убеждения формируются по всевозможным субъективным, личным, эмоциональным и психологическим причинам в условиях окружения, созданных родными, друзьями, коллегами, культурой и обществом в целом; после формирования мы отстаиваем свои убеждения, оправдываем и логически обосновываем их с помощью множества разумных доводов, неопровержимых аргументов и логичных объяснений. Сначала появляются убеждения, и только потом – объяснения этих убеждений. Я называю этот процесс «верообусловленным реализмом», где наши представления о реальности зависят от убеждений о них, которых мы придерживаемся. Реальность существует независимо от человеческого разума, но представления о ней обусловлены убеждениями, которых мы придерживаемся в данный конкретный период.</p>
    </cite>
    <p>Мозг – двигатель убеждений. В сенсорной информации, поступающей через органы чувств, мозг естественным образом начинает искать и находить закономерности, паттерны, а затем наполняет их смыслом. Первый процесс я называю <emphasis>паттерничностью </emphasis>(<emphasis>англ</emphasis>. patternicity) – <emphasis>склонностью находить исполненные смысла закономерности, или паттерны, в данных, как имеющих, так и не имеющих значения</emphasis>. Второй процесс я называю <emphasis>агентичностью </emphasis>(<emphasis>англ</emphasis>. agenticity) – <emphasis>склонностью наполнять паттерны смыслом, целью и деятельностью </emphasis>(agency). Мы не можем не делать этого. Наш мозг эволюционировал таким образом, чтобы соединять точки нашего мира в осмысленные рисунки, объясняющие, почему происходит то или иное событие. Эти осмысленные паттерны становятся убеждениями, а убеждения формируют наши представления о реальности.</p>
    <p>Когда убеждения сформированы, мозг начинает искать и находить подтверждающие доказательства в поддержку этих убеждений, дополняющие их эмоциональным усилением уверенности, следовательно, ускоряющие процесс аргументации и укоренения, и этот процесс подтверждения убеждений положительной обратной связью повторяется цикл за циклом. Равным образом люди иногда формируют убеждения на основании единственного опыта, имеющего свойства откровения и в общем никак не связанного с их личной предысторией или культурой в целом. Гораздо реже встречаются те, кто после тщательного взвешивания свидетельств «за» и «против» позиции, которой они уже придерживаются, или той, для которой сформировать убеждение еще только предстоит, вычисляют вероятность, трезво принимают бесстрастное решение и больше никогда не возвращаются к этому вопросу. Столь кардинальная смена убеждений встречается в религии и политике настолько редко, что становится сенсацией, если речь идет о заметной фигуре, например, священнослужителе, который обращается в другую религию или отрекается от своей веры, или о политическом деятеле, который переходит в другую партию или обретает независимость. Такое случается, но в целом явление остается редким, как черный лебедь. Гораздо чаще кардинальная смена убеждений встречается в науке, но далеко не так часто, как можно ожидать, руководствуясь идеализированным образом возвышенного «научного метода», принимающего во внимание только факты. Причина заключается в том, что ученые – тоже люди, в неменьшей степени подверженные влиянию эмоций, формирующие и закрепляющие убеждения под воздействием когнитивной предубежденности.</p>
    <p>Процесс «верообусловленного реализма» построен по образцу того, что называется в философии науки «модельно-зависимым реализмом», представленным космологом из Кембриджского университета Стивеном Хокингом и математиком и популяризатором науки Леонардом Млодиновым в их книге «Высший замысел» (<emphasis>The Grand Design</emphasis>). В ней авторы объясняют: поскольку ни одна модель не в состоянии объяснить реальность, мы вправе пользоваться разными моделями для разных аспектов мира. В основе модельно-зависимого реализма «лежит идея, что наш мозг интерпретирует исходные данные, получаемые нашими органами чувств, посредством построения модели окружающего мира. Когда подобная модель позволяет успешно объяснить те или иные события, мы стремимся приписать ей, равно как и составляющим ее элементам и концепциям, качество реальности или абсолютной истины. Но возможно существование различных способов, которыми можно смоделировать такую же физическую ситуацию, но с использованием отличных фундаментальных составляющих и концепций. Если две такие физические теории или модели с достаточной степенью точности позволяют предсказать одни и те же события, одна из них не может считаться более реальной, нежели другая; более того, мы вольны использовать ту модель, которую сочтём наиболее подходящей».<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a></p>
    <cite>
     <p>Кардинальная смена убеждений встречается в религии и политике настолько редко, что становится сенсацией.</p>
    </cite>
    <p>Я зайду еще дальше в своем утверждении, что даже эти разные модели в физике и космологии, применяемые учеными для объяснения, допустим, света как частицы и света как волны, – сами по себе убеждения. В сочетании с физическими, математическими и космологическими теориями высшего порядка они образуют целые мировоззрения, относящиеся к природе, следовательно, верообусловленный реализм – это модельно-зависимый реализм высшего порядка. Вдобавок наш мозг наделяет убеждения ценностью. Существуют веские эволюционные причины, по которым мы формируем убеждения и расцениваем их как хорошие или плохие. Я рассмотрю эти вопросы в главе о политических убеждениях, а пока скажу только, что развившиеся у нас племенные склонности побуждают нас объединяться с единомышленниками, теми членами нашей группы, которые мыслят, как мы, и противостоять тем, кто придерживается иных убеждений. Таким образом, когда мы слышим о чьих-то убеждениях, отличающихся от наших, мы по своей природе склонны отмахиваться от них и отвергать, как абсурд, зло или и то, и другое. Это стремление осложняет попытки изменить взгляды, несмотря на новые доказательства.</p>
    <p>В сущности, не только научные модели, но и все модели мира служат основанием нашим убеждениям, и верообусловленный реализм означает, что мы не в состоянии избежать этой эпистемологической ловушки. Однако мы можем воспользоваться инструментами науки, предназначенными для того, чтобы проверять, соответствуют ли конкретная модель или убеждение, касающиеся реальности, наблюдениям, сделанным не только нами, но и другими людьми. Несмотря на то, что архимедовой точки опоры за пределами нас самих, точки, с которой мы могли бы увидеть Истину, относящуюся к Реальности, не существует, наука – лучший из когда-либо изобретенных инструментов для приспосабливания приблизительных истин, касающихся условных реальностей. Таким образом, верообусловленный реализм – это не эпистемологический релятивизм, где все истины равноправны и реальность каждой заслуживает уважения. Вселенная действительно началась с Большого взрыва, возраст Земли на самом деле исчисляется миллиардами лет, эволюция действительно происходила, и всякий, кто верит в обратное, на самом деле заблуждается. Несмотря на то, что птолемеева геоцентрическая система соответствует наблюдениям так же, как гелиоцентрическая система Коперника (по крайней мере, во времена Коперника), сегодня никому не придет в голову считать эти модели равными, так как благодаря дополнительным цепочкам свидетельств нам известно, что гелиоцентризм точнее соответствует действительности, нежели геоцентризм, хотя мы и не можем провозгласить, что это Абсолютная Истина, касающаяся Реальности.</p>
    <p>С учетом вышеизложенного представленные мною в этой книге свидетельства показывают, насколько зависимы наши убеждения от множества субъективных, личных, эмоциональных и психологических факторов, которые превращают наше представление о реальности в «колдовское зеркало», «полное суеверий и обмана», по язвительному выражению Фрэнсиса Бэкона. Мы начинаем рассказ случаями из жизни, свидетельствами из историй веры трех человек. Первый из них – рассказ человека, о котором вы никогда не слышали, но который много десятилетий назад однажды ранним утром пережил события настолько глубокие и судьбоносные, что занялся поисками высшего смысла в космосе. Вторая история – о человеке, о котором вы скорее всего слышали, поскольку это один из величайших ученых нашей эпохи, однако и он однажды рано утром пережил судьбоносное событие, благодаря чему утвердился в решении совершить религиозный «рывок веры». Третий рассказ о том, как я сам превратился из верующего в скептика, и о том, что я узнал и что в итоге привело к профессиональному научному изучению систем убеждений.</p>
    <cite>
     <p>Научный метод – лучший из когда-либо изобретенных инструментов для установления связи наших убеждений с реальностью.</p>
    </cite>
    <p>От повествовательных свидетельств мы перейдем к структуре систем убеждений, к тому, как они образуются, развиваются, укрепляются, меняются и исчезают. Сначала рассмотрим этот процесс в общих чертах с помощью двух теоретических конструктов, <emphasis>паттерничности </emphasis>и <emphasis>агентичности</emphasis>, а затем углубимся в вопрос развития этих когнитивных процессов, а также посмотрим, какой цели они служили в жизни наших предков и служат в нынешней жизни. Затем займемся мозгом – вплоть до нейрофизиологии структуры системы убеждений на уровне единственного нейрона, а потом по восходящей восстановим процесс формирования мозгом убеждений. После этого мы изучим действие системы убеждений по отношению к вере в религию, загробную жизнь, Бога, инопланетян, заговоры, политику, экономику, идеологию, а затем узнаем, как сонмы когнитивных процессов уверяют нас, что наши убеждения истинны. В заключительных главах мы поговорим о том, каким образом мы узнаем, что какие-то из наших убеждений правдоподобны, определяем, какие закономерности истинны, а какие ложны, какие факторы реальны, какие нет, как наука выступает в роли устройства для окончательного выявления закономерностей, обеспечивая нам некоторую степень свободы в рамках верообусловленного реализма и некоторый измеримый прогресс, несмотря на психологические ловушки.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть I</p>
    <p>Дорогами веры</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>«Всякий человек – порождение эпохи, в которую он живет; лишь немногие способны подняться выше идей своего времени».</p>
    <text-author>Вольтер</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>1</p>
     <p>Мистер Д’Арпино и голос из другого мира</p>
    </title>
    <section>
     <p>Голос был настолько же отчетливым, насколько недвусмысленно звучало сообщение, которое он передавал. Эмилио Чик Д’Арпино рывком сел на постели, ошеломленный тем, что слова, которые он услышал так ясно, произнес отнюдь не кто-то, находящийся в той же комнате. Это случилось 11 февраля 1966 года в четыре часа утра, мистер Д’Арпино находился один в спальне, на состоянии которой никак не отразилось услышанное. Голос был не мужским, но и не женским. И несмотря на то, что у мистера Д’Арпино не имелось подобного опыта и сравнивать ему было не с чем, каким-то образом он понял, что источник голоса – не в этом мире.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Я познакомился с Чиком Д’Арпино в день моего сорокасемилетия, 8 сентября 2001 года, всего за три дня до трагедии, навсегда разделившей историю на две эпохи – «до 11 сентября» и «после 11 сентября». Чик хотел узнать, не соглашусь ли я написать очерк и в нем найти ответ на вопрос: нельзя ли узнать, есть ли где-то тот, кому известно, что мы здесь?</p>
     <p>• Тот? Вы имеете в виду – Бог? – спросил я.</p>
     <p>• Не обязательно, – ответил Чик.</p>
     <p>• Инопланетяне?</p>
     <p>• Возможно, – и Чик продолжал: – Но мне бы не хотелось указывать конкретную природу источника – хватит и того, что он где-то там, а не здесь.</p>
     <p>Кто он, человек, который задал такой вопрос, задумался я, и самое главное, <emphasis>почему </emphasis>он задал его? Чик объяснил, что в прошлом он каменщик, сейчас на пенсии, увлекается поиском ответов на глубокие вопросы путем написания конкурсных эссе и спонсирует однодневные конференции в Университете штата в Сан-Хосе и в Стэнфордском университете неподалеку от его дома в Кремниевой (Силиконовой) долине. Прежде я никогда не слышал, чтобы каменщики на пенсии спонсировали конференции, и поскольку с давних пор восхищаюсь людьми, занимающимися самообразованием, то обратился в слух.</p>
     <p>За несколько лет мы с Чиком стали близкими друзьями, одновременно во мне нарастало желание узнать, зачем каменщику понадобилось тратить свои скромные средства на финансирование конкурсов эссе и конференций, цель которых – поиск ответов на важнейшие жизненные вопросы. Почему-то мне казалось, что Чик уже знает ответы на вопросы, которые ставит, но на протяжении десятилетия он, так сказать, пользовался пятой поправкой к конституции – отмалчивался в ответ на все мои расспросы, пока наконец при очередной моей попытке не намекнул:</p>
     <p><emphasis>У меня был некий опыт</emphasis>.</p>
     <p>Некий опыт. Ага! Мы перешли на мой язык – язык системы убеждений, опирающихся на впечатления, переживания и опыт. И что же это был за опыт?</p>
     <p>Чик вновь замкнулся было в себе, но я продолжал выпытывать подробности. Когда произошел этот опыт?</p>
     <p><emphasis>Еще в 1966 году.</emphasis></p>
     <p>В какое время суток?</p>
     <p><emphasis>В четыре часа утра</emphasis>.</p>
     <p>Ты видел или слышал что-то?</p>
     <p><emphasis>Об этом я не хочу говорить</emphasis>.</p>
     <p>Но если это был настолько яркий опыт, что он до сих пор побуждает тебя исследовать такие серьезные вопросы, значит, им стоит с кем-нибудь поделиться.</p>
     <p><emphasis>Ничего подобного, это касается только меня</emphasis>.</p>
     <p>Да ладно тебе, Чик, мы знакомы почти десять лет. Мы лучшие друзья. Мне на самом деле интересно.</p>
     <p><emphasis>Ну хорошо. Это был голос</emphasis>.</p>
     <p>Голос. Хм…</p>
     <p><emphasis>Знаю я, о чем ты сейчас думаешь, Майкл, – я же читал всю твою писанину о слуховых галлюцинациях, осознанных сновидениях и сонном параличе. Но со мной случилось совсем другое. То, что произошло, определенно, явно, безусловно возникло не у меня в голове. А исходило из внешнего источника</emphasis>.</p>
     <p>Ну вот, это уже что-то. Вот теперь я вижу перед собой человека, которого знаю и люблю, как своего близкого друга, – человека, который никому не уступит здравомыслием и которому ума не занимать. А теперь продолжим: где это случилось?</p>
     <p><emphasis>В доме моей сестры</emphasis>.</p>
     <p>С чего вдруг ты остался у нее ночевать?</p>
     <p><emphasis>Я расстался с женой и жил у сестры, пока мы разводились</emphasis>.</p>
     <p>А-а, ясно, стресс, вызванный разводом.</p>
     <p><emphasis>Да-да, вот и мой психиатр так считал. Говорил, это опыт, порожденный стрессом</emphasis>.</p>
     <p>Психиатр? С какой стати каменщику понадобился психиатр?</p>
     <p><emphasis>Меня направили к нему в психиатрической больнице Агню</emphasis>.</p>
     <p>Что?!.. Но почему?</p>
     <p><emphasis>Я хотел видеть президента</emphasis>.</p>
     <p>Так, посмотрим… 1966 год… президент Линдон Джонсон… выступления против войны во Вьетнаме… рабочий со стройки хочет видеть президента… психиатрическая больница. Увлекательный сюжет для всякого, кто зарабатывает себе на хлеб, изучая силу убеждений, поэтому я требую подробностей. Зачем тебе понадобилась встреча с президентом?</p>
     <p><emphasis>Чтобы передать ему сообщение от источника того голоса</emphasis>.</p>
     <p>Какое сообщение?</p>
     <p><emphasis>Этого я тебе никогда не скажу, Майкл. И не только тебе, но и никому другому, и унесу свою тайну в могилу. Я не проговорился даже родным детям</emphasis>.</p>
     <p>Ого, значит, сообщение было вроде того, которое Моисей получил от Яхве на горе. Долго же, наверное, его пришлось принимать. Долго, да?</p>
     <p><emphasis>Меньше одной минуты</emphasis>.</p>
     <p>Минуты?</p>
     <p><emphasis>В нем было тринадцать слов</emphasis>.</p>
     <p>И ты помнишь эти тринадцать слов?</p>
     <p><emphasis>Разумеется</emphasis>!</p>
     <p>Так скажи мне, Чик, что это были за слова.</p>
     <p><emphasis>Нет</emphasis>.</p>
     <p>Ты записал их где-нибудь?</p>
     <p><emphasis>Нет</emphasis>.</p>
     <p>Можно, я угадаю главную тему сообщения?</p>
     <p><emphasis>Давай, угадывай</emphasis>.</p>
     <p>Любовь.</p>
     <p><emphasis>Майкл! Да! Именно любовь. Этот источник не только знает, что мы здесь, но и любит нас, и мы можем поддерживать с ним отношения</emphasis>.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Послание свыше</p>
     </title>
     <p>Мне хочется понять, что произошло с моим другом Чиком Д’Арпино ранним февральским утром в 1966 году и как этот опыт кардинальным образом изменил его жизнь и продолжал менять с тех пор. Хочется разобраться в том, что произошло с Чиком, потому что я хочу знать, что случается с каждым из нас, когда у нас формируются убеждения.</p>
     <p>«Опыт» Чика совпал по времени с расставанием с женой и детьми. Подробности этого расставания несущественны (к тому же, Чик просил не вторгаться в частную жизнь его семьи) в отличие от последствий. «Я был конченым человеком, – рассказывал мне Чик.<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a> – Конченым во всех отношениях: финансовом, физическом, эмоциональном и психологическом».</p>
     <p>Чик до сих пор продолжает считать, что случившееся с ним исходило извне, из источника, находящегося безусловно за пределами его разума. Я всерьез подозреваю обратное, поэтому далее привожу собственное толкование случившегося. Чик лежал в постели один, ему не спалось, и, вероятно, он с тревогой думал о том, что скоро очередной рассвет нарушит течение его суток и жизни. Вдали от любимой жены и детей Чика тревожила неопределенность будущего, предстоящий путь внушал ему беспокойство, и особенно тяжко было гадать, будут ли его любить еще хоть когда-нибудь. Тем из нас, кого касалось жало безответной любви, тревожная неопределенность отношений, мучения проблемного брака или рвущая сердце опустошенность после развода, хорошо знаком болезненный внутренний вихрь, поднимающий из глубины эмоциональный осадок – тошнотворный, душераздирающий, от которого сводит желудок и колотится сердце, а выброс гормонов стресса вызывает эмоциональную реакцию борьбы или бегства, особенно глубокой ночью, задолго до того, как солнце возвестит избавление.</p>
     <p>Мне самому случалось испытывать подобные эмоции, поэтому, возможно, для меня эта ситуация является проекцией. Мои родители развелись, когда мне было четыре года, и хотя сохранившиеся у меня воспоминания о разрыве и расставании туманны, одно из них я до сих пор вижу отчетливо: как я лежал без сна по ночам и утром, задолго до рассвета. Голова почти кружилась от ощущения стремительного спуска по спирали, я словно съеживался в кровати, а комната вокруг меня расширялась во всех направлениях, и я становился все меньше и ничтожнее, вместе с тем нарастали тревога и страх из-за… почти по всем причинам, особенно связанным с желанием быть любимым. И хотя, к счастью, со временем чувство, что я сжимаюсь, отступило, даже сегодня в моей жизни случается слишком много поздних ночных и ранних утренних часов, когда тоска по утраченной любви преследует меня, нагоняет чувства, которые мне порой (но не всегда) удается успешно вытеснить продуктивной работой или упражнениями.</p>
     <p>То, что произошло с Чиком потом, можно назвать сюрреалистическим, неземным, сверхъестественным. Рано утром в феврале 1966 года умиротворяющий и безмятежный голос спокойно передал ему сообщение, по которому, как нетрудно себе представить, истосковался измученный разум:</p>
     <p>«<emphasis>Тебя любит некий высший источник, который хочет в ответ твоей любви</emphasis>».</p>
     <p>Не знаю, именно эти слова услышал Чик Д’Арпино тем утром, или другие, – он по-прежнему скрывает их, только объясняет:</p>
     <p>«<emphasis>Смысл заключался в любви между тем источником и мной. Источник отождествлял с нею свое отношение ко мне и мое отношение к нему. Имелась в виду Л-Ю-Б-О-В-Ь. Если бы мне понадобилось объяснить, что это означает, я сказал бы, что речь идет о нашей взаимной любви друг к другу – меня и источника, источника и меня</emphasis>».</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Как разобраться в сверхъестественном явлении с помощью естественных объяснений? В этом и заключается дилемма мистера Д’Арпино.</p>
     <p>Меня подобные дилеммы не обременяют, так как я не верю в неземные силы. Опыт Чика вытекает из правдоподобной причинно-следственной цепочки, приведенной здесь мной для того, что я считаю внутренним источником внешнего голоса. Поскольку мозг не воспринимает самого себя или свою внутреннюю деятельность и обычно наш опыт зависит от внешних раздражителей, информация о которых поступает в мозг через органы чувств, в тех случаях, когда нейронная сеть дает осечку или иначе посылает в какую-нибудь область мозга сигнал, напоминающий сигналы от внешних раздражителей, мозг, естественно, интерпретирует эти внутренние явления как внешние. Такое может происходить по естественным и искусственно созданным причинам: у множества людей слуховые и зрительные галлюцинации возникают при различных условиях, в том числе при стрессе, и обширные исследования, с которыми я подробно познакомлю вас далее, продемонстрировали, как легко можно искусственным способом спровоцировать такие иллюзорные мимолетности.</p>
     <p>Но каким бы ни был на самом деле источник голоса, что следует предпринять, получив подобный опыт? Чик продолжил объяснения, и я услышал от него один из самых ошеломляющих рассказов в моей жизни.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p><emphasis>Это случилось в пятницу. Уже в следующий понедельник – помню, был День святого Валентина, – я отправился к зданию почтамта Санта-Клары, потому что именно там в то время размещался офис ФБР. Я хотел встретиться с президентом и передать ему свое сообщение, но я не знал, как надо действовать, чтобы добиться встречи с президентом. И я рассудил, что начать надо с ФБР. Вот я и отправился туда, объяснил, чего хочу, а меня в ответ спросили: «Так зачем же вы хотите встретиться с президентом, мистер Д’Арпино? Вы протестуете против чего-нибудь?» Я ответил: «Нет, сэр, у меня </emphasis>хорошие <emphasis>вести!</emphasis>»</p>
     <p>Ты заранее продумал все, что скажешь президенту?</p>
     <p><emphasis>Нет. Я понятия не имел, что скажу ему. Думал, слова найдутся сами собой. В целом я хотел сказать президенту: «Где-то там есть источник, который знает, что мы здесь, и этому источнику мы на самом деле небезразличны»</emphasis>.</p>
     <p>И что ответил агент ФБР?</p>
     <p><emphasis>Он сказал: «Вот что я вам скажу: если так, вам надо обратиться в Секретную службу, потому что они имеют дело </emphasis>непосредственно <emphasis>с президентом». И я спросил, как мне туда попасть. Он взглянул на часы и заговорил: «Так, мистер Д’Арпино, поезжайте в Сан-Франциско, найдите здание администрации – там, на шестом этаже, и находится офис Секретной службы. Если выехать прямо сейчас, чтобы нигде не попасть в пробку, вы успеете туда до конца рабочего дня». Так я и сделал! Я сел в машину и погнал ее в Сан-Франциско, нашел здание администрации, поднялся в лифте на шестой этаж и действительно нашел там офис Секретной службы</emphasis>!</p>
     <p>И тебя туда впустили?</p>
     <p><emphasis>Само собой. Я встретился с агентом шести футов ростом и рассказал свою историю – о том, что хочу видеть президента. Он сразу же спросил: «Мистер Д’Арпино, президенту грозит какая-нибудь опасность?» Я ответил: «Если и грозит, то я об этом ничего не знаю». Тогда он положил передо мной лист бумаги с телефонным номером и сказал: «В таком случае звоните в Белый дом, Вашингтон, округ Колумбия, по этому номеру, попросите телефонистку соединить вас с секретарем, отвечающим за назначение встреч, и спросите, нельзя ли вам встретиться с президентом. Так полагается».</emphasis></p>
     <p><emphasis>Я прямо ушам не поверил! Оказывается, все так просто! И я набрал номер. Потом еще раз. И еще. И еще. Но так и не мог дозвониться. Я оказался в тупике. И не знал, как быть. Поскольку я флотский ветеран, я отправился в больницу для ветеранов и рассказал там обо всем случившемся. Сам понимаешь, меня попытались отговорить: «Слушайте, мистер Д’Арпино, зачем вам понадобился президент?» Потом меня стали просить уйти, но поскольку я исчерпал все возможные варианты и больше ничего не мог придумать, то вдохновился примером протестующих, о которых меня расспрашивал тот тип из ФБР. Я просто уселся в ветеранской больнице и наотрез отказался уходить</emphasis>!</p>
     <p>То есть устроил сидячую забастовку!</p>
     <p><emphasis>Вот-вот. Потом один тамошний сотрудник сказал: «Послушайте, мистер Д’Арпино, если вы не уйдете, мне придется позвонить в полицию, а я этого совсем не хочу. Вы вроде бы неплохой человек». Какое-то время мы спорили с ним. Мне запомнилось его имя – Марси, потому что так зовут мою дочь. Через пять часов он вернулся со словами: «Вы все еще здесь, мистер Д’Арпино?» Я сказал: «Ага, и никуда не собираюсь». А он: «Да что ж такое, мистер Д’Арпино, если вы не уйдете, мне ведь правда придется звонить в полицию». Я ответил: «Марси, делайте, как считаете нужным, а я остаюсь здесь».</emphasis></p>
     <p><emphasis>И он позвонил в полицию. Приехали два полицейских, они спросили: «В чем дело?» Марси объяснил: «Вот этот человек хочет видеть президента». Один коп сказал: «Мистер Д’Арпино, вам нельзя здесь оставаться. Это собственность правительства. Она предназначена для ветеранов». Я говорю: «Я и есть ветеран». Он: «А, вот как… ну хорошо, но…» Потом он спросил Марси: «Он создает проблемы? Нарушает что-нибудь?» Марси ответил: «Нет, сэр, просто сидит». Тогда коп сказал ему: «Это не в моей юрисдикции». Потом они еще немного поболтали и решили, что отвезут меня к каким-то людям, а те решат, отправлять меня в больницу Агню или нет.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Ясное дело, с того момента, когда меня привезли в психиатрическую больницу штата, я вообще перестал понимать, что происходит. Сначала со мной поговорили немного, поняли, что я не сумасшедший или вроде того, поэтому один из полицейских проводил меня до моей машины и сказал: «Вот ваши ключи, мистер Д’Арпино. Если вы пообещаете, что больше никогда не попытаетесь встретиться с президентом, можете садиться в машину и ехать домой». Но я продолжал требовать встречи с президентом, поэтому меня решили задержать на семьдесят два часа для обследования. И тут я допустил самую досадную ошибку. Я думал, что потом смогу поступить, как захочу, но не тут-то было</emphasis>.</p>
     <p>Так ты провел в психиатрической больнице трое суток? И что ты там делал?</p>
     <p><emphasis>Ко мне присылали побеседовать несколько психиатров, потом стали решать, требуется ли мне дополнительное обследование, надо ли мне появляться перед судьей Верховного суда и двумя судебными психиатрами, которые решат, есть ли основания продержать меня в психиатрической больнице дольше трех суток. 24 февраля я предстал перед судьей и двумя психиатрами, которые задали мне несколько вопросов и порекомендовали оставить меня в больнице. Диагноз – психоз. Продолжительность пребывания в больнице – по обстоятельствам</emphasis>.</p>
     <p>В этот момент мне отчетливо представились Джек Николсон в роли Рэндла Макмерфи и Луиза Флетчер в роли сестры Рэтчед, пререкающиеся из-за привилегий пациента в оскароносном фильме по знаменитому роману Кена Кизи, и я поделился своей фантазией с Чиком.</p>
     <p><emphasis>Не-е! «Пролетая над гнездом кукушки» – еще цветочки по сравнению с той больницей. Вот там мне пришлось туго. Полтора года я проторчал в своей комнате, выполнял мелкие задания, которые мне давали, посещал сеансы групповой терапии и беседовал с психиатрами</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Какие выводы можно сделать из вышесказанного? Чик Д’Арпино – сумасшедший, потерявший связь с реальностью, помешанный в шапочке из фольги? Нет. Единственный опыт продолжительностью тридцать секунд – еще не психоз, как и стремление всю жизнь изучать естественные науки, теологию и философию с помощью книг, конференций и университетских курсов, чтобы лучше понять себя и положение человечества в целом. Возможно, Чик на редкость честолюбив, но он не сумасшедший. Может, на мгновение он и утратил связь с реальностью в результате стрессового воздействия внешних обстоятельств. Вполне возможно. Подозреваю, именно так все и было… приблизительно так. Однако миллионы людей переживают такой фактор эмоционального стресса, как развод, не получая никакого сверхъестественного или необъяснимого опыта.</p>
     <p>Возможно, всему виной сочетание фактора внешней среды и аномального мозгового сбоя, например, нарушения функций отдельных нейронов или незначительного припадка височной эпилепсии: документами убедительно подтвержден тот факт, что последняя вызывает как слуховые, так и зрительные галлюцинации наряду с гиперрелигиозным поведением. А может, это была некая слуховая галлюцинация, неизвестно чем спровоцированная. Можно даже отнести ее на счет закона больших чисел в более широком смысле, когда один шанс из миллиона случается в Америке по триста раз на дню: если достаточное количество мозгов взаимодействует с окружением на протяжении достаточного времени, даже из ряда вон выходящие случаи неизбежно становятся заурядными. И благодаря нашей избирательной памяти мы запоминаем аномалии и забываем обычные явления.</p>
     <p>Большинство людей не слышат голоса, у них не бывает видений, однако у всех у нас мозг имеет ту же нейронно-химическую структуру, как и у пророков, которых посещали видения и голоса, – провидцев от Моисея, Иисуса и Мухаммада до Жанны д’Арк, Джозефа Смита и Дэвида Кореша. Интерес представляет модель формирования мозгом убеждений, под влиянием которых он затем действует, поскольку подобные процессы наблюдаются у всех нас неизбежно, неумолимо и бесспорно. Убеждения – то, что создано мозгом. Что бы ни произошло с Чиком Д’Арпино, гораздо больше меня интересует власть, которую приобретают над нами системы убеждений, как только мы сформируем их, особенно когда мы решаем придерживаться этих убеждений, какими бы они ни были – личными, религиозными, политическими, экономическими, идеологическими, социальными или культурными. Или психиатрическими.</p>
     <cite>
      <p>Большинство людей не слышат голоса, у них не бывает видений, однако у всех у нас мозг имеет ту же нейронно-химическую структуру, как и у пророков, которых посещали видения и голоса.</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вменяемый в стране невменяемых</p>
     </title>
     <p>Во времена моей учебы на бакалавра психологии в университете Пеппердина в середине 70-х годов ХХ века в рамках курса психопатологии от нас требовалась волонтерская деятельность в какой-нибудь клинике или больнице, где мы могли получить реальный опыт работы с душевнобольными. На протяжении семестра я каждое воскресенье проезжал по шоссе Пасифик-Кост, чтобы провести день в психиатрической больнице штата в Камарильо. Тот период оставил у меня мрачные воспоминания. Эти поездки настолько угнетали меня, что даже неземной красоте тихоокеанского побережья на обратном пути не удавалось поднять мой поникший дух. Пациенты, страдающие шизофренией и другими душевными болезнями, бродили туда-сюда по коридорам, забредали в почти пустые и безликие палаты и такие же скудно обставленные общие комнаты. Больница в Камарильо одной из первых взяла на вооружение новые методы лечения душевных болезней и перешла от лоботомии к психотропным препаратам, тем не менее помраченные умы мало чем отличались от сомнамбулических тел.</p>
     <p>Наш преподаватель заставил нас перед началом работы в больнице прочитать (и прослушать интервью с автором, психологом из Стэнфордского университета Дэвидом Розенханом<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>) статью «О вменяемости в невменяемых местах» (<emphasis>On Being Sane in Insane Places</emphasis>), опубликованную в престижном журнале <emphasis>Science</emphasis>. В этой статье, в настоящее время одной из самых известных публикаций в анналах психологии, рассказывалось об эксперименте Розенхана и его коллег, в ходе которого они побывали в десятке психиатрических больниц пяти разных штатов Восточного и Западного побережий и везде сообщали о краткой слуховой галлюцинации. Исследователи утверждали, что голоса зачастую звучали невнятно, но насколько им удалось разобрать, произносили нечто вроде «пустой», «бессмысленный» и «глухой стук». По настоянию исследователи интерпретировали сообщение голосов как «моя жизнь пуста и бессмысленна».</p>
     <p>Все восемь экспериментаторов были приняты на лечение, у семи диагностировали шизофрению, у одного – маниакально-депрессивный психоз. На самом деле эти люди были аспирантами факультета психологии: три психолога, один психиатр, один педиатр, одна домохозяйка, один художник, всего трое женщин и пятеро мужчин, ни у одного из которых в анамнезе не значились душевные болезни. За исключением вымышленного эпизода слуховой галлюцинации и придуманных имен, при поступлении в больницы они говорили о себе правду, вели себя обычно и утверждали, что теперь, когда галлюцинации прекратились, они чувствуют себя совершенно здоровыми. Несмотря на тот факт, что медсестры сообщали, что пациенты «дружелюбны», «покладисты» и «не выказывают никаких признаков отклонений», никто из больничных психиатров и других сотрудников не заподозрил, что имеет дело с экспериментом. В итоге нормальных экспериментаторов последовательно лечили как ненормальных. После пребывания в больнице в среднем девятнадцать дней (его продолжительность варьировалась от семи до пятидесяти двух дней – экспериментаторы должны были покинуть больницы, не прибегая к посторонней помощи) все мнимые больные Розенхана были выписаны с диагнозом «шизофрения в стадии ремиссии».</p>
     <cite>
      <p>Все восемь экспериментаторов были приняты на лечение, у семи диагностировали шизофрению, у одного – маниакально-депрессивный психоз. На самом же деле эти люди были аспирантами факультета психологии.</p>
     </cite>
     <p>Мощность генератора диагностических убеждений поразительна. В записи беседы по радио<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a> Розенхан вспоминал, что психиатр, принимавший его в больницу, расспрашивал его об отношениях с родителями и женой и интересовался, шлепал ли он когда-либо своих детей. Розенхан отвечал, что до вступления в подростковый возраст он ладил с родителями, но потом отношения с ними стали более напряженными, с женой они ссорятся лишь изредка и что он «почти никогда» не шлепает детей – только однажды, когда дочь залезла в аптечку, а сын перебежал через оживленную улицу. Розенхан добавил, что психиатр так и не задал вопросов об обстоятельствах, в которых происходили ссоры с супругой или наказание детей. Слова Розенхана были «истолкованы как свидетельство моей колоссальной двойственности в межличностных отношениях и признак значительной затрудненности в подавлении импульсов, потому что, как правило, я не шлепаю детей, но все-таки отшлепал, когда разозлился». Розенхан заключил, что психиатр «решил, что я не в себе, поискал в моем анамнезе подробности в подтверждение этой точки зрения и нашел на редкость наглядный пример – двойственность в межличностных отношениях».</p>
     <p>Диагностическая предвзятость убеждений вездесуща. Поскольку коллеги Розенхана в психиатрических больницах изнывали от скуки, то вели подробные записи обо всем происходящем, чтобы скоротать время. В одной язвительной характеристике персонал больницы сообщал, что «пациент постоянно что-то пишет», и отнес эту подробность к списку признаков патологии. Псевдопациентка-художница принялась создавать одну картину за другой, многие из них были настолько удачны, что их развесили на преимущественно голых стенах больницы, где находилась эта псевдопациентка. По случайному совпадению консультантом в этой больнице был Розенхан.</p>
     <cite>
      <p>Однажды я прибыл туда на практическую конференцию и услышал, как участники, подолгу стоя возле ее картин, говорили: «Смотрите, здесь отчетливо видны несомненные нарушения в чувствительной сфере, прямо виден выброс в сознание, напор либидо, а вот здесь прорыв уже устранен» и т. п. Ясно, что в подобных вопросах с учетом всевозможных видов проективности видишь то, что хочешь увидеть. Высказывания профессиональных психиатров о пациентах зачастую говорят нам о первых больше, чем о вторых.</p>
     </cite>
     <p>Что характерно, настоящие пациенты, не посвященные в диагнозы, которые психиатры поставили псевдопациентам, сразу что-то заподозрили. Из 118 пациентов, замечания которых были записаны, 35 давали понять: им известно, что происходит на самом деле. Как воскликнул один, «вы не сумасшедший. Вы журналист или профессор. И сейчас проверяете эту больницу». Ну конечно! А кто еще стал бы торчать в психиатрической больнице, делая подробные записи?</p>
     <p>Каким образом патологическая система убеждений превратила нормальное поведение в ненормальное? «Поскольку пациент находится в больнице, значит, у него есть некие психологические нарушения, – объяснял Розенхан. – А если у него нарушения, значит, непрекращающаяся писанина просто обязана быть поведенческим проявлением этих нарушений, возможно, ряда примеров компульсивного поведения, которые иногда ассоциируются с шизофренией». Речь не только о написании заметок. Одного псевдопациента, который вышагивал туда-сюда по коридору, медсестра спросила: «Нервничаете, мистер Икс?» Тот ответил: «Нет, скучаю». Другой мнимый больной случайно услышал, как психиатр объяснял интернам, что очередь из пациентов, образовавшаяся тридцатью минутами ранее, перед обедом, «характерна для орально-восприимчивой природы синдрома». Нет, никто не принял во внимание тот факт, что пациенты просто изнывали от скуки и проголодались.</p>
     <p>Если сила диагностического ярлыка настолько велика, что побуждает считать здоровых людей ненормальными, может ли она действовать в обратном направлении? Может ли невменяемое поведение быть названо вменяемым при других обстоятельствах? В следующем эксперименте, целью которого была проверка обратной силы диагностического убеждения, Розенхан связался с психиатрическим учреждением, сотрудники которого ранее прислали ему письмо с уверениями, что уж <emphasis>они-то </emphasis>ни за что не купились бы на подобную уловку. Розенхан сообщил, что в течение следующих трех месяцев пришлет в ту больницу одного или нескольких псевдопациентов, и предложил сотрудникам больницы вести записи, указывая каких пациентов они считают мнимыми. Влияние убеждения на истолкование данных при диагностике вновь было успешно продемонстрировано: из 193 пациентов, принятых в ту больницу, 41 был назван мнимым по крайней мере одним сотрудником больницы, и еще 42 оказались под подозрением. Но на самом деле в ту больницу не было прислано ни одного псевдопациента! «Очевидно, в условиях психиатрической больницы мы не в состоянии отличить нормального человека от ненормального, – заключал Розенхан. – Сама больница создает особую обстановку, в которой смысл поведения с легкостью может быть истолкован превратно».</p>
     <cite>
      <p>Во что мы верим, то и видим. Теория формирует данные. Концепции определяют восприятие.</p>
     </cite>
     <p>Во что мы верим, то и видим. Ярлык – это и есть поведение. Теория формирует данные. Концепции определяют восприятие. Верообусловленный реализм.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Познай сам разум, и познаешь человечество</p>
     </title>
     <p>После выписки из больницы предоставленный самому себе Чик Д’Арпино вернулся к работе и направился по пути к пониманию. С какой целью?</p>
     <p><emphasis>Прежде чем я умру, я хочу разобраться в способности человека верно отвечать на такие вопросы, как «Что я?», «Кто я?», «Есть ли где-то источник, которому известно, что мы здесь?» Думаю, у меня есть ответы на эти важные вопросы, которыми я хочу поделиться, пока я жив</emphasis>.</p>
     <p>Откуда у тебя эти ответы?</p>
     <p><emphasis>Я получил их от источника</emphasis>.</p>
     <p>Что это за источник?</p>
     <p><emphasis>Сам разум</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Не я первым задал Чику Д’Арпино эти вопросы. Когда он впервые обратился в Стэнфордский университет и предложил спонсировать конкурсы очерков по предлагаемым важным вопросам, у некоторых преподавателей возникли такие же вопросы, что и у меня. В письме, датированном 19 сентября 2002 года, Чик объясняет профессорам свои намерения следующим образом, и при этом предлагает нам драгоценную эпистемологическую крупицу:</p>
     <cite>
      <p>Выбрать тему для этого конкурса меня побудило в первую очередь глубокое осознание, что существует верный ответ на вопрос «Кто я?» Я хочу сделать все возможное, чтобы с определенностью «выявить» присущую нам, людям, способность правильно понимать масштабы индивидуальности каждого отдельно взятого человека. Что касается изначального источника, который предоставил и эту ментальную способность, и информацию, необходимую, чтобы достичь упомянутого выше понимания, я утверждаю, что взаимоотношения с этим источником, к которым мы способны от природы, эпистемологически выражаются следующим образом: познай сам разум, и познаешь человечество.</p>
     </cite>
     <p>В этом заключаются, бесспорно, величайшее испытание, с каким когда-либо сталкивалась наука, а также проблема, которую я рассматриваю в этой книге: <emphasis>познай сам разум, и познаешь человечество</emphasis>. Для материалиста вроде меня «разума» как такового не существует – это понятие сводится к срабатыванию нейронов и к нейрохимическим трансмиттерам в синаптических щелях между нейронами, к образованию сложных структур, представляющих собой то, что мы называем <emphasis>разумом</emphasis>, но в действительности являющихся просто головным мозгом. Чик не согласился со мной.</p>
     <p><emphasis>Это суппозиция, Майкл. Ты исходишь из того, что не может существовать ничего, кроме мозга, и, естественно, приходишь к такому заключению</emphasis>.</p>
     <p>Да, думаю, это верно. Но надо же с чего-то начинать, вот я и решил начать с самого начала, с нейронов и их деятельности.</p>
     <p><emphasis>Однако сам по себе выбор отправной точки – догмат, Майкл. Это не научная индукция, а всего лишь осознанный выбор с твоей стороны</emphasis>.</p>
     <p>Конечно, но почему нельзя начинать с самого начала? К этому призывает принцип редукционизма, являющийся неотъемлемой частью науки.</p>
     <p><emphasis>Но если ты выберешь этот путь, то закроешь для себя другие возможности, идущие в нисходящем, а не в восходящем порядке. Ничуть не труднее начать сверху, с разума, и пройти до самого низа, до нейронов, при этом откроются другие возможности</emphasis>.</p>
     <p>Не слишком ли это окольный путь для объяснений, что случившееся с тобой – не просто продукт твоего мозга и что где-то на самом деле есть источник, которому известно о нашем существовании здесь?</p>
     <p><emphasis>Это другая отправная точка эпистемологии. Твои выводы настолько прочны, насколько и твои предпосылки</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>К тому моменту я уже начинал ощущать себя персонажем из снятого в 1981 году фильма Луи Маля «Мой ужин с Андре», в котором Уоллес Шоун и Андре Грегори часами обсуждают глубокие философские проблемы жизни, и в ходе этого обсуждения выясняется определение многих слов.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Например?</p>
     <p><emphasis>Ты говоришь, что мозг не может воспринимать сам себя</emphasis>.</p>
     <p>Да.</p>
     <p><emphasis>Ты знаешь, кто ты</emphasis>?</p>
     <p>Да, конечно.</p>
     <p><emphasis>Тогда продемонстрируй это. Кто задает вопросы? Если речь идет об индивидуальности, кто-то выполняет работу, связанную с восприятием. Кто этот «я», занятый восприятием? Для тебя разум – не что иное как мозг, а для меня разум – нечто большее. Это наша индивидуальность. И тот факт, что тебе известно, кто ты такой, означает, что мозг способен воспринимать сам себя</emphasis>.</p>
     <p>Ладно, я понял, что ты имеешь в виду, но это явление можно объяснить нейронной обратной связью между нейронной сетью, ведущей наблюдение за организмом и находящейся в теменной доле, и нейронной сетью, ведущей наблюдение за другими областями мозга и находящейся в префронтальной коре. А это все то же восходящее нейронное объяснение разума. Но ты же говоришь о чем-то большем.</p>
     <p><emphasis>Так и есть. Разум универсален, он простирается за пределы человеческих тел, значит, охватывает любые формы инопланетной жизни, Бога, источник и так далее</emphasis>.</p>
     <p>Откуда ты это знаешь? С каких предпосылок ты начал, чтобы прийти к такому выводу?</p>
     <p><emphasis>Я начал с нашей способности постигать. Откуда она взялась? Из самого разума</emphasis>.</p>
     <p>Не понимаю. Что ты имеешь в виду под «постижением»?</p>
     <p><emphasis>Разум воспринимает разум. Себя воспринимаешь в процессе восприятия. При этом являешься одновременно и субъектом, и объектом. Мы наделены способностью воспринимать самих себя и постигать действительность как таковую</emphasis>.</p>
     <p>Видимо, поэтому я и решил учиться естественным наукам, а не философии. Здесь я не поспеваю за тобой. Разве речь не просто об эпистемологии и проблеме нашего узнавания чего-либо?</p>
     <p><emphasis>Да, за что я и люблю логику и эпистемологию. Откуда идет логика? От Аристотеля? А он откуда узнал ее? В итоге, из самого разума, который универсален. Логика, как и математика, априорна. Мы не создаем логику или математику. Синтаксис логики и математики был изобретен, но логические и математические принципы уже имелись</emphasis>.</p>
     <p>Эйнштейн верил в логику, математику и законы природы, но не верил в личностного Бога или какую-либо высшую сущность. Ты, по-видимому, веришь, что вдобавок к логике, математике и законам природы универсальный разум также представляет собой целенаправленно действующую силу, олицетворенную сущность, которая знает, где мы, и заботится о нас. Но как ты об этом узнал?</p>
     <p><emphasis>Потому что он говорил со мной</emphasis>.</p>
     <p>Итак, все свелось к личному опыту.</p>
     <p><emphasis>Да, вот поэтому я и хочу покончить с этим диалогом и обсуждением вопроса о том, существует ли Бог или другая высшая сила, и ограничиться всего двумя словами: «Проведем эксперимент»</emphasis>.</p>
     <p>Какой эксперимент?</p>
     <p><emphasis>SETI – поиск внеземного разума</emphasis>.</p>
     <p>Его уже проводили.</p>
     <p><emphasis>Да, и я думаю, что его надо возобновить, как программу METI – передачу сообщений внеземному разуму, в рамках которой мы рассылали сигналы в надежде, что их кто-нибудь заметит и распознает. Или даже IETI, или приглашение внеземного разума, – программу, в которой впечатляющее собрание ученых уже присоединилось к адресованному внеземному разуму приглашению, распространенному в сети</emphasis>.</p>
     <cite>
      <p>Не существует закона природы, гласящего, что внеземного разума нет и быть не может, даже такого, которому известно о нашем существовании.</p>
     </cite>
     <p>Видел я это приглашение. Оно подразумевает, что внеземной разум способен читать по-английски и просматривать вебстраницы на своем компьютере, хотя еще двадцать лет назад техника, которой мы пользуемся сегодня, не работала, как не будет работать и через двадцать лет.</p>
     <p><emphasis>Вот поэтому я и считаю, что нам надо распространить приглашение для источника вербально, с помощью какой-нибудь глобальной организации, например ООН</emphasis>.</p>
     <p>И что бы ты при этом сказал?</p>
     <p><emphasis>Что-нибудь вроде: «Мы, жители Земли, движимые мирными намерениями, приглашаем всех представителей внеземного разума вступить с нами в контакт»</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Осуществит ли Чик Д’Арпино свою мечту о приглашении для внеземного разума, распространенном под эгидой ООН, еще только предстоит узнать (если хотите прочитать, что пишет об этом приглашении сам Чик, загляните в его блог http://www. chickdarpino.blog.com). Попытка не пытка, и, возможно, она даже поможет на некоторое время объединить человечество, несмотря на междоусобицы. В конце концов, не существует закона природы, гласящего, что внеземного разума нет и быть не может, даже такого, которому известно о нашем существовании. Сомневаюсь, что мы дождемся ответа и что событие, случившееся с Чиком рано утром много десятилетий назад, означает существование хоть какого-нибудь разума за пределами его мозга. Но как ученый, я обязан всегда допускать возможность, что я ошибаюсь. Так или иначе, путь Чика Д’Арпино – наглядное свидетельство власти убеждений.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2</p>
     <p>Обращение Фрэнсиса Коллинза в веру</p>
    </title>
    <section>
     <p>К этому моменту вы наверняка мысленно восклицаете: «Ну и что? Какое отношение все это имеет ко мне? Этот Д’Арпино – необразованный каменщик. А мои убеждения основаны на логическом анализе и обоснованных соображениях. Я никогда не слышал никаких голосов и не добивался встречи с президентом. Мой мозг и убеждения в полном порядке, спасибо».</p>
     <p>Вот почему я продолжу историю мистера Д’Арпино еще одной, историей Фрэнсиса Коллинза, доктора медицины и философии, бывшего главы Проекта по расшифровке генома человека (<emphasis>Human Genome Project</emphasis>), нынешнего директора Национальных институтов здоровья, обладателя Президентской медали Свободы, члена престижной Национальной академии наук США и Папской академии наук, и это лишь некоторые его регалии. Кроме того, доктор Коллинз пережил судьбоносное озарение, тоже рано утром, в итоге стал активным, возродившимся в вере евангельским христианином и написал бестселлер о своем опыте и пути от непреклонного атеизма к пылкой вере. Возможно, вы считаете себя неуязвимыми для силы убеждений, изложенных в истории о каменщике, однако лишь немногие читатели этой книги смогут похвастаться такими же научными регалиями и столь же могучим интеллектом, как Фрэнсис Коллинз, один из величайших умов нашего поколения. То, что случилось с ним, может произойти с кем угодно. Как я доказываю далее, сила убеждений влияет на всех нас, хотя с разной степенью интенсивности, в разных точках приложения и в разные моменты нашей жизни. Особенности пути доктора Коллинза к вере кардинально отличаются от характеристик пути мистера Д’Арпино, однако я намерен рассмотреть главным образом процесс формирования и укоренения убеждений.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Уверовавший ученый</p>
     </title>
     <p>В своем бестселлере 2006 года «Доказательство Бога. Аргументы ученого» (<emphasis>The Language of God: A Scientist Presents Evidence for Belief</emphasis><a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>) Фрэнсис Коллинз подробно рассказывает о своем путешествии от атеизма к теизму, которое поначалу представляло собой постоянно прерывающийся процесс, насыщенный внутренними спорами, которые ученые обычно ведут сами с собой, обдумывая новые идеи («я колебался, опасался последствий и находился во власти сомнений»). Он читал книги о существовании Бога и о божественности Христа, главным образом произведения прославленного оксфордского ученого и писателя К. С. Льюиса, популярные публицистические работы которого сформировали фундамент христианской апологетики, а детские книги цикла «Хроники Нарнии», изобилующие слегка завуалированными библейскими аллегориями, в настоящее время одна за другой становятся сюжетной основой голливудских кинофильмов. Учась в университете Пеппердина, я прослушал целый курс по произведениям К. С. Льюиса и не понаслышке знаю о влиянии его прозы (впрочем, его научно-фантастическая «Космическая трилогия» недотягивает до уровня «Нарнии» по качеству и по ней вряд ли когда-нибудь снимут фильм). Коллинз вспоминал свою первую реакцию на довод, согласно которому Иисус – воплощенный Бог, явившийся на Землю в человеческом облике, чтобы искупить наши грехи и дать всем нам возможность возродиться (вкратце изложенный в известном фрагменте Ин 3:16: «Ибо так возлюбил Бог мир, что отдал Сына Своего единородного, дабы всякий, верующий в Него, не погиб, но имел жизнь вечную»): «До того, как я уверовал в Бога, логика такого рода казалась мне полным абсурдом. Теперь же распятие и воскресение выглядели очевидным решением, чтобы преодолеть зияющую пропасть между Богом и мной, – пропасть, навести мост через которую мог олицетворенный Иисус Христос». Опять-таки, как гласит принцип верообусловленного реализма, как только убеждение сформировано, находятся доводы в его поддержку.</p>
     <cite>
      <p>Как только разум начинает верить, появляются все нужные объяснения.</p>
     </cite>
     <p>Но до того, как Коллинз совершил этот рывок, познания в естественных науках и рационализм держали его религиозные убеждения в узде. «Ученый во мне отказывался идти дальше по этому пути к христианской вере, какой бы притягательной она ни была, если библейские повествования о Христе оказывались мифом или, хуже того, фальсификацией». До тех пор, пока убеждения оставались вторичными по отношению к объяснениям, господствовал скептицизм. Но как только разум открылся для возможной веры, объяснения естественным образом встали на свое место. Как сообщил Коллинз корреспонденту журнала Time, в котором развернулась дискуссия с известным атеистом Ричардом Докинзом (который оспаривал утверждение Коллинза о Боге, находящемся за пределами вселенной, и называл это утверждение «матерью и отцом всего ренегатства»),</p>
     <cite>
      <p>я решительно возражаю против предпосылки, согласно которой все, что находится за пределами природы, должно быть исключено из диалога. Это обедняет представление о вопросах того рода, которые можем задать мы, люди, например, «Зачем я здесь?» или «Что происходит после того, как мы умираем?» Отказываясь признавать их уместность, мы приходим к нулевой вероятности Бога после изучения мира природы, так как он не дает никаких доказательств, подкрепляющих убеждения. Но если ваш разум готов принять существование Бога, вы сумеете указать на аспекты вселенной, соответствующие этому выводу.</p>
     </cite>
     <p>Порядок, согласно которому первыми идут объяснения, а за ними – убеждение, необходимо сделать обратным. Коллинз завис на краю обрыва перед рывком веры, по мнению датского теолога Сёрена Кьеркегора необходимого, чтобы обойти парадокс веры в то, что некое существо может быть в полной мере и человеком, и Богом. К. С. Льюис предоставил катапульту, необходимую Коллинзу, чтобы перелететь через теологическую пропасть. В очерке «Просто христианство» Льюис привел довод, в дальнейшем широко известный под названием «лжец, безумец или Господь»:</p>
     <cite>
      <p>Простой смертный, который утверждал бы то, что говорил Иисус, был бы не великим учителем нравственности, а либо сумасшедшим вроде тех, кто считает себя Наполеоном или чайником, либо самим дьяволом. Другой альтернативы быть не может: либо этот человек – Сын Божий, либо сумасшедший или что-то еще похуже. И вы должны сделать выбор: можете отвернуться от Него как от ненормального и не обращать на Него никакого внимания; можете убить Его как дьявола; иначе вам остается пасть перед Ним и признать Его Господом и Богом. (<emphasis>Пер. И. Череватой</emphasis>)</p>
     </cite>
     <p>Интеллектуальные доводы в пользу божественности Христа и против нее, которые так успешно сбивали Коллинза с толку во время его духовных исканий, рухнули однажды днем в процессе общения с природой:</p>
     <cite>
      <p>Льюис был прав. Я должен сделать выбор. Прошел целый год с того момента, как я решил поверить в некоего Бога, и теперь я призван к ответу. Однажды прекрасным осенним днем, когда я бродил пешком по Каскадным горам, совершая свой первый поход к западу от Миссисипи, величие и красота творения Божиего сломили мое сопротивление. Увидев за поворотом тропы прекрасный застывший водопад высотой в сотни футов, который я никак не ожидал увидеть, я понял, что мои поиски окончены. На рассвете следующим утром я опустился на колени в росистую траву и вверил себя Иисусу.</p>
     </cite>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Мне захотелось подробнее узнать об этом опыте, и я сумел перехватить Коллинза во время продолжительной поездки к родным, когда в машине его не отвлекали заботы, неизбежные для главы Национальных институтов здоровья.<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a> Он приятно (что показательно) удивил меня открытым отношением к своим убеждениям и пути к ним и начал с событий, которые завершились зрелищем замерзшего водопада. Коллинз был штатным врачом, работавшим по сто часов в неделю. «Я перетруждался и недосыпал, и в то же время пытался быть хорошим мужем и отцом, в итоге времени для глубоких размышлений у меня почти не оставалось. Так что если тот момент в горах и был чем-то примечателен, то возможностью отрешиться от всех отвлекающих моментов и позволить себе задуматься над насущными вопросами». Коллинз объяснил, что в этом состоянии готовности он «свернул за поворот тропы и увидел сверкающий в лучах солнца замерзший водопад. Он не столько выглядел чудесным знамением от Бога, сколько вызывал чувство, что я должен принять решение. Помню, я еще подумал, что было бы круто, если бы над головой в ту минуту пролетел белоголовый орлан, но ничего подобного не произошло. Однако я испытал ощущение умиротворенности и готовности, я нашел подходящее место, чтобы принять решение. Меня охватило безмятежное чувство «я здесь, у меня получилось».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как укрепиться в вере</p>
     </title>
     <p>После «медового месяца продолжительностью почти год», во время которого Коллинз «ощущал безмерную радость и облегчение и побеседовал о своем обращении в веру со множеством людей», сомнения начали закрадываться в его душу, заставляя гадать, «не иллюзия ли все это». Однажды в воскресенье, когда сомнения особенно усилились, Коллинз «подошел к алтарю и некоторое время стоял возле него в сильном смятении, со слезами на глазах беззвучно молясь о помощи». И тут он почувствовал, как кто-то положил руку ему на плечо. «Я обернулся и увидел человека, который, как оказалось, в тот день начал посещать эту церковь. Он спросил, что гнетет меня. Я объяснил, он пригласил меня пообедать, мы разговорились и стали хорошими друзьями. Выяснилось, что мой новый знакомый – физик, который проделал почти тот же путь, как я. Он помог мне понять, что сомнения – неотъемлемая часть пути веры». Успокоенный коллегой-ученым Коллинз «смог мысленно вернуться назад, восстановить в памяти события, которые первоначально привели меня к вере, и сделать вывод, что мои религиозные убеждения подлинные, а не поддельные».</p>
     <p>Помогло ли то, что ваш новый знакомый тоже был ученым?</p>
     <p><emphasis>Конечно! Побеседовав со множеством верующих людей, я обнаружил, что придаю своим убеждениям интеллектуальный характер в гораздо большей степени, чем делает большинство людей, поэтому мне было особенно полезно поделиться своими сомнениями с коллегой</emphasis>.</p>
     <p>Наличие сомнений не помешало укреплению вашей веры?</p>
     <p><emphasis>Нет, сомнения дали ей возможность развиваться и впредь</emphasis>.</p>
     <p>Как позиция «Бог существует, сомнения – нормальная составляющая веры» отличается от позиции «Бога нет, сомнения разумны и приемлемы»?</p>
     <p><emphasis>Существует целый спектр убеждений: от абсолютной уверенности в существовании Бога до абсолютной уверенности в том, что Бога нет. Убеждения каждого из нас занимают некое положение на этой шкале. Мои находятся ближе к тому концу, на котором вера, но это ни в коем случае не означает, что они занимают конечную точку шкалы. Кроме того, мне известно, что значит жить, придерживаясь диаметрально противоположных убеждений, поскольку так я и жил в свои двадцать с небольшим лет. Если взглянуть на этот спектр исключительно с рациональной точки зрения, ни тот, ни другой его конец не являются оправданными, хотя по причинам, перечисленным в моей книге, я пришел к выводу, что «верующая» сторона спектра более разумна, чем «неверующая»</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>«Доказательство Бога» – искренняя и по-настоящему примирительная попытка навести мост через пропасть между наукой и религией. Я часто ссылаюсь на нее в спорах с креационистами, так как Коллинз, обладатель высокого научного статуса в своем религиозном лагере, тем не менее доступно объясняет, почему такое направление креационизма, как разумный замысел, – чепуха. А его глава, посвященная генетическим свидетельствам эволюции человека, – одно из самых убедительных резюме, какое когда-либо было написано по данному вопросу. Не помешает кратко пересказать ее здесь, так как эта глава прекрасно отражает принципиальное отношение Коллинза к фактам и создает парадоксальную ситуацию, которую ему (и всем нам) приходится обходить, когда затрагиваются основные вопросы природы.</p>
     <p>Коллинз начинает с описания «древних повторяющихся элементов» (ARE) в ДНК. Эти элементы – результат «прыгающих» или «мобильных» генов, способных воспроизводиться и встраиваться в другие участки генома, как правило, не выполняя никаких функций. «В отношении генома в целом теория Дарвина предсказывает следующее. Мутации, не влияющие на функционирование организма (т. е. локализованные в «мусорных» ДНК), должны накапливаться с постоянной скоростью, – объясняет Коллинз. – Те же, которые затрагивают кодирующие участки, должны встречаться реже, поскольку, как правило, они вредны для организмов: полезное изменение, дающее организму преимущество при отборе и сохраняющееся в процессе дальнейшей эволюции, – исключительный случай. Так и происходит». В сущности, геномы млекопитающих замусорены элементами ARE, геном человека состоит из них примерно на 45 %. Если сравнить отдельные участки геномов, скажем, человека и мыши, окажется, что идентичные гены и многие ARE занимают одинаковые положения. Коллинз завершает эти выводы язвительным замечанием: «Если не предполагать, что Бог специально разместил эти усеченные ARE так, чтобы сбить нас с толку и ввести в заблуждение, мы практически неизбежно приходим к выводу о существовании у человека и мыши общего предка».</p>
     <p>Если наука так успешно объясняет природу, что нам незачем ссылаться на божества как причину таких удивительных явлений, как ДНК, почему же тогда Фрэнсис Коллинз верит в Бога? И в самом деле, зачем вера в Бога ученому или любому мыслящему человеку? На этот вопрос можно дать два ответа: интеллектуальный и эмоциональный. В интеллектуальном отношении Коллинз строго следует примеру своих коллег-ученых, когда речь заходит об объяснении всего в мире законами природы – с двумя исключениями (по поэтическому определению Иммануила Канта): звездного неба над головой и нравственного закона внутри нас.<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a> Здесь, в сфере космического происхождения законов природы и эволюционных истоков нравственности, Коллинз стоит на осыпающемся краю пропасти. Вместо того чтобы и дальше развивать науку, он совершает «рывок веры». Почему?</p>
     <p>Один из основных прогностических факторов для религиозных убеждений какого-либо человека – вера его родителей и религиозное окружение в семье. Однако в случае Фрэнсиса Коллинза это правило не действует: его родители, светские и свободомыслящие выпускники Йеля, обучали своих четырех сыновей (Коллинз – младший из них) на дому до шестого класса и никогда не поощряли мысли о религии, но и не порицали за них. После динамического влияния родителей, братьев-сестер и других родственников в формировании убеждений важную роль играют сверстники и учителя, и во время учебы в средних классах школы Коллинзу встретился увлеченный своим делом учитель химии. Тогда-то Коллинз и решил, что естественные науки – его призвание. Поскольку скептическое отношение к религии считалось неотъемлемой составляющей научного склада ума, Коллинз по умолчанию обратился к агностицизму, но не после тщательного анализа доводов и свидетельств, а «скорее по принципу «не знаю и знать не хочу». Вычитанные в биографии Эйнштейна сведения о том, как великий ученый отрицал олицетворенного Бога Авраамова, «только подкрепили мой вывод, что ни один мыслящий ученый не в состоянии всерьез принимать во внимание возможность существования Бога, не совершая при этом нечто вроде интеллектуального самоубийства. И я постепенно совершил переход от агностицизма к атеизму. Не испытывая никаких негативных эмоций, я оспаривал духовные убеждения каждого, кто упоминал о них в моем присутствии, и отметал подобные взгляды как сентиментальные и устаревшие суеверия».<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a></p>
     <cite>
      <p>Вера родителей и окружение в семье – один из основных факторов формирования религиозного будущего человека.</p>
     </cite>
     <p>Интеллектуальное строение, которое он возвел на скептическом конце спектра, постепенно было расшатано эмоциональным опытом, полученным в роли студента-медика и стажера, ошеломленного болью и страданиями пациентов, потрясенного тем, как успешно служила им вера в час испытаний. «Сидя у постели этих добрых жителей Северной Каролины и беседуя с ними, я до глубины души поражался духовной стороне испытаний, через которые многие из них прошли. Я повидал множество людей, которым вера придала непоколебимую уверенность в достижении высшего покоя, если не в этом мире, то в другом, несмотря на ужасающие страдания, которых многие из них ничем не заслужили. Если вера и служила им психологическим «костылем», сделал вывод я, то на редкость прочным. Если же вера – не что иное как тонкий налет культурных традиций, почему тогда эти люди не потрясали кулаками, обращаясь к Богу, и не требовали, чтобы их друзья и родные прекратили всякие разговоры о любящей и благожелательной высшей силе?»</p>
     <p>Вопрос уместный, как и тот, что задала ему женщина, страдающая тяжелой и неизлечимой стенокардией, «Во что именно о Боге он верил?» В тот момент скептицизм Коллинза отступил перед вдумчивой впечатлительностью: «Я почувствовал, как краснею, пока, запинаясь, выговаривал: «Я и сам точно не знаю». Явное удивление собеседницы со всей очевидностью высветило ситуацию, которой я избегал почти все свои двадцать шесть лет: я действительно никогда всерьез не задумывался о доказательствах в пользу веры и против нее».</p>
     <p>Семейное окружение Коллинза, его воспитание и образование привели его к скептическому отношению к религии, эту позицию усилили занятия точными науками и общение с другими скептически настроенными учеными. Но теперь эмоциональный триггер заставил его встрепенуться и вновь исследовать доказательства и доводы в пользу религиозных убеждений, но уже с другой точки зрения. «Внезапно все собственные аргументы показались мне на редкость неубедительными, и у меня возникло ощущение, будто под моими ногами трескается лед, – вспоминал Коллинз. – Это осознание ужаснуло меня. Если впредь я не мог рассчитывать на прочность своей атеистической позиции, значит, мне предстояло взять на себя ответственность за поступки, которые я предпочел бы оставить без внимания? Должен ли я отвечать за кого-нибудь, кроме самого себя? Теперь этот вопрос стал слишком остро, игнорировать его было уже невозможно».</p>
     <p>В этот решающий момент, на интеллектуальной «точке перегиба», по достижении которой эмоциональный триггер способен спровоцировать стремительное движение по другому пути, Коллинз обратился к впечатляющим произведениям К. С. Льюиса, который сам пережил состояние потери и обретения. Дверь, ведущая к вере, приоткрылась, слова Льюиса нашли отзвук в душе Коллинза и непреклонно повлекли его к эмоциональной готовности, в состоянии которой замерзший водопад закрыл дверь, ведущую к скептицизму. «Долгое время я дрожал на самом краю этой зияющей пропасти. И наконец, понимая, что бежать некуда, прыгнул».</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Что это был за прыжок?</p>
     <p><emphasis>Разумеется, он внушал страх, иначе я бы не откладывал его так долго. Но когда я наконец совершил его, то испытал ощущение умиротворенности и облегчения. Я жил в напряжении, считая, что уже достиг уверенности в правильности своих убеждений, и вместе с тем понимая, что эта ситуация не может оставаться неизменной до конца моих дней. Мне предстояло либо отрицать это, либо двигаться вперед. Идти вперед было страшно, назад – безответственно с интеллектуальной точки зрения. Но и ненадежная середина не годилась для того, чтобы надолго задерживаться на ней</emphasis>.</p>
     <p>Слушая вас, я задумался о том, что если бы вы родились в другое время или в другом месте, ваш рывок веры мог бы оказаться совсем другим, в рамках иной религии, значит, в вере всегда должен присутствовать некий культурно-исторический компонент.</p>
     <p><emphasis>Так и есть, но я благодарен за то, что путь, который привел меня к вере, не опирался на прочный фундамент детского знакомства с какой-то конкретной религией. Это отчасти избавило меня от необходимости гадать, было ли решение моим собственным или навязанным культурой</emphasis>.</p>
     <p>Как верующий, некогда бывший неверующим, как вы думаете, почему Бог делает свое существование настолько неопределенным? Если он хочет, чтобы мы верили в него, почему бы не сделать это существование очевидным?</p>
     <p><emphasis>Видимо, по той причине, что Богу угодно предоставить нам свободу воли и возможность выбора. Если бы Бог сделал свое существование абсолютно очевидным для каждого, все мы превратились бы в роботов, исповедующих единственную всеобщую веру. И какой в этом смысл</emphasis>?</p>
     <p>Почему, как вы думаете, множество мыслящих людей видят те же доказательства, что и вы, но приходят к иным выводам? Возможно, они по-другому принимают эмоциональные решения.</p>
     <p><emphasis>Все мы привносим накопленный жизненный багаж в каждое решение, которое принимаем, вдобавок есть такие факторы, как то, что говорят свидетельства, и то, как мы хотим услышать сказанное ими. Конечно, множество людей недовольны идеей Бога, имеющего власть над ними, или Бога, который чего-то ждет от них. Эти соображения мучали меня в мои двадцать два года, и я уверен, они же терзают некоторых людей на протяжении всей жизни. Мне пришлось стать верующим, чтобы ощутить вкус свободы, который приносит это состояние</emphasis>.</p>
     <p>Вы обличали сторонников креационизма разумного замысла за их довод «Бог пробелов» (<emphasis>God of the Gaps</emphasis>), но сами, по сути дела, утверждаете, что высшие источники вселенной и нравственного закона содержатся в пробелах, которые не в состоянии объяснить наука. Значит, если мы зайдем достаточно далеко, пробелы в любом случае неизбежны?</p>
     <p><emphasis>Думаю, да. Но пробел пробелу рознь. Пробелам, которые наука в состоянии заполнить естественными объяснениями, не нужен Бог. Но пробелы, которые никак не заполнить естественными объяснениями, годятся для сверхъестественных. Прямо-таки призывают к ним. Вот тут-то и появляется Бог</emphasis>.</p>
     <p>В «Науке добра и зла» (<emphasis>The Science of Good and Evil</emphasis>) я доказываю, что нравственное чувство развилось в нас по той причине, что мы относимся к виду социальных приматов, нам необходимо уживаться друг с другом, следовательно, мы просоциальны, склонны к сотрудничеству и временами даже альтруистичны. Причем альтруистичны нерасчетливо, в соответствии с принципами теории игр «ты – мне, я – тебе», когда я помогаю вам и жду ответной помощи от вас, а в более глубоком, подлинном смысле, радуясь возможности оказать помощь другим. Этот «негромкий внутренний голос» нашего нравственного сознания – то, что создала эволюция. С точки зрения верующего, почему бы Богу не воспользоваться эволюцией, чтобы создать в нас нравственное чувство, так, как он использовал эволюцию, создавая жгутики бактерий или ДНК, которые, как вы утверждаете, эволюционировали?</p>
     <p><emphasis>Здесь я с вами полностью согласен. Мое мнение по этому вопросу эволюционировало со времен написания «Доказательства Бога», где я гораздо пренебрежительнее отверг саму мысль о возможности развития радикального альтруизма. Теперь я считаю, что это вполне возможно. Но это не исключает возможности замысла Божьего, поскольку для меня, сторонника теистического эволюционизма, эволюция – грандиозный замысел Бога для </emphasis>всего <emphasis>творения. Если Божий замысел привел к появлению ногтей на пальцах ног и височных долей мозга, почему то же самое не может относиться к нравственному чувству? И если кто-то пытается отвергать альтруизм как исключительно натуралистическое явление, остается другой вопрос: почему вообще существуют такие принципы, как «верно» и «неверно». Если наше нравственное чувство целиком и полностью является следствием давления эволюции, обманом побудившей нас верить в вопросы нравственности, тогда «верно» и «неверно» – иллюзия. А утверждать, будто бы добро и зло не имеют смысла, – это чересчур даже для закоренелого атеиста. Это беспокоит вас, Майкл</emphasis>?</p>
     <p>Временами – да, беспокоит. Услышав от умирающей женщины в больнице тот же вопрос, который она задала вам, я не знал бы, что ответить. Но я не сторонник этического релятивизма. Это слишком опасный путь, чтобы следовать по нему. Я считаю, что действительно существуют нравственные принципы, которые почти абсолютны, – то, что я называю <emphasis>условными нравственными истинами</emphasis>, в которых есть и что-то условно верное, и что-то условно ошибочное. Под ними я подразумеваю то, что для большинства людей в большинстве мест большую часть времени некое поведение «икс» является верным или неверным. Думаю, это лучший вариант из возможных в отсутствие внешнего источника, подобного Богу. Но даже если существует Бог, воплощающий верное и неверное, как мы должны учиться различать, что есть что? С помощью священных писаний? Посредством молитвы? Как?</p>
     <p><emphasis>С помощью тихого внутреннего голоса</emphasis>.</p>
     <p>Да, я тоже слышу этот голос. Вопрос в другом: что является его источником?</p>
     <p><emphasis>Правильно. Для меня источник внутреннего голоса нравственности – Бог</emphasis>.</p>
     <p>Понимаю. А для меня этот голос – компонент нашей нравственной природы, возникшей в результате эволюции.</p>
     <p><emphasis>Конечно, и, возможно, Бог дал нам эту нравственную природу посредством эволюции</emphasis>.</p>
     <p>Значит, мы пришли к некоему высшему неизвестному?</p>
     <p><emphasis>Да, это так</emphasis>.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Фрэнсис Коллинз нравится мне, я его уважаю. Этот человек отважно обратился к самым глубоким жизненным вопросам, подступил к самому краю пропасти, осмотрелся и поступил так, как счел нужным. Это не мой путь, но воистину только его собственный. Именно в этом случае убеждения носят в высшей степени личный характер, это и есть верообусловленный реализм. Окончательных ответов на вечные вопросы нет.</p>
     <cite>
      <p>Надежда вечна независимо от того, вечна жизнь или нет</p>
     </cite>
     <p>В чем же заключается смысл жизни в условиях столь фундаментальной неопределенности? Неважно, верующий вы или скептик, смысл жизни здесь. И сейчас. Он в нас и вне нас. Он в наших мыслях и в наших поступках. В нашей жизни и в нашей любви. В наших семьях и в наших друзьях. В наших сообществах и в нашем мире. Он в смелости наших убеждений и в характере наших обязанностей. Надежда вечна независимо от того, вечна жизнь или нет.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Удила разума и конь убеждения</p>
     </title>
     <p>Распространенный миф, который большинство людей воспринимает на интуитивном уровне, гласит, что существует обратная зависимость между уровнем интеллекта и верой: по мере роста интеллекта суеверность и вера в магию снижаются. Но в действительности дело обстоит иначе, особенно если направиться к верхнему краю спектра IQ. Среди представителей таких профессий, где у всех IQ выше среднего (среди врачей, юристов, инженеров и т. д.), не прослеживается зависимость между интеллектом и достижениями, так как на этом уровне в игру вступают другие переменные, определяющие карьерные результаты (честолюбие, распределение времени, социальные навыки, связи и знакомства, везение и т. д.). Так и в тех случаях, когда люди сталкиваются с утверждениями о том, в чем они разбираются слабо (а для большинства людей такими будут почти все утверждения), интеллект обычно не влияет на формирование убеждений с единственным исключением: как только человек приобретает некие убеждения, то чем он умнее, тем успешнее находит этим убеждениям логическое обоснование. Таким образом, <emphasis>разумные люди верят в странное и непонятное потому, что владеют искусством защиты убеждений, к которым пришли по «неразумным» причинам</emphasis>.</p>
     <p>Большинство людей чаще всего приходят к убеждениям по множеству различных причин, в том числе связанных с особенностями личности и темперамента, влиянием семейных и культурных предпосылок, родителей, братьев и сестер, сверстников и учителей, образования и книг, наставников и кумиров, а также разнообразного жизненного опыта и событий, из которых лишь очень немногие имеют хоть какое-то отношение к интеллекту. Идеал Просвещения, <emphasis>Homo rationalis</emphasis>, призывает нас садиться перед списком фактов, взвешивать их, сопоставляя «за» и «против», а потом с помощью логики и разума определять, какой набор фактов наилучшим образом подкрепляет ту или иную теорию. Но убеждения у нас формируются совсем не так. При этом процессе факты, полученные из внешнего мира, наш мозг пропускает сквозь разноцветные фильтры мировоззрений, парадигм, теорий, гипотез, домыслов, догадок, предчувствий и предубеждений, накопленных за время жизни. А затем мы сортируем факты, отбирая среди них подтверждающие то, во что мы уже верим, и игнорируя или логически отметая противоречащие нашим убеждениям.</p>
     <cite>
      <p>Удила разума находятся во рту коня убеждений.</p>
     </cite>
     <p>Дилемма мистера Д’Арпино заключается в том, чтобы понять произошедшее с ним: не объяснить, как последствие пережитой травмы или сбоя в работе нейронов, а преобразовать, как придающее внешнему голосу внутренний смысл. Обращение доктора Коллинза в веру заключалось в реорганизации его опыта таким образом, чтобы он приобрел смысл для веры, а его интеллектуальное путешествие – наглядный пример тому, как сила убеждений движет разумом и рационализмом в своих целях, и наоборот. Удила разума находятся во рту коня убеждений. Поводья натягиваются и направляют, уговаривают и побуждают, увлекают и соблазняют, но в итоге конь двинется по естественному для него пути.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3</p>
     <p>Путь скептика</p>
    </title>
    <section>
     <p>В коре нашего головного мозга есть нейронная сеть, которую нейробиологи называют <emphasis>левополушарным интерпретатором</emphasis>. Если можно так выразиться, это повествовательный аппарат мозга, который организует события в виде логической последовательности, сплетает из них исполненный смысла сюжет. Этот процесс особенно эффективен, когда речь идет о биографии и автобиографии: узнав о новом жизненном повороте, легко вернуться в прошлое и реконструировать движение к определенной точке, а не к какой-нибудь другой таким образом, чтобы это движение стало почти неизбежным, как только будут определены начальные условия и конечный результат.</p>
     <p>Несмотря на то, что в разных текстах я уже приводил отдельные автобиографические эпизоды, чтобы проиллюстрировать ту или иную мысль, здесь я расскажу, как пришел к своим религиозным, политическим, экономическим и социальным убеждениям, а попутно упомяну и некоторые факты из своей личной жизни, о которых прежде нигде не писал. Вот рассказ о пути скептика, изложенный в ретроспективе, с пониманием, что мой левополушарный интерпретатор предубежден точно так же, как любой другой, особенно в реконструировании памятных событий моего собственного прошлого.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Мое возрождение в вере</p>
     </title>
     <p>За долгие годы немало значения было придано тому факту, что некогда я был возродившимся в вере христианином, который либо впал (с точки зрения верующих) в религиозное неверие, либо достиг его (с точки зрения скептиков). Христиане пытались приписать мою кончину как верующего моей вере в эволюцию и записывали на счет либерального светского образования, которое есть зло, еще одну заблудшую душу. Атеисты возвещали о моем отходе от веры, как о свидетельстве тому, что образование, особенно обучение естественным наукам, сокрушает древнюю мифологию и устаревшие убеждения, основанные на вере. Истина гораздо сложнее: важные религиозные, политические или идеологические убеждения редко объясняются единственными причинными факторами. Человеческие мысли и поступки почти всегда многовариантны по причинам, и убеждения не являются исключением.</p>
     <p>Я родился отнюдь не в семье возродившихся в вере людей. Никто из моих четырех родителей (двоих родных и двоих неродных) не был ни в коей мере религиозным, но и нерелигиозными людьми их тоже нельзя назвать. По-моему, они просто не задумывались о Боге и религии. Подобно многим детям времен Великой депрессии, достигшим совершеннолетия во время Второй мировой войны и участвовавшим в ней, мои родители просто хотели устроиться в жизни. Никто из них не учился в колледже, все много и тяжело трудились, чтобы обеспечить детей. Мои родители развелись, когда мне было четыре года, и оба вновь вступили в брак: мама вышла за мужчину с тремя детьми, которые стали моими сводными братьями и сестрами, отец женился на женщине, с которой у них родились две дочери – мои неполнородные сестры. Моя семья представляла собой образцовую американскую переформированную семью. Несмотря на то, что периодически меня отправляли в обязательную воскресную школу (у меня до сих пор хранится Библия из «церкви освещенного окна» в Ла-Каньяде, Калифорния), религиозные службы, молитвы, чтение Библии и разговоры о Боге, типичные для религиозных семей, в обоих моих домах отсутствовали. Насколько мне известно, никто из моих братьев и сестер до сих пор не проявляет особой набожности, как и двое моих оставшихся в живых неродных родителя. Мой родной отец умер от инфаркта в 1986 году, мама – от рака мозга в 2000 году Ни он, ни она так и не приняли религию, мама не сделала этого даже за десятилетие борьбы за жизнь, перенеся шесть операций на мозге и несколько курсов лучевой терапии.</p>
     <p>Вообразите же себе их удивление, когда в 1971 году в начале выпускного класса я объявил, что «возродился в вере» и признал Иисуса своим спасителем. По предложению моего лучшего друга Джорджа, которого на следующий день в церкви поддержали и его глубоко религиозные родители, я повторил слова из стиха 3:16 из Евангелия от Иоанна как Благую весть, каковой они и являются. Я стал чрезвычайно набожным, всей душой уверовал в то, что Иисус принял страшные муки и умер не только за все человечество, но и за меня лично. Только за меня! Это было приятно. Казалось, что так все и было. Следующие семь лет я подтверждал слова делами. Буквально. Ходил от дома к дому, от человека к человеку, свидетельствовал о Боге и благовествовал о христианстве. Я стал «библейским фанатиком», по выражению одного из друзей, или «сдвинулся на Иисусе», как говорил один из моих братьев. Религия в умеренных дозах – одно дело, но когда кто-то лишь о ней и говорит, тем самым он создает массу неудобств для родных и друзей, не разделяющих его религиозное рвение.</p>
     <p>Одно из решений проблемы уместности в обществе – ограничить круг общения единомышленниками-верующими, что я и сделал. Я сдружился с другими христианами из школы, посещал уроки по изучению Библии, пел и общался в христианском доме собраний, прозванном «Амбар» (красное строение, похожее на сарай). Я поступил в университет Пеппердина, учебное заведение Церкви Христа, где посещение церковных служб дважды в неделю было обязательным, как и учебная программа, в которую входили курсы по Ветхому и Новому Заветам, жизни Иисуса и произведениям К. С. Льюиса. Хотя вся эта богословская выучка пригодилась мне много лет спустя, во время публичных дебатов о Боге, религии и науке, в то время я приобретал ее потому, что верил, а верил по той причине, что безоговорочно признал существование Бога наряду с воскресением Иисуса и всеми прочими догматами веры. Годы учебы в Пеппердине – жизнь в Малибу, в одной комнате с профессиональным теннисистом (однажды Пол Ньюмен звонил ему, чтобы договориться о частных уроках, и моя мама чуть не упала в обморок, узнав, что я лично беседовал с ее малым божеством), пинг-понг и «монополия» в мужской компании, собирающейся в десятой комнате общежития (женщин в мужские общежития не пускали, и наоборот), речи президента Джеральда Форда и отца водородной бомбы Эдварда Теллера, изучение религии и психологии под руководством выдающихся преподавателей – остаются самыми памятными в моей жизни.</p>
     <p>То, что случилось потом, несколько озадачивает креационистов и сторонников разумного замысла, ищущих подкрепления своей убежденности в том, что изучение теории эволюции представляет угрозу для религиозной веры.<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a> Ряд факторов, имеющих отношение к моему отвращению от веры, к процессу, обратному возрождению в вере, можно было проследить вплоть до моего опыта обращения к религии. Вскоре после того, как я принял сердцем Христа, я с жаром объявил еще одному своему глубоко религиозному школьному другу по имени Фрэнк, что я стал христианином. Я ожидал воодушевленного приема в члены клуба, куда он так усердно уговаривал меня вступить, но вместо этого Фрэнк был разочарован – ведь я обратился к Пресвитерианской церкви и присоединился к ней! – и объяснил, что я совершил большую ошибку, выбрав «неправильную» религию. Сам Фрэнк был свидетелем Иеговы. После школы (и до университета Пеппердина) я учился в колледже Глендейл, где мою веру испытывали несколько нерелигиозных преподавателей, особенно Ричард Хардисон, чей курс философии заставил меня пересмотреть свои аргументы наряду с фактами, как оказалось, не всегда здравыми и верными. Но согласно христианской мантре испытание веры – шанс дать окрепнуть этой вере в Господа. И она действительно крепла, поскольку ей не раз бывал брошен весьма серьезный вызов.</p>
     <p>После Пеппердина я приступил к учебе в аспирантуре Университета штата Калифорния в Фуллертоне, специализируясь на экспериментальной психологии. Я по-прежнему был христианином, хотя устои моей веры уже трещали под тяжестью других факторов. Из чистого любопытства я записался на предназначенный для бакалавров курс эволюционной биологии, который читал неугомонный преподаватель Байард Браттстром, герпетолог (специалист по рептилиям) и одаренный шоумен. Занятия проходили по вторникам, с семи до десяти вечера. Я обнаружил, что свидетельства эволюции несомненны и многочисленны, а аргументы в пользу креационизма, о которых читал, – неоднозначны и бессодержательны. После того как заканчивалась трехчасовая демонстрация эрудиции и развлекательного таланта Браттстрома, его слушатели перебирались в «Клуб 301» в центре Фуллертона – ночной клуб, где студенты зависали надолго, под взрослые напитки обсуждая недетские вопросы. К тому времени я уже сталкивался со всевозможными точками зрения, преимущественно во время шумных дебатов на курсах и семинарах в Пеппердине, но в новых условиях мне прежде всего бросилась в глаза неоднородность убеждений моих однокашников. Поскольку меня окружали уже не только христиане, не предполагалось никаких социальных наказаний за скептическое отношение почти к чему угодно. Но за исключением дискуссий в «Клубе 301», затягивавшихся до глубокой ночи, в учебной обстановке вопрос религии никогда не поднимался. В аудиториях нам полагалось заниматься наукой, что мы и делали. Религия просто не вписывалась в эту среду. Так что мою христианскую веру уничтожил не факт изучения мной теории эволюции, а возможность оспаривать любые убеждения, не опасаясь психологических потерь или расправы общественности. Но в этом процессе сыграли свою роль и другие факторы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Расставаясь с религией</p>
     </title>
     <p>На кафедре психологии, где я официально учился, стремясь получить степень магистра экспериментальной психологии, моим научным руководителем и наставником был Дуглас Наварик, ученый старой школы и приверженец Скиннера, который проповедовал скрупулезную научную методологию и не терпел у своих студентов ни предрассудков, ни небрежности мышления. Как он напомнил мне в недавнем письме, отвечая на мой вопрос относительно его убеждений в те давние времена (по прошествии трех десятилетий воспоминания поблекли), «в научных рамках я придерживаюсь традиционного, эмпирического, причинно-следственного подхода (то есть независимых и зависимых переменных). Но вне этих рамок я стараюсь сохранять «непредвзятость», чтобы ничего не упустить, например, возможность того, что совпадение может означать нечто большее, чем случайное событие, поэтому обращаю внимание на дополнительные признаки смысла, то есть закономерности событий, но признаю, что это чистейшие домыслы».</p>
     <p>Да, я отчетливо помню, как проникался этой философией науки, присущей Наварику, потому что в то же время, когда мы методично проводили эксперименты в контролируемых условиях его лаборатории, невероятная шумиха поднялась вокруг парапсихологической лаборатории Тельмы Мосс (в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе), где она изучала «фотографию по методу Кирлиан» (снимки «энергетических полей», окружающих живые организмы) наряду с гипнозом, призраками, левитацией и т. п. Поскольку эти квалифицированные ученые были талантливее и гораздо образованнее меня, я полагал, что в паранормальных явлениях, по-видимому, и вправду что-то есть. Но как только я открыл для себя движение скептиков и его обоснованный анализ подобных притязаний, мой скептицизм пересилил мою веру.</p>
     <p>Кроме того, в настоящее время я убежден, что никакой «души» не существует и что все мыслительные процессы можно объяснить исключительно благодаря пониманию исходных нейронных коррелятов поведения, и оба этих убеждения сформированы в первую очередь скиннеровскими принципами Наварика: «Я отрицаю «менталистические» объяснения поведения, – напомнил он мне, – то есть приписывание поступков теоретическим построениям, имеющим отношение к таким внутренним состояниям, как «понимает», «чувствует», «знает», «улавливает», «рассуждает», «хочет», «нуждается», «верит», «думает», «ожидает», «удовольствие», «желание», и т. п., к материализованным понятиям, которыми студенты обычно пользуются в работах, хотя их и предупреждают, что это чревато потерей баллов».<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a> Не только студенты материализуют душу из поведения. Так поступают в буквальном смысле слова все, поскольку «душа» – одна из форм дуализма, которая, как я подробно объясню в последующей главе, по-видимому, внутренне присуща нашей когнитивной деятельности. Мы прирожденные дуалисты, вот почему бихевиористы и нейробиологи так настойчиво и с такой досадой пытаются пресечь разговоры о душе.</p>
     <p>На волне своего новообретенного интереса к теории эволюции, возникшего при посещении занятий у Браттстрома, я приступил к изучению этологии (науки об эволюционных первопричинах поведения животных) под руководством вдумчивого и внимательного преподавателя Маргарет Уайт, которая повела меня к пониманию биологии человеческого поведения и эволюции социодинамики в группах приматов. (Однажды она отправила меня в зоопарк Сан-Диего на целые выходные наблюдать за горной гориллой – это занятие мы с гориллой, протаращившись друг на друга много часов подряд, одинаково сочли бесполезным). Это произошло почти за два десятилетия до того, как эволюционная психология стала полноправной наукой, тем не менее фундамент был заложен для моей последующей работы по эволюционным истокам религии и нравственности. Кроме того, я прошел курс культурной антропологии у неутомимой путешественницы, по-житейски мудрой Марлин Добкин де Риос. Ее лекции и книги, посвященные впечатлениям от поездок в Южную Америку, полные рассказов о шаманах, пользующихся галлюциногенными средствами, об анимистических культах, духах, призраках и богах показали мне, насколько ограничены мои взгляды и как наивно с моей стороны было полагать, что мои христианские убеждения основаны на Единственной Истинной Религии, в то время как все прочие имеют явную культурную обусловленность.</p>
     <p>Вся эта поступающая информация побудила меня самостоятельно заняться сравнением мировых религий и в конце концов привела к осознанию, что этих зачастую совершенно несовместимых убеждений придерживались люди, которые так же твердо, как я, верили в свою правоту и в то, что все остальные заблуждаются. По прошествии примерно половины срока обучения я втихомолку отказался от своих религиозных убеждений и перестал носить на шее серебряный <emphasis>ихтис </emphasis>(от <emphasis>греч</emphasis>. «рыба», что иногда расшифровывают как «Иисус Христос Сын Божий Спаситель»). Я никому не стал сообщать об этом, поскольку никого это и не интересовало, кроме разве что моих братьев и сестер, которые, вероятно, вздохнули с облегчением, увидев, что больше я не пытаюсь спасти их души.</p>
     <p>Пока я утрачивал свою религию, одним из первых ко мне пришло понимание, как, должно быть, раздражающе я действовал на приверженцев различных вер (или на людей, не придерживающихся никакой веры) своим непрестанным проповедованием – естественным результатом веры в причастность к Единственной Истинной Религии, в которую должны обратиться и все остальные, дабы не утратить навсегда шанс обрести вечное блаженство. Необходимость выбирать между верой, награда за которую будет дарована на небесах, и неверием, карой за которое станет ад, кажется неверующим слишком суровой и, в сущности, ветхозаветной. Но так быть не должно. Самые ревностные евангелические христиане, к которым, несомненно, относился и я, проповедуют Евангелие не только по воскресеньям, но и во все прочие дни, при любой возможности, ни в коем случае не ставят свою свечу под сосудом, как сказано в Мф 5:16: «Так да светит свет ваш пред людьми, чтобы они видели ваши добрые дела и прославляли Отца вашего Небесного». По сути дела, быть евангелическим христианином – это прежде всего открыто любить Господа и стараться привести к Христу как можно больше людей, в противном случае вы не евангелический христианин. Я занимался Божьим делом, что могло быть важнее? С точки зрения евангелического христианина, церковь не отделена от государства. Да, Иисус говорил нам отдавать «кесарево кесарю, а Божие Богу» (Мф 22:21), но мы считали, что речь идет о конкретных податях, а не об общей цели – привести всех людей к Господу.</p>
     <p>Что еще важнее, я, как неверующий, осознал власть, которой обладает парадигма веры, пропуская все происходящее сквозь призму религии. Случайность, возможность и вероятность теряют всякое значение с точки зрения христианина. Все происходит по какой-либо причине, у Бога имеется замысел для всех и каждого из нас. Когда случается что-то хорошее, это значит, Бог вознаграждает нас за веру, добрые дела или нашу любовь к Христу. Когда случается плохое – ну что ж, разве вы не знали, что пути Господни неисповедимы? Кто я такой, чтобы сомневаться, задавать вопросы, бросать вызов Всемогущему? Этот фильтр веры действует на каждом уровне, от возвышенного до смехотворного, от карьерных устремлений до спортивных результатов. Я благодарил Бога за все: от поступления в Пеппердин (мои оценки и тестовые баллы соответствовали условиям приема лишь с натяжкой, это уж точно) до найденного места на парковке Христианской ассоциации молодых людей, где я работал. С точки зрения христианина, всему есть место и все на своем месте, «время рождаться и время умирать» (Еккл 3:2), – эта идея попала даже в популярную песню 60-х годов, и когда я был верующим, не казалась мне такой слащавой, как теперь.</p>
     <p>В условиях верообусловленного реализма даже политические, экономические и социальные события разворачивались по логике библейских последних времен: по левую руку у меня лежала открытая газета <emphasis>Los Angeles Times</emphasis>, по правую – книги пророков Даниила, Иезекииля или Откровение. Кто все-таки антихрист – аятолла Хомейни или Генри Киссинджер? Четыре всадника апокалипсиса – это наверняка ядерная война, перенаселенность, загрязнение окружающей среды и болезни. Нынешнее государство Израиль основано в 1948 году, значит, если в расчетах нет ошибки, второе пришествие наступит… очень скоро. Когда я стал неверующим, все эти политические и экономические события стали выглядеть скорее махинациями, в основе которых лежат человеческая природа и история культуры. Светское мировоззрение позволило мне увидеть, что в законах природы и вероятных случаях действует своя логика, и, кроме того, на них влияет движение по проложенным историей руслам, в целом не зависимое от наших поступков и никак не относящееся к нашим желаниям.</p>
     <p>Однако в итоге к скептицизму меня склонила проблема зла: если Бог всеведущ, всемогущ и всеблаг, почему же тогда с хорошими людьми случается плохое? Сначала в ход пошли интеллектуальные соображения, и чем больше я размышлял о раковых болезнях, врожденных аномалиях и авариях, тем больше убеждался, что Бог либо беспомощен, либо зол, либо его попросту не существует. Затем пришла очередь эмоциональных соображений, с которыми мне пришлось столкнуться на самом примитивном уровне. Я никогда и никому не рассказывал об этом, но в последний раз я молился Богу в начале 80-х годов, вскоре после того, как решил, что больше в него не верю. Что же побудило меня в последний раз обратиться к нему? Моя студенческая любовь, выросшая на Аляске талантливая и красивая девушка по имени Морин, с которой я познакомился в Пеппердине и в то время еще встречался, попала в страшную автомобильную аварию среди ночи в какой-то глуши. Морин работала в компании, которая занималась инвентаризацией, ее сотрудники передвигались по штату в фургонах, переезжая от одного места работы к другому; в промежутках между работой они спали на сиденьях фургона. На шоссе машину занесло, она перевернулась несколько раз, в итоге Морин получила перелом позвоночника, ее парализовало ниже пояса. Когда она позвонила мне под утро из больницы в каком-то захолустье, на расстоянии нескольких часов езды от Лос-Анджелеса, я решил, что она легко отделалась, ведь ее голос звучал отчетливо и оптимистично, как всегда. Лишь несколько дней спустя, после того, как мы перевезли ее в медицинский центр Лонг-Бич, чтобы поместить в барокамеру и попытаться хоть немного оживить сильно пострадавший спинной мозг, до меня начал доходить весь смысл последствий случившегося. Осознание перспектив Морин рождало во мне тошнотворное ощущение, неописуемое чувство ужаса – к чему все, если его могут отнять в любое мгновение?</p>
     <cite>
      <p>По левую руку у меня лежала открытая газета <emphasis>Los Angeles Times</emphasis>, по правую – книги пророков Даниила, Иезекииля или Откровение. Кто все-таки антихрист – аятолла Хомейни или Генри Киссинджер?</p>
     </cite>
     <p>Там, в интенсивной терапии, полными ужаса днями и бессонными ночами, то вышагивая туда-сюда по холодным стерильным коридорам, то сидя на жестком пластиковом стуле в приемной и слушая стоны и молитвы других скорбящих, я преклонил колено и опустил голову в молитве, прося Бога исцелить сломанную спину Морин. С такой глубокой искренностью я еще никогда не молился. Я умолял Бога ради Морин закрыть глаза на мои сомнения. Я выражал готовность отказаться от всякого неверия. В то время и в том месте я снова стал верующим. Я верил потому, что хотел верить: если во вселенной есть хоть какая-нибудь справедливость, то этот нежный, любящий, умный, ответственный, преданный и заботливый дух ничем не заслужил, чтобы его поместили в искореженное тело. Справедливый и любящий Бог, обладающий силой исцелять, наверняка вылечил бы Морин. Но он этого не сделал. И теперь я убежден: не сделал не потому, что «пути Господни неисповедимы» или «у него для Морин особый замысел» (до тошноты банальные утешения, которые верующие порой предлагают в трудные минуты мучений, в итоге оказывающихся напрасными), а просто потому, что Бога нет.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Безбожные нравственные ценности</p>
     </title>
     <p>Если окажется, что я ошибся и что Бог есть, и что этот иудео-христианский Бог обращает внимание скорее на веру, чем на поведение, тогда я предпочел бы провести вечность не с ним, а с радостью отправился бы туда, где скорее всего окажутся мои родные, друзья и коллеги, поскольку большинство высших ценностей у нас общие.</p>
     <p>Независимо от того, есть Бог или нет, принципы, которых я придерживаюсь и которыми стараюсь руководствоваться в жизни, остаются прежними. В философии это явление называется «дилемма Евтифрона», впервые ее изложил 2500 лет назад греческий философ Платон в диалоге «Евтифрон». Герой Платона, Сократ, задает юноше Евтифрону следующий вопрос: «Подумай вот о чем: благочестивое любимо богами потому, что оно благочестиво, или оно благочестиво потому, что его любят боги?» Иначе говоря, мы расцениваем те или иные поступки как благочестивые потому, что богам нравятся эти поступки, или же богам нравятся эти поступки из-за присущего им благочестия? В современном монотеизме эта дилемма формулируется так же, как в политеизме древних греков: Бог принимает нравственные принципы, возникшие естественным образом и внешние по отношению к нему потому, что они целесообразны («благочестивы»), или эти нравственные принципы целесообразны только потому, что Бог называет их таковыми?<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a></p>
     <p>Если нравственные принципы имеют ценность только потому, что мы верим в то, что их создал Бог, тогда в чем же заключается их ценность, если Бога нет? К примеру, принцип честности и откровенности в общении людей – основа доверия, насущно необходимая в человеческих отношениях; это верно независимо от того, придает ли значение этому принципу источник, находящийся за пределами нашего мира. Действительно ли нужен Бог, чтобы убедить нас, что убийство – это плохо? Почему нарушать обещания безнравственно, ведь потому же, что это разрушает доверие между людьми, а не потому, что безнравственными подобные поступки объявил творец вселенной? Таким образом, большинство принципов (а также моих политических, экономических и социальных взглядов), которые я приобрел, изучая свои убеждения, разделяют мои консервативные друзья и коллеги, в том числе и теисты. Следовательно, я не соответствую традиционным представлениям о либерале или консерваторе. К этой части моего путешествия веры мы и обратимся далее.</p>
     <cite>
      <p>Если нравственные принципы имеют ценность только потому, что мы верим в то, что их создал Бог, тогда в чем же заключается их ценность, если Бога нет?</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Радикал в борьбе за свободу</p>
     </title>
     <p>Не могу утверждать наверняка, что уверовал в истинность достоинств экономики свободного рынка и фискального консерватизма или это мой темперамент и особенности личности так охотно откликнулись на своеобразный когнитивный стиль. Как в случае с большинством систем убеждений, здесь, вероятно, имело место сочетание и того, и другого. Меня воспитали родители, которым наилучшим образом подходили определения «фискально-консервативные» и «социолиберальные»; сегодня их назвали бы либертарианцами, но к моменту достижения ими совершеннолетия, в 40–50-х годах ХХ века, такого ярлыка еще не существовало. На протяжении всего детства мне внушали фундаментальные принципы экономического консерватизма, такие, как упорный труд, личная ответственность, самоопределение, финансовая независимость, небольшое правительство и свободный рынок.</p>
     <p>Располагая такой экономической подготовкой, на старших курсах Пеппердина я впервые ознакомился с романом «Атлант расправил плечи» писательницы и философа Айн Рэнд. Я ничего не знал ни об этой книге, ни об ее авторе, вдобавок не был поклонником художественной литературы, но каким-то образом одолел первую сотню страниц, а потом книга увлекла меня. Миллионы читателей сами преодолели это препятствие, последователи Айн Рэнд гордятся тем, что ее книги «меняют жизнь читателей к лучшему». По результатам исследования, проведенного в 1991 году Библиотекой Конгресса и клубом «Книга месяца», «Атлант расправил плечи» уступает по популярности только Библии (но «исследование», по-видимому, представляло собой скорее рекламную кампанию с целью побудить читателей покупать издание клуба «Книга месяца»).<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a> Рэнд и по сей день остается известным и влиятельным автором. В 2009 году после выплат субсидий в размере триллионов долларов и введения сопутствующей программы правительственного вмешательства в дела свободного рынка, словно целиком взятой со страниц «Атланта», читатели стали обращаться к книгам Рэнд чаще, чем когда-либо прежде. Сторонники «движения чаепития» продвигали «Атланта» с помощью таких мемов, как «Атлант расправляет плечи», «Кто такой Джон Галт?» и даже сверхкрутого «Галт. Джон Галт». Продажи «Атланта» достигли полумиллиона экземпляров только в этом году. В итоге он стал конкурентом лучшим новым романам года – неплохой результат для романа полувековой давности, на тысячу с лишним страниц, насыщенных пространными рассуждениями о философии, метафизике, экономике, политике и даже о сексе и деньгах.<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a></p>
     <p>В чем же секрет привлекательности персонажей Рэнд и ее сюжета, если люди продолжают читать ее книги и увлекают этим чтением других? Полагаю, причина в том, что в нашу постмодернистскую эпоху нравственного релятивизма Айн Рэнд отстаивает свои взгляды четко, недвусмысленно, открыто и страстно. Ее персонажи – Homo economicus на стероидах: ультрарациональные, предельно практичные, пользующиеся свободой выбора «сверхчеловеки». По мнению недавнего биографа Рэнд Дженнифер Бернс, автора книги «Богиня рынка: Айн Рэнд и американские правые» (<emphasis>Goddess of the Market: Ayn Rand and the American Right</emphasis>), притягательность Рэнд объясняется ее почти мессианским восприятием мира: «Рэнд задумала свои книги как нечто вроде священного писания, и при всем акценте, сделанном ею на разуме, эмоциональная и психологическая сторона ее романов обессмертили их».<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a> И действительно, несмотря на то, что Рэнд называла свою философию «<emphasis>объективизмом</emphasis>» и говорила, что она опирается на четыре основные догмы – объективную реальность, разум, личный интерес и капитализм – силу притяжения создает страсть писательницы к жизни с ее ценностями.</p>
     <p>Разумеется, недостатки Рэнд и ее движения не ускользнули от моего скептического взгляда. В своей книге 1997 года «Почему люди верят в удивительное» (<emphasis>Why People Believe Weird Things</emphasis>) я посвятил целую главу похожему на культ движению, которое сложилось вокруг книг Рэнд (и назвал эту главу «Самый невероятный культ в истории»). Я пытался показать, что экстремизм любого рода, даже тот, который воздерживается от поведения, типичного для культов, способен стать иррациональным. И действительно, многие характеристики культа присущи предмету веры последователей объективизма, в первую очередь благоговение перед лидером, вера в его непогрешимость и всеведение, преданность абсолютной истине и абсолютной нравственности согласно их определениям, данным конкретной системой убеждений. А именно я процитировал описание ближайшего окружения Рэнд, оставленное Натаниэлом Бранденом, избранным интеллектуальным наследником Рэнд. В этом описании он перечислил другие основные догмы, помимо четырех упомянутых выше, которым полагалось следовать, в том числе:</p>
     <cite>
      <p>Айн Рэнд – величайший человек из всех, какие когда-либо жили на свете. «Атлант расправил плечи» – величайшее из человеческих достижений в мировой истории. В силу своего философского гения Айн Рэнд – верховный арбитр по любым вопросам, имеющим отношение ко всему рациональному, нравственному и уместному в жизни человека на земле. Не может быть хорошим объективистом тот, кто не восхищается тем же, чем восхищается Айн Рэнд, и не осуждает то, что осуждает она. Не может быть полностью последовательным индивидуалистом тот, кто не соглашается с Айн Рэнд по любому фундаментальному вопросу.<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a></p>
     </cite>
     <p>Тем не менее любое обсуждение последователей Рэнд или непристойностей ее частной жизни должно начинаться с оговорки: <emphasis>критика основателя философского течения сама по себе еще не означает отрицания какого-либо из постулатов этой философии</emphasis>. Согласно большинству свидетельств сэр Исаак Ньютон был нарциссистом, мизогином, эгоцентричным брюзгой, однако его теории света, гравитации, строения космоса оправдывают сами себя и являются не более и не менее истинными, чем если бы их выдвинул джентльмен-праведник. Возможно, критическое отношение Айн Рэнд к коммунизму порождено страшными событиями, которые писательница и ее близкие пережили при безжалостном коммунистическом режиме в России (в том числе конфискация отцовского бизнеса), однако ее критика коммунизма могла быть столь же истинной или ложной (она истинна), если бы Рэнд выросла на ферме в Айове.</p>
     <p>Большей частью учения Рэнд либо дополняли то, во что я уже верил, либо увлекали меня по уже избранному пути веры, поэтому я мог бы, не покривив душой, назвать себя поклонником Айн Рэнд и ее романов, если в тех случаях, когда научные данные вступают в противоречие с политической и экономической философией, у меня есть возможность отдавать предпочтение данным. Например, меня особенно тревожила выдвинутая Рэнд теория человеческой природы как исключительно эгоистичной и агрессивно соперничающей: в «Атланте» ее определением служит знаменитая «клятва», произносимая героями романа, – «клянусь своей жизнью и любовью к ней, что никогда не буду жить ради другого человека и никогда не попрошу и не заставлю другого человека жить ради меня» (пер. с англ. Д. В. Костыгина. – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.). Эволюционные психологи и антропологи уже доказали, что люди имеют двойственную природу: они не только эгоистичны, склонны к соперничеству и алчны, но и альтруистичны, способны сотрудничать и отзывчивы. В «Науке добра и зла» и «Рыночном разуме» (<emphasis>The Mind of the Market</emphasis>) я выдвинул в пользу эволюционной этики и эволюционной экономики аргументы, которые большинство рэндианцев сочли бы приемлемыми для экономики свободного рынка. Читая романы Айн Рэнд и постигая логику ее доводов в пользу экономической и политической свободы (сама Рэнд называла себя «радикалом в борьбе за капитализм»), я ознакомился с обширными трудами по науке рынков и экономики, а также с философией свободы, и на все это живо откликнулись свойства моей личности и темперамент. Я – радикал в борьбе за свободу.</p>
     <p>Одним из источников влияния на мое политическое и экономическое мышление стал бывший физик Эндрю Галамбош, преподававший на частных курсах в основанном им Институте свободного предпринимательства. Свою сферу деятельности он называл «волевая наука», и я прослушал вводный курс V-50. Это было сочетание философий науки, экономики, политики и истории, ничего подобного в колледже я не слышал ни разу. Капитализм свободного рынка на стимуляторах, и вместе с тем – очень контрастное черно-белое мировоззрение, в котором Адам Смит хорош, Карл Маркс плох; индивидуализм – это хорошо, коллективизм – плохо, свободная экономика – хорошо, экономика смешанного типа – плохо. Рэнд выступала в защиту правительства с ограниченными полномочиями, а Галамбошу даже оно казалось излишним: в своей теории он рассматривал общество, где все приватизируется, пока деятельность правительства не угаснет. Как можно достичь такого результата? В соответствии с определением, которое Галамбош дал свободе как «состоянию общества, возникающему, когда каждый индивид обладает полным (то есть стопроцентным) контролем над своей собственностью». Таким образом, свободным является общество, в котором «каждый может делать все, что пожелает, без каких-либо исключений, пока эти действия затрагивают лишь принадлежащую ему собственность; человек не вправе делать то, что воздействует на собственность других людей, если он не получил согласие ее владельца». Галамбош различал три типа собственности: <emphasis>изначальную </emphasis>(жизнь человека), <emphasis>первичную </emphasis>(его идеи и мысли) и <emphasis>вторичную </emphasis>(производные изначальной и первичной собственностей, например использование земли и материальных благ). В таком случае капитализм – это «общественная структура, механизм которой способен обеспечивать полную защиту всех форм собственности». Следовательно, для создания по-настоящему свободного общества нам надо просто «выявить средства, пригодные для создания капиталистического общества».<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a></p>
     <p>Ни один экономист не признал бы такое общественное устройство капитализмом, однако Галамбошу хватало дерзости с увлечением пропагандировать его, и многие из нас, слушателей, понесли его идеи миру в той степени, в какой нам это было позволено; всем нам пришлось подписать соглашение и пообещать, что мы никому не станем разглашать суть идей нашего наставника, однако вправе побуждать других людей учиться у него. Как и в случае с Рэнд, часть моих взглядов на политику и экономику была сформирована Галамбошем, однако сразу после угасания начального энтузиазма в действие вступил мой скептицизм, особенно при преобразовании теории в практику. Определения собственности – это замечательно, но что происходит, когда нам не удается договориться о том, что считать нарушением прав собственности? Неизбежен примерно следующий ответ: «В обществе, свободном по-настоящему, все подобные споры будут решаться мирным путем в третейском суде». Эти фантазии, противоречащие фактам, напомнили мне одного из преподавателей-марксистов, который отвечал на каверзные вопросы в том же духе («в истинно коммунистическом обществе этой проблемы не будет»).</p>
     <p>Благодаря тем, кто рекомендовал мне Галамбоша, я познакомился с одним из его протеже – Джеем Стюартом Снелсоном, который после разрыва с Галамбошем преподавал в своем Институте прогресса человека. Для того чтобы обособить себя от своего наставника, Снелсон построил теорию общества свободного рынка на фундаменте австрийской школы экономики, в первую очередь на работах австрийского экономиста Людвига фон Мизеса и его главного труда «Человеческая деятельность» (1949 год). Описывая, как бесчисленные и разнообразные действия правительства подавляют свободу, Снелсон объяснял, что «свобода существует там, где политика вмешательства не отнимает у индивида право выбора. Свободный рынок существует там, где не ограничивают свободу людей покупать и продавать». Воры, хулиганы, бандиты и убийцы отнимают у нас свободы, продолжал Снелсон, однако конгрессмены, сенаторы, губернаторы и президенты ограничивают нашу свободу в гораздо более широких масштабах, чем все преступники вместе взятые. И Снелсон доказывал, что это делается с лучшими намерениями, так как представители власти убеждены, что «лишение людей свободы выбора дает возможность наиболее полным образом удовлетворить максимально большое количество людей». Движимые этими благими намерениями, располагая политической властью, чтобы осуществлять их, государства вмешиваются в сферы бизнеса, образования, транспорта, коммуникации, здравоохранения, защиты окружающей среды, борьбы с преступностью, свободной внешней торговли и во множество других сфер.</p>
     <p>Успешная приватизация этих функций – основная идея работ Снелсона. Он считал, что социальная система с оптимальным сочетанием мира, процветания и свободы, – та, «где каждый в любой момент может произвести или предоставить любой товар или услугу, нанять любого работника, выбрать любое место производства, распространения или продажи, предложить продавать товары или услуги по любой цене». Единственно допустимые ограничения исходят со стороны самого рынка. Таким образом, систематическое использование повсюду в мире общества свободного рынка «откроет мир для всех людей».<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a></p>
     <p>В моей жизни было немало опрометчивых слов, сказанных под горячую руку, прежде чем карьерные и семейные обязательства обрели форму. На протяжении нескольких лет я читал курс основных принципов Снелсона наряду с собственными курсами по истории естественных наук и истории войны. Кроме того, я вел занятия ежемесячной дискуссионной группы, которую назвал «Лунным обществом» (в честь знаменитого «Лунного общества» Бирмингема, существовавшего в XVIII веке); основным предметом его работы были такие книги, как «Человеческая деятельность». Как социолог в поисках объекта для исследований, я принял вызов, брошенный Людвигом фон Мизесом: «Законы человеческой деятельности и сотрудничества в обществе следует изучать так же, как физик изучает законы природы».<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a> Мы собирались строить новую науку, а на основе этой науки – новое общество. Я даже сочинил «Декларацию свободы» и речь, озаглавленную «У меня есть мечта-2».<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a> Что могло быть грандиознее?</p>
     <p>Но как сказал однажды Йоги Берра, «в теории разницы между теорией и практикой нет. А на практике – есть». Вскоре я обнаружил, что принцип Берра широко применим к сфере экономики. Мы живем в мире, кардинально отличающемся от того, который воображали себе мои дальновидные наставники, поэтому я переключил внимание на труды экономистов австрийской школы, а также их протеже из Чикагского университета, – труды, идеи которых были определенно более распространенными в 80-х годах ХХ века, когда началось систематическое смещение страны в сторону правых. Благодаря этим трудам я нашел научный фундамент для своих экономических и политических предпочтений. Основатели австрийской и чикагской школ экономики, – школ, к которым я по сей день причисляю себя, – написали ряд книг и статей, идеи которых помогли мне составить четкое представление о правильной и ошибочной человеческой деятельности.</p>
     <p>Я прочел «Конституцию свободы» (<emphasis>The Constitution of Liberty</emphasis>) и «Дорогу к рабству» (<emphasis>The Road to Serfdom</emphasis>) Фридриха А. фон Хайека; впитал «Экономику за один урок» (<emphasis>Economics in One Lesson</emphasis>) Генри Хэзлитта – уникальное резюме по экономике свободного рынка; счел «Свободу выбора» (<emphasis>Free to Choose</emphasis>) Милтона Фридмана одним из самых понятных толкований экономической теории. Его одноименный документальный сериал, показанный PBS (и представленный самым мускулистым либертарианцем в истории, Арнольдом Шварценеггером), произвел на меня такое глубокое впечатление, что я приобрел его видеоверсию и просмотрел ее несколько раз.<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a> В числе титанов либертарианской мысли, преимущественно сформировавших мое мышление, Людвиг фон Мизес был первым среди равных; он объяснил мне, что политика вмешательства ведет только к усугублению этой политики, и что если вмешательство допустимо с целью защиты отдельно взятых людей от опасных наркотиков, то как быть с опасными идеями?<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a></p>
     <p>Эта связь между идеями и свободой и сблизила мою страсть к науке и мою любовь к свободе, и привела меня к науке того рода, которой я занимаюсь по сей день.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Несанкционированная автобиография науки о вере</p>
     </title>
     <p>В последние три десятилетия я заметил две распространяющиеся тенденции и в науке, и в обществе: первая из них – различение «точных», или «сложных» (физических), «средних» (биологических) и «неточных», или «легких» (социальных наук), вторая – различение двух видов научных текстов, технических и популярных. Как правило, все эти классификации содержат оценку значимости, причем точные науки и технические тексты пользуются наибольшим уважением, а неточные науки и популярные тексты – наименьшим. И то, и другое предвзятое мнение попадает настолько мимо цели, что его нельзя назвать даже ошибочным.</p>
     <p>Я всегда считал, что если и должно существовать какое-то ранжирование (а его не должно быть), то прямо противоположное нынешнему. Физические науки действительно «сложные» в том смысле, что решать, например, дифференциальные уравнения непросто. Однако ряд переменных в рамках причинной сети предмета довольно просто выявить и проверить по сравнению, скажем, с прогнозированием действий организмов экосистемы или последствий глобального изменения климата. Но даже сложность построения всеобъемлющих моделей в биологических науках незначительна по сравнению с моделями работы человеческого мозга и общества. По этим меркам социальные науки относятся к сложным, поскольку их предмет на порядки сложнее и многограннее и имеет гораздо больше степеней свободы, которые необходимо учитывать при контроле и прогнозах.</p>
     <p>Промежуточное положение между техническими и популярными научными текстами занимает то, что я называю <emphasis>интеграционными науками </emphasis>– результатом процесса объединения данных, теории и повествования. Без этих трех метафорических ножек табурет, на который опирается предприятие науки, рухнет. Попытки определить, которая из этих трех ножек наиболее ценна, равносильны спорам о том, что важнее для вычисления площади круга – p или <emphasis>r</emphasis><sup>2</sup>. Я различаю повествования двух типов. Официальные научные тексты – то, что я называю <emphasis>нарративом объяснения</emphasis>, – представляют собой четкий и ясный пошаговый процесс «введение-методы-результаты-обсуждение», основанный на несуществующем «научном методе» «наблюдения-гипотез-прогнозов-эксперимента», которому следуют линейно. Научные тексты этого типа подобны автобиографии, и как сказал комедийный актер Стивен Райт, «я пишу несанкционированную автобиографию». Тексты любого другого рода – беллетристика. Вместе с тем это подобие «историографии вигов»: к выводу пристраивают объяснение, заставляя факты и события аккуратно укладываться в причинно-следственную цепочку, где финал – неизбежный результат логической последовательности.</p>
     <p>Неофициальные научные тексты – то, что я называю <emphasis>нарративом практики, </emphasis>– отражают действительное направление движения науки с периодами озарений и субъективной интуицией, случайными догадками и неожиданными находками. Наука, как и жизнь, беспорядочна и бессистемна, полна причудливых ситуаций, неожиданных разветвлений, непредсказуемых открытий, непредвиденных столкновений и непрогнозируемых исходов. Там, где нарратив объяснения может звучать как «на основании этих данных был сделан вывод…», нарратив практики читается скорее как «ну ничего себе!»</p>
     <p>Далее данный конкретный образец интеграционной науки соответствует стилю нарратива практики и, если так можно выразиться, является несанкционированной автобиографией науки о вере.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>А если я неправ? Что я сказал бы Богу</p>
     </title>
     <p>Я уже достаточно стар, чтобы на своих ошибках усвоить урок: вероятность того, что я могу оказаться неправым, есть всегда. Я уже во многом ошибался, возможно, ошибаюсь и насчет Бога.</p>
     <p>Возможно, Чик Д’Арпино прав в истолковании событий, произошедших рано утром в 1966 году: некая сила, находящаяся за пределами нашего мира, – назовем ее Богом, Автором Разумного замысла, Инопланетянином или источником – намеренно обратилась к Чику и передала ему сообщение, которое с радостью восприняло бы большинство людей: что есть некая сущность, которая заботится о нас. Именно в это Чик и верит до сих пор, хотя и знает нейрологическое объяснение подобных случаев. Возможно, Фрэнсис Коллинз прав в своих рассуждениях о том, что у космоса должны быть первопричина и перводвижитель, а также реальная (невоображаемая) сила, намеренно устроившая законы природы таким образом, чтобы появились звезды, планеты, жизнь, разум и мы.</p>
     <p>Может быть, все мистики, волхвы и прочие исторические и современные персонажи, соприкоснувшиеся с миром духа или столкнувшиеся с паранормальными явлениями, просто лучше настроены на иное измерение, а их скептицизм достаточно слаб, поэтому их разуму несложно установить связь с источником. Именно в это верит выдающийся физик из Института перспективных исследований Фримен Дайсон. Статью 2004 года, посвященную паранормальным явлениям, Дайсон заканчивает «обоснованной» гипотезой, согласно которой «паранормальные явления действительно могут существовать», поскольку, как он говорит, «я не редукционист» и «великое множество свидетельств подкрепляет предположение о том, что паранормальные явления – реальность, однако находящаяся за пределами науки». Он признает, что эти свидетельства совершенно бессистемны, но поскольку его бабушка была знахаркой, его двоюродный брат редактирует журнал по парапсихологическим исследованиям, а также потому, что случаи, собранные Обществом психических исследований и другими организациями, указывают на то, что при определенных обстоятельствах (например, в состоянии стресса) некоторые люди иногда демонстрируют паранормальные способности, «я считаю возможным существование мира психических явлений, слишком изменчивого и преходящего, чтобы уловить его с помощью громоздких инструментов науки».<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a></p>
     <p>Возможно, душа или разум существуют за пределами мозга, возможно, Бог и есть душа или некое ее проявление, и в этом случае душа выходит за пределы тела и продолжает существовать после смерти, значит, так нам и удается установить связь с божественным. А если сама душа (или разум) и породила вселенную с самого начала? В таком случае Бог может оказаться вселенской душой, а загробная жизнь – местом, где души обходятся без своего мозга.</p>
     <p>Все может быть. Но я в этом сомневаюсь. Я убежден, что привел вразумительное объяснение тому, что случилось с Чиком Д’Арпино, как вызванной стрессом слуховой галлюцинации, подобной тому ощущению некоего присутствия, которое возникает у альпинистов, путешественников, спортсменов в видах спорта, требующих сверхвыносливости. Об этом я подробно расскажу в главе 5. Что же касается высказываний Дайсона в поддержку паранормальных явлений, то к одному из величайших умов нашего времени определенно стоит прислушаться. Но даже разум гения не в силах бороться с когнитивной предубежденностью, отдающей предпочтение бессистемному «казусному мышлению». Единственный способ выяснить, отражают ли «казусы» реальные явления, – контролируемый эксперимент. Люди либо могут читать чужие мысли (или видеть изображения на картах Зенера), либо не могут. Наука убедительно продемонстрировала, что не могут. И даже если придерживаться не редукционистских, а холистических взглядов, быть родственником какого-нибудь экстрасенса или начитаться об удивительных событиях, происходивших с другими людьми, факт от этого не изменится.</p>
     <p>Что же касается вопроса о Боге, то Бог либо существует, либо нет независимо от того, что я об этом думаю, и даже если загробная жизнь окажется такой, как представляют ее себе христиане – с раем и адом, с верой в Бога и его Сына как необходимым условием допуска, – я особо не беспокоюсь об этом. Почему?</p>
     <p>Во-первых, какая всеведущему, всемогущему и всеблагому Богу разница, <emphasis>верил </emphasis>я в него или нет? Разве он не знает об этом заранее? Допустим, он наделил меня свободной волей, но поскольку считается, что Бог всеведущ и находится за пределами времени и пространства, разве не должен он знать все, что происходит? Так или иначе, почему «вере» вообще придается такое значение, если только Бог не подобен греческим и римским божествам, которые соперничали друг с другом в борьбе за любовь и преклонение людей и переполнялись такими человеческими эмоциями, как ревность и зависть? Ветхозаветный Яхве определенно выглядит божеством такого типа в первых трех из десяти заповедей (Исх 20:2–17): «Я Господь, Бог твой… Да не будет у тебя других богов пред лицем Моим. Не делай себе кумира и никакого изображения того, что на небе вверху, и что на земле внизу, и что в воде ниже земли. Не поклоняйся им и не служи им; ибо Я Господь, Бог твой, Бог ревнитель, наказывающий детей за вину отцов до третьего и четвертого рода, ненавидящих Меня».</p>
     <cite>
      <p>Люди либо могут читать чужие мысли (или видеть изображения на картах Зенера), либо не могут. Наука убедительно продемонстрировала, что не могут.</p>
     </cite>
     <p>Ну и ну! Выходит, за грехи отцов должны отвечать дети детей их детей? Что же это за справедливость? Что это за Бог? По-моему, все это выглядит как-то… богопротивно. Большинство <emphasis>людей </emphasis>вынуждено бороться с собственной ревностью, мне самому удается почти всегда сдерживать ее, а я не бог, это очевидно.<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a> Неужели всеведущему, всемогущему, любящему всех божеству интересно не то, как я веду себя в <emphasis>этом мире</emphasis>, а то, верю ли я в него и его Сына, надеясь занять полагающееся место в <emphasis>мире ином</emphasis>? Я бы предпочел первое. Поведение располагается на почетном месте за столом нравственности и этики, а ревность довольствуется пустыми калориями более низменных человеческих эмоций.</p>
     <p>Так или иначе, если есть загробная жизнь и Бог, который в ней пребывает, я намерен отстаивать свою точку зрения следующими словами:</p>
     <p>«<emphasis>Господи, я старался наилучшим образом использовать орудия, которые ты даровал мне. Ты дал мне мозг, чтобы мыслить скептически, и я пользовался им соответственно. Ты дал мне способность рассуждать, и я применял ее ко всем утверждениям, в том числе и о твоем существовании. Ты дал мне нравственное чувство, и я мучался угрызениями совести, когда совершал плохие поступки, и радовался хорошим поступкам и гордился ими. К другим я старался демонстрировать такое же отношение, какого ждал от них к себе, и хотя слишком часто я так и не достигал этого идеала, я пытался применять твой основополагающий принцип всегда, когда только мог. Какой бы ни была на самом деле природа твоей бессмертной и бесконечной духовной сущности, я, смертное, конечное, облеченное плотью существо, не в состоянии постичь эту природу, несмотря на все старания, поэтому поступай со мной, как сочтешь нужным</emphasis>».</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть II</p>
    <p>Биология веры</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>«Итак, главный принцип – не дурачить самого себя. А себя как раз легче всего одурачить».</p>
    <text-author>Ричард Фейнман, «Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!» (1974)<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a></text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>4</p>
     <p>Паттерничность</p>
    </title>
    <section>
     <p>Представьте себе, что вы гоминида, бредущая по африканской саванне три миллиона лет назад. Вы слышите шорох в траве. Ветер или опасный хищник? От вашего ответа зависит жизнь или смерть.</p>
     <p>Если вы предположили, что в траве шуршит опасный хищник, но оказалось, что это просто ветер, вы допустили так называемую <emphasis>ошибку первого рода</emphasis>, также именуемую <emphasis>ложноположительным срабатыванием</emphasis>, или верой в реальность того, что на самом деле не является таковым. То есть вы обнаружили несуществующий паттерн, связали (А) шорох в траве с (В) опасным хищником, тогда как в этом случае А не связано с В. Ничего страшного. Вы уходите от источника шороха, действуя осторожнее и бдительнее, и находите другой путь к месту вашего назначения.</p>
     <p>Если же вы предположили, что шорох в траве – просто ветер, а оказалось, что это опасный хищник, вы допустили <emphasis>ошибку второго рода</emphasis>, или <emphasis>ложноотрицательное срабатывание</emphasis>, то есть веру в нереальность того, что на самом деле реально. При этом вы упустили из виду реальный паттерн. Вы не сумели увязать (А) шорох в траве с (В) опасным хищником, а в этом случае А и В связаны друг с другом. И вы стали обедом. Поздравляем, вам достается премия Дарвина. Ваших генов в генофонде гоминид больше нет.</p>
     <p>Наш мозг – создатель убеждений, эволюционировавшая машина для распознавания паттернов, соединяющая между собой точки и обнаруживающая смысл в закономерностях, которые, как нам кажется, мы видим в природе. Иногда А действительно связано с В, иногда нет. Бейсболист, который (А) небрит и (В) сделал хоум-ран, создает ложную ассоциацию между А и В, однако она сравнительно безвредна. Если же ассоциация действительно существует, мы узнаем нечто ценное о нашем окружении и на основании этой информации можем делать прогнозы, способствующие выживанию и воспроизведению. Мы – потомки тех, кто находил паттерны особенно успешно. Этот процесс называется <emphasis>ассоциативным обучением</emphasis>, он лежит в основе поведения всех животных – от <emphasis>C.elegans </emphasis>(нематод) до <emphasis>Homo sapiens</emphasis>. Я называю этот процесс <emphasis>паттерничностью</emphasis>, или <emphasis>склонностью находить значимые паттерны как в значимых, так и в незначимых шумах</emphasis>.</p>
     <cite>
      <p>Наш мозг – создатель убеждений, эволюционировавшая машина для распознавания паттернов, соединяющая между собой точки и обнаруживающая смысл в закономерностях, которые, как нам кажется, мы видим в природе.</p>
     </cite>
     <p>Увы, у нас в мозге так и не развилась сеть выявления чепухи, позволяющая отличать истинные паттерны от ложных. У нас нет устройства автоматического выявления ошибок, совмещенного с устройством распознавания паттернов. Причина имеет непосредственное отношение к относительной затратности допускания ошибок первого и второго рода, и я описываю ее следующей формулой:</p>
     <cite>
      <p>Р = С<sub>ТI</sub> &lt; C<sub>TII</sub>,</p>
      <p>где паттерничность (Р) возникает, когда затратность (С) допускания ошибок первого рода (TI) ниже затратности (С) допускания ошибок второго рода (TII).</p>
     </cite>
     <p>Сложность в том, что оценка различий между ошибками первого и второго рода чрезвычайно проблематична, особенно в интервале протяженностью долю секунды, зачастую определяющем разницу между жизнью и смертью в среде, где жили наши предки, поэтому по умолчанию предполагается, что все паттерны реальны, иначе говоря, что любой шорох в траве – это не ветер, а опасный хищник.</p>
     <p>Такова основа эволюции всех форм паттерничности, включая суеверия и магическое мышление. В ходе естественного отбора предпочтение отдавалось когнитивному процессу предположения, что все паттерны реальны и что вся паттерничность отражает действительно существующие и важные явления. Мы – потомки приматов, наиболее успешно пользовавшихся паттерничностью.</p>
     <p>Обратите внимание на то, что именно я доказываю здесь. Это не просто теория, объясняющая, почему люди верят в странное и удивительное. Она объясняет, <emphasis>почему люди верят во что-либо</emphasis>. И точка. Паттерничность – процесс поиска и нахождения паттернов, соединения точек, проведения линий от А до В. И опять-таки, это не что иное как ассоциативное обучение, которым занимаются все животные. Именно так живые организмы приспосабливаются к постоянно меняющемуся окружению в тех условиях, когда эволюция происходит слишком медленно. В меняющемся окружении одни гены проходят отбор, другие – нет, но на это требуется время, равное продолжительности жизни целых поколений. А мозг учится и может усваивать уроки почти моментально, для него время – не проблема.</p>
     <p>В статье 2008 года «Эволюция суеверного и подобного суеверному поведения»<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a> (<emphasis>The Evolution of Superstitious and Superstition-Like Behaviour</emphasis>) гарвардский биолог Кевин Р. Фостер и биолог из Университета Хельсинки Ханна Кокко проверили одну из первых версий моей теории с помощью эволюционного моделирования – инструмента, применяемого для оценки сравнительной затратности и выгоды различных взаимоотношений между организмами. К примеру, кому следует предлагать помощь? Согласно теории эволюции альтруистическая помощь окружающим выглядит проблематично, поскольку в соответствии с моделью эгоистичного гена нам полагается накапливать ресурсы и никогда никому не помогать, верно? Нет. Правило Гамильтона, названное в честь известного британского специалиста по эволюционной биологии У. Д. Гамильтона, гласит, что br&gt;c: позитивное социальное взаимодействие между двумя индивидами может происходить, когда выгода (b) генетического родства (r) превышает затраты (с) на социальные действия. Например, брат может совершить альтруистический самоотверженный поступок ради своего брата, когда затраты на этот поступок ниже генетической выгоды, связанной с передачей генов следующего поколения посредством выжившего брата. То есть вы с большей вероятностью поможете полнородному брату, чем неполнородному, и неполнородному брату, – чем совершенно чужому человеку.<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a> Кровь и вправду – не водица.</p>
     <p>Разумеется, живые организмы не производят такие расчеты осознанно. Их выполняет за нас естественный отбор, внушая нам нравственные эмоции, определяющие поведение. В «Науке добра и зла» я рассматривал эволюционные преимущества демонстрации просоциальности, контактности и альтруизма не только по отношению к кровным родственникам, но и к другим членам группы и даже к незнакомым людям, которые стали чтимыми друзьями или родственниками в результате позитивного социального взаимодействия. К примерам можно отнести распределение пищи и общее пользование инструментами в кругу представителей одного племени. В этом контексте эволюция снабдила нас общим правилом, которое гласит: «Проявляй щедрость и готовность помочь нашим кровным родственникам и тем, кто добр и щедр по отношению к нам». Даже неродственные нам члены клана, демонстрирующие такие позитивные свойства, приводят в действие у нас в мозге нравственный паттерн: (А) ОЧ (один человек) был добр ко мне, значит, (В) я должен быть добр к ОЧ; и (С) если я помогаю ОЧ, (D) ОЧ окажет мне ответную любезность. В «Рыночном разуме» я показал, что этот эффект можно наблюдать между кланами и племенами, когда они участвуют во взаимовыгодном обмене, также известном как торговля. Даже в современном мире открытие границ для торговли между двумя странами способствует снижению напряженности и агрессии между ними, а закрытие границ для торговли и введение торговых санкций повышают вероятность войны между этими двумя странами. Это два наглядных примера нравственной паттерничности, работающей на пользу человека как вида и против него.<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a> Фостер и Кокко воспользовались правилом Гамильтона, чтобы вывести свою формулу и продемонстрировать, что независимо от того, что затратность веры в истинность ложного паттерна меньше затратности неверия в истинный паттерн, естественный отбор благоприятствует паттерничности.<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a> С помощью ряда сложных формул, включающих дополнительные раздражители (ветер в деревьях) и предшествующие события (прошлый опыт столкновений с хищниками и ветром), авторы показали, что «неспособность индивида, в том числе человека, присваивать причинные вероятности всем цепочкам событий, происходящих вокруг него, зачастую вынуждает этого индивида смешивать причинные ассоциации с непричинными. Отсюда явно следует эволюционное рациональное объяснение суеверия: естественный отбор отдает предпочтение стратегиям, при которых образуется много неверных причинных ассоциаций, чтобы выявить среди них необходимые для выживания и воспроизведения». Другими словами, нам свойственно находить значимые паттерны независимо от того, есть они где-либо или нет, и не без веской причины. В этом отношении такие паттерничности, как суеверие и магическое мышление, являются не столько ошибками когнитивной деятельности, сколько естественными процессами обучающегося мозга. Ликвидировать обучение суевериям мы способны не больше, чем ликвидировать обучение в целом. Несмотря на то, что распознавание истинных паттернов помогает нам выжить, распознавание ложных паттернов не обязательно приводит к нашей гибели, поэтому явлению паттерничности удается пройти сквозь фильтр естественного отбора. Поскольку ассоциации необходимы нам для выживания и размножения, естественный отбор благоприятствует всем стратегиям, имеющим отношение к созданию ассоциаций, даже тем, которые приводят к ложноположительному срабатыванию. С этой эволюционной точки зрения теперь нам понятно, что <emphasis>люди верят в странное и удивительное по причине развившейся у нас потребности верить в то, что не является ни странным, ни удивительным</emphasis>.</p>
     <cite>
      <p>Суеверия и магические процессы вызваны естественными процессами в обучающемся мозге.</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Суеверия и другие казусные ассоциации</p>
     </title>
     <p>Казусная ассоциация – одна из форм паттерничности, которая слишком распространена и приводит к ошибочным выводам. Я слышал, у тети Милдред рак перешел в стадию ремиссии после того, как она начала принимать экстракт морских водорослей. О, значит, он действует. А может, и нет. Кто знает? Существует лишь один безошибочный метод правильного распознавания паттернов, и этот метод – научный. Только после того, как группа больных раком, принимающих экстракт морских водорослей, будет рассматриваться в сравнении с контрольной группой, можно сделать обоснованный вывод (да и то не всегда).</p>
     <p>Пока я пишу эти строки, поднимается ажиотаж в связи с одной из форм казусной ассоциации, имеющей отношение к прививкам и аутизму: ряд родителей, воспитывающих детей-аутистов, утверждают, что вскоре после того, как их детям (А) были сделаны прививки против кори, свинки и краснухи (вакцина MMR), у детей (В) был диагностирован аутизм. Вот случай паттерничности, которая действительно принимается во внимание. В 2009 году во время Национального дня повышения информированности об аутизме Ларри Кинг в своем шоу провел дебаты, в которых за его столом с одной стороны присутствовали два исследователя-медика, эксперты по аутизму и вакцинам, которые объясняли, что между этими двумя событиями ни разу не было выявлено никакой связи, что предположительно токсичное вещество тимеросал не применяется при производстве вакцин с 1999 года и что у детей, родившихся после запрета на тимеросал, все так же диагностируют аутизм. С другой стороны сидели актер Джим Кэрри и его подруга и бывший «кролик» из <emphasis>Playboy </emphasis>Дженни Маккарти с видеозаписями своего прелестного сына, демонстрирующего явные признаки аутизма. Кому вы поверите – двум ученым умникам, располагающим опытом или гламурной паре знаменитостей? Вот классический случай попирания эмоциональным мозгом рационального: Маккартни задевала самые чувствительные душевные струны зрителей, в то время как ученые пытались объяснить, каким образом в научной сфере собираются доказательства – посредством тщательно контролируемых экспериментов и эпидемиологических исследований. В тот день рациональные удила вновь оказались во рту эмоционального коня, но поводья не задавали направление.</p>
     <p>Проблема, с которой мы столкнулись, заключается в том, что суевериям и вере в магию миллионы лет от роду, а науке с ее методами контроля мешающих переменных, призванными избежать ложноположительных результатов, – всего несколько столетий. Казусное мышление дается естественно, научное требует подготовки. Любому торгашу от медицины, обещающему, что А излечит В, достаточно привести в пример пять успешных случаев исцеления в форме хвалебных отзывов.</p>
     <p>Б. Ф. Скиннер первым из ученых систематически изучал «суеверное» поведение у животных, отмечая, что когда пищу предлагали голубям через произвольные промежутки времени, а не по более предсказуемому строгому расписанию с подкреплением, при котором клевание клавиши, помещенной в бокс, где содержался голубь, приводило к выдаче пищи через небольшой кормораздатчик (рис. 1), голуби демонстрировали ряд странных поступков (например, прыжки из стороны в сторону или кружение против часовой стрелки) перед тем, как клюнуть клавишу. Птицы исполняли нечто вроде «танца для вызова дождя». Голуби поступали так потому, что для них было установлено расписание подкрепления с <emphasis>переменным интервалом</emphasis>, согласно которому временной интервал между получением пищи как поощрения за клевание клавиши варьировался. Все, что происходило в этом промежутке времени между клеванием клавиши и подачей устройством пищи, маленький голубиный мозг воспринимал как паттерн.</p>
     <cite>
      <p>Казусное мышление дается естественно, научное требует подготовки. Любому торгашу от медицины, обещающему, что А излечит В, достаточно привести в пример пять успешных случаев исцеления в форме хвалебных отзывов.</p>
     </cite>
     <p>Подтверждая мой тезис о том, что подобные паттерничности играют важную роль в эволюции поведения в ответ на стимул в меняющемся окружении, Скиннер отмечал, что «реакция каждого рода почти всегда повторялась в одной и той же части клетки и обычно была связана с ориентацией по отношению с какой-либо из деталей клетки. Эффект подкрепления был призван приучить птицу реагировать на некий аспект окружения, а не просто выполнять ряд движений». Такое «суеверное» поведение характеризовалось интенсивными повторами, обычно пять-шесть раз примерно за пятнадцать секунд. Скиннер заключал: «Птица ведет себя так, словно есть причинная зависимость между ее поведением и получением пищи, несмотря на отсутствие подобной связи».<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a> В мозге птицы (А) вращение вокруг своей оси и клевание клавиши связалось с (В) едой. Это и есть базовая паттерничность. Если вы сомневаетесь в ее влиянии на человеческое поведение, посетите какое-нибудь казино в Лас-Вегасе и понаблюдайте за людьми возле игровых автоматов, а также за разнообразными попытками этих людей найти паттерн между (А) рывком рукоятки автомата и (В) выигрышем. У голубей, конечно, птичьи мозги, но когда речь заходит о базовой паттерничности, наш мозг мало чем отличается.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_2.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 1. Паттерничность у голубей</strong></p>
     <p>В скиннеровском боксе лаборатории Дугласа Наварика в Университете штата Калифорния в Фуллертоне, где я проводил исследования процесса обучения в 1970-х годах, один из наших голубей научился клевать две клавиши (вверху), чтобы получить зерно из кормораздаточного устройства (внизу). Скиннер обнаружил, что при произвольном предоставлении пищевого подкрепления действия, которые голубю довелось выполнить непосредственно перед получением пищи, повторялись и в следующий раз, например один поворот влево перед клеванием клавиши. Это и есть паттерничность голубя, или усвоение суеверия. <emphasis>Фото автора.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Вдохновленный классическими экспериментами Скиннера, Коити Оно из университета Комадзава, Япония, поместил испытуемых-людей в аналог скиннеровского бокса – в будку с тремя рычагами.<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a> Независимо от нажатия рычагов (но об этом испытуемые не знали) им показывали счетчик, который начислял по одному очку, за которым следовали вспышка света и звуковой сигнал (нечто вроде игорного автомата в миниатюре). Очки начислялись в соответствии с режимом подкрепления с переменным интервалом (как у голубей) в среднем 30 секунд (с разбросом от 3 до 57 секунд) или 60 секунд (с разбросом от 25 до 95 секунд). Перед экспериментом испытуемых проинструктировали: «Экспериментатор не требует от вас никаких конкретных действий. Но если вы предпримете что-либо, то получите очки на счетчике. А теперь постарайтесь набрать как можно больше очков».</p>
     <p>Поскольку испытуемые не могли предугадать, когда им будут начислены очки (так как режим начисления был переменным), и поскольку люди от природы наделены склонностью дергать рычаги, кое-кто предположил наличие связи между (А) дерганием рычагов и (В) получением очков. Паттерничность. Это было нечто невообразимое. Испытуемому № 1 удалось получить очко после дергания рычагов в следующем порядке: левый, средний, правый, правый, средний, левый, и он повторял этот паттерн еще три раза. Испытуемый № 5 начал сеанс с коротких рывков за все рычаги, причем очки накапливались независимо от рывков, но затем случайно очко было начислено в тот момент, когда испытуемый держался за средний рычаг, в итоге у него сложился суеверный ритуал: три коротких рывка, после которых он просто брался за средний рычаг. Разумеется, чем дольше он держался за этот рычаг, тем выше была вероятность получения еще одного очка (поскольку их начисляли в режиме с переменным интервалом). К десятой минуте получасового сеанса испытуемый № 5 уже знал свой ритуал назубок. Самый удивительный ритуал сложился у испытуемой № 15. Через пять минут после начала ее сеанса очко было начислено в тот момент, когда она случайно коснулась счетчика очков. После этого она начала касаться всего, до чего могла дотянуться, и, конечно, поскольку очки ей продолжали начисляться, эти странные касания получили подкрепление. На десятиминутной отметке испытуемая получила очко, подпрыгнув на полу, после чего перестала дотрагиваться до всего подряд и избрала прыжки своей новой стратегией, которая достигла кульминации в момент начисления очка при случайном прикосновении к потолку. В результате испытуемой пришлось завершить сеанс досрочно, так как она выбилась из сил, прыгая с целью прикоснуться к потолку.</p>
     <cite>
      <p>Суеверия – всего лишь случайная форма обучения.</p>
     </cite>
     <p>С технической точки зрения, пользуясь словами Оно, «суеверное поведение определяется как поведение, вызванное не зависимым от реакции режимом подкрепления, при котором существует лишь случайная взаимосвязь между реакцией и предоставлением подкрепления». Это причудливый способ сказать, что суеверия – всего лишь случайная форма обучения. Это паттерничность. Можно ли отучиться от таких заученных суеверных «паттерничностей»? Можно. В 1963 году гарвардские коллеги Скиннера Чарльз Катания и Дэвид Каттс провели испытуемых-людей по пути голубей, объяснив каждому из 26 студентов, что они должны нажимать одну из двух разных кнопок в боксе всякий раз, когда загорается желтая лампочка, и пытаться набрать как можно больше очков на счетчике. Когда испытуемый получал очко, загоралась зеленая лампочка. Красная лампочка указывала, что сеанс закончен, и это происходило, когда испытуемый набирал сотню очков. Испытуемые не подозревали, что очки приносило только нажатие правой кнопки, и эти очки начисляли в соответствии с режимом подкрепления с переменным интервалом, причем средний промежуток между начислением очков составлял 30 секунд. Результаты свидетельствовали о том, что человеческий мозг не менее суеверен, чем мозг птицы: большинство испытуемых быстро разработали суеверный паттерн нажатия кнопок, распределив внимание между левой и правой, поскольку, если они нажимали левую кнопку непосредственно перед тем, как правая приносила очко, данный конкретный паттерн получал подкрепление. Как только испытуемые устанавливали суеверный паттерн нажатия кнопок, они следовали этому паттерну на протяжении всего сеанса, так как продолжали получать за него подкрепление.</p>
     <p>Для того чтобы исключить ложноположительный паттерн первого рода, Катания и Каттс ввели так называемую <emphasis>отсрочку переключения </emphasis>(COD), которая увеличивала период времени между нажатиями левой кнопки и последующими подкрепленными нажатиями правой кнопки, тем самым обособляя их от любого значимого паттерна. То есть в том случае, когда (А) левая кнопка некорректно ассоциировалась с (В) очком, складывался суеверный паттерн, но при разносе А и В по времени ассоциативная связь распадалась. Как следовало ожидать и надеяться, людям понадобилась более продолжительная отсрочка переключения, чем голубям, поскольку, видимо, мы наделены более выраженной по сравнению с птицами когнитивной способностью удерживать ассоциации в памяти. Однако это палка о двух концах. Наша более выраженная способность к обучению зачастую компенсируется более выраженной способностью к магическому мышлению. От суеверий у голубей легко избавиться, у людей же сделать это гораздо труднее.<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Животные тоже знают</p>
     </title>
     <p>Паттерничность распространена в царстве животных. Проведенные в 50-х годах ХХ века ранние исследования Нико Тинбергена и Конрада Лоренца, первопроходцев в изучении этологии (эволюционных истоков поведения животных), продемонстрировали способность многих организмов быстро формировать стойкие паттерны. Лоренц, например, выявил импринтинг – одну из форм зависящего от фазы развития обучения, при котором у молодой особи вида в критический период ее развития образуется определенный и устойчивый паттерн памяти для того существа или предмета, которое появляется перед этой молодой особью в данный краткий промежуток времени. Так, изучая птенцов серых гусей, Лоренц обнаружил, что в критический период между тринадцатью и шестнадцатью часами от роду гусята обычно видят мать, в итоге ее образ запечатлевается у них в мозге. Подтверждая свою гипотезу, озорник Лоренц принимал меры, чтобы в критический момент самому оказаться в поле зрения гусят, и в дальнейшем целая стая птиц бегала по территории исследовательской станции за «мамашей» Конрадом.<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a></p>
     <p>Одну из форм обратного импринтинга можно наблюдать у людей в виде запрета на инцест. Два человека, которые провели рядом критический период детства, вряд ли найдут друг друга сексуально привлекательными, когда повзрослеют. Эволюция заложила в нас это общее правило: не спаривайся с тем, с кем вырос, поскольку это скорее всего твои братья и сестры, следовательно, генетически слишком схожие с тобой особи.<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a> Опять-таки генетических вычислений мы не делаем. Естественный отбор производит расчеты за нас и наделяет нас эмоциями, в случае инцеста – отвращением. Наш мозг в результате развития восприимчив к формированию «паттерничностей» инцеста, и это происходит даже с людьми, с которыми вместе мы выросли, но которые являются нашими сводными родственниками или генетически не связаны с нами. Это ошибка первого рода, ложноположительное срабатывание, и оно развилось ввиду того, что в нашем палеолитическом прошлом окружающие в домах нашего детства были преимущественно кровными родственниками.</p>
     <p>Исследуя поведение серебристой чайки, Нико Тинберген заметил, что птенец, увидев желтый клюв матери с красным пятном, сразу начинает клевать его, побуждая мать отрыгивать пищу и кормить птенца. Дальнейшие экспериментальные исследования этого феномена показали, что желтые клювы с красным пятном птенцы клюют в три раза чаще, чем одноцветные желтые клювы без красного пятна. Тинберген обнаружил, что выращенные в изоляции и выкормленные человеком птицы иногда клюют вишни или красные круги на подошвах теннисных туфель. Это свидетельствует о том, что даже в очень раннем возрасте у птенцов наблюдается врожденное предпочтение красного цвета, особенно если он находится на клюве (рис. 2). Тинберген зашифровал эту последовательность действий таким образом: <emphasis>сигнальный раздражитель </emphasis>приводит в действие <emphasis>врожденный пусковой механизм </emphasis>в мозге, что влечет за собой <emphasis>фиксированную последовательность действий</emphasis>, или <emphasis>СР-ВПМ-ФПД</emphasis>. В случае с птенцом серебристой чайки красное пятно, отчетливо выделяющееся на желтом клюве его матери, служит сигнальным раздражителем, вызывающим срабатывание врожденного пускового механизма в мозге птенца и заставляющим его осуществить фиксированную последовательность действий – клевать красное пятно. В свою очередь, для его матери это служит сигнальным раздражителем, вызывает срабатывание врожденного пускового механизма в ее мозге и приводит к фиксированной последовательности действий – отрыгиванию пищи.<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_3.png"/>
     <p><strong>а. </strong>Нико Тинберген обнаружил: когда птенец серебристой чайки видит желтый клюв своей матери-чайки с красным пятном на нем, то сразу начинает клевать это пятно, заставляя мать отрыгнуть пищу и покормить птенца. Это процесс «сигнальный раздражитель (СР) – врожденный пусковой механизм (ВПМ) – фиксированная последовательность действий (ФПД)». Из: Джон Олкок, «Поведение животных: эволюционный подход» (John Alcock, <emphasis>Animal Behavior: An Evolutionary Approach</emphasis>, Sunderland, Mass.: Sinauer Associates, 1975), с. 164. Первоначально опубликовано в Нико Тинберген и А. С. Пердек, «О ситуации с раздражителем, вызывающим реакцию просьбы у недавно вылупившихся птенцов серебристой чайки» (Niko Tinbergen, A. C. Perdeck, <emphasis>On the stimulus situation releasing the begging response in the newly hatched herring gull chick</emphasis>, Behaviour 3, 1950), 1–39.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_4.png"/>
     <p><strong>b</strong>. Дальнейшие экспериментальные исследования феномена паттерничности СР-ВПМ-ФПД показали, что желтые клювы с красным пятном недавно вылупившиеся птенцы клюют в четыре раза чаще, чем желтые клювы без красного пятна, и, кроме того, некоторые формы клювов действуют как суперраздражитель, провоцирующий усиленное клевание. Из: Нико Тинберген и А. С. Пердек, Behaviour 3, 1950, 1–39. Перепечатано в: Джон Олкок, «Поведение животных: эволюционный подход» (John Alcock, <emphasis>Animal Behavior: An Evolutionary Approach</emphasis>, Sunderland, Mass.: Sinauer Associates, 1975), с. 150.</p>
     <p><strong>Рис. 2. Система паттерничности СР-ВПМ-ФПД</strong></p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Почему и как мы узнаем лица</p>
     </title>
     <p>Распознавание лиц у людей – еще одна форма системы паттерничности СР-ВПМ-ФПД, которая начинает проявляться вскоре после рождения. Когда младенец видит счастливое лицо воркующей с ним матери или отца, это лицо служит сигнальным раздражителем, приводящим в движение врожденный пусковой механизм в мозге младенца и вызывающим фиксированную последовательность действий – ответную улыбку. В итоге возникает гармония взглядов, воркования и улыбок родителей и младенца, и между ними крепнут родственные узы. Причем лицо не обязательно должно быть настоящим. Две черные точки на листе картона тоже вызывают у младенца улыбку, а одна точка – нет, указывая, что эволюция заложила в мозг младенца определенную программу, побуждающую его искать и находить упрощенное изображение лица – от двух до четырех значимых точек: два глаза, нос и рот, которые можно представить даже в виде двух точек, одной вертикальной и одной горизонтальной черты.</p>
     <p>Программное обеспечение для распознавания лиц было встроено в наш мозг эволюцией по причине важной роли, которую играет лицо в установлении и поддержании отношений, чтении эмоций, определении доверия в социальном взаимодействии. По белкам глаз собеседника мы определяем направление его взгляда. Расширение зрачков собеседника мы воспринимаем как признак возбуждения (в том числе сексуального, гневного или иного). Мы сканируем лица окружающих в поисках утечки эмоций – грусти, отвращения, радости, удивления, гнева и счастья. Мы тонко подмечаем разницу между настоящей и поддельной улыбкой, для первой из которых характерен подъем внешних век. Лица имеют большое значение для таких общественных приматов, как мы. Вот почему мы склонны видеть лица в беспорядочных рисунках природы: мой излюбленный пример – лицо на Марсе, а на самом деле изъеденная эрозией гора, но известны и многие другие (рис. 3).</p>
     <p>В настоящее время нейробиологам известно, какой участок мозга распознает лица и обрабатывает полученную информацию о них. Как правило, в височных долях мозга (чуть выше ушей) находится структурный элемент, названный <emphasis>веретенообразной извилиной</emphasis>, который, как нам известно, активно участвует в распознавании лиц, поскольку его повреждения затрудняют или делают невозможным распознавание даже знакомых лиц, в том числе и собственного, увиденного в зеркале! В частности, существуют два отдельных проводящих нейронных пути: один для обработки лиц в общем, второй для обработки характерных черт лица. Эти процессы осуществляют нейроны двух разных типов: крупные (<emphasis>magno</emphasis>) клетки, составляющие сравнительно высокоскоростные <emphasis>крупноклеточные проводящие пути</emphasis>, обрабатывающие большие рецептивные поля и несущие информацию (крупночастичные данные) о низких пространственных частотах (лицо в общем), и клетки меньшего размера, составляющие сравнительно менее скоростные <emphasis>мелкоклеточные проводящие пути</emphasis>, которые обрабатывают небольшие рецептивные поля и несут информацию (мелкочастичные данные) о высоких пространственных частотах (подробностях лица – таких, как глаза, нос и рот).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_5.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 3. Лица повсюду</strong></p>
     <p>Человеческое лицо играет настолько важную роль в проявлении эмоций, что сети распознавания лиц (см. подробности в тексте) в нашем мозге эволюционировали до такой степени, что мы видим лица повсюду, куда только ни смотрим. Вот лишь несколько примеров.</p>
     <p>a. Лицо на Марсе, первый зернистый снимок, сделанный во время экспедиции космического аппарата «Викинг» в 1976 году. Снимок любезно предоставлен НАСА.</p>
     <p>b. Лицо на Марсе, более детальный снимок, сделанный в 2000 году с более близкого расстояния во время полета космического аппарата «Марс Сервейор». Снимок любезно предоставлен НАСА.</p>
     <p>c. «Смайлик» на Марсе. Снимок любезно предоставлен НАСА.</p>
     <p>d. Голова индейского вождя или беспорядочное нагромождение холмов и долин? Это место находится в округе Сайприс, Альберта, Канада, к юго-востоку от Калгари и чуть севернее границы США. Переверните книгу, чтобы посмотреть на изображение под другим углом, или задайте в Google Maps координаты (+50є 0’ 38.20», –110є 6’ 48.32»), затем увеличьте изображение и поверните его, чтобы своими глазами увидеть, как исчезают и появляются очертания лица. Снимок любезно предоставлен Google Maps.</p>
     <p>е. Какой из перевернутых снимков президента Барака Обамы выглядит странно? Переверните книгу, чтобы выяснить это (объяснение смотрите в тексте). Эта иллюзия первоначально была открыта Питером Томпсоном из университета Йорка и упомянута в публикации 1980 года (Питер Томпсон, «Маргарет Тэтчер: новая иллюзия», Peter Thompson, “Margaret Thatcher: A New Illusion”, <emphasis>Perception </emphasis>9, № 4, 1980, 483–484). Иллюзию на примере снимков Обамы можно найти по адресу http://www.moillusions.com/2008/12/who-says-we-dont-have-barack-obama.html.</p>
     <empty-line/>
     <p>Более того, по-видимому, в первую очередь мозг обрабатывает общую форму лица, его очертания, два глаза и рот, и только затем – подробности лицевых характеристик – таких, как глаза, нос и рот. Вот почему мы, рассматривая перевернутые фотографии президента Обамы (рис. 3), сразу же узнаем его; но если присмотреться, вы заметите, что на одном снимке его глаза и рот выглядят как-то странно. Переверните книгу «вверх ногами», и вы поймете, в чем дело. Вот вам влияние двух разных систем распознавания лиц, действующих с различной скоростью и степенью детализации. Сначала производится быстрая оценка и достигается понимание, что перед нами лицо, затем происходит узнавание – это лицо человека, которого мы знаем, а после этого – обработка деталей лица, процесс, занимающий более длительное время. Первый осуществляется быстро и бессознательно, второй – медленно и осознанно.<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a></p>
     <p>Эта разница между медленной и быстрой обработкой информации представляет интерес, поскольку в поисках нейронных коррелятов сознания большинство теорий подразумевает, что быстрая бессознательная обработка информации происходит еще до более медленного осознанного понимания. В известном исследовании 1985 года, проведенном нейробиологом Бенджамином Либетом, электроэнцефалограмму делали участникам, сидящим перед экраном, на котором точка двигалась по кругу (как секундная стрелка по циферблату). Участников эксперимента просили выполнить два задания: (1) заметить, какое положение точка занимала на экране, когда они впервые осознали желание действовать, и (2) нажать кнопку, которая записывала положение точки на экране. Промежуток между первым и вторым действием составил двести миллисекунд. Иначе говоря, две десятые секунды проходили между мыслью о нажатии кнопки и действительным нажатием этой кнопки. Электроэнцефалограммы для каждого эксперимента показали, что мозговая активность, связанная с инициированием действия, была сосредоточена преимущественно во вторичной двигательной коре и что этот участок мозга активизировался за триста миллисекунд <emphasis>до того, как участник эксперимента сообщал о том, что впервые заметил за собой осознанное решение действовать</emphasis>.</p>
     <p>То есть осознание нами намерения сделать что-либо влечет за собой волну ассоциирующейся с этим действием мозговой активности, распространяющуюся примерно за триста миллисекунд до действия: три десятые секунды проходит после того, как мозг делает выбор, и до того, как мы осознаем этот выбор. Прибавьте к этому времени обработки еще две десятые секунды на то, чтобы осуществить выбор, и это будет означать, что проходит целых полсекунды между возникновением в мозге намерения сделать что-либо и нашим осознанием реального осуществления этого действия. Нейронная деятельность, предшествующая намерению действовать, недосягаема для нашего сознающего разума, поэтому мы испытываем ощущение свободы воли. Однако на самом деле это иллюзия, вызванная тем фактом, что мы не в состоянии выявить причину осознания нашего намерения действовать.<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a> Вместе взятые эти исследования свидетельствуют о том, как глубоко укоренена паттерничность в нашем мозге; она встроена в наше подсознание и порождает паттерны, находящиеся за пределами нашего сознания.</p>
     <p>Последний пример паттерничности, связанной с распознаванием лиц, – уже достаточно хорошо изученные приветственные выражения лица, обнаруженные почти во всех группах людей в мире (за исключением тех групп, в которых подобные гримасы подавляются особенностями культуры, например, в Японии). Приветствуя друг друга издалека, люди улыбаются и кивают, а если они настроены дружелюбно, то поднимают брови быстрым движением примерно за одну шестую секунды. В 60-х годах ХХ века австрийский этолог Иренеус Айбль-Айбесфельдт путешествовал по всему миру, снимая людей хитроумно усовершенствованной камерой с угловым объективом, благодаря чему казалось, будто бы объектив направлен в одну сторону, а в это время съемки производились под углом девяносто градусов к направлению, на которое указывал объектив. Таким образом, выражения лиц людей как в городах Европы, так и в селениях Полинезии удалось «ненавязчиво запечатлеть», а затем проанализировать при замедленном воспроизведении. Оказалось, что повсюду в мире имеется присущий людям паттерн приветствий, понимание которого заложено в нас природой и не требует никакой культурной подготовки. Этот паттерн прослеживается не только в случаях радостных приветствий. Айбль-Айбесфельдту удалось также запечатлеть у представителей совершенно разных культур поразительное сходство разнообразных эмоций, таких, как гнев, для которого характерны приоткрытые уголки рта, нахмуренные брови, стиснутые кулаки, топание ногами о землю и даже бросание предметов.<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a> В дальнейшем результаты исследований Айбля-Айбесфельдта подтвердил Пол Экман, вдвоем они представили корпус неопровержимых свидетельств, относящихся к эволюционному происхождению паттерничности выражений лица<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a> (рис. 4).</p>
     <cite>
      <p>Нейронная деятельность, предшествующая намерению действовать, недосягаема для нашего сознающего разума, поэтому мы испытываем ощущение свободы воли. Однако на самом деле это иллюзия, мы не в состоянии выявить причину осознания нашего намерения действовать.</p>
     </cite>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_6.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 4. Врожденный паттерн приветственных выражений лица у людей всего мира</strong></p>
     <p>Австрийский этолог Иренеус Айбль-Айбесфельдт объехал весь мир, снимая приветствующих друг друга людей скрытой камерой. Он обнаружил, что люди приветствуют друг друга издалека, улыбаясь и кивая, а если они настроены дружелюбно, то поднимают брови быстрым движением примерно за одну шестую секунды. Это пример врожденной паттерничности выражений лица. Из «Этологии» Иренеуса Айбль-Айбесфельдта (Irenaus Eibl-Eibesfeldt, <emphasis>Ethology</emphasis>, New York: Holt, Rinehart and Winston, 1970).</p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Подражание и маскировка</p>
     </title>
     <p>Мимикрия – еще одна форма паттерничности. В уже упоминавшейся статье об эволюции паттерничности Фостер и Кокко представили три примера: (1) хищники, которые обычно остерегаются поедать опасных желтых и черных насекомых, также обходят стороной безвредных насекомых с подобной черной и желтой окраской;<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a> (2) естественные враги змей, хищники, обычно старающиеся не нападать на ядовитые виды змей, избегают также неядовитые виды, мимикрирующие под опасные;<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a> (3) одноклеточные микроорганизмы E.coli (обнаруженные в кишечнике человека) замечены в движении в сторону физиологически неактивного метил-аспартата, поскольку они участвуют в переваривании физиологически активного истинного аспартата.<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a> Другими словами, у этих организмов сформированы значимые ассоциации между раздражителями (зрительными, вкусовыми) и эффектом этих раздражителей (опасный, ядовитый), поскольку такие ассоциации крайне необходимы для выживания; способности формировать такие ассоциации отдается предпочтение, следовательно, ею могут воспользоваться другие организмы, чтобы вводить в заблуждение систему.</p>
     <p>При мимикрии, как в первом примере, происходит следующее: ввиду изначальной ассоциации между (А) черными и желтыми насекомыми и (В) опасностью неопасных насекомых, по виду напоминающих опасных, хищники также начинают обходить стороной, таким образом, выживанию способствует и передается вместе с генами окраска, которая в большей мере соответствует окраске опасных видов. Второй пример иллюстрирует тот же принцип мимикрии и применения ассоциаций А-В, при котором эволюция благоприятствует тем видам неядовитых змей, которые внешне напоминают ядовитые. «И действительно, за изменением в окружении следует эволюционное отставание, открывающее путь суеверному поведению, – объясняли Фостер и Кокко, – при котором организм ассоциирует два события, некогда бывшие причинно-следственно связанными, но уже не являющиеся таковыми, например, хищник уже вымер, но его добыча по-прежнему прячется по ночам».</p>
     <p>Третий пример с E.coli, плывущими на вкус вещества, химически родственного аспартату, поскольку изначально отдавали предпочтение последнему, имеет явные параллели с тем, как людям нравятся сахарозаменители, а также с современной проблемой избыточного веса. В естественном окружении (А) пища со сладким насыщенным вкусом прочно ассоциируется с (В) питательностью и ценностью. Следовательно, нас тянет на любую сытную сладкую пищу, и поскольку когда-то она встречалась редко, в нашем мозге не сформировалось нейронной сети, отвечающей за насыщение, – сети, которая отключала бы механизм голода, поэтому мы едим столько подобной пищи, сколько можем вместить. На другом конце вкусового спектра находится хорошо известный эффект отвращения к вкусу, обучение методом одной пробы, при котором сочетание вкуса пищи или питья с острой тошнотой и рвотой часто приводит к длительному отвращению к этой пище или питью. В моем случае это было сочетание в аспирантуре (А) избытка дешевого красного вина с (В) рвотой, продолжавшейся всю ночь, в результате чего мне на протяжении последующих десятилетий было трудно наслаждаться вкусом красных вин, в том числе и дорогих. Эволюционный смысл ясен: пищу, которая может убить вас (но не убивает), ни в коем случае не следует пробовать во второй раз, поэтому обучение методом одной пробы эволюционировало как важный способ адаптации.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Сверхнормальные раздражители</p>
     </title>
     <p>Сверхнормальные раздражители сочетают принципы мимикрии и систему СР-ВПМ-ФПД и являются еще одним примером врожденной формы паттерничности. К примеру, Нико Тинберген обнаружил, что птенцы чайки еще усерднее клюют более длинный и тонкий макет клюва, чем настоящий клюв их матери. Кроме того, он исследовал один из видов птиц, которые обычно откладывают маленькие бледно-голубые яйца в серую крапинку, и обнаружил, что может добиться, чтобы птицы предпочитали высиживать гигантские ярко-голубые яйца, испещренные черными кружочками. Это один из способов перехитрить мозг, заранее запрограммированный эволюцией на ожидание определенных паттернов; при этом способе на мозг воздействуют теми же паттернами, но в преувеличенной форме.<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a></p>
     <p>Эволюционный психолог из Гарвардского университета Дейрдре Барретт в книге «Сверхнормальные раздражители» (<emphasis>Supernormal Stimuli</emphasis>, 2010) приводит многочисленные примеры древней и врожденной паттерничности человека, взятые под контроль современным миром.<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a> Барретт рассказывает не только о паттерне, связанном со сладкой и сытной пищей, который, как уже было сказано, приводит к избыточному весу, но и о том, как современность ставит себе на службу издавна свойственные нам паттерны половых предпочтений, в результате чего от женских лиц и фигур ожидают соответствия сверхнормальным раздражителям, образец которых – совершенные (и доведенные до совершенства) супермодели с длинными ногами, фигурой типа «песочные часы», соотношением окружности талии к окружности бедер, равным 0,7, увеличенным бюстом, идеально симметричными лицами, безупречно чистой кожей, полными губами, большими соблазнительными глазами с расширенными зрачками, густой шапкой пышных волос. В окружении, где жили наши предки эпохи палеолита, «нормальные» величины этих физических характеристик свидетельствовали о генетическом здоровье организма, таким образом, естественный отбор благоприятствовал эмоциональному предпочтению, отдаваемому обладательницам подобной внешности. Как питательная, сытная и редко встречающаяся в природе пища, такие физические характеристики вызывают стойкое и неутолимое влечение, поэтому наш мозг можно обмануть, заставить его считать, что чем больше, тем лучше.</p>
     <p>Разумеется, сегодня никто не ходит по ночным клубам с кронциркулем, чтобы измерять соотношение окружностей талии и бедер или симметричность лица. Эволюция выполнила эти измерения за нас, а нам оставила такие основополагающие эмоции, как половое влечение. В системе СР-ВПМ-ФПД такие «нормальные» характеристики действуют как сигнальный раздражитель, приводящий в действие врожденный пусковой механизм мозга – возбуждение, которое влечет за собой фиксированную последовательность действий, направленную на установление контакта с целью полового сношения. Таким образом, все «сверхнормальные» раздражители – силиконовая грудь, губные импланты, макияж, подчеркивающий глаза, румяна на щеках, высокие каблуки для визуального удлинения ног и так далее – провоцируют еще более сильную эмоциональную и поведенческую реакцию.</p>
     <p>Разумеется, и предпочтения женщин, относящиеся к мужчинам, также естественны и реальны. Женщин влечет к мужчинам, которые выше ростом, с узкой талией и широкими плечами, стройным и мускулистым телосложением, симметричными лицами, чистой кожей, сильной линией челюсти и подбородка. Все эти характеристики связаны с нормальным соотношением тестостерона и других гормонов и свидетельствуют о генетическом здоровье при выборе партнера для обзаведения потомством. Но поскольку визуальным аспектом сексуальности занимаются преимущественно мужчины, порнография как сверхнормальный раздражитель почти всецело ориентирована на мужчин. Порно для женщин – в сущности, пародия на порно, в котором полностью одетые мужчины занимаются домашней работой («я только что пропылесосил весь дом!») – встречается главным образом в «мыльных операх», девчачьих мелодрамах и особенно в любовных романах, где героиня «находит единственного мужчину, который предназначен ей судьбой, и завладевает его сердцем», пишет Барретт. «При этом секс может быть явным, подразумеваемым или не предполагающимся до предложения руки и сердца, означающего финал книги».<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a></p>
     <p>В сверхнормальных раздражителях присутствуют и многие другие формы предварительно запрограммированной паттерничности. К примеру, естественный для нас «территориальный императив», или рефлекс защиты своего участка, вызывает у нас острое желание охранять то, что принадлежит нам, особенно территорию в буквальном смысле слова, в виде земли, сообщества и государства. Он тоже был узурпирован современностью. Как отмечает Барретт, существует «непреодолимое стремление обеспечивать потомство; от этого практически напрямую зависит выживание чьих-либо генов». Но в современном мире понятие территории приобрело сверхнормальные масштабы. «Сейчас влиятельные и богатые могут направить свои инстинкты на создание сверхнормальных семейных поместий, трастовых фондов, рассчитанных на многие поколения, а когда речь идет о монархиях, – на постоянное правление семьи».<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a></p>
     <cite>
      <p>Порно для женщин – в сущности, пародия на порно, в котором полностью одетые мужчины занимаются домашней работой.</p>
     </cite>
     <p>Большинство территориальных животных решают территориальные споры жестами угрозы, криками, а в наихудшем случае из возможных – с помощью краткого физического нападения, при котором одну из сторон могут отпихнуть, толкнуть или даже укусить. И действительно, в лабораторных экспериментах приматологам с помощью пристального взгляда удавалось спровоцировать самцов макаки-резуса на угрожающие жесты, другие демонстрации угрозы и даже агрессивные движения в их сторону – для этого достаточно было просто смотреть на макак в упор и держать рот открытым. Если вновь вернуться к системе СР-ВПМ-ФПД, то замкнутые веки и открытый рот служат сигнальным раздражителем, приводящим в действие врожденный пусковой механизм гнева, а вслед за ним фиксированную последовательность действий, имеющих отношение к агрессии или взаимной демонстрации угрозы. В этом исследовании также содержится прямое свидетельство ВПМ, полученное методом регистрации отдельных нейронов ствола головного мозга обезьян: когда экспериментатор пристально смотрел на обезьяну, у нее наблюдался значительный рост нейронной активности. Когда экспериментатор отводил взгляд, нейронная активность снижалась наряду с агрессивной реакцией.<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Контроль над всем, что происходит, и магическое мышление</p>
     </title>
     <p>Паттерничности возникают отнюдь не произвольно, они имеют отношение к контексту и окружению организма, а также к тому, в какой степени он убежден, что контролирует это окружение. Это свойство психологи называют <emphasis>локусом контроля</emphasis>. Люди с преобладанием <emphasis>внутреннего </emphasis>локуса контроля склонны считать, что они добиваются результата и контролируют обстоятельства, в которых находятся, в то время как людям с преобладанием <emphasis>внешнего </emphasis>локуса контроля свойственно полагать, что обстоятельства неподвластны им и что все происходящее с ними определяют внешние факторы.<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a> Суть в том, что наличие выраженного внутреннего локуса контроля придает нам больше уверенности в своих личных суждениях, побуждает более скептически относиться к внешним авторитетам и источникам информации, а также в меньшей степени подчиняться внешним влияниям. В сущности, люди, которые считают, что «скептически» относятся к паранормальному и сверхъестественному, как правило, обладают более выраженным <emphasis>внутренним локусом контроля</emphasis>, в то время как те, кто заявляет о своей «вере» в экстрасенсорное восприятие, спиритуализм, реинкарнацию и мистические события в целом, обычно имеют более выраженный <emphasis>внешний локус контроля</emphasis>.<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a></p>
     <p>Локус контроля также обусловлен уровнем уверенности или неуверенности в физическом и социальном окружении. В известном исследовании суеверий у жителей островов Тробриан в южной части Тихого океана Бронислав Малиновский продемонстрировал, что по мере роста уровня неуверенности в окружении растет и уровень суеверного поведения. Малиновский отмечал это, в частности, у тробрианских рыбаков: чем дальше в море они уплывали, тем заметнее росла неуверенность в условиях, в которых они очутились, а также неуверенность в том, что они вернутся домой с уловом. Уровень суеверных ритуалов вырастал вместе с уровнем неуверенности. «Мы усматриваем магию там, где элементы случайности, а также эмоциональная игра между надеждой и страхом приобретают значительный размах, – объяснял Малиновский. – Мы не видим магии там, где стремления определенны, надежны и находятся под контролем рациональных методов и технологических процессов. Далее, мы находим магию там, где очевиден элемент опасности».<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a></p>
     <p>Похожие наблюдения я сделал относительно суеверий среди спортсменов, особенно бейсболистов. Когда игрокам на поле 90 % времени сопутствует успех, они почти не обращаются к суеверным ритуалам, но стоит им взяться за биту, выйти к базе и потерпеть неудачу как минимум семь раз из десяти, как у них откуда-то вдруг появляется магическое мышление, они прибегают к всевозможным видам причудливого ритуального поведения, чтобы справиться с неуверенностью.<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a></p>
     <p>В экспериментах 1977 года, целью которых было изучение риска и контроля, выяснилось следующее: если перед самым прыжком показать парашютистам фотографию, изображающую шумы или помехи (например, «снег» на экране телевизора), они различат в этих шумах несуществующую фигуру с большей вероятностью, чем в том случае, если показать им этот снимок заранее. Неуверенность вызывает у людей тревожность, а тревожность неразрывно связана с магическим мышлением. Например, исследование 1994 года показало, что страдающие тревожностью студенты первого курса, будущие обладатели дипломов магистра делового администрирования, восприимчивы к теориям заговора в большей мере, чем более уверенные в себе студенты второго курса. Даже такая примитивная эмоция, как голод, может повлиять на паттерничность восприятия. В исследовании 1942 года выяснилось, что когда изображения, которые можно было истолковать двояко, показывали и голодным, и сытым людям, первые с большей вероятностью видели изображения еды. Кстати, о нынешней рецессии: экономическое окружение способно вызвать ошибку восприятия, как в одном эксперименте, когда дети из бедных районов и рабочих семей были склонны переоценивать размер монет в отличие от детей из богатых районов и зажиточных семей.<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a></p>
     <p>Взаимосвязь между свойствами личности, убеждениями и паттерничностью изучала психолог-экспериментатор Сюзан Блэкмор, известная вызвавшим шумиху переходом от веры в паранормальные явления в лагерь скептиков после многолетних исследований в попытках обнаружить ускользающие эффекты экстрасенсорного восприятия. Она установила, что людям, верящим в экстрасенсорное восприятие, свойственно смотреть на совокупности данных и видеть в них свидетельство существования паранормальных явлений, которого не усматривают в тех же данных скептики. Например, в ходе одного исследования Блэкмор и ее коллеги предложили участникам эксперимента оценить по шкале веру в паранормальные явления, а затем показали им фотографии самых обычных предметов, снятых с различной степенью зашумленности (0 %, 20 %, 50 % и 70 %), и спросили, могут ли участники определить, что за предметы перед ними. Результаты показали, что «верующие» значительно чаще «неверующих» видят предметы на самых зашумленных снимках, но ошибочно идентифицируют их (рис. 5).<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a> Другими словами, эти участники замечали больше паттернов, но вместе с тем делали больше ложноположительных ошибок первого рода.</p>
     <cite>
      <p>Неуверенность вызывает у людей тревожность, а тревожность неразрывно связана с магическим мышлением.</p>
     </cite>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_7.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 5. Паттерничность и вера</strong></p>
     <p>Психолог Сюзан Блэкмор обнаружила, что люди, верящие в экстрасенсорное восприятие и другие виды паранормальных явлений, с большей вероятностью видят некий предмет на максимально зашумленном изображении в верхнем левом углу в отличие от тех, кто скептически относится к паранормальным явлениям. Однако «верующие» сделали больше ошибок при идентификации предметов.</p>
     <p><emphasis>Иллюстрации любезно предоставлены Сюзан Блэкмор.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Подобный эффект обнаружен в эксперименте, участников которого просили определить вероятность выпадения какого-либо числа при бросании игральной кости. Попробуйте повторить сами. Представьте себе, что у вас на ладони лежит игральная кость, вы три раза бросаете ее и записываете результат. Какая из последовательностей более вероятна – 2–2–2 или 5–1–3? Большинство участников эксперимента считает вторую последовательность более вероятной, поскольку выпадание трех двоек подряд представляется им маловероятным. Но на самом деле вероятность одинакова для обеих последовательностей, так как у игральной кости нет памяти, поэтому двойка может выпадать на ней несколько раз подряд с таким же успехом, как пятерка, затем единица и тройка. Этот психологический эффект называется избежанием повторений и по-разному действует на тех, кто верит, и на скептиков. Когда людям, которые верят в экстрасенсорное восприятие, предоставляют упомянутый выше выбор, они склонны считать вероятность последовательности 5–1–3 значительно более высокой, чем представляется скептикам. Иными словами, первые придают больше значения случайности.<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a></p>
     <p>Еще более непосредственная связь между паттерничностью и воспринимаемым уровнем контроля над окружением была продемонстрирована в исследовании 2008 года, получившем описательное название «Утрата контроля усиливает восприятие иллюзорного паттерна». Специалисты в области менеджмента Дженнифер Уитсон из Техасского университета в Остине и Адам Галински из Северо-Западного университета выясняли, как внутриорганизационная обстановка влияет на психологические состояния. Определив «восприятие иллюзорного паттерна» (одну из форм паттерничности) как «идентификацию четкой и значимой взаимосвязи между произвольными или никак не связанными раздражителями (такими, как склонность усматривать ложные корреляции, видеть воображаемые фигуры, формировать суеверные ритуалы и воспринимать в том числе веру в теории заговора)», исследователи провели шесть экспериментов в подтверждение следующего тезиса: «когда люди не в состоянии объективно обрести ощущение контроля, они пытаются достичь его с помощью чувственного восприятия».<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a> Зачем это людям? «Дело в том, – объясняла мне Уитсон, стараясь обрести ощущение контроля в тихом уголке оживленного аэропорта, в ожидании рейса между конференциями, – что ощущение контроля необходимо для нашего благополучия – мыслить яснее и принимать более взвешенные решения мы в состоянии, когда чувствуем, что контролируем ситуацию. Недостаток контроля вызывает острое чувство отвращения, а основной способ подкрепить наше ощущение контроля – понять, что происходит. В итоге мы инстинктивно выискиваем паттерны, способствующие восстановлению контроля над ситуацией, даже если эти паттерны иллюзорны».</p>
     <cite>
      <p>Мы инстинктивно выискиваем паттерны, способствующие восстановлению контроля над ситуацией, даже если эти паттерны иллюзорны.</p>
     </cite>
     <p>Уитсон и Галински предлагали участникам эксперимента сесть перед экраном компьютера и объясняли одной группе, что ее задача – догадаться, какое из двух изображений олицетворяет основную идею, выбранную компьютером. Например, участники могли увидеть заглавную А и строчную t – окрашенные, подчеркнутые, заключенные в круг или в квадрат. Затем участники эксперимента должны были предположить, о какой идее идет речь, например, что все заглавные буквы А красные. На самом деле никакой основной идеи не было, компьютер запрограммировали таким образом, чтобы он произвольно сообщал участникам эксперимента, что они либо «правы», либо «неправы». В итоге у них возникало ощущение утраты контроля. Другая группа не получала произвольной ответной реакции, и поэтому у нее сохранялось ощущение контроля над ситуацией. Во второй части эксперимента участникам показывали двадцать четыре «зашумленных» фотографии, на двенадцати из которых имелись скрытые изображения – рука, лошади, стул, планета Сатурн, а другие двенадцать состояли просто из зернистых точек, разбросанных в произвольном порядке (рис. 6 – пример с точками, изображающими Сатурн, и просто произвольными точками). Несмотря на то, что почти все участники правильно идентифицировали скрытое изображение, участники из группы недостаточного контроля (в отличие от участников из базовой группы) обнаружили больше паттернов на тех фотографиях, на которых не было скрытых изображений.</p>
     <p>Во втором эксперименте Уитсон и Галински побуждали участников во всех подробностях припоминать пережитый ими опыт полного контроля или отсутствия контроля над ситуацией. Затем участники читали рассказы, в которых разрешению ситуации для персонажей предшествовал ряд никак не связанных с ней и суеверных действий (например, топанье ногой перед началом совещания), и эти действия приводили к успеху (например, одобрению некой идеи на совещании). Затем участников эксперимента спрашивали, считают ли они, что поведение персонажей связано с результатом. Те участники, которые вспоминали прошлый опыт отсутствия контроля, усматривали значительно более выраженную связь между двумя несвязанными событиями, чем те, кто вспоминал свой опыт ощущения контроля. Интересно, что участники из группы недостатка контроля, читавшие рассказ об одном служащем, не получившем повышение, склонны были считать причиной этого события закулисный заговор.</p>
     <p>«Вспомните 11 сентября, – предложила Уитсон, когда я упомянул про время, потраченное скептиками на разоблачение теорий заговора. – Это наглядный пример тому, как нестабильность обстановки, вызванная атаками террористов, почти мгновенно и непосредственно породила целое поколение скрытых теорий заговора». Но 11 сентября действительно представляло собой заговор, напомнил я собеседнице, – только заговор девятнадцати членов «Аль-Каиды», чтобы влететь на самолетах в небоскребы, а не дело рук администрации Буша. В чем разница между этими двумя заговорами? «Возможно, то, что несмотря на почти немедленно распространившееся известие о причастности «Аль-Каиды», мы ощутили страшную неуверенность в будущем, испытали чувство потери контроля, – предположила Уитсон, – а оно привело к поискам скрытых паттернов, и «знатокам истины» об 11 сентября кажется, что эти паттерны они нашли».</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_8.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 6. Поиски скрытого паттерна</strong></p>
     <p>Большинство людей способно увидеть на левой фотографии скрытое изображение Сатурна. А вы найдете скрытое изображение на фотографии справа? Если нет, тогда вам, вероятно, присуще ощущение контроля над собственной жизнью, поскольку участники эксперимента, оказавшиеся в ситуации, в которой они чувствовали недостаток контроля, с большей вероятностью находили некий паттерн в этом произвольном скоплении точек. <emphasis>Иллюстрации любезно предоставлены Дженнифер Уитсон.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Возможно. Полагаю, что это предположение верно лишь отчасти, но в игру вступает и другой фактор, который я называю <emphasis>агентичностью </emphasis>и подробно рассматриваю в следующей главе. А пока будем иметь в виду, что исследования систематически подтверждают: как только люди обнаруживают то, что представляется им причиной события, которое они только что наблюдали (иными словами, как только у них сформируется связь между А и В), они продолжают собирать сведения в подтверждение этой причинно-следственной связи, пренебрегая другими возможными объяснениями, если после установления первой причинно-следственной связи вообще задумываются о других объяснениях, чего они обычно не делают.</p>
     <p>Примечательно то, что негативное событие, например проигрыш в спортивной игре или неудача в достижении цели, по-видимому, способствует еще более быстрому созданию причинно-следственных связей и поискам подтверждения для этих связей, особенно если событие оказалось неожиданным. Сторонние наблюдатели (обычно болельщики) выдвигают больше причинных объяснений, когда побеждающая команда неожиданно проигрывает значительно более слабому противнику («озадачивающее» поражение) или наоборот, чем в тех случаях, когда события можно было ожидать.<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a> Например, я в течение всей жизни слежу за результатами обычно удачливой баскетбольной команды <emphasis>Los Angeles Lakers </emphasis>и могу подтвердить, что продолжительным сериям побед обычно дают такие простые объяснения, как слаженная командная работа, трудолюбие, врожденные способности игроков, в то время как случайные поражения порождают десятки дюймов газетных статей и часы радиоэфира, заполненные бесконечными поисками всевозможных причин, в числе которых разборки Коби и Шака, травмированная спина Фила, споры о гонорарах, слишком частые поездки, обилие отвлекающих моментов в Голливуде и т. п., словом, все, кроме того факта, что другая команда просто сыграла лучше.</p>
     <cite>
      <p>Как только мы обнаруживаем то, что представляется нам причиной события, которое мы только что наблюдали, мы продолжаем собирать сведения в подтверждение этой причинно-следственной связи, пренебрегая другими возможными объяснениями.</p>
     </cite>
     <p>Наиболее любопытные и практически значимые открытия Уитсон и Галински сделали в процессе исследования связи между недостатком контроля и восприятием паттернов на фондовой бирже. Контролем манипулировали с помощью описания ситуации на рынке как либо волатильной (одной группе участников показывали газетный заголовок «Инвесторов ждут бурные воды» и описание на один абзац, содержащий строчку, согласно которой инвестиции в рынок акций «подобны прогулке по минному полю»), либо стабильной (другой группе показывали заголовок «Инвесторам предстоит спокойное плавание» и описание на один абзац, содержащий строчку, судя по которой инвестирование в рынок акций подобно «прогулке по цветущему лугу»). Затем участникам предлагали никак не связанные с прочитанным данные об акциях; они читали подборку из двадцати четырех высказываний о финансах двух компаний, часть высказываний носила позитивный, часть – негативный характер. К компании А относились шестнадцать позитивных и восемь негативных высказываний, к компании В – восемь позитивных и четыре негативных. Но несмотря на то, что соотношение позитивных высказываний к негативным было одинаковым для обеих компаний (2:1), участники эксперимента, ранее узнавшие о «волатильности рынка» («Бурные воды») со значительно меньшей вероятностью вложили бы средства в компанию В по сравнению с участниками, узнавшими о «стабильности рынка» («Спокойное плавание»). Почему? Потому что участники, столкнувшиеся с «волатильностью рынка», запомнили больше негативных высказываний о компании В, в то время как участники, узнавшие о «стабильности рынка», точно запомнили количество негативных высказываний. Почему так произошло?</p>
     <p>Это результат так называемой <emphasis>иллюзорной корреляции</emphasis>, восприятия причинно-следственной связи между двумя наборами переменных, между которыми этой связи нет, или переоценка связи между двумя переменными. Эффект иллюзорной корреляции особенно силен, когда у людей образуется ложная ассоциация между (Х) причастностью к статистически небольшой группе и (Y) редкими и обычно негативными характеристиками или поступками. Так, обычным явлением оказывается запоминание людьми тех дней, когда они (Х) вымыли машину и (Y) пошел дождь, сравнительно редким – свойственное белым американцам переоценивание количества арестов (Y) в среде афроамериканцев (Х).<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a></p>
     <p>Что можно поделать с иллюзорной корреляцией и более общей проблемой выявления иллюзорных паттернов? В заключительном эксперименте Уитсон и Галински создавали ощущение утраты контроля у двух групп участников, а затем просили представителей одной группы обдумать свои главные жизненные ценности и утвердиться в мнении о них. Это испытанный метод снижения уровня усвоенной беспомощности. Затем исследователи представили участникам все те же «зашумленные» изображения и убедились: те участники, которые ощутили нехватку контроля, но не получили возможности самоутвердиться, увидели больше несуществующих паттернов, чем те, кто прошел этап самоутверждения.</p>
     <p>Примечательно, что, как призналась Уитсон в разговоре со мной, этот протокол исследования она разрабатывала в один из особенно стрессовых периодов своей жизни, когда сама чувствовала, что почти полностью утратила контроль. Вот вам и лечебные свойства науки. Способ сработал. «Когда перед хирургической операцией, – продолжала рассуждать Уитсон, – людям подробно рассказывали о том, что им предстоит, уровень тревожности снижался, выздоровление проходило быстрее. Знание – еще одна форма контроля». Это напоминает исследование, проведенное в одном из домов престарелых Новой Англии в 1976 году гарвардским психологом Эллен Лангер и ее коллегой Джудит Родин, ныне президентом Рокфеллеровского фонда. Жителям этого дома престарелых давали растения и возможность раз в неделю смотреть фильмы, но с разной степенью контроля. Например, подопечные дома престарелых с четвертого этажа, которым поручили поливать растения и дали возможность выбирать один вечер в неделю, когда им хотелось бы посмотреть фильм, жили дольше и оставались более здоровыми, чем прочие обитатели того же дома, даже те, которым дали растения, но поливать их поручили обслуживающему персоналу. Именно ощущение контроля так явно отразилось на состоянии здоровья и благополучии.<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a> Возможно, это имел в виду Вольтер, когда в финале «Кандида» главный герой отвечает на заявление доктора Панглоса о том, что «все события неразрывно связаны в лучшем из возможных миров»: «Это вы хорошо сказали, – отвечал Кандид, – но надо возделывать наш сад».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Опасный вред суеверий, предрассудков и псевдонауки</p>
     </title>
     <p>Временами мои слова о вреде суеверий оспаривают примерно в таких выражениях: «Ладно вам, Шермер, пусть у людей будут свои заблуждения. Что в этом плохого?» Если пока оставить без внимания такие развлечения, как чтение гороскопа в газете или предсказания, найденного в печенье, обычно я отвечаю, что жить лучше в реальном, а не в вымышленном мире. А вред в последнем случае может быть весьма серьезным, если наша паттерничность относится к ложноположительному срабатыванию первого рода.</p>
     <p>В чем заключается этот вред? Спросите у жертв Джона Патрика Беделла, который напал на охранников у входа в Пентагон в марте 2010 года, – того самого Беделла, который теперь называет себя правым экстремистом и «знатоком истины» об 11 сентября. В одном из постов в интернете он утверждал, что намерен предать огласке всю правду о «сносе небоскребов» 11 сентября. По-видимому, в состоянии бредового расстройства Беделл намеревался стрельбой проложить себе путь в Пентагон и узнать, что на самом деле произошло в упомянутый день. Смерть посредством заговора.</p>
     <p>Смерть посредством теории – еще один наглядный пример. В апреле 2000 года десятилетнюю Кэндас Ньюмейкер начали лечить от некой болезни под названием «расстройство привязанностей» (РП). Джин Ньюмейкер, удочерившая Кэндас за четыре года до этого, не справлялась с девочкой, у которой, по ее мнению, были проблемы с дисциплиной. Когда Джин обратилась за помощью к терапевту, состоящему в Ассоциации лечения и воспитания детей с проблемами привязанности,<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a> ей объяснили, что Кэндас нуждается в терапии привязанности (ТП) на основе теории, которая гласит: если в решающие первые два года нормальная привязанность не была сформирована, значит, ее можно повторно сформировать в более позднем возрасте. Чем-то это сродни утверждению о том, что если импринтинг у только что вылупившегося утенка не произошел в ранний критический период, то его можно осуществить позднее (на самом деле нельзя).</p>
     <p>Согласно теории, на которой основана ТП, для того чтобы процесс позднего создания привязанности прошел успешно, ребенка следует сначала подвергнуть «конфронтации» и «сдерживанию», чтобы способствовать выбросу предположительно подавленного гнева, вызванного тем, что ребенка бросили. Этот процесс продолжается настолько долго, насколько это необходимо – на протяжении часов, дней, даже недель, – пока физические силы ребенка не истощатся и он не вернется эмоционально к «младенческому» состоянию. После этого родителям полагается укачивать ребенка в кроватке и на руках, кормить его из соски, формируя «повторную привязанность». Это все равно что взять взрослую утку и пытаться с помощью физических и эмоциональных ограничений вернуть ее в состояние, свойственное утенку, а потом ждать, что она привяжется к своей матери. Но такова теория. А на практике результаты оказываются совсем иными. И ужасающими.</p>
     <p>Кэндас отвезли в Эвергрин, Колорадо, где ее лечением занялась Коннелл Уоткинс, известный на всю страну специалист по терапии привязанности, в прошлом – директор Центра лечения привязанности в Эвергрине, а также ее коллега Джули Пондер из Калифорнии, незадолго до того получившая лицензию семейного консультанта. Лечение проводилось в доме Уоткинс и снималось на видеопленку. Согласно копиям судебных протоколов Уоткинс и Пондер на протяжении более чем четырех дней проводили «терапию сдерживания»: 138 раз хватали Кэндас или накрывали ей лицо, 392 раза встряхивали или били ее по голове, 133 раза кричали ей в лицо. Когда и это не сломило Кэндас, хрупкую девочку весом 30 кг завернули во фланелевую простыню, накрыли диванными подушками, и несколько взрослых (общим весом почти 315 кг) улеглись сверху, чтобы пациентка «вновь родилась». Пондер объяснила Кэндас, что теперь она «совсем крошечный младенец» в материнской утробе, и приказала ей «выходить головкой вперед, толкаясь ножками». В ответ Кэндас кричала: «Я не могу, мне нечем дышать! Что-то давит меня. Я не хочу умирать! Пожалуйста, дайте воздуха!»</p>
     <p>Согласно теории ТП реакция Кэндас являлась признаком эмоционального сопротивления; ей требовалось обострение конфронтации, чтобы прийти в состояние ярости, необходимое, чтобы «пробить» барьер и достичь эмоционального исцеления. Воплощая теорию на практике, Пондер предупреждала девочку: «Ты умрешь». Кэндас умоляла: «Не надо, прошу вас, мне нечем дышать». Пондер велела остальным «немного усилить давление», объясняя это тем, что детям с расстройством привязанности свойственно преувеличивать свои страдания. Кэндас вырвало, потом она закричала: «Я обкакаюсь!» Ее мать уверяла: «Понимаю, тебе нелегко, но я жду тебя».</p>
     <p>После сорока минут этой пытки Кэндас затихла. Пондер принялась упрекать ее: «Ах ты лентяйка!» Кто-то пошутил, что надо бы сделать кесарево сечение, тем временем Пондер гладила подошедшую собаку. Молчание продолжалось полчаса, потом Уоткинс саркастическим тоном предложила: «Ну-ка, посмотрим на эту негодницу – что там с ней? Может, там вообще нет ребенка? Ну, что ты валяешься в луже собственной рвоты – и не надоело?»</p>
     <p>Кэндас Ньюмейкер не надоело: она была мертва. «Десятилетний ребенок умер от отека головного мозга и образования грыжи, вызванного гипоксически-ишемической энцефалопатией», – сухо отмечает отчет о вскрытии. Непосредственной причиной смерти Кэндас стало удушение, ее терапевты получили минимальную меру наказания – шестнадцать лет за «неосторожность, проявленную при жестоком обращении с ребенком, которая привела к его смерти». Первопричиной стало псевдонаучное шарлатанство, замаскированное под психологию. В углубленном анализе этого случая «Терапия привязанности в суде» (<emphasis>Attachment Therapy on Trial</emphasis>) Джин Мерсер, Ларри Сарнер и Линда Роса пишут: «Но какими бы специфическими и дикими не выглядели эти методы лечения, какими бы неэффективными и вредными они не оказывались для детей, они порождены сложной внутренней логикой, увы, основанной на ложных предпосылках».<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a></p>
     <cite>
      <p>Причиной смерти девочки стало псевдонаучное шарлатанство, замаскированное под психологию.</p>
     </cite>
     <p>Эти терапевты убили Кэндас не со зла, а потому что находились во власти псевдонаучной веры, основанной на суевериях и магическом мышлении. Вот пример крайнего проявления влияния и опасностей паттерничности, а также убийственной силы верообусловленного реализма.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5</p>
     <p>Агентичность</p>
    </title>
    <section>
     <p>Вернемся к оставленной нами на африканской равнине гоминиде, которая слышит шорох в траве и задается решающим вопросом, что означает этот звук – близость опасного хищника или просто ветер. Между ними есть ряд важных различий сразу на нескольких уровнях, не в последнюю очередь связанных с вопросом жизни и смерти, но отметим еще одно различие: «ветер» – это <emphasis>неодушевленная сила</emphasis>, в то время как «опасный хищник» – <emphasis>намеренно действующий агент</emphasis>. Разница между неодушевленной силой и намеренно действующим агентом огромна. Большинство животных способны уловить эту разницу на поверхностном (но решающем) уровне жизни и смерти, а мы предпринимаем и то, чего не делают другие животные.</p>
     <p>Как гоминиды с большим головным мозгом, развитой корой и «теорией сознания» (или «моделью психического состояния», или «теорией разума»), то есть способностью осознавать такие психические состояния, как желания и намерения у себя и окружающих, мы практикуем то, что я называю <emphasis>агентичностью – склонностью наделять паттерны смыслом, намерением и агентской деятельностью</emphasis>. То есть мы зачастую придаем паттернам, которые находим, агентскую деятельность и намерения и верим, что эти намеренно действующие агенты, или факторы, управляют миром, порой незримо, сверху вниз, вместо действующих снизу вверх причинно-следственных законов и случайностей, характерных для значительной части нашего мира.<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a> Считается, что души, духи, призраки, боги, демоны, ангелы, инопланетяне, разумные творцы, правительственные заговорщики и другие всевозможные незримые агенты, обладающие властью и намерением, присутствуют в нашем мире и управляют нашей жизнью. В сочетании с нашей склонностью находить значимые паттерны как в значимых, так и в бессмысленных шумах паттерничность и агентичность образуют когнитивную основу шаманизма, язычества, анимизма, политеизма, монотеизма и всевозможных направлений спиритуализма древней и новой эры.<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a> Как и многое другое, разумный творец считается незримым агентом, или действующей силой, создавшей жизнь сверху. Носителей внеземного разума тоже зачастую изображают могущественными существами, спускающимися откуда-то с высот, чтобы предупредить нас о неминуемом самоуничтожении. Теории заговора предсказуемо содержат тайные силы, закулисных «агентов», кукловодов, дергающих за политические и экономические нитки, пока мы пляшем под дудку Билдербергского клуба, Ротшильдов, Рокфеллеров или иллюминатов. Даже вера в то, что правительство может ввести сверху меры, направленные на спасение экономики, – одна из форм агентичности, а президенту Обаме приписывают почти что силу мессии, того «единственного», кто спасет нас.</p>
     <p>В настоящее время когнитивная нейробиология уверенно подтверждает, что людям свойственно легко находить паттерны и приписывать им действие агента. В опубликованной в 2009 году книге «Сверхчувство» (<emphasis>Supersense</emphasis>) психолог из Бристольского университета Брюс Худ рассмотрел растущий корпус данных, демонстрирующий нашу склонность не только наделять паттерны действием агента и намерением, но и верить, что у предметов, животных и людей есть некая сущность – то, что составляет саму их суть и делает их такими, какие они есть, – и что эта сущность может передаваться от предметов людям и от человека к человеку. Эволюционные причины такого <emphasis>эссенциализма </emphasis>коренятся в чувстве страха перед болезнями и инфекциями, которые содержатся в сугубо натуральных сущностях, в итоге те могут быть смертельно опасными, следовательно, их следует избегать, и значит, естественный отбор проходили те, кто остерегался смертельно опасных болезней, следуя своим инстинктам и стараясь избегать сущностей. Вместе с тем мы распространяем свои чувства по отношению к сущностям и на естественные, и на сверхъестественные существа, на любые предметы и людей, на все зримое и незримое; мы также подразумеваем, что эти зримые и незримые предметы и люди обладают действием агента и намерением. «Многие высокообразованные и интеллигентные люди испытывают отчетливое чувство, что в мире существуют и действуют паттерны силы, энергии и сущности, – пишет Худ. – Еще важнее то, что подобные ощущения не подкреплены достоверными доказательствами, потому и относятся к сверхъестественным и антинаучным. Это ощущение или склонность считать их реальными и есть наше сверхчувство».<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a></p>
     <cite>
      <p>Представления о том, что души, духи, призраки, боги, емоны, ангелы, инопланетяне, разумные творцы, правительственные заговорщики и другие всевозможные незримые агенты присутствуют в нашем мире и управляют нашей жизнью, встречаются повсеместно.</p>
     </cite>
     <p>Примеров агентичности можно назвать сколько угодно. Участники эксперимента, наблюдающие за подвижными отражающими точками в затемненной комнате, делают вывод, что перед ними некий человек или намеренно действующий агент, особенно если точки приобретают форму двух рук и двух ног. Дети верят, что солнце способно мыслить и следовать за ними, а когда их просят нарисовать солнце, часто наделяют его действием агента, рисуя на солнце улыбающееся лицо. Пищевые продукты, имеющие форму гениталий, например бананы или устрицы, зачастую считаются полезными для половой потенции. Треть пациентов, перенесших трансплантацию, убеждены, что вместе с донорским органом им пересадили личность или сущность донора. Научная группа Худа провела исследование среди здоровых взрослых людей, в котором участников сначала попросили оценить лица двадцати человек по степени привлекательности, интеллигентности и своей готовности получить при пересадке сердце от каждого из них. После того как оценки были выставлены, Худ сообщил участникам эксперимента, что половина людей, лица которых они только что видели, осуждена судом за убийство, а затем просил повторно оценить снимки. Характерно то, что хотя и оценки привлекательности и интеллигентности убийц снизились, особенно сильно снизилась готовность к пересадке сердца какого-нибудь убийцы, и Худ сделал вывод, что причиной тому страх передачи злой сущности реципиенту.<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a> Эти результаты подкреплены данными еще одного исследования, выявившего, что большинство участников ни за что не согласились бы носить свитер убийцы и выказывали нескрываемое отвращение к самой мысли об этом, как будто материал свитера мог впитать присущее убийце зло.<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a></p>
     <p>Для сравнения приведем пример позитивной агентичности: большинство опрошенных ответило, что <emphasis>согласно </emphasis>носить кардиган ведущего детской телепередачи мистера Роджерса, так как было убеждено, что ношение его свитера поможет им измениться к лучшему.<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a> Какова глубинная эволюционная основа этого эссенциализма? «Если мы верим, что сущности могут передаваться от человека к человеку, значит, считаем себя не обособленными личностями, а скорее, членами племени, потенциально объединенными друг с другом верой в сверхъестественную связанность, – предполагает Худ. – При этом мы будем воспринимать окружающих сквозь призму свойств, которые существенно отличают их от нас. Эта идея подразумевает, что некоторые неотъемлемые свойства передаются с большей вероятностью, чем все прочие. Молодость, энергия, красота, темперамент, сила и даже сексуальные предпочтения – все это неотъемлемые свойства, которые мы приписываем окружающим».<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a></p>
     <p>Я поймал себя на моменте агентичности в 2009 году во время поездки в Остин для проведения дебатов с креационистами в Техасском университете. За время пребывания в городе я посетил знаменитый велосипедный магазин Лэнса Армстронга «Меллоу Джонни» (название ему дало исковерканное американцами <emphasis>maillot jaune</emphasis>, то есть «желтая майка лидера» по-французски). Помимо многочисленных желтых маек, развешанных по стенам, в магазине было выставлено несколько велосипедов, на которых Армстронг выиграл семь гонок «Тур де Франс». «Многие думают, что это копии велосипедов, – сказал мне директор магазина. – А когда я объясняю, что велосипеды самые настоящие, те же, на которых Лэнс выиграл гонку, до них дотрагиваются как до священных реликвий». Услышанное позабавило меня, но затем я с ходу, не задумываясь, купил полный набор велосипедного снаряжения Лэнса Армстронга, а собираясь вечером на дебаты, надел пару черных носков Лэнса с желтыми каемками и футболку <emphasis>Livestrong </emphasis>под костюм. Мой рациональный разум ни на минуту не поверил, что сущность прославленной силы и выносливости Армстронга пребывала со мной на всем протяжении трехчасовых дебатов, однако по какой-то необъяснимой причине я чувствовал себя гораздо увереннее. Возможно, благодаря влиянию верообусловленного реализма и силе плацебо, в тот вечер я успешнее выступал на дебатах – кто знает? Сверхъестественное мышление вполне может иметь естественные последствия.</p>
     <p>Мы прирожденные супернатуралисты, движимые нашей склонностью выявлять значимые паттерны и наделять их намеренным действием агента. Зачем мы это делаем?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Мозг, в который вселился демон</p>
     </title>
     <p>Пять веков назад наш мир населяли демоны, инкубы и суккубы мучали свои жертвы, пока те спали в постели. Два века назад наш мир населяли духи, призраки и приведения изводили страдальцев целыми ночами. Последнее столетие наш мир населен инопланетянами, серые или зеленые человечки досаждают людям во сне, передают им, мучимым бессонницей, сообщения, похищают из собственных постелей, увозят на космическую базу, чтобы подвергнуть болезненным исследованиям. Сегодня люди приобретают опыт внетелесных путешествий – взмывают над кроватями, вылетают прочь из спален и даже покидают планету, устремляясь в космос.</p>
     <p>Что мы здесь имеем? Где существуют все эти неуловимые существа и загадочные явления – в нашем мире или в нашем разуме? Вы наверняка уже поняли: я намерен утверждать, что они существуют исключительно у нас в голове, хотя видоизменяются под влиянием культуры, в условиях которой нам довелось родиться. Современные доказательства тому, что мозг и разум – одно и то же, неопровержимы. Рассмотрим исследования нейробиолога из Лаврентийского университета Майкла Персингера, который в лаборатории в Садбери, Онтарио, демонстрирует добровольцам все упомянутые события, подвергая височные доли мозга воздействию магнитных полей. Персингер пользуется электромагнитами, расположенными в усовершенствованном мотоциклетном шлеме (иногда его называют «шлемом бога»), чтобы вызывать <emphasis>транзиторные состояния в височных долях </emphasis>мозга участников эксперимента – усиления и нестабильности в срабатывании нейронных сетей в участках мозга, расположенных непосредственно над ушами. Персингер считает, что магнитные поля стимулируют «микроконвульсии» в височных долях, что зачастую приводит к явлениям, наиболее точное описание которых – эпизоды «духовного» или «сверхъестественного»: ощущение чьего-то присутствия в помещении, опыт внетелесных перемещений, аномальное искажение частей тела и даже глубокие религиозные чувства, вызванные вступлением в контакт с Богом, божествами, святыми и ангелами. Как бы мы ни назвали их, сам по себе этот процесс – пример агентичности.</p>
     <p>Почему это происходит? Потому что, говорит Персингер, наше чувство собственного «я» поддерживает височная доля левого полушария. В условиях нормального функционирования мозга она действует согласованно с соответствующими системами височной доли правого полушария. Но если работа этих двух систем не согласована, тогда левое полушарие интерпретирует нескоординированную деятельность как «другое «я» или «ощутимое присутствие», поскольку «я» может быть только одно. Два «я» преобразуются в одно «я» и еще одно «нечто другое», которое можно назвать ангелом, демоном, инопланетянином, призраком и даже Богом. Когда в транзиторных событиях задействовано миндалевидное тело, продолжает Персингер, эмоциональные факторы значительно усиливают впечатление, и если оно связано с духовными темами, то может стать мощной движущей силой глубоких религиозных чувств.<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a></p>
     <cite>
      <p>Все неуловимые существа и загадочные явления существуют исключительно у нас в голове.</p>
     </cite>
     <p>Когда я читал об исследованиях Персингера, мне захотелось узнать, способен ли его шлем оказать воздействие на мозг скептика. Незадолго до того я впервые за почти два десятилетия опробовал гипноз в качестве одного из ведущих цикла телепередач «Исследование неведомого» (<emphasis>Exploring the Unknown</emphasis>) для канала <emphasis>Fox Family</emphasis>.<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a> В свои двадцать с небольшим, будучи настроенным гораздо менее скептически и готовясь к безостановочным трансконтинентальным велосипедным гонкам <emphasis>Race Across America </emphasis>на дистанции почти пять тысяч километров, я воспользовался способностями бывшего товарища по аспирантуре и попросил обучить меня аутогипнозу, чтобы справляться с болью и недостатком сна. Оказалось, что меня легко загипнотизировать, как свидетельствовал посвященный мне эпизод передачи «Личности крупным планом» цикла телепередач АВС «Wide World of Sports»: в нем говорилось, что меня удалось погрузить в такой глубокий транс, что мой товарищ-гипнотизер с трудом вывел меня из него (что было эффектно показано в передаче). Но во время работы над «Исследованием неведомого» я так беспокоился о том, что происходит в моем мозгу во время гипноза, что даже не почувствовал его и оставался в несколько усиленном режиме исполнения роли (в чем все равно подозревали меня критики гипноза). Я гадал, произойдет ли то же самое в лаборатории Персингера, когда на меня наденут «шлем бога».</p>
     <p>Легко ориентирующийся в мире СМИ интеллектуал с хорошо подвешенным языком Персингер – примечательный персонаж, который приобрел известность в том числе благодаря привычке неизменно одеваться в костюмы-тройки 70-х годов ХХ века (говорят, в том числе и выходя косить газон). По его изобилующему специальной лексикой описанию исследования трудно понять, где именно гипотезы и теории смешаны с догадками и домыслами. С начала 1970-х годов Персингер посвятил себя исследованию гипотезы, согласно которой опыт паранормальных явлений – иллюзии, созданные мозгом. Почти незаметных изменений в химии мозга или мизерных колебаний электрической активности достаточно для создания ярких галлюцинаций, которые воспринимаются как совершенно реальные. Эти перебои в работе мозга могут возникнуть сами собой ввиду действия внешних сил. Так, в своей «Теории тектонических напряжений» (<emphasis>Tectonic Strain Theory</emphasis>) Персингер выдвигает предположение, что сейсмическая активность может создавать избыточные электромагнитные поля, влияющие на мозг, чем в конечном счете объясняется помешанность на идеях «нью-эйдж», распространенная среди жителей Южной Калифорнии с ее частыми землетрясениями.</p>
     <p>Я скептически отношусь к этой гипотезе, помня, что такие поля уменьшаются по мере увеличения квадрата расстояния: если расстояние от источника удваивается, этой точки достигает только одна четвертая часть энергии. Я сам живу в Южной Калифорнии. Эпицентры большинства землетрясений находятся на расстоянии десятков-сотен километров от населенных центров, обычно где-нибудь в пустынях, окружающих Лос-Анджелес. По-моему, эта ситуация принципиально отличается от воздействия шлема, создающего электромагнитные поля на расстоянии нескольких миллиметров. Нам еще только предстоит узнать, встречаются ли в реальном мире естественные электромагнитные поля, достаточные по силе, чтобы влиять на мозг, однако Персингеру удается добиться такого влияния искусственно в лабораторных условиях. Собранные данные экспериментов стали основой для компьютерного моделирования встреч с паранормальными явлениями. «Мы знаем, что весь опыт проистекает из мозга, – объяснял Персингер, отвечая на мои вопросы в ходе интервью. – Кроме того, нам известно, что почти незаметные паттерны порождают у человека сложные впечатления и эмоции. Благодаря компьютерным технологиям мы выявили электромагнитные паттерны, порождаемые мозгом во время получения таких впечатлений, а затем подвергли добровольцев воздействию этих паттернов».</p>
     <cite>
      <p>Паранормальные явления – это иллюзии, созданные мозгом. Почти незаметных изменений в химии мозга или мизерных колебаний электрической активности достаточно для создания ярких галлюцинаций, которые воспринимаются как совершенно реальные.</p>
     </cite>
     <p>После беседы пришло время эксперимента. Ассистент надел на меня шлем, подключил к моим рукам, груди и волосистой части головы датчики для измерения волн, излучаемых мозгом, пульса и других показателей физиологической активности, а потом поместил меня в звуконепроницаемую комнату, где я устроился в уютном кресле, которое могло бы принадлежать Арчи Банкеру из сериала «Все в семье» (<emphasis>All in the Family</emphasis>). Персингер, его ассистент и съемочная группа покинули помещение, я приготовился блаженствовать на мягких подушках. Чей-то голос объявил, что эксперимент начался. Магнитные поля достигли моих височных долей. Моей первой реакцией стало желание хихикнуть, словно происходящее было дурацкой затеей, которую я мог с легкостью контролировать, как в ходе недавнего опыта с гипнозом. Вдобавок я опасался случайно уснуть, поэтому напоминал себе, что должен бодрствовать. Но потом, вспомнив, как чрезмерное беспокойство свело на нет все усилия во время гипноза, я постарался прогнать мысли и впал в состояние сознательного отказа от скептицизма на некоторое время. Несколько минут спустя я ощутил, что рациональная и эмоциональная стороны моего мозга ведут с переменным успехом спор о том, реально ли ощущаемое мною желание покинуть тело.</p>
     <p>«С Майклом сейчас происходит следующее, – объяснял Персингер моему продюсеру во время первой серии экспериментов, – он подвергается воздействию сложных магнитных полей, которое ассоциируется с такими же впечатлениями, как и при употреблении опиатов – с ощущениями свободного полета, удовольствия и вращения». По прошествии примерно половины времени эксперимента помощники Персингера поколдовали над аппаратурой, изменив электромагнитные паттерны. «А теперь в правом полушарии создается другой паттерн, скорее ассоциирующийся с более страшными впечатлениями». И действительно, находясь под воздействием этих паттернов, добровольцы сообщали, будто бы видели дьявола, похищение их инопланетянами и даже попадали в ад. Как я сказал Персингеру после эксперимента во время краткого итогового совещания, «в первой части опыта мне казалось, будто бы нечто проходит мимо… Не знаю точно, я уходил или кто-то другой или же что-то приблизилось ко мне. Ощущения были очень необычными. Во второй части мне казалось, будто меня окружают волны, мне хотелось покинуть собственное тело, но я неизменно возвращался обратно. Теперь я вижу, как человек, более склонный к игре воображения и к толкованию внешних раздражителей в паранормальном духе, может воспринять подобный опыт как реальное, но невероятное путешествие».<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a></p>
     <p>Стимуляцией височной доли вряд ли объясняются все столкновения с паранормальными явлениями, однако исследование Персингера вполне может стать первым шагом к разгадке ряда тайн, существующих уже не первый век. Как он подытожил в нашем шоу, «четыреста лет назад к паранормальному относилось то, что в настоящее время является преимущественно наукой. Такова участь паранормального – оно превращается в науку, становится нормальным». Или просто исчезает при тщательном рассмотрении с помощью научных методов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Можно ли убить козу взглядом</p>
     </title>
     <p>Сама по себе вера в паранормальное – продолжение агентичности, поскольку считается, что скрытые силы исходят от влиятельных агентов. Занимаясь экспериментальной психологией после окончания учебы, в 70-х годах ХХ века я увидел по телевизору, как израильский экстрасенс Ури Геллер гнет столовые приборы и воспроизводит рисунки, пользуясь, по его словам, одними только экстрасенсорными способностями. Некоторое время я допускал возможность существования подобного явления, пока не увидел «Удивительного» Джеймса Рэнди в шоу Джонни Карсона «Сегодня вечером» (<emphasis>Tonight Show</emphasis>), где Рэнди повторял то же самое, что делал Геллер, пользуясь приемами фокусников. (Как любит повторять Рэнди, «если Геллер гнет ложки с помощью экстрасенсорных способностей, значит, он выбирает трудный путь»). Рэнди гнул ложки, воспроизводил рисунки, заставлял левитировать столы и даже производил экстрасенсорную хирургическую операцию. Отвечая на вопрос о том, способен ли Геллер выдержать проверку у специалистов-ученых, Рэнди объяснил, что ученые не обучены обращать внимание на трюки и намеренный обман, в котором и заключается искусство иллюзионистов.</p>
     <p>Рэнди прав. Я отчетливо помню один семинар, который посещал в 1980 году в фонде «Алетея» в Грантс-Пасс, Орегон, где специалист по холистической медицине Джек Шварц поражал нас, протыкая десятидюймовой парусной иглой собственную руку и не испытывая видимых признаков боли, разве что демонстрируя единственную каплю крови. Много лет спустя Рэнди, к моей досаде, совершал тот же подвиг, прибегая к простейшему фокусу. Тот семинар я посещал по приглашению девушки, с которой тогда встречался – брюнетке родом из Орегона, носившей имя Эллисон и обладавшей привлекательностью в духе «нью-эйдж» еще до того, как в 1980-е годы это течение приобрело неслыханную популярность. Эллисон носила платья из натуральных волокон, украшала волосы цветами и ходила босиком. Но весь год, пока мы встречались, меня особенно озадачивала духовная одаренность Эллисон. Я понимал, что она видит меня насквозь – в переносном смысле, но вместе с тем кое-что видит и в прямом: телесные ауры, энергетические чакры, духовные и световые сущности. Однажды вечером она закрыла дверь, погасила свет в моей ванной и велела мне пристально смотреть в зеркало, пока не появится моя аура. Я тупо уставился в пустоту. Во время поездки по глухим местам Орегона однажды холодной поздней ночью Эллисон сказала, что повсюду вокруг видны духовные сущности. Как я ни всматривался в темноту, но ничего не разглядел. Я пытался увидеть мир таким, каким его видела Эллисон, но безуспешно. Она могла видеть намеренно действующих агентов, а я нет. Она была верующей, а я – скептиком. Эти различия поставили крест на узах между нами.</p>
     <p>К 1995 году, как раз когда волна увлеченности бессмыслицей «нью-эйдж» начала спадать, стало известно, что в предыдущие четверть века ЦРУ совместно с армией США вложили 20 млн. долларов в строго засекреченную программу парапсихологического шпионажа <emphasis>Stargate </emphasis>(«Звездные врата»), известную также под названиями <emphasis>Grill Flame </emphasis>и <emphasis>Scanate</emphasis>. Проект Stargate был детищем «холодной войны», предназначенным для того, чтобы преодолеть «пси-отставание» (парапсихологический аналог ракетного отставания) между США и СССР. Советы готовили шпионов-экстрасенсов, и мы занялись тем же. Сюжет о «Звездных вратах», одном из проявлений агентичности в ЦРУ, вновь всплыл, пока я писал эту главу, уже в виде художественного фильма по книге «Люди, которые пристально смотрят на коз» (<emphasis>The Men Who Stare at Goats</emphasis>) британского журналиста Джона Ронсона, проводившего расследование. Это история в духе «Зазеркалья» о том, что именно исследовало ЦРУ посредством неких «психологических операций» (PsyOps): невидимость, левитацию, телекинез, прохождение сквозь стены и даже умерщвление коз пристальным взглядом с конечной целью телепатического убийства солдат противника. В ходе работы по одному проекту парапсихологические шпионы пытались с помощью «дистанционной визуализации» выявлять местонахождение пусковых ракетных шахт, подводных лодок, лагерей для военнопленных и солдат, пропавших в ходе боевых операций, при этом сами шпионы находились в ветхом строении в Мэриленде. Считалось, что если эти навыки отточить и объединить, тогда, возможно, армии удастся уничтожить «дистанционно визуализированные» вражеские ракеты прямо в шахтах.<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a></p>
     <p>Поначалу сюжет о Stargate привлек пристальное внимание СМИ, в том числе привел к появлению специального исследовательского репортажа в программе ABC <emphasis>Nightline</emphasis>, а также обеспечил некоторую известность нескольким шпионам-экстрасенсам, например Эду Деймсу и Джо Макмониглу. Регулярно выступая в роли гостей в ток-шоу Арта Белла <emphasis>Coast to Coast </emphasis>на радиостанции паранормальной направленности, бывшие шпионы рассказывали истории, которые могли показаться бредом разочарованных параноиков, если бы не были подтверждены документально. Например, Ронсон прослеживает связь между изощренными методами пыток, применяющимися в Гуантанамо, Куба, и иракской тюрьме Абу-Грейб, с похожими методами, к которым ФБР прибегло при осаде поместья секты «Ветвь Давидова» в Уэйко, Техас. Агенты ФБР всю ночь изводили сектантов такими неприятными звуками, как писк кроликов, крики чаек, сверление бормашиной, и песней Нэнси Синатры <emphasis>These Boots Are Made for Walking </emphasis>(я ничего не выдумываю). В армии США те же методы применяли по отношению к иракским военнопленным, заменив балладу Синатры мелодией из детского телесериала «Барни и друзья» – многие родители согласятся с тем, что при многочисленных повторах эта песенка превращается в пытку.</p>
     <p>Один из осведомителей Ронсона, не кто иной как Ури Геллер (тот самый сгибатель ложек), привел его к генерал-майору Альберту Стабблбайну III, который руководил работой шпионов-экстрасенсов из своего офиса в Арлингтоне, Виргиния. Стабблбайн считал, что при достаточной практике можно научиться проходить сквозь стены, и эту веру в нем поддерживал подполковник Джим Ченнон, ветеран войны во Вьетнаме, послевоенный опыт которого в таких мекках «нью-эйдж», как Институт Эсален в Биг-Сур, Калифорния, побудил его основать «первый земной батальон воинов-монахов» и «рыцарей-джедаев». Этим воинам, по замыслу Ченнона, предстояло преобразить характер военных действий, вступая на вражескую территорию с «сияющими глазами», маршируя под мантру «ом-м» и демонстрируя противнику «автоматические объятия» (колоритно исполненные персонажем Джорджа Клуни в киноверсии <emphasis>The Men Who Stare at Goats</emphasis>). Не питая никаких иллюзий насчет безобразной бойни современной войны, Ченнон представлял себе батальон боевых машин, издающих «нестройные звуки» (Нэнси или «Барни»?), и «психо-электрические автоматы», стреляющие в солдат противника «позитивной энергией».</p>
     <p>Все это, конечно, занимательно, но может ли кто-нибудь на самом деле левитировать, становиться невидимым, проходить сквозь стены, визуализировать на расстоянии спрятанный предмет? Нет. В контролируемых условиях дистанционным визуализаторам ни разу не удалось найти скрытую цель с большей точностью, чем предполагает произвольное угадывание. Редкие удачи, о которых нам известно, объясняются либо случайностью, либо сомнительными условиями постановки эксперимента, например, когда экспериментатор субъективно оценивает соответствие уже известной цели и ее характеристик описанию, данному дистанционным визуализатором. Когда же о цели не знают ни экспериментатор, ни визуализатор, экстрасенсорные способности улетучиваются.</p>
     <cite>
      <p>Может ли кто-нибудь на самом деле левитировать, становиться невидимым, проходить сквозь стены, визуализировать на расстоянии спрятанный предмет? Нет.</p>
     </cite>
     <p>В этом состоит важный урок, который я усвоил за много лет паранормальных исследований: те события, которые помнят люди, редко соответствуют событиям, происходившим в действительности. Наглядный пример: Ронсон беседовал с преподавателем боевых искусств по имени Гай Савелли, утверждавшим, что он участвовал в программе парапсихологического шпионажа и видел, как солдаты убивали коз с помощью одного только пристального взгляда, а также сам проделывал это. По мере выяснения подробностей мы обнаруживаем, что Савелли по прошествии многих лет вспоминал, как участвовал в конкретном эксперименте с тридцатью пронумерованными козами. Савелли наугад выбрал козу № 16 и устремил на нее свой самый убийственный взгляд. Но в тот день он так и не смог сосредоточиться, поэтому отказался от участия в эксперименте, а позднее ему сообщили о смерти козы № 17. Конец истории. Никакого вскрытия, никаких объяснений причин смерти. Никакой информации о том, сколько времени прошло между пристальным взглядом и смертью; неизвестно, какими были условия в помещении, где находились эти тридцать коз (температура, влажность, проветриваемость и т. п.); сколько козы пробыли в этом помещении, и т. д. В ответ на просьбу подтвердить это невероятное утверждение Савелли торжествующе предъявил видеозапись другого эксперимента, в ходе которого некто предположительно остановил сердце козы. Но в действительности запись запечатлела только козу, пульс которой снизился с 65 до 55 ударов в минуту.</p>
     <p>В этом и заключались все эмпирические свидетельства умерщвления коз, и как человек, который провел не одно десятилетие в том же бесплодном преследовании воображаемых «коз», я сделал вывод, что свидетельства паранормальных явлений в целом вряд ли окажутся лучше этого. Загнанных лошадей пристреливают, не правда ли?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Звонки с того света</p>
     </title>
     <p>Осенью 2008 года я побывал на конференции по паранормальным явлениям в Пенсильвании, где должен был сделать основной доклад: странное, если вообще возможное сочетание – человек, скептически относящийся к паранормальному, выступает с докладом о несуществующем экстрасенсорном восприятии перед полным залом самозваных экстрасенсов, медиумов, астрологов, предсказателей по картам Таро, хиромантов и духовных гуру всех мастей. Я рассудил, что опыт общения с верующими в паранормальное стоит путешествия через весь континент, хотя бы для того, чтобы собрать больше сведений о причинах, по которым люди верят в незримые силы и агентов. Поездка не разочаровала меня. Предметом первого же заседания, на котором я побывал, стало общение с умершими. Разумеется, говорить с умершим может каждый. Вопрос в том, как сделать так, чтобы умерший отвечал. Однако прямо там, в зале, именно это и произошло: умерший участвовал в разговоре с помощью небольшого ящика, поставленного на стол.</p>
     <p>– Мэтью там? – спрашивала привлекательная блондинка Шейенн, направляя голос в сторону ящика в явной уверенности, что ей ответит брат.</p>
     <p>– Да, – невнятно отозвался динамик ящика.</p>
     <p>«Подтвердив» таким образом установление контакта, Шейенн с волнением продолжала:</p>
     <p>– Самоубийство было ошибкой?</p>
     <p>В динамике раздалось надтреснутое:</p>
     <p>– Моя смерть была ошибкой.</p>
     <p>Уже заливаясь слезами, Шейенн попросила разрешения поговорить со своей матерью, и когда контакт с ближайшей родственницей по материнской линии был установлен, выпалила:</p>
     <p>– Ты видишь моих детей, своих прекрасных внуков?</p>
     <p>Мать отвечала:</p>
     <p>– Да. Я вижу детей.</p>
     <p>Жизнеутверждающие реплики для Шейенн исходили из «телефона для связи с умершими» Томаса Эдисона, или, по крайней мере, из точной копии легендарного аппарата, который, по слухам, великий изобретатель так и не сумел создать. Этот разговор, один из множества состоявшихся в тот день (по 90 долларов с носа), провел Кристофер Мун – обладатель «конского хвоста», старший редактор журнала <emphasis>Haunted Times </emphasis>и сайта <emphasis>HauntedTimes</emphasis>. com, центра обмена информацией обо всем паранормальном.</p>
     <p>Я не слышал слов ни матери Шейенн, ни ее брата, ни других бесплотных духов, пока Мун не давал толкование беспорядочным шумам из аппарата – как он объяснил мне, созданного неким Фрэнком Сампшеном из Колорадо. По словам изобретателя, «ящик Фрэнка» состоит из генератора произвольного напряжения, который используется для быстрой настройки приемника АМ-сигналов. Аудиосигнал с регулятора (необработанный радиосигнал) усиливается и подается в эхокамеру, где духи манипулируют им, чтобы обрести голоса» (рис. 7). По-видимому, умершим было непросто справиться с этой задачей, поэтому Мун пользовался помощью «Тайлера», «духа-звукорежиссера», находящегося «по другую сторону», от которого требовалось подталкивать капризных духов поближе к приемнику. Неопытному уху (точнее, тому, кто не слышал объяснений Муна) эти звуки могли показаться шумами, как при быстром вращении рукоятки настройки радио, – шумами, в которых можно различить отдельные слова и обрывки фраз.</p>
     <p>– Умершие находятся в этом ящичке? – спросил я у Муна.</p>
     <p>– Где находятся умершие, я не знаю. Вероятнее всего, в другом измерении, – предположение Муна мало что проясняло.</p>
     <p>– Поскольку нам известно, с какой легкостью наш мозг находит осмысленные закономерности в бессмысленном шуме, – продолжал я, – как можно увидеть разницу между подлинными словами умершего человека и беспорядочными радиошумами, которые только кажутся похожими на слова?</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_9.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 7. Телефон для связи с умершими</strong></p>
     <p>По слухам, «ящик Фрэнка», также известный под названием «телефона для связи с умершими», первым изобрел Томас Эдисон, а в наше время реконструировал Фрэнк Сампшен из Колорадо. <emphasis>Снимок автора</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Неожиданно Мун согласился со мной:</p>
     <p>– Приходится проявлять максимальную осторожность. Мы ведем записи сеансов и выявляем постоянство в том, что слышат люди.</p>
     <p>– Постоянство?.. – я продолжал допытываться. – В скольких случаях – 95 %, 51 %?</p>
     <p>– Очень часто, – ответил Мун.</p>
     <p>– Очень? То есть насколько?..</p>
     <p>На этом наш импровизированный вечер вопросов и ответов завершился: начинался очередной сеанс, вдобавок мне не хотелось пропустить лекцию «Квантовая механика: доказывает ли она существование паранормального?», которую читал еще один мыслитель и обладатель «конского хвоста», носящий экзотическое имя Константинос.</p>
     <cite>
      <p>Я проиграл фрагмент песни наоборот, не показав на экране никаких слов, и почти все расслышали слово «сатана», а некоторые также «секс» и «666».</p>
     </cite>
     <p>В тот вечер в своем докладе я объяснил, как мы, побуждая мозг увидеть или услышать что-либо, повышаем вероятность того, что восприятие подчинится этому требованию. Я включил фрагмент «Лестницы в небо» <emphasis>Led Zeppelin </emphasis>– сначала пустил запись вперед и вывел на экран слова: «Если в живой изгороди слышишь шум/ Не тревожься/ Это просто весна делает уборку для майской королевы/ Да, есть два пути, по которым ты можешь пройти/ Но в итоге/ Еще есть время сменить дорогу, по которой идешь». Я пошутил, что сейчас насчет значения этих слов не уверен, но когда я учился в старших классах, они казались мне исполненными глубокого смысла. Затем я проиграл тот же фрагмент песни наоборот, не показав на экране никаких слов, и почти все расслышали слово «сатана», а некоторые также «секс» и «666». И наконец, я еще раз включил все тот же фрагмент, подготовив к восприятию мозг предполагаемыми словами на экране. Слуховая информация родилась из зрительной, и теперь почти все отчетливо услышали: «О, вот и мой милый сатана/ Тот, чей малый путь печалит меня/ чья сила – сатанинская/ Он даст тебе/ Даст тебе 666/ Был один сарайчик, где он заставлял нас страдать, грустный сатана».<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a> Результат потряс слушателей, которые неподготовленным слухом сумели разобрать одно-два слова, а с подготовленным записали текст целого куплета.<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a></p>
     <p>Все это примеры паттерничности и агентичности, и на следующий день я применил их в ходе проверки, когда Мун согласился устроить для меня отдельный сеанс. Под треск «телефона для связи с умершими» я старался установить контакт с моими покойными родителями, просил «подтвердить» факт контакта – назвать имя, причину смерти… хоть что-нибудь. Я уговаривал и умолял. Ноль. Мун просил Тайлера о помощи. Ноль. Мун сказал, что ему что-то послышалось, но в ответ на мои расспросы так ничего и не объяснил. Я с готовностью отказался от своего неверия в надежде поговорить с родителями, по которым очень тоскую. Ноль. Я искал хоть какие-нибудь закономерности. Ноль. Боюсь, в этом и заключается моя оценка паранормального. Ноль.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Здесь кто-то есть</p>
     </title>
     <p>Одно из наиболее эффективных средств изучения работы мозга, которым мы располагаем, – наблюдение за мозгом в периоды разлада, когда что-то идет не так, в состоянии сильного стресса или под влиянием каких-либо условий. В качестве примера последнего приведем такое явление (хорошо известное альпинистам, полярным исследователям, морякам, очутившимся в изоляции, и спортсменам, занимающимся видами спорта, требующими выносливости), как «фактор третьего». Я называю тот же феномен <emphasis>эффектом ощущения присутствия</emphasis>. Это ощущаемое присутствие иногда называют «ангелом-хранителем», который появляется в крайне трудных ситуациях и необычном окружении.<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a> Особенно часто в условиях ожесточенной борьбы за выживание, в самом суровом климате, в состоянии чудовищного напряжения или стресса, мозг, по-видимому, обращается за физическим руководством или моральной поддержкой. Эпитет «третий» заимствован из поэмы Т. С. Элиота «Бесплодная земля»:</p>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Кто он, третий, вечно идущий рядом с тобой?</v>
       <v>Когда я считаю, нас двое, лишь ты да я,</v>
       <v>Но, когда я гляжу вперед на белеющую дорогу,</v>
       <v>Знаю, всегда кто-то третий рядом с тобой,</v>
       <v>Неслышный, в плаще, и лицо закутал.</v>
      </stanza>
      <text-author>(<emphasis>Пер. А. Сергеева</emphasis>)</text-author>
     </poem>
     <p>В примечании к этим строкам Элиот объяснял, что они «вызваны отчетом одной арктической экспедиции (забыл, какой, но, кажется, Шеклтона): в нем говорилось, что группе полярников, достигших последнего предела сил, постоянно мерещилось, что их <emphasis>на одного человека больше</emphasis>, чем выходило при пересчитывании».<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a> В действительности в отчете сэра Эрнеста Генри Шеклтона фигурировал некий четвертый, который сопровождал остальных троих: «Мне часто казалось, что нас четверо, а не трое». Но кто бы это ни был – третий, четвертый, ангел, инопланетянин или еще один человек, – в данном случае нас интересует сам факт ощущаемого присутствия, поскольку это еще один пример способности мозга к агентичности. Таких компаньонов впредь я буду называть <emphasis>ощущаемыми присутствиями</emphasis>, а сам процесс – <emphasis>эффектом ощущения присутствия</emphasis>.</p>
     <cite>
      <p>Особенно часто в условиях ожесточенной борьбы за выживание, в самом суровом климате, в состоянии чудовищного напряжения или стресса мозг, по-видимому, обращается за физическим руководством или моральной поддержкой к невидимому существу.</p>
     </cite>
     <p>В своей книге «Фактор третьего» (<emphasis>The Third Man Factor</emphasis>) Джон Гайгер перечисляет условия, которые ассоциируются с ощущаемым присутствием: однообразие, темнота, голый ландшафт, изоляция, холод, травмы, обезвоживание, голод, усталость и страх.<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a> К этому списку мы можем добавить депривацию сна, которой, вероятно, объясняются упоминания об ощущаемых присутствиях в записях Чарльза Линдберга, сделанных во время трансатлантического перелета Нью-Йорк – Париж. Во время этого исторического рейса Линдберг ощутил, что в кабине самолета «Дух Сент-Луиса» он находится не один: «Фюзеляж за моей спиной заполнился призрачными существами – смутными силуэтами, прозрачными, движущимися, невесомо путешествующими со мной в самолете. Их появление не удивило меня. В нем не было внезапности». Важнее всего то, что условия в кабине не изменились – в ней не было ни тумана, ни отраженного света. Линдберг вспоминает: «Не поворачивая головы, я видел их так же отчетливо, как в обычном поле зрения». Он слышал даже «властные и отчетливые голоса», но после завершения полета признавался: «Я не помню ни единого слова из того, что они говорили». Что делали там эти призрачные существа? Стремились помочь, «обсуждали мой полет и давали советы, говорили о проблемах с навигацией, подбадривали, передавали важные сообщения, недостижимые в обычной жизни».<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a></p>
     <p>Выдающийся австрийский альпинист Герман Буль, первым покоривший вершину Нанга-Парбат высотой 8126 метров, – девятый по величине пик мира, прозванный «гора-убийца», поскольку при восхождении на нее погиб 31 альпинист, – на обратном пути вдруг обнаружил, что у него есть компания, хотя на вершину поднимался он один: «У Зильберсаттеля я увидел две точки. И чуть не закричал от радости: кто-то идет вверх. Я слышал голоса, кто-то позвал «Герман!», но потом я понял, что это камни на пике Чонгра, возвышающемся позади. Разочарование оказалось горьким. Подавленный, я снова двинулся в путь. Такие осознания случались часто. Потом я слышал голоса, отчетливо слышал свое имя – галлюцинации». По сути дела, на протяжении всего испытания Буль «испытывал удивительное ощущение, что я не один».<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a></p>
     <p>В альпинистском фольклоре таких рассказов известно множество. Самый знаменитый в истории альпинист-одиночка (первым взошедший на Эверест без запаса кислорода) Райнхольд Месснер вспоминает, как часто беседовал с воображаемыми спутниками во время экспедиций в разреженном воздухе Гималаев. Связывая эффект ощущения присутствия с верой в более широком смысле, я заинтересовался отчетом альпиниста Джо Симпсона о том, что случилось с ним во время спуска с вершины Сиула-Гранде высотой 6344 м в Перуанских Андах после того, как несчастный случай создал угрозу для его выживания. Пока Симпсон пытался вернуться в базовый лагерь, у него в голове вдруг материализовался второй разум, который обеспечивал ему помощь и утешение. Определив, что голос исходит не из плеера <emphasis>Walkman</emphasis>, Симпсон решил, что столкнулся с совершенно новым для себя явлением: «Голос был чистым, резким и властным. Он всегда оказывался прав, я прислушивался к нему и следовал его указаниям. Другой разум перебирал бессвязные образы, воспоминания и надежды, за которыми я следил, как в полусне, продолжая выполнять приказы голоса».<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a></p>
     <p>В соответствии с верообусловленным реализмом и моим тезисом о том, что сначала возникает вера, а потом объяснение, самопровозглашенный атеист Симпсон приписал свой опыт «шестому чувству», которое, по его мнению, скорее всего являлось эволюционным пережитком давнего прошлого, и назвал его просто «голосом». В отличие от него в классических мемуарах «Последнее плавание «Карлука» (<emphasis>The Last Voyage of the Karluk</emphasis>) глубоко религиозный исследователь Арктики Уильям Лэрд Маккинли описал опыт ощущения присутствия, как чувство, которое «наполнило меня ликованием, как ни одно земное. Постепенно оно проходило, а я возвращался к кораблю, всецело убежденный, что никакой агностик, скептик, атеист, гуманист или сомневающийся никогда не отнимет у меня уверенности в существовании Бога».<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a> И действительно, как отмечал психолог Джеймс Аллан Чейн, специалист по исследованию сверхъестественного опыта, «зачастую двойственность сознания ассоциируется с присутствием, в котором непримиримый реалист одновременно чувствует нечто и нереальное в обычном смысле слова, и непреодолимо притягательное – настолько притягательное и стойкое, что этому присутствию даже машинально и мимоходом могут предложить угощение».<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a> Такова сила агентичности.</p>
     <p>Я сам много раз получал подобные впечатления в связи с участием в безостановочных трансконтинентальных велосипедных гонках <emphasis>Race Across America </emphasis>(RAAM) протяженностью около 4827 километров. В 1993 году журнал Outside причислил их к «труднейшим из спортивных состязаний» (на основании таких критериев, как протяженность дистанции, сложность трассы, боль и мучения, внешние условия, процент участников, сходящих с дистанции, время восстановления и других факторов).<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a> Трасса RAAM начинается на Западном побережье и заканчивается на Восточном, участники спят только в силу необходимости и стараются тратить на остановки как можно меньше времени. Лучшие гонщики преодолевают три тысячи миль за восемь с половиной или девять суток, в среднем оставляя позади 550 километров в сутки и ухитряясь выспаться всего за девяносто минут. Погодные условия варьируются от 120 градусов по Фаренгейту (49 °C) в пустынях Калифорнии до 30 градусов (–2 °C) и ниже в Скалистых горах Колорадо. Боль от натертых седлом мозолей и в точках давления, а также усталость почти невыносимы. Восстанавливать силы некогда. Процент сходящих с дистанции – примерно две трети от общего числа участников, наглядное свидетельство сложности этого ультрамарафона, за почти три десятилетия проведения которого менее двухсот человек завоевали заветное кольцо RAAM. Эти гонки – периодическое исследование физического и психологического истощения, которые в сочетании с депривацией сна породили немало невероятных и удивительных историй о больших и малых дорогах Америки. Все это я знаю потому, что в 1982 году стал одним из основателей гонки вместе с тремя товарищами и пять раз участвовал в ней.</p>
     <p>Всем гонщикам RAAM есть что рассказать о неизгладимых впечатлениях, полученных в этих невероятных условиях. Я сам часто принимал скопления почтовых ящиков у обочины на Среднем Западе за толпы приветствующих нас фанатов. Заплаты на асфальте, следы мелкого ремонта дорожного покрытия выглядят похожими на животных и мифических существ. Во время гонки в 1982 году олимпиец Джон Ховард сообщил съемочной группе АВС: «Недавно я видел примерно пятьдесят метров шоссе, испещренных египетскими иероглифами, – мне впервые попалась на глаза такая бредятина, но она там была!» Джон Марино вспоминал о той же гонке: «Во время тумана я ехал по Пенсильвании и представлял, что еду вдоль стены заполненного туманом туннеля. Я опустил руку, остановился, сошел с велосипеда и сел на землю, а затем снова сел в седло». В гонке 1986 года Гэри Веррилл приобрел опыт внетелесных перемещений: «После трех дней гонки со мной случилось что-то вроде помрачения сознания. Я был достаточно активен, чтобы поддерживать разговор, но одновременно видел себя со стороны. Ощущения были в точности как во сне, с единственной разницей в виде разочарования, что нельзя проснуться или управлять этим сном».<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a></p>
     <cite>
      <p>Когда я был директором гонки, мне часто случалось встречать среди ночи велосипедистов с мутным взглядом, бормочущих об ангелах-хранителях, таинственных фигурах, всевозможных интригах и заговорах против них.</p>
     </cite>
     <p>В 90-е годы, когда я был директором гонки, мне часто случалось встречать среди ночи велосипедистов с мутным взглядом, бормочущих об ангелах-хранителях, таинственных фигурах, всевозможных интригах и заговорах против них. Однажды ночью в Канзасе (где Дороти привиделось ее путешествие в страну Оз), я повстречал гонщика RAAM, стоящего возле какой-то железной дороги. На вопрос, что он делает, он объяснил, что ждет поезд, который отвезет его к Богу. Не так давно пятикратный победитель гонки Юре Робич увидел, как трещины на асфальте складываются в зашифрованные сообщения, а потом у него начались галлюцинации с участием медведей, волков и даже инопланетян. Солдат словенской армии Робич однажды был вынужден сойти с велосипеда, чтобы вступить в схватку с толпой почтовых ящиков, которые он принял за вражеский отряд, а в следующем году за ним погналась завывающая шайка чернобородых всадников. «Моджахеды стреляли в меня, – вспоминал Робич, – и мне пришлось прибавить скорость».<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a></p>
     <cite>
      <p>Какой бы ни была его непосредственная причина (температура, высота над уровнем моря, гипоксия, физическое истощение, депривация сна, голод, одиночество, страх), более глубокую причину эффекта ощущения присутствия следует искать в мозге.</p>
     </cite>
     <p>Аналогичное RAAM состязание – <emphasis>Iditarod</emphasis>, безостановочные гонки на собачьих упряжках между Анкориджем и Номом на Аляске, на дистанции протяженностью тысячу шестьсот километров, во время которых каюры в течение 9–14 суток обходятся минимальным количеством сна. Все это время они проводят в полном одиночестве, если не считать их собак, редко видят других участников состязаний, зато часто – галлюцинации, в которых фигурируют лошади, поезда, НЛО, невидимые самолеты, оркестры, фантастические животные, человеческие голоса ниоткуда, иногда – фантомы людей возле тропы, воображаемых друзей, присаживающихся прокатиться на сани и развлекающих каюров беседой во время длинных одиноких перегонов. Четырехкратный победитель Ланс Мэкки вспоминал день, когда он гнал упряжку и увидел на обочине вяжущую на спицах девушку. «Она засмеялась мне, помахала рукой, я проехал мимо, и она исчезла. Смех, да и только».<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a> Каюр Джо Гарни заметил, что в его санях едет какой-то человек. Он вежливо попросил незнакомца сойти, но тот не шевельнулся. Тогда Гарни похлопал его по плечу и настойчиво потребовал покинуть сани, а когда незнакомец отказался наотрез, Гарни ударил его.<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a></p>
     <p>Что происходит с мозгом во время вызванного агентами ощущения присутствия? Поскольку все эти события происходят в настолько иных условиях, у меня есть все основания подозревать, что и причина у них не единственная. Например, если речь идет о большой высоте, можно включить в список подозреваемых гипоксию, однако у полярных исследователей подобные впечатления появлялись на небольшой высоте над уровнем моря. Виной всему могут быть низкие температуры, но моряки-одиночки и гонщики RAAM в теплом климате тоже ощущают чье-то присутствие. Полагаю, экстремальные внешние условия – необходимое, но недостаточное объяснение опыта ощущаемого присутствия. Какой бы ни была его непосредственная причина (температура, высота над уровнем моря, гипоксия, физическое истощение, депривация сна, голод, одиночество, страх), более глубокую причину эффекта ощущения присутствия следует искать в мозге. Предлагаю четыре возможных объяснения: (1) распространение нормального для нас ощущения присутствия нас самих и других людей в нашем физическом и социальном окружении; (2) конфликт между «высоким» контролируемым разумом и «низкими» автоматическими эмоциями; (3) конфликт в схеме организма, или в нашем физическом ощущении своего «я», когда мозг обманом заставляют поверить, что есть и другое «я»; или (4) конфликт в схеме разума, или в нашем психологическом ощущении своего «я», когда разум обманом заставляют считать, что есть и другой разум.</p>
     <empty-line/>
     <p>1. <emphasis>Распространение нормального для нас ощущения присутствия нас самих и других людей в нашем физическом и социальном окружении</emphasis>. Этот процесс ощущения присутствия – вероятно, просто распространение нормальных для нас ожиданий появления других людей вокруг нас, потому что мы относимся к социальным видам. Все мы живем среди других людей, особенно в детские и отроческие годы становления, у нас развивается ощущение присутствия других людей независимо от того, есть они рядом или нет. В нормальных обстоятельствах мы возвращаемся домой из школы или с работы, ожидая, что другие члены семьи либо уже дома, либо скоро вернутся. Мы высматриваем такие красноречивые признаки, как стоящие у дома машины, ключи и пальто в прихожей. Мы прислушиваемся к знакомым приветственным голосам. Присутствие мы или ощущаем, или предвкушаем. Много лет после смерти моей матери я, навещая отца в доме, где вырос, испытывал ошеломляющее ощущение, что мама вот-вот выйдет из-за угла, хотя мой рациональный мозг без устали корректировал мои эмоциональные ожидания. После маминой смерти моему отчиму в течение восьми лет составлял компанию общительный черный лабрадор Хадсон. Когда я заезжал домой, Хад всегда выбегал мне навстречу; даже после его смерти мне все равно казалось, что сейчас он бросится к двери. Эти ожидания ощущений присутствия въелись настолько глубоко, что даже много лет спустя в родительском доме меня охватывало жутковатое ощущение, что мы с отчимом не одни.</p>
     <p>2. <emphasis>Конфликт между «высоким» контролируемым разумом и «низкими» автоматическими эмоциями</emphasis>.<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a> Функции мозга можно грубо разделить на процессы двух видов: <emphasis>контролируемые </emphasis>и <emphasis>автоматические</emphasis>. Контролируемым процессам свойственно пользоваться линейной пошаговой логикой. Мы обращаемся к ним намеренно и сознаем их при этом. Автоматические процессы происходят бессознательно, непреднамеренно и параллельно. Контролируемые процессы возникают в передних (орбитальных и префронтальных) областях мозга. Префронтальная кора головного мозга (ПФК) известна как исполняющая область, поскольку она объединяет другие области для долгосрочного планирования. Автоматические процессы происходят в задней (затылочной), верхней (теменной) и боковой (височной) областях мозга. Миндалевидное тело ассоциируется с автоматическими эмоциональными реакциями, особенно со страхом. Во время экстремальных или необычных событий возможна конкуренция между контролируемой и автоматической системами мозга. Как при реакции борьбы или бегства, при которой поток крови направляется к центру тела и отливает от периферии, где ссадины и царапины могут привести к смерти от кровопотери, «высокий» контролируемый разум приостанавливает работу ввиду кислородной депривации, недостатка сна, экстремальных температур, голода, истощения и т. п. Организм прекращает поддерживать выполнение высших функций, чтобы сохранить низшие, необходимые для элементарного выживания. В ходе нормальной, повседневной жизни эти контролируемые цепочки разума держат под управлением наши автоматические цепочки эмоций, чтобы мы не поддавались каждой прихоти и порыву. Но если отключить рациональный регулятор, эмоциональные механизмы угрожают выйти из-под контроля.</p>
     <p>Так, исследования показывают, что при низких уровнях стимуляции эмоции, по-видимому, играют совещательную роль, переносят дополнительную информацию в области мозга, принимающие решения, вместе с сигналами высших областей коры. При среднем уровне стимуляции возможны конфликты между «высокими» центрами разума и «низкими» центрами эмоций. При высоких уровнях стимуляции (как в экстремальных природных условиях, при физическом и психическом истощении) «низкие» эмоции могут пересилить «высокие» когнитивные процессы так, что люди будут уже не в состоянии дойти до решения рассудком; они сообщают об ощущениях «выхода из-под контроля» и «действий вопреки личным интересам».<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a> Возможно, именно в такие моменты мозг призывает компаньона, присутствие которого мы ощущаем.</p>
     <p>3. <emphasis>Конфликт в схеме организма, или в нашем физическом ощущении своего «я», когда мозг обманом заставляют поверить, что есть и другое «я»</emphasis>. Напомню, первичная функция мозга – управлять организмом, главным образом отправлять и получать сигналы мышц, сухожилий, тканей и органов. То, что мы воспринимаем как наш возвышенный мозг, способный выполнять функции высшего порядка (такие, как эстетическое восприятие, математические вычисления или философские размышления), – результат деятельности коры головного мозга, покрывающей массивные полушария мозга, занятые преимущественно бесчисленным множеством других прозаических и подсознательных процессов, благодаря которым живет организм. Как таковой, ваш мозг создает всеобъемлющее изображение вашего тела от пальцев ног и рук через руки, ноги и торс до макушки. Это схема вашего тела, простирающаяся за пределы физического тела в мир, когда благодаря мышлению вы взаимодействуете с другими людьми посредством языка, когда пишете что-нибудь на бумаге или печатаете на компьютере или иначе преодолеваете расстояние от головы до пространства, находящегося снаружи тела. Иногда это явление называют <emphasis>олицетворенной когнитивной деятельностью, протяженным разумом</emphasis>, или в соответствии с удачным термином философа Энди Кларка, укрупнением разума.<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a> Физическое прикосновение к кому-либо – это распространение разума, а когда нас касаются в ответ, возникает петля обратной связи. Язык стал первой развившейся формой протяженного разума, письменное слово еще больше распространило язык, как и книгопечатный станок, печатные книги и газеты. Сравнительно недавно радио, телевидение и особенно интернет укрупнили мозг и распространили разум по всему земному шару и даже в космическом пространстве.</p>
     <p>Эта схема тела – вы, и вы только один.<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a> Если по какой-то причине ваш мозг в результате обмана (или изменения, или повреждения) пришел к выводу, что есть другой «вы», внутренний двойник, то этот вывод неизбежно будет конфликтовать со схемой вашего единственного тела. Для того чтобы приспособиться к этой аномалии, ваш мозг сформирует правдоподобное объяснение «вам» второму: на самом деле это некто или нечто иное – бесплотная сущность или душа, вышедшая из вашего тела (как при опыте внетелесных перемещений), или рядом есть другой человек, ощущаемое присутствие.</p>
     <p>Несоответствие между вашей схемой тела и искусственно созданным двойником возникает, вероятно, между теменной и височной долями вашего мозга. А именно, это работа <emphasis>задней верхней теменной доли </emphasis>– ориентировать ваше тело в физическом пространстве (задняя и верхняя области этой доли находятся над височной долей и за ней выше ваших ушей). Эта часть мозга способна выявить разницу между вами и не-вами, то есть всем, что находится за пределами вашего тела. Когда эта часть мозга пассивна во время глубокой медитации и молитвы (согласно исследованиям с сцинтиграфией мозга), участники (буддийские монахи и католические монахини) сообщают о чувстве единения с миром или о тесном контакте с трансцендентным.<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a> В некотором смысле медитация и молитва создали несоответствие между схемой тела и миром, и вполне возможно, что нечто подобное происходит в экстремальных и необычных условиях.</p>
     <p>Фантомные конечности – еще одно несоответствие восприятия. В Калифорнийском университете в Сан-Диего нейробиолог В. С. Рамачандран («Рама») пользовался концепцией схемы тела для лечения фантомных болей у пациентов, лишившихся руки. По сути дела, эти пациенты страдали от несоответствия схемы конечностей: их глаза сообщали, что руки больше нет, а схема тела по-прежнему содержала ее образ. Почему это вызывало боли, неясно. Рама выдвинул несколько объяснений, в том числе раздражение нервных окончаний, централизованное изменение представлений о локализации (ведущее к рефлекторным ощущениям), при котором «возможна перекрестная активация некоторых низкопороговых сенсорных сигналов с высокопороговыми болевыми нейронами», и «несоответствие между двигательными командами и «ожидаемыми», но отсутствующими визуальными и проприоцептивными сигналами», которое «может восприниматься как боль».<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a> Какой бы ни была причина, мозг пациента посылает фантомной руке сигнал двигаться, но сигнал возвращается обратно в мозг так, словно движение невозможно (пациенты сообщают, что при этом испытывают ощущения, будто их рука «застыла в бетоне» или «замерзла в глыбе льда»), и это явление называется усвоенным параличом. Для того чтобы устранить несоответствие, Рама сконструировал зеркальный ящик. Пациент располагал левую фантомную руку с одной стороны ящика за зеркалом и здоровую правую руку – с другой стороны. Зеркало отражало целую правую руку как зеркальное отображение левой фантомной. Затем Рама давал пациентам указание пошевелить пальцами правой руки, в итоге мозг получал сигнал, что фантомная рука движется, усвоенный паралич удавалось пересилить, фантомные боли значительно ослабевали.<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a></p>
     <p>Фантомные конечности, схемы тела, зрительные и слуховые галлюцинации – все это нейронные корреляты дуалистических представлений о том, что разум и тело существуют как обособленные агенты и в нас, и в других людях, и таким образом мы причисляем к намеренно действующим агентам не только реальных людей, но и фантомы.</p>
     <p>4. <emphasis>Конфликт в схеме разума, или в нашем психологическом ощущении своего «я», когда разум обманом заставляют считать, что есть и другой разум</emphasis>. Наш мозг состоит из множества независимых нейронных сетей, которые в конкретный момент работают над различными задачами повседневной жизни. Тем не менее мы не чувствуем себя скоплением сетей. Мы кажемся самим себе единым разумом и одним мозгом. Нейробиолог Майкл Газзанига считает, что у нас есть нейронная сеть, которая координирует работу всех прочих нейронных сетей и объединяет их в одно целое. Он называет ее <emphasis>левополушарным интерпретатором</emphasis>, рассказчиком мозга, который обобщает бесчисленные сигналы в исполненное смысла повествование. Газзанига открыл эту сеть, изучая пациентов с разделением мозга, полушария которых были разделены, чтобы остановить распространение эпилептических припадков. В одном эксперименте Газзанига представлял слово «идти» только правому полушарию пациента с разделенным мозгом, и тот с готовностью вскакивал и начинал идти. Когда его спрашивали, почему левополушарный интерпретатор придумывал историю, объясняющую этот поступок: «Мне хотелось сходить за колой».</p>
     <empty-line/>
     <p>О том, как работает мозг, мы зачастую узнаем в тех случаях, когда он не работает, как полагается. Например, Газзанига отмечает, что пациенты с парамнезией удвоения верят, что существуют копии людей или мест. Они смешивают эти копии в одном опыте или истории, которая полностью осмыслена для них, хоть и звучит абсурдно для всех окружающих. «Одна такая пациентка верила, что нью-йоркская больница, где ее лечили, на самом деле находится в ее доме, в Мэне, – вспоминал Газзанига. – Когда лечащий врач спросил ее, как же это может быть ее дом, если в холле есть лифты, пациентка ответила: «Доктор, а вы знаете, как дорого обошлась мне их установка?» Интерпретатор готов на все, лишь бы сигналы, которые он получает, сплелись в нечто осмысленное, даже если для этого понадобится преодолевать значительные препятствия. Разумеется, пациенту эти «препятствия» не кажутся значительными, скорее, для него это отчетливые свидетельства окружающего мира».<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a> Отчасти именно это я подразумеваю под паттерничностью и агентичностью, хотя это просто описательные термины для когнитивного процесса. В действительности мы хотим знать, каковы нейронные корреляты для этого процесса, для возникновения ощущаемого присутствия и других видов эфемерных агентичностей. Левополушарный интерпретатор вполне годится на роль места, где все это происходит.</p>
     <cite>
      <p>О том, как работает мозг, мы зачастую узнаем в тех случаях, когда он не работает, как полагается.</p>
     </cite>
     <p>Мой зять Фред Зил, совершивший много восхождений на самые высокие и опасные вершины Гималаев, рассказывает, что дважды сталкивался с ощущаемым присутствием. В первый раз это случилось, когда он, обмороженный, без кислорода и на пределе физических сил находился над уступом Хиллари, последним препятствием на юго-восточном гребне горы Эверест. Во второй раз – на северном ребре Эвереста, когда на высоте почти 8000 метров он стал жертвой обезвоживания и гипоксии, недостатка кислорода. Оба раза Фред был один и жалел, что у него нет спутника, которого услужливо предоставил ему мозг. Что характерно, когда я спросил мнение Фреда как врача о возможных различиях полушарий, объясняющих подобные феномены, Фред отметил: «Оба раза ощущения были связаны с моей правой стороной, вероятно, потому, что я левша». Нейробиологи считают, что наше «чувство своего «я» локализовано преимущественно в височной доле левого полушария, а разделение мозга означает, что цепочки левого и правого полушарий пересекаются таким образом, что, к примеру, правое поле зрения фиксируется зрительной корой левого полушария. Возможно, нехватка кислорода на высоте 8000 метров, или пронизывающий холод, или боль от обморожения, или чувство одиночества и изоляции, а может, сочетание всего перечисленного стало триггером для левой височной доли мозга Фреда и породило «второе «я». Поскольку мозг располагает лишь одним телом и одной схемой разума, то есть одним «я», второе «я» можно воспринимать только как еще одно существо за пределами тела, ощущаемое присутствие поблизости.</p>
     <p>Это ощущаемое присутствие может быть объяснением, которое левополушарный интерпретатор дает правополушарным аномалиям. Или же мы имеем дело с конфликтами нейронной сети в схемах тела и разума. Или одиночество и страх распространили обычное для нас ощущение присутствия реальных других людей на воображаемых эфемерных спутников. Как бы там ни было, тот факт, что подобные явления возникают в трудных условиях, свидетельствует о том, что это присутствие внутри головы, а не вне тела.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Эти примеры и объяснения суеверий и магического мышления, берущие начало в ассоциативном обучении, теории сознания, ощущаемом присутствии, экстрасенсорике и тому подобном – из категории паттерничности и агентичности, – не являются объяснениями причин как таковыми. Применение ярлыков для когнитивного процесса – эвристика, призванная помочь нашему разуму подступиться к проблеме, которую предстоит решить, или к загадке, которую требуется объяснить, однако это всего лишь ярлыки: таким же образом данное группе галлюцинаторных симптомов название <emphasis>шизофрения </emphasis>объясняет причину этих симптомов. Нам требуется еще дальше углубиться в мозг, чтобы понять первичную природу веры и истинную причину нашей склонности находить полные смысла паттерны в осмысленном и бессмысленном шуме, а также придавать этим паттернам значение, намерение и обнаруживать агента. В деятельности нейронов мозга – вот, где мы найдем основополагающее причинное объяснение.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>6</p>
     <p>Верующий нейрон</p>
    </title>
    <section>
     <p>В любом опыте посредником выступает мозг, разум – результат действий мозга. «Разума» как такового за пределами деятельности мозга не существует. <emphasis>Разум </emphasis>– всего лишь слово, которым мы описываем нейронную активность мозга. Нет мозга – нет и разума. Мы знаем это, потому что если часть мозга уничтожена в результате инсульта, онкологического заболевания, травмы или хирургической операции, утраченным окажется все то, чем занималась эта часть мозга. Если ущерб был нанесен в раннем детстве, когда мозг особенно пластичен, или во взрослом возрасте, но только определенным участкам мозга, дающим возможность изменять цепочки, тогда конкретная функция мозга, эта часть его «разума», может быть передана другой нейронной сети. Однако этот процесс лишний раз подтверждает тот факт, что без нейронных связей в мозге нет и разума. Тем не менее туманные объяснения ментальных процессов применяются по-прежнему.</p>
     <cite>
      <p>Разум – всего лишь слово, которым мы описываем нейронную активность мозга.</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Диковинная ментальная сила</p>
     </title>
     <p>Когда я изучал психологию в университете Пеппердина, от нас требовалось пройти курс <emphasis>психофизиологии</emphasis>, который сейчас назвали бы <emphasis>когнитивной нейробиологией</emphasis>. Как ни странно, он открыл мне глаза и способствовал изучению разума, поскольку наш преподаватель Даррелл Ч. Диармор, умеющий толковать науку, как никто другой, углубился в строение мозга и продемонстрировал нам основополагающий структурный элемент всех мыслей и поступков – нейрон. До того как я понял принципы действия нейрона, меня устраивали расплывчатые объяснения происходящего в голове человека – все эти «мышления», «обработки», «обучения» и «понимания», отнесенные к категории «разума», словно ими и вызвано то, что творится в мозге. На самом деле нет. Это всего лишь слова для описания процесса, который также нуждается в глубоком объяснении.</p>
     <p>В начале ХХ века британский биолог Джулиан Хаксли высмеял туманное объяснение французского философа Анри Бергсона, согласно которому жизнь вызвана <emphasis>elan vital </emphasis>(жизненной силой): Хаксли заявил, что с таким же успехом можно объяснять, что паровоз приводится в движение <emphasis>elan locomotif </emphasis>(локомотивной силой). Ричард Докинз с блеском воспользовался схожей аналогией, чтобы высмеять объяснение существования жизни с точки зрения разумного замысла. Утверждение, будто бы глаз, или жгутик бактерии, или ДНК «сконструированы разумным творцом», ничего не говорит нам. Ученые хотят знать, <emphasis>как </emphasis>было сконструировано перечисленное, какие <emphasis>силы </emphasis>при этом действовали, как проходил <emphasis>процесс </emphasis>развития и так далее. Докинз придумал противоречащую фактам историю, в которой Эндрю Хаксли и Алан Ходжкин, удостоенные Нобелевской премии за исследования молекулярной биофизики нервного импульса, в духе креационистского мировоззрения приписали бы ее «нервной энергии».<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a></p>
     <p>Вдохновившись сатирическим диалогом Докинза, представьте себе, что было бы, если бы Дэвид Хьюбел и Торстен Визель, удостоенные в 1981 году Нобелевской премии за новаторские исследования цепочек мозга и выявления нейрохимии зрения, вместо того, чтобы много лет на клеточном и молекулярном уровне разбираться в том, как мозг преобразует фотоны света в нервные импульсы, просто приписали бы этот процесс <emphasis>ментальной силе</emphasis>.</p>
     <p>«Слушайте, Хьюбел, вся эта история о том, как фотоны света преобразуются в нейронную активность, чертовски каверзная штука. Никак не возьму в толк, как это происходит. А вам удается?»</p>
     <p>«Нет, дорогой мой Визель, увы, а вживлять электроды в мозг обезьянам в самом деле неприятно и хлопотно, причем самое сложное – попасть электродом в нужную точку. Так почему бы нам не объявить, что свет преобразуется в нервный импульс посредством <emphasis>ментальной силы</emphasis>?»</p>
     <p>Что объяснила бы эта <emphasis>ментальная сила</emphasis>? Ничего. Точно так же мы могли бы объяснять, что двигатель автомобиля действует благодаря <emphasis>силе сгорания</emphasis>, никак не передавая этим выражением, что именно происходит в цилиндрах двигателя внутреннего сгорания: поршень сжимает парообразную смесь бензина и воздуха, которую воспламеняет свеча зажигания, вызывая вспышку, которая опускает поршень, что приводит к повороту коленчатого рычага, соединенного с валом привода, который соединен с дифференциалом, вращающим колеса.</p>
     <p>Вот что я имею в виду, когда говорю, что разум – то, что сделано мозгом. Нейрон и его действия представляют собой для психологии то же, что атом и гравитация – для физики. Чтобы понять феномен веры, нам необходимо понять, как действуют нейроны.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Синаптические связи мозга и верующие нейроны</p>
     </title>
     <p>Мозг состоит примерно из ста миллиардов нейронов нескольких сотен видов, у каждого из которых есть тело клетки, нисходящий отросток-аксон и многочисленные дендриты и терминали аксона, расходящиеся к другим нейронам и образующие примерно тысячу триллионов синаптических связей между этими ста миллиардами нейронов. Названные цифры ошеломляют. Сто миллиардов нейронов – это 10<sup>11</sup>, или единица, а за ней 11 нулей: 100000000000. Связи тысячи триллионов – квадрильон, или 10<sup>15</sup>, или единица, за которой следуют 15 нулей: 1000000000000000. Нейронов в человеческом мозге примерно столько же, сколько звезд в галактике Млечный Путь – в буквальном смысле слова астрономическое число! Количество синаптических связей мозга равнозначно количеству секунд в 30 миллионах лет. Задумайтесь об этом на минуту. Начните отсчитывать секунды способом «одна одна тысяча, две одна тысяча, три одна тысяча…» Когда доберетесь до 86400, получится количество секунд в сутках, когда достигнете 31536000, – количество секунд в году, когда наконец дойдете до одного триллиона секунд, значит, вы считаете уже примерно 30 тысяч лет. А теперь повторите этот счет продолжительностью в 30 тысяч лет еще одну тысячу раз, и вы отсчитаете количество синаптических связей в своем мозге.</p>
     <cite>
      <p>Количество синаптических связей мозга равнозначно количеству секунд в 30 миллионах лет.</p>
     </cite>
     <p>Разумеется, большое количество нейронов обеспечивает значительную вычислительную мощность (как добавление микросхем или карт памяти в компьютер), однако действия производятся в самих отдельных нейронах. Нейронам присуща элегантная простота, вместе с тем это прекрасные в своей сложности машины для обработки электрохимической информации. Внутри нейрона в состоянии покоя больше калия, чем натрия, а преобладание анионов, отрицательно заряженных ионов, создает внутри клетки отрицательный заряд. В зависимости от вида нейрона при введении крошечного электрода в его тело в состоянии покоя мы получим показания –70 мВ (милливольт – одна тысячная вольта). В состоянии покоя клеточная оболочка нейрона непроницаема для натрия, но пропускает калий. При стимуляции нейрона действиями других нейронов (или электрическими манипуляциями любопытных нейробиологов, вооруженных электродами) проницаемость клеточной оболочки меняется, натрий проникает в клетку и таким образом электрический баланс смещается с –70 мВ до нуля. Это явление называется <emphasis>возбудительным постсинаптическим потенциалом</emphasis>, или ВПСП. <emphasis>Синапс </emphasis>– это крохотный зазор между нейронами, следовательно, термин <emphasis>постсинаптический </emphasis>означает, что нейрон на стороне приема сигнала, преодолевающего синаптическую щель, возбуждается, чтобы достичь своего потенциала срабатывания. В отличие от этого, если стимуляция исходит от тормозящего нейрона, напряжение смещается в отрицательную сторону, от –70 мВ до –100 мВ, в итоге срабатывание нейрона становится менее вероятным. Это явление называется <emphasis>тормозящим постсинаптическим потенциалом</emphasis>, или ТПСП. Хотя различных видов нейронов насчитываются сотни, большинство мы можем отнести либо к возбудительным, либо тормозящим по типу действия.</p>
     <p>Если при нарастании ВПСП достигает достаточного значения (в результате многочисленных срабатываний одного нейрона за другим или множества связей с другими нейронами), тогда проницаемость клеточной оболочки нейрона достигает <emphasis>критического значения</emphasis>, натрий врывается в него, вызывает мгновенный всплеск напряжения до +50 мВ, оно распространяется по всему телу клетки и поэтапно спускается по аксону в терминали. С той же быстротой напряжение нейрона вновь снижается до –80 мВ, а затем возвращается к –70 мВ в состоянии покоя. Этот процесс приобретения клеточной оболочкой проницаемости для натрия и соответствующего изменения напряжения с отрицательного на положительное, переходящее по аксону к дендритам и синаптическим связям с другими нейронами, называется <emphasis>потенциалом действия</emphasis>. Чаще мы пользуемся выражением «клетка возбудилась». Нарастание ВПСП называется <emphasis>суммацией</emphasis>. Известно два вида: (1) <emphasis>временная суммация</emphasis>, при которой двух ВПСП одного нейрона достаточно для того, чтобы принимающий нейрон достиг критической точки и возбудился; и (2) <emphasis>пространственная суммация</emphasis>, при которой два ВПСП от двух разных нейронов появляются одновременно и их достаточно для того, чтобы принимающий нейрон достиг критической точки и возбудился. Это электрохимическое изменение напряжения происходит стремительно, натриевая проницаемость распространяется последовательно по аксону от тела клетки к терминалям, и это явление, как и следовало ожидать, называется <emphasis>распространением</emphasis>. Скорость распространения зависит от двух условий: (1) диаметра аксона (чем больше, тем быстрее) и (2) миелинизации аксона (чем больше миелиновая оболочка, покрывающая и изолирующая аксон, тем быстрее происходит распространение импульса по нему).<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a></p>
     <p>Отметим: если критическая точка возбуждения нейрона не достигнута, он не возбуждается; если критическая точка достигнута, нейрон возбуждается. Эта система работает по принципу «или-или», «все или ничего». Нейроны не возбуждаются «слегка» в ответ на слабые раздражители или «сильно» в ответ на сильные раздражители. Они либо возбуждаются, либо не возбуждаются. Следовательно, нейроны передают информацию одним из трех способов: (1) <emphasis>частотой возбуждения </emphasis>(количеством потенциалов действия в секунду), (2) <emphasis>местом возбуждения </emphasis>(какие именно нейроны возбуждаются) и (3) <emphasis>численностью возбуждения </emphasis>(сколько нейронов возбуждается). Поэтому говорят, что нейроны двоичны по действию, подобны двоичным символам компьютера, 1 и 0, соответствуют сигналу включения или выключения, проходящему или не проходящему по нервному пути. Если рассматривать эти нейронные состояния «включить или выключить» как один из типов ментального состояния, когда один нейрон дает нам два таких состояния (включение или выключение), тогда при обработке информации о мире и управляемом организме у мозга есть 2×10<sup>15</sup> возможных вариантов на выбор. Поскольку мы не в состоянии охватить разумом все это число, можно сказать, что мозг во всех отношениях является бесконечно большой машиной для обработки информации.</p>
     <p>Каким образом отдельные нейроны и их потенциал действия создают сложные мысли и убеждения? Процесс начинается с так называемого нейронного <emphasis>связывания</emphasis>. «Красный круг» – пример объединения двух входящих сигналов («красный» и «круг») в один воспринимаемый объект, красный круг. Нейронные сигналы от мышц и органов чувств сливаются, двигаясь «вверх по течению», через <emphasis>зоны конвергенции </emphasis>– области мозга, объединяющие информацию, содержащуюся в разных нейронных сигналах (от глаз, ушей, органов осязания и т. д.), чтобы в итоге мы получили представление об объекте в целом, а не о бесчисленных фрагментах изображения. Глядя на перевернутый снимок президента Обамы в главе 4, мы поначалу воспринимаем лицо как одно целое и лишь потом начинаем замечать, что с глазами и ртом что-то не так; как уже объяснялось, причина в том, что две разные нейронные сети действуют с различной скоростью: сначала происходит восприятие лица в целом, затем – деталей этого лица.</p>
     <p>Однако связывание – значительно более широкое явление. Объектов, воспринимаемых разными органами чувств, может быть множество, и все они должны связаться воедино в высших областях мозга, чтобы обрести смысл. Крупные отделы мозга, такие, как кора больших полушарий, координируют сигналы от меньших участков мозга, например от височных долей, которые, в свою очередь, объединяют нейронные события от еще меньших компонентов мозга, например от веретенообразной извилины (для распознавания лиц). Это уменьшение происходит на всем пути до уровня единственного нейрона, где нейроны с высокой избирательностью (иногда их называют «бабушкиными») возбуждаются лишь в том случае, когда субъекты видят того, кого знают. Есть нейроны, которые возбуждаются лишь в том случае, когда объект движется слева направо через поле зрения наблюдателя. Есть другие нейроны, которые срабатывают, только когда объект движется справа налево через поле зрения наблюдателя. И есть третьи нейроны, обладающие потенциалом действия только при получении сигналов ВПСП от других нейронов, возбуждающихся в ответ на диагональное движение объектов в поле зрения. Так в нейронных сетях и происходит процесс связывания. Есть даже нейроны, которые возбуждаются, только когда мы видим того, кого узнаем. Нейробиологи из Калтеха Кристоф Кох и Габриэль Крейман совместно с нейрохирургом из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Ицхаком Фридом обнаружили, например, единственный нейрон, который возбуждается, когда участнику эксперимента показывают снимок Билла Клинтона и более никого. Другой срабатывает, только если участнику показать снимок Дженнифер Энистон, но лишь ее одной, без Брэда Питта.<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a></p>
     <p>Разумеется, мы не осознаем работу наших электрохимических систем. Что мы в действительности испытываем, так это субъективные состояния мыслей и чувств, возникающие при объединении нейронных событий и названные философами <emphasis>квалиа</emphasis>. Но даже сами квалиа – один из видов эффекта нейронного связывания, объединения сигналов от бесчисленных нейронных сетей «низшего порядка». Все действительно сводится к электрохимическому процессу нейронного потенциала действия, или к возбуждению нейронов и установлению связи друг с другом с передачей информации. Как им это удается? Опять-таки благодаря химии.</p>
     <p>Связь между нейронами возникает в немыслимо крохотной синаптической щели между ними. Когда потенциал действия нейрона устремляется по аксону и достигает его терминалей, он вызывает выброс в синапс мельчайших порций химических трансмиттерных веществ (ХТВ). Полученные соединяющимися нейронами ХТВ действуют как ВПСП, меняя напряжение и проницаемость постсинаптического нейрона, тем самым вызывая его возбуждение и распространение его потенциала действия вниз по аксону до терминалей, где он выбрасывает свои ХТВ в следующий синаптический зазор, и так далее по всей линии нейронной сети. Когда мы ушибаем палец ноги, сигнал боли проходит от болевых рецепторов в тканях нашего пальца ноги весь путь вверх до мозга, который замечает боль и передает сигнал другим участкам мозга, посылающим дополнительные сигналы в сокращающиеся мышцы, чтобы мы отдернули ногу от злополучного препятствия. Все это происходит так быстро, что кажется почти мгновенным.</p>
     <p>Существует много видов ХТВ. К самым известным относятся <emphasis>катехоламины</emphasis>, в том числе <emphasis>допамин, норадреналин (норэпинефрин) </emphasis>и <emphasis>адреналин (эпинефрин)</emphasis>. ХТВ действуют на постсинаптический нейрон, как ключ на замок. Если ключ подошел и повернулся, нейрон срабатывает; в противном случае дверь остается запертой, а постсинаптический нейрон невозбужденным. После возникновения процесса возбуждения большинство неиспользованных ХТВ возвращается в пресинаптический нейрон, где-либо используется повторно, либо разрушается моноаминоксидазой (МАО) в процессе так называемого <emphasis>первого поглощения</emphasis>. Если в синаптическом зазоре присутствует слишком много ХТВ, тогда остаток всасывается в постсинаптический нейрон в процессе <emphasis>второго поглощения</emphasis>.</p>
     <p>Наркотики воздействуют на синапсы, выброс ХТВ и последующие процессы поглощения. Например, амфетамины ускоряют выброс ХТВ в синапсы, тем самым ускоряя процесс нейронной коммуникации, потому и называются <emphasis>speed </emphasis>(«скорость»). Резерпин, который некогда был обычным назначением при психозах, разрушает пузырьки с ХТВ в пресинаптическом нейроне, поэтому МАО уничтожают их еще до использования, в итоге замедляют работу нейронных сетей, контролируют маниакальные состояния, гипертензию и другие симптомы гиперактивности нервной системы. Кокаин блокирует первое поглощение, поэтому ХТВ просто задерживаются в синапсе и способствуют ускоренному возбуждению нейронов, доводят нейронные сети до состояния взвинченности – вспомните Робина Уильямса с микрофоном перед аудиторией; в сущности, сам Уильямс в значительной мере приписывает успех своих комедий в 1980-х годах собственной кокаиновой зависимости. Как один из самых распространенных ХТВ, допамин играет решающую роль в беспрепятственной коммуникации между нейронами и мышцами, а когда его недостаточно, у пациентов наблюдаются потеря регуляции моторики и неудержимая дрожь. Эти проявления называются болезнью Паркинсона, один из методов лечения которой – L-dopa, агонист допамина, стимулирующий его выработку.</p>
     <p>Как нам построить всю систему снизу доверху, начиная с химических трансмиттерных веществ, таких как допамин, и связывая сигналы в единую систему убеждений? Посредством поведения. Напомню, что первичная функция мозга – управлять телом и помогать ему выжить. Один из способов сделать это – посредством ассоциативного обучения, или паттерничности. Это и есть связующее звено между нейронным потенциалом действия и человеческими поступками.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Допамин, наркотик веры</p>
     </title>
     <p>Из всех химических трансмиттерных веществ, плещущихся у нас в мозге, допамин, по-видимому, самым непосредственным образом связан с нейронными коррелятами веры. В сущности, допамин играет решающую роль в ассоциативном обучении и в подкрепляющей системе мозга, которую Скиннер открыл, применяя свой метод выработки условного рефлекса, когда любому подкрепленному поведению было свойственно повторяться. По определению, подкрепление – то, что служит наградой для организма, то есть побуждает мозг заставлять тело повторять это поведение, чтобы получить еще одно позитивное подкрепление. Вот как это происходит.</p>
     <p>В стволе разделенного головного мозга, одной из наиболее древних с точки зрения эволюции областей мозга, которая есть у всех позвоночных, имеются полости или карманы с приблизительно 15–24 тысячами вырабатывающих допамин нейронов с каждой стороны, длинные аксоны которых соединяются с другими областями мозга. Эти нейроны стимулируют выброс допамина всякий раз, когда полученное вознаграждение оказывается больше ожидаемого, в итоге индивид повторяет конкретное поведение. Выброс допамина – одна из форм предоставления информации, сообщение организму: «Сделай это еще раз». Допамин создает ощущение удовольствия, которым сопровождается решение задачи или достижение цели, в итоге организм хочет повторить то же самое поведение, будь то выжимание штанги, нажатие клавиши или манипуляции с рычагом механизма. Ты получаешь отклик (подкрепление), а твой мозг – дозу допамина. <emphasis>Поведение – Подкрепление – Поведение. Повторяющаяся последовательность</emphasis>.</p>
     <p>Однако у допаминовой системы есть свои плюсы и минусы. К плюсам можно отнести то, что допамин имеет отношение к пучку нейронов размером с орешек арахиса, расположенному посреди мозга и называющемуся <emphasis>nucleus accumbens </emphasis>(NAcc) – прилежащим ядром, которое, как известно, ассоциируется с наградой и удовольствием. В сущности, допамин, по-видимому, служит топливом этому так называемому центру удовольствия мозга, участвующему в «кайфе», который вызывают как кокаин, так и оргазм. «Центр удовольствия» был открыт в 1954 году Джеймсом Олдсом и Питером Милнером из Университета Макгилла, которые случайно вживили электрод в NAcc крысы и обнаружили, что грызун резко возбудился. Затем ученые сконструировали аппарат, который при нажатии крысой на планку создавал небольшую электрическую стимуляцию той же области мозга. Крысы давили на планку, пока не падали в изнеможении, даже забывали про пищу и воду.<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a> Тот же эффект с тех пор был выявлен у всех участвовавших в экспериментах млекопитающих, в том числе и у людей, которые перенесли операцию на мозге и получили стимуляцию NAcc. Свои ощущения они описывали словом «<emphasis>оргазм</emphasis>».<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a> Вот <emphasis>это </emphasis>и есть типичный образец позитивного подкрепления!</p>
     <p>К сожалению, у допаминовой системы есть и минусы, а именно развивающаяся зависимость. Наркотики, вызывающие привыкание, играют роль сигнала награды, поступающего в допаминовые нейроны. Азартные игры, порнография, такие наркотики, как кокаин, способны вызвать в мозге ответный прилив допамина. Тот же эффект дают идеи, вызывающие зависимость, особенно <emphasis>неудачные </emphasis>идеи вроде тех, которые пропагандируют культы, например, призывающие к массовым самоубийствам (вспомните Джонстаун и «Небесные врата»), или религии, поощряющие действия террористов-смертников (вспомните теракты 11 сентября и 7 июля).</p>
     <p><emphasis>Важное предостережение насчет допамина</emphasis>: нейробиологи делают четкое различие между «предпочтением» (удовольствием) и «желанием» (мотивацией), и в настоящее время продолжаются оживленные споры о том, чему именно способствует допамин – стимуляции удовольствия или мотивации поведения. Позитивное подкрепление может привести к повторам поведения, поскольку вызывает приятные ощущения (предпочтение, или чистое удовольствие от полученной награды) или неприятные ощущения, если поведение не повторяется (желание, или мотивация избегать беспокойства из-за неполучения награды). Первая награда связана с чистым удовольствием от, допустим, оргазма, вторая – с беспокойством, которое ощущает зависимый человек, когда получение следующей дозы внушает сомнения. Исследования, на которые я ссылаюсь выше, подтверждают предположение об удовольствии, однако по результатам новых исследований ученые склоняются к мотивации.<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a> Нейробиолог Рассел Полдрак из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе рассказывал мне, что вновь полученные данные подразумевают «роль допамина скорее в мотивации, чем в удовольствии как таковом, в то время как опиоидная система, по всей видимости, играет центральную роль в удовольствии». Например, он указывает, что «можно блокировать допаминовую систему у крыс, и они все равно будут радоваться наградам, но не захотят стараться ради их получения».<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a> Это трудноуловимое, но важное отличие, однако в целях нашего понимания нейронных коррелятов веры центральным является тот момент, что допамин подкрепляет поступки, убеждения и паттерничность и таким образом является одним из первичных «наркотиков веры».</p>
     <p>Связь между допамином и верой была установлена в ходе экспериментов, проведенных Питером Браггером и его коллегой Кристиной Моор в Бристольском университете, Англия. Исследуя нейрохимию суеверий, магического мышления и веры в паранормальные явления, Браггер и Моор обнаружили, что люди с высоким уровнем допамина с большей вероятностью находят смысл в совпадениях и усматривают значения и закономерности там, где их нет. Например, в одном исследовании сравнивали двадцать человек, объявивших, что они верят в призраков, богов, духов и заговоры, с двадцатью участниками, которые объявили о своем скептическом отношении к подобной вере. Всем участникам показали ряд слайдов с человеческими лицами, среди которых были как нормальные, так и «перепутанные», например, на некоторых глаза, уши или носы относились к другим лицам. В следующем эксперименте на экране вспыхивали существующие и произвольно составленные слова. В целом ученые обнаружили, что верующие с гораздо большей вероятностью, чем скептики, по ошибке принимали «перепутанное» лицо за настоящее, а придуманное слово – за обычное.</p>
     <cite>
      <p>Допамин – наркотик веры. Люди с высоким уровнем допамина с большей вероятностью находят смысл в совпадениях и усматривают значения</p>
     </cite>
     <p>и закономерности там, где их нет.</p>
     <p>Во второй части того же эксперимента Браггер и Моор дали всем сорока участникам L-dopa, препарат, который назначают пациентам с болезнью Паркинсона, чтобы повысить уровень допамина в мозге. После этого показ слайдов с лицами и словами повторили. Прилив допамина вызывал и у верующих, и у скептиков стремление воспринимать «перепутанные» лица, а также придуманные слова как обычные. Это свидетельствует о том, что паттерничность может ассоциироваться с высоким уровнем допамина в мозге. Любопытно, что на скептиков L-dopa действовал сильнее, чем на верующих. Иначе говоря, повышенный уровень допамина, по-видимому, уменьшал скептицизм скептиков эффективнее, чем усиливал веру верующих.<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a> Почему? В голову приходят два возможных объяснения: (1) возможно, уровень допамина у верующих и без того выше, чем у скептиков, значит, последние острее ощущают его влияние; или (2) возможно, склонность верующих к паттерничности уже настолько высока, что эффект допамина у них ниже, чем у скептиков. Дополнительные исследования показали, что люди, заявляющие о своей вере в паранормальные явления, по сравнению со скептиками демонстрировали повышенную склонность усматривать «закономерности, или паттерны, в шумах»<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a> и приписывать смысл произвольным связям, существующим по их мнению.<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Услышать в шуме сигнал</p>
     </title>
     <p>Так что же именно делает допамин, усиливая веру? Согласно одной теории, пропагандируемой Моор, Браггером и их коллегами, допамин повышает соотношение «сигнал-шум», то есть количество сигналов, который ваш мозг выявляет в фоновом шуме.<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a> Такова проблема обнаружения ошибок, связанная с паттерничностью. Соотношение «сигнал-шум», в сущности, и есть проблема паттерничности – поиск значимых закономерностей как в исполненных смысла, так и в бессмысленных шумах. «Сигнал-шум» – соотношение паттернов, которые ваш мозг выявляет в фоновом шуме независимо от того, настоящие это паттерны или мнимые. Каким образом допамин влияет на этот процесс?</p>
     <p>Допамин усиливает способность нейронов передавать сигналы от одного к другому. Как? Выступая в роли агониста (в противоположность антагонисту), или вещества, усиливающего активность нейронов, допамин соединяется с особыми участками молекул рецепторов в синаптической щели нейронов, как ХТВ, обычно связывающиеся с ними.<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a> При этом увеличивается уровень срабатывания нейронов в связи с распознанием паттерна, а это означает, что количество синаптических связей между нейронами скорее всего увеличится в ответ на воспринятый паттерн, тем самым впечатывая воспринятые паттерны в долгосрочную память благодаря реальному физическому росту новых нейронных соединений и усилению прежних синаптических связей.</p>
     <p>Прилив допамина вызывает усиление обнаружения паттернов; ученые выяснили, что агонисты допамина не только способствуют обучению, но и в больших дозах могут спровоцировать симптомы психоза, такие, как галлюцинации, возможно, связанные с тонкой гранью между креативностью (избирательная паттерничность) и безумием (неизбирательной паттерничностью). Все зависит от дозы. Если она слишком велика, скорее всего, возникнут ошибки первого типа, ложноположительное срабатывание, при которых мы видим связи там, где их на самом деле нет. Если доза слишком мала, возникают ошибки второго типа, ложноотрицательное срабатывание, при которых мы упускаем из виду реально существующие связи. Все дело в соотношении «сигнал-шум».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Полушария головного мозга и паттерничность</p>
     </title>
     <p>В своей книге «Драконы Эдема», удостоенной Пулитцеровской премии, Карл Саган высказал предположение о том, где именно в мозге скорее всего можно обнаружить суеверие и магическое мышление: «В том, что правополушарное интуитивное мышление может улавливать связи и структуры, слишком сложные для левого полушария, нет сомнений, но оно может также обнаруживать и то, чего на самом деле нет. Скептическое и критическое мышления не свойственны правому полушарию».<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a> Продолжая эксперимент Сюзан Блэкмор, о котором рассказывалось в Главе 4 и в котором автор обнаружила разницу между верующими и скептиками в их склонности находить осмысленные паттерны в бессмысленном шуме, Питер Браггер предлагал для рассмотрения произвольный рисунок точек в разделенном поле зрения, чтобы либо левое полушарие (через правое поле зрения), либо правое полушарие (через левое поле зрения) мозга подвергалось воздействию этого изображения. (Напомню, что наш мозг разделен посередине на два полушария, соединенных мозолистым телом; сигналы от левой половины тела поступают в правое полушарие, сигналы от правой половины тела – в левое полушарие). Браггер обнаружил, что участники его эксперимента воспринимали правым полушарием значительно больше осмысленных паттернов, чем левым, и это происходило как с верующими, так и со скептиками.<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a></p>
     <p>Последующие исследования выявили различия между полушариями головного мозга верующих и скептиков. В одном эксперименте команда Браггера, завязав участникам глаза, давала им в руки стержень и предлагала физическим способом найти его середину. Кроме того, участникам эксперимента предлагали вопросы шкалы магического мышления, служащей для количественной оценки веры в паранормальные явления и опыта столкновений с ними. Оказалось, что эксцентричные верующие в паранормальные явления определяли середину стержня со смещением влево, а это значит, что на их восприятие пространства и расстояния влияло правое полушарие мозга. Затем в лаборатории Браггера провели еще один эксперимент, в котором цепочки букв, образующие либо слово, либо чепуху, показывали в левом и правом полях зрения, а от участников эксперимента требовалось подать знак в том случае, если они узнавали слово. Кроме того, участники оценивали свою веру в экстрасенсорное восприятие по шестибалльной шкале. Итог: у скептиков наблюдалось более значительное доминирование левого полушария по сравнению с верующими, а у верующих – превосходящие правополушарные результаты по сравнению со скептиками. При сопоставлении ЭЭГ с результатами эксперимента выяснилось, что активность правого полушария у верующих более выражена по сравнению с неверующими в экстрасенсорное восприятие.<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a></p>
     <p>Что все это означает? Исследования разделенного мозга свидетельствуют о том, что существует множество четких различий между правым и левым полушариями мозга, однако эти различия гораздо тоньше и трудноуловимее, чем считалось вначале (значит, можно не принимать во внимание большинство утверждений в бесконечном потоке книг из серии «помоги себе сам», рассказывающих, например, о том, как улучшить работу правого полушария, чаще пользуясь левой рукой, или левого полушария, выполняя определенные упражнения для правой руки). Тем не менее все же есть расхождения между полушариями: кора левого преобладает в вербальных задачах, таких, как письменная и устная речь, а кора правого – в невербальных и пространственных. Было бы упрощением сказать, что левое полушарие – это наш буквальный, логический, рациональный мозг, а правое полушарие – наш метафорический, холистический и интуитивный мозг, тем не менее это удачное первое приближение к разделению труда у нас в голове.</p>
     <p>Это не значит, что доминирование (каким бы незначительным оно ни было) одного полушария над другим – хорошо или плохо. Все зависит от задачи. Например, творческие способности во всех сферах (в живописи, музыке, литературе, даже в естественных науках), по-видимому, связаны с доминированием правого полушария, и это логично, поскольку творческие способности – это и есть умение находить новые примечательные закономерности как в осмысленном, так и в бессмысленном шуме. Если бы мы были просто логическими машинами, штампующими в качестве продукции результат строго определенных когнитивных алгоритмов, ничего нового никогда не было бы создано или открыто. В определенные моменты нам приходится мыслить нестандартно и соединять точки линиями так, чтобы получались новые рисунки. Разумеется, загвоздка в том, как поддержать баланс между нахождением нескольких новых и примечательных паттернов в фоновом шуме и нахождением только паттернов в отсутствие шума. Возможно, в этом и заключается разница между креативностью и безумием.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Паттерничность, креативность и безумие</p>
     </title>
     <p>В некотором смысле креативность предполагает процесс паттерничности, нахождения новых закономерностей и создания на их основе оригинальных продуктов или идей. Конечно, эти продукты или идеи должны быть полезными или уместными в данном контексте или окружении, чтобы мы признали их креативными, иначе любой ученый-любитель или участник певческого конкурса <emphasis>American Idol </emphasis>был бы неотличим от Эйнштейна или Моцарта. Связь между паттерничностью, креативностью и безумием следует из стиля мышления, который является излишне объединяющим и видит закономерности во всем, не делая различий. «Когда я исследовала нейрологические аспекты креативности, – объясняла клинический психолог Андреа Мари Кушевски, – одним из нюансов, на которые я случайно наткнулась, оказалась такая черта, как «отсутствие латентного торможения», или, как описал ее Ганс Айзенк, «всеобъемлющий стиль мышления». Люди с нарушениями шизофренического спектра склонны к всеобъемлющему стилю мышления, это означает, что они видят закономерности там, где не существует наполненных смыслом закономерностей, и не видят разницы между осмысленным и бессмысленным паттерном».<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a></p>
     <p>В сущности, этот факт был выявлен когнитивным нейробиологом из Института Макса Планка Анной Абрахам и ее коллегами в 2005 году во время исследования связи между креативностью и такой личностной чертой, как <emphasis>психотизм </emphasis>– одной из трех черт, которые психолог Ганс Айзенк включил в свою модель личности P-E-N (две другие – экстраверсия и нейротизм). Айзенк первым предположил возможность взаимосвязи между психотизмом и креативностью, а также то, что избыток первого ведет к психозам и шизофрении ввиду характерного «чрезмерно инклюзивного когнитивного стиля», который может привести к усматриванию закономерностей там, где их нет. Можно воспринимать это явление как «паттерничность на стероидах». Абрахам исследовала два аспекта личности у восьмидесяти здоровых участников эксперимента: одним из этих аспектов была оригинальность/новизна, другим – практичность/полезность. Абрахам и ее коллеги предсказывали, что «более высокие уровни психотизма сопровождаются большей степенью концептуального диапазона и повышенными уровнями оригинальности творческой образности, но не связаны с практичностью/полезностью идеи». Именно эти результаты они и получили. Участники с более высокими уровнями психотизма продемонстрировали большую креативность, но ее практичность была ниже, и Абрахам с коллегами пришла к выводу, что причина тому – способность к «ассоциативному мышлению» (нахождению ассоциаций между произвольно взятыми предметами), а не к «целеориентированному мышлению».<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a> То есть нахождение новых и полезных паттернов – это хорошо, а нахождение новых паттернов повсюду и неспособность различать их – плохо.</p>
     <p>Следующий этап в причинно-следственной цепочке к пониманию паттерничности и ложного выявления паттернов – определить, где именно в мозге это происходит. «Таким людям свойственно иметь префронтальную кору (ПФК), которая не обрабатывает допамин надлежащим образом (ПФК – область когнитивного контроля), – выдвинула предположение Кушевски, – и кроме того, их передняя поясная кора (ППК), функционирует далеко не оптимальным образом. Этот участок активизируется, когда требуется выбрать один из множества вариантов, при этом решить, какой из них верный. Мне нравится считать его участком мозга, помогающим нам замечать детали, позволяющие различить две почти идентичные картинки со всего несколькими незначительными отличиями. Мы обращаемся к ППК, чтобы заметить, какое отличие (или «ошибка») картинки А нарушает ее сходство с картинкой В. Или, проще говоря, именно этот участок мозга помогает находить Уолли (Уолдо) в книгах с картинками-загадками «Где Уолли?»<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a></p>
     <cite>
      <p>Нахождение новых и полезных паттернов – это хорошо, а нахождение новых паттернов повсюду и неспособность различать их – плохо.</p>
     </cite>
     <p>Так что мы можем считать ППК «устройством обнаружения Уолли». Но какое отношение все это имеет к креативности и безумию? «Когда речь заходит о выявлении паттернов, человек, страдающий шизофренией, выбирает нелепые паттерны и на их основании делает выводы, – продолжает Кушевски. – Например, незнакомый человек в другом углу комнаты смотрит на вас, затем куда-то звонит и снова смотрит на вас, в итоге появляется ложный вывод о том, что этот человек выследил вас, а потом позвонил сообщникам, чтобы они пришли и поймали вас».</p>
     <p>Да, именно это мы и называем мышлением заговора, но если у вас паранойя, это еще не значит, что за вами не следят. Так как же уловить разницу?</p>
     <p>«Шизофреники с бредовыми расстройствами видят подобные паттерны постоянно и считают их адекватными. Их ПФК и ППК не искореняют маловероятные паттерны: вместо этого все паттерны рассматриваются и им придается одинаковая значимость».<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a> В каком-то смысле существует тонкая грань между креативным гением, который находит новые паттерны, способные изменить мир, и безумцем или параноиком, который видит паттерны повсюду и не может выбрать среди них важные. «Успешно занимающийся творчеством человек тоже видит множество паттернов (поскольку творческим людям свойствен чрезмерно инклюзивный стиль мышления), однако он обладает превосходно функционирующими ПФК и ППК, которые подсказывают ему, какие паттерны не имеют смысла, а какие полезны, адекватны и при этом оригинальны», – заключает Кушевски.</p>
     <p>Поучительный пример – сравнение лауреата Нобелевской премии по физике Ричарда Фейнмана, выполнявшего сверхсекретное правительственное задание по Манхэттенскому проекту, целью которого была разработка атомной бомбы (странности Фейнмана не выходили за рамки игры на барабанах бонго, рисования обнаженной натуры и взлома сейфов) и лауреата Нобелевской премии, математика Джона Нэша, у которого была выявлена шизофрения и которого изобразили в фильме «Игры разума» человеком, который борется с навязчивой параноидальной идеей о сверхсекретной правительственной работе – взломе шифра с целью выявления информационных паттернов противника. И Фейнман, и Нэш были творческими людьми, обнаружившими уникальные паттерны, достойные Нобелевской премии (Фейнман получил ее за открытия в квантовой физике, Нэш – за теорию игр), однако когнитивный стиль Нэша был полностью инклюзивным. Он видел паттерны повсюду, это касалось и запутанных заговоров с участием агентов правительства, не существующих в действительности.</p>
     <cite>
      <p>Существует тонкая грань между креативным гением, который находит новые паттерны, способные изменить мир, и безумцем или параноиком, который видит паттерны повсюду и не может выбрать среди них важные.</p>
     </cite>
     <p>Место между Фейнманом и Нэшем на шкале паттерничности занимает еще один лауреат Нобелевской премии, генетик Кэри Муллис, автор метода полимеразной цепной реакции (ПЦР), идея которого, как он говорит, явилась к нему однажды ночью, пока он вел машину через горы на севере Калифорнии: «Натуральная ДНК – гладкая спираль, похожая на запутанную аудиопленку на полу машины в темноте. Мне требовалось провести ряд химических реакций, результат которых будет представлять последовательность отрезка ДНК. Вероятность успеха была незначительной. Как при попытке разглядеть конкретный номер машины на междуштатном шоссе среди ночи при свете луны».<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a> Муллиса осенило: пару химических праймеров можно использовать для ограничения требуемой последовательности ДНК, чтобы затем скопировать ее с применением полимеразы ДНК, что дало бы возможность воспроизводить небольшие участки ДНК почти бесконечное множество раз. Согласно большинству отзывов Муллис – гений, творческий человек, обожающий серфинг. Кроме того, он питает эксцентричное пристрастие к калифорнийской контркультуре, тяготеющей к искусственному изменению состояний сознания. Его работы произвели революцию в биохимии, молекулярной биологии, генетике, медицине и даже криминологии, например, все эти мазки из ротовой полости для теста ДНК, которые мы видим в различных детективных телесериалах, проводятся с применением метода ПЦР.</p>
     <p>Я познакомился с Муллисом на одном неофициальном мероприятии после конференции несколько лет назад. Пиво развязало нам языки, Муллис был рад угостить меня рассказами о своем близком контакте с инопланетянином (он называет его «сияющий енот»), своей вере в астрологию, экстрасенсорное восприятие и сверхъестественное (он говорит, что не «верит», а «знает», что оно действительно существует), о своем скептическом отношении к проблемам глобального потепления, ВИЧ и СПИДа (он не верит, что люди вызвали глобальное потепление или что ВИЧ вызывает СПИД), о своем неизменном одобрении почти всех утверждений, которые принято опровергать в журнале <emphasis>Skeptic </emphasis>– утверждений, которые отвергает 99 % ученых. Помню, как я слушал его и думал: «Поверить не могу, что он удостоен «нобелевки»! Ее теперь что, дают всем подряд?»</p>
     <p>А теперь, кажется, я понимаю, почему обладатель творческого дара Кэри Муллис также верит в странное: его фильтр выявления паттернов настроен на <emphasis>большой диапазон</emphasis>, таким образом, он пользуется широким спектром паттернов, большинство из которых – бессмыслица. Но время от времени… Да, 99 % ученых скептически относятся к тому, во что верит Кэри Муллис, но 99 % процентов ученых не получали и никогда не получат Нобелевскую премию.<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a></p>
     <p>Подобный эффект я упоминал в своей биографии Альфреда Рассела Уоллеса, открывшего наряду с Чарльзом Дарвином естественный отбор.<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a> Уоллес блестяще обобщил огромный объем биологических данных и выразил результаты в нескольких основополагающих принципах, которые привели к революции в экологии, биогеографии и теории эволюции. Уоллес был не только ученым-новатором: он твердо верил во френологию, спиритуализм и психические явления. Он регулярно посещал спиритические сеансы и писал серьезные научные работы, защищая паранормальные явления от скептицизма его коллег-ученых так же яростно, как предложенную им теорию естественного отбора от взглядов коллег-креационистов. Оглядываясь назад, можно утверждать, что Уоллес опередил свое время, в том числе в сфере защиты прав женщин и охраны дикой природы, однако неверно выбрал сторону, на которую встал в кампании против прививок, которую он помогал вести в конце XIX века. Он ввязался в юридическое разбирательство со сторонником плоской Земли: доказав этому ненормальному, что на самом деле Земля круглая, Уоллес годами пытался отстоять в суде свое право на денежный приз, предложенный за победу в этом споре. Уоллес поддался уловке аферистов, связанной с «утерянной поэмой» Эдгара Аллана По (якобы написанной, чтобы оплатить счет в одном калифорнийском отеле), и даже в конце концов рассорился с Дарвином по вопросу об эволюции человеческого мозга: Уоллес считал, что мозг не может быть результатом естественного отбора. Он обладал тем, что я называю <emphasis>еретическим типом личности</emphasis>, или «уникальным паттерном сравнительно постоянных черт, благодаря которым индивид открыт к восприятию предметов, расходящемуся с мнением признанных авторитетов». Фильтр паттерничности Уоллеса был достаточно проницаемым, чтобы пропускать одновременно и революционные, и смехотворные идеи. Можно предположить, что чувствительность передней поясной коры Муллиса и Уоллеса была снижена, благодаря чему и возник их творческий дар наряду с пристрастием к паранормальной чепухе.<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a></p>
     <p>В сущности, есть наглядные свидетельства в поддержку гипотезы о том, что передняя поясная кора – наша сеть обнаружения ошибок. Так, исследования показали, что активность ППК особенно повышается во время известного теста или задания Струпа, при котором участникам показывают названия цветов, изображенные цветом, который соответствует или не соответствует названному. Суть в том, чтобы называть только цвет букв. Когда название цвета и цвет букв совпадают, назвать цвет букв легко, но когда название цвета и цвет букв различны, скорость называния цвета букв значительно замедляется ввиду когнитивного конфликта, неизбежного при выполнении такой задачи. По сути дела, это и есть обнаружение ошибок.<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a> Еще один пример – задача go/no-go («выполняй-тормози»), когда участники должны нажимать кнопку при появлении на экране буквы А в сочетании с Х, но не в сочетании с другими буквами. Когда используется буквосочетание, сходное с АХ (например, АК), трудность обнаружения ошибок повышается, как и активность ППК.<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a> Интересно, что при исследовании, в котором сравнивалось выполнение подобных задач пациентами с шизофренией и здоровыми участниками, выяснилось, что обнаружение ошибок выше у шизофреников, у которых зачастую (хотя и не всегда) активность ППК также оказывается менее выраженной.<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a></p>
     <p>Вот вполне правдоподобное объяснение связи между паттерничностью, креативностью и безумием. Все мы – искатели паттернов, но некоторые люди обнаруживают больше паттернов, чем остальные, в зависимости от того, насколько беспорядочно они соединяют «точки» произвольных событий и сколько значения придают таким паттернам. У большинства людей практически все время наша сеть обнаружения ошибок (ППК и ПФК) устраняет некоторые, но не все ложные паттерны, которые мы улавливаем посредством ассоциативного обучения, и мы ведем умеренно творческую (но не меняющую мир) жизнь, справляясь со своими суевериями, порожденными ложными паттернами, проскальзывающими сквозь наши фильтры выявления паттернов. Некоторые люди ультраконсервативны в своей паттерничности, они видят очень мало паттернов и почти не демонстрируют креативность, в то время как другие неразборчивы в своей паттерничности и находят паттерны повсюду, куда только смотрят; это может привести к развитию творческого дара или паранойи заговора.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Нейробиология агентичности</p>
     </title>
     <p>Этот процесс объяснения разума посредством нейронной активности мозга превращает меня в <emphasis>мониста</emphasis>. Монисты верят, что в нашей голове есть только одна субстанция – мозг. В отличие от них <emphasis>дуалисты </emphasis>убеждены, что таких субстанций две – мозг и разум. Эта философская проблема восходит еще к XVII веку, когда французский философ Рене Декарт поместил ее на интеллектуальный ландшафт, воспользовавшись предпочтительным термином того времени – «душа» (как в выражении «душа и тело» вместо «мозг и разум»). Грубо говоря, монисты утверждают, что тело и душа – одно и то же и что смерть тела – особенно распад ДНК и нейронов, хранящих информационные паттерны нашего организма, наших воспоминаний и нашей личности – означает конец души. Дуалисты заявляют, что тело и душа – обособленные сущности и что душа продолжает существовать и после того, как прекратится существование тела. Монизм противоречит здравому смыслу. Дуализм интуитивно понятен. Просто создается впечатление, что в нас присутствует что-то еще, а наши мысли на самом деле существуют у нас в голове отдельно от того, что происходит в нашем мозге. Почему?</p>
     <p>Мы прирожденные дуалисты, утверждал психолог из Йельского университета Пол Блум в своей книге «Дитя Декарта» (<emphasis>Descartes’ Baby</emphasis>). Как дети, так и взрослые, например, говорят о «моем теле» так, словно «я» и «тело» – это две разные сущности. Нам очень нравятся фильмы и книги, главной темой которых является подобный дуализм. В «Превращении» Кафки человек засыпает и просыпается в виде таракана, но внутри насекомого его личность остается прежней. В фильме «Весь я» (<emphasis>All of me</emphasis>) душа Лили Томлин соперничает с душой Стива Мартина за право управлять его телом. В фильме «Чумовая пятница» (<emphasis>Freaky Friday</emphasis>) мать и дочь (Джейми Ли Кертис и Линдсей Лохан) меняются телами, но их сущности остаются неизменными. В фильмах «Большой» (<emphasis>Big</emphasis>) и «Из 13 в 30» (<emphasis>13 Going on 30</emphasis>) персонажи скачками перемещаются из одного возраста в другой: Том Хэнкс мгновенно становится моложе, а Дженнифер Гарнер – старше.</p>
     <cite>
      <p>Иногда у людей создается впечатление, что в них присутствует что-то еще, а их мысли на самом деле существуют у них в голове отдельно от того, что происходит в их мозге. Почему?</p>
     </cite>
     <p>«В сущности, большинство людей во всем мире верят в еще более радикальную метаморфозу, – объясняет Блум. – Они убеждены, что после смерти тела душа продолжает жить. Она возносится на небеса или отправляется в ад, перемещается в некий параллельный мир или вселяется в другое тело – тело человека или животного. Даже те из нас, кто не придерживается подобных взглядов, без труда понимают их. Однако эти взгляды логически последовательны лишь в том случае, если рассматривать людей отдельно от их тел».<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a></p>
     <p>Например, в одном из множества экспериментов, проведенных Блумом, детям младшего возраста рассказывали сказку о мышонке, съеденном крокодилом. Дети соглашались с тем, что тело мышонка мертво – ему незачем посещать уборную, оно не слышит, мозг больше не работает. Тем не менее дети утверждали, что мышонок по-прежнему голоден, боится крокодила и хочет домой. «Это основа для четче сформулированных представлений о жизни после смерти, обычно имеющихся у детей постарше и у взрослых, – объясняет Блум. – После того как дети узнают, что мозг участвует в мышлении, этот факт не принимают за свидетельство того, что мозг является источником ментальной жизни; они не превращаются в материалистов. Скорее, они интерпретируют «мышление» в узком смысле и приходят к выводу, что мозг – это нечто вроде когнитивного протеза, дополнение к душе, улучшающее ее производственные мощности».<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a></p>
     <p>Причина, по которой дуализм интуитивен, а монизм противоречит интуиции, заключается в том, что мозг не воспринимает процесс объединения всех нейронных сетей в одно целое «я», поэтому приписывает ментальную активность отдельному источнику. Галлюцинации с участием сверхъестественных существ, таких, как призраки, божества, ангелы и инопланетяне, воспринимаются как реальность; внетелесный и околосмертный опыты обрабатываются как внешние события; паттерн информации, который представляют собой наши воспоминания, личность и «я», ощущается как душа. Выдающийся невролог и писатель Оливер Сакс, наиболее известный поразительной работой по «пробуждению» кататонического мозга жертв энцефалита, изображенному в фильме 1990 года «Пробуждение» (<emphasis>Awakenings</emphasis>) с Робином Уильямсом в главной роли, посвятил ряд книг удивительным ментальным аномалиям, наблюдавшимся у его пациентов, например, как один человек принимал свою жену за шляпу, – неизбежно воспринимающим эти аномалии как опыт, внешний по отношению к их мозгу.<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a></p>
     <p>У одной пожилой пациентки, страдавшей макулодистрофией и полностью потерявшей зрение, Сакс выявил синдром Шарля Бонне (названный по имени швейцарского натуралиста, первым описавшего его) благодаря набору сложных зрительных галлюцинаций, в том числе и в особенности видений лиц с искаженными зубами и глазами. У другой пациентки развилась опухоль зрительной коры, и вскоре после этого у нее начались галлюцинации с участием персонажей мультфильмов, в частности, лягушонка Кермита, причем эти персонажи были прозрачными и занимали лишь половину поля зрения пациентки. Сакс утверждает, что примерно у 10 % людей с нарушениями зрения наблюдаются зрительные галлюцинации, наиболее распространенные из которых – лица (особенно искаженные лица), на втором месте по распространенности находятся персонажи мультфильмов, а на третьем – геометрические фигуры. Что происходит в этом случае?</p>
     <p>В последние несколько лет появилась возможность сканировать мозг таких пациентов в аппарате для функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в те периоды, пока у пациентов наблюдаются галлюцинации. Как и следовало ожидать, во время видений активизировалась зрительная кора. При геометрических галлюцинациях наиболее активной оказывается первичная зрительная кора – часть мозга, которая воспринимает паттерны, а не образы. Неудивительно и то, что галлюцинации с лицами ассоциировались с большей активностью веретенообразной извилины височной доли, которая, как мы уже видели, участвует в распознавании лиц. При повреждении этого участка люди теряют способность узнавать лица, а стимуляция веретенообразной извилины вызывает у них спонтанные видения лиц. Один крошечный участок веретенообразной извилины даже отвечает за восприятие глаз и зубов, и во время галлюцинаций, описанных пациентами с синдромом Шарля Бонне, активной оказывалась именно эта часть мозга. В другом участке мозга, <emphasis>инферотемпоральной коре</emphasis>, хранятся в отдельных нейронах и небольших скоплениях нейронов фрагменты изображений – тысячи и даже миллионы фрагментированных образов.</p>
     <p>«В обычных условиях это часть единого потока восприятия или воображения, который не осознаешь, – объясняет Сакс. – Если же у человека возникли нарушения зрения или он ослеп, процесс прерывается, и вместо налаженного восприятия мы получаем беспорядочные вспышки активности множества клеток и скоплений клеток в инферотемпоральной коре, при этом внезапно начинаем видеть фрагменты. А мозг делает все возможное, чтобы упорядочить эти фрагменты и придать им некоторую связность».<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a></p>
     <p>Почему мозг вообще берет на себя этот труд? Как объяснял Сакс одной из своих пациенток, которая утверждала, что ни помешательства, ни слабоумия у нее нет, «поскольку вы теряете зрение, и зрительные участки мозга уже не получают никаких сигналов из внешнего мира, они становятся гиперактивными, легко возбудимыми и начинают спонтанно срабатывать, в итоге у вас возникают видения».</p>
     <p>В случае с синдромом Шарля Бонне мы видим пример фундамента для нейронных коррелятов агентичности. «Двести пятьдесят лет назад Шарль Бонне задавался вопросом: каким образом театр разума порожден механизмами мозга?»<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a> – говорит в заключение Сакс. В настоящее время мы имеем довольно точное представление об этих механизмах, в итоге считаем театр разума иллюзией. Нет ни театра, ни агента, сидящего в нем и наблюдающего, как на экране проходит мир. Но наша интуиция твердит нам, что он есть. Таков фундамент агентичности в мозге, обеспечивающей дополнительное подкрепление верообусловленному реализму.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Теория сознания и агентичность</p>
     </title>
     <p>Есть и другая активность мозга, которая, как я сильно подозреваю, имеет отношение к агентичности, и эта активность – процесс, называемый <emphasis>теорией сознания </emphasis>(ТС), или же тот факт, что мы осознаем свои убеждения, желания и намерения. ТС высшего порядка позволяет нам осознавать, что намерения других людей могут быть такими же, как наши, или отличаться от них. Иногда это явление называется <emphasis>чтением мыслей</emphasis>, или процессом, в ходе которого мы делаем выводы о намерениях окружающих, проецируя себя на их разум и представляя себе, как бы мы себя почувствовали. Все та же ТС высшего уровня означает, что мы понимаем, что окружающие также обладают теорией сознания, и знаем, что они знают, что мы знаем о том, что у них есть теория сознания. Как рычал Джекки Глисон, обращаясь к Арту Карни в классическом телесериале 1950-х годов «Новобрачные» (<emphasis>The Honeymooners</emphasis>), «Нортон, ты знаешь, что я знаю, что ты знаешь, что я знаю, что…» Каким образом чтение мыслей ТС в действительности происходит в мозге?</p>
     <p>В обзоре исследований, в ходе которых сцинтиграфия головного мозга помогла собрать немало информации об участках, отвечающих за подобное чтение мыслей, нейробиологи из университета Глазго Хэлен Галлахер и Кристофер Фрит пришли к выводу, что существуют три области, неизменно активизирующиеся в тех случаях, когда требуется ТС, и расположенные в разных частях коры: <emphasis>передняя парапоясная (парацингулярная) кора, верхние височные борозды </emphasis>и <emphasis>полюсы височной доли </emphasis>с обеих сторон. Первые две структуры мозга участвуют в обработке явной поведенческой информации, например, восприятия поведения, связанного с намерениями других организмов: «Этот хищник намерен съесть меня». Височные полюсы необходимы для извлечения личного опыта из памяти, например «в последний раз, когда я видел хищника, он пытался съесть меня». Все три эти структуры необходимы для ТС, и Галлахер с Фритом даже предположили, что передняя парапоясная кора (расположенная прямо за лбом) – вместилище механизма теории сознания.<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a></p>
     <p>Теория сознания – автоматическая система прямого действия, срабатывающая при определенных видах деятельности с участием других людей, особенно в социальных ситуациях. Скорее всего, она развилась на основе ряда ранее существовавших нейронных сетей, использовавшихся для сходных видов деятельности, таких, как способность различать одушевленные и неодушевленные предметы, удерживать внимание другого существа или агента, следуя за его взглядом, способность различать свои действия и действия других, способность представлять действия, ориентированные на цель. Все эти функции являются базовыми для выживания любого социального млекопитающего, и таким образом теория сознания – скорее всего, экзаптация, экс-адаптация (иногда называемая преадаптацией), или функция, использующаяся для целей, отличных от тех, для которых она изначально эволюционировала. О чем может идти речь в случае ТС? Вероятно, об имитации, предвосхищении и эмпатии. И здесь появляются зеркальные нейроны – специализированные нейроны, «зеркально отражающие» действия окружающих.</p>
     <p>В конце 1980-х и в начале 1990-х годов итальянский нейробиолог Джакомо Риццолатти и его коллеги из университета Пармы благодаря счастливой случайности открыли зеркальные нейроны в процессе изучения деятельности одиночных нейронов в <emphasis>передней премоторной коре </emphasis>макак. Введение электродов толщиной с волос в отдельные нейроны позволяет нейробиологам отслеживать степень и паттерн активности одной клетки, и в данном случае деятельность нейронов зоны F5 обезьяны резко возрастала всякий раз, когда она тянулась за арахисом, положенным перед ней. Счастливая случайность возникла, когда один из экспериментаторов протянул руку и схватил один орех, заставляя сработать те же нейроны в мозге обезьяны. Обезьяна делает, обезьяна видит, мотонейроны обезьяны срабатывают. Мотонейроны отражали двигательную деятельность окружающих, таким образом они получили название зеркальных нейронов. Как вспоминал Риццолатти, «нам просто повезло, потому что мы никак не могли знать о существовании подобных нейронов. Но мы очутились в верном месте, чтобы обнаружить их».<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a></p>
     <p>На протяжении 1990-х годов нейробиологи стремились узнать о зеркальных нейронах как можно больше, находили их в других участках мозга, например в нижнем лобном и нижнем теменном, и не только у обезьян, но и у людей, что показала фМРТ.<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a> Нейробиолог из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Марко Иакобони и его коллеги, например, делали снимки мозга участников эксперимента, одновременно наблюдая, как эти участники двигают пальцем, а затем имитировали те же движения пальцем и обнаруживали, что в обоих состояниях активными оказывались одни и те же области лобной коры и теменной доли.<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a></p>
     <p>Риццолатти предположил, что зеркальные нейроны – просто мотонейроны, реагирующие как на зрительные образы, так и на поступки. Когда мы видим поступок, он записывается в нашей зрительной коре, но для того чтобы глубже понять, что означает этот поступок с точки зрения его последствий, наблюдения следует увязать с моторной системой мозга, провести внутреннюю проверку внешнего мира. При наличии базовой нейронной сети можно наслаивать на нее функции высшего порядка, такие, как подражание. Для того чтобы подражать чьим-либо действиям, необходима как зрительная память о том, как выглядело конкретное действие, так и двигательная память о том, как ощущалось это действие при выполнении. В настоящее время существует немало исследований, посвященных связи между сетью зеркальных нейронов и обучения методом подражания.</p>
     <p>Так, в 1998 году во время эксперимента с фМРТ людям показывали два различных действия руками, одно вне контекста, а другое – в контексте, позволяющем определить намерение действия. В последнем случае активизировалась сеть зеркальных нейронов участника эксперимента, показывая, где именно в мозге находится участок, воспринимающий другую целенаправленно действующую силу – агент намерения.<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a> В 2005 году был проведен весьма хитроумный эксперимент, в котором обезьяны наблюдали за человеком, который либо хватал некий предмет и клал его в чашку, либо хватал яблоко и подносил его ко рту – схожее действие, разные намерения. При исследовании 41 отдельного зеркального нейрона в <emphasis>нижней теменной доле </emphasis>мозга обезьян стало ясно, что движение «схватить, чтобы съесть» провоцирует срабатывание пятнадцати зеркальных нейронов, однако они не срабатывают при виде движения «схватить, чтобы поместить». Примечателен вывод нейробиологов: зеркальные нейроны в этом участке мозга «кодируют одно и то же действие (хватание) разными способами в зависимости от конечной цели последовательности, в которую входит это действие».<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a> Другими словами, есть нейроны, специализирующиеся на различении намерений: хватания с целью помещения куда-либо и хватания с целью поедания. В более общем смысле подразумевается участие зеркальных нейронов и в прогнозировании действий окружающих, и в логических выводах относительно их намерений, а это и есть фундамент агентичности.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Вера в мозге</p>
     </title>
     <p>Как получается, что люди верят в то, что явно противоречит рассудку? Ответ содержится в теме данной книги: убеждения находятся на первом месте; причины для веры следуют за ними в подтверждение взгляда на реальность в зависимости от убеждений. Большинство утверждений, содержащих убеждения, занимают положение где-то на размытой границе между бесспорно верными и очевидно неверными. Как наш мозг обрабатывает столь широкий ряд убеждений? Для того чтобы выяснить это, в 2007 году нейробиологи Сэм Харрис, Самир А. Шет и Марк С. Коэн с помощью фМРТ просканировали мозг четырнадцати взрослых людей. Эксперимент проводился в Центре картирования мозга при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Участникам эксперимента представили ряд утверждений, специально разработанных с таким расчетом, чтобы они выглядели явно верными, очевидно неверными или неопределенными в данный момент. В ответ участники должны были нажимать кнопку, выказывая веру, неверие или неуверенность. Например:</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Математика</strong></p>
     <p>Верно: (2+6)+8=16</p>
     <p>Неверно: 62 можно нацело разделить на 9.</p>
     <p>Неопределенно: 1,2<sup>57</sup>=32608,5153</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Факты</strong></p>
     <p>Верно: У большинства людей по десять пальцев на руках и на ногах.</p>
     <p>Неверно: Орел – распространенный домашний питомец.</p>
     <p>Неопределенно: В прошлый вторник промышленный индекс Доу-Джонса вырос на 1,2 %.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Этика</strong></p>
     <p>Верно: Нехорошо радоваться чужим страданиям. Неверно: У детей не должно быть никаких прав, пока они не получат избирательное право.</p>
     <p>Неопределенно: Лучше солгать ребенку, чем взрослому.</p>
     <empty-line/>
     <p>Ученые сделали четыре важных открытия:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. При оценке утверждений время реакции значительно различалось. Реакция на верные (вера) утверждения была существенно быстрее, чем на неверные (неверие) и неопределенные (неуверенность) утверждения, однако не выявлено разницы во времени реакции на неверные (неверие) и неопределенные (неуверенность) утверждения.</p>
     <p>2. Сопоставление реакции на верные (вера) и неверные (неверие) утверждения выявило пик нейронной активности, ассоциирующийся с верой, в <emphasis>вентромедиальной префронтальной коре </emphasis>– участке мозга, связанном с представлениями о себе, с принятием решений и обучением в контексте поощрения.</p>
     <p>3. Сопоставление реакции на неверные (неверие) и верные (вера) утверждения показало рост активности мозга в <emphasis>передней островковой доле </emphasis>мозга, ассоциирующейся с реакцией на негативные раздражители, с восприятием боли и отвращением.</p>
     <p>4. Сопоставление реакции на неопределенные утверждения с реакцией на верные (вера) и неверные (неверие) утверждения выявило усиление нейронной активности в передней поясной коре – да, в той самой ППК, которая участвует в обнаружении ошибок и устранении конфликтов.</p>
     <empty-line/>
     <p>Что говорят нам эти результаты о вере и мозге? «Появилось несколько психологических исследований в поддержку предположения [нидерландского философа XVII века Бенедикта] Спинозы, согласно которому простое понимание какого-либо утверждения влечет за собой молчаливое признание его верным, в то время как неверие требует последующего процесса отрицания, – отметили в отчете Харрис и его коллеги. – Понимание суждения может быть аналогичным восприятию объекта в физическом пространстве: по-видимому, мы воспринимаем явления как реальность до тех пор, пока не будет доказано обратное». Таким образом, участники эксперимента оценивали верные утверждения как правдоподобные быстрее, чем неверные утверждения как неправдоподобные, или же как неопределенные утверждения – как внушающие неуверенность. Далее, поскольку мозг, по-видимому, обрабатывает неверные или неопределенные утверждения в участках, связанных с болью и отвращением, особенно при оценке вкусов и запахов, это исследование придает новое значение выражению, которым пользуются, говоря, что некое утверждение прошло «тестирование на вкус» или «тестирование на запах».<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a> Когда слышишь выражение «дерьмо собачье», можешь узнать его по запаху.</p>
     <p>Что касается нейронных коррелятов веры и скептицизма, то вентромедиальная префронтальная кора служит инструментом для связи когнитивной фактической оценки более высокого порядка с ассоциациями эмоциональной реакции более низкого порядка, и это происходит при оценке утверждений всех типов. Таким образом, оценка нравственно-этических утверждений демонстрирует паттерн нейронной активности, схожий с выявленным при оценке математических и фактических утверждений. Людям с повреждениями этого участка мозга трудно почувствовать эмоциональное различие между хорошими и плохими решениями, вот почему они подвержены конфабуляции – смешиванию истинных и ложных воспоминаний, реальности и фантазии.</p>
     <cite>
      <p>Вера дается быстро и естественно, скептицизм – медленно и неестественно, и большинство людей демонстрируют нетерпимость к неопределенности.</p>
     </cite>
     <p>Это исследование говорит в поддержку предположения, которое я называю гипотезой Спинозы: вера дается быстро и естественно, скептицизм – медленно и неестественно, и большинство людей демонстрируют нетерпимость к неопределенности. Научный принцип, согласно которому какое-либо утверждение считается неверным, пока не будет доказано обратное, противоречит естественной для нас склонности принимать как истину то, что мы можем быстро постичь. Таким образом, нам следует поощрять скептицизм и неверие, обеспечивать поддержку тем, кто готов менять свое мнение, несмотря на новые доказательства. Вместо этого большинство социальных институтов, особенно в сфере религии, политики и экономики, поощряет веру в религиозные, партийные или идеологические доктрины, карает тех, кто оспаривает авторитет лидеров и не приветствует неуверенность и в особенности скептицизм.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Мозг верующих и неверующих</p>
     </title>
     <p>Во время второго исследования с применением фМРТ, направленного на поиски нейронных коррелятов религиозной и нерелигиозной веры, Сэм Харрис и его коллеги по Калифорнийскому университету провели сканирование мозга тридцати участников, пятнадцать из которых назвались христианами, пятнадцать – неверующими. Во время сканирования участники оценивали правильность и неправильность религиозных и нерелигиозных суждений. К примеру, одним из религиозных было следующее: «Иисус Христос действительно совершал чудеса, которые приписывают ему в Библии», одним из нерелигиозных – «Александр Македонский был прославленным военачальником». Участникам объяснили, что они должны нажимать кнопку, указывая, что считают то или иное утверждение верным (вера) или неверным (неверие). Опять-таки время реакции оказалось значительно дольше для тех, кто воспринимал утверждения как ошибочные, по сравнению с теми, кто истолковывал те же самые утверждения как истинные. Что характерно, в то время как и христиане, и неверующие реагировали на «верное» быстрее, чем на «неверное» как при религиозных («ангелы действительно существуют»), так и при нерелигиозных («орлы действительно существуют») раздражителях, неверующие особенно стремительно реагировали на религиозные утверждения.</p>
     <p>Сканирование показало, что в мозге и верующих, и неверующих как при религиозных, так и нерелигиозных утверждениях в вентромедиальной префронтальной коре, которая, как уже отмечалось, ассоциируется с чувством собственной значимости, принятием решений и обучением в контексте поощрений, отмечалось усиление сигнала, то есть усиливался приток крови, насыщенной кислородом. Это «допаминергическая система» – напомню, что допамин является нейротрансмиттером, связанным с удовольствием и участвующим в подкреплении обучения. Такая ситуация наблюдалась независимо от того, чему верили участники – утверждениям о Боге или о заурядных фактах. В сущности, прямое сравнение веры и неверия у верующих и неверующих показало отсутствие разницы и позволило Харрису и его коллегам сделать вывод о том, что «разница между верой и неверием, по-видимому, не зависит от содержания». То есть и верующие, и неверующие скорее всего оценивают достоверность как религиозных, так и нерелигиозных утверждений благодаря одному и тому же участку мозга. Другими словами, в мозге нет «модуля веры» или «модуля неверия», нет ни легковерной, ни скептической сети.</p>
     <cite>
      <p>И верующие, и неверующие скорее всего оценивают достоверность как религиозных, так и нерелигиозных утверждений благодаря одному и тому же участку мозга.</p>
     </cite>
     <p>Вычитание реакции на нерелигиозные раздражители из реакции на религиозные раздражители дало более сильный, зависимый от содержания кислорода в крови сигнал для религиозных раздражителей в <emphasis>передней островковой доле </emphasis>(связанной с восприятием боли и отвращением) и <emphasis>вентральном стриатуме </emphasis>(или полосатом теле, связанном с поощрением), а также в нашей давней знакомой ППК, сети выявления ошибок и разрешения конфликтов. Следовательно, религиозные утверждения вызывали больший положительный и отрицательный эффект. Вычитание реакции на религиозные раздражители из реакции на нерелигиозные раздражители выявило усиление активности мозга, а именно гиппокампа, который, как известно, непосредственно участвует в формировании воспоминаний, которые можно извлечь из памяти. Что характерно, таким образом дело обстояло и для верующих, и для неверующих, в итоге Харрис и его коллеги «предположили, что обе группы столкнулись со значительным когнитивным конфликтом и неопределенностью при оценке религиозных утверждений» и что «суждения о нерелигиозных раздражителях, представленные в нашем исследовании, по-видимому, в большей степени зависели от того, какие системы мозга участвовали в обращении к накопленным знаниям».<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a></p>
     <p>Что удивительного в этих результатах и чем они так характерны? Отвечая на этот мой вопрос, Харрис сказал: «Думаю, если принять во внимание суть предмета, то обе группы были менее уверены в своих ответах. Удивительно, конечно, то, что речь идет об <emphasis>обеих </emphasis>группах. Можно было ожидать, что христиане окажутся менее уверенными в том, что «библейский Бог на самом деле существует», чем в том, что «Майкл Джордан был баскетболистом». Но и у атеистов наблюдался тот же эффект при оценивании суждений вроде «библейский Бог – миф».</p>
     <p>Кроме того, я задал Харрису вопрос о более глубоких последствиях веры и о том, какую роль система убеждений играет в его открытии, согласно которому подобные убеждения «независимы от содержания». То есть почему важно, что есть лишь одна нейронная сеть для веры и неверия, а не отдельная нейронная сеть веры и нейронная сеть скептицизма? «Предполагается, что вера есть вера, – отметил безо всякой иронии Харрис. – Я думаю, отсюда следуют как минимум два вывода: (1) сильнее размывается иллюзорное различие между фактами и ценностью. Если вера в то, что «пытки – это неправильно» и в то, что «2+2=4» одинаково важна, тогда этика и наука схожи для мозга по степени важности; (2) предполагается, что обоснованность веры зависит от того, как она появилась – в цепочке доказательств и рассуждений, связывающих ее с миром, – а не просто от чувства убежденности». И что из этого? Очень многое, продолжал Харрис в ответ на мои расспросы, потому что «чувство убежденности – вот на что полагаемся мы как потребители убеждений, однако ясно, что это чувство может стать отделенным от веских причин и доказательств в любой сфере (математики, этики и т. п.)».<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a></p>
     <p>К счастью, то, что можно отделить от веских причин и доказательств, можно посредством контраргументов соединить с еще более вескими причинами и убедительными доказательствами. Так или иначе, все поставщики научных знаний возлагают на это надежду, а она, как известно, умирает последней.<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a></p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть III</p>
    <p>Вера в незримое</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>«Боюсь, что… из года в год псевдонаука и суеверия будут выглядеть все соблазнительнее, а песнь сирен неразумности – звучать все благозвучнее и притягательнее. Где и когда мы уже слышали это? Всякий раз, когда у нас возникают этнические или национальные предубеждения, в скудные времена, когда брошен вызов самооценке народа или его самообладанию, когда мы мучительно размышляем о нашем сократившемся космическом пространстве и предназначении, или когда вокруг бурлит фанатизм, тогда привычки мышления, знакомые нам по давнему прошлому, стремятся одержать верх. Пламя свечи угасает. Дрожит отброшенная ею лужица света. Сгущается мрак. Начинают ворочаться демоны».</p>
    <text-author>Карл Саган, «Мир, полный демонов»</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>7</p>
     <p>Вера в жизнь после смерти</p>
    </title>
    <section>
     <p>В июне 2002 года умер легендарный бейсболист Тед Уильямс, и этот сам по себе достаточно сенсационный сюжет обрел продолжение, когда его сын увез покойного в Скоттсдейл, Аризона, где его подвергли криогенному замораживанию при минус 320 градусах в надежде, что когда-нибудь «Тедди Игру-с-мячом» воскресят, чтобы он вновь мог играть. Если тело Уильямса однажды действительно оживят, будет ли он по-прежнему сумасбродным перфекционистом, который последним в бейсболе отбил более 40 % подач в сезоне? Иначе говоря, если будущие специалисты в области крионики сумеют вернуть Уильямса к жизни, будет ли он по-прежнему самим собой? Находится ли «душа» Теда Уильямса в состоянии глубокой заморозки наряду с его мозгом и телом? Ответ зависит от того, что подразумевается под <emphasis>душой</emphasis>. Если мы называем душой паттерн воспоминаний Теда Уильямса, его личные качества и индивидуальность и если процесс заморозки не разрушает нейронные сети мозга, где хранятся все эти сущности, тогда да, душа Теда Уильямса воскреснет вместе с телом.</p>
     <p>В этом смысле душа – уникальный паттерн информации, олицетворяющий человека, и в отсутствие некой среды, в которой после нашей смерти может сохраниться этот паттерн информации о нашей личности, наша душа умирает вместе с нами. Наше тело состоит из белков, закодированных нашей ДНК, следовательно, с распадом ДНК наши белковые паттерны будут утрачены навсегда. Наши воспоминания и индивидуальность хранятся в паттернах нейронов, срабатывающих в нашем мозге, и синаптических связях между ними, так что, когда эти нейроны умирают и синаптические связи разрушаются, это означает смерть наших воспоминаний и индивидуальности. Данный эффект подобен разрушительному действию инсульта, маразма и болезни Альцгеймера, только абсолютен и окончателен. Нет мозга – нет разума; нет тела – нет души. До тех пор, пока не будут разработаны технологии, позволяющие скачивать наши паттерны на более надежный носитель, чем электрическая плоть из наших углеродных белков, все научные свидетельства говорят нам о том, что когда мы умираем, наш информационный паттерн – наша душа – умирает вместе с нами.</p>
     <cite>
      <p>Нет мозга – нет разума; нет тела – нет души.</p>
     </cite>
     <p>Так или иначе, существование всего одной субстанции – позиция монистов. Дуалисты верят, что существует нематериальная субстанция сознания, единственная в своем роде сущность живого существа, сохраняющаяся при его телесных воплощениях. На древнееврейском языке душу называют словом «<emphasis>нефеш</emphasis>», или «жизнь», или «дыхание жизни»; греческое название души – «<emphasis>псюхе</emphasis>», или «разум», латинское – «<emphasis>анима</emphasis>», то есть «дух» или «дыхание». Душа – это сущность, которая вдыхает жизнь в плоть, одушевляет нас, дает нам дух жизни. Ввиду нехватки знаний об окружающем мире в то время, когда впервые сформировались эти понятия, неудивительно, что люди древности обратились к таким эфемерным метафорам, как разум, дыхание и дух. Только что песик лаял, прыгал и вилял хвостом и вот уже лежит комочком бездыханной плоти. Что произошло за этот момент?</p>
     <p>В 1907 году врач из Массачусетса Дункан Макдугалл пытался найти ответ на этот вопрос, взвешивая шестерых пациентов до и после смерти. В статье, опубликованной в медицинском журнале <emphasis>American Medicine</emphasis>, он сообщал, что разница в весе составила 21 г. Несмотря на то, что его измерения были приблизительными, а вес пациентов – разным, никому не удалось получить такие же результаты, «двадцать один грамм» тем не менее обрел статус «городской легенды» как вес души, породил статьи, книги и даже одноименный художественный фильм.</p>
     <p>Смерть и возможность продолжения жизни после нее стала причиной появления бесчисленного множества серьезных трудов и комических высказываний. Вечный невротик Вуди Аллен пользуется следующим оправданием: «Не то чтобы я боюсь смерти. Просто я не хочу присутствовать при ней».<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a> Стивен Райт считает, что он нашел решение: «Я намерен жить вечно, и пока что все идет прекрасно».<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a> Но шутки в сторону: поскольку я ученый, а утверждения о существовании научных свидетельств жизни после смерти имеются, давайте проанализируем, во-первых, научное объяснение причин, по которым люди верят в загробную жизнь, и, во-вторых, свидетельства этого сомнительного будущего и подумаем о том, что его возможность означает для нашего нынешнего состояния.</p>
     <cite>
      <p>Только что песик лаял, прыгал и вилял хвостом, и вот уже лежит комочком бездыханной плоти. Что произошло за этот момент?</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Откуда берется вера в загробную жизнь</p>
     </title>
     <p>В 2009 году в ходе исследования религиозных убеждений американцев, проведенного компанией <emphasis>Harris Poll</emphasis>, респондентов просили указать, верят ли они в нижеперечисленное:<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_10.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Почему так много людей верят в жизнь после смерти? К этому вопросу можно относиться, как к любому другому вопросу веры. Наука в состоянии помочь рассеять мрак. Полагаю, существует как минимум шесть веских причин, побуждающих людей верить в то, что есть жизнь после смерти, и в основе этих причин лежат объяснения, предложенные мной для опыта ощущаемого присутствия, агентичности, дуализма и особенно для внетелесного опыта – все они способствуют вере в загробную жизнь.</p>
     <empty-line/>
     <p>1. <emphasis>Вера в загробную жизнь – одна из форм агентичности</emphasis>. Ввиду нашей склонности наполнять паттерны, которые мы находим в жизни, смыслом, действующими силами и намерениями, концепция жизни после смерти является продолжением нас самих как целенаправленно действующих сил, действие которых неопределенным образом продолжается в будущем.</p>
     <p>2. <emphasis>Вера в загробную жизнь – одна из форм дуализма</emphasis>. Поскольку мы от природы дуалисты, которые на интуитивном уровне верят, что наш разум отделен от нашего мозга и тела, загробная жизнь – логичный шаг в проецировании действий нашего разума в будущее уже без нашего тела. Возможно, это даже одна из разновидностей эффекта ощущаемого присутствия или «фактора третьего», при котором мы сами как это присутствие продолжаем существовать в воображаемых неземных эмпиреях.</p>
     <p>3. <emphasis>Вера в загробную жизнь – производное нашей теории сознания</emphasis>. Мы наделены способностью понимать, что у других людей есть убеждения, желания и намерения (мы «читаем их мысли»): при этом мы проецируем себя на них и представляем, что бы мы при этом чувствовали. Эта проекция ТС – еще одна форма агентичности и дуализма, благодаря которым мы можем себе представить сознание намерения нас самих и других людей, как продолжающееся неопределенное время в будущем. Поскольку есть достоверные свидетельства тому, что ТС наблюдается в передней парапоясной коре непосредственно за лбом, можно даже предположить, что эта нейронная сеть необходима для веры в загробную жизнь.<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a></p>
     <p>4. <emphasis>Вера в загробную жизнь – продолжение схемы нашего тела</emphasis>. Наш мозг воссоздает образ тела из мириадов сигналов, поступающих из каждого уголка и закоулка нашего тела. Когда это единое индивидуальное «я» сочетается с нашей способностью к агентичности, дуализму и теории сознания, мы можем проецировать эту сущность в будущее даже в отсутствие тела.</p>
     <p>5. <emphasis>Вера в загробную жизнь, вероятно, преобразуется нашим левополушарным интерпретатором</emphasis>. Вторая нейронная сеть, скорее всего имеющая большое значение для веры в загробную жизнь, – это левополушарный интерпретатор, который объединяет сигналы от всех органов чувств в значимую нить повествования, придающую смысл как осмысленным, так и лишенным смысла данным. Увяжите этот процесс со схемой нашего тела, теорией сознания и дуалистической агентичностью, станет ясно, насколько легко разработать сюжет, где мы окажемся главным персонажем, занимающим центральное место и имеющим вечное будущее.</p>
     <p>6. <emphasis>Вера в загробную жизнь – это продолжение нашей нормальной способности представлять себя где-то в другом пространстве и времени, в том числе в незапамятные времена</emphasis>. Закройте глаза и представьте себя на теплом песке тропического пляжа в чудесный солнечный день. Где находитесь вы на этой картине? В своем теле, смотрите своими глазами, как волны набегают на берег и дети играют на песке? Или над собой, и видите свое тело целиком, словно раздвоились, и теперь ваше второе «я» парит в воздухе? В этом мысленном эксперименте большинство людей оказываются на втором наблюдательном пункте. Это явление называется <emphasis>децентрированием</emphasis>, или представлением себя где-то в другом месте, с архимедовой точки опоры за пределами нашего тела. Таким же образом мы представляем себя в загробной жизни – как децентрированный образ, перемещенный из нашего времени и пространства в небесные сферы, в буквальном (и литературном) смысле обитель Бога, высшей бессмертной и вечной действующей силы.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Короче, поскольку мы с такой готовностью наделяем действующей силой и намерением такие неодушевленные объекты, как скалы, деревья и облака, а также такие одушевленные объекты, как хищники, добычи и наши сородичи, человеческие существа; поскольку мы прирожденные дуалисты, убежденные в том, что разум находится вне тела; поскольку мы осознаем наш собственный разум и разум окружающих; поскольку мы осознаем, что наше тело обособлено от всех прочих тел; поскольку нашему мозгу от природы присуща склонность сплетать все сенсорные сигналы и когнитивное мышление в исполненную смысла историю, где центральное место занимаем мы, и наконец поскольку мы способны децентрироваться от нашего времени и пространства и переноситься в другое время и пространство, для нас естественна вера в то, что мы наделены неподвластной времени вечной сущностью. <emphasis>Мы – прирожденные имморталисты</emphasis>.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Бестелесный разум и вечная душа</p>
     </title>
     <section>
      <p>Разумеется, тот, кто верит в жизнь после смерти, отвергнет эти свидетельства тому, что вера в подобную жизнь – продукт мозга, или же возразит, что его религия просто отражает онтологическую реальность вселенной. Эти люди верят в жизнь после смерти, потому что загробная жизнь есть на самом деле; так скажут они сами и представят доказательства в поддержку своего утверждения. Но как я повторяю на протяжении всей этой книги, подобная рационализация веры – не что иное как движение обратным путем. <emphasis>Сначала возникает вера в загробную жизнь, а рациональные обоснования этой веры вторичны</emphasis>. Тем не менее утверждения о существовании загробной жизни строятся на четырех пунктах свидетельств, которые можно подытожить следующим образом (от самого доказательно слабого к самому сильному):<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a></p>
      <p>1. <emphasis>Информационные поля и всеобщая жизненная сила</emphasis>. Согласно теории морфогенетического резонанса природа сохраняет данные в форме информационных полей, существующих обособленно от отдельных организмов, и свидетельство тому – люди, чувствующие, когда кто-то смотрит им в спину, собаки, заранее предчувствующие возвращение хозяев домой, а также тот факт, что воскресный кроссворд проще решить в конце дня, когда его уже разгадали другие. Эти и многие другие таинственные психические феномены можно объяснить «морфогенетическими резонансными полями», соединяющими все живые организмы в одно целое. Информацию нельзя создать или уничтожить, можно только перекомпоновать ее, образуя новые паттерны, поэтому наши личные паттерны, или согласно моему определению наши «души», – это пакеты информации, которая предшествовала нашему рождению и переживет нашу смерть.</p>
      <cite>
       <p>Сначала возникает вера в загробную жизнь, а рациональные обоснования этой веры вторичны.</p>
      </cite>
      <p>2. <emphasis>Экстрасенсорное восприятие и свидетельство разума</emphasis>. Экспериментальные исследования «<emphasis>пси</emphasis>» (экстрасенсорных способностей) и телепатии, когда в контролируемых условиях участники якобы получали отправленные им образы, не пользуясь пятью органами чувств, могли бы, если бы подтвердились, быть свидетельством бестелесного разума, функционирующего независимо от мозга и вместе с тем способного взаимодействовать с обычной материей.</p>
      <p>3. <emphasis>Квантовое сознание</emphasis>. Исследование действий субатомных частиц посредством квантовой механики дает то, что Эйнштейн называл <emphasis>жутким дальнодействием</emphasis>, когда наблюдение за частицей в одном месте мгновенно влияет на родственную частицу в другом месте (которое теоретически может находиться в другой галактике), явно нарушая верхний предел скорости света по Эйнштейну. Некоторые ученые считают это свидетельством того, что вселенная – одно гигантское квантовое (квантованное) поле, в котором всё (и все) взаимосвязаны и способны оказывать прямое и мгновенное воздействие друг на друга. С точки зрения верующих в загробную жизнь, квантовая механика объясняет, как сознание возникает из биохимических сигналов и как наш разум распространяется на квантовую сферу, существующую за пределами мозга.</p>
      <p>4. 4. <emphasis>Околосмертный опыт</emphasis>. Насчитываются тысячи людей, которые пережили аварии, травмы, чуть не утонули, впали в состояние коллапса и особенно перенесли сердечные приступы, но потом были реанимированы и сообщили те или иные подробности жизни после смерти – выплывание из тела, прохождение через туннель или белый свет, увиденных близких, Бога, Иисуса, некое потустороннее проявление божественного. Если эти люди и вправду умирали, тогда их сознательное «я», их душа, или сущность, каким-то образом пережила смерть тела.</p>
      <empty-line/>
      <p>Рассмотрим каждое из этих свидетельств повнимательнее.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Информационные поля и всеобщая жизненная сила</p>
      </title>
      <p>Вы замечали когда-нибудь, насколько легче разгадывать кроссворд в газете ближе к концу дня, а не утром? Я тоже нет. Но если верить британскому биологу Руперту Шелдрейку, все дело в том, что коллективная мудрость успешных утренних решений резонирует повсюду в культурном «морфогенетическом поле». Согласно теории морфогенетического резонанса, выдвинутой Шелдрейком, сходные формы (морфы, или «поля информации») воздействуют друг на друга и обмениваются информацией, как расширенные разумы в пределах всеобщей жизненной силы. «Со временем организмы каждого типа формируют особый вид совокупной коллективной памяти, – писал Шелдрейк в своей книге 1981 года «Новая наука о жизни» (<emphasis>A New Science of Life</emphasis>). – Следовательно, закономерности природы укоренены. Дело обстоит тем или иным образом, потому что раньше так обстояло». В этой и другой, самой популярной своей книге «Настоящее прошлого» (<emphasis>The Presence of the Past</emphasis>), биолог Шелдрейк, выпускник Кембриджа и бывший научный сотрудник Королевского общества, объяснил, что морфогенетический резонанс представляет собой «идею мистической взаимосвязи по типу телепатии между организмами и коллективной внутривидовой памятью».<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a></p>
      <cite>
       <p>Насчитываются тысячи людей, которые пережили аварии, травмы, чуть не утонули, впали в состояние коллапса и особенно перенесли сердечные приступы, но потом были реанимированы и сообщили те или иные подробности жизни после смерти.</p>
      </cite>
      <p>Шелдрейк убежден, что информационные поля образуют всеобщую жизненную силу, объединяющую все живые организмы, и что морфогенетический резонанс объясняет фантомные конечности, почтовых голубей, способность собак заранее узнавать о возвращении хозяев домой, как люди чувствуют, что кто-то смотрит им вслед. «Возможно, зрение представляет собой двусторонний процесс: направленное внутрь движение света и наружную проекцию мысленных образов», – писал Шелдрейк.<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a> Тысячи испытаний, проведенных всеми, кто скачивал описание опыта с интернет-страницы Шелдрейка, «дали позитивные, повторяющиеся и высокозначимые результаты, подразумевающие, что чувствительность к взгляду, направленному на нас сзади, действительно широко распространена».<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a> Когда кто-либо пристально смотрит на нас, по-видимому, возникает нечто вроде ряби в морфогенетическом поле, которую мы чувствуем и в итоге оборачиваемся.</p>
      <p>Рассмотрим это утверждение повнимательнее. Во-первых, как правило, развитию науки способствуют отнюдь не посторонние люди, случайно наткнувшиеся в сети на описание опыта, в результате чего у нас нет способа узнать, контролировали ли эти дилетанты мешающие переменные и фактор необъективности экспериментатора. Во-вторых, психологи отметают бессистемные отчеты об этих ощущениях и приписывают их обратному эффекту сбывшихся ожиданий: человек подозревает, что на него смотрят, и оборачивается, чтобы проверить свои подозрения; движение его головы привлекает внимание предполагаемых смотрящих, которые переводят на него взгляд, в итоге обернувшийся убеждается, что на него действительно смотрят. В-третьих, в 2000 году Джон Колуэлл из Мидлсекского университета, Лондон, провел официальный эксперимент, пользуясь описанием, предлагаемым Шелдрейком: двенадцать добровольцев участвовали в 12 сериях экспериментов, каждый с 20 случаями, когда на них смотрели и когда не смотрели, причем в последних девяти обеспечивалась обратная связь для точности. Итог: участникам удавалось определить, что на них смотрят, только при обеспечении обратной связи для точности, что Колуэлл приписал знанию участников о преднамеренно определенном порядке экспериментов.<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a> Когда психолог из университета Хартфордшира Ричард Уайсмен также попытался воспроизвести исследования Шелдрейка, он обнаружил, что участники выявляли обращенные на них взгляды с результатами, ничем не лучше случайных. В-четвертых, существует проблема необъективности экспериментатора. Исследователь Мэрилин Шлитц (верящая в пси) из Института ноэтических наук совместно с Уайсменом (скептически относящимся к пси) воспроизводила исследования Шелдрейка. Выяснилось, что когда смотрели <emphasis>они</emphasis>, Шлитц обнаруживала статистически значимые результаты, а Уайсмен – случайные.<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a></p>
      <p>В-пятых, возможно, здесь имеет место <emphasis>предвзятость подтверждения</emphasis>. В специальном выпуске <emphasis>Journal of Consciousness Studies </emphasis>2005 года, посвященном «Шелдрейку и его критикам», я оценил четырнадцать подписанных комментариев к анализируемой статье Шелдрейка (об ощущении, когда на тебя смотрят) по шкале от 1 до 5 (критический, умеренно критический, нейтральный, умеренно благосклонный, благосклонный). Во всех случаях без исключения комментарии первого, второго и третьего типа были оставлены традиционными учеными из типичных учреждений, а комментарии четвертого и пятого типов имели отношение к альтернативным учреждениям, склонным высказываться в поддержку паранормальных явлений.<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a> В ответ Шелдрейк заявил, что скептики ослабляют таинственную силу морфогенетического поля, в то время как верующие усиливают ее. Об Уайсмене Шелдрейк заметил: «Вероятно, его негативные ожидания сознательно или бессознательно повлияли на то, как он смотрел на участников эксперимента».<a l:href="#n_153" type="note">[153]</a> Очень может быть, но как нам отличить негативную пси от ее отсутствия? Невидимое и несуществующее выглядят одинаково.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Экстрасенсорное восприятие и свидетельство разума</p>
      </title>
      <p>На протяжении более чем столетия находилось немало серьезных ученых, убежденных, что подобные сопутствующие явления – вовсе не результат нашей склонности наделять паттерны намеренно действующими агентами и сверхъестественными силами. Они всерьез полагали, что мозг черпает подлинные силы, пока что не измеренные традиционными инструментами науки. В конце XIX века такие организации, как Общество психических исследований, были основаны для того, чтобы применять строгие научные методы к изучению пси-фактора, и многие ученые мирового класса поддерживали эти усилия. В ХХ веке исследования пси-фактора периодически попадали в серьезные академические исследовательские программы – от экспериментов Джозефа Райна, проведенных в 1920-е годы в университете Дьюка, до исследований Дэрила Бема в Корнелльском университете в 1990-е годы. Рассмотрим подробнее это сравнительно недавнее притязание на экспериментальные доказательства, как лучший в настоящий момент довод в защиту экстрасенсорного восприятия.</p>
      <p>В январе 1994 года Бем и его коллега-парапсихолог из Эдинбургского университета Чарльз Хонортон опубликовали в престижном журнале <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>статью под заголовком «Существует ли пси-фактор? Воспроизводимые свидетельства аномального процесса передачи информации». По результатам проведения мета-анализа сорока экспериментов с опубликованными данными авторы сделали вывод: «Уровень воспроизведения и масштабы эффекта, достигнутые одним конкретным экспериментальным методом с помощью процедуры ганцфельда, в настоящее время достаточны, чтобы имелись все основания представить этот массив данных вниманию широкого сообщества психологов». Мета-анализ – статистическая методика, при которой объединяются результаты многочисленных исследований и рассматривается суммарный эффект, даже если результаты отдельных исследований не являлись значимыми (то есть они не смогли опровергнуть нулевую гипотезу с 95 % уровнем достоверности). «Принимающий» участник ганцфельд-эксперимента находится в изолированном помещении, его глаза прикрыты половинками мячиков для пинг-понга, в наушники подается белый шум, а «передающий» участник эксперимента в другом помещении телепатически передает ему фотографические или видеообразы.</p>
      <p>Несмотря на получение результатов в пользу пси-фактора – коэффициент попадания для участников составил 35 %, в то время как ожидаемые случайные попадания не превышали 25 %, – Бем и Хонортон сетовали: «Большинство ученых-психологов все еще не признают существование пси-фактора и аномальных процессов передачи информации или энергии (таких, как телепатия или другие формы экстрасенсорного восприятия), в настоящее время необъяснимых с помощью известных физических или биологических механизмов».<a l:href="#n_154" type="note">[154]</a></p>
      <p>Почему ученые не признают существование пси-фактора? Дэрил Бем пользуется блестящей репутацией скрупулезного экспериментатора, он представил нам статистически значимые результаты. Разве ученым не полагается быть готовыми изменить свое мнение при появлении новых данных и свидетельств? Причина скептицизма заключается в том, что нам требуются и воспроизводимые <emphasis>данные</emphasis>, и жизнеспособная <emphasis>теория</emphasis>, а в исследованиях пси-фактора отсутствуют и то, и другое.</p>
      <p><emphasis>Данные</emphasis>. Ученые ставят под сомнение как мета-анализ, так и ганцфельд-эксперимент. Рей Хаймен из Орегонского университета обнаружил неувязки в экспериментальных процедурах, применяемых при различных ганцфельд-экспериментах: в мета-анализе Бема все они были свалены в одну кучу, как если бы исследователи пользовались одними и теми же процедурами. Хаймен утверждал, что примененный статистический критерий (Z-тест Стоуффера) не годится для такого разнообразного набора данных, и, кроме того, нашел изъяны в процессе рандомизации объектов (в последовательности визуальных объектов, отправляемых «принимающему» участнику эксперимента), что привело к ошибке отбора объектов. «Все значимые попадания случались при втором или последующем появлении объекта. Если же изучить догадки при первом появлении объекта, результаты будут соответствовать случайным».<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a> Джули Милтон и Ричард Уайсмен провели мета-анализ еще тридцати ганцфельдэкспериментов и не обнаружили свидетельств пси-фактора, в итоге сделали вывод, что данные по пси-фактору не относятся к воспроизводимым.<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a> В ответ Бем провел еще десять ганцфельд-экспериментов, утверждая, что их результаты значимы, и предпринял дополнительные исследования, итоги которого собирался опубликовать.<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a> Так и продолжается, новые данные вызывают новые споры. В целом примерно за столетие исследований пси-фактора установлено: чем строже контроль экспериментальных условий, тем слабее пси-эффекты, вплоть до их полного исчезновения.</p>
      <cite>
       <p>Ученые не признают существования пси-фактора, так как для добросовестного научного исследования нет ни воспроизводимых данных, ни жизнеспособной гипотезы.</p>
      </cite>
      <p><emphasis>Теория</emphasis>. Более глубокая причина, по которой ученые продолжают скептически относиться к пси-фактору, в том числе и после публикации более значимых данных, заключается в том, что теории, объясняющей действие пси-фактора, не существует. Пока сторонники пси-фактора не сумеют объяснить, как мысли, порожденные нейронами в мозге «передающего» участника эксперимента могут проходить сквозь череп и попадать в мозг «принимающего» участника эксперимента, реакция скептиков адекватна. Даже если имеются свидетельства тому, что существует такой феномен, как пси-фактор, они нуждаются в объяснении (и я сомневаюсь, что свидетельства говорят в поддержку этого вывода), и значит, нам все равно необходим причинный механизм.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Квантовое сознание</p>
      </title>
      <p>Одна вероятная теория именно такого причинного механизма предложена американским врачом Стюартом Хамероффом и британским физиком Роджером Пенроузом как в технических документах,<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a> так и в популярном фильме с невероятным названием <emphasis>What the #$*! Do We Know? </emphasis>(«Что на… мы знаем?»).<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a> Киноверсия умело смонтирована, в ней актриса Марли Мэтлин играет фотографа с задумчивым взглядом и пытается понять смысл явно не имеющей его вселенной. Главная идея фильма – мы сами сознаем свою реальность посредством сознания и квантовой механики. Я познакомился с продюсерами этого фильма в те же выходные, когда прошла премьера, вместе с ними я участвовал в телепередаче в Портленде, Орегон, поэтому посмотрел фильм одним из первых. Мне бы и в голову не пришло, что фильм, в основе сюжета которого лежит эзотерическая область физики, квантовая механика, будет иметь успех на переполненном рынке популярного кино, тем не менее он принес миллионы и стал культовым. Персонажи фильма – ученые с явным пристрастием к идеям «нью-эйдж», насыщенная специфическим жаргоном речь которых немногим отличается от того, что физик из Калтеха и лауреат Нобелевской премии Марри Гелл-Манн некогда назвал квантовой белибердой.<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a> Например, специалист в области квантовой физики Амит Госвами из Орегонского университета глубокомысленно провозглашает: «Материальный мир вокруг нас – не что иное как возможные движения сознания. Я выбираю свой опыт мгновение за мгновением. Гейзенберг говорил, что атомы – не объекты, а лишь тенденции». Интересно было бы для проверки теории Госвами поставить эксперимент, в котором он, спрыгнув с двадцатиэтажного здания, сознательно выбрал бы опыт благополучного прохождения сквозь тенденции земли.</p>
      <p>Работа японского исследователя Масару Эмото, автора книги «Послания воды» (<emphasis>The Hidden Messages of Water</emphasis>), направлена на то, чтобы показать, как мысли изменяют структуру кристаллов льда – прекрасные кристаллы образовались в стакане воды, которой было показано слово «любовь», а когда ей дали прослушать песню Элвиса <emphasis>Heartbreak Hotel</emphasis>, кристалл разделился надвое. Невольно задаешься вопросом, способна ли <emphasis>Burnin’ Love </emphasis>того же Элвиса вскипятить воду.</p>
      <p>Надир фильма – интервью с «Рамтха», духом в возрасте тридцати пяти тысяч лет, связующим звеном с которым служит 58-летняя женщина по имени Дж. З. Найт. Оказывается, немало продюсеров, сценаристов и актеров этого фильма состоят в «Школе просветления Рамтха», распространяющей на дорогостоящих загородных семинарах по выходным банальщину в духе «нью-эйдж».</p>
      <p>Попытка увязать странности квантового мира (такие, как принцип неопределенности Гейзенберга, который гласит, что чем точнее известно положение частицы, тем меньше точность, с которой известна ее скорость, и наоборот) с тайнами макромира (такими, как сознание) основана на теории квантового сознания Пенроуза и Хамероффа, – теории, которая породила много жарких споров, но дала мало света в научных кругах.</p>
      <p>Внутри наших нейронов находятся крохотные полые микротрубочки, которые служат структурными элементами каркаса. Предполагается (именно предполагается), что внутри этих микротрубочек есть нечто, что может спровоцировать коллапс волновой функции, ведущий к квантовому взаимодействию атомов, в результате чего нейротрансмиттеры попадают в синапсы между нейронами и тем самым заставляют их срабатывать определенным образом, порождая мысли и сознание. Поскольку коллапс волновой функции может произойти только когда атом является «наблюдаемым» (то есть на него тем или иным образом воздействует что-то еще), нейрофизиолог сэр Джон Экклс, еще один сторонник той же идеи, даже выдвинул предположение, что «разум» может быть наблюдателем рекурсивного цикла от атомов, молекул и нейронов до мысли и сознания, до атомов, молекул и нейронов, до…<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a></p>
      <p>В действительности пропасть между субатомными квантовыми эффектами и широкомасштабными макросистемами слишком велика, чтобы преодолеть ее. В своей книге «Квант подсознания»<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a> (<emphasis>The Unconscious Quantum</emphasis>) специалист в области физики частиц из Колорадского университета Виктор Стенджер объясняет: чтобы систему можно было описать с точки зрения квантовой механики, типичная масса <emphasis>m </emphasis>системы, скорость <emphasis>v </emphasis>и расстояние <emphasis>d </emphasis>должны быть примерно одного порядка с постоянной Планка <emphasis>h</emphasis>. «Если <emphasis>mvd </emphasis>намного больше <emphasis>h</emphasis>, тогда систему скорее всего можно рассматривать с классической точки зрения». Стенджер подсчитал, что масса молекул нейротрансмиттера и их скорость в пределах синапса примерно на три порядка больше, чем требуется для проявления квантовых эффектов. Связи микро-макро нет. Субатомные частицы могут изменяться, когда за ними наблюдают, но Луна есть, даже когда никто на нее не смотрит. Так что же за #$*! происходит?</p>
      <cite>
       <p>История науки изобилует примерами рухнувших несбыточных мечтаний.</p>
      </cite>
      <p>Зависть физики. История науки изобилует примерами рухнувших несбыточных мечтаний о неизменно обольстительных редукционистских схемах объяснения внутреннего устройства разума – схемах, все чаще выдвигаемых в честолюбивой попытке пойти по стопам Декарта, предпринявшего нечто подобное около четырех веков назад, и стремящихся свести все ментальные функции к действию вращающихся в вихре атомов, якобы достигающих таким образом сознания. Эти картезианские мечтания дают ощущение определенности, но быстро блекнут, столкнувшись со сложностями биологии. Нам следует изучать сознание на нейронном и более высоких уровнях, где стрелка причинного анализа указывает вверх на такие принципы, как эмерджентность и самоорганизация.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Околосмертный опыт</p>
      </title>
      <p>С тех пор как появились мощные реактивные самолеты, способные при ускорении создавать такие перегрузки, что пилоты могут потерять сознание во время маневрирования, ВВС и ВМС США предприняли ряд исследований с целью борьбы с так называемым G-LOC, или вызванной перегрузкой потерей сознания, в том числе применяя такие средства и методы, как специальные летные костюмы и тренировки на центрифуге. Военные поручили доктору Джеймсу Уиннери руководить тренировками и наблюдениями за пилотами в Центре боевого применения морской авиации в Уорминстере, Пенсильвания. Доктор обнаружил примечательное явление: у большинства пилотов возникало то, что Уиннери назвал «маленькими снами» (<emphasis>dreamlet</emphasis>), или краткие эпизоды туннельного зрения, иногда с ярким светом в конце туннеля, ощущением полета, иногда с параличом и зачастую с эйфорией и чувством спокойствия и умиротворенности, когда они приходили в себя.<a l:href="#n_163" type="note">[163]</a></p>
      <p>Звучит знакомо? Все это – характеристики околосмертного опыта, впервые представленного вниманию широкой публики в 1975 году Реймондом Муди в его книге «Жизнь после жизни». В наше время каждый знает об уникальных признаках этого опыта, к которым относятся: (1) парение или ощущение полета, во время которого можно посмотреть вниз и увидеть свое тело, что обычно называется «внетелесным опытом», или «опытом внетелесных перемещений»; (2) прохождение по туннелю, коридору, спиралевидному помещению, иногда с ярким светом в конце; (3) возможно, видение давно умерших близких, образов, подобных Богу, фигуры божества.<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a> Доктору Уиннери удалось вызывать первые два из этих трех состояний более тысячи раз за шестнадцать лет исследований в контролируемых условиях центрифуги и даже снять на видеопленку пилотов, когда они теряли сознание; при этом отмечалось, что причины этого опыта несомненны: гипоксия, или кислородное голодание коры головного мозга.<a l:href="#n_165" type="note">[165]</a></p>
      <p>При сильных перегрузках (с большим количеством g) кровь отливает от головы и скапливается в центре торса, приводя пилотов в состояние «серой пелены», за которым следует «черная пелена», или временная потеря сознания, и все это за 15–30 секунд. Когда G-LOC вызывается постепенно, путем систематического увеличения ускорения центрифуги, у участников эксперимента сначала наблюдаются туннельное зрение, затем слепота, затем «черная пелена», скорее всего вызванная прекращением поступления кислорода сначала к сетчатке, затем к зрительной зоне коры головного мозга (вызывает туннельное зрение, поскольку нейроны прекращают работу в порядке от наружных к внутренним), и все это ведет к полной «черной пелене», когда большая часть коры головного мозга теряет энергию.<a l:href="#n_166" type="note">[166]</a> Дэвид Камингс, доктор медицины и нейробиолог, специализирующийся на измененных состояниях сознания, отмечает: «Ощущение покоя и умиротворенности скорее всего вызвано усилением выработки различных нейротрансмиттеров – эндорфинов, серотонина, допамина», и, кроме того, «околосмертный опыт доказывает: когда мозг испытывает продолжительную нехватку кислорода непосредственно перед тем, как мозгу будет нанесен ущерб, происходит ряд физиологических событий, характерных для околосмертного опыта».<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a></p>
      <cite>
       <p>Причина околосмертных видений – кислородное голодание коры головного мозга.</p>
      </cite>
      <p>Еще более непосредственным подкреплением моего тезиса о том, что все подобные внетелесные ментальные феномены являются результатами деятельности мозга, можно обнаружить в исследовании 2002 года, результаты которого опубликованы в журнале <emphasis>Nature</emphasis>: швейцарский нейробиолог Олаф Бланке и его коллеги сообщали, что они смогли по своей воле вызывать внетелесный опыт посредством электростимуляции <emphasis>правой угловой извилины </emphasis>височной доли 43-летней женщины, страдающей тяжелыми эпилептическими припадками.</p>
      <p>При начальной умеренной электростимуляции этой зоны мозга пациентка сообщала, что «проваливается в кровать» или «падает с высоты». При усилении стимуляции она «увидела себя сверху лежащей в постели, но видела только ноги и нижнюю часть туловища». Дальнейшая стимуляция вызвала у нее «мгновенное ощущение «легкости» и «парения» на высоте двух метров над постелью, под потолком». Ученые обнаружили, что могут даже регулировать высоту, на которую, по словам этой женщины, она поднималась над постелью: для этого требовалось изменить силу воздействия электричеством на височную долю. Затем пациентку попросили посмотреть на ее вытянутые ноги в момент стимуляции мозга. Она сообщила, что видела свои ноги «укоротившимися». Когда перед электростимуляцией ей согнули ноги, «она сообщила, что ее ноги как будто бы приближаются к ее лицу, и сделала попытку уклониться». То же самое произошло с ее руками, когда эксперимент повторили.</p>
      <p>Коллеги Бланке пришли к выводу: «Эти наблюдения свидетельствуют о том, что внетелесный опыт и сложные соматосенсорные иллюзии можно вызвать искусственно путем электростимуляции коры головного мозга. Связь этих явлений и их анатомическая избирательность указывают на то, что они имеют общие истоки в обработке информации, относящейся к организму, и это предположение подтверждается также ограниченностью визуального опыта телом самой пациентки». Поскольку главная функция мозга – управление телом – изменение схемы тела может не только помочь в объяснении эффекта ощущаемого присутствия, но и создать ощущение схемы тела, находящейся вне самого тела. Бланке и его коллеги предположили: «Возможно, опыт отделения «я» от тела – результат неспособности обобщать сложную соматосенсорную и вестибулярную информацию».<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a></p>
      <cite>
       <p>Опыт оставления своего тела можно вызвать искусственно путем электростимуляции коры головного мозга.</p>
      </cite>
      <p>В схожем исследовании, описанном в книге 2001 года «Тайна Бога и наука о мозге» (<emphasis>Why God Won’t Go Away</emphasis>), нейробиолог Эндрю Ньюберг и его коллега Юджин д’Аквили обнаружили, что при сканировании мозга, проведенном во время медитации буддийских монахов и молитвы францисканских монахинь, наблюдается поразительно низкая активность задней верхней теменной доли, участка мозга, который авторы называют участком, ассоциирующимся с ориентацией (УАО).<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a> Задача УАО – помогать телу ориентироваться в физическом пространстве; при поражении этого участка у людей возникают трудности с передвижением по дому, иногда они даже наталкиваются на все подряд. Они видят предмет, стоящий у них на пути, но их мозг не обрабатывает информацию о нем как о чем-то отдельном от их тела. Когда УАО действует исправно, между «я» и «не-я» мы видим отчетливую границу. Если УАО перешел в спящий режим, как во время глубокой медитации и молитвы, функция различения ослабевает, размытыми становятся границы между реальностью и вымыслом, ощущениями в теле и вне тела. Возможно, именно это происходит с монахами, испытывающими ощущение единства с вселенной, или с монахинями, чувствующими присутствие Бога, или даже с теми, кого якобы похищали инопланетяне, заставляя выплывать из постели и направляться к инопланетному кораблю.</p>
      <p>В дальнейшем эту гипотезу подтвердило сделанное в 2010 году открытие, что опухолевые поражения задней верхней теменной доли могут вызвать у пациентов внезапные ощущения духовной трансцендентальности. Итальянский нейробиолог Козимо Ургези и его коллеги из Университета Удине, Италия, оценили индивидуальные особенности 88 пациентов до и после хирургической операции по удалению опухолей из коры теменной доли правого и левого полушарий. В первую очередь они обращали внимание на изменение сравнительно стабильной индивидуальной особенности, называемой «<emphasis>самотрансценденцией</emphasis>», соответствующей склонности (или ее отсутствию) увлекаться какой-либо деятельностью вплоть до потери чувства времени и места, а также на чувство прочной духовной связи с природой. «Повреждения задних теменных участков вызывали необычно быстрые изменения стабильных аспектов индивидуальности, имеющих отношение к трансцендентальному самоосознанию, – объяснял Ургези. – Таким образом, дисфункция нейронной деятельности теменных долей может лежать в основе изменения духовных и религиозных взглядов и поведения».<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a></p>
      <p>Порой подобный опыт может быть спровоцирован травмой. В исследовании 2001 года, результаты которого публиковались в британском медицинском журнале <emphasis>Lancet</emphasis>, голландский ученый Пим ван Ломмель и его коллеги сообщили, что из 344 пациентов-сердечников, выведенных из состояния клинической смерти, 12 % сообщили о пережитом околосмертном опыте. В рассказах упоминались полномасштабный опыт выхода из тела, свет в конце туннеля и т. п. Некоторые из этих пациентов-сердечников, которые приобрели околосмертный опыт, даже рассказывали, как беседовали с умершими родственниками.<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a></p>
      <p>Доктор Марк Крисплин, врач «скорой помощи» из Портленда, Орегон, изучил результаты ЭЭГ ряда пациентов, которые, по мнению ученых, пережили остановку сердца или клиническую смерть, и обнаружил, что дело обстоит совсем не так. «Результаты показали замедление, ослабление и другие изменения сердечной деятельности, но лишь у меньшинства пациентов наблюдалась остановка, и это [умирание] продолжалось дольше 10 секунд. Любопытно, что даже незначительного притока крови у некоторых пациентов было достаточно, чтобы ЭЭГ оставалась нормальной». К тому же для большинства пациентов-сердечников проводилась сердечно-легочная реанимация, которая по определению снабжает мозг кислородом (для того ее и проводят). Крисплин заключает: «Согласно данным, представленным в статье, опубликованной в <emphasis>Lancet</emphasis>, клинической смерти не было ни у кого. Ни один врач не объявлял наступление смерти кого-либо из участников исследования или смерти его головного мозга. Остановка сердца на 2–10 минут и последующая реанимация еще не означают клиническую смерть. Это значит только, что сердце пациента не бьется и он без сознания».<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a> И потом, поскольку нормальной для нас ситуацией является поступление информации о раздражителях в мозг извне, то когда одна часть мозга аномальным образом порождает эти иллюзии, другая его часть – вполне возможно, что и левополушарный интерпретатор, описанный нейробиологом Майклом Газзанига, – интерпретирует их как внешние события. В итоге отклонение от нормы воспринимается как нечто сверхъестественное или паранормальное.</p>
      <cite>
       <p>При дальнейшем развитии науки неизбежен момент, когда паранормальное и сверхъестественное либо причислят к категории нормального и естественного, либо они просто исчезнут как решенная проблема.</p>
      </cite>
      <p>Документально подтверждено, что, помимо локализованных нейронных сетей, галлюциногенные наркотики тоже провоцируют подобные сверхъестественные впечатления, например, ощущение полета и парения вызывают атропин и другие алкалоиды белладонны. Такие вещества содержатся в мандрагоре и дурмане, ими пользовались европейские колдуны и американские индейские шаманы, вероятно, с той же самой целью.<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a> Известно, что такие диссоциативные анестетики, как кетамины, вызывают опыт внетелесных перемещений. Употребление метилендиоксиамфетамина (МДА) может пробудить давние воспоминания и вызвать ощущение возрастной регрессии, а диметилтриптамин (ДМТ), известный также под названием «молекулы духа», вызывает ощущение отделения разума от тела и является галлюциногенным веществом в <emphasis>айяуаска </emphasis>– наркотике южноамериканских шаманов. Люди, принимавшие ДМТ, сообщали: «У меня больше нет тела», «я падаю», «лечу», «поднимаюсь».<a l:href="#n_174" type="note">[174]</a> Нейробиолог Дэвид Камингс сделал выводы о более масштабных последствиях таких галлюцинаций, влияющих на взаимоотношения между нашим рациональным и духовным мозгом:</p>
      <cite>
       <p>Психоделические наркотики, такие, как ДМТ, зачастую вызывают ощущение «контакта», присутствия существ, не принадлежащих к числу людей, и взаимодействия с этими существами. Высокоинтеллектуальные и сведущие участники экспериментов, знавшие, что их чувства вызваны наркотиком, тем не менее утверждали, что контакт действительно произошел. Эмоциональный магнитофон височной доли и лимбической системы иногда не в состоянии различить порожденные снаружи реальные события и порожденные внутренне впечатления, не имеющие отношения к реальности. Таким образом, создается система, в которой рациональный мозг и духовный мозг не обязательно конфликтуют.<a l:href="#n_175" type="note">[175]</a></p>
      </cite>
      <p>Эти и бесчисленное множество других исследований продолжают осыпать ударами «дуалистическую» голову, в которой мозг и разум разделены. Они не разделены. Это одно и то же.<a l:href="#n_176" type="note">[176]</a> Мозг и только мозг является источником наших убеждений, а значит, и моделью для нашего понимания действительности. Нейронные корреляты сознания и подсознания ускользают от нас, их можно увидеть лишь мельком в ходе продуманных научных исследований с применением таких сложных методов, как сцинтиграфия мозга и электростимуляция его отдельных участков. При дальнейшем развитии науки неизбежен момент, когда паранормальное и сверхъестественное либо причислят к категории нормального и естественного, либо они просто исчезнут как решенная проблема.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Эпизод с загробной жизнью в «Шоу Ларри Кинга»</p>
     </title>
     <p>В четверг 17 декабря 2009 года я снимал один из выпусков «Шоу Ларри Кинга», в котором не было самого Ларри Кинга и который не шел в прямом эфире. И все равно это было чертовски здорово, с полной студией гостей, как всегда бывает на шоу Ларри.<a l:href="#n_177" type="note">[177]</a> Звездами шоу в тот день стали корреспондент CNN по вопросам медицины доктор Санджей Гупта (автор книги «Обманывая смерть: врачи и чудеса медицины, спасающие жизнь вопреки всему», <emphasis>Cheating Death: The Doctors and Medical Miracles That Are Saving Lives Against All Odds</emphasis>); квантовый гуру альтернативной медицины «нью-эйдж» доктор Дипак Чопра (автор книги «Жизнь после смерти: бремя доказательства», <emphasis>Life After Death: The Burden of Proof</emphasis>); публицист, он же апологет христианства Динеш Д’Соуза (находящийся в турне с рекламой его новой книги «Жизнь после смерти: свидетельство», <emphasis>Life After Death: The Evidence</emphasis>); футбольный арбитр Боб Шривер, который «умер» на игровом поле и видел свет; исследователь реинкарнации, утверждающий, что родимые пятна и причудливые сновидения указывают на умерших и родившихся в новом воплощении людей; а также юноша по имени Джеймс Лейнингер, уверенный, что он – реинкарнация летчика времен Второй мировой войны (его сопровождали родители, чтобы прорекламировать свою книгу «Выжившая душа», <emphasis>Soul Survivor</emphasis>). Приглашенным ведущим, который умело втягивал в разговор всех этих гостей, был Джефф Пробст, звезда реалити-шоу «Выживший» (<emphasis>Survivor</emphasis>; это название я счел иронией, уместной для темы нашего шоу). Все гости, кроме меня, находились в нью-йоркской студии CNN. Я один сидел в голливудской студии CNN и смотрел в камеру, причем видеоряд подавался примерно с трехсекундным опережением аудиоряда в наушниках, в итоге я чувствовал себя так, словно меня транслировали с какой-то иной плоскости существования. И это ощущение тоже было уместным, поскольку предметом шоу стала жизнь после смерти.<a l:href="#n_178" type="note">[178]</a></p>
     <p>Санджей Гупта ошарашил нас репликой, которой следовало бы стать первой попыткой объяснить околосмертный опыт: люди, приобретающие этот опыт, на самом деле не умирают! В сущности, поэтому он и назван <emphasis>около</emphasis>смертным. Гупта припомнил, что когда он учился в школе медицины, стажеров обучали фиксировать время смерти с точностью до минуты, словно человек может только что быть живым, а уже в следующую минуту умереть. «Я хочу сказать, что даже в то время все это выглядело слишком произвольно. Понимаете, во многих отношениях это была для меня охота. Вот за чем я гнался». Гупта обнаружил, что зачастую смерть происходит в промежуток продолжительностью от пары минут до пары часов в зависимости от обстоятельств. Как он продемонстрировал в своей книге (и в серии передач CNN, основанных на этой книге), люди, попавшие в воду почти замерзших озер и рек и пережившие «смерть», на самом деле не совсем умирали. Их внутренняя температура снижалась так резко и внезапно, что жизненно важные ткани мозга и организма в целом сохранялись достаточно долго для последующей реанимации. То, что выглядит чудом вроде воскрешения из мертвых, на самом деле отнюдь не чудесным образом объясняется медициной.</p>
     <cite>
      <p>То, что выглядит чудом воскрешения из мертвых, отнюдь не чудесным образом объясняется медициной. «Вернувшиеся к жизни» на самом деле не умирали.</p>
     </cite>
     <p>В итоге спор о жизни после смерти во многом свелся к обсуждению того, что понимается под <emphasis>смертью</emphasis>. Так, люди, которые верят в жизнь после смерти и ведут поиски эмпирических доказательств, обращаясь к околосмертному опыту, оперируют такими фразами, как «он был мертв и возродился к жизни» или «она умерла и увидела, что там, по другую сторону». Например, представляя футбольного арбитра, Пробст сказал: «Человек, который семь лет назад умер на футбольном поле и возродился к жизни». Гупта подчеркнул смысл его слов, объяснив, что Шривер «был мертв две минуты и сорок секунд» (между коллапсом и восстановлением функций). Затем Шривер описал, что с ним произошло: «Полная умиротворенность. Полная безмятежность. И предельная, предельная яркость. То есть там был яркий свет. И я: я увидел место, куда мне полагалось направиться. Увидел сияние, и что-то сказало мне: иди к этому сиянию».</p>
     <p>Когда меня попросили научно объяснить это событие, кажущееся чудом, я дал очевидный ответ, который ранее подсказал Гупта: «Он не умирал. В начале часа Санджей Гупта объяснял: мы не в состоянии определить, в какой именно момент умер кто-либо. Этот процесс происходит не так. Умирание продолжается две, три, пять, десять минут. Арбитр не умер, а находился в околосмертном состоянии». И действительно, далее выяснилось, что ему повторно запустили сердце прямо на футбольном поле с помощью портативного автоматического внешнего дефибриллятора, оказавшегося на стадионе, и все происшествие от коллапса до оживления заняло меньше двух минут. В этом случае, как и во многих других, нет ничего удивительного, что могло потребовать объяснений. Этого человека никто не воскрешал, потому что на самом деле он и не умирал.</p>
     <p>Всякий раз, когда я участвую в подобных передачах, я стараюсь высказать единственную мысль, чтобы она осталась в памяти у зрителей, поскольку в хаосе, в который зачастую превращаются телевизионные ток-шоу, какофония голосов лишь окончательно запутывает вопрос. В той передаче мысль, которую я стремился донести, опиралась на высказывания других гостей, и, в сущности, нам следовало бы повторять ее как мантру всякий раз при встрече с чем-либо таинственным: <emphasis>если мы не в состоянии объяснить тайну с помощью естественных средств, это еще не значит, что она требует сверхъестественных объяснений</emphasis>.</p>
     <p>Дипак Чопра допустил такую ошибку во время шоу, отвечая на мой довод о том, что без мозга нет и разума, поскольку люди, утратившие мозговые ткани ввиду травмы, инсульта или хирургической операции, также теряют мыслительные функции, связанные с этими тканями: нет мозга – нет разума. Чопра возразил мне с явно преднамеренной иронией: «Должен отметить, что Майкл на редкость суеверен. У него зависимость от материалистических суеверий. Видите ли, первое, что он сказал о мозге, – что если разрушить некую часть этого мозга, то ее функции не восстановятся, – указывает, что он не в теме. В литературе описано целое явление – нейропластичность». Действительно, подхватил я, и это лишь подкрепляет мое мнение: <emphasis>функции разума спасает не что иное, как переподключение нейронов мозга</emphasis>. Опять-таки, нет мозга – нет разума.</p>
     <p>Чопра парировал, что я путаю причину и следствие: переподключение физического мозга вызвано неземным и нематериальным разумом – нет разума, нет мозга. В своей книге Чопра определяет <emphasis>нейропластичность </emphasis>как «идею, согласно которой клетки головного мозга готовы к изменениям, гибко реагируя на волю и намерения», и что «разум – регулятор мозга». Пристрастие Чопра – квантовая физика, и на таких шоу он любит ослеплять аудиторию блеском квантовой псевдонауки – это когда воедино связывают ряд терминов и фраз из области квантовой физики и подразумевают, что сказанное объясняет что-либо в обычном макромире, где мы живем. «Разум подобен облаку электронов, окружающему ядро атома, – писал Чопра в «Жизни после смерти». – До появления наблюдателя электроны не имеют физической идентичности в этом мире; есть только бесформенное облако. Аналогично, представим себе, что существует облако возможностей, доступное мозгу в любой момент (и состоящее из слов, воспоминаний, идей и образов, из которых я могу выбирать). Когда разум подает сигнал, одна из этих возможностей отделяется от облака и становится мыслью в мозге, точно так же, как волна энергии свертывается в электрон».<a l:href="#n_179" type="note">[179]</a></p>
     <p>Чепуха. Микроскопический мир субатомных частей, описанный математикой квантовой механики, никак не соотносится с макроскопическим миром, в котором мы живем, описанным математикой ньютоновой механики. Это две разные физические системы двух разных масштабов, описанные двумя различными типами математики. Атомы водорода внутри солнца не торчат в облаке возможностей, ожидая, когда космический разум подаст им сигнал слиться в атомы гелия, и тем самым способствовать выбросу тепла, возникшего при термоядерном синтезе. В соответствии с физическими законами нашей вселенной сжимающееся под действием сил гравитации облако газообразного водорода, если оно достаточно велико, достигнет точки критического давления, что вызовет образование атомов гелия из атомов водорода, сопровождающееся выделением тепла и света, и все это произойдет даже в том случае, если во всем космосе не окажется ни единого разума для наблюдения за процессом.</p>
     <p>Когда мы имеем дело с такими вопросами, как жизнь после смерти, возникает проблема нечеткости языка при использовании таких слов, как «разум», «воля», «намерение» и «цель». Так, Чопра пишет: «Нейробиологи подтвердили, что само по себе намерение совершить целенаправленный акт воли меняет мозг. К примеру, пациенты, перенесшие инсульт, могут принудить себя с помощью терапевта пользоваться только правой рукой, если эта сторона их тела оказалась парализованной. Заставляя себя изо дня в день отдавать предпочтение пораженной части тела, они постепенно побуждают поврежденные участки мозга исцелиться». Кроме того, Чопра ссылается на работы нейробиолога из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Джеффри Шварца, эксперта по обсессивно-компульсивному расстройству (ОКР), который, по-видимому, добился больших успехов в контролировании обсессивных мыслей и компульсивных действий у пациентов, применяя терапевтические беседы в тех случаях, когда обычно назначают прозак, и сцинтиграфия мозга якобы показала, что «те же самые пораженные участки, которые частично возвращались к нормальному состоянию благодаря прозаку, так же частично возвращались к норме благодаря терапевтическим беседам».<a l:href="#n_180" type="note">[180]</a></p>
     <p>Но что значит «желать» чего-либо, или «намереваться», или «иметь цель»? Как и слово «разум», все перечисленное – просто слова для описания мыслей и поступков, и все они обусловлены нейронной деятельностью, все до единого. Нет ни одного поступка, который вы совершаете, ни одной мысли, которую вы обдумываете, не имеющих нейронных коррелятов. Нет нейронов или нейронной деятельности – нет и мыслей или поступков. Точка. Называя ряд срабатываний нейронов одной из нейронных сетей «волей», «намерением» или «целью», мы никак не объясняем сам процесс. С таким же успехом можно сказать «он цлотил ноге подняться» или «она ксаконила руке сдвинуться с места». Описывать нейронную деятельность словами «цлотил» или «ксаконила» так же бессмысленно, как говорить, что она была проявлением «воли» или «намерения». Утверждение, что пациенты «беседовали» о своих обсессиях и компульсиях и при этом добивались улучшения, не объясняет, как и почему это улучшение происходило. Что нам требуется знать, так это, как нейронная деятельность, связанная с беседами, взаимосвязана с нейронной деятельностью, которая ассоциируется с обсессивными мыслями или компульсивными действиями. Эти термины – всего лишь лингвистические местозаполнители для нашего невежества, они дают только возможность отложить объяснение причинно-следственных связей на потом.</p>
     <cite>
      <p>Нет ни одного поступка, который вы совершаете, ни одной мысли, которую вы обдумываете, не имеющих нейронных коррелятов. Нет нейронов или нейронной деятельности – нет и мыслей или поступков.</p>
     </cite>
     <p>Вероятнее всего, то, что мы наблюдаем как нейропластичность, – это петля обратной связи нейронной сети, в которой одна группа или скопление нейронов срабатывает определенным образом, который мы называем «волей», «намерением» или «целью», а они, в свою очередь, взаимодействуют с другими скоплениями или группами нейронов, которые ассоциируются с активностью, утраченной ввиду повреждения мозга в этой области. Таким образом дендритам подается сигнал создать новые синаптические связи, в итоге происходит «переподключение» мозга. Благодаря исследованиям биологической обратной связи нам известно, что при обсуждении или обдумывании конкретной проблемы создается петля обратной связи (либо позитивной, либо негативной), которая изменяет нейрофизиологию мозга. Во всем этом нет совершенно ничего мистического, паранормального или суеверного, однако неопределенность этих выражений ничем не помогает нам, когда мы хотим понять причинно-следственные механизмы, лежащие в основе веры.</p>
     <p>Никто не пользуется неопределенностью языка ловчее, чем Дипак Чопра, подбирающий слова и фразы с таким удивительным мастерством, что сказанное звучит вполне осмысленно. Например, что можно сказать о таком объяснении околосмертного опыта? «Существуют традиции, согласно которым внутрителесный опыт – социально-обусловленная коллективная галлюцинация. Мы действительно не существуем в теле. Тело существует в нас. Мы не существуем в мире. Мир существует в нас». Или вот эта жемчужина среди мыслей о жизни и смерти: «Рождение и смерть – пространственно-временные события в континууме жизни. Значит, противоположность жизни – не смерть. Противоположность смерти – рождение. А противоположность рождению – смерть. А жизнь – континуум рождения и смерти, который длится и длится». Каково? Перечитайте все это еще раз… и еще… яснее не станет. Когда я спросил, что стало с душой маленького Джеймса Лейнингера, если сейчас его тело занято душой летчика времен Второй мировой войны, Чопра выдал такой дипаковский перл: «Представьте себе, что вы смотрите на океан и сегодня видите множество волн. А завтра увиденных волн будет меньше. И они уже не такие бурные. То, что вы называете человеком, на самом деле одна из закономерностей поведения мирового сознания». Он указал на нашего ведущего. «Никакого Джеффа на самом деле нет, так как то, что мы зовем Джеффом, есть постоянно преображающееся сознание, которое возникает как определенные личность, разум, эго, тело. Знаете, а ведь у нас был другой Джефф, когда вы были подростком. И другой Джефф, когда вы были младенцем. Который из вас настоящий Джефф?» На лице Джеффа Пробста отразилось то же замешательство, которое ощущал я.</p>
     <p>В один из моментов шоу, отвечая на вопрос о том, как он, доктор медицины и человек науки, относится к чудесам медицины, явно граничащим с религиозной и духовной сферами, Санджей Гупта начал с того, что предложил естественные объяснения, например, как вот это, для околосмертного опыта: «К примеру, туннель теоретически можно объяснить отсутствием притока крови к задней части глаза. Человек начинает терять периферическое зрение и видит туннель. Яркий свет – примерно то же самое. Даже увиденные покойные родственники – сугубо культурный феномен, к примеру, в западных культурах. В Восточной Африке людям в минуты околосмертного опыта свойственно видеть то, что они хотели бы сделать в жизни. Таков феномен присущей им культуры». А потом Гупта попался в ловушку довода невежества («если объяснения нет, значит, его и быть не может), заявив: «Долгое время занимаясь исследованиями, я думал, что сумею объяснить все с точки зрения физиологии. Но то, что я слышал, подтвердил и, следовательно, поверил в него, убедило меня: есть то, что я не сумею объяснить. В тот момент, в момент околосмертного опыта, происходят вещи, которые просто невозможно объяснить с помощью существующих научных знаний».</p>
     <p>И что же? Невежество или недоверие просто означает, что мы не в состоянии объяснить каждую тайну, с которой сталкиваемся. Это нормально. Никакой науке не под силу набросить всеобъемлющий невод объяснений на все тайны, какие только есть в космосе. Тот факт, что мы можем объяснить «всего лишь» примерно 90 % всех случаев наблюдения НЛО и появления загадочных кругов на полях, не означает, что оставшиеся 10 % представляют собой действительные посещения представителей инопланетного разума. Недостающие 10 % – то, что в науке иногда называют «остаточной проблемой», поскольку у любой конкретной теории всегда остаются необъясненные аномалии. Это просто значит, что мы не можем объяснить <emphasis>все</emphasis>. Если мы не в состоянии объяснить каждый случай, когда раковая опухоль переходит в стадию ремиссии, это не значит, что временами рак уничтожают чудодейственные сверхъестественные силы. Это просто означает, что современной медицине еще только предстоит постичь чудеса и загадки человеческого организма.</p>
     <p>Так и в случае с жизнью после смерти: если у нас нет стопроцентного, совершенно естественного объяснения всего опыта, который получают люди в околосмертном состоянии, то это вовсе не значит, что нам никогда не постичь смерть или что здесь действует некая таинственная сила. И уж конечно, это не означает существования жизни после смерти. Это значит лишь, что мы не знаем всего. Такая неопределенность составляет саму сердцевину науки, именно она превращает науку в сложное и увлекательное предприятие.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Надежда и знание</p>
     </title>
     <p>По темпераменту я сангвиник, и мне по-настоящему неприятно тушить пламя надежды холодной водой скептицизма. Но то, что <emphasis>действительно </emphasis>верно, для меня даже важнее того, на правильность чего я <emphasis>надеюсь</emphasis>, а это факты, какими я их понимаю.</p>
     <p>Иногда меня обвиняют в том, что мой скептицизм имеет ошибочное направление, или в том, что я настроен чересчур скептически – себе же во вред. Порой мне даже вменяют в вину дениализм: я не хочу, чтобы нечто было верным, следовательно, всеми правдами и неправдами ищу причины отвергнуть это нечто. Безусловно, временами бывает и так. В сущности, верообусловленный реализм и подтверждение убеждений после того, как они уже сформировались, относятся ко мне в той же мере, как и ко всем остальным.</p>
     <p>Но по отношению к конкретному вопросу агентичности и ее проявлений в дуализме, разуме, сверхъестественном и жизни после смерти я, однако, не питаю никакой склонности к дениализму. На самом деле я втайне желаю этих проявлений в реальности. <emphasis>Жизнь после смерти? Я только «за»</emphasis>! Но одного моего желания для этого недостаточно. В этом и заключается проблема понимания разума с целью познания человечества: наша система убеждений имеет такую структуру, что мы почти в любом случае найдем подтверждение тому, во что хотим верить. Таким образом, непреодолимое желание верить в что-нибудь «потустороннее», будь то разум, дух или Бог, означает, что мы должны проявлять особую бдительность в своем скептическом отношении к утверждениям, сделанным на аренах веры.</p>
     <p>Противоречит ли научный монизм религиозному дуализму? Да. Душа либо выживает после смерти, либо нет, и нет никаких научных свидетельств тому, что выживает или когда-либо будет выживать. Лишают ли жизнь смысла наука и скептицизм? Не думаю: в сущности, дело обстоит прямо противоположным образом. Если эта жизнь – все, что у нас есть, как много значат она сама, наша семья, наши друзья, наши сообщества, наше отношение к окружающим, если важны каждый день, каждая минута, каждые взаимоотношения, каждый человек, причем не как реквизит для промежуточной сцены перед вечным завтра, где нам откроется высшая цель, а как ценные сущности здесь и сейчас, где мы осуществляем временный замысел.</p>
     <cite>
      <p>Наша система убеждений имеет такую структуру, что мы почти в любом случае найдем подтверждение тому, во что хотим верить.</p>
     </cite>
     <p>Осознание этой реальности возводит всех нас на более высокую плоскость гуманизма и смирения, пока мы идем по жизни все вместе, в этом ограниченном времени и пространстве – сиюминутной сцене космической драмы.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>8</p>
     <p>Вера в Бога</p>
    </title>
    <section>
     <p>Из многочисленных двойных названий, данных нашему виду – <emphasis>Homo sapiens, Homo ludens, Homo economicus </emphasis>– веские доводы можно привести в пользу <emphasis>Homo religiosus</emphasis>.</p>
     <p>Согласно «Всемирной христианской энциклопедии», выпущенной издательством <emphasis>Oxford University Press</emphasis>, 84 % населения планеты принадлежит к той или иной форме организованной религии, на конец 2009 года количество приверженцев религии составило 5,7 миллиардов человек. Это уйма душ. Христиане преобладают, имея примерно 2 миллиарда приверженцев (примерно половина из них – католики), мусульман насчитывается чуть больше миллиарда, индуистов – приблизительно 850 миллионов, буддистов – почти 400 миллионов, и сторонники этнорелигиозности (преимущественно анимисты и пр. в Азии и Африке) составляют большую часть оставшихся нескольких сотен миллионов верующих. Во всем мире существует около 10 тысяч отдельных религий, каждую из них можно подразделить на разновидности и классифицировать. Например, христианскую религию составляют примерно 34 тысячи различных конфессий.<a l:href="#n_181" type="note">[181]</a></p>
     <p>Несколько неожиданно – поскольку мы являемся самой развитой в техническом и научном отношении страной в истории – выглядит тот факт, что Америку населяют наиболее религиозные представители нашего вида. В 2007 году опрос <emphasis>Pew Forum </emphasis>выявил следующие процентные соотношения тех, кто верит в:</p>
     <cite>
      <p>Бога или всеобщий дух – 92%</p>
      <p>Рай – 74%</p>
      <p>Ад – 59%</p>
      <p>что Священное писание – слово Божие – 63%</p>
      <p>Молитву раз в день – 58%</p>
      <p>Чудеса – 79%</p>
     </cite>
     <p>Кем или чем представляется Бог, зависит от религиозной веры. Бог – это личность, с которой верующих могут связывать взаимоотношения, или безликая сила? Согласно опросу исследовательского центра Pew, 91 % мормонов верит в олицетворенного Бога, но той же веры придерживаются лишь 82 % свидетелей Иеговы, 79 % приверженцев евангелической церкви, 62 % протестантов и 60 % католиков. Для сравнения: 53 % индуистов, 50 % иудеев, 45 % буддистов и 35 % верующих, не принадлежащих к конкретной религии, верят в Бога как безликую силу. Меня особенно поражает и вместе с тем подкрепляет одну из центральных тем этой книги, агентичность, дуалистическое убеждение в существовании чего-то еще – такое стойкое, что даже 21 % людей, назвавшихся атеистами, и 55 % людей, отождествляющих себя с агностиками, выказали веру в того или иного бога или всеобщий дух.<a l:href="#n_182" type="note">[182]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Почему Бог запрограммирован в нашем мозге</p>
     </title>
     <section>
      <p>Приведенная статистика поражает воображение. Любая характеристика, настолько распространенная у вида, буквально требует объяснений. Почему так много людей верят в Бога?</p>
      <p>На одном уровне я уже ответил на этот вопрос в главах, посвященных паттерничности и агентичности. Бог – это высший <emphasis>паттерн</emphasis>, объясняющий все, что происходит, от зарождения вселенной до конца времен, а также все промежуточные стадии, в том числе и в особенности судьбы человечества. Бог – высший «<emphasis>агент </emphasis>намерения», который придает вселенной смысл, а нашей жизни – цель. Как высшее сочетание, паттерничность и агентичность образуют когнитивную основу шаманизма, язычества, анимизма, политеизма, монотеизма и всех прочих измов и спиритуализмов, придуманных человеком.</p>
      <p>Несмотря на существование многочисленных культурных разновидностей религии, их объединяет вера в сверхъестественные «агенты» в виде божественной сущности или духов, наделенных намерением и взаимодействующих с нами в мире. Три строчки свидетельств указывают на вывод, что эти убеждения запрограммированы у нас в мозге и поведенчески выражены последовательными паттернами на протяжении развития истории и культуры. Эти очевидные строчки заимствованы из теории эволюции, генетики поведения, сравнений мировых религий, и все они подтверждают более масштабную мысль, представленную в этой книге: первой возникает вера, а за ней – причины веры. Рассмотрев данные свидетельства, я покажу, почему невозможно знать наверняка, существует ли Бог, а также почему любые научные или рациональные попытки доказать существование Бога приводят лишь к нашему осознанию интеллекта, большего, нежели наш собственный, но значительно меньшего, чем всезнание, традиционно ассоциирующееся с Богом.</p>
      <cite>
       <p>Бог – это высший паттерн, объясняющий все, что происходит, от зарождения вселенной до конца времен, а также все промежуточные стадии, в том числе и в особенности судьбы человечества. Бог – высший «агент намерения», который придает вселенной смысл, а нашей жизни – цель.</p>
      </cite>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюционная теория и Бог</p>
      </title>
      <p>В своей книге 1871 года «Происхождение человека» Чарльз Дарвин отмечал, что антропологи пришли к выводу о том, что «вера в повсеместно находящихся духовных деятелей, кажется, всеобща и, очевидно, является следствием значительного повышения разума человека и еще большего повышения его способностей воображения, любопытства и удивления».<a l:href="#n_183" type="note">[183]</a> Чем озадачивала Дарвина всеобщая природа религиозной веры, так это тем, как она объясняется с точки зрения естественного отбора. С одной стороны, он писал: «Чрезвычайно сомнительно, чтобы потомки более способных к симпатии и более добродушных родителей, или же тех, которые были наиболее верными своим товарищам, могли оказаться более многочисленными, нежели потомки себялюбивых и вероломных родителей из того же племени. Тот, кто охотно жертвовал своею жизнью, что часто встречается и у дикарей, предпочитая смерть измене товарищам, часто вовсе не оставлял потомства, способного унаследовать его благородную натуру».<a l:href="#n_184" type="note">[184]</a> С другой стороны, хотя Дарвин был рьяным сторонником ограничения масштабов и влияния естественного отбора исключительно уровнем отдельно взятых организмов, он признавал, что отбор может действовать и на уровне группы, когда речь идет о религии и межгрупповой конкуренции: «Племя, включающее многих членов, которые при обладании в высокой степени духом патриотизма, верностью, послушанием, мудростью и симпатией всегда были готовы помогать друг другу и жертвовать жизнью ради общего блага, – такое племя будет одерживать верх над многими другими, а это и есть естественный отбор [группы]».<a l:href="#n_185" type="note">[185]</a></p>
      <p>Продолжая с того, на чем остановился Дарвин, в своей книге «Как мы верим» (<emphasis>How We Believe</emphasis>), я разработал эволюционную модель веры в Бога как одного из механизмов, используемых религией, которой я дал определение как <emphasis>социальному институту для создания и пропаганды мифов, для поощрения конформизма и альтруизма, для указания уровня обязанности членов сообщества сотрудничать и действовать на основе взаимности</emphasis>. Примерно пять-семь тысяч лет назад, когда роды и племена начали объединяться в вождества и государства, началось совместное развитие правительства и религии как социальных институтов для закрепления нравственного поведения в виде этических принципов и законодательных правил, и верховным блюстителем этих правил стал Бог.<a l:href="#n_186" type="note">[186]</a> В немногочисленных родах и племенах охотников-собирателей, насчитывавших от нескольких десятков до пары сотен членов, неформальные средства контроля поведения и социальной сплоченности можно было применять, делая акцент на нравственных чувствах, например, застыдить кого-нибудь, внушить чувство вины за нарушение какой-нибудь социальной нормы или даже изгнать нарушителя из группы. Но когда численность населения выросла в десятки, сотни, тысячи раз и в конце концов достигла миллионов человек, эффективность подобных неформальных средств соблюдения правил снизилась, потому что в больших группах люди, незаслуженно пользующиеся какими-либо благами, и нарушители норм легко могли остаться безнаказанными, в итоге понадобились другие, более формальные средства. Это одна из жизненно важных ролей, которые играет религия, поэтому даже если нарушители убеждены, что нарушение сойдет им с рук, вера в существование незримого агента намерений, который все видит и все судит, может быть мощным средством отвращения от греха.</p>
      <p>Одну цепочку подтверждений этой теории религии можно найти в человеческих универсалиях, или чертах, которые являются общими для всех людей. Есть общие универсалии, такие, как использование орудий, мифы, гендерные роли, социальные группы, агрессия, жестикуляция, эмоции, грамматика и фонемы, а есть специфические, например, классификация степеней родства и особые выражения лица, в том числе улыбка, хмурость, движение бровями. Кроме того, есть специфические универсалии, напрямую связанные с религией и верой в Бога, в том числе <emphasis>антропоморфизация (очеловечивание) животных и предметов, общая вера в сверхъестественное, конкретные сверхъестественные верования и ритуалы, связанные со смертью, сверхъестественные верования, связанные с удачей и неудачей, и особенно гадания, фольклор, магия, мифы и обряды</emphasis>.<a l:href="#n_187" type="note">[187]</a> Несмотря на то, что эти универсалии не управляются одними только генами полностью (таковых почти не существует), мы можем предположить, что есть генетическая предрасположенность к проявлению этих черт в соответствующих культурах и что эти культуры, несмотря на значительное разнообразие и отклонения, последовательно формируют натуры с такой генетической предрасположенностью.</p>
      <p>Другую цепочку подтверждений эволюционных истоков религии и веры в Бога можно обнаружить в антропологических исследованиях обычая делиться мясом, существующего во всех современных сообществах охотников-собирателей повсюду в мире. Оказывается, эти маленькие сообщества, которые с оговорками могут служить моделью сообществ наших предков в эпоху палеолита, поразительно эгалитарны. Пользуясь портативными весами для точного определения, сколько именно мяса получает каждая входящая в группу семья после удачной охоты, ученые обнаружили, что семьи непосредственных участников охоты получали не больше мяса, чем остальные семьи группы, даже если брать усредненные результаты за несколько недель регулярных охотничьих экспедиций. В сообществах охотников-собирателей наблюдается равенство потому, что эгоистичные поступки отдельных членов этих сообществ уравновешиваются объединенной волей остальной группы путем использования сплетен, чтобы высмеивать, чуждаться и даже подвергать остракизму тех людей, стремление которых к соперничеству и эгоистичные мотивы противоречат общим потребностям группы.<a l:href="#n_188" type="note">[188]</a> Таким образом, группа людей также является нравственной группой, в которой «добро» и «зло» совпадают с благополучием группы и своекорыстными поступками соответственно.</p>
      <p>В других группах охотников-собирателей справедливости добиваются, обращаясь к таким сверхъестественным существам и суеверным ритуалам, как обряд «<emphasis>пунен</emphasis>» у народа чевонг из тропических джунглей Малайзии: этот обряд имеет отношение к бедам и неудачам, которые постигают тех, кто ведет себя чересчур эгоистично. В мире народа чевонг миф об Инлуген-Буде – божестве, который помог чевонгам выйти из первобытного состояния, утверждая, будто бы есть в одиночку неприлично человеку, – способствует стремлению делиться пищей. Когда пищу находят вдали от деревни, ее несут в деревню, выкладывают на всеобщее обозрение, а затем делят на все дома и даже на всех людей в каждом доме. Кто-нибудь из семьи охотника прикасается сначала к добыче, а затем начинает поочередно прикасаться ко всем присутствующим, повторяя слово «<emphasis>пунен</emphasis>». Таким образом, и сверхъестественные ритуалы, и вера в сверхъестественные действующие силы осуществляют надзор за процессом обмена, способствующим сплоченности группы.</p>
      <p>Возможно, ваша культура предписывает верить в определенного бога и придерживаться конкретной религии, но вера в сверхъестественную силу, или агента, действующего в мире, как неотъемлемая составляющая социальной группы, является всеобщей для всех культур, поскольку она заложена в мозге. Этот вывод подкрепляют исследования однояйцевых близнецов, разлученных сразу после рождения и выросших в разном окружении.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Генетика поведения и Бог</p>
      </title>
      <p>Специалисты по генетике поведения пытаются разделить относительное влияние наследия и окружающей среды на формирование какой-либо характеристики. Поскольку все характеристики проявляются по-разному, мы обращаемся к процентам отклонений, объясняющихся генами и окружением. Одним из лучших естественных экспериментов, доступных нам в этой сфере, является эксперимент с однояйцевыми близнецами, разлученными после рождения и воспитанными в разной среде. В одном исследовании 53 пар однояйцевых близнецов, воспитанных порознь, и 31 пары разнояйцевых близнецов, воспитанных порознь, Нильс Уоллер, Томас Бушар и их коллеги, занятые Миннесотским близнецовым проектом, обращали внимание на пять различных показателей религиозности. Ученые обнаружили, что корреляции между однояйцевыми близнецами обычно вдвое превышают те же показатели для разнояйцевых близнецов. Последующий анализ привел ученых к выводу, что генетическими факторами объясняется 41–47 % наблюдаемых изменений в показателях религиозных убеждений.<a l:href="#n_189" type="note">[189]</a></p>
      <p>В двух гораздо более масштабных исследованиях в Австралии (3810 пар близнецов) и Англии (825 пар близнецов) обнаружились похожие процентные соотношения влияния генов на религиозные убеждения, причем однояйцевые и разнояйцевые близнецы сравнивались по многочисленным показателям убеждений и социальных позиций. Первоначально исследователи заключили, что примерно 40 % разброса по религиозным взглядам объясняются генетикой.<a l:href="#n_190" type="note">[190]</a> Кроме того, они зафиксировали существенную корреляцию между социальными позициями супругов. Поскольку родители образуют пары выборочно (вступают в брак с себе подобными, поскольку «рыбак рыбака видит издалека») по социальным позициям, потомству достается двойная доза тех генетических свойств, которые обусловили наличие таких позиций. Когда исследователи включили в свою модель поведенческой генетики переменную для выборочного образования пар, то обнаружили, что примерно 55 % расхождений в религиозных взглядах носят генетический характер, примерно 39 % можно приписать различному окружению, примерно 5 % не имеют определенного источника и лишь примерно 3 % можно приписать общей семейной обстановке (и значит, культурному наследованию от родителей).<a l:href="#n_191" type="note">[191]</a> Судя по этим результатам, люди, выросшие в религиозных семьях, сами впоследствии становятся религиозными потому, что наследуют от одного или обоих родителей склонности, положительным образом перекликающиеся с религиозными чувствами. Без такой генетической предрасположенности религиозные наставления родителей, по-видимому, не оказывают длительного влияния.</p>
      <cite>
       <p>41–47 % наблюдаемых изменений в показателях религиозных убеждений объясняется генетическими факторами.</p>
      </cite>
      <p>Разумеется, не генами определяется выбор иудаизма, католичества, ислама или любой другой религии. Скорее, вера в сверхъестественные силы (Бога, ангелов и демонов) и верность определенным религиозным практикам (посещению церкви, молитвам, обрядам) отражают имеющие генетическую основу когнитивные процессы (подразумевающие существование незримых сил, или агентов) и черты характера (уважительное отношение к авторитетам, традиционализм). Почему мы унаследовали эту склонность?</p>
      <p>Одно направление исследований, способное помочь ответить на этот вопрос, имеет отношение к допамину, который, как мы видели в главе 6, напрямую связан с обучением, мотивацией и поощрением. Количество допамина, которое вырабатывает мозг каждого из нас, может определяться генетически. Ген, определяющий выработку допаминовых рецепторов, называется допаминовый рецептор D4 (DRD4) и располагается на коротком плече 11-й хромосомы. Когда некоторые нейроны мозга вырабатывают допамин, его принимают другие нейроны, восприимчивые к его химическому составу, в итоге возникают допаминовые пути, которые стимулируют живые организмы, заставляют их становиться более активными, вознаграждают определенные поступки, повторяющиеся затем. Если вывести допамин из организма крысы или, например, человека, у них наступит кататоническое состояние. Если чрезмерно стимулировать выработку допамина, мы получим исступление у крыс и шизофреническое поведение у людей.</p>
      <p>Связь гена DRD4 с духовностью первыми заметили медик Дэвид Камингс и его коллеги-исследователи, когда искали гены, ассоциирующиеся со стремлением к новизне.<a l:href="#n_192" type="note">[192]</a> Их исследования в дальнейшем продолжил и увязал с рискованным поведением генетик из Национального института онкологических заболеваний Дин Хеймер. У большинства людей в 11-й хромосоме содержится 4–7 копий гена DRD4. Но у некоторых людей таких копий две-три, а у других – от восьми до одиннадцати. Большее количество копий гена DRD4 равносильно более низким уровням допамина, что побуждает людей стремиться к большему риску, чтобы получить свою дозу допамина искусственным путем. Прыжки с высотных зданий, телебашен, мостов или с земли (так называемый бейс-джампинг) – один из таких способов, хотя достижению цели может способствовать и рискованная игра в Лас-Вегасе или на Уолл-стрит. Для того чтобы проверить это предположение, Хеймер сначала просил участников исследования пройти опрос, по результатам которого оценивалось стремление к новизне и возбуждающим приключениям (в этом исследовании бейс-джамперы набрали очень много баллов). Затем Хеймер взял пробы ДНК и обнаружил, что у людей, набравших наибольшее количество баллов в опросе о риске, в 11-й хромосоме содержится больше копий гена DRD4, чем обычно.<a l:href="#n_193" type="note">[193]</a></p>
      <p>Переходя от рискованных поступков к религиозным убеждениям, Хеймер рассудил, что допамин может иметь отношение и к вере, и опубликовал результаты своих исследований в скандальной книге «Ген Бога» (<emphasis>The God Gene</emphasis>). К чести Хеймера следует отметить, что он отвергает заглавие книги (названия книгам почти всегда дают маркетологи из издательств) и объясняет, что, разумеется, нет отдельно взятого гена, способного обусловливать такое сложное и разнообразное явление, как вера в Бога, не говоря уже о всей пестрой мозаике религиозных верований. Однако Хеймер утверждает, что некоторые из нас от рождения наделены генами, благодаря которым мы в большей или меньшей степени обладаем «духовностью» – компонентом и веры в Бога, и религиозных верований.<a l:href="#n_194" type="note">[194]</a> На этот раз Хеймер назвал еще один связанный с допамином ген – везикулярный переносчик моноаминов 2 (VMAT2), который регулирует поток серотонина, адреналина, норадреналина и уже знакомого нам допамина. Выбрав для начала базу данных братьев и сестер с никотиновой зависимостью, Хеймер решил выяснить, существовала ли в семье генетическая предрасположенность к зависимостям, поэтому давал участникам эксперимента ряд психологических опросников, в том числе и по такой личностной черте, как самотрансценденция.</p>
      <p>Впервые ее выявил психиатр из Вашингтонского университета Роберт Клонингер. Люди, набирающие большое количество баллов по самотрансценденции, склонны к «самозабвению» (полной поглощенности каким-либо занятием), к «трансперсональной идентификации» (ощущению связи с большим миром) и «мистицизму» (готовности верить в недоказанное, например в экстрасенсорное восприятие). Клонингер считает, что все вместе эти показатели дают что-то вроде того, что мы считаем духовностью. В исследованиях близнецов, проведенных Линдоном Ивсом и Николасом Мартином, выяснилось, что самотрансценденция наследуется (как и все личностные характеристики), поэтому Хеймер занялся анализом ДНК и личностными показателями более чем тысячи человек и обнаружил, что участники исследования, набравшие больше баллов по самотрансценденции, имеют допаминостимулирующий вариант гена VMAT2. Каким образом этот ген приводит к самотрансценденции и духовности?</p>
      <p>VMAT2 – интегральный мембральный протеин (белок), который участвует в переносе моноаминов – аминов, содержащих одну аминовую группу, таких, как нейротрансмиттеры допамин, норадреналин и серотонин, – из жидкости, находящейся внутри тела нейрона, к синаптическим везикулам на концах аксонов нейрона. Терминали на концах этих аксонов почти (но не совсем) соприкасаются друг с другом. Хеймер считает, что одна разновидность гена VMAT2, которая ассоциируется с усилением самотрансценденции, приводит к выработке большего количества этих транспортеров (переносчиков), и, таким образом, больше нейротрансмиттерных веществ, таких, как допамин, попадает в узкие синапсы, тем самым способствуя позитивным ощущениям самотрансценденции.</p>
      <p>Другие ученые выступили с резкой критикой исследований Хеймера, что нормально для этой профессии, дружно признавая, что выявление генов, отвечающих за то или иное поведение или убеждение, может оказаться проблематичным. Тем не менее сам факт, что допамин участвует в данном конкретном убеждении, как и во многих других убеждениях, подкрепляет тезис этой книги, согласно которому в мозге есть двигатель убеждений, ассоциирующийся с конкретными участками, порождающими и оценивающими убеждения в широком спектре контекстов. Одна из ролей этого двигателя – поощрять веру во все гипотетические утверждения, в том числе и в особенности веру в Бога. Иными словами, вера в Бога вызывает приятные чувства и приносит удовлетворение.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Сравнительное исследование мировых религий и Бога</p>
      </title>
      <p>Сравнительное исследование причин, по которым люди верят в Бога и придерживаются той или иной религии, породило за прошедший век множество теорий.<a l:href="#n_195" type="note">[195]</a> Несмотря на то, что эти теории значительно расходятся в деталях, относящихся к происхождению и назначению религии, их объединяет убеждение, что вера в сверхъестественные силы, или агентов, в виде Бога, богов или духов является неотъемлемой частью религии: именно этот аспект веры мы и рассматриваем здесь. То есть меня в меньшей степени интересует, почему люди верят в одного или другого бога или придерживаются той или иной религии, и в большей – почему люди вообще верят в каких-либо богов и придерживаются каких-либо религий. Чтобы выяснить это, я намерен вернуться назад и обратиться к истории в целом. Ради простоты расчетов и получения приблизительного порядка результатов можно с уверенностью утверждать, что за последние десять тысячелетий истории люди создали около десяти тысяч разных религий и около тысячи богов. Какова вероятность того, что Яхве – единственный истинный бог, а Амон Ра, Афродита, Аполлон, Ваал, Брахма, Ганеша, Изида, Митра, Осирис, Шива, Тор, Вишну, Вотан, Зевс и остальные 986 – ложные божества? Как любят повторять скептики, все мы атеисты, когда речь идет об этих божествах; просто некоторые из нас развивают идею одного бога.</p>
      <p>Я убежден, что существует убедительное доказательство тому, что это люди создали Бога, а не наоборот. К примеру, если вам довелось родиться в США в ХХ веке, весьма вероятно, что вы христианин, верующий в то, что Яхве – всемогущий и всеведущий создатель вселенной, явивший себя во плоти как Иисус из Назарета. Если вам довелось родиться в Индии в ХХ веке, скорее всего, вы – индуист, и верите в то, что Брахма – непреходящий, бесконечный, трансцендентный создатель всей материи, энергии, времени и пространства, явившийся во плоти в образе Ганеши, синего бога-слона, самого почитаемого божества в Индии. Для антрополога с Марса все земные религии на этом уровне анализа неразличимы.</p>
      <cite>
       <p>За последние десять тысячелетий истории люди создали около десяти тысяч разных религий и около тысячи богов. Какова вероятность того, что Яхве – единственный истинный бог, а Амон Ра, Афродита, Аполлон, Ваал, Брахма, Ганеша, Изида, Митра, Осирис, Шива, Тор, Вишну, Вотан, Зевс и остальные 986 – ложные божества?</p>
      </cite>
      <p>Даже если рассматривать только три великие авраамические религии, кто в состоянии определить, какая из них верна? Христиане верят в Иисуса как спасителя и в то, что надо принять его, чтобы обрести вечную жизнь на небесах. Иудеи не считают Иисуса спасителем, как и мусульмане. В сущности, только примерно два миллиарда из 5,7 миллиардов верующих планеты признают Иисуса их личным спасителем. Если христиане верят, что Библия – непогрешимая благая весть, полученная свыше, то мусульмане – в то, что Коран – совершенное слово Бога. Христиане убеждены, что последним пророком был Христос. Мусульмане – что последним пророком был Мухаммад. А мормоны – что последним пророком был Джозеф Смит. А если еще немного развить ту же мысль, саентологи верят, что последний пророк – Рон Хаббард. Так мало времени, так много пророков.</p>
      <p>Мифы о потопе свидетельствуют о схожем культурном влиянии. Эпос о Гильгамеше, написанный примерно в 1800 году до н. э., на века опередил библейское предание о Ное и потопе. Предупрежденный вавилонским богом-землей Эа о том, что другие боги вознамерились устроить потоп и уничтожить все живое, Утнапишти получает повеление построить ковчег в виде куба длиной, шириной и высотой 120 локтей (около 55 метров), с семью ярусами, каждый из которых разделен на девять отсеков, и взять на борт по паре всех живых существ.</p>
      <p>Мифы о непорочном зачатии также распространены во времени и в пространстве. К числу тех, кто якобы был зачат без традиционного мужского участия, относятся Дионис, Персей, Будда, Аттис, Кришна, Гор, Меркурий, Ромул и, конечно, Иисус. Рассмотрим параллели между Дионисом, древнегреческим богом вина и виноделия, и Иисусом из Назарета. Считалось, что оба рождены непорочной матерью, смертной женщиной, от царя небесного; оба якобы воскресали из мертвых, превращали воду в вино, ввели обычай есть плоть творца и пить его кровь, и обоих чтили как избавителей человечества.</p>
      <p>Мифы о воскресении в той же степени являются продуктом культуры. Осирис – египетский бог жизни, смерти и плодородия, один из древнейших богов, о котором сохранились письменные упоминания. Это божество впервые фигурирует в текстах пирамид, относящихся примерно к 2400 году до н. э., к тому времени уже успев приобрести немало приверженцев. Осирис, поклонение которому было широко распространено вплоть до начала насильственного подавления языческих религий в раннехристианскую эпоху, был не только искупителем и милосердным судьей мертвых в загробной жизни, но и ассоциировался с плодородием и, что особенно примечательно (и уместно с точки зрения географии), с паводками на Ниле и ростом сельскохозяйственных культур. Сами правители Египта были неразрывно связаны с Осирисом в смерти. Когда Осирис восстанет из мертвых, правителям предстояло подняться вместе с ним. К периоду Нового царства не только фараоны, но и простые смертные верили, что воскресший Осирис воскресит их, конечно, при надлежащем исполнении ими религиозных обрядов. Звучит знакомо? Осирис опережает историю Иисуса как мессии по меньшей мере на два с половиной тысячелетия.</p>
      <p>Вскоре после распятия Иисуса появился еще один мессия – Аполлоний из Малой Азии. Его последователи утверждали, будто бы он сын Бога, способный проходить через запертые двери, исцелять больных, изгонять демонов и однажды даже ожививший умершую девушку. Аполлония обвинили в колдовстве, отправили в Рим и предали суду, он попал за решетку, но сумел сбежать. После смерти Аполлония его последователи объявили, что он явился к ним, а затем вознесся на небеса. Даже в конце 90-х годов XIX века основатель религиозного движения «пляска духа» североамериканский индеец из племени пайютов по имени Вовока во время солнечного затмения и галлюцинаций, вызванных жаром, получил от Бога видение, в котором «все давно умершие люди развлекались и занимались делом, как в давние времена, все были счастливы и вечно молоды. Это было в отрадной земле, полной дичи». Последователи Вовоки верили: чтобы воскресить своих предков, вернуть бизонов и вытеснить белых с индейских территорий, надо исполнять обрядовый танец продолжительностью несколько часов и даже дней. «Пляска духа» объединяла угнетенных индейцев, но тревожила правительственные органы, и эти трения привели к бойне при Вундед-Ни. Такие мифы я называю «угнетение-искупление», это классическая история о том, как была обманута смерть, побеждены напасти и сброшены цепи рабства. Сдержать распространение хорошей истории просто невозможно. Почему? Потому что склонность рассказывать подобные истории заложена в нашем мозге.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Существует ли на самом деле Бог?</p>
     </title>
     <section>
      <p>Несмотря на ошеломляющие доказательства того, что Бог запрограммирован в нашем мозге, верующие имеют все основания возразить: (1) что вопрос «Почему люди верят в Бога?» следует рассматривать отдельно от вопроса «Существует ли Бог?», и (2) что это божество запрограммировало себя в нашем мозге так, чтобы мы могли познать его. Другими словами, биология веры и цель веры – совершенно разные вещи. Независимо от того, запрограммирован Бог в нашем мозге или нет, вопрос остается прежним: существует ли на самом деле Бог?</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Что есть Бог?</p>
      </title>
      <p>Исследования религиоведов показали, что подавляющее большинство верящих в Бога жителей индустриальных стран Запада ассоциируют себя с той или иной формой монотеизма, в которой под Богом подразумевается сущность, которая <emphasis>все может (всемогуща), все знает (всеведуща) и желает только добра (всеблага), которая сотворила из пустоты вселенную и все, что есть в ней, которая есть существующий испокон веков вечный нематериальный дух, который творит, любит людей и дарует им вечную жизнь</emphasis>. Синонимы – «Всесильный», «Верховное существо», «Высшее благо», «Величайший», «Божественная сущность», «Божество», «Всевышний», «Бог Отец», «Отец небесный», «Царь царей», «Господь господствующих», «Творец», «Создатель всего сущего», «Творец неба и земли», «Первопричина», «Перводвижитель», «Свет миру», «Владыка мира».</p>
      <p>Вы верите в то, что этот Бог существует? Вы отрицаете то, что этот Бог существует? Или воздерживаетесь от суждений о существовании этого Бога? Эти три вопроса богослов Дуг Гейветт, преподаватель Толботской школы богословия при университете Биола в Лос-Анджелесе, предлагает нам в ходе публичных дебатов о существовании Бога, требуя, чтобы мы с аудиторией выбрали один. Мой ответ состоит из двух частей:</p>
      <empty-line/>
      <p>1. Это на верующем лежит обязанность доказывать существование Бога, а не на неверующем – опровергнуть существование Бога. Доказать отрицание невозможно, но я могу с той же легкостью возразить, что невозможно доказать, что нет Исиды, Зевса, Аполлона, Брахмы, Ганеши, Митры, Аллаха, Яхве и даже Летающего Макаронного Монстра. Однако невозможность опровергнуть существование этих богов ни в коем случае не означает, что они являются законными объектами веры (а тем более поклонения).</p>
      <p>2. Есть свидетельства тому, что Бог и религия – человеческие и социальные конструкции, и в основе этих свидетельств лежат исследования в области психологии, антропологии, истории, сравнительной мифологии и социологии.</p>
      <empty-line/>
      <p>Рассмотрим подробнее оба вопроса.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Теист, атеист, агностик и бремя доказательства</p>
      </title>
      <p>Однажды я видел на бампере наклейку с надписью: «Воинствующий агностик: да, я не знаю наверняка, но и вы не знаете». Такова моя позиция по вопросу существования Бога: да, я не знаю, но и вы не знаете. Но что значит быть агностиком? Не тот ли это человек, который воздерживается от суждений до тех пор, пока не будет собрано больше доказательств? Ранее в этой книге я объявил, что не верю в Бога, но значит ли это, что я атеист? Все зависит от того, какое определение дано обоим терминам, а для этого нам следует обратиться к Оксфордскому словарю английского языка, нашему самому достоверному источнику сведений по истории словоупотребления: <emphasis>теизм </emphasis>– это «вера в божество или божества» и «вера в единого Бога как творца и верховного правителя вселенной». <emphasis>Атеизм </emphasis>– «неверие в существование Бога или его отрицание». <emphasis>Агностицизм </emphasis>– «непознаваемое, незнаемое, непознанное».</p>
      <p>Термин «агностицизм» ввел в обращение в 1869 году Томас Генри Гексли – друг Дарвина и самый воодушевленный популяризатор эволюции, – для того чтобы описать собственные убеждения: «Когда я достиг интеллектуальной зрелости и стал спрашивать себя, атеист ли я, теист ли или пантеист… оказалось, что чем больше я узнавал и размышлял, тем меньше готов дать ответ. Они [верующие] абсолютно уверены, что они достигли определенного «гнозиса» – более-менее успешно разрешили задачу существования, в то время как я совершенно уверен, что в моем случае это не так, и в значительной степени убежден, что эта задача неразрешима».<a l:href="#n_196" type="note">[196]</a> Так и я убежден, что вопрос о Боге не имеет ответа.</p>
      <cite>
       <p>Вопрос о Боге не имеет ответа.</p>
      </cite>
      <p>Разумеется, никто не является агностиком в том, что касается поведения. Действуя в этом мире, мы поступаем так, как будто Бог есть, или как будто Бога нет, следовательно, по умолчанию мы должны делать выбор, если не рассудком, то по крайней мере своим поведением. В этом отношении я допускаю, что Бога нет, и живу соответственно, в итоге являюсь атеистом. Другими словами, агностицизм – интеллектуальная позиция, утверждение о существовании или несуществовании божества и нашей способности знать это наверняка, в то время как атеизм – поведенческая позиция, утверждение о том, какие допущения мы делаем касательно мира, в котором совершаем поступки.</p>
      <p>Несмотря на то, что буквально все клеймят меня как атеиста, я предпочитаю называть себя скептиком. Почему? Слова имеют значение, ярлыки несут смысловую нагрузку. Употребляя слово «<emphasis>атеист</emphasis>», люди подразумевают <emphasis>строгий атеизм</emphasis>, утверждающий, что Бога не существует, а эта позиция ненадежна (нельзя доказать отрицание). <emphasis>Нестрогий атеизм </emphasis>просто воздерживается от веры в Бога за недостатком доказательств, и мы демонстрируем такую разновидность атеизма по отношению почти ко всем богам, в которых верило человечество на протяжении своей истории. Вдобавок люди склонны приравнивать атеизм к определенной политической, экономической и социальной идеологии, например, к коммунизму, социализму, крайнему либерализму, нравственному релятивизму и тому подобным. Поскольку я консервативный в налоговых вопросах борец за гражданские права и уж, конечно, никакой не нравственный релятивист, эти ассоциации неуместны. Да, можно попробовать дать атеизму определение в более позитивном ключе, чем я занимаюсь регулярно, но поскольку я издаю журнал <emphasis>Skeptic </emphasis>и веду в журнале <emphasis>Scientific American </emphasis>ежемесячную рубрику «Скептик», то предпочитаю именно этот ярлык. Скептик попросту не верит притязаниям на знания, если представленные доказательства недостаточны для того, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу (что некое притязание на знание является неверным, пока не доказано обратное). Я не знаю, что Бога нет, но и не верю в Бога, вдобавок у меня есть немало оснований считать концепцию Бога социально и психологически сконструированной.</p>
      <p>Проблема, с которой мы сталкиваемся, когда речь идет о Боге, заключается в том, что определенность невозможна при возникновении таких важных вопросов, как «Что было до того, как появилось время?» или «Если Большой взрыв ознаменовал начало всего времени, пространства и материи, что спровоцировало этот первый акт сотворения?» То, что наука представлена нам в виде проблем с вопросительным знаком в конце, не беспокоит ученых, поскольку теологи находятся в том же эпистемологическом тупике. Надо просто подтолкнуть их, побудить сделать еще один шаг. Мои споры и диалоги с теологами, теистами и верующими обычно развиваются следующим образом – по вопросу о том, что спровоцировало Большой взрыв, или первый акт сотворения:</p>
      <p><emphasis>Это сделал Бог</emphasis>.</p>
      <p>А кто сотворил Бога?</p>
      <p><emphasis>Бог несотворим</emphasis>.</p>
      <p>Тогда почему вселенная не может быть «несотворимой»?</p>
      <p><emphasis>Вселенная – объект или событие, в то время как Бог – действующая сила (агент) или сущность, а объекты и события могут быть сотворены чем-либо, в то время как действующие силы или сущности – нет</emphasis>.</p>
      <p>Если Бог – часть вселенной, разве он не объект?</p>
      <p><emphasis>Бог – не объект. Бог – действующая сила или сущность</emphasis>.</p>
      <p>Но разве действующие силы и сущности не должны также быть сотворенными? Мы – действующая сила и сущность, а именно, человеческие существа. Мы согласны с тем, что человеческим существам необходимо объяснение нашего происхождения. Так почему же эти логические рассуждения не применимы к Богу как к действующей силе и сущности?</p>
      <p><emphasis>Бог находится вне времени, пространства и материи, следовательно, не нуждается в объяснениях</emphasis>.</p>
      <p>Если так, значит, никто из нас просто не может знать, есть Бог или нет, так как по определению, будучи существами, имеющими предел и действующими исключительно в рамках этого мира, мы в состоянии познать только другие естественные и конечные существа и объекты. Невозможно, чтобы естественное конечное существо знало сверхъестественную бесконечную сущность.</p>
      <p>В этот момент спора мои противники-теологи обычно обращаются к вспомогательным доводам существования Бога, таким, как личные откровения. По определению личные, следовательно, не способные служить доказательством для тех, кто не причастен к опыту этих откровений. Или же теисты ссылаются на факты и чудеса, относящиеся к их конкретной вере, например, мусульмане – на стремительный рост ислама, иудеи – на то, что их древнейшая религия пережила тысячелетия попыток искоренить ее, христиане – на то, что апостолы не погибли бы, защищая свою веру, если бы такие чудеса, как воскрешение, не были бы возможны. Во всех трех случаях подразумевается, что миллионы верующих не могут ошибаться.</p>
      <p>Ладно, парирую я, миллионы мормонов верят, что их священный текст продиктован на древнем языке, записан на золотых листах ангелом Моронием, затем зарыт и в дальнейшем выкопан вблизи Пальмиры, Нью-Йорк, Джозефом Смитом, который перевел найденный текст на английский, погружая лицо в шляпу, наполненную магическими камнями. Миллионы приверженцев саентологии верят, что множество веков назад властелин галактики по имени Ксену привел на Землю инопланетные существа из другой солнечной системы, поместил их в некоторые вулканы планеты, а затем обратил в пыль с помощью водородных бомб и рассеял по ветру их «тэтан» (души), которые в настоящее время внедряются в тела людей и вызывают злоупотребление наркотиками и алкоголем, зависимости, депрессию, другие психологические и социальные болезни, исцелить которые способна только саентология. Достоверность утверждений явно не зависит от количества людей, которые в них верят.</p>
      <p>Бремя доказательства существования Бога лежит на верующих, неверующие не обязаны опровергать его существование, однако до нынешнего дня теистам так и не удалось доказать существование Бога, по крайней мере, согласно принятым в мире науки и разума высоким критериям доказательности. И мы вновь возвращаемся к природе веры и истокам веры в Бога. Я последовательно изложил свое мнение о том, что вера в сверхъестественную силу, действующую намеренно, запрограммирована в нашем мозге и что такой агент, или действующая сила, как Бог, был создан людьми, а не наоборот.</p>
      <cite>
       <p>Самые популярные доказательства существования Бога сводятся к тому, что миллионы верующих не могут ошибаться.</p>
      </cite>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Последний закон Шермера и научные поиски Бога</p>
     </title>
     <p>Для большинства теистов существование Бога – вовсе не вопрос слепой веры, географических условий или культурных конструкций. Им известно, что Бог реален, они настолько же уверены в этом знании, а зачастую даже более уверены, чем во многих прочих своих притязаниях на знание. Атеисты также утверждают, что вера в существование Бога понятна. Выдвигая довод, согласно которому свидетельств существования Бога недостаточно, они выводят Бога на эпистемологическую арену эмпирических наук. Если бы появилось достаточное свидетельство существования Бога, атеистам пришлось бы – по крайней мере, в принципе, – признать его существование. Но согласились бы они или нет? Каких свидетельств оказалось бы достаточно и для теистов, и для атеистов, чтобы они раз и навсегда прекратили спор? Думаю, таковых не существует. (Это еще одна причина, по которой я предпочитаю называть себя агностиком или скептиком). И вот почему.</p>
     <p>Большинство теистов верит, что Бог сотворил вселенную и все, что есть в ней, в том числе звезды, планеты и жизнь. В таком случае вот мой вопрос «Как нам отличить всемогущего и всеведущего Бога, или автора Разумного Замысла (РЗ), от чрезвычайно могущественного и не менее сведущего внеземного разума (ВР)?» Иначе говоря, если мы отправимся на поиски такой сущности – чем, по их утверждениям, заняты и теисты, и атеисты, – то столкнемся с проблемой, которую я называю (при всем уважении к Артуру Ч. Кларку<a l:href="#n_197" type="note">[197]</a>) «последним законом Шермера»: <emphasis>любой достаточно совершенный внеземной разум неотличим от Бога</emphasis>.<a l:href="#n_198" type="note">[198]</a></p>
     <p>Мой гамбит (ВР=РЗ=Бог) – результат объединения эволюционной теории, креационизма и программы поиска внеземного разума (SETI), вытекающий из следующих наблюдений и выводов.</p>
     <p><emphasis>Наблюдение I</emphasis>. По сравнению с технической эволюцией биологическая эволюция медлительна, как перемещение ледника. Причина заключается в том, что биологическая эволюция дарвинистская, для нее требуется несколько поколений различных репродуктивных успехов, в то время как техническая эволюция – ламаркистская, и ее можно осуществить в рамках одного поколения.</p>
     <p><emphasis>Наблюдение II</emphasis>. Космос чрезвычайно велик, в космическом пространстве очень пусто, поэтому вероятность вступить в контакт с ВР невелика. Например, скорость нашего космического аппарата, способного преодолевать наибольшие расстояния, «Вояджер-1», относительно Солнца составляет 17,246 километров в секунду, или 38578 миль в час. Если бы «Вояджер-1» направлялся к ближайшей к нам солнечной системе (но он туда не направляется) – к системе Альфа Центавра на расстоянии 4,3 световых лет – ему понадобился бы почти невообразимо долгий срок – 74912 лет, чтобы достичь цели.</p>
     <p><emphasis>Вывод I</emphasis>. Вероятность контакта с ВР, развитие которого лишь немного опережает наше, действительно равна нулю. Любой ВР, с которым мы встретимся, будет либо значительно отставать от нас (и в этом случае встреча произойдет лишь, когда мы совершим посадку на его планету), либо существенно опережать нас (и в этом случае мы установим связь либо посредством телекоммуникации, либо после приземления этого ВР на нашу планету). Насколько этот ВР скорее всего опережает нас?</p>
     <p><emphasis>Наблюдение III</emphasis>. Наука и техника изменили наш мир за последнее столетие заметнее, чем за предыдущие сто веков: понадобилось десять тысяч лет, чтобы пройти путь от повозки до самолета, и всего шестьдесят шесть, чтобы пройти путь от активного полета до посадки на Луну. Закон Мура об удвоении мощности вычислительных устройств каждые 18 месяцев по-прежнему в силе, только в настоящее время продолжительность этого периода снизилась примерно до года. Специалисты по информатике подсчитали, что со времен Второй мировой войны мощность удваивалась 32 раза и что уже в 2030 году мы можем столкнуться с технологической сингулярностью – достижением момента, когда общая вычислительная мощность окажется на уровне, значительно превосходящем все, что мы в состоянии вообразить, она будет выглядеть практически безграничной и в общем-то неотличимой от всеведения. Когда это произойдет, за одно десятилетие мир изменится кардинальнее, чем за предшествующую тысячу десятилетий.<a l:href="#n_199" type="note">[199]</a></p>
     <p><emphasis>Вывод II</emphasis>. Экстраполируя эти тенденции на десятки тысяч, сотни тысяч и даже миллионы лет – всего лишь один миг на эволюционной шкале времени, – мы придем к реалистическим оценкам прогресса, которого способен достичь ВР. Возьмем какой-нибудь сравнительно простой пример, например ДНК. По прошествии всего пятидесяти лет развития генетики как науки мы уже можем заниматься генной инженерией. ВР, опередивший нас на пятьдесят тысячелетий, наверняка способен создавать целые геномы, клетки, многоклеточные организмы и сложные экосистемы. (На момент написания этих строк генетик Дж. Крейг Вентер получил первый искусственный геном и создал синтетическую бактерию, управляемую химически этим искусственным геномом<a l:href="#n_200" type="note">[200]</a>). Ведь в итоге создание жизни сводится к технической задаче молекулярной манипуляции. Для наших не самых отдаленных потомков или для ВР, с которым мы можем столкнуться, способность создавать жизнь будет всего лишь вопросом технических навыков.</p>
     <p><emphasis>Вывод III</emphasis>. Если уже сегодня мы способны заниматься генной инженерией, клонировать млекопитающих и манипулировать стволовыми клетками, опираясь на науку и технологии, развившиеся только лишь за последние полвека, задумайтесь о том, чего мог достичь ВР за пятьдесят тысячелетий прогресса эквивалентной мощности в науке и технике. Для ВР, опережающего нас на миллион лет, вполне может оказаться возможным создание планет и звезд.<a l:href="#n_201" type="note">[201]</a> И если вселенные возникают при коллапсировании черных дыр, что некоторые космологи считают вполне вероятным, очень может быть, что достаточно развитый ВР способен даже создать вселенную, спровоцировав коллапс звезды и образование черной дыры.<a l:href="#n_202" type="note">[202]</a></p>
     <p>Как мы могли бы назвать разумное существо, способное создавать жизнь, планеты, звезды и даже вселенные? Если бы мы знали, какие достижения науки и техники лежат в основе этого создания, мы назвали бы существо внеземным разумом; если бы не знали об этих достижениях, назвали бы его Богом.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Бог Эйнштейна</p>
     </title>
     <cite>
      <p>В спорах о науке и Боге неизбежно всплывает вопрос религиозных убеждений Альберта Эйнштейна, причем и теисты, и приверженцы всевозможных течений «нью-эйдж» спешат зачислить великого физика в свои ряды. При вдумчивом подборе цитат можно найти подтверждение тому, что Эйнштейн был в той или иной степени верующим. А именно: «Бог хитроумен, но не зол», «Бог не играет в кости» и «Я хочу знать, как Бог сотворил этот мир. Меня не интересует то или иное явление, спектр того или иного элемента. Я хочу знать мысли Бога, остальное уже частности». В последние недели жизни узнав о смерти своего давнего друга, физика Микеле Бессо, Эйнштейн писал родным покойного: «Он покинул этот непонятный мир, лишь немногим опередив меня. Это ничего не значит. Для нас, верующих физиков, разница между прошлым, настоящим и будущим – лишь упрямая иллюзия». Что Эйнштейн подразумевал под «Богом», играющим в кости, или «нами, верующими физиками»? Говорил ли он о божестве в буквальном или в переносном смысле? Имел ли в виду веру в модели теоретической физики, не делающие различий между прошлым, настоящим и будущим? Или веру в некую обезличенную силу, существующую вне временных рамок? Может, он просто проявлял вежливость и пытался утешить родных Бессо? В этом и заключается загадка самого известного ученого в истории, слава которого так велика, что смысл и суть всего сказанного и написанного им подвергают придирчивому изучению. Легко вырвать подобные фразы из контекста и истолковать их в любом направлении, по собственному желанию. Об Эйнштейне было написано немало, но до недавнего времени те, кто распоряжался его наследием, оберегали его запутанную и противоречивую личную жизнь так тщательно, что нам были известны лишь фрагменты того, что происходило за пределами научной мысли и круга общения Эйнштейна. Но не теперь. Благодаря проекту «Бумаги Эйнштейна» под руководством Дайаны Кормос-Бухвальд из Калифорнийского технологического института в Пасадине, Калифорния, материалы из архива ученого теперь могут рассказать его историю во всех подробностях, как сделал Уолтер Все, что Эйнштейн сказал и написал о Боге, подвергают самому придирчивому изучению.</p>
     </cite>
     <p>Айзексон в своей авторитетной биографии Эйнштейна.<a l:href="#n_203" type="note">[203]</a></p>
     <p>Еврейское самосознание Эйнштейна играло бесспорно важную роль во всех аспектах его жизни, в том числе и в особенности политической жизни. Отказавшись от поста президента Израиля, Эйнштейн писал: «Мои взаимоотношения с еврейским народом стали самыми прочными узами между мной и человечеством».<a l:href="#n_204" type="note">[204]</a> Детство в религиозной среде напоминало о себе и в среднем возрасте: «Попробуйте с нашими ограниченными средствами проникнуть в тайны природы, и вы увидите, что за всеми явными законами и связями кроется нечто неуловимое, неосязаемое и необъяснимое. Преклонение перед этой силой, совершенно непостижимой для нас, и есть моя религия. В этом отношении я, в сущности, религиозен».<a l:href="#n_205" type="note">[205]</a></p>
     <p>Религиозность в неком эзотерическом смысле, как трепет и преклонение перед космосом, – одно дело, а как же Бог, особенно Яхве, Бог Авраама, предка самого Эйнштейна? Когда Эйнштейну перевалило за пятьдесят, в одном интервью ему задали вопрос в лоб: верите ли вы в Бога? «Я не атеист», – начал он.</p>
     <cite>
      <p>Рассматриваемая проблема слишком обширна для нашего ограниченного разума. Мы находимся в том же положении, как и малолетний ребенок, вошедший к гигантскую библиотеку, полную книг на всевозможных языках. Ребенок знает: кто-то должен был написать все эти книги. Но не знает, как. И не понимает языков, на которых они написаны. Ребенок смутно догадывается, что в расстановке книг есть некий таинственный порядок, но не знает какой. Мне кажется, точно так же относятся к Богу даже люди, обладающие самым высоким интеллектом. Мы видим чудесным образом устроенную вселенную, подчиняющуюся определенным законам, но наше представление об этих законах весьма туманно.<a l:href="#n_206" type="note">[206]</a></p>
     </cite>
     <p>Эти слова звучат так, словно Эйнштейн приписывает законы вселенной некоему Богу. Но что это за Бог – олицетворенное божество или аморфная сила? Одному банкиру из Колорадо на вопрос о Боге Эйнштейн ответил так:</p>
     <cite>
      <p>Я не могу представить себе олицетворенного Бога, оказывающего непосредственное влияние на поступки отдельно взятых людей или способного вершить суд над своим собственным творением. Моя религиозность – это смиренное восхищение бесконечно превосходящим нас духом, который проявляет себя в том малом, что мы можем познать о постижимом мире. Это глубокая эмоциональная убежденность в том, что в непостижимой вселенной существует превосходящий разум, образует мои представления о Боге.<a l:href="#n_207" type="note">[207]</a></p>
     </cite>
     <p>Самое известное высказывание Эйнштейна о Боге представляло собой телеграмму, в которой, как его просили, было необходимо не более чем в пятидесяти словах ответить на все тот же вопрос. Эйнштейн уложился в двадцать два слова: «Я верю в Бога Спинозы, который проявляет себя в упорядоченной гармонии Вселенной, но не в Бога, которого заботят судьбы и поступки людей».<a l:href="#n_208" type="note">[208]</a></p>
     <p>И наконец, если еще остались какие-нибудь сомнения, в одном выпуске журнала <emphasis>Skeptic </emphasis>за 1997 год была опубликована статья одного из наших редакторов, Майкла Гилмора, незадолго до того встретившегося с бывшим служащим ВМС США, ветераном Второй мировой войны Гаем Х. Рэнером, который задал Эйнштейну в переписке тот самый вопрос. Мы первыми вновь опубликовали эти письма полностью.<a l:href="#n_209" type="note">[209]</a> В первом письме, отправленном 14 июня 1945 года с корабля ВМС США «Бугенвиль», находившегося в Тихом океане, Рэнер рассказывает о своей состоявшейся на корабле беседе с офицером-католиком, получившим образование в иезуитской школе. Этот католик утверждал, что Эйнштейн перешел от атеизма к теизму, когда некий священник-иезуит обратился к нему с тремя неопровержимыми силлогизмами. «Эти силлогизмы были таковы: у любого замысла есть автор; вселенная – замысел; следовательно, должен быть и автор». Рэнер возразил католику, отметив, что космология и эволюционная теория надлежащим образом объясняют наиболее очевидный замысел в мире, «но даже если бы и был «автор», он осуществлял бы скорее реорганизацию, а не сотворение; опять-таки, подразумевая наличие автора замысла, мы вернемся к тому, с чего начали, и будем вынуждены признать, что существовал и автор автора замысла, и т. п. С таким же успехом можно утверждать, что земля покоится на спине слона, слон стоит на гигантской черепахе, а та – на другой черепахе, которая стоит на третьей, и т. д.».</p>
     <p>К тому моменту жизни Эйнштейн уже был мировой знаменитостью и ежедневно получал сотни подобных писем, в том числе от видных ученых, и если он ответил неизвестному энсину, находящемуся посреди Тихого океана, значит, его письмо задело Эйнштейна за живое. 2 июля 1945 года Эйнштейн ответил:</p>
     <cite>
      <p>Я получил ваше письмо от 10 июня. За всю свою жизнь я ни разу не беседовал со священником-иезуитом и поражен наглостью тех, кто распространяет обо мне эту ложь. С точки зрения иезуитского священника я, конечно, атеист и всегда был атеистом. Ваши возражения кажутся мне совершенно корректными, сформулировать их более удачным образом было бы невозможно. Когда мы имеем дело с тем, что находится за пределами человеческой сферы, использование антропоморфических концепций неизменно оказывается ошибочным – это детские аналогии. Наш долг – смиренно восхищаться прекрасной гармонией устройства нашего мира, насколько мы в состоянии постичь его. Вот и все.</p>
     </cite>
     <p>Четыре года спустя, в 1949 году, Рэнер вновь написал Эйнштейну с просьбой о пояснениях: «Кое-кто, возможно, сделает [из Вашего письма] вывод, что для священника-иезуита атеистом является каждый, кто не католик, и что на самом деле Вы ортодоксальный иудей, или деист, или еще кто-нибудь. Вы намеренно оставили возможность такого толкования, или же Вы атеист в соответствии с определением из словаря, то есть «тот, кто не верит в существование Бога или Высшей сущности»?» 28 сентября 1949 года Эйнштейн ответил ему:</p>
     <cite>
      <p>Я уже не раз говорил, что идея олицетворенного Бога представляется мне детской. Можете называть меня агностиком, но я не разделяю воинственности профессиональных атеистов, рвение которых объясняется главным образом болезненным актом освобождения от оков религиозного учения в юности. Я предпочитаю позицию смирения, соответствующую слабому пониманию нашим разумом природы и нашей сущности.</p>
     </cite>
     <p>Высказывался ли кто-либо из видных деятелей о своей вере более недвусмысленно, чем Эйнштейн, и был ли он при этом понят более превратно? Вот вам еще один пример тому, как слепа вера.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Естественное и сверхъестественное</p>
     </title>
     <p>Наука оперирует в сфере естественного, а не сверхъестественного. По сути дела, никакого «сверхъестественного» или «паранормального» не существует. Есть только естественное, обыкновенное, и тайны, которые нам еще только предстоит объяснить естественными причинами. Такие слова, как «сверхъестественный» и «паранормальный», служат всего лишь лингвистическими местозаполнителями, пока мы не найдем естественные и обыкновенные причины или не прекратим поиски, утратив интерес к ним. Именно это обычно происходит в науке. Тайны, которые некогда считались сверхъестественными или паранормальными явлениями, например, как астрономические или метеорологические, встраиваются в науку, как только их причины становятся понятными. Например, когда космологи обозначают терминами «темная энергия» и «темная материя» так называемые недостающие энергию и массу, необходимые для объяснения структуры и движения галактик и их скоплений, в их намерения не входит пользоваться этими описательными характеристиками в качестве объяснения причин. Темная энергия и темная материя – просто когнитивные удобства, которыми пользуются, пока не будут обнаружены действительные источники энергии и материи. Когда теисты, креационисты и сторонники теории разумного замысла ссылаются на чудеса и акты сотворения <emphasis>ex nihilo</emphasis>, для них это конец исследований, в то время как для ученых выявление таких загадок – всего лишь начало. Наука продолжает процесс с того места, на котором останавливается теология. Когда теист говорит «и свершилось чудо», как на остроумном рисунке моего любимого карикатуриста Сидни Харриса, где у двух математиков возле доски обращение к высшим силам втиснуто в последовательность уравнений, я цитирую подпись к этой карикатуре: «По-моему, нужна развернутая форма вот здесь, на втором этапе».</p>
     <cite>
      <p>Такие слова, как «сверхъестественный» и «паранормальный», служат всего лишь лингвистическими местозаполнителями, пока мы не найдем естественные и обыкновенные причины, или не прекратим поиски, утратив интерес к ним.</p>
     </cite>
     <p>С точки зрения наших предков из бронзового века, основавших великие монотеистические религии, способностью создать мир и жизнь могло быть наделено только божество. Но по мере того, как мы постигаем технологию сотворения, сверхъестественное становится естественным. В этом и заключается мой гамбит: единственный Бог, которого способна открыть наука, – естественное существо, сущность, присутствующая во времени и в пространстве, ограниченная законами природы. Сверхъестественный Бог, существующий вне пространства и времени, непостижим для науки, так как не является частью естественного мира, следовательно, наука не в состоянии познать Бога.</p>
     <p>Этот довод я привел в ходе спонсированных фондом Темплтона дебатов с теистом и преподавателем медицины в Гарварде Джеромом Групменом, который возражал, что Бог «неизмерим и не имеет формы», что он существует «в пространстве, которое невозможно оценить количественно или описать научными средствами», что «мы не в состоянии полностью понять природу и измерения Бога» и что «Бог существует вне времени и не может быть связан с пространством». Откуда же тогда, спросил я, вам известно, что этот Бог существует? Как физические существа, формирующие представления о мире на основании восприятия (посредством наших органов чувств) и концепций (с помощью нашего разума), как мы вообще можем познать сущность, которая по определению находится за пределами и нашего восприятия, и наших концепций? Разве не требуется Богу в какой-либо момент войти в наше пространство и время, чтобы явить себя тем или иным образом, допустим, путем молитвы, Божиего промысла или чудес? И если так, почему наука не в состоянии количественно оценить этот божественный поступок? Если есть некий другой способ познания, допустим, как у мистиков или правоверных, посредством глубокой медитации или молитвы, почему же тогда нейробиология не может сказать ничего хоть сколько-нибудь значимого об этом процессе познания? Если мы пришли к пониманию – как показали исследования с участием медитирующих монахов и священников, погруженных в молитву, – что некая часть теменной доли мозга, ассоциирующаяся с ориентацией тела в пространстве, бездействует в подобных медитативных состояниях (вызывая сбой нормальной функции различения между «я» и «не-я» и таким образом создавая ощущение «единения» с окружением), разве не подразумевается здесь не контакт с сущностью, находящейся за пределами пространства и времени, а просто изменение нейрохимических характеристик?</p>
     <p>В конце концов Групмену пришлось сделать одно из самых откровенных заявлений по вопросу веры, с каким я когда-либо сталкивался, и признать: «Почему мы верим? Рационального ответа у меня нет. Этот вопрос относится к той же категории, что и другой, «Почему мы любим кого-либо?». Можно свести всю проблему к определенному набору компонентов, возможно, нейротрансмиттеров, но каким-то образом ответ оказывается за пределами истинно познаваемых. В состоянии такого когнитивного диссонанса живут такие же люди, как я, и с этим состоянием нам часто приходится вести борьбу».<a l:href="#n_210" type="note">[210]</a></p>
     <cite>
      <p>Единственный Бог, которого способна открыть наука, – естественное существо, сущность, присутствующая во времени и в пространстве, ограниченная законами природы. Сверхъестественный Бог, существующий вне пространства и времени, непостижим для науки, так как не является частью естественного мира, следовательно, наука не в состоянии познать Бога/</p>
     </cite>
     <p>На одном уровне мне нечего противопоставить этому заявлению о вере, поскольку в этом нет необходимости. Если не сделано никаких эмпирических утверждений, тогда науке нечего добавить по этому вопросу. Жизнь может быть как мучительной борьбой, так и полной тайн, и если человеку требуется помощь в поисках счастья и решимость, несмотря на тайны, не дающие покоя, – что ж, кто я такой, чтобы спорить? Как сказано в Пс 45:2: «Бог нам прибежище и сила, скорый помощник в бедах». Но на другом уровне я не могу не думать о следующем: если бы Групмен родился у родителей-индуистов в Индии, а не у родителей-иудеев на Западе, он придерживался бы совершенно иных представлений о высшей природе вселенной, которые бы точно так же оправдывал с помощью рациональных доводов.</p>
     <p>Объяснение, которое наука предлагает для чувств, возникающих у нас при вере в Бога или влюбленности, является комплементарным, а не противоречащим, дополняющим, а не умаляющим. У меня вызывает живой интерес осознание того, что при влюбленности мои начальные чувства усиливает допамин, нейрогормон, вырабатываемый гипоталамусом и провоцирующий выработку тестостерона, гормона, управляющего половым влечением, и что мои более глубокие чувства привязанности усилены окситоцином – гормоном, который синтезируется в гипоталамусе и выбрасывается в кровь гипофизом. Более того, полезно знать, что такие созданные под действием гормонов нейронные пути характерны только для образующих моногамные пары видов, как эволюционное приспособление для длительного ухода за беспомощными младенцами. Мы влюбляемся потому, что наши дети нуждаются в нас! Умаляет ли это хоть в каком-нибудь отношении качественный опыт влюбленности и заботы о детях? Разумеется, нет, не более чем разложение радуги на ее составляющие умаляет возможность эстетически восхищаться ею.</p>
     <p>Набожность и вера в Бога в той же мере являются адаптивными эволюционными объяснениями. Религия – социальный институт, развившийся с целью подкрепления сплоченности группы и нравственного поведения в ней. Это целостный механизм человеческой культуры, поощряющий альтруизм, взаимный альтруизм, косвенный альтруизм, а также демонстрирующий уровень обязательств, необходимый для сотрудничества и взаимного воздействия членов социального сообщества. Вера в Бога дает объяснения для нашей вселенной, нашего мира и нас самих; она рассказывает, откуда мы пришли, зачем мы здесь и куда идем. Бог также является главным блюстителем правил, верховным судьей в разрешении нравственных дилемм, наивысшим объектом преданности.</p>
     <p>Пришло время отступить от нашего эволюционного наследия и наших исторических традиций и признать науку наилучшим из когда-либо изобретенных инструментов для объяснения устройства нашего мира. Пришло время сообща создать социально-политический мир, в котором приняты нравственные принципы и вместе с тем созданы условия для процветания естественного для человека многообразия. Религия не в состоянии привести нас к этой цели, поскольку она не располагает систематическими методами объяснения естественного мира и средствами для разрешения нравственных конфликтов, когда приверженцы соперничающих сект придерживаются взаимоисключающих абсолютных убеждений. Какими бы ни были их недостатки, наука и ценности светского Просвещения, отраженные в устройстве западных демократических государств, – наша самая большая надежда на выживание.</p>
     <cite>
      <p>Набожность и вера в Бога – адаптивные эволюционные решения в донаучную эпоху. Чтобы двигаться дальше, нужно отступить от религиозного наследия прошлого.</p>
     </cite>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>9</p>
     <p>Вера в инопланетян</p>
    </title>
    <section>
     <p>Весной 1999 года я появился в студии радиостанции КРСС, южнокалифорнийского филиала радио NPR, вместе с Джо Фермейджем, автором книги с нескромным названием «Истина» (<emphasis>The Truth</emphasis>). Молодой Фермейдж наиболее известен как основатель и первый руководитель интернет-гиганта USWeb – компании, стоимость которой в то время оценивали примерно в 3 миллиарда долларов. Но в отличие от большинства писателей из числа директоров компаний, Фермейдж не ездил в рекламные турне и не делился мудрыми советами о том, как создать мощную компанию в Кремниевой долине; скорее, Фермейдж хотел поговорить о том, как создать центр влияния иного рода, тот, который способен привести человека к звездам… и еще дальше.<a l:href="#n_211" type="note">[211]</a></p>
     <p>Где черпал вдохновение для подобных предприятий интернет-гений из Кремниевой долины? Все началось рано утром однажды осенью 1997 года, когда Фермейдж проснулся и увидел, по его словам, «зависшее над моей постелью удивительное существо, окутанное ослепительным белым сиянием». Это инопланетное существо заговорило с Фермейджем и спросило: «Зачем ты позвал меня сюда?» Фермейдж ответил: «Я хочу путешествовать в космосе». Инопланетянин поинтересовался, почему это желание должно быть исполнено. «Потому что ради него я готов умереть», – объяснил Фермейдж. Уж <emphasis>такую-то </emphasis>готовность способен понять представитель любой разумной формы жизни. Фермейдж говорит, что в этот момент от инопланетного существа «отделилась электрическая голубая сфера размером меньше баскетбольного мяча… Она вышла из тела инопланетянина, поплыла вниз и вошла в меня. И меня мгновенно захлестнул самый немыслимый экстаз, какой я когда-либо испытывал, наслаждение несравненно более острое, чем оргазм… Что-то было даровано мне».<a l:href="#n_212" type="note">[212]</a></p>
     <p>Насколько сильным должно было оказаться потрясение, если оно изменило всю жизнь человека? Фермейдж безотлагательно объявил о том, что уходит с поста главы компании стоимостью миллиарды долларов, а затем основал Международную организацию космических наук (<emphasis>International Space Sciences Organization</emphasis>), которая согласно ее странице в интернете стремится «способствовать развитию представлений человека о фундаментальной природе и функциях материи и энергии, добиваться успехов в совершенствовании двигателей и генерировании энергии, а также в более глубоком понимании физических процессов, лежащих в основе сознания».<a l:href="#n_213" type="note">[213]</a> Вот <emphasis>оно </emphasis>в буквальном смысле слова свидетельство силы убеждения.</p>
     <p>Фермейдж засел за клавиатуру и наваял впечатляющий манускрипт на 244 страницы. Он озаглавил свой труд «Истина», поскольку его целью было убедить «научный истеблишмент» в реальности НЛО и таких прогрессивных технологий, как энергия нулевых колебаний космического вакуума, «инерционный движитель» и «гравитационный двигатель» для передвижений со скоростью, «превышающей скорость света», «флуктуации вакуума» для изменения «гравитационной и инерционной массы» и других видах альтернативных систем для передвижения в космосе.<a l:href="#n_214" type="note">[214]</a> По сути дела, говорит Фермейдж, на протяжении тысячелетий нас, людей, «подталкивали» по пути развития техники периодические контакты с развитыми «наставниками», готовыми поделиться с нами знаниями, и последний такой контакт состоялся в 1947 году в Розуэлле, Нью-Мексико. Как он поэтически утверждает в своей книге,</p>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Наставники учили нас</v>
       <v>на протяжении веков.</v>
       <v>Они и теперь следят за нами.</v>
       <v>Космос – их океан,</v>
       <v>они не забывают</v>
       <v>о нашей потребности в развитии.<a l:href="#n_215" type="note">[215]</a></v>
      </stanza>
     </poem>
     <p>Ради новых контактов с инопланетянами и технического развития Фермейдж инвестировал 3 миллиона долларов в проект «Кайрос» (от греческого «благоприятный момент»), призванный подготовить человечество к будущим контактам. «Представьте себе, как однажды где-то на Земле будет построен новый город, Вселенная-сити, с космопортом как центром связей землян и гостей отовсюду», – фантазирует Фермейдж.<a l:href="#n_216" type="note">[216]</a></p>
     <p>«Зачем молодому преуспевающему руководителю понадобилось рисковать своей репутацией ради фантазий? – задает Фермейдж журналисту риторический вопрос. – Затем, что моя вера в эту теорию настолько велика. И я нахожусь в исключительно выгодном положении, чтобы распространить чрезвычайно важную весть. У меня есть деньги, авторитет, научная подготовка и вера».<a l:href="#n_217" type="note">[217]</a></p>
     <p>Ключевое слово здесь – <emphasis>вера</emphasis>. Фермейдж любит науку, но именно вера придает силу его убеждениям. Рассматривая природу космоса и жизни, мы видим в соответствии с моим тезисом о верообусловленном реализме, что убеждения появляются первыми, а причины для убеждений – за ними, и подтверждением тому служит объяснение Фермейджа: «Есть одна идея, в которой я логически и полностью убежден, идея, которой наука так и не сумела научить меня напрямую, однако религия давно содержала ее и давала нечто вроде объяснения в своей внутренней структуре: не может быть никаких сомнений в том, что Космос является результатом намерения». Намерение подразумевает действующую силу, агента, и этот агент – сущность, в данном случае сущность за пределами нашего мира, придающая нам смысл и надежду: «Именно в этой идее намеренного сотворения, или сущности, находится волнующее чувство смысла для дискуссии в рамках законов механики. Физическое качество намерения дает возможность физику во мне встроить понимание эмоций в законы, которые управляют вселенной».<a l:href="#n_218" type="note">[218]</a></p>
     <p>Физическое качество намерения. То есть само олицетворение агентичности.</p>
     <p>Примечательно, что Фермейдж был воспитан в мормонской вере, а одно из основополагающих убеждений церкви мормонов заключается в том, что с ее основателем Джозефом Смитом вступил в контакт ангел Мороний, указавший, где спрятаны священные золотые листы, на которых была записана «Книга Мормона». В своей «Истине» Фермейдж объясняет, что это откровение «было ниспослано некоему Джозефу Смиту, чьи описания контактов с сияющими существами в белых одеяниях почти неотличимы от многочисленных современных отчетов тех, кто сам встретился с «пришельцами».<a l:href="#n_219" type="note">[219]</a> Итак, у Джозефа Смита состоялся близкий контакт третьего вида. И согласно Фермейджу, Смит был далеко не первым контактером. Восемнадцатью веками ранее святой Иоанн Богослов обрел свое «откровение», на основе которого была написана последняя книга Библии, а до этого плотник-еврей из Назарета встретился с намеренно действующим агентом высшего порядка. До Иисуса были Моисей и неопалимая купина, обратившаяся к нему: «Вот я!». От Моисея и Иисуса до святого Иоанна, Джозефа Смита и Джозефа Фермейджа – непрерывная цепочка простых смертных, соприкоснувшихся с внеземными действующими силами.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Внеземная агентичность</p>
     </title>
     <p>За годы я успел поучаствовать в многочисленных телепередачах вместе с теми, кого похищали инопланетяне. Я почти не сомневаюсь в том, что большинство этих людей искренне поведали об эмоциональной травме, вызванной этими похищениями. Одним из них был Уитли Стрибер, автор на редкость популярного отчета о похищении «Контакт» (<emphasis>Communion</emphasis>) – книги, которая стала библией сообщества тех, кто пережил похищение. Я познакомился со Стрибером в «зеленой комнате» на съемках телесериала Билла Мара «Неполиткорректно» (<emphasis>Politically Incorrect</emphasis>). Пока мы болтали перед началом записи, я спросил его, чем он занимается помимо написания книг о похищениях инопланетянами. И Стрибер ответил, что пишет научную фантастику, фэнтези и хоррор. «Ну конечно! – мысленно подхватил я. – Ему либо все почудилось, либо это плод его богатого творческого воображения».</p>
     <p>Здесь ключевое слово – <emphasis>воображение</emphasis>. Зачастую людям не верится, что удивительные истории о контактах с инопланетянами можно выдумать от начала до конца, следовательно, в них должна быть доля правды. Но на самом деле есть люди, которые каждый день придумывают подобные истории. Эти люди называются авторами научной фантастики и фэнтези. Вспомним миры «Гарри Поттера», «Властелина колец», «Звездных войн», «Звездного пути», «Аватара» и так далее. Мы наделены потрясающей способностью переноситься в вымышленные миры, а грань между осознанным вымыслом и подсознательным воображением чрезвычайно тонка. В укромных уголках разума реальность и фантазия способны сливаться и всплывать на поверхность при определенных условиях, например во сне и под воздействием гипноза.</p>
     <p><emphasis>Гипноз</emphasis>. Многие эпизоды похищения «вспоминаются» по прошествии лет и даже десятилетий благодаря так называемой <emphasis>гипнотической регрессии</emphasis>, при которой человека вводят в состояние гипноза и просят представить себе, как он возвращается в прошлое, вновь обретает воспоминания об этом прошлом, а затем воспроизводит их на воображаемом экране, как будто крошечный человечек сидит в кинотеатре памяти и сообщает начальнику мозга, что он видит. Память работает совсем не так. Метафора памяти как системы воспроизведения видеозаписи совершенно ошибочна. В мозге нет записывающего устройства. Воспоминания формируются как часть ассоциативной обучающей системы, устанавливающей связи между объектами и событиями в окружающем мире, и повторяющиеся ассоциации совместно создают новые дендритные и синаптические связи между нейронами. Эти связи затем укрепляются в результате дополнительных повторений или ослабевают, когда ими не пользуются. Чем не пользуешься, то теряешь.</p>
     <cite>
      <p>Зачастую людям не верится, что удивительные истории о контактах с инопланетянами можно выдумать от начала до конца, следовательно, в них должна быть доля правды. Но на самом деле есть люди, которые каждый день придумывают подобные истории. Эти люди называются авторами научной фантастики и фэнтези.</p>
     </cite>
     <p>Вы помните свой десятый день рождения или помните воспоминания своей матери о вашем десятом дне рождения, которыми она поделилась с вами, когда вам было пятнадцать? Или вы помните фотографии, сделанные на вашем десятом дне рождения, которые вы пересматривали в двадцать лет? Скорее всего, верно все перечисленное и многое другое. Так что же на самом деле вспоминают люди, похищенные инопланетянами, когда к этим людям «возвращаются» воспоминания о похищении? Анализ записей гипнотической регрессии, использованных «терапевтами», специализирующимися на похищениях и применяющих гипноз, свидетельствует о том, что эти «терапевты» задают наводящие вопросы и развивают воображаемые сценарии, благодаря которым их подопечные способны от начала и до конца выдумать никогда не происходившие события.<a l:href="#n_220" type="note">[220]</a> В сущности, загрязнение памяти посредством суггестивных вопросов гипнотизера или под действием воображения загипнотизированного, вот что происходило во время катастрофического «движения возвращенных воспоминаний» в 90-х годах ХХ века, в результате которого десятки отцов осудили за растление малолетних на основании одних только «возвращенных воспоминаний» взрослых женщин – воспоминаний, внушенных им терапевтами.</p>
     <p><emphasis>Аномалии сна</emphasis>. Опыт похищения, не связанный с гипнотической регрессией, обычно относится к поздней ночи или к раннему утру, а также к циклам сна, явно напоминающим гипногогические (вскоре после засыпания) и гипнопомпические (перед самым пробуждением) галлюцинации и, по-видимому, связанным с осознанными сновидениями и <emphasis>сонным параличом</emphasis>, которые хорошо подтверждены документально у пациентов в лабораториях сна и участников экспериментов и содержат большинство компонентов, характерных для похищения инопланетянами. Гипногогические и гипнопомпические галлюцинации возникают на размытой границе между бодрствованием и сном, когда наше сознание постепенно ускользает в подсознание, как когда мы засыпаем, или при переходе от сна к бодрствованию. Границы между реальностью и фантазиями становятся размытыми. Возможно участие множественных сенсорных модальностей, в том числе и в особенности, когда мы видим и слышим то, чего на самом деле перед нами нет, например пятнышки, линии, геометрические фигуры или репрезентативные образы. В ходе этих галлюцинаций образы могут быть как черно-белыми, так и цветными, как неподвижными, так и движущимися, плоскими и объемными, иногда в их число входят даже туннели, о спиральном движении по которым сообщают люди, пережившие внетелесный и околосмертный опыт.</p>
     <p>Иногда частью галлюцинаций становится также акустический компонент, например, люди слышат, как кто-то зовет их по имени, как звонят или стучат в дверь, слышат даже обрывки речи других людей, якобы находящихся в том же помещении. <emphasis>Осознанные сновидения </emphasis>еще эффектнее. Так называются сны, во время которых спящий сознает, что он спит и видит сон, однако может принимать в нем участие и изменять его. <emphasis>Сонный паралич </emphasis>– разновидность осознанного сновидения, при которой спящий сознает, что он видит сон, но вместе с тем ощущает свою неподвижность, давление на грудь, чье-либо присутствие в комнате, парение, полет, падение, выход из тела, а эмоциональная составляющая при этом обычно содержит элемент страха, но вместе с тем иногда – воодушевления, восторга, ликования или экстаза. Психолог Дж. Аллен Чейн задокументировал тысячи случаев сонного паралича и убедился, что они связаны с височными и теменными долями, которые ассоциируются с тем, как мозг ориентирует тело в пространстве.<a l:href="#n_221" type="note">[221]</a></p>
     <cite>
      <p>Демоны прошлого – это инопланетяне настоящего.</p>
     </cite>
     <p>Несколько столетий назад англичане называли возникающее ночью ощущение сдавления груди, вызванное ведьмами или какими-либо сверхъестественными существами, словом <emphasis>mare</emphasis>, от англосаксонского <emphasis>merran</emphasis>, то есть «давить». А <emphasis>ночным кошмаром </emphasis>(<emphasis>nightmare</emphasis>) считалось существо, которое приходит по ночам, чтобы давить спящих. Поскольку в то время люди жили в мире, посещаемом демонами, они причисляли к демонам и эти существа. Мы живем в мире, который посещают инопланетяне, поэтому зовем такие существа инопланетянами. Ярлыки, которые мы выбираем для этих аномальных мозговых явлений, обусловлены нашей культурой.</p>
     <p>Власть этих убеждений несомненна, подобный опыт может привести к состоянию, похожему на посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), что продемонстрировали психологи Гарвардского университета Ричард Дж. Макнолли и Сюзан Э. Клэнси в статье 2004 года «Психофизиологическая реакция на заданные сценарием образы у людей, сообщавших о похищениях инопланетянами». Макнолли, Клэнси и их коллеги измеряли пульс, электропроводность кожи, мозговолновую активность у людей, утверждающих, что их похищали инопланетяне, и повторно переживающих свой опыт с помощью заданных сценарием образов. «По сравнению с контрольной группой участников, – заключали авторы, – пережившие похищение демонстрировали более заметную психофизиологическую реакцию на сценарии с похищениями и стрессами в отличие от более позитивных и нейтральных сценариев».<a l:href="#n_222" type="note">[222]</a> Иначе говоря, бывают фантазии, неотличимые от действительности и способные причинять такие же травмы. В своей книге «Воспоминания о травме» (<emphasis>Remembering Trauma</emphasis>, 2003) Макнолли отмечал: «Тот факт, что люди, убежденные, что их похищали пришельцы из космоса, реагируют подобно пациентам с ПТСР на аудиозаписи сценариев, где речь идет о их мнимых похищениях, подчеркивает силу убеждения, приводящего физиологию в соответствие с реальным травматическим опытом».<a l:href="#n_223" type="note">[223]</a> Кроме того, Макнолли обнаружил, что похищенные «были гораздо более предрасположены к ложным воспоминаниям и ложному узнаванию в лабораторных условиях, нежели участники из контрольной группы», вдобавок они получали значительно больше баллов, отвечая на вопросы, измеряющие «абсорбцию» – черту, связанную со склонностью к фэнтези и также позволяющую предугадывать ложные воспоминания.</p>
     <cite>
      <p>Яркость и живость травмирующих воспоминаний не следует принимать за свидетельство их подлинности.</p>
     </cite>
     <p>Яркость и живость травмирующих воспоминаний не следует принимать за свидетельство их подлинности. Этот эффект задокументировала Сюзан Клэнси в 2005 году во время работы над книгой, посвященной этому феномену – <emphasis>Abducted </emphasis>(«Похищенные»), отмечая, что вера в похищения дает «то же самое, что миллионы людей в мире получают от религий, которые исповедуют: смысл, утешение, мистическое откровение, духовность, преображение».<a l:href="#n_224" type="note">[224]</a> При всем уважении к Карлу Сагану, утверждавшему, что вера в псевдонауку прямо пропорциональна превратному пониманию науки, Клэнси не согласилась с ним и завершила свое исследование словами:</p>
     <cite>
      <p>Похищенные помогли мне понять, что люди идут по жизни, проверяя, подходит ли им по размеру та или иная система убеждений. Некоторые из этих систем убеждений обращаются к острым эмоциональным потребностям, почти не имеющим отношения к науке – к потребности не чувствовать себя таким одиноким в мире, к желанию обладать особыми возможностями или способностями, к стремлению знать, что где-то есть нечто более важное, чем мы, нечто наблюдающее за нами. Вера в похищения людей инопланетянами – не просто профанация науки. Это не просто объяснение на случай неудачи и способ снять с себя ответственность за личные проблемы. Для многих людей вера в похищения инопланетянами утоляет духовный голод. Она придает уверенность, связанную с их местом в мире и с собственной значимостью.<a l:href="#n_225" type="note">[225]</a></p>
     </cite>
     <p>Я часто рассказываю о собственном опыте похищения инопланетянами, приобретенном в 1983 году, в ходе гонки <emphasis>Race Across America</emphasis>, когда я пересекал Небраску. Решив, что во время гонки в 1982 году я слишком много спал, я захотел выяснить, сколько продержусь в 1983 году, если не буду останавливаться, чтобы поспать. За 83 часа я проехал 2026 километров и достиг окраины городка Хейглер. Я сонно вихлялся по шоссе, когда подъехавший трейлер мигнул фарами, подрулил ближе, и моя команда поддержки принялась уговаривать меня вздремнуть. В этот момент смутные воспоминания о телесериале 1960-х годов «Захватчики» (<emphasis>Invaders</emphasis>) вторглись в мой сон наяву. В этом сериале инопланетяне захватывали Землю, превращаясь в двойников реально существующих людей, но по какой-то причине мизинец у них оставался негнущимся. Внезапно моя команда поддержки превратилась в инопланетян. Я не сводил глаз с их пальцев, придирчиво расспрашивая своего механика о нюансах велосипедной механики и выпытывая у моей подружки интимные подробности, которых инопланетяне не могли знать (или все-таки могли?). Стоя на обочине шоссе среди ночи, в полном велосипедном облачении, не сходя с велосипеда, чтобы в случае чего быстро удрать, я спорил с инопланетянами, лишь бы меня не похитили и не увезли на корабль-матку, зависшую поблизости. Наконец я сдался, вошел и обнаружил, что интерьер НЛО поразительно напоминает трейлер GMC, потому и согласился прилечь, чтобы пройти пресловутое обследование. Спустя девяносто минут, после освежающего сна (к счастью, без каких-либо обследований), я снова сидел в седле велосипеда и мчался по шоссе, посмеиваясь над недавними событиями. К восходу солнца мы уже дружно смеялись вместе с моей командой поддержки, и тем же вечером я рассказал о своих галлюцинациях съемочной группе ABC <emphasis>Wide World of Sports</emphasis>. Эту запись можно увидеть на YouTube.<a l:href="#n_226" type="note">[226]</a></p>
     <p>Итог: рассказы о НЛО и похищениях людей инопланетянами с гораздо большей вероятностью объясняются известным психологическим воздействием земных существ, нежели неизвестными физическими характеристиками внеземных.<a l:href="#n_227" type="note">[227]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Одиноки ли мы во вселенной?</p>
     </title>
     <p>Одиноки ли мы во вселенной? Вопрос законный безотносительно действия системы убеждений, и в данный момент наука предлагает нам однозначно двойственный ответ: мы не знаем. Ответ до сих пор ускользает от нас потому, что контакт пока не состоялся. Почему же нет? В поисках ответа на этот вопрос были написаны целые книги,<a l:href="#n_228" type="note">[228]</a> существует по меньшей мере пятьдесят решений так называемого парадокса Ферми: исходя из принципа Коперника, согласно которому мы не являемся особенными, представителей внеземного разума должно быть столько, что по крайней мере некоторые из них могли додуматься до самовоспроизводящегося космического корабля-робота и осуществимых перемещений в межзвездном пространстве, и если допустить, что по крайней мере некоторые из этих существ на миллионы лет опередили нас в движении по эволюционной шкале времени, можно сделать вывод, что их технологии должны быть достаточно развитыми, чтобы к данному моменту они уже нашли нас. Но поскольку нас не нашли, значит… где же они?<a l:href="#n_229" type="note">[229]</a> Вот мой ответ в стиле Твиттера (140 символов на английском языке): <emphasis>представители внеземного разума скорее всего существуют, но здесь их нет, так как расстояния между звездами огромны, а сами представители встречаются крайне редко. Продолжаем поиски!</emphasis></p>
     <cite>
      <p>Поиск инопланетян – это поиск иголки в стоге сена, поскольку лишь в одной нашей галактике две сотни миллиардов звезд.</p>
     </cite>
     <p>Поиск внеземного разума (SETI) – проблема паттерничности и попыток отличить значимые закономерности сигнала связи от фонового шума в космическом пространстве. Специалисты по поиску внеземного разума разработали систематические алгоритмы и жесткие стандарты действительного сигнала, и этот процесс эффективно упростил Карл Саган в «Контакте», где представители внеземного разума рассудили, что переданная последовательность простых чисел будет отличаться от, скажем, сигналов, подаваемых вращающимися нейтронными звездами. До настоящего момента таких сигналов не было выявлено, и ученые Института SETI продолжают развивать технологии и расширять спектр электромагнитной энергии, чтобы вести поиски в небесах и одновременно сканировать ряд возможных звездных систем. Поистине это поиск иголки в стоге сена, поскольку лишь в одной нашей галактике две сотни миллиардов звезд поражает технические умы, ведущие исследования.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Будут ли представители внеземного разума хоть сколько-нибудь похожи на нас?</p>
     </title>
     <p>Мне с давних пор не дает покоя один из аспектов агентичности инопланетян – изображение представителей ВР в виде двуногих приматов с множеством особенностей строения, присущих человеку. Какова вероятность появления таких существ на некой другой планете? Из сотен миллионов (а возможно, и миллиардов) существ, эволюционировавших здесь, на нашей планете, только на одной генеалогической ветви появились двуногие приматы, и лишь один подвид этой ветви дожил до нынешних дней. Если мы встретимся с представителями внеземного разума, какова вероятность, что они окажутся хоть сколько-нибудь отдаленно похожими на нас, не говоря уже о типичных изображениях инопланетян-похитителей – двуногих приматов с большими головами, огромными миндалевидными глазами, наростами на лбу, инопланетян, говорящих по-английски с диковинным акцентом? Вероятность невелика, и я бы не назвал ее даже низкой.</p>
     <p>Тем не менее я могу ошибаться, и не кто иной, как эволюционный теоретик Ричард Докинз, возразил мне по этому самому вопросу после того, как директор его фонда снял в коротком видеоматериале для YouTube меня в костюме инопланетянина, объясняющим, почему я считаю, что шансы на существование разумных и технически развитых инопланетян вроде тех, которых мы видим в фильмах и слышим в рассказах о похищениях, близки к нулю.<a l:href="#n_230" type="note">[230]</a> Докинз писал:</p>
     <cite>
      <p>Я согласился бы [с Шермером] и поспорил против того, что инопланетяне – двуногие приматы, и думаю, что об этом стоило заявить, но, по-моему, он сильно переоценивает вероятность обратного. [Палеонтолог из Кембриджского университета] Саймон Конуэй-Моррис, авторитетом которого невозможно пренебречь, считает весьма вероятным то, что инопланетяне действительно окажутся двуногими приматами. [Эволюционный биолог из Гарвардского университета] Эд Уилсон по меньшей мере не отказывается высказывать предположение, что, если бы не катастрофа в конце мелового периода, динозавры могли бы произвести нечто вроде прилагающегося.</p>
     </cite>
     <p>Я отвечал Докинзу в духе приведенного выше, что если бы появление разумной, технологически развитой двуногой гоминиды имело определенную степень неизбежности ввиду особенностей развития эволюции, тогда это появление случилось бы уже не раз. Ответ Докинза показателен:</p>
     <cite>
      <p>Вы бросаетесь из крайности в крайность. В том эпизоде фильма вы подразумеваете ошеломляющую редкость, такую редкость, что не ожидаете появления двух гуманоидных форм жизни в целой вселенной. Теперь же вы говорите об «определенной степени неизбежности» и справедливо указываете, что определенная степень неизбежности предсказывала бы эволюционирование гуманоидов на Земле не один раз, а более! Так что да, можно сказать, что гуманоиды <emphasis>весьма </emphasis>маловероятны, но не обязательно <emphasis>настолько </emphasis>маловероятны! Все, что относится к «определенной степени неизбежности», подразумевает миллионы и даже миллиарды гуманоидных форм жизни во вселенной просто потому, что количество доступных планет настолько велико. Так вот, мое предположение – среднее между двумя вашими крайностями. Я согласен с вами, что гуманоиды редки; об этом свидетельствует уже тот факт, что на Земле они эволюционировали только один раз. Вместе с тем я полагаю, что гуманоиды не настолько редки, чтобы статистически превосходные степени, которые вы позволили себе употребить в видеоматериале, оказались оправданными.<a l:href="#n_231" type="note">[231]</a></p>
     </cite>
     <p>Уместное замечание. Однако наша с Докинзом проблема заключается в нашем шовинизме. Как говарил Карл Саган, мы углеродные шовинисты. И вместе с тем кислородные, температурные, позвоночные, млекопитающие, приматные шовинисты и многие другие. Шовинистические представления о том, что представители ВР будут общаться посредством радиосигналов, что их интеллект примет форму, схожую с нашей, и особенно о том, что они социальные существа, создающие цивилизации – антропоморфизмы, не имеют никакой основы в действительности. Мы не в состоянии общаться даже с такими разумными земными существами, как человекообразные обезьяны и дельфины, так что с нашей стороны слишком самонадеянно считать, что мы сумеем расшифровать сообщения представителей внеземного разума, опередивших нас в развитии на миллионы лет.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_11.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 8. Двуногий динозавр как разумный инопланетянин</strong></p>
     <p>Если бы историю жизни на Земле можно было запустить повторно, могли бы некоторые из выживших динозавров стать двуногими пользователями орудий? Палеонтолог Дейл Э. Рассел полагает, что из двуногого динозавра мог бы в ходе эволюции развиться рептильный гуманоид, изображенный здесь Мэттом Коллинзом по оригинальной иллюстрации Рассела в издании Д. Э. Рассела и Р. Сегина «Реконструкция маленького теропода мелового периода <emphasis>Stenonychosaurus inequalis </emphasis>и гипотетического динозавроида», Национальные музеи Канады, Национальный музей естественных наук, 1982.</p>
     <empty-line/>
     <p>В этом случае у меня есть сильные подозрения, что наша слепота объясняется тем, что я называю «<emphasis>комплексом Протагора</emphasis>» – «человек есть мера всех вещей», – когда мы проецируем себя на инопланетных Других. Для сравнения рассмотрим неандертальцев. Если хваленый интеллект приматов настолько высок, почему же они не выжили?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Неандертальцы как инопланетяне</p>
     </title>
     <p>Неандертальская ветвь отделилась от нашего общего предка примерно 690–550 тысяч лет назад, неандертальцы появились в Европе по меньшей мере 242 тысячи (а может, и 300 тысяч) лет назад и пользовались свободой действий на этой территории на протяжении четверти миллиона лет. Их череп был почти таким же вместительным, как наш (в диапазоне от 1245 до 1740 куб. см, со средним значением 1520 куб. см – по сравнению со средним значением для нас 1560 куб. см), физически они были крепче нас, с бочкообразной грудной клеткой и мощными мышцами, и пользовались довольно сложным набором из примерно 60 различных орудий. Приведенные на бумаге доводы позволяют предположить, что у неандертальцев имелись все шансы «стать нами», то есть технически развитым разумным видом, способным совершать путешествия в космосе и устанавливать межпланетную связь.</p>
     <p>Но, копнув глубже, мы увидим: нет почти никаких свидетельств тому, что неандертальцы когда-нибудь сумели бы «продвинуться» дальше того уровня, на котором они находились, когда исчезли 30 тысяч лет назад. Несмотря на то, что палеоантропологи расходятся по множеству вопросов, в литературе они почти единодушно соглашаются с тем, что неандертальцы вовсе не шли по пути к тому, чтобы «стать нами». Они были организмами, идеально адаптированными для той среды, в которой существовали.<a l:href="#n_232" type="note">[232]</a></p>
     <p>Палеоантрополог Ричард Клейн в своем авторитетном труде «Карьера человека» (<emphasis>The Human Career</emphasis>) пришел к выводу, что «археологические материалы свидетельствуют о том, что почти во всех выявленных отношениях, к которым относятся артефакты, изменения мест стоянки, способность приспосабливаться к экстремальным природным условиям, добыча пропитания, и т. д., неандертальцы с поведенческой точки зрения уступали их современным преемникам, и, судя по их характерной морфологии, поведенческое несовершенство вполне могло корениться в их биологической структуре».<a l:href="#n_233" type="note">[233]</a> Европа принадлежала неандертальцам по меньшей мере 250 тысячелетий, их не сдерживало присутствие других гоминид, однако орудия и культура неандертальцев не просто примитивнее, чем у Homo sapiens; неандертальцы не выказывали почти никаких признаков изменений, а тем более движения в сторону социальной глобализации. Палеоантрополог Ричард Лики отмечал, что орудия неандертальцев «оставались неизменными на протяжении более чем 200 тысяч лет – по-видимому, этот технологический застой не допускает работы всего человеческого мозга полностью. Только когда 35 тысяч лет назад на сцену ворвались культуры позднего палеолита, инновации и произвольный порядок получили широкое распространение».<a l:href="#n_234" type="note">[234]</a></p>
     <p>Аналогично, неандертальские предметы искусства сравнительно грубы и примитивны, к тому же вспыхивает немало споров о том, не являются ли многие из этих объектов результатом действия сил природы или искусственных манипуляций.<a l:href="#n_235" type="note">[235]</a> Самое поразительное исключение из этого правила – знаменитая неандертальская флейта из кости, датированная 40–80 тыс. лет назад, присутствие которой, по мнению некоторых археологов, означает, что создатель флейты обладал музыкальностью. Однако даже биолог Кристофер Уиллс, один из немногих отрицающих неполноценность неандертальцев, признавал: вполне возможно, что отверстия в кости проделаны животным, которое грызло эту кость, а не каким-нибудь палеолитическим Иэном Андерсоном. И хотя Уиллс утверждал, что «недавние важные открытия указывают, что ближе к концу своего пути неандертальцы могли достичь значительного технологического прогресса», ему приходится признать, что «пока неясно, произошло ли это в результате контактов с кроманьонцами или с другими более развитыми людьми, или неандертальцы сумели продвинуться вперед без посторонней помощи».<a l:href="#n_236" type="note">[236]</a></p>
     <p>Вероятно, самое эффектное притязание неандертальцев на «гуманизм» – это похороны умерших, во время которых трупам старательно придавали позу эмбриона и осыпали цветами. К этому примеру я обратился в своей книге «Как мы верим» о происхождении религии,<a l:href="#n_237" type="note">[237]</a> однако результаты новых исследований оспаривают такое толкование. Клейн отмечал, что могилы «могли копать просто для того, чтобы убрать трупы из мест обитания» и что в шестнадцати из двадцати наиболее изученных местах погребения «тела были туго согнуты (почти в позу эмбриона), что может указывать либо на погребальный ритуал, либо просто на желание выкопать наименьшую из возможных погребальную траншею».<a l:href="#n_238" type="note">[238]</a> Палеоантрополог Иэн Таттерсолл соглашается: «Даже периодически хоронить умерших неандертальцы могли просто для того, чтобы предотвратить набеги гиен на места обитания человека, или этим ритуалам можно дать другое подобное прозаическое объяснение, так как неандертальским местам погребения недостает «погребального инвентаря», свидетельствующего о ритуале и вере в загробную жизнь».<a l:href="#n_239" type="note">[239]</a></p>
     <p>Немало выводов было сделано на основании возможности наличия у неандертальцев языка – типичного компонента современного интеллекта. Эти выводы в лучшем случае умозрительны, поскольку мягкие ткани мозга и голосового аппарата не превращаются в окаменелости. Умозаключения можно сделать по виду подъязычной кости, входящей в состав голосового аппарата, а также по форме основания черепа. Но обнаружение фрагмента явно неандертальской подъязычной кости не позволило сделать окончательный вывод, или, как сказал Таттерсолл, «такой довод, как подъязычная кость, выглядит убедительно, но если рассматривать в качестве свидетельства основание черепа, а также то, что предполагают археологические находки о способностях неандертальцев и их предшественников, трудно не прийти к выводу о том, что членораздельная речь в том виде, в каком мы знаем ее сегодня, – привилегия одних только современных людей».<a l:href="#n_240" type="note">[240]</a></p>
     <p>Что касается строения черепа, то у млекопитающих основание черепа плоское, а у человека выгнутое (в связи с тем, насколько высоко в горле находится гортань). Среди прародителей-гоминид основание черепа совсем не выгнутое у австралопитеков, немного выгнутое – у Homo erectus и еще сильнее – у архаичного Homo sapiens. Однако у неандертальцев изгиб исчезает, и это свидетельство не укладывается в рамки теории о неандертальском языке, как продолжал Лики: «Судя по основанию их черепа, неандертальцы были наделены более бедными вербальными навыками, чем другие архаичные разновидности человека разумного, жившие несколько сотен тысяч лет до того. Складка в основании черепа у неандертальцев была выражена в меньшей степени, чем у Homo erectus».<a l:href="#n_241" type="note">[241]</a></p>
     <p>Затем Лики вопреки фактам предположил, что могло произойти, если бы выжили еще более ранние предки-гоминиды: «Полагаю, если бы по какой-либо ошибке природы популяции Homo habilis и Homo erectus существовали до сих пор, мы могли бы проследить на их примере промежуточные стадии развития языка. Пробел между нами и остальной природой был бы восполнен нашими предками».<a l:href="#n_242" type="note">[242]</a> Эта «ошибка природы» – случайность на нашей шкале времени, позволившая нам выжить в отличие от других гоминид. Поэтому Лики заключил: «Homo sapiens в конце концов эволюционировали как потомки первых людей, но ничего неизбежного в этом не было».<a l:href="#n_243" type="note">[243]</a> Иэн Таттерсолл также исходил в своих рассуждениях из случайности: «Если бы мы присутствовали при какой-либо ранней стадии эволюции человека и располагали некоторыми знаниями о прошлом, то могли бы с достаточной точностью предсказать, что будет дальше. Но Homo sapiens ни в коем случае не организм, который действует так же, как его предшественники, только немного лучше; он представляет собой нечто совершенно иное и потенциально весьма опасное. Что-то из ряда вон выходящее, хоть и совершенно случайное, произошло при рождении нашего вида».<a l:href="#n_244" type="note">[244]</a></p>
     <p>Если бы неандертальцы выиграли, а мы проиграли, у нас были бы все причины полагать, что они до сих пор существовали бы в условиях культуры каменного века с охотой, рыболовством и собирательством, блуждали бы по внутренним районам Европы небольшими группами, состоящими из пары дюжин человек, выживали в мире без деревень и городов, без музыки и живописи, без науки и техники… в мире, настолько отличающемся от нашего, что он кажется почти немыслимым.</p>
     <cite>
      <p>Исторические эксперименты один за другим дают все тот же ответ: мы – неожиданная случайность природы, прихоть эволюции, удачное совпадение.</p>
     </cite>
     <p>Так и в том случае, если бы вымерли люди, неандертальцы и прочие наши предки-гоминиды, а человекообразные или прочие обезьяны выжили: человекообразные обезьяны никогда не демонстрировали никакой склонности к культурной эволюции, ни сейчас, ни по свидетельствам окаменелостей, а нечеловекообразные обезьяны на протяжении десятков миллионов лет расселяются по Азии и Новому Свету без каких-либо препятствий со стороны гоминид, но не делают ни единого шага к развитию сложной культуры.</p>
     <p>Палеонтологическая летопись по-прежнему фрагментарна и несвязна, но уже достаточно полна, чтобы свидетельствовать о том, что последние тридцать миллионов лет по самым скромным нашим оценкам сотни видов приматов живут в укромных уголках влажных лесов всего мира. В последние десять миллионов лет десятки видов человекообразных обезьян нашли себе ниши на планете, и в последние шесть миллионов лет – с тех пор, как гоминиды отделились от общих предков горилл, шимпанзе и орангутангов – десятки двуногих, пользующихся орудиями видов гоминид, ведут борьбу за выживание. Если появление этих гоминид было настолько неизбежно по законам эволюционного прогресса, почему же тогда лишь горстка из мириад человекообразных обезьян и гоминид ухитрилась выжить? Если смышленость – настолько предсказуемый результат проявляющихся сил природы, тогда почему только один вид гоминид сумел прожить достаточно долго, чтобы задаться этим вопросом? Что стало с другими двуногими, пользовавшимися орудиями представителями рода австралопитеков: <emphasis>Australopithecines anamensis, afarensis, africanus, aethiopicus, robustus, boisei, garhi</emphasis>? Что случилось с обладателями вместительного мозга, генераторами культуры из рода <emphasis>Homo – Homo habilis, rudolfensis, ergaster, erectus, heidelbergensis, neanderthalensis</emphasis>? Если большой мозг – это настолько здорово, почему же вымерли все его обладатели, кроме одного вида?</p>
     <p>Исторические эксперименты один за другим дают все тот же ответ: мы – неожиданная случайность природы, прихоть эволюции, удачное совпадение. Так и подмывает попасться в древнейшую ловушку для всех животных, ищущих закономерности и создающих повествования, – поместить себя на место центрального паттерна в истории, чтобы обрести цель и смысл в удивительном космосе, где так много зависит от случайного стечения обстоятельств. Однако сигналы скептицизма должны звучать всякий раз, когда кто-либо утверждает, будто бы наука доказала, что наши сокровенные желания и древнейшие мифы все-таки истинны. Если в этом повествовании и есть неизбежность, то лишь в том, что ищущее цель животное сочтет целью природы себя. Вот в чем заключается сама суть агентичности инопланетян.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Инопланетяне и боги</p>
     </title>
     <p>Представление об инопланетянах как намеренно действующих агентах служит связующим звеном между верой и религией и приравнивает инопланетян к божествам. Эта связь подробно отражена специалистом по истории техники Джорджем Базалла в книге «Цивилизованная жизнь во вселенной» (<emphasis>Civilized Life in the Universe</emphasis>). Базалла отмечает: «В идее превосходства пришельцев с неба нет ни новизны, ни научности. Это широко распространенное и давнее убеждение в религиозной мысли. Аристотель делил свою вселенную на две обособленные области: высшие небесные сферы и низшие земные». Включение Аристотеля в христианское богословие привнесло это убеждение в эпоху Средневековья. «Христиане населяли небесные сферы вместе с Богом, святыми, ангелами различного ранга и душами умерших. Эти бессмертные небесные существа по положению были выше простых смертных, населяющих низшие земные сферы». Несмотря на то, что революция Коперника преобразила аристотелевскую космологию, «вера в то, что существа, живущие на далекой планете, превосходят человеческий род», сохранилась по сей день, и «религиозные элементы по-прежнему присутствуют в представлениях о внеземной жизни даже теперь, при изучении ее в XXI веке».<a l:href="#n_245" type="note">[245]</a></p>
     <p>В 2001 году я проводил исследование о первых специалистах по SETI, в большинстве своем некогда религиозных, но со временем ставших либо атеистами, либо агностиками.<a l:href="#n_246" type="note">[246]</a> Радиоастроном Фрэнк Дрейк, автор канонического «уравнения Дрейка», воспитанный «в чрезвычайно строгом духе баптизма, с воскресной школой каждое воскресенье», сделал следующее наблюдение: «Значительное влияние на меня и, думаю, на многих специалистов по SETI оказало близкое и подробное знакомство с фундаменталистской религией. Беседуя с людьми, принимавшими активное участие в поиске внеземного разума, вы убедитесь, что процесс происходил именно так: их либо подвергали воздействию фундаменталистской религии, либо донимали ею. Так что в некоторой мере это реакция на строгое религиозное воспитание».<a l:href="#n_247" type="note">[247]</a> В своей книге «Есть там кто-нибудь?» (<emphasis>Is Anyone Out There?</emphasis>), опубликованной в 1992 году и посвященной этому вопросу, Дрейк даже предполагал, что «бессмертие может быть вполне обычным явлением для внеземных существ».<a l:href="#n_248" type="note">[248]</a> Контакт с ВР многие люди могут приравнивать ко второму пришествию. Первопроходец SETI Мелвин Калвин отмечал: «Это событие могло бы оказать заметное воздействие. Это настолько широкий и значительный предмет внимания для каждого, где бы он ни находился, что, я думаю, люди прислушаются. Полагаю, это все равно что создать новую религию и повести за собой множество последователей».</p>
     <p>Многие другие ученые и дальновидные фантасты согласны с ним. Ученый и автор научной фантастики Дэвид Брин предположил, что SETI сочетает «серьезную и перспективную науку с восторженным рвением, которое, кажется, граничит (временами) с мистикой, – вероятно, сколько религиозным, столько и результатом науки или научной фантастики. И действительно, для некоторых людей контакт с развитыми инопланетными цивилизациями может иметь во многом столь же возвышенное или обнадеживающее значение, как любая более традиционная идея «спасения свыше».<a l:href="#n_249" type="note">[249]</a> В речи, произнесенной в 2003 году в Калтехе, выдающийся автор научной фантастики Майкл Крайтон высказал мнение, что «SETI – это, бесспорно, религия», и отметил: «Согласно определению, вера – твердое убеждение в чем-либо, чему нет доказательств. Убежденность в том, что во вселенной существуют другие формы жизни, – вопрос веры. Нет ни единой крупицы доказательств существования других форм жизни, и за сорок лет поисков ничего так и не было обнаружено. Никаких очевидных причин придерживаться этого убеждения попросту нет».<a l:href="#n_250" type="note">[250]</a></p>
     <cite>
      <p>«Современный поиск инопланетян является, по сути дела, частью древних религиозных исканий».</p>
     </cite>
     <p>«Чем я озабочен сильнее, так это степенью, в которой современный поиск инопланетян является, по сути дела, частью древних религиозных исканий», – писал астробиолог и консультант SETI Пол Дэвис в своей книге 1995 года «Мы одиноки?» (<emphasis>Are we alone?</emphasis>).<a l:href="#n_251" type="note">[251]</a> Через пятнадцать лет, когда небеса по-прежнему безмолвствовали, Дэвис отметил в «Зловещем молчании» (<emphasis>The Eerie Silence</emphasis>), что «проект такого масштаба и глубины, как SETI, нельзя отделять от более широкого культурного контекста, поскольку он также предлагает нам видение преображенного мира и содержит притягательное обещание, что мир может преобразиться как угодно скоро, в любой день».<a l:href="#n_252" type="note">[252]</a> Даже Карл Саган, ученый, ассоциирующийся с инопланетянами в большей мере, чем кто-либо до него или до настоящего времени, и в равной степени прославившийся своим скептицизмом в отношении религии, тем не менее упомянул о значении SETI: «Он имеет непосредственное отношение к мифу, фольклору, религии, мифологии; представители каждой человеческой культуры так или иначе задавались вопросами этого типа».<a l:href="#n_253" type="note">[253]</a> Он даже как будто бы вновь приписал божество космосу посредством ВР как связующего звена в «Контакте», когда его героиня Элли обнаруживает, что число «пи» (соотношение длины окружности круга к его диаметру) численно зашифровано в космосе, и доказывает, что вселенную замыслил сверхразум:</p>
     <cite>
      <p>Круг этот гласил – Вселенная сотворена. В какой бы галактике ты ни оказался, возьми длину окружности, раздели ее на диаметр, вычисли с достаточной точностью и увидишь чудо – другой круг, нарисованный в километрах за запятой. В ткани пространства, в природе материи, как на величайшем шедевре, запечатлен этот круг – подпись Творца, чей разум выше людей, демонов и богов, «обслуживающего персонала», строителей тоннелей и древнее Вселенной (пер. Ю. Соколова).<a l:href="#n_254" type="note">[254]</a></p>
     </cite>
     <p>Почему столько людей – теистов и атеистов, теологов и ученых – верят в существование высших небесных существ? Базалла ссылается на психолога Роберта Планка, который полагает, что человек наделен эмоциональной потребностью верить в воображаемые существа.<a l:href="#n_255" type="note">[255]</a> «Несмотря на всю научную атрибутику, – пишет Базалла, – инопланетяне, о которых говорят ученые, такие же воображаемые, как духи и божества из религий или мифов».<a l:href="#n_256" type="note">[256]</a> Специалист по истории науки Стивен Дик в своем авторитетном двухтомнике по истории идеи внеземного разума «Множественность миров» и «Биологическая вселенная» (<emphasis>Plurality of Worlds, The Biological Universe</emphasis>) полагает: когда ньютоновская механическая вселенная сменила средневековую духовную, осталась обширная и безжизненная пустота, которую современная наука заполнила с помощью ВР.<a l:href="#n_257" type="note">[257]</a> Сюзан Клэнси завершила свое исследование людей, похищенных инопланетянами, с оттенком грусти пожалев о своем неверии в эти высшие существа:</p>
     <cite>
      <p>Убежденность в том, что инопланетяне похищают людей, можно рассматривать как своего рода религиозное кредо, основанное на вере, а не на фактах. В сущности, обширный свод научных данных указывает на наличие у верующих психологических преимуществ: они счастливее, здоровее, относятся к своей жизни оптимистичнее, чем люди, которым недостает подобных убеждений. Мы живем в эпоху преобладания науки и техники, когда традиционные религии находятся под ударом. Разве нет смысла в том, чтобы переодеть наших ангелов и богов в скафандры и преподнести их заново под видом инопланетян?<a l:href="#n_258" type="note">[258]</a></p>
     </cite>
     <p><emphasis>Представители внеземного разума – это мирские боги, божества для атеистов</emphasis>.</p>
     <p>Неутомимая исследовательница ВР Джилл Тартер, которая не выносит ни небрежности, ни сентиментальности в своей строгой научной программе, в ответ на мое высказанное в обзорной статье для журнала <emphasis>Science </emphasis>первоначальное предположение, что представители ВР – мирские боги,<a l:href="#n_259" type="note">[259]</a> пренебрежительно отнеслась к подобной классификации. Она справедливо заметила, что «физика, а не вера, определяет любое успешное обнаружение SETI долгосрочными техническими средствами (и, возможно, техническими специалистами, которые их изобрели)» и что «мы продолжаем поиски, потому что хотим знать ответ на очень давний вопрос, известный в форме «одиноки ли мы»? Все это верно. Почему же Джилл Тартер продолжает поиски знамений в небесах?</p>
     <cite>
      <p>Я ищу из любопытства, а не для того, чтобы найти некое божество, будь оно мирским или иным! Я не знаю ответа на тот самый давний вопрос, но с воодушевлением пользуюсь всеми имеющимися инструментами, чтобы найти ответ на него, точно так же как меня вдохновляет возможность пользоваться другими инструментами, чтобы понять природу темного вещества, или состояние темной энергии, или выяснять, как образовались планеты-гиганты – в результате скоплений или неуправляемой гравитационной неустойчивости. Все это совершенно законные научные вопросы о вселенной, в которой мы находимся. Тем не менее вы с Базаллой швыряетесь в меня и моих коллег обвинениями в исключительно религиозной мотивации, но сквозь пальцы смотрите на тех специалистов по космологии (и их издателей), заголовки книг которых пестрят словом «Бог».<a l:href="#n_260" type="note">[260]</a></p>
     </cite>
     <p>Логично. Добавлю еще, что я никоим образом не ставлю специалистов по SETI на одну доску с уфологами и исследователями похищений людей инопланетянами. SETI – это наука, уфология – псевдонаука. Искания SETI элитарны, искания уфологии носят популистский характер. Среди специалистов по SETI преобладают обладатели ученых степеней – астрономы, физики и математики, а уфология – сфера деятельности преимущественно неквалифицированных дилетантов. SETI принимает нулевую гипотезу, согласно которой инопланетяне не существуют, пока не состоялся контакт; уфология решительно отвергает нулевую гипотезу и начинает с допущения, что контакт уже состоялся.</p>
     <p>К чему я стремлюсь, так это к более глубокой мотивации поисков, к психологической основе убеждения, что где-то там, в бесконечном космосе с триллионами звезд и планет, есть другие разумные и действующие намеренно существа, значительно превосходящие нас. Я утверждаю, что сначала появляется вера, а за ней следуют поиски свидетельств цели этой веры. В этом нет ничего плохого, так в большинстве случаев действует наука. Дарвин и Уоллес верили, что новые виды создает некая естественная сила (в противоположность сверхъестественному творцу) и нашли ее в виде естественного отбора. Эйнштейн и Хаббл верили, что крупномасштабную структуру вселенной можно понять благодаря изучению действия законов природы, а не сверхъестественного вмешательства, и нашли для этого законы относительности и тяготения. Мы ищем окончательные объяснения по той причине, что мы – высматривающие паттерны и предполагающие действие агентов приматы, мозг которых запрограммирован находить паттерны и агентов, даже если эти паттерны – не что иное как природа, а агенты – просто законы природы или другие существа во плоти. Разумеется, мы должны искать дальше. Этим мы и занимаемся. Мы – исследователи. Так в духе научных исследований и должны продолжаться поиски.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>10</p>
     <p>Вера в заговоры</p>
    </title>
    <section>
     <p>Агентичности незачем быть такой же эфемерной, как призраки, боги, ангелы и демоны. Действующие силы, или агенты, могут состоять из плоти и крови и вместе с тем сохранять элемент почти невидимости, быть скрытыми от наших обычных чувств, действовать тайно, приобретать известность по результатам этих действий. Такая форма агентичности более широко известна под названием <emphasis>заговора</emphasis>, следствием из нее является <emphasis>теория заговора</emphasis>.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Паттерн заговора</p>
     </title>
     <p>Теории заговора – совсем не то, что сами заговоры. Независимо от того, стало убийство Джона Кеннеди следствием заговора или нет (я убежден в последнем), теорий этого заговора существует множество – как и в случае с убийствами Роберта Фрэнсиса Кеннеди, Мартина Лютера Кинга и Малкольма Икса, с исчезновением Джимми Хоффа, со смертью принцессы Дианы и звезд рока, не говоря уже о теориях заговора, связанных с фторированием водопроводной воды, с инверсионными следами реактивных самолетов, выбрасывающих в атмосферу химические и биологические вещества (химиотрассы), с распространением СПИДа и других инфекционных заболеваний, распространением кокаина и огнестрельного оружия в гетто, с пиком добычи нефти и спроса на нее, а также связанного с ними подавления нефтяными компаниями разработок технологий использования альтернативных видов энергии, с высадкой на Луну, которой не было, с приземлениями НЛО, которые были, с неблаговидными действиями Федерального резерва, с Новым мировым порядком, с Трехсторонней комиссией, с Советом по международным отношениям, с Комитетом 300, с тайным обществом «Череп и кости», с тамплиерами, масонами, иллюминатами, с Бильдербергским клубом, с Ротшильдами, с Рокфеллерами, с сионскими мудрецами и Сионистским оккупационным правительством, с сатанистами и обрядами культов сатаны и т. д. Этот список можно продолжать до бесконечности.</p>
     <cite>
      <p>Поскольку заговоры действительно случаются, нельзя просто отмахиваться от всех теоретиков заговора скопом.</p>
     </cite>
     <p>Термин «теория заговора» зачастую употребляется пренебрежительно, чтобы показать, что какое-либо объяснение того или иного события весьма маловероятно, абсурдно на грани фанатизма и что те, кто распространяет подобные теории, скорее всего сумасшедшие. Но поскольку заговоры действительно случаются, нельзя просто отмахиваться от всех теоретиков заговора скопом. Так чему же нам следует верить, когда мы сталкиваемся с теорией заговора? Какие характеристики теории заговора указывают на то, что она скорее всего ошибочна?</p>
     <empty-line/>
     <p>1. Существует очевидный рисунок из соединенных точек, которые могут или не могут быть соединены причинно-обусловленным образом. Когда фигуранты Уотергейтского скандала признались во взломе или когда Усама бен Ладен похвалялся триумфом 11 сентября, можно не сомневаться в том, что этот паттерн реален. Но в отсутствие явных свидетельств в поддержку причинно-следственной связи между точками паттерна или когда эти свидетельства могут с тем же успехом объясняться какой-нибудь другой причинной цепочкой или даже случайностью, теория заговора скорее всего ошибочна.</p>
     <p>2. Действующим силам, или агентам, стоящим за паттерном заговора, требуется почти сверхчеловеческая сила, чтобы справиться со своей задачей. Нам всегда следует помнить о том, насколько несовершенны человеческие поступки, а также о том, что всем нам от природы свойственно ошибаться. В большинстве случаев большую часть времени большинство людей действует далеко не так эффективно, как нам представляется.</p>
     <p>3. Чем сложнее заговор, чем больше элементов требуется ему для успешного осуществления, тем меньше вероятность, что он окажется правдой.</p>
     <p>4. Чем больше людей вовлечено в заговор, тем меньше вероятность, что все они смогут умолчать о своих тайных действиях.</p>
     <p>5. Чем более масштабным и приземленным считается заговор – управление целой страной, экономической или политической системой, особенно если подразумевается мировое господство, – тем меньше вероятность, что он окажется правдой.</p>
     <p>6. Чем заметнее разрастается теория заговора – от мелких событий, которые вполне могут оказаться правдой, до более значительных, правдоподобность которых гораздо менее вероятна, – тем меньше шансов, что теория имеет под собой реальное основание.</p>
     <p>7. Чем старательнее теория заговора приписывает знаменательный и важный смысл и толкование событиям, которые выглядят безобидными и незначительными, тем меньше вероятность, что эта теория окажется правдой.</p>
     <p>8. Чем заметнее тенденция к смешению фактов и предположений без различия между ними и без попытки определить степень их правдоподобия, тем меньше вероятность, что такая теория заговора отражает действительность.</p>
     <p>9. Крайняя враждебность по отношению ко всем правительственным учреждениям или частным организациям без разбору, а также сильные подозрения против них указывают на то, что теоретик заговора не в состоянии сделать различие между действительными и вымышленными заговорами.</p>
     <p>10. Если теоретик заговора упрямо защищает теорию заговора вплоть до отказа рассматривать альтернативные объяснения событий, о которых идет речь, отвергает все свидетельства, опровергающие его теорию, и демонстративно ищет только доказательства в поддержку того, что он уже признал истиной, скорее всего, он заблуждается, и заговор – плод его воображения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Почему люди верят в заговоры</p>
     </title>
     <p>Почему люди верят в весьма маловероятные заговоры? По-моему, по той причине, что их фильтры, выявляющие паттерны, широко открыты, следовательно, любые паттерны признаются истинными, а потенциально ложные паттерны никак не отсеиваются. Теоретики заговора соединяют точки произвольных событий, получая значимые паттерны, а затем наполняют эти паттерны намерением и действием. Добавим к этим свойствам предвзятость подтверждения и ретроспективную предвзятость (когда мы приспосабливаем объяснения, сделанные постфактум, к событиям, об осуществлении которых нам уже известно), и мы получим основание для когнитивной деятельности, связанной с теорией заговора.</p>
     <p>Образцы этих процессов можно найти в книге Артура Голдвега «Культы, заговоры и тайные общества» (<emphasis>Cults, Conspiracies and Secret Societies</emphasis>, 2009), охватывающей всевозможные темы – от масонов, иллюминатов и Бильдербергской группы до черных вертолетов и Нового мирового порядка. «Когда происходит нечто знаменательное, все, что непосредственно предшествует этому событию или следует за ним, также выглядит знаменательным. Даже самые обыденные детали наполняются значением», – объяснял Голдвег, приводя в качестве первого примера убийство Джона Кеннеди.</p>
     <cite>
      <p>При уже имеющихся у нас знаниях… пленка, отснятая на Дили-Плаза 22 ноября 1963 года, прямо-таки изобилует загадками и парадоксами: от странных выжидательных выражений на лицах зрителей на поросшем травой холме за несколько мгновений до выстрелов (<emphasis>о чем они думают?</emphasis>) до игры теней на заднем плане (<emphasis>может быть, вспышка вон там, на переходе – солнечный блик на стволе оружия?</emphasis>). Каждая мелочь, режущая глаз, каждый произвольный выступ визуальной текстуры выглядит подозрительно.<a l:href="#n_261" type="note">[261]</a></p>
     </cite>
     <p>Прибавьте к этим факторам то, как убедительно может связать их воедино хорошее повествование – вспомните «Дж. Ф. Кеннеди» Оливера Стоуна или «Ангелы и демоны» Дэна Брауна, и то, и другое в равной степени беллетристика, – и вы получите формулу агентичности заговора.</p>
     <p>Этот эффект я испытал на себе, когда побывал на Дили-Плаза, где в любой день теоретики заговора готовы (за умеренную мзду) устроить вам экскурсию и показать, где прятались снайперы в тот роковой день. На снимке (рис. 9) мой экскурсовод показывает, что один из снайперов скрывался в канализационном люке; затем тот же человек показал мне место, где за оградой на вершине поросшего травой холма прятался второй снайпер. На протяжении часа с лишним этот специалист по заговорам соединял точки, создавая осмысленные паттерны, которые он наполнял намеренным действием.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_12.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 9. Дили-Плаза и теоретики заговора против Джона Кеннеди</strong></p>
     <p>В любой день теоретики заговора на Дили-Плаза устроят вам экскурсию и покажут, где прятались снайперы. Здесь мой экскурсовод показывает, что один из этих снайперов скрывался в канализационном люке. <emphasis>Из собрания автора, фото Реджины Хьюз</emphasis>.</p>
     <empty-line/>
     <p>Так почему же люди верят в заговоры? Полезно в этом случае различать <emphasis>трансценденталистов </emphasis>и <emphasis>эмпириков. Трансценденталисты </emphasis>склонны верить, что все взаимосвязано и что у каждого события есть причина. <emphasis>Эмпирикам </emphasis>свойственно считать, что произвольность и совпадения взаимодействуют с причинной сетью нашего мира и что убежденность зависит от свидетельств в поддержку каждого отдельного утверждения. Проблему для скептиков представляет то, что трансцендентализм интуитивен, а эмпиризм нет. Наша предрасположенность к паттерничности и агентичности естественным образом приводит нас в трансценденталистский лагерь, где считают, что события разворачиваются в мире в соответствии с заранее заданной логикой, в то время как эмпирический метод предписывает сохранять скептицизм, пока утверждение не доказано, в противном случае требует согласованных усилий, которых большинство из нас не прилагает. Таким образом, сначала следует психология убеждения, и только потом свидетельства. Как однажды провозгласила группа <emphasis>Buffalo Springfield</emphasis>, «<emphasis>паранойя ранит глубоко и вползает в твою жизнь</emphasis>».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как проверить теорию заговора: правда о знатоках правды об 11 сентября</p>
     </title>
     <p>Мой опыт общения с знатоками правды об 11 сентября послужит образцом тому, как надо проверять обоснованность теорий заговора. Этот опыт был приобретен после публичной лекции в 2005 году, когда меня поймал за пуговицу один режиссер-документалист с амбициями Майкла Мура, стремящийся раскрыть заговор, связанный с событиями 11 сентября.</p>
     <p>– Вы имеете в виду заговор Усамы бен Ладена и «Аль-Каиды» напасть на США? – задал я риторический вопрос, уже зная, что будет дальше.</p>
     <p>– От вас хотят, чтобы вы считали именно так.</p>
     <p>– Кто хочет? – спросил я.</p>
     <p>– Правительство, – он перешел на шепот, словно его могли подслушать в любой момент.</p>
     <p>– Но ведь Усама и представители «Аль-Каиды» сами сказали, что это их рук дело, – напомнил я, – и буквально сияли, празднуя триумф.</p>
     <p>– А, вы говорите о той видеозаписи Усамы, – понимающе подхватил он. – Ее фальсифицировало ЦРУ и слило в американскую прессу, чтобы ввести нас в заблуждение. Кампания по дезинформации продолжается с самого 11 сентября.</p>
     <p>– Откуда вы знаете? – спросил я.</p>
     <p>– Дело в том, что 11 сентября окружают необъяснимые аномалии, – ответил он.</p>
     <p>– Какие это?</p>
     <p>– Такие, как факт, что сталь плавится при температуре 2777° Фаренгейта (1525° Цельсия), а авиатопливо сгорает всего при 1517° Фаренгейта (825° Цельсия). Сталь не плавится – башни не рушатся.</p>
     <p>В этот момент я прекратил разговор и отказался от интервью, точно зная, какой диалог последует: если я не в состоянии объяснить каждую мелкую деталь событий того рокового дня в сентябре 2001 года, этот недостаток знаний будет воспринят как прямое доказательство того, что 11 сентября срежиссировано Бушем, Чейни и Рамсфелдом, а также ЦРУ, чтобы внедрить их план мирового господства и Новый мировой порядок, с GOD (gold, oil, drugs – золото, нефть, наркотики) в качестве источника финансирования, с похожей на нападение на Перл-Харбор атакой на Всемирный торговый центр и Пентагон, призванной служить оправданием для войны. Доказательства в деталях, объяснил мой собеседник, вручая мне поддельную долларовую купюру (с «9–11» вместо единицы и Бушем вместо Вашингтона) сплошь в адресах сайтов. Где же я все это уже слышал раньше?</p>
     <p>В начале 1990-х годов я предпринял широкомасштабное исследование, предметом которого стали те, кто отрицал холокост. Первоначально исследование было задумано как тема одного из номеров журнала <emphasis>Skeptic</emphasis>, но в конце концов вылилось в книгу «Отрицание истории» (<emphasis>Denying History</emphasis>).<a l:href="#n_262" type="note">[262]</a> Отрицающие с огромным успехом пользуются той же тактикой «аномалии как доказательства». Например, Дэвид Ирвинг утверждает, что в крыше газовой камеры второго крематория в концлагере Аушвиц-Биркенау нет никаких отверстий. Ну и что? А вот что, отвечает Ирвинг: отсутствие отверстий в крыше газовой камеры второго крематория означает, что свидетельства очевидцев о том, как охранники SS якобы забирались на крышу и всыпали гранулы газа «Циклон Б» в отверстия и газовую камеру под ними, на самом деле ложь, а это значит, что во втором крематории никого не умерщвляли при помощи газа, значит, никого не умерщвляли газом в Аушвице-Биркенау, значит, ни в одном концлагере никого не умерщвляли газом, значит, нигде и никогда нацисты не проводили систематического истребления евреев. Короче, «нет отверстий – нет холокоста», – заключает Дэвид Ирвинг. Этот лозунг был оттиснут на футболках его сторонников во время лондонского процесса, когда Ирвинг подал в суд на одного историка, назвавшего его отрицателем холокоста.</p>
     <cite>
      <p>Убежденность в том, что несколько необъяснимых аномалий способны подорвать доверие к хорошо обоснованной теории, – стержень всего «заговорщицкого» мышления.</p>
     </cite>
     <p>Нет отверстий – нет холокоста. Нет расплавленной стали – нет атаки «Аль-Каиды». Параллели равнозначны и в равной степени ошибочны. Точно так же, как я и представить себе не мог, что отрицание холокоста проберется в ведущую прессу (процесс Ирвинга месяцами не сходил с первых полос новостных изданий), так и после вышеупомянутого разговора с кинорежиссером мне и в голову не приходило, что отрицание 11 сентября привлечет внимание СМИ. Но это внимание не ослабевает уже довольно давно, поэтому журнал <emphasis>Skeptic </emphasis>опубликовал полное опровержение всех доводов тех, кто претендует на знание истины об 11 сентября.<a l:href="#n_263" type="note">[263]</a></p>
     <p>Убежденность в том, что несколько необъяснимых аномалий способны подорвать доверие к хорошо обоснованной теории, – стержень всего «заговорщицкого» мышления. Простое опровержение заключается в том, что убеждения и теории строятся не только на одних фактах, но и на сходстве свидетельств, полученных разными способами исследования. Все «свидетельства» для заговора 11 сентября относятся к этой категории ошибок. Я мог бы применить тот же принцип к любым теориям заговора, но сосредоточу внимание на 11 сентября ввиду того, что эти события актуальны и произошли сравнительно недавно.</p>
     <p>Начнем с вопроса о температуре плавления стали. Согласно сайту 911research.wtc7.net сталь плавится при температуре 2777° Фаренгейта (1525° Цельсия; в других источниках – 2750° F, или 1510 °C), а топливо для двигателей реактивных самолетов сгорает всего при 1517° F (825 °C). Нет расплавившейся стали – нет рухнувших башен.<a l:href="#n_264" type="note">[264]</a> Неверно. В статье, опубликованной в <emphasis>Journal of the Minerals</emphasis>, Metals and Materials Society, преподаватель инженерного дела в Массачусетском технологическом институте доктор Томас Игер объясняет, в чем дело: сталь теряет 50 % своей прочности при 1200° F (649 °C); 90 тыс. литров реактивного топлива подожгли другие воспламеняемые материалы – ковры, ковровые покрытия, мебель, бумагу, которые продолжали гореть даже после того, как кончилось реактивное топливо, температура превысила 1400 F (760 °C), огонь распространился по всему зданию; разность температур, составляющая несколько сотен градусов, в пределах одних и тех же горизонтальных стальных ферм вызвала их прогиб и деформации, затем начали ломаться угловые скобы, которыми фермы крепились к вертикальным колоннам; как только не выдержала одна ферма, начали поддаваться и другие, а когда пол одного этажа рухнул (вместе с десятью этажами, находящимися над ним) на пол следующего этажа под ним, тот также не выдержал нагрузки, и в итоге такого складывания этажей стопкой обрушилось все здание весом 500 тысяч тонн.</p>
     <p>Сторонники теории заговора также утверждают: если бы здания обрушились в результате удара самолетов, то упали бы набок. Еще одно неверное утверждение. Поскольку каждое здание на 95 % состояло из пустых пространств (ведь это были офисные здания), они могли обрушиться только вертикально вниз – их опорным конструкциям просто не хватило бы прочности, чтобы здание рухнуло целиком.</p>
     <p>Знатоки истины также утверждают – хоть и напрямую противоречат вышеупомянутому утверждению, – что здания сложились в точном соответствии с планом на чертежах, а это, добавляют они, могло произойти лишь в том случае, если бы башни намеренно взорвали с помощью зарядов, продуманно и точно расположенных в них заранее. Неверно. Башни упали вовсе не вертикально вниз. Их обрушение началось с той стороны, в которую врезались самолеты, поэтому здания слегка накренились в ослабленную сторону точки разрушения, что отчетливо видно на многочисленных видеозаписях падения башен.</p>
     <p>Согласно еще одному утверждению сторонников теории заговора, здания аккуратно сложились сверху вниз, именно так, как при управляемом сносе. Ложь. При управляемом сносе разрушение идет снизу вверх, а не сверху вниз. Если ввести в поиске на YouTube «снос зданий», то можно найти сотни видеозаписей, на которых отчетливо видно, как рушатся здания при управляемом сносе. Я так и не нашел ни единого, которое рушилось бы сверху вниз, как башни Всемирного торгового центра. Зато можно послушать рассказы специалистов по сносу о том, как идет процесс: зарядам полагается взрываться начиная снизу.</p>
     <p>Для специального номера журнала <emphasis>Skeptic</emphasis>, посвященного 11 сентября, мы проконсультировались со специалистом по сносу зданий Брентом Бланшаром, директором по производству работы компании <emphasis>Protec Documentation Services</emphasis>, которая ведет документацию работ подрядчиков, занимающихся сносом строений. С тех пор, как теории заговора, связанные с 11 сентября, приобрели популярность, Бланшару досаждают просьбами объяснить, почему кажется, будто бы башни «рухнули, как при управляемом сносе».<a l:href="#n_265" type="note">[265]</a> Бланшар и его команда экспертов из <emphasis>Protec </emphasis>сотрудничали со всеми крупными американскими компаниями, занимающимися сносом, а также со многими иностранными компаниями и изучили управляемый снос более тысячи крупнейших и самых высоких строений по всему миру. В их обязанности входят инженерные исследования, анализ прочности конструкций, наблюдения за вибрацией и подпором воздуха, услуги фотосъемки. 11 сентября 2001 года портативные наружные системы наблюдения за сейсмической активностью компании <emphasis>Protec </emphasis>были установлены на других строительных площадках Манхэттена и Бруклина. Специалистов по сносу приглашали при расчистке Граунд-Зиро и демонтажу сохранившихся остатков конструкций, и эти эксперты обращались в компанию Бланшара с просьбой задокументировать процесс демонтажа и уборки обломков. Вот девять лучших аргументов, выдвинутых сторонниками теории заговора 11 сентября, и возражения против них компании <emphasis>Protec</emphasis>.</p>
     <p><strong>Утверждение № 1. </strong>Обрушение башен выглядело в точности как при управляемом сносе.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Ничего подобного. При изучении любого разрушения важно ответить на вопрос «где» – где на самом деле находится точка, с которой началось разрушение. На всех фотографиях видно, что обе башни Всемирного торгового центра рушатся в том месте, по которому был нанесен удар. Направленные внутрь взрывы при сносе всегда начинаются с нижних этажей. На снимках видно, что нижние этажи башен оставались неповрежденными, пока не разрушились верхние.</p>
     <p><strong>Утверждение № 2. </strong>Но башни обрушились вертикально вниз, точно на то место, где стояли.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Нет, не так. Обрушение проходило по пути наименьшего сопротивления, а сопротивление было велико. Строения высотой более двадцати этажей не опрокидываются, как деревья, железобетонные башни или дымовые трубы. В результате направленных внутрь взрывов при сносе здания падают на то место, где стояли, потому что нижние этажи разрушаются первыми. Обломки ВТЦ отлетели от здания по той причине, что падающая масса натолкнулась на сохранившиеся этажи.</p>
     <p><strong>Утверждение № 3. </strong>Перед самым обрушением люди видели, как срабатывают взрывные заряды на нескольких этажах.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Нет, они видели, как из здания с силой вырывается воздух вместе с обломками – естественный и предсказуемый эффект при стремительном обрушении конструкций.</p>
     <p><strong>Утверждение № 4. </strong>Свидетели слышали взрывы.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Все данные о сейсмической активности, полученные 11 сентября из множества независимых источников, демонстрируют отсутствие внезапных всплесков вибрации, вызванной взрывной детонацией.</p>
     <p><strong>Утверждение № 5. </strong>Сталь расплавили тепловыделяющие взрывчатые вещества (возможно, термитные).</p>
     <p><strong>Protec: </strong>Рабочие, участвовавшие в разборе завалов, в один голос заявляют, что не видели расплавленной стали, разорванных балок или других признаков взрывов. Заявления о якобы обнаруженных следах термитных взрывчатых веществ на данный момент ничем не подкреплены.</p>
     <p><strong>Утверждение № 6. </strong>Обломки с Граунд-Зиро, особенно большие стальные колонны обеих башен, спешно вывезли за границу, чтобы избежать подробного исследования.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>По словам тех, кто имел дело с этой сталью, – нет. Вся цепочка обработки четко задокументирована: на Граунд-Зиро – компанией <emphasis>Protec</emphasis>, позднее, на месте свалки Фреш-Киллз – компанией <emphasis>Yannuzzi Demolition</emphasis>. До вывоза в Китай прошло столько же времени, как и обычно (несколько месяцев).</p>
     <p><strong>Утверждение № 7. </strong>Седьмой корпус ВТС намеренно «снесли» с помощью взрывов. Известно, что сам владелец строения говорил, будто бы решил «отступить».</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Владельцы зданий не имеют права вмешиваться в действия спасательных служб на месте бедствия. Мы никогда не слышали, чтобы выражение «отступить от чего-либо» относилось к сносу путем взрыва. Специалисты по сносу с помощью взрывов предвидели обрушение ВТЦ 7, смотрели на него с расстояния нескольких сотен футов, но никто не слышал звуков детонации.</p>
     <p><strong>Утверждение № 8. </strong>Здания со стальным каркасом не рушатся из-за пожара.</p>
     <p><strong>Protec. </strong>Много зданий со стальным каркасом обрушилось в результате пожара.</p>
     <p><strong>Утверждение № 9. </strong>Каждый, кто отрицает присутствие взрывчатки, пренебрегает свидетельствами.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 10. Обрушение зданий Всемирного торгового центра</strong></p>
     <image l:href="#_13.jpg"/>
     <p><strong>а. </strong>На обведенном участке одного из зданий ВТЦ видно, как дым вылетает из окон под обрушивающимися этажами. Сторонники теории заговора 11 сентября утверждают, что это взрывные «запалы» зарядов, установленных специально с целью обрушения зданий при помощи взрывов. Снимок любезно предоставлен FEMA: www.fema.gov/pdf/library/fema403_ch2.pdf.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_14.jpg"/>
     <p><strong>b. </strong>Вопреки утверждениям сторонников теории заговора 11 сентября, здания ВТЦ не обрушились вертикально, сверху вниз, а накренились в ту сторону, откуда в них врезался самолет. Снимок любезно предоставлен FEMA: www. fema.gov/pdf/library/fema403_ch2.pdf.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_15.jpg"/>
     <p><strong>с. </strong>Снимок седьмого корпуса ВТЦ, часто предлагаемый теоретиками заговора 11 сентября в качестве доказательства того, что ущерб для здания выглядел незначительным. Снимок любезно предоставлен FEMA: www.fema.gov/pdf/ library/fema403_ch5.pdf.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_16.jpg"/>
     <p><strong>d. </strong>ВТЦ 7 показан с юго-западной стороны, видны истинные масштабы пожара и ущерба, нанесенного конструкции. Снимок любезно предоставлен FEMA: www.fema.gov/pdf/library/fema403_ch5.pdf.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Protec. </strong>Большинство наших комментариев относится к разнице между тем, что действительно видели люди 11 сентября, и тем, что они увидели бы при наличии взрывчатых веществ. Сотни мужчин и женщин, разбиравших обломки на Граунд-Зиро, – самые опытные и уважаемые рабочие в стране, специалисты по сносу зданий. Всем этим людям хватило бы опыта и знаний, чтобы распознать свидетельства управляемого сноса, если бы речь шла о нем. Но никто из этих людей не выступил с заявлением, что здания были обрушены с помощью взрывчатки.</p>
     <p>Собственно говоря, обрушение седьмого корпуса ВТЦ приобрело особую значимость в глазах теоретиков заговора, особенно после того, как распространение получили стандартные, никак не связанные с заговором объяснения разрушения башен ВТЦ 1 и 2. Поскольку в ВТЦ 7 не врезался самолет и здание обрушилось только в 17:20 11 сентября, причина его обрушения должна отличаться от причины обрушения ВТЦ 1 и 2. Согласно wtc7. net «очаги возгорания были замечены в седьмом корпусе перед его обрушением, но эти изолированные очаги локализовались в небольших частях здания и были мелкими по сравнению с пожарами в другом здании»; более того, любому ущербу от падающих обломков ВТЦ 1 и 2 требовалось быть симметричным, чтобы вызвать вертикальное обрушение ВТЦ 7 со сплющиванием этажей.</p>
     <p>В действительности очаги возгорания в ВТЦ 7 были обширными, а не изолированными. Теоретики заговора обычно демонстрируют снимки с одной лишь северной стороной ВТЦ 7, которая выглядит далеко не такой поврежденной, как другая сторона (сравните фотографии на рис. 10).</p>
     <p>Поскольку здание горело весь день, бригады аварийно-спасательных служб поняли, что обрушение неминуемо, и в 15:00 приступили к эвакуации всех своих сотрудников. Когда здание обрушилось, его южная сторона, особенно сильно пострадавшая при падении обломков ВТЦ 1 и 2, рухнула первой. Что касается утверждения о том, будто бы арендатор ВТЦ 7 Ларри Сильверстайн отдал приказ «отступить», вот настоящая цитата из специального выпуска PBS <emphasis>America Rebuilds</emphasis>, вышедшего в сентябре 2002 года: «Помню, мне позвонил… кажется, начальник пожарной команды, и объяснил, что они не уверены, что им удастся потушить пожар. И я ответил: «У нас страшные потери, столько погибших, так что разумнее всего было бы отступить». И они приняли решение отступить, и мы увидели, как рушится здание».</p>
     <p>Вот объяснение, данное этой цитате самим Сильверстайном и обнародованное его секретарем 9 сентября 2005 года:</p>
     <cite>
      <p>Днем 11 сентября мистер Сильверстайн поговорил с начальником пожарной команды возле седьмого корпуса ВТЧ. Начальник пожарных объяснил мистеру Сильверстайну, что несколько пожарных в здании пытаются локализовать пожар. Мистер Сильверстайн высказал свое мнение о том, что важнее всего обеспечить безопасность этих пожарных, вплоть до отзыва их из здания в случае необходимости.</p>
      <empty-line/>
      <p>Позднее в тот же день начальник пожарной команды приказал пожарным покинуть здание, и в 17:20 оно обрушилось. 11 сентября 2001 года в седьмом корпусе Всемирного торгового центра никто не погиб.</p>
      <empty-line/>
      <p>Как указано выше, когда мистер Сильверстайн рассказывал об этих событиях во время записи телевизионного документального фильма, он заявил: «Я сказал: знаете, у нас страшные потери, столько погибших, так что разумнее всего было бы отступить». Мистер Маккиллан указал, что мистер Сильверстайн имел в виду выведение из здания отряда находившихся там пожарных.</p>
     </cite>
     <p>Объяснения Сильверстайна подтверждают очевидцы тех событий, в том числе один спасатель, который отмечал, что «ужасные пожары не утихали. Наконец нам приказали <emphasis>отступить</emphasis>». Обратите внимание на тот же глагол.</p>
     <p>На мой взгляд, самая причудливая из всех теорий заговора, связанных с 11 сентября, относится к Пентагону. Сама идея, впервые промелькнувшая в книге Тьерри Мейсана «Чудовищный обман» (9/<emphasis>11: The Big Lie</emphasis>), заключалась в том, что в Пентагон попала ракета, так как ущерб оказался слишком ограниченным и не похожим на последствия удара «Боинга-757». В фильме о заговоре 11 сентября «Разменная монета» (<emphasis>Loose Change</emphasis>) представлена эффектная инсценировка, свидетельствующая о том, что брешь в стене Пентагона слишком мала, чтобы ее оставил борт 77 компании American Airlines. С избирательными визуальными свидетельствами мало что сравнится. Тем не менее инженер-строитель Аллин Э. Килсхеймер, прибывший на место событий вскоре после удара, сообщал: «Я видел следы самолетного крыла на фасаде здания. Я подобрал обломки самолета с опознавательными знаками авиакомпании на них. Я держал в руках обломок хвостовой части самолета, я нашел «черный ящик». Показания этого очевидца подтверждены снимками обломков самолета внутри и снаружи здания. Килсхеймер добавляет: «Я держал в руках обрывки форменной одежды членов экипажа. Вместе с частями тел. Теперь ясно?»</p>
     <p>Ясно, но для меня, а не для сторонников теории заговора, с дьявольским упорством подгоняющих факты под свою теорию.</p>
     <p>Все аргументы в пользу заговора 11 сентября легко опровергнуть. Например, что касается «ракетного удара» по Пентагону, в документальном фильме я задал моему оппоненту вопрос о том, что же тогда случилось с бортом 77, который исчез в то же время, когда был нанесен удар по Пентагону. «Самолет был уничтожен, пассажиров убили агенты Буша», – мрачно ответил он. «Хотите сказать, среди тысяч заговорщиков, понадобившихся, чтобы провернуть все это, – возразил я, – не нашлось ни одного сознательного или болтливого настолько, чтобы прийти на телевидение или написать разоблачительную книгу?»</p>
     <p>Вспомните всех этих недовольных правительственных чиновников и отставных политиков, которые рвутся вынести на публичное обсуждение внутреннюю информацию, предположительно интересную нам, налогоплательщикам. Неужели никто из посвященных в истинный смысл событий 11 сентября, свидетелей бесспорно величайшего заговора и сокрытия преступления в истории западной цивилизации, не желает выступить в передачах <emphasis>Larry King Live, 60 Minutes </emphasis>или <emphasis>Dateline </emphasis>и поведать о своей тайне? Неужели ни один из них не желает нажиться на книге, способной стать самым скандальным бестселлером года, если не десятилетия? И никто из них после пары рюмок и одного-двух уколов совести не выболтал свой секрет другу (или другу друга)? Ни один? На свои возражения я получил все тот же мрачный ответ, который слышал от уфологов, когда спрашивал их о конкретных доказательствах: люди в черном заставляют свидетелей молчать, мертвые не болтают.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Было ли 11 сентября заговором?</p>
     </title>
     <p>Были ли результатом заговора события 11 сентября? Да, были. По определению, заговор – тайный план двух и более людей, задумавших совершить незаконные, безнравственные или подрывные действия против других людей без согласия последних и не ставя их в известность. Так что 19 членов «Аль-Каиды», задумавших врезаться на самолетах в здания и не предупредивших нас, составили заговор. Полный провал сторонников теории заговора 11 сентября – это их неспособность объяснить ошеломляющие свидетельства подлинного заговора Усамы бен Ладена и «Аль-Каиды». К примеру, как можно объяснить следующие факты?</p>
     <p>• Нападение на казармы морских пехотинцев США в 1983 году в Ливане радикальной организацией Хезболла.</p>
     <p>• Нападение на ВТЦ в 1993 году с применением заминированного автомобиля.</p>
     <p>• Предпринятая в 1995 году попытка взорвать 12 самолетов, направлявшихся с Филиппин в США.</p>
     <p>• Обстрел в 1995 году посольств США в Кении и Танзании, когда погибло двенадцать американцев и двести кенийцев и танзанийцев.</p>
     <p>• Нападение в 1996 году на жилой комплекс в Эль-Хубаре, Саудовская Аравия, при котором было убито 19 военнослужащих США.</p>
     <p>• Попытка теракта в международном аэропорту Лос-Анджелеса, предпринятая в 1999 году Ахмедом Рессамом.</p>
     <p>• Совершенная в 2000 году атака корабля ВМС США «Коул» судном-камикадзе; убито семнадцать служащих флота, ранено тридцать девять.</p>
     <p>• Подробно задокументированный факт, согласно которому Усама бен Ладен является лидером «Аль-Каиды» и осуществляет ее основное финансирование.</p>
     <p>• Фетва 1996 года, в которой бен Ладен официально объявил джихад против США.</p>
     <p>• Фетва 1998 года, в которой бен Ладен заявил: «Убивать американцев и их гражданских и военных союзников – долг каждого мусульманина, который может исполнять его в любой стране, где только это возможно».</p>
     <p>С учетом этой предистории и того факта, что Усама бен Ладен и «Аль-Каида» официально взяли на себя ответственность за теракты 11 сентября, нам следовало бы поверить им на слово.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Теория заговора как эпидемия</p>
     </title>
     <p>Я часто слышу от сторонников теории заговора, что я распространяю негативную информацию, чтобы отвлечь внимание общественности от «истины». Меня уже не раз обвиняли и наверняка будут впредь обвинять в том, что я – правительственный агент-дезинформатор. Уфологи подозревают меня в том же самом, увидев, с каким пренебрежением я отношусь к их заявлениям о том, что правительство прячет инопланетный космический корабль и тела инопланетян в Зоне 51. Отрицатели холокоста считают, что я еврей (на самом деле нет) и что я подкуплен сионистским лобби (чем бы оно ни было). В последнее время знатоки правды об 11 сентября убеждены, что я – пешка в руках виновников преступлений из числа «наших». Это обвинение было высказано после того, как я опубликовал в одной из своих ежемесячных рубрик в журнале <emphasis>Scientific American </emphasis>статью о теориях заговора 11 сентября и ошибочности этих теорий. За все десять лет ежемесячных публикаций в этом журнале я никогда не получал столько злобных и враждебных писем. Несколько отрывков я представлю здесь в качестве примеров мышления, типичного для сторонников теории заговора:</p>
     <cite>
      <p>Фамилия Шермер явно войдет в историю в значении «тот, кто врет», «подсадная утка» или «шестерка». Пример: «Да он врет!» – «Ага, он попросту шермер». Или: «Каков шермер!» И все поймут, что это значит. Пожалуй, я незамедлительно начну пользоваться новым «выражением» в повседневной речи. Оно определенно применимо к так называемой «статье» Шермера об 11 сентября.</p>
     </cite>
     <p>Автор одного письма объясняет, кто, по его мнению, стоит за этим заговором:</p>
     <cite>
      <p>Вещательные и печатные СМИ почти полностью контролируются преступниками-сионистами, которые стоят за злодеяниями нашего правительства. Они действуют методами шантажа и подкупа, они полностью прибрали к рукам правительство и управляют внешней политикой, чтобы развивать экспансию на Ближнем Востоке.</p>
     </cite>
     <p>Увы, сионистов считает заговорщиками не только он один:</p>
     <cite>
      <p>Прошу отменить мою подписку на <emphasis>Scientific American</emphasis>, так как ваша статья об 11 сентября – не научная и не американская, а религиозная и сионистская. ПОЗОР, ПОЗОР, ПОЗОР еще одному Квислингу израильских сюзеренов! ЗАДУМАЙТЕСЬ и ПРЕКРАТИТЕ ПРОДАВАТЬ СВОИ УБЕЖДЕНИЯ СИЛЬНЫМ МИРА СЕГО.</p>
     </cite>
     <p>И еще одно письмо:</p>
     <cite>
      <p>Ваша попытка обелить 11 сентября провалилась. Ваши сионистские боссы держат ваших читателей за дураков. Я всю жизнь выписывал ваш журнал, у меня есть все номера начиная с 1971 года. Но теперь я откажусь от подписки из-за вашего предательского раболепия перед чужой державой (Израилем).</p>
     </cite>
     <p>Автор другого письма утверждает, что я и журнал причастны к заговору:</p>
     <cite>
      <p>Я до глубины души потрясен тем, как <emphasis>Scientific American </emphasis>столь явным образом и так глупо дискредитировал себя. Почему бы не начать печатать рассказы о зеленых человечках на луне? Я имею в виду, если вы уже пали так низко, что вам терять? Не удивляйтесь, если научное сообщество начнет потешаться над вами, и журнал перестанут покупать. Нельзя публиковать такой бред и при этом сохранять репутацию. Простые пешки военно-промышленного комплекса – вот кто вы такие.</p>
     </cite>
     <p>А в этом письме Америку сравнивают с нацистской Германией:</p>
     <cite>
      <p>Прискорбно видеть, как все наши учреждения вынуждают лгать об 11 сентября. Теперь вот и вас! Стыдитесь, господа. Неужели вы не понимаете, что ИМЕННО это происходило в Германии в 1930-е годы? Наверняка понимаете!</p>
     </cite>
     <p>Поток адресованных мне писем об 11 сентября временно иссяк после того, как я сделал публичное заявление о незадачливом мусульманском террористе Умаре Фаруке Абдулмуталлабе, который поджег собственное белье во время рейса компании Northwest Airlines в день Рождества 2009 года. Если все эти теракты в действительности дело рук инсайдеров администрации Буша, писал я, почему «Аль-Каида» выступила со следующим заявлением? «Приготовьтесь страдать, потому что близятся убийства, и мы подготовили вам людей, которые любят смерть так, как вы любите жизнь, и с высшего позволения мы придем к вам с тем, чего вы никогда прежде не видели. Потому что, так как вы убиваете, то и вы будете убиты, и завтра скоро наступит. Брат-мученик мог достичь своей цели с помощью свыше, но из-за технической неисправности взрыв так и не произошел». И мы должны верить, что Абдулмуталлаб работал на правительство США? Родной отец выдал Абдулмуталлаба, когда тот проникся радикализмом мусульманских экстремистов, и это тоже дело рук «своих»? А под одеждой у него была спрятана все та же супертермитная смесь, с помощью которой агенты Буша взорвали башни ВТЦ?</p>
     <p>Неустрашимые и движимые заговорщицкой агентичностью знатоки правды об 11 сентября дали отпор.<a l:href="#n_266" type="note">[266]</a> Один посоветовал мне:</p>
     <cite>
      <p>Сейчас же сотрите ухмылку со своего самодовольного лица, Майкл Шермер. Что бы ни случилось на Рождество, это не отменяет тот факт, что два здания из числа самых высоких в мире просто не могли рухнуть за время свободного падения по пути наибольшего сопротивления под действием одной только силы тяжести, как полагает Национальный институт стандартов и технологий.</p>
     </cite>
     <p>Другой брюзжал:</p>
     <cite>
      <p>Ваше злорадство по отношению к слабоумному простачку, который поджег на себе белье, говорит о вашей пристрастности. Вам так хочется, чтобы теория заговора в изложении ведущих СМИ оказалась правдой, что вы почти смакуете ее. Все это напомнило мне истории с «начали!» (let’s roll), Джессикой Линч, Пэтом Тиллманом, оружием массового уничтожения и официальной теорией заговора от службы 911 – теории, согласно которой шайка парней, вооруженных канцелярскими ножами справилась с самой изощренной в мире системой противовоздушной обороны, поразила три из четырех целей, и в том числе самое охраняемое здание в мире. Объясните мне ВТЦ 7, мистер Шермер. Этот слон высотой в 47 этажей по-прежнему находится в гостиной.</p>
     </cite>
     <p>Но самый смак истерии, связанной с заговором, – вот это объяснение действий поджигателя собственного белья:</p>
     <cite>
      <p>Этого парня пропустили нарочно. О том, что он готовится к теракту, знали заранее. Его преподнес ЦРУ на блюдечке родной отец! Помните все эти предостережения Чейни и неоконсерваторов? Им не терпелось посадить кляксу в тетрадь Обамы. У Обамы под боком по-прежнему существует змеиное гнездо неоконсерваторов – в ЦРУ и Blackwater, а также в Министерстве юстиции, гнездо, которое он по каким-то необъяснимым причинам не в состоянии уничтожить. Как и в триллере «911», за людьми из «Аль-Каиды» все время шли по пятам. С ними держали связь и вели переговоры чернокожие детективы, работающие на заговорщиков из проекта «Новый американский век». Скептику мистеру Шермеру не следовало бы так резво глотать чушь, преподнесенную ему неоконсерваторами.<a l:href="#n_267" type="note">[267]</a></p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как на самом деле работают заговоры</p>
     </title>
     <p>Известно, что заговоры действительно случаются, поэтому я не отвергаю их машинально и все разом. Авраам Линкольн пал жертвой заговора с целью убийства, как и австрийский эрцгерцог Франц Фердинанд, застреленный членом тайного сербского общества накануне Первой мировой войны. Нападение на Перл-Харбор было японским заговором (хотя кое-кто из сторонников теории заговора считает, что к этому нападению причастен Франклин Д. Рузвельт), заговором был и Уотергейтский скандал (и Ричард Никсон <emphasis>действительно </emphasis>был причастен к нему). Как отличить паттерн подлинного заговора от паттерна теории заговора? Как рок-звезда <emphasis>Nirvana </emphasis>Курт Кобейн рявкнул однажды в гранжевом тексте незадолго до своей смерти от собственноручного (или нет?) выстрела в голову, «если ты параноик, это еще не значит, что за тобой не следят». Как однажды сказал мне Дж. Гордон Лидди, проблема правительственных заговоров заключается в том, что чиновники некомпетентны, а другие люди не умеют держать язык за зубами. Лидди знает, о чем говорит, потому что он был советником президента Никсона и одним из выдающихся умов, которые стояли за незаконным проникновением в офис Национального комитета демократической партии в отеле «Уотергейт». Сложные заговоры непросто осуществить: в данном случае даже простому проникновению в помещение отеля помешал охранник, а под давлением слушаний в Конгрессе и журналистских расследований многие заговорщики не выдерживают и начинают выдавать информацию. О своих пятнадцати минутах славы мечтает столько народу, что даже люди в черном не в состоянии помешать болтунам разгласить тайну. Опять-таки, чем сложнее теория заговора и чем больше людей требуется, чтобы осуществить этот заговор, тем менее вероятно, что эта теория окажется верной.</p>
     <cite>
      <p>О своих пятнадцати минутах славы мечтает столько народу, что даже люди в черном не в состоянии помешать болтунам разгласить тайну.</p>
     </cite>
     <p>В качестве примера действия заговоров в чрезвычайно хаотичном мире, где очень многое зависит от случайности (в противоположность гипотетическому идеальному миру теоретиков заговора), рассмотрим подробнее убийство австрийского эрцгерцога Франца Фердинанда и его жены Софии, находившихся в Сараево 28 июня 1914 года. Это одно из самых значительных и имеющих наиболее важные последствия убийств в истории, так как оно незамедлительно спровоцировало наращивание военного потенциала тем же летом, первые военные действия в августе и вспыхнувшую Первую мировую войну. Бесспорно, это заговор, организованный тайной радикальной организацией «Черная рука», политической целью которой было объединение всех территорий с сербским населением, аннексированных Австро-Венгрией. Убийц поддерживала «подпольная железная дорога» – сербские гражданские лица и военнослужащие, обеспечившие заговорщиков оружием, картами и подготовкой, необходимой для осуществления планов.</p>
     <p>Эрцгерцог Франц Фердинанд, наследник австро-венгерского престола, приехал в Сараево, чтобы понаблюдать за военными маневрами и открыть новый государственный музей. Он прибыл на вокзал утром и вместе со свитой на шести автомобилях отправился к месту первой остановки. Франц Фердинанд и София ехали в третьем автомобиле с открытым верхом, и эрцгерцог велел водителям двигаться неспешно, чтобы можно было полюбоваться живописным центром Сараево, пока процессия пробиралась к историческому бульвару на набережной Аппель. Глава заговорщиков Данила Илич расставил своих шестерых убийц в тщательно выбранных местах и в последний момент передал им оружие.</p>
     <p>Когда кортеж въехал в зону поражения, первые два убийцы, Мухамед Мехмедбашич, вооруженный ручной гранатой, и Васо Чубрилович с пистолетом и ручной гранатой, так ничего и не предприняли или от страха, или потому, что не смогли выйти на цель. Следующим на очереди был Неделько Чабринович, который метнул ручную гранату прямо в цель, в третью машину. Граната скатилась с опущенной крыши за спинами Франца Фердинанда и Софии, затем упала с автомобиля и попала под следующий, где и сработала, в результате чего были ранены пассажиры, несколько полицейских и зрителей в толпе.</p>
     <p>В панике Чабринович проглотил пилюлю с цианистым калием, которую ему дали на случай поимки, и прыгнул в находящуюся рядом реку Миляцка. Но в то время года река была слишком мелкой, чтобы утонуть, а цианистый калий вызвал лишь бурную рвоту, поэтому Чабриновича схватили, жестоко избили в толпе и увезли в полицейский участок. Автомобили кортежа прибавили скорость, устремившись к безопасному месту, а три оставшихся убийцы – Цветко Попович, Трифун Грабеж и Гаврило Принцип – с позором отступили; заговор с целью убийства провалился ввиду некомпетентности и неудачи.</p>
     <p>Даже при самом тщательном планировании заговоры редко развиваются согласно плану, и в этом случае еще не все было кончено. Примечательно, что Франц Фердинанд решил следовать всем пунктам программы визита и направился в городскую ратушу на прием в его честь, где упрекнул избранного главу Сараево: «Господин мэр, я прибыл сюда с визитом, а в меня бросают бомбы. Это возмутительно». Затем эрцгерцог произнес речь, сверяясь с забрызганными кровью листами с текстом, принесенными из четвертой машины, и заявил, что на лицах слушателей он видит «выражение радости оттого, что попытка покушения провалилась». Он поспешил с выводами: при заговорах события зачастую развиваются самым причудливым образом. В нашем примере Франц Фердинанд решил посетить больницу, где оказывали помощь его раненым сопровождающим из четвертого автомобиля. София отказалась от собственных планов и сочла своим долгом последовать за мужем.</p>
     <cite>
      <p>Даже при самом тщательном планировании заговоры редко развиваются согласно плану.</p>
     </cite>
     <p>Тем временем удрученный неудачей Гаврило Принцип забрел в кафе на углу набережной и улицы Франца Иосифа за бутербродом, чтобы утешиться в тихом уголке. Перекусив, Гаврило Принцип вышел из кафе Шиллера, и его изумленному взгляду вдруг предстал автомобиль с открытым верхом, возвращающийся из ратуши по набережной и направляющийся к больнице; Франц Фердинанд и София на заднем сидении выглядели легкой добычей. Принцип мгновенно понял, что настал миг его славы, и воспользовался удачным случаем, подбежал к автомобилю справа и разрядил пистолет, стреляя эрцгерцогу в область яремной вены на шее, а Софии – в живот. Оба истекли кровью и вскоре скончались.</p>
     <p>Вот так в действительности осуществляются заговоры – как беспорядочное нагромождение событий, которые разворачиваются в соответствии со случайностями в реальном времени. Зачастую заговоры зависят от самого ничтожного шанса и от ошибок, свойственных людям. Наша склонность считать иначе – верить, что заговоры подобны хорошо смазанным механизмам макиавеллиевских манипуляций – означает попадание в ловушку заговорщицкой паттерничности и агентичности, где паттерны обрисованы слишком четко, а агенты наделены сверхчеловеческими знаниями и способностями.</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть IV</p>
    <p>Вера в зримое</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>«Когда люди считали Землю плоской, они ошибались. Когда люди считали Землю сферической, они ошибались. Но если вы думаете, что считать Землю сферической так же неправильно, как считать Землю плоской, тогда ваши взгляды более ошибочны, чем и те, и другие вместе взятые».</p>
    <text-author>Айзек Азимов, «Относительность неправды» (1989)</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>11</p>
     <p>Политика веры</p>
    </title>
    <section>
     <p>Вы либерал или консерватор? Если либерал, я могу предсказать, что вы читаете <emphasis>New York Times</emphasis>, слушаете прогрессивные беседы по радио, смотрите CNN, ненавидите Джорджа Буша и презираете Сару Пэйлин, обожаете Эла Гора и чтите Барака Обаму, вы за разрешение абортов и против разрешения оружия, твердо придерживаетесь мнения, что церковь должна быть отделена от государства, высказываетесь в поддержку единой системы здравоохранения, голосуете за меры по перераспределению богатства и налоги для богатых с целью уравнивания возможностей, верите в то, что глобальное потепление реально, вызвано деятельностью человека и потенциально опасно для цивилизации, если правительство не предпримет в ближайшее время какие-нибудь радикальные меры. Если вы консерватор, могу поручиться, что вы читаете <emphasis>Wall Street Journal</emphasis>, слушаете консервативные беседы по радио, смотрите <emphasis>FOX News</emphasis>, любите Джорджа Буша и преклоняетесь перед Сарой Пэйлин, презираете Эла Гора и ненавидите Барака Обаму, вы за запрет абортов и за ограниченное разрешение оружия, верите, что Америка – христианская страна, в которой должно произойти слияние церкви и государства, вы против единой системы здравоохранения, голосуете против мер по перераспределению богатства и против налогов для богатых, скептически относитесь к глобальному потеплению и/или к планам правительства радикальным образом изменить нашу экономику ради спасения цивилизации.</p>
     <p>Несмотря на то, что эта совокупность конкретных предположений может и не соответствовать позиции отдельно взятого человека, тот факт, что большинство американцев относятся к одной из этих групп, свидетельствует о том, что даже политические, экономические и социальные убеждения образуют четкие паттерны, которые можно выявить и оценить. В этой главе нашего рассказа о путешествии по верующему мозгу я намерен отступить назад и показать общий вид систем убеждения, а также рассказать о том, как они действуют в сфере политики, экономики и идеологии различных типов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Сила политических убеждений</p>
     </title>
     <p>В 2003 году специалист по социальной психологии из Стэнфордского университета Джон Джост и его коллеги опубликовали в журнале <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>статью «Политический консерватизм как мотивированное социальное познание» (<emphasis>Political Conservatism as Motivated Social Cognition</emphasis>) – синтез полученных за пятьдесят лет результатов, опубликованных в 88 статьях и охватывающих 22818 предметов, которые привели ученых к заключению, что консерваторы страдают от «избегания неопределенности» и «управления террором», ощущают «потребность в порядке и структуре», в «ограничении» наряду с «догматизмом» и «нетерпимостью к двусмысленности» и что все это ведет к «сопротивлению переменам» и «одобрению неравенства» в их убеждениях и подходах.</p>
     <p>«Понимание психологической подоплеки консерватизма на протяжении столетий представляло непростую задачу для историков, философов и социологов, – заключают авторы. – Мы рассматриваем политический консерватизм как систему идеологических убеждений, которая в значительной мере (но не полностью) связана с вопросами мотивации, имеющими отношение к психологическому управлению неопределенностью и страхом. А именно, избегание неопределенности (как и стремление к определенности) может быть связано в первую очередь с одним аспектом консервативного мышления, с сопротивлением переменам. Подобно этому, проблемы страха и угрозы могут иметь отношение ко второму основному аспекту консерватизма, одобрению неравенства».<a l:href="#n_268" type="note">[268]</a></p>
     <p>На статью обратили внимание ежедневные новостные издания, распространилось известие о том, что ученые наконец поняли, что движет консерваторами. Один из обозревателей журнала <emphasis>Psychology Today </emphasis>задался вопросом «Является ли политический консерватизм слабой формой сумасшествия?»<a l:href="#n_269" type="note">[269]</a> Британская газета <emphasis>Guardian </emphasis>сообщала: «Исследование, финансируемое правительством США, позволило сделать вывод, что консерватизм можно объяснить психологически как группу неврозов, уходящих корнями в «страх и агрессию, догматизм и нетерпимость к двойственности». Как будто этого было недостаточно, чтобы взбесить консерваторов повсюду, авторы отчета сравнили Рональда Рейгана и ведущего ток-шоу, консерватора правого толка Раша Лимбо с Гитлером и Муссолини, доказывая, что все перечисленные поражены одним и тем же недугом.<a l:href="#n_270" type="note">[270]</a> Само собой, консерваторы отнюдь не обрадовались тому, что их политические убеждения препарируют как раковые опухоли.</p>
     <p>Почему люди консервативны? Почему они голосуют за республиканцев? Эти вопросы обычно ставят, даже не подозревая о том, что предубежденность кроется в самой этой постановке: поскольку демократы бесспорно правы, а республиканцы – бесспорно неправы, консерватизм просто обязан быть душевной болезнью, дефектом мозга, личностным расстройством, ведущим к нарушению когнитивных функций. Подобно тому, как ученые-медики изучают рак, чтобы исцелять эту болезнь, ученые из числа политических либералов изучают политические взгляды и электоральное поведение, чтобы исцелять людей от раковых опухолей консерватизма. Эта предвзятость подтверждения в либеральных академических кругах укоренена настолько глубоко, что представляет собой политическую «воду», в которой плавает рыба либерального толка, даже не замечая этого.</p>
     <p>Психолог из Виргинского университета Джонатан Хайдт обратил внимание на эту предвзятость и привлек внимание к ней в популярной и собравшей массу комментариев статье на Edge.org «Что побуждает людей голосовать за республиканцев?» (<emphasis>What Makes People Vote Republican?</emphasis>). Стандартный для либералов ход мыслей, отраженный в исследовании Джоста, состоит в следующем: люди голосуют за республиканцев по той причине, что они «недостаточно гибки в когнитивном отношении, питают пристрастие к иерархии и слишком боятся неопределенности, перемен и смерти». Хайдт призвал своих коллег выйти за рамки подобных «диагнозов» и помнить «второе правило нравственной психологии: нравственность – это не только то, как мы относимся друг к другу (как считает большинство либералов), но и сплоченность групп, поддержка основных институтов, праведная и благородная жизнь. Вот что имеют в виду республиканцы, утверждая, что у демократов «этого просто нет», вот что они подразумевают под «этим».<a l:href="#n_271" type="note">[271]</a></p>
     <cite>
      <p>Поскольку демократы бесспорно правы, а республиканцы бесспорно неправы, консерватизм просто обязан быть душевной болезнью, дефектом мозга, личностным расстройством, ведущим к нарушению когнитивных функций.</p>
     </cite>
     <p>Почему либералы так пристрастно характеризуют консерваторов? Для того чтобы ответить на этот вопрос, пойдем от противного и охарактеризуем демократов и либералов как страдающих множеством в равной степени серьезных душевных изъянов: это и отсутствие нравственных ориентиров, которое приводит к неспособности делать четкий нравственно-этический выбор, и явный недостаток определенности в социальных вопросах, и патологическая боязнь ясности, влекущая за собой нерешительность, и наивная вера в то, что все люди обладают одинаковыми способностями, и слепая, противоречащая всем свидетельствам приверженность мнению, будто бы только культура и окружение определяют участь человека в обществе, следовательно, в силах правительства устранить все проявления социальной несправедливости. Если подобрать в качестве эпитетов определяемые в рабочем порядке личностные черты и когнитивный стиль, легко собрать данные для их подкрепления. Изъян заключается в самом процессе характеризации.</p>
     <p>Два популярных примера величиной с целую книгу, попадающих в ту же ловушку предвзятости подтверждения, – вышедший в 2008 году труд когнитивиста из Калифорнийского университета в Беркли Джорджа Лакоффа «Политический разум» (<emphasis>The Political Mind</emphasis>) и опубликованная в 2007 году книга психолога из университета Эмори Дрю Уэстена «Политический мозг» (<emphasis>The Political Brain</emphasis>). Знакомый набор выражений: либералы великодушны к промахам («чуткие люди»), рациональны, интеллигентны, оптимистичны, взывают к разуму избирателей, приводя весомые аргументы; консерваторы нетерпимы («бессердечные»), мрачные, недалекие и авторитарные, они воздействуют на эмоции избирателей методами угроз и паникерства. Но консерваторы чаще побеждают на выборах благодаря макиавеллиевским манипуляциям, воздействующим на эмоциональный мозг избирателей, следовательно, либеральным политикам необходимо активизировать свои кампании, обращаясь не к разуму, а к сердцу избирателей.</p>
     <p>Эта характеристика не только всецело определена либеральной предвзятостью подтверждения, но и сама предпосылка, согласно которой консерваторы выигрывают битву за сердца избирателей, ошибочна. В борьбе за места в Конгрессе побеждают демократы: в Сенате демократы опережали республиканцев с небольшим перевесом – 3395 против 3323, состязаясь за 6832 места с 1855 по 2006 год. В Палате представителей демократы нанесли республиканцам поражение со счетом 15363:12994 в борьбе за 27906 мест с 1855 по 2006 год.</p>
     <p>Что касается личностных характеристик и темперамента консерваторов и либералов и подразумеваемой угрюмости первых, то согласно «Общим социальным опросам 1972–2004 годов» Национального центра исследования общественного мнения 44 % опрошенных, назвавших себя «консервативными» или «очень консервативными», сообщило также, что они «очень счастливы» по сравнению всего с 25 % опрошенных, назвавшихся «либеральными» или «очень либеральными». В 2007 году опрос Института Гэллапа показал, что 58 % республиканцев по сравнению с 38 % демократов назвали свое душевное здоровье «превосходным». Возможно, одна из причин состоит в том, что консерваторы щедрее либералов, отдают на 30 % больше денег (даже в условиях жесткого контроля средств), сдают больше донорской крови, уделяют больше часов волонтерской деятельности. И не потому, что у консерваторов больше средств, которыми они могут распоряжаться по своему усмотрению. Рабочая беднота отдает на благотворительность значительно более высокий процент своих доходов, чем любая другая группа по доходам, и в три раза больше тех, кто получает сравнимое по размеру государственное пособие. Другими словами, бедность – не препятствие для благотворительности в отличие от соцобеспечения.<a l:href="#n_272" type="note">[272]</a> Эти результаты можно объяснить, в частности, тем, что консерваторы считают, что благотворительность должна быть частным делом (посредством некоммерческих организаций), а либералы считают ее общественным делом (посредством правительства). Здесь мы видим паттерн предпочтений политической партии, опирающийся на различные нравственные фундаменты, которые мы рассмотрим далее.</p>
     <p>Одной из причин, по которым либералы характеризуют консерваторов таким образом, может быть либеральная предвзятость ученых-социологов. А именно: в ходе проведенного в 2005 году экономистом из университета Джорджа Мейсона Дэниелом Клейном исследования с учетом регистрации избирателей выяснилось, что демократы имеют над республиканцами поразительный численный перевес с соотношением 10:1 среди представителей этой профессии в Калифорнийском университете в Беркли и с соотношением 7,6:1 в Стэнфордском университете. В гуманитарных и социальных науках соотношение составило 16:1 в обоих кампусах (30:1 среди старших преподавателей и адъюнкт-профессоров). На некоторых кафедрах, например антропологии и журналистики, не нашлось ни единого республиканца. Соотношение для всех кафедр всех колледжей и университетов США, по утверждению Клейна, составляет 8:1 в пользу демократов перед республиканцами.<a l:href="#n_273" type="note">[273]</a></p>
     <p>Политолог из колледжа Смит Стэнли Ротмен и его коллеги получили подобные результаты в национальном исследовании 2005 года: всего 15 % преподавателей назвали себя консервативными по сравнению с 72 % назвавших себя либеральными (80 % в сфере гуманитарных и социальных наук).<a l:href="#n_274" type="note">[274]</a> Более детальное исследование, проведенное в 2001 году в масштабах страны Исследовательским институтом высшего образования при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, показало, что 5,3 % членов кафедр принадлежали к крайне левым, 42,3 % – к либералам, 34,3 % занимали средние политические позиции, 17,7 % были консерваторами и 0,3 % – крайне правыми. Если сравнить крайности в данном примере, то крайне левых либералов в 17 раз больше, чем крайне правых консерваторов. Подобное соотношение наблюдается даже в школах права, где наши будущие законодатели должны, казалось бы, получать более сбалансированное образование. В 2005 году профессор права из Северо-Западного университета Джон Макгиннис изучил кафедры лучших школ права общим числом двадцать одна согласно рейтингу US News&amp;World Report и обнаружил, что политически активные преподаватели с ошеломляющей частотой оказываются демократами, 81 % вносят вклад «полностью или преимущественно» в кампании демократов, в то время как такую же поддержку республиканцам оказывает всего 15 %.<a l:href="#n_275" type="note">[275]</a></p>
     <p>Перекос в либеральную сторону также преобладает во многих видах СМИ. Проведенное в 2005 году исследование политолога из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Тима Гросклоуза и экономиста из Университета Миссури Джеффри Мильо было направлено на оценку предубежденности СМИ. Для этого подсчитывалось, сколько раз конкретное средство массовой информации ссылалось на те или иные экспертные или политические группы, а затем полученные результаты сравнивались с тем, сколько раз ссылались на те же группы члены Конгресса. «Наши результаты продемонстрировали явное отклонение в либеральную сторону: все новостные СМИ, которые мы исследовали, кроме <emphasis>Fox News’ Special Report </emphasis>и <emphasis>Washington Times</emphasis>, получили баллы от членов Конгресса, занимающих левые позиции». Как и следовало ожидать, <emphasis>CBS Evening News </emphasis>и <emphasis>New York Times </emphasis>«набрали баллы от крайне левых конгрессменов». Тремя наиболее нейтральными с политической точки зрения СМИ оказались <emphasis>NewsHour </emphasis>(PBS), <emphasis>NewsNight </emphasis>(CNN) и <emphasis>Good Morning America </emphasis>(ABC). Примечательно, что наиболее политически центристским из всех источников новостей оказалась газета <emphasis>USA Today</emphasis>.<a l:href="#n_276" type="note">[276]</a></p>
     <cite>
      <p>Слушая беседы консерваторов по радио, я с прискорбием отмечаю, как легко предсказать, что скажут ведущие о том или ином предмете еще до того, как они откроют рот.</p>
     </cite>
     <p>Разумеется, у либералов нет монополии на политическую предубежденность. Слушая беседы консерваторов по радио, я с прискорбием отмечаю, как легко предсказать, что скажут ведущие еще до того, как они откроют рот, в тех случаях, когда речь идет о здравоохранении, войне в Ираке, абортах, ношении и хранении оружия, гомосексуальных браках, глобальном потеплении и большинстве других проблем. Больше я не удосуживаюсь слушать Раша Лимбо, потому что заранее знаю, что он скажет. То же самое относится к Биллу О’Рейли, Шону Ханнити и Гленну Беку, которые предсказуемы, как смерть и налоги, в которые ни один из них не верит.</p>
     <p>Гораздо труднее предугадать слова политических обозревателей, которые не просто придерживаются линии конкретной партии, а стремятся нарушить идеологический паттерн в ответ на появление новых данных или более удачной теории. Один из примеров – Деннис Прегер: вероятно, ввиду длительного приучения к раввинскому образу мышления для него характерны тщательное взвешивание, подробное обсуждение и глубокое осмысление каждого нравственного вопроса. Разумеется, этот утонченный и богатый нюансами стиль нравится далеко не всем слушателям, в итоге шоу Прегера в рейтингах отстает от более однозначных консервативных ток-шоу. Эндрю Салливана и Кристофера Хитченса тоже непросто предсказать, но я объясняю это тем фактом, что оба ближе к либертарианцам – либералам в социальных вопросах и консерваторам в экономических. Если не занимать позицию точно посередине идеологического паттерна, вырваться из его рамок оказывается проще (и вдобавок стать менее предсказуемым). Среди явных либертарианцев на редкость предсказуем Джон Стоссел, но поскольку он эхом повторяет многие из моих собственных идеологических убеждений, я склонен не замечать его предвзятости.</p>
     <p>О чем и речь. Дело не в том, что никто из этих социальных обозревателей (или многих других – конкретные примеры не имеют значения) не является оригинальным мыслителем, не в том, что они недостаточно интеллигентны, образованы или не боятся жить в соответствии со своими убеждениями (для них характерно все перечисленное и многое другое), а в том, что когда примеряешь к себе те или иные идеологические убеждения, то втискиваешься в рамки конкретной позиции в пределах этих убеждений и озвучиваешь их своей социальной группе – аудитории, как в случае с публичными личностями-интеллектуалами, – которая слушает главным образом с целью подкрепления собственных идеологических убеждений.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Предубежденное сердце и разум»</p>
     </title>
     <p>В своей книге «Предубежденное сердце и разум» (<emphasis>Partisan Hearts and Minds</emphasis>) политологи Дональд Грин, Брэдли Палмквист и Эрик Шиклер показали, что большинство людей выбирают ту или иную политическую партию не потому, что она отражает их взгляды: сначала они <emphasis>отождествляют </emphasis>себя с какой-либо политической позицией, как правило, унаследованной от родителей и сверстников или усвоенной в процессе воспитания. Как только люди берут на себя обязательство придерживаться данной политической позиции, они выбирают подходящую партию, а этот выбор диктует остальное.<a l:href="#n_277" type="note">[277]</a> Такова власть политических убеждений, она свидетельствует о сугубо трайбалистском характере современной политики и о стереотипах каждого «племени».</p>
     <cite>
      <p>Современная политика – это противостояние племен.</p>
     </cite>
     <p>Каждый, кто регулярно следит за политическими комментариями в радио– и телепередачах, в газетах и журналах, популярных книгах, блогах и видеоблогах, в твитах и так далее, знает стереотипные представления либералов о консерваторах:</p>
     <cite>
      <p>Консерваторы – это те, кто разъезжает на «хаммерах», ест мясо, выступает за разрешение оружия, продвигает идею правительства, деятельность которого сводится к минимуму, выступает за снижение налогов, много пьет, к месту и не к месту поминает Библию, мыслит категориями «черное и белое», потрясает кулаками, топает ногами и похваляется приверженностью нравственным догмам.</p>
     </cite>
     <p>А вот что думают консерваторы о либералах:</p>
     <cite>
      <p>Либералы – те, кто разъезжает на гибридных автомобилях, ест тофу, обнимается с деревьями и спасает китов, носит сандалии, пропагандирует идею активно действующего правительства, выступает за повышение налогов, пьет бутилированную воду, меняет убеждения в зависимости от ситуации, подходит под определения «ни то ни се» и бесхарактерного слабака.</p>
     </cite>
     <p>Эти стереотипы так въелись в нашу культуру, что они понятны всем, их эксплуатируют комики и обозреватели. Подобно многим стереотипам, в них есть доля правды, отражающая акцент на различных нравственных ценностях, особенно тех, которые мы приобретаем интуитивно. Собственно говоря, современные исследования поражают наглядной демонстрацией того, что большинству наших нравственных решений служат фундаментом автоматические нравственные чувства, а не рационализация и сознательный расчет. Мы не принимаем нравственные решения с помощью разума, старательно взвешивая все «за» и «против»; вместо этого мы интуитивно обращаемся к нравственным решениям, и лишь постфактум даем мгновенно принятым решениям логическое обоснование. Наша нравственная интуиция, отраженная в подобных стереотипных представлениях о консерваторах и либералах, скорее эмоциональна, чем рациональна. Как и большинство наших убеждений, касающихся большинства жизненных вопросов, наши нравственные убеждения возникают первыми, а затем появляется логическое обоснование этих убеждений.</p>
     <p>По мнению Джонатана Хайдта, подобные стереотипы проще понять в контексте теории нравственной интуиции,<a l:href="#n_278" type="note">[278]</a> которая объясняет, почему мы питаем естественное отвращение к некоторым видам поведения, таким, как инцест, даже если не можем сформулировать причины. К примеру, прочитайте описание следующей ситуации и подумайте, считаете ли вы действия персонажей нравственно приемлемыми или нет:</p>
     <cite>
      <p>Марк и Джули – брат и сестра. Они учатся в колледже, а во время летних каникул вместе путешествуют по Франции. Однажды они останавливаются на ночлег в домике на пляже. Они решают, что было бы забавно и интересно заняться любовью. По крайней мере, для них обоих это новый опыт. Джули уже принимает противозачаточные таблетки, но Марк на всякий случай пользуется презервативом. Занятие любовью нравится обоим, но они решают не повторять его. Эта ночь становится для них особенным секретом, который их сближает. Что вы думаете об этом? Нормально ли то, что они занимались любовью?</p>
     </cite>
     <p>Почти все, кто читает это описание, сочиненное Хайдтом для тестирования нравственной интуиции, утверждают, что с точки зрения нравственности персонажи поступили неправильно. Услышав вопрос «Почему?», опрошенные отвечают, что Джули могла забеременеть (но на самом деле не могла), что этот эпизод мог испортить отношения между братом и сестрой (однако он их не испортил), что кто-то мог узнать о случившемся (но о нем никто не узнал). В конце концов опрошенные теряют надежду логически объяснить свой ответ и выпаливают что-нибудь вроде: «Не знаю! Не могу объяснить! Знаю только, что это неправильно».<a l:href="#n_279" type="note">[279]</a></p>
     <p>Из результатов этого и подобных исследований Хайдт делает вывод, что мы обладаем нравственными чувствами, которые эволюционировали, чтобы помогать нам выживать и размножаться. В палеолитическом окружении наших предков инцест создавал нешуточные проблемы, связанные с генетическими мутациями в результате близкородственного инбридинга. Разумеется, только нашему поколению наконец стали известны основополагающие генетические причины табу на инцест, однако эволюция наделила нас нравственными чувствами, побуждающими избегать близких сексуальных отношений с нашими родственниками, и сделала это путем естественного отбора, направленного против тех, кто активно практиковал подобные отношения. Хайдт полагает, что фундамент нашего чувства правильного и неправильного опирается на пять внутреннее присущих нам и всеобщих психологических систем.<a l:href="#n_280" type="note">[280]</a></p>
     <empty-line/>
     <p>1. «<emphasis>Вред/забота</emphasis>», связанные с длительной эволюцией нас как млекопитающих, наделенных системами привязанности и способностью ощущать чужую боль (и испытывать неприязнь к ней). У нас развились глубокие чувства эмпатии и сочувствия к окружающим, поскольку мы представляем себя на их месте, понимаем, как мы ощущали бы себя в такой ситуации, если бы она произошла с нами. На этот фундамент опираются такие нравственные добродетели, как доброта, мягкость и опека.</p>
     <p>2. <emphasis>«Справедливость/взаимность»</emphasis>, связанные с эволюционным процессом реципрокного альтруизма – «ты – мне, я – тебе». В итоге так развились подлинные чувства верного и неверного по отношению к справедливому и несправедливому обмену. На этом основании покоятся политические идеалы правосудия, прав, независимости личности.</p>
     <p>3. «<emphasis>Принятие в группу/преданность</emphasis>», связанные с долгой историей нас как вида, образующего племена, способные создавать меняющиеся союзы. У нас развилось такое свойство, как способность проявлять внутригрупповые дружеские отношения к нашим сородичам и межгрупповую вражду ко всем, кто принадлежит к другим группам. Этот фундамент создает в племени эффект «братских уз», лежит в основе таких положительных черт, как патриотизм и самопожертвование ради группы.</p>
     <p>4. «<emphasis>Авторитет/уважение</emphasis>», сформированные давней историей иерархических социальных взаимоотношений у нас как у приматов. У нас развилась естественная склонность считаться с авторитетами, проявлять почтение к лидерам и специалистам, следовать правилам и диктату тех, кто выше нас по положению в обществе. На это основание опираются такие свойства, как лидерство и готовность подчиняться, в том числе почитание законной власти и уважение к традициям.</p>
     <p>5. «<emphasis>Чистота/святость</emphasis>», сформированные психологией отвращения и загрязнения. У нас развились эмоции, которые направляют нас к чистому и уводят от грязного. На это основание опираются такие религиозные представления, как стремление вести менее плотскую и более возвышенную и благородную жизнь, акцент делается на убежденности в том, что тело – храм, который можно осквернить безнравственными поступками и загрязненностью.</p>
     <empty-line/>
     <p>За много лет Хайдт и его коллега по Виргинскому университету Джесси Грэм изучили нравственные взгляды более чем 118 тысяч человек из десятка различных стран и регионов мира и обнаружили устойчивое различие между либералами и консерваторами. Либералы набирают больше баллов по 1 и 2 пунктам («вред/ забота» и «справедливость/взаимность»), чем консерваторы, но меньше по 3, 4 и 5 пунктам («принятие в группу/преданность», «авторитет/уважение» и «чистота/святость»). Для консерваторов ситуация примерно одинакова по всем пяти пунктам: у них меньше, чем у либералов, баллов по 1 и 2 пунктам, но больше по 3, 4 и 5. (Убедитесь сами: http://www.yourmorals.org.) Расклад по отдельным компонентам можно увидеть на рис. 11.</p>
     <p>Другими словами, либералы сомневаются в авторитетах, радуются многообразию и зачастую бравируют пренебрежением к вере и традициям, чтобы заботиться о слабых и угнетенных. Они жаждут перемен и справедливости даже ценой политического и экономического хаоса. В отличие от них консерваторы делают акцент на институтах и традициях, вере и семье, народе и принципах. Они жаждут порядка даже ценой жизни тех, кто очутился на самом дне и провалился в трещины. Разумеется, все это обобщения, для которых есть исключения, но суть в следующем: вместо того, чтобы рассматривать левых и правых как либо действующих правильно, либо заблуждающихся (в зависимости от ваших собственных взглядов), разумнее было бы признать, что либералы и консерваторы делают упор на разные нравственные ценности, в итоге сами собой делятся на эти две группы.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_17.png"/>
     <p><strong>Рис. 11. Пять нравственных оснований</strong></p>
     <p>В ходе проведенных Джонатаном Хайдтом и Джесси Грэмом из Виргинского университета опросов по нравственным взглядам более 118240 человек из более чем двенадцати стран выяснилось, что существует устойчивое различие между либералами и консерваторами: либералы набирают больше, чем консерваторы, баллов по нравственным основаниям под номерами 1 и 2 («вред/ забота» и «справедливость/взаимность»), но меньше по основаниям под номерами 3, 4 и 5 («принятие в группу/преданность», «авторитет/уважение» и «чистота/святость»). Результаты консерваторов примерно одинаковы по всем пяти пунктам: они ниже, чем результаты либералов, по пунктам 1 и 2, но выше по пунктам 3, 4 и 5. График построен в соответствии с ответами по пяти подшкалам на вопросы анкеты «Нравственные основания». График любезно предоставлен Джонатаном Хайдтом, данные об опросе доступны на сайте www.yourmorals.org.</p>
     <empty-line/>
     <p>Рассмотрим всего одно из множества исследований взаимосвязи между великодушием и законностью. В эксперименте 2002 года по «моралистическому наказанию», проведенном экономистами Эрнстом Феером и Симоном Гахтером, участникам предоставляли возможность наказывать тех, кто отказывался участвовать в деятельности группы, призывающей к альтруистическим пожертвованиям. В рамках исследования проводилась общая игра, в ходе которой участники могли отдавать деньги на общие нужды. В условиях эксперимента, не предусматривающих никаких наказаний за «бесплатное участие» (то есть люди получали некие выгоды от вхождения в состав группы, но ничего не давали на общие нужды), экспериментаторы обнаруживали, что сотрудничество участников быстро сходило на нет в первые же шесть туров игры. На седьмом туре Феер и Гахтер вводили новое условие, согласно которому участникам позволялось наказывать «бесплатных участников», отбирая у них деньги. Они проделывали это безнаказанно, что сразу же вызвало повышение уровня сотрудничества и щедрости бывших «бесплатников».<a l:href="#n_281" type="note">[281]</a> Вывод: для гармонии в обществе необходима система, поощряющая щедрость и в то же время карающая стремление к дармовщине.</p>
     <p>В современном мире существуют две такие системы – религия и правительство, обе возникли примерно 5–7 тысяч лет назад, чтобы удовлетворять потребности в социальном контроле и политической гармонии, когда небольшие группы и племена охотников-собирателей, рыбаков и скотоводов объединились в более крупные вождества и государства земледельцев, ремесленников и торговцев. Когда их население стало слишком многочисленным для неформальных средств социального контроля (таких, как сплетни и остракизм), религия и правительство эволюционировали как сторожевые псы и блюстители законов общества.<a l:href="#n_282" type="note">[282]</a> И консерваторы, и либералы согласны с тем, что обществу необходимы правила, но в большинстве случаев консерваторы предпочитают более приватное регулирование поведения посредством религии, общества и семьи, в то время как либералы высказываются в пользу общественного регулирования правительством (за исключением половых норм, для которых верно обратное). Проблема с обоими институтами заключается в том, что наш нравственный разум эволюционировал с таким расчетом, чтобы объединять нас в команды, разобщать с другими командами, убеждать себя, что мы правы, а другие группы ошибаются. Этот факт имел немало катастрофических последствий: начиная с 7 декабря 1941 года и по 11 сентября 2001 года.</p>
     <p>Мой излюбленный пример напряжения, созданного этими различиями, взят из фильма 1992 года «Несколько хороших парней» (<emphasis>A Few Good Men</emphasis>), который я считаю наглядной иллюстрацией к опирающимся на нравственное основание различиям между консерваторами и либералами. В финале, проходящем в зале суда, консервативному полковнику морских пехотинцев Натану Р. Джессепу, которого играет Джек Николсон, устраивает перекрестный допрос либеральный лейтенант ВМФ Дэниел Кэффи (Том Круз), защищающий двух морских пехотинцев, обвиняемых в непреднамеренном убийстве товарища. Кэффи считает, что Джессеп применил «красный код» – неофициальную систему наказаний, чтобы образумить нелояльного новобранца по фамилии Сантьяго, которому требовалась дисциплина, но ситуация вышла из-под контроля и обернулась трагедией. Кэффи стремится к правосудию для каждого из своих клиентов даже ценой сплоченности военного подразделения. Джессеп хочет свободы и безопасности для страны даже ценой свобод отдельных граждан. Кэффи считает, что он «имеет право на истину», но Джессеп убежден, что Кэффи «не справится с истиной». Почему? Джессеп объясняет:</p>
     <cite>
      <p>Сынок, мы живем в мире, где есть стены. И эти стены должны охранять вооруженные люди. Кто займется этим? Ты?.. Истина тебе не нужна, потому что в глубине тех мест, о которых не принято упоминать в обществе, ты хочешь, чтобы на этой стене стоял я. Я нужен тебе на этой стене. Мы произносим слова «честь», «кодекс», «верность». Для нас эти слова – стержень жизни, потраченной на защиту чего-либо. А для тебя они – просто громкие слова. У меня нет ни времени, ни желания объясняться с человеком, который ложится спать и просыпается под одеялом той самой свободы, которую я обеспечиваю, а потом сомневается в способах, которыми я делаю это. Я предпочел бы, чтобы ты просто сказал «спасибо» и пошел своей дорогой. В противном случае предлагаю тебе взять оружие и заступить на пост. Так или иначе, мне плевать на что ты, как тебе кажется, имеешь право.</p>
     </cite>
     <p>Лично у меня возникают противоречивые чувства, и мой конфликт отражает тот факт, что бывают случаи, когда нравственные убеждения несовместимы и непримиримы, как в приведенном примере. С одной стороны, я склонен делать либеральный акцент на личной честности, справедливости и свободе и меня тревожит то, что чрезмерный упор на преданность группе провоцирует наш внутренний трайбализм и соответствующую ему ксенофобию.<a l:href="#n_283" type="note">[283]</a> С другой стороны, свидетельства из области истории, антропологии и эволюционной психологии говорят о том, насколько глубоко заложены наши племенные инстинкты. «Чем крепче заборы, тем лучше соседи», потому что плохие люди – неотъемлемая часть нравственного ландшафта. Я – борец за гражданские права, который превыше всего ценит индивидуальную свободу и независимость, но после таких дат, как 9/11, 7/7, 12/25 и бесчисленного множества других нападок на наши свободы со стороны прочих племен, я особенно признателен нашим отважным солдатам, охраняющим стены и позволяющим нам мирно спать под одеялом свободы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Трагические, утопические и реалистические представления о человеческой натуре</p>
     </title>
     <p>Выявление нравственных ценностей, определяющих убеждения либералов и консерваторов, помогает, вероятно, снизить естественную для нас склонность демонизировать тех, кто принадлежит к другой группе. В результате понимания возникает толерантность. По крайней мере, так объясняют мне идеализированные либеральные сети в моем мозге. Но сдается мне, в реальности эта «двухпартийная система» эволюционировала на протяжении нескольких веков ввиду естественной склонности делать акцент на в равной степени важных, но зачастую непримиримых нравственных ценностях.</p>
     <p>Вспомним упоминавшиеся в главе 8 исследования генетиков с участием идентичных близнецов, разлученных при рождении и воспитанных в разном окружении, – исследования, в ходе которых выяснилось, что примерно 40 % дисперсии, относящейся к религиозным взглядам, объясняется генами. Те же исследования также показали, что 40 % дисперсии в политических взглядах также обусловлено наследственностью.<a l:href="#n_284" type="note">[284]</a> Разумеется, в генах не кодируется конкретная религиозная вера, и точно так же мы не наследуем напрямую принадлежность к определенной политической партии. Вместо этого в генах заложен темперамент, а людям свойственно причислять себя к приверженцам «левых» или «правых» нравственных ценностей на основании личных предпочтений: либералы делают упор на ценности «<emphasis>вреда/заботы</emphasis>» и «<emphasis>справедливости/ взаимности</emphasis>», а консерваторы подчеркивают ценность «<emphasis>принятия в группу/преданности</emphasis>», «<emphasis>авторитета/уважения</emphasis>» и «<emphasis>чистоты/святости</emphasis>». Этим объясняется предсказуемость людских убеждений по такому широкому спектру вопросов, которые кажутся никак не связанными: почему тот, кто верит, что правительству не следует интересоваться происходящим в частных спальнях, тем не менее считает, что правительство должно в значительной мере вмешиваться в деятельность частных предприятий; почему тот, кто убежден, что налоги следует снизить, тем не менее стремится увеличивать расходы на армию, полицию и судебную систему.</p>
     <cite>
      <p>В результате понимания возникает толерантность.</p>
     </cite>
     <p>В своей книге «Конфликт взглядов» (<emphasis>A Conflict of Visions</emphasis>) экономист Томас Соуэлл утверждает, что две группы нравственных ценностей неразрывно связаны с представлениями о человеческой природе либо как ограниченной (консерваторы), либо как неограниченной (либералы). Он называет эти явления <emphasis>ограниченными </emphasis>и <emphasis>неограниченными взглядами</emphasis>. Соуэлл демонстрировал, что споры по ряду казалось бы никак не связанных социальных проблем, таких, как налоги, социальное обеспечение, социальная защита, здравоохранение, уголовное правосудие и война, систематически выявляют идеологически последовательную разделительную линию между этими двумя конфликтующими взглядами. «Если возможности человека не являются ограниченными по своей сути, тогда наличие подобных отвратительных и пагубных явлений в буквальном смысле слова требует объяснений и решений. Но если стержень этих прискорбных явлений – ограничения и пристрастия самого человека, тогда объяснений требуют способы, которыми их удалось избегать или сводить к минимуму».</p>
     <p>От того, в существование какой из этих натур вы верите, во многом зависит, какое решение социальных проблем вы считаете наиболее эффективным. «При условии неограниченности взглядов не существует непреодолимых причин для социальных пороков, следовательно, нет причин, по которым нельзя было бы избавиться от них с достаточной степенью нравственной ответственности. Но при условии ограниченности взглядов любые способы и стратегии, направленные на сдерживание или улучшение присущих человеку пороков, имеют оборотную сторону, в том числе в форме других социальных зол, созданных этими цивилизаторскими учреждениями, следовательно, возможен лишь разумный компромисс».</p>
     <p>Это не значит, что консерваторы считают нас злыми, а либералы – добрыми. «Неограниченный взгляд подразумевает, что потенциальное разительно отличается от реального, и это означает существование средств улучшения человеческой натуры, стремление к реализации ее потенциала, или возможность эволюции, или открытия таких средств, чтобы человек совершал верные действия по верным причинам, а не ради неявных духовных или материальных выгод, – разъяснял Соуэлл. – Короче, человек «способен к совершенствованию», то есть может скорее непрерывно улучшаться, чем достичь абсолютного совершенства».<a l:href="#n_285" type="note">[285]</a></p>
     <p>В своем блистательном анализе человеческой натуры, книге «Чистый лист» (<emphasis>The Blank Slate</emphasis>), гарвардский психолог Стивен Пинкер дал двум взглядам другие названия – «трагический» и «утопический», и слегка изменил их определения:</p>
     <cite>
      <p>Утопический взгляд стремится выразить социальные цели и разработать политические меры, направленные непосредственно на достижение этих целей; на экономическое неравенство нападают, объявляя войну бедности, на загрязнение окружающей среды – посредством природоохранного законодательства, на расовый дисбаланс – посредством льгот, на канцерогены – путем запретов на пищевые добавки. Трагический взгляд указывает на своекорыстные мотивы людей, которым предстоит внедрять эту политику – а именно, расширение их бюрократической сферы влияния, – и на их неспособность предвидеть мириады последствий, особенно когда эти социальные цели противопоставлены миллионам людей, преследующих свои интересы.</p>
     </cite>
     <p>Четкое разграничение на левое-правое неуклонно разделяет (соответственно) утопический взгляд и трагический взгляд во множестве конкретных дискуссий, например, о численности правительства (большая или маленькая), величине налогов (высокие или низкие), торговле (свободная или частная), здравоохранении (всеобщее или индивидуальное), экологии (защищать или оставить как есть), преступности (вызвана социальной несправедливостью или преступными намерениями), конституции (судебный активизм ради социальной справедливости или строгое соблюдение конституции ради изначального замысла) и многом другом.<a l:href="#n_286" type="note">[286]</a></p>
     <p>Лично я согласен с Соуэллом и Пинкером в том, что неограниченный взгляд – утопия, что по-гречески означает дословно «не место», «нигде». Неограниченный утопический взгляд на человеческую природу в целом признает модель чистого листа и предполагает веру в то, что обычаи, законы и традиционные институты являются источниками неравенства и несправедливости, следовательно, должны подвергаться значительному регулированию и постоянному модифицированию сверху донизу. Сторонники утопического взгляда считают, что общество можно моделировать посредством правительственных программ, чтобы стимулировать в людях присущие им от природы бескорыстие и альтруизм; считают физические и интеллектуальные различия главным образом результатом несправедливых и нечестных социальных систем, которые можно смоделировать заново посредством социального планирования, следовательно, людей можно перетасовать между социально-экономическими классами, искусственно созданными с помощью нечестных и несправедливых политических, экономических и социальных систем, унаследованных в ходе истории. По-моему, такой вариант человеческой природы существует в буквальном смысле слова <emphasis>нигде</emphasis>.</p>
     <p>Хотя некоторые либералы придерживаются именно такого взгляда на человеческую природу, я всерьез подозреваю, что при столкновении с конкретными проблемами большинство либералов осознает, что поведение человека в определенной степени ограничено, особенно если эти либералы изучали биологические и социальные науки и знакомы с материалами исследований генетики поведения. Следовательно, споры вызывает <emphasis>степень </emphasis>ограничения. Думаю, скорее вместо двух обособленных и однозначных категорий ограниченного и неограниченного (или трагического и утопического) взглядов на человеческую природу есть только один взгляд со скользящей шкалой. Назовем его <emphasis>реалистическим</emphasis>.</p>
     <p>Если вы верите в то, что человеческая природа отчасти ограничена во всех отношениях – нравственном, физическом и интеллектуальном, – значит, вы придерживаетесь реалистического взгляда на нее. В соответствии с исследованиями в области генетики поведения и эволюционной психологии определим величину этой ограниченности в пределах 40–50 %. Согласно реалистическому взгляду человеческая природа сравнительно ограничена нашей историей биологии и эволюции, следовательно, социальные и политические системы следует строить на этих реалиях, подчеркивая положительные и затеняя отрицательные аспекты нашей природы. Реалистический взгляд отвергает модель чистого листа, согласно которой люди настолько податливы и так живо реагируют на социальные программы, что правительства могут моделировать жизнь большого общества, и вместо этого верит, что семья, обычаи, законы и традиционные институты – наилучшие источники социальной гармонии. Реалистический взгляд признает потребность в строгом нравственном воспитании, осуществляемом родителями, родными, друзьями и членами общества, поскольку у людей двойственная природа – они эгоистичны и бескорыстны, склонны к соперничеству и способны к сотрудничеству, алчны и щедры, поэтому нам нужны правила, рекомендации и поощрение, чтобы поступать правильно. Реалистический взгляд признает, что люди сильно отличаются друг от друга и в физическом, и в интеллектуальном отношении главным образом ввиду естественно унаследованных отличий, следовательно, поднимутся (или опустятся) до естественного для них уровня. Значит, правительственные программы перераспределения не только несправедливы по отношению к тем, у кого конфискуют состояние с целью последующего распределения: наделение богатством тех, кто его не заработал, не может устранить и не устранит естественное неравенство.</p>
     <p>Думаю, наиболее умеренные из «левых» и «правых» придерживаются реалистического взгляда на природу человека. Им приходится так поступать, как и крайним с обеих сторон, поскольку к этому призывают свидетельства из области психологии, антропологии, экономики и особенно эволюционной теории и ее применения ко всем трем наукам. Существует по меньшей мере десяток наборов данных, сводящихся к этому заключению:<a l:href="#n_287" type="note">[287]</a></p>
     <empty-line/>
     <p>1. Явные количественные физические различия между людьми по размеру, силе, скорости, проворству, координации движений и другим физическим свойствам означают, что одни люди действуют успешнее других; по меньшей мере половина этих различий наследуется.</p>
     <p>2. Явные количественные интеллектуальные различия между людьми по памяти, способности к решению задач, скорости когнитивной деятельности, способности к математике, пространственному воображению, вербальным навыкам, эмоциональному интеллекту и другим умственным свойствам означают, что одни люди успешнее других; по меньшей мере половина этих различий наследуется.</p>
     <p>3. Исследования в области генетики поведения, в том числе с участием близнецов, показали, что среди людей 40–50 % дисперсии по темпераменту, свойствам личности и многим политическим, экономическим и социальным предпочтениям объясняются генетически.</p>
     <p>4. Провалившиеся эксперименты коммунистов и социалистов повсюду в мире на протяжении всего ХХ века показали, что драконовский контроль сверху над экономическими и политическими системами не действует.</p>
     <p>5. Провалившиеся эксперименты с коммунами и утопическими сообществами, проводимые в разных уголках мира в последние 150 лет, продемонстрировали, что люди по натуре не склонны соблюдать марксистский принцип «от каждого по способностям, каждому по потребностям».</p>
     <p>6. Семейные узы прочны, между кровными родственниками существует глубокая связь. Коммуны, в которых пытались рушить семьи и отдавать детей на воспитание другим людям, дают встречное доказательство утверждению о том, что «нужна деревня», чтобы вырастить ребенка. Неистребимая практика кумовства подтверждает высказывание о том, что «кровь – не водица».</p>
     <p>7. Принцип взаимного альтруизма «ты – мне, я – тебе» относится к всеобщим; по натуре людям не свойственно проявлять щедрость и отдавать, за исключением случаев, когда они получают что-либо взамен, даже если получают они только положение в обществе.</p>
     <p>8. Принцип поучительного наказания – я накажу тебя, если ты ничего не сделаешь мне после того, как я что-то сделаю тебе, – относится к всеобщим; люди уже не проявляют снисходительности к любителям дармовщины, которые всегда берут, но почти никогда не дают.</p>
     <p>9. Иерархические социальные структуры носят почти всеобщий характер. Эгалитаризм эффективен (и то едва) только в небольших группах охотников-собирателей в бедных ресурсами условиях, где почти нет частной собственности. После добычи на охоте драгоценной дичи требуются продолжительные ритуалы и религиозные церемонии, чтобы обеспечить равное распределение пищи.</p>
     <p>10. Агрессия, насилие и доминирование носят почти всеобщий характер, особенно среди молодых мужчин, жаждущих ресурсов, женщин и главное – положения в обществе. Особенно стремление к статусу объясняет многие ранее необъяснимые явления, такие, как готовность пойти на серьезный риск, дорогие подарки, избыточную, непозволительную щедрость и главное – попытки добиться внимания.</p>
     <p>11. Внутригрупповые дружеские отношения и межгрупповая враждебность носят почти всеобщий характер. Золотое правило гласит: доверяй членам группы до тех пор, пока они не покажут себя недостойными доверия, и не доверяй тем, кто не входит в группу, пока они не докажут, что достойны доверия.</p>
     <p>12. Желание людей торговать друг с другом носит почти всеобщий характер и не ради бескорыстной помощи другим людям или ради общества, а ради корыстной выгоды своих родных и близких. Непредусмотренным последствием становится то, что торговля способствует доверию между чужаками и снижает межгрупповую враждебность, так как позволяет обогащаться обоим торговым партнерам и группам.</p>
     <empty-line/>
     <p>Основатели нашей республики учредили нашу правительственную систему на основании этого реалистического взгляда на человеческую природу. Конфликты между индивидуальной свободой и сплоченностью общества невозможно разрешить ко всеобщему удовлетворению, поэтому нравственный маятник качается влево и вправо, политические игры проходят преимущественно между двумя сорокаярдовыми линиями на политическом игровом поле. В сущности, трения между свободой и безопасностью могли бы объяснить, почему третьим сторонам так трудно найти зацепку на политическом «каменном лице» Америки. Как правило, они исчезают после выборов или скрываются в тени двух титанов, определяющих систему левых и правых. В Европе, где третьи, четвертые и даже пятые стороны получают значительную поддержку в ходе опросов, они, в сущности, почти неотличимы от тех, кто находится по обе стороны от них, и политологи обнаруживают, что эти стороны можно легко классифицировать, поскольку они делают явный акцент на либо либеральных, либо консервативных ценностях. Данные Хайдта о различии основополагающих ценностей у американских либералов и консерваторов относятся, в сущности, ко всем странам, где были проведены исследования, и графики для различных стран в буквальном смысле неотличимы один от другого.</p>
     <p>По-моему, именно реалистический взгляд на человеческую натуру имел в виду Джеймс Мэдисон, сочиняя свое знаменитое высказывание для № 51 «Федералиста»: «Если бы люди были ангелами, не понадобилось бы никакое правительство. Если бы ангелы правили людьми, ни внутренний, ни внешний контроль над правительством был бы не нужен».<a l:href="#n_288" type="note">[288]</a> Авраам Линкольн также обладал чем-то вроде реалистического взгляда, когда писал в своей первой инаугурационной речи, произнесенной в марте 1861 года, накануне самого кровопролитного конфликта в истории нашей страны: «Несмотря на напряжение страсти, ему не разорвать наши узы привязанности. Таинственная гармония воспоминаний, распространяющаяся от каждого поля брани и могилы патриота до каждого живого сердца и плиты под очагом повсюду на этой обширной земле, еще придаст силу слаженному хору союза при очередном неизбежном прикосновении более совершенных ангелов нашей натуры».<a l:href="#n_289" type="note">[289]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Влево, вправо и вдаль</p>
     </title>
     <p>В своем режиме «реальной политики» (Realpolitik) я не вижу причин для того, чтобы эта система левых и правых изменилась в ближайшее время, поскольку она коренится глубоко в нашей эволюционировавшей натуре, о чем свидетельствуют пять нравственных оснований и двенадцать наборов данных для реалистического взгляда. Но в режиме «идеальной политики»<a l:href="#n_290" type="note">[290]</a> я обнаружил за пределами традиционного левого-правого спектра политическую позицию, которая удачно сочетается с моими убеждениями и темпераментом, а именно, <emphasis>либертарианство</emphasis>. Либертарианство? Я знаю, о чем вы сейчас думаете:</p>
     <cite>
      <p>Либертарианцы – сборище людей, которые ездят на электромобилях, поглощают блюда в стиле «фьюжн», курят травку, смотрят порно, выступают в поддержку проституции, использования золотого запаса, ношения оружия, потрясают Конституцией, муссируют отделение церкви от государства, требуют снижения налогов и в целом являются антиправительственными анархистами.</p>
     </cite>
     <p>Да, как и в двух других стереотипах, в данном присутствует элемент истины. Но в основном либертарианцы выступают за индивидуальные свободы, однако мы признаем: для того чтобы быть свободными, мы должны быть также защищенными. Ваша свобода размахивать руками заканчивается там, где находится мой нос. Как объяснял Джон Стюарт Милль в своей книге 1859 года «О свободе», «единственная цель, которая оправдывает человечество в целом или людей по отдельности при попытке ограничить свободу действий любого из их числа, – это самозащита. Это единственное назначение, для которого сила может быть по праву применена к любому члену цивилизованного сообщества вопреки воле этого члена, чтобы предотвратить нанесение вреда другим».<a l:href="#n_291" type="note">[291]</a> Развитие демократии было важным этапом в одержании победы над <emphasis>тиранией магистрата</emphasis>, на протяжении веков царившей в европейских монархиях. Но как отмечал Милль, беда демократии в том, что она может привести к <emphasis>тирании большинства</emphasis>: «Необходима также защита от тирании преобладающего мнения и чувств, от склонности общества навязывать путем других средств, отличных от гражданских наказаний, свои идеи и обычаи как правила поведения для тех, кто возражает против них; чтобы сдержать развитие и по возможности предотвратить формирование индивидуальности в условиях, не соответствующих гармонии, и побуждать все личности придавать себе сходство с собственным образцом».<a l:href="#n_292" type="note">[292]</a> В сущности, именно по этой причине основатели нашей страны издали Билль о правах. Эти права нельзя отнять, каким бы значительным ни оказалось большинство в условиях демократических выборов.</p>
     <p>Либертарианство опирается на принцип свободы: <emphasis>все люди вольны мыслить, верить и действовать так, как они считают нужным, если только они не посягают на соответствующие свободы других людей</emphasis>. Разумеется, дьявол кроется в деталях выражения «посягательство», однако существует по меньшей мере десяток основных свобод, нуждающихся в защите от притязаний:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. Власть закона.</p>
     <p>2. Права собственности.</p>
     <p>3. Экономическая стабильность, достигнутая благодаря защищенной и заслуживающей доверия банковской и финансовой системе.</p>
     <p>4. Надежная инфраструктура и свобода передвигаться по стране.</p>
     <p>5. Свобода слова и печати.</p>
     <p>6. Свобода собраний.</p>
     <p>7. Образование для масс.</p>
     <p>8. Защита гражданских свобод.</p>
     <p>9. Полноценная армия для защиты наших свобод от нападок других государств.</p>
     <p>10. Эффективные полицейские силы для защиты наших свобод от нападок других людей в пределах государства.</p>
     <p>11. Жизнеспособная законодательная система для введения справедливых и беспристрастных законов.</p>
     <p>12. Действенная судебная система для беспристрастного контроля за соблюдением этих справедливых законов.</p>
     <empty-line/>
     <p>Эти основы охватывают нравственные ценности, принятые и либералами, и консерваторами, и как таковые, образуют фундамент для моста между левыми и правыми. Разрастется ли когда-нибудь либертарианская партия настолько, чтобы бросить вызов двум доминирующим политическим силам и создать жизнеспособную трехпартийную систему? Сомневаюсь по той простой причине, что либертарианцам свойственно недолюбливать крупные и могущественные политические партии. Пытаться организовать либертарианцев – все равно, что сгонять в стадо кошек. Тем не менее в контексте паттерна политических партий и нравственных ценностей, лежащих в их основании, либертарианская позиция переформировывает основания двух других. Не требуется ни изобретать нечто новое, ни вводить его в систему. Эти ценности глубоко укоренены в нашей природе, следовательно, почти наверняка останутся сравнительно постоянным компонентом будущих политических паттернов.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Убеждение и истина</p>
     </title>
     <p>Заявления об убеждениях в политике и в науке – не одно и то же. Когда я говорю: «Я верю в эволюцию» или «Я верю в Большой взрыв», это звучит совсем иначе, чем когда я заявляю: «Я верю в фиксированный подоходный налог» или «Я верю в либеральную демократию». Эволюция и Большой взрыв либо были, либо нет, и все свидетельства указывают на то, что они были. Вопрос происхождения видов и происхождения вселенной – в принципе, загадки, которые можно разгадать с помощью большего количества данных и более удачной теории. Но вопрос о правильной форме налогообложения или структуре правительства зависит от общих целей, которых предстоит достичь, поэтому больше данных и усовершенствованная теория способны помочь нам лишь в том случае, если цель установлена. Однако определение этой ключевой политической цели зависит от сугубо субъективного процесса политических дебатов, в которых обе стороны выступают в защиту образа жизни, который они считают наилучшим. Так вышло, что я считаю фиксированный налог намного более справедливым, нежели прогрессивный, потому что не думаю, что людей надо наказывать более высокими налогами только потому, что они упорным трудом и творческим подходом добились более высоких доходов. Но мои друзья-либералы возражают, что прогрессивный налог справедливее, так как по людям с более низким доходом одна и та же налоговая ставка бьет больнее, чем по людям, доход которых выше.</p>
     <p>Хотя наука не в состоянии разрешить такие вопросы справедливости ко всеобщему удовлетворению, можно и должно приводить обоснованные доводы для научного информирования политических убеждений: порой заявления об убеждениях в политике мало чем отличаются от заявлений об убеждениях в науке. Я сам много раз пересекал эту границу, наиболее примечательный случай – в книгах «Наука добра и зла» и «Рыночный разум». На практике я отвергаю <emphasis>натуралистическую ошибку </emphasis>(которую иногда называют ошибкой «<emphasis>есть и должно быть</emphasis>»), согласно которой тому, что есть, не следует определять должное, то есть если <emphasis>дело обстоит тем или иным образом</emphasis>, это не обязательно означает, что так оно и <emphasis>должно обстоять</emphasis>, или если что-то <emphasis>естественно</emphasis>, это не значит, что оно <emphasis>правильно</emphasis>. В некоторых случаях так оно и есть, в других – нет. Я твердо убежден, что при построении общества мы должны ориентироваться и даже опираться на информацию, полученную благодаря реалистическому взгляду на человеческую природу и на двенадцать наборов данных, которые я представил для нее; провалившиеся коммунистические и социалистические эксперименты показывают, что происходит, когда игнорируешь естественное – люди гибнут сотнями миллионов.</p>
     <p>Еще один пример пересечения границы между «есть» и «должно быть» можно найти в книге Тимоти Ферриса «Наука о свободе» (<emphasis>The Science of Liberty</emphasis>), в которой он сочетает демократию и науку.<a l:href="#n_293" type="note">[293]</a> Так Феррис утверждает, что политическое убеждение Джона Локка, согласно которому все люди должны быть равными перед законом (один из факторов построения Конституции США), в XVII веке представляло собой непроверенную теорию. Его могли опровергнуть. Мы могли дать женщинам и чернокожим право голоса и обнаружить, что демократия неэффективна, если ее не практикуют только белые мужчины, как это было во времена Локка. Но этого не произошло. Мы провели эксперимент и получили однозначно положительные ответы.</p>
     <p>«Либерализм и наука – это методы, а не идеологии, – объяснял мне Феррис, когда поначалу я усомнился в его тезисе, предположив, что <emphasis>все </emphasis>политические убеждения представляют собой идеологии. – Оба предполагают петлю обратной связи, с помощью которой действия (например, законы) можно оценить, чтобы посмотреть, действительно ли они продолжают вызывать всеобщее одобрение. Ни наука, ни либерализм не выдвигают никаких доктринерских притязаний помимо эффективности соответствующих методов, то есть что наука получает знания, а либерализм дает общественное устройство, в целом приемлемое для свободных людей». Однако, возразил я, разве не все политические притязания являются тем или иным типом <emphasis>убеждений</emphasis>? Нет, ответил Феррис: «Иначе говоря, (классический) либерализм – не убеждение, не вера. Это предлагаемый метод, который с легкостью мог оказаться несостоятельным на практике. Поскольку вместо этого он оказался успешным, то заслуживает поддержки. Ни на одном этапе этого пути вера не требуется – разве что, скажем, в том смысле, что Джон Локк «верил» (или, скорее, разумно полагал), что он наткнулся на нечто перспективное».<a l:href="#n_294" type="note">[294]</a></p>
     <p>К сожалению, далеко не все согласны с тем, что общей целью общества должна быть бо́льшая степень равенства, свободы, независимости, богатства и процветания для большего количества людей, мест, времени, как считают такие комментаторы, как я сам, Тимоти Феррис и большинство других западных обозревателей. В некоторых обществах, например, крайне исламских теократических, верят, что слишком значительное равенство, свобода, независимость, богатство и процветание ведут к упадку, распущенности, промискуитету, порнографии, проституции, подростковым беременностям, суицидам, абортам, венерическим заболеваниям, к «сексу, наркотикам и рок-н-роллу». Эд Хусейн вспоминал в «Исламисте» (<emphasis>The Islamist</emphasis>), своей книге об исламском экстремизме и своем прохождении подготовки в мусульманском братстве в Великобритании, что их девизом были слова «Коран – наша конституция, джихад – наш путь, мученичество – наше стремление». Один из членов ячейки внушал Хусейну: «Демократия – <emphasis>харам</emphasis>! Запрещена в исламе. Ты что, не знаешь? «Демократия» – греческое понятие, от слов «<emphasis>демос</emphasis>» и «<emphasis>кратос</emphasis>» – власть народа. В исламе власть принадлежит не нам, а Аллаху… Нынешний мир страдает от злокачественных опухолей свободы и демократии».<a l:href="#n_295" type="note">[295]</a></p>
     <p>Некоторые исламисты считают своей высшей целью подчинение Богу и его священной книге, что приводит их к вере в незыблемую и строго иерархическую социальную структуру, в которой, например, женщины должны подчиняться мужчинам, женщин следует казнить за прелюбодеяние, к ним следует относиться как к имуществу, мало чем отличающемуся от скота или другой собственности. Выражаясь словами пакистанского журналиста и происламского идеолога Абуль-Ала Маудуди, «исламу нужна вся планета, он не станет довольствоваться только частью ее. Ему нужен весь населенный мир… Он не ограничивается клочком земли, а требует всю вселенную [и] не стесняется прибегать к военным средствам, чтобы достичь своей цели».<a l:href="#n_296" type="note">[296]</a></p>
     <p>В то время как наука и свобода идут рука об руку, что вы скажете тому, кто не верит ни в то, ни в другое? «Попробуйте победить на выборах», – вот что скажет такому человеку Тимоти Феррис, хотя его слова почти наверняка пропустят мимо ушей, поскольку такие люди почти никогда не в состоянии победить на свободных и честных демократических выборах. Тем не менее Феррис объяснил мне, что он оптимистично настроен в отношении будущего демократии: «На практике в мире наблюдается больше консенсуса, чем принято считать, по крайней мере, в тех частях мира, где есть достаточно свободные СМИ, чтобы люди могли принимать решения на основе фактов. К примеру, не то чтобы в мусульманских странах «верили», что богатство и свобода неприемлемы. Эта позиция радикальных исламистов импонирует лишь небольшому меньшинству. Опросы неоднократно показывают, что большинство мусульман из числа тех, кто еще не живет в демократических странах, предпочитает либеральную демократию прочим системам правления».<a l:href="#n_297" type="note">[297]</a> Собственно говоря, большинство мусульман в Индонезии, Египте, Марокко, Пакистане и других исламских государствах противостоят исламизму и экстремизму любого рода. Нетрудно понять, почему, если изложить проблему так четко и сжато, как сделали Дэвид Фрам и Ричард Перл в своей книге «Конец злу» (<emphasis>An End to Evil</emphasis>), из которой можно вывести научное решение:</p>
     <cite>
      <p>Возьмем обширный участок поверхности земли, населенный народом с богатой историей. Поможем этим людям обогатиться настолько, чтобы они могли позволить себе спутниковое телевидение и интернет, и увидеть, как живется по другую сторону Средиземного моря или Атлантического океана. Потом приговорим их к жизни в душных, убогих, загрязненных городах, которыми управляют коррумпированные и некомпетентные чиновники. Опутаем этих людей требованиями и средствами контроля, чтобы никому из них не удавалось стабильно зарабатывать, кроме как дав взятку какому-нибудь бесчестному чиновнику. Подчиним этих людей элите, которая внезапно стала баснословно богатой благодаря теневым сделкам и запасам нефти, предположительно принадлежащим всем. Обложим их налогами в пользу правительства так, чтобы оно не давало ничего взамен – кроме армии, которая проигрывает каждую войну: ни дорог, ни больниц, ни чистой воды, ни освещения улиц. Будем на протяжении двух десятилетий из года в год снижать их жизненный уровень. Не дадим им создавать никаких учреждений и других площадок для дискуссий – ни парламента, ни даже муниципалитета, где эти люди могли бы обсудить свои претензии. Будем убивать, сажать в тюрьму, развращать, отправлять в изгнание всех политиков, артистов или интеллектуалов, способных заговорить о современных альтернативах бюрократической тирании. Будем пренебрегать школами, закрывать их, просто не создавать эффективную систему образования, чтобы мышление следующего поколения формировалось исключительно под влиянием священников, умы которых не содержат ничего, кроме средневекового богословия с небольшой примесью националистической жалости страны третьего мира к себе. Сочетая все перечисленное, что можно рассчитывать создать, кроме разъяренной толпы?<a l:href="#n_298" type="note">[298]</a></p>
     </cite>
     <p>Если вернуться в мой режим идеальной политики, научным решением политической проблемы угнетающих правительств является проверенный метод распространения либеральной демократии и рыночного капитализма путем свободного и открытого обмена информацией, товарами и услугами через проницаемые экономические границы. Либеральная демократия – не просто наименее плохая политическая система по сравнению со всеми другими (при всем уважении к Уинстону Черчиллю); это лучшая система из изобретенных, дающая людям шанс быть услышанными, возможность причастности, голос, обращающийся с истиной к власти. Рыночный капитализм – величайший генератор богатства в мировой истории, он срабатывал повсюду, где был опробован. Сочетание этих двух условий с идеальной политикой может стать реальной политикой.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>И последнее замечание по истине и вере: для многих из моих друзей и коллег, либералов и атеистов, объяснение религиозных убеждений, такое, как представленное в этой книге, равносильно отрицанию значимости как внутренней ценности, так и внешней реальности. Многие из моих друзей и коллег, придерживающихся консервативных взглядов, восприняли это объяснение так же и исполнились негодования при мысли, что объяснение убеждения оправдывает его. Но это не обязательно. Объяснение, почему кто-либо верит в демократию, не оправдывает демократию; объяснение, почему кто-то придерживается либеральных или консервативных ценностей в рамках демократии, не оправдывает эти ценности. В принципе, формирование и укрепление политических, экономических или социальных убеждений ничем не отличается от формирования и укрепления религиозных. Объяснение, что люди консервативны потому, что их родители голосовали за республиканцев, что они выросли или теперь живут в «красном штате», что их религия опирается на консервативные ценности вместо либеральных или что по характеру они предпочитают упорядоченную социальную иерархию и строгие правила, не отрицает автоматически значимость консервативных принципов и ценностей не более, чем объяснение, что люди либеральны потому, что их родители голосовали за демократов, что они выросли или сейчас живут в «синем штате», что их религия опирается на либеральные ценности вместо консервативных, что по характеру они предпочитают сглаживание социальных иерархий и более гибкие правила, автоматически отрицает значимость либеральной позиции. Тем не менее тот факт, что наши убеждения настолько обременены эмоциональным багажом, должен побудить нас хотя бы ненадолго задуматься о позиции окружающих и проявить скептицизм к собственным убеждениям. Тот факт, что мы не склонны к подобным поступкам, – результат некой мощной когнитивной предубежденности, уверяющей нас, что мы всегда правы. Я подробно рассмотрю ее в следующей главе.</p>
     <cite>
      <p>Тот факт, что наши убеждения настолько обременены эмоциональным багажом, должен побудить нас хотя бы ненадолго задуматься о позиции окружающих и проявить скептицизм к собственным убеждениям.</p>
     </cite>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>12</p>
     <p>Подтверждение веры</p>
    </title>
    <section>
     <p>Вам случалось когда-нибудь направляться к телефону, чтобы позвонить другу, но прежде услышать звонок телефона и обнаружить, что именно этот друг звонит вам? Какова вероятность подобных событий? Невелика, и ваша интуиция паттерничности наверняка подает вам знак, что в этом событии есть нечто особенное. Так ли это? Скорее всего, нет. И вот почему: сумма всех вероятностей равна единице. При наличии достаточных возможностей аномалии неизбежны. Вопрос не в том, какова вероятность, что друг позвонит, пока о нем думают (эта вероятность крайне низка), а в том, какова вероятность, что в случае, когда множество людей звонят по телефону и думают о друзьях, по меньшей мере один телефонный звонок совпадет по времени с по меньшей мере одной одновременной мыслью (эта вероятность очень высока)? Аналогично, шанс какого-либо человека выиграть в лотерею чрезвычайно низок, но в системе розыгрышей лотереи в целом кто-нибудь выиграет обязательно.</p>
     <p>В своей глубокомысленной книге «(Не)совершенная случайность» (<emphasis>The Drunkard’s Walk</emphasis>) математик и автор научно-популярных книг Леонард Млодинов подсчитал вероятность, что управляющий паевого фонда Билл Миллер будет угадывать фондовый индекс Standard&amp;Poor 500 15 лет подряд.<a l:href="#n_299" type="note">[299]</a> За этот подвиг Миллера славили как «величайшего фондового менеджера 1990-х годов»; по подсчетам CNN вероятность такого угадывания составила 372529 к 1. И вправду удивительно. Млодинов отмечает: если взять Билла Миллера в начале этого периода, в 1991 году, и подсчитать вероятность угадывания им S&amp;P 500 каждый год в последующие 15 лет, эта вероятность и вправду будет очень мала. Тот же принцип применим к любому управляющему паевого фонда, которого вы выберете. «Те же шансы были бы против вас, если бы раз в год в течение пятнадцати лет вы подбрасывали монетку с целью заставить ее каждый раз падать орлом вверх», – отмечает Млодинов. Но в действительности управляющих паевых фондов насчитывается более шести тысяч, «поэтому возникает уместный вопрос: если тысячи человек раз в год подбрасывают монетку и делают это на протяжении десятилетий, каковы шансы, что один из этих людей в течение пятнадцати лет или еще дольше будет подбрасывать монетку так, чтобы всегда выпадал орел?» Вероятность этого события значительно выше. Собственно говоря, Млодинов демонстрирует, что за последние сорок лет активной торговли паевого фонда шансы на то, что по меньшей мере один управляющий этого фонда будет угадывать ситуацию на рынке каждый год в течение пятнадцати лет подряд, оказываются равными почти трем из четырех, или 75 %!</p>
     <p>Я применил этот принцип вероятности, думая о чудесах. Дадим определение чуду как событию, происходящему с вероятностью миллион к одному (интуитивно такая вероятность кажется достаточной, чтобы называть событие чудом). Кроме того, допустим, что каждую секунду в течение дня через наши органы чувств проходит один бит данных, и примем, что мы бодрствуем двенадцать часов в сутки. Получаем 43200 бит данных в день или 1 296 000 в месяц. Даже если предположить, что 99,999 % этих бит совершенно бессмысленны (и мы отфильтровываем их или начисто о них забываем), остается еще 1,3 «чуда» в месяц или 15,5 «чудес» в год. Благодаря избирательной памяти и <emphasis>предвзятости подтверждения</emphasis>, мы запомним только несколько поразительных совпадений и забудем все множество бессмысленных данных.</p>
     <p>Применив похожие примитивные расчеты, мы можем объяснить сны о предчувствии смерти. Среднестатистический человек видит примерно пять снов за ночь или 1825 снов за год. Если мы запоминаем лишь десятую часть своих снов, значит, за год нам запоминается 182,5 снов. Примерно 300 миллионов американцев, таким образом, производят за год 53,7 миллиардов запоминающихся снов. Социологи утверждают, что каждый из нас довольно близко знаком примерно с 150 людьми, таким образом, создается социальная сеть из 45 миллиардов личных связей. При ежегодном уровне смертности, составляющем 2,4 миллиона американцев в год (во всех возрастных группах, по всем причинам), неизбежно, что запомнившиеся сны кого-нибудь из этих 54,7 миллионов будут о некоторых из этих 24 миллионов смертей среди 300 миллионов американцев и их 45 миллиардов связей. В сущности, <emphasis>чудом </emphasis>было бы другое: если бы сны с предостережением о смерти не сбывались! Вот эпизод телевизионного ток-шоу, которое вы никогда не увидите: «А теперь с нами особенный гость, который пережил множество ярких, как наяву, снов о смерти известных людей, и ни один из этих снов не сбылся. Но не переключайтесь, потому что вы никогда не узнаете, когда подтвердится очередной сон». Разумеется, вместо этого в телевизионных ток-шоу акцентируют внимание на событиях с вероятностью миллион к одному и игнорируют прочий шум.</p>
     <cite>
      <p>Народная арифметика – наша природная склонность ошибаться в оценке вероятностей, мыслить категориями личного опыта, а не статистики, сосредоточивать внимание и держать в памяти краткосрочные тенденции и малочисленные периоды.</p>
     </cite>
     <p>Эти примеры демонстрируют силу того явления, которое я называю <emphasis>народной арифметикой </emphasis>– одной из форм паттерничности. Народная арифметика – наша природная склонность ошибаться в оценке вероятностей, мыслить категориями личного опыта, а не статистики, сосредоточивать внимание и держать в памяти краткосрочные тенденции и малочисленные периоды. Мы замечаем краткие последовательности холодных дней и игнорируем долгосрочную тенденцию к глобальному потеплению. Мы с ужасом следим за спадом на рынке недвижимости и акций, забывая, что на протяжении полувека линии тенденций были направлены вверх. В сущности, пилообразные графики тенденций – пример «народной арифметики», когда наши чувства сосредоточены на движении вверх или вниз по каждому «зубцу», в то время как общее направление «лезвия пилы» проходит для нас незамеченным. Народная арифметика – лишь один из множества случаев когнитивной предубежденности, которые оказывают влияние на обработку нами информации и зачастую искажают ее, и вместе эти предубежденности подкрепляют нашу выведенную интуитивно систему убеждений.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как наш мозг убеждает нас, что мы всегда правы</p>
     </title>
     <p>После того, как мы формируем убеждения и соглашаемся с ними, мы поддерживаем и подкрепляем их с помощью эффективной <emphasis>когнитивной эвристики</emphasis>, гарантирующей их правильность. Эвристика – ментальный метод решения проблем посредством интуиции, проб и ошибок или неформальных методов, когда формальных средств или формул для решения нет (и зачастую даже когда таковые имеются). Эти эвристические методы иногда называют <emphasis>эмпирическими </emphasis>или <emphasis>практическими правилами</emphasis>, хотя они более известны как <emphasis>когнитивные предубежденности</emphasis>, поскольку они почти всегда искажают восприятие в соответствии с уже имеющимися представлениями. Убеждения моделируют восприятие. Какая бы система убеждений ни имелась в наличии – религиозная, политическая, экономическая или социальная, – эти когнитивные предубежденности формируют наш способ толкования информации, поступающей через наши органы чувств, и придания ей формы в зависимости от того, каким мы хотим видеть мир – не обязательно таким, каков он на самом деле; это опять-таки основа верообусловленного реализма.</p>
     <p>Этот общий процесс я называю <emphasis>подтверждением убеждений</emphasis>. Существует ряд специфических когнитивных эвристических методов, которые способствуют подтверждению истинности наших убеждений. При встраивании в процессы паттерничности и агентичности эти эвристические методы подкрепляют мой тезис о том, что убеждения формируются по разнообразным субъективным, эмоциональным, психологическим и социальным причинам, а затем рациональные рассуждения подкрепляют, оправдывают и объясняют их.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>У всех есть свидетельства их правоты</p>
     </title>
     <p>На протяжении всей этой книги я обращался в различном контексте к предвзятости подтверждения. Здесь я рассмотрю ее подробно, поскольку это мать всей когнитивной предубежденности, порождающая в той или иной форме большинство прочих эвристических методов. Пример: как приверженец фискального консерватизма и социал-либерал, я могу найти общий язык в разговоре и с республиканцем, и с демократом. Собственно говоря, у меня есть близкие друзья и в том, и в другом лагере, и на протяжении многих лет я наблюдал следующую картину: какой бы вопрос ни обсуждался, обе стороны были одинаково убеждены, что свидетельства полностью подкрепляют их позицию. Я уверен, это происходило из-за предвзятости подтверждения, или <emphasis>склонности искать и находить подтверждающие доказательства в поддержку уже имеющихся убеждений и игнорировать или по-другому интерпретировать доказательства, которые их не подтверждают</emphasis>. Предвзятость подтверждения лучше всего передает библейская мудрость «<emphasis>ищите, и найдете</emphasis>».</p>
     <p>Эксперименты изобилуют примерами.<a l:href="#n_300" type="note">[300]</a> В 1981 году психолог Марк Снайдер давал участникам эксперимента задание оценить особенности характера человека, с которым они собирались встретиться, но лишь после просмотра кратких сведений о нем. Участникам из одной группы дали описание интроверта (застенчивый, робкий, молчаливый), участникам из другой – описание экстраверта (общительный, компанейский, говорливый). В ответ на просьбу оценить особенности его характера те участники, которым сказали, что этот человек экстраверт, ставили вопросы так, чтобы те приводили именно к такому выводу, а группа с интровертом двигалась по тому же пути, но в противоположном направлении.<a l:href="#n_301" type="note">[301]</a> В исследовании 1983 года психологи Джон Дарли и Пейджет Гросс показали участникам эксперимента видеозапись сдачи ребенком теста. Одна группа сказала, что этот ребенок принадлежит к высокому социально-экономическому классу, другая группа – что он из низкого социально-экономического класса. Затем участников эксперимента попросили оценить способности ребенка к учебе на основании результатов теста. Несмотря на то, что обе группы участников оценивали один и тот же набор результатов, та группа, которая отнесла ребенка к высокому социально-экономическому классу, оценила его способности как соответствующие более высокому уровню, чем на самом деле, а те, кто причислил ребенка к низкому социально-экономическому классу, оценили его способности как соответствующие более низкому уровню, чем на самом деле.<a l:href="#n_302" type="note">[302]</a> Этот поразительный вердикт человеческого разума – свидетельство силы ожиданий, связанных с убеждениями.</p>
     <cite>
      <p>Какой бы вопрос ни обсуждался, обе стороны были одинаково убеждены, что свидетельства полностью подкрепляют их позицию.</p>
     </cite>
     <p>Силу ожиданий удалось продемонстрировать в исследовании 1989 года психологам Бонни Шерман и Зива Кунда, которые представили участникам свидетельства, противоречащие их глубоко укоренившемуся убеждению, а также свидетельства, подкрепляющие то же самое убеждение. Результаты показали, что участники эксперимента признали значимость подтверждающего свидетельства, но скептически отнеслись к ценности свидетельства, которое их убеждения не подтверждало.<a l:href="#n_303" type="note">[303]</a> В еще одном исследовании 1989 года, проведенном психологом Динной Кун, когда детям и молодым людям демонстрировали свидетельство, не согласующееся с теорией, которую они предпочитали, они не замечали противоречивое свидетельство или признавали его существование, но были склонны интерпретировать его в пользу уже имеющихся у них убеждений.<a l:href="#n_304" type="note">[304]</a> В исследовании, связанном с предыдущим, Кун предложила участникам подлинную аудиозапись судебного слушания по делу об убийстве и обнаружила, что вместо того, чтобы сначала оценить свидетельства, а затем прийти к выводу, большинство участников эксперимента мысленно составили повествование о случившемся, приняли решение – виновен или невиновен, затем быстро перебрали свидетельства и отобрали те, которые в наибольшей мере соответствовали их версии повествования.<a l:href="#n_305" type="note">[305]</a></p>
     <p>Предвзятость подтверждения особенно сильна в политических убеждениях, особенно в том, как фильтры наших убеждений пропускают информацию, подтверждающую нашу идейную убежденность, и задерживают информацию, которая не подтверждает ту же самую убежденность. Вот почему так легко предсказать, за какими СМИ предпочитают следить либералы и консерваторы. Теперь у нас есть даже общее представление о том, где в мозге обрабатывается предвзятость подтверждения, благодаря исследованию фМРТ, проведенному в университете Эмори Дрю Уэстеном.<a l:href="#n_306" type="note">[306]</a></p>
     <p>В период подготовки к президентским выборам 2004 года при сцинтиграфии головного мозга тридцать человек, половина из которых называла себя «убежденными» республиканцами, половина – «убежденными» демократами, получили задание оценить утверждения Джорджа Буша и Джона Керри, в которых кандидаты явно противоречили самим себе. Неудивительно, что в своих оценках кандидатов участники-республиканцы так же критически отнеслись к Керри, как участники-демократы – к Бушу, однако и те, и другие позволили предпочтительному для них кандидату сорваться с оценочного крючка. Ну разумеется. Но самыми показательными стали результаты нейровизуализации: та часть мозга, которая в первую очередь ассоциируется с логикой – <emphasis>задняя латеральная префронтальная кора, </emphasis>– бездействовала. Наиболее активной была <emphasis>орбито-фронтальная кора</emphasis>, участвующая в обработке эмоций, и <emphasis>передняя поясная кора</emphasis>, наша давняя знакомая ППК, так деятельно участвующая в процессе паттерничности и разрешении конфликтов. Примечательно, что как только участники эксперимента приходили к выводу, которым они оставались довольны в эмоциональном отношении, активным становился их <emphasis>вентральный стриатум </emphasis>– часть мозга, ассоциирующаяся с поощрением и подкреплением.</p>
     <p>Другими словами, вместо того, чтобы разумно оценивать позицию кандидата по тому или иному вопросу или анализировать компоненты платформы каждого кандидата, мы демонстрируем эмоциональную реакцию на противоречивые данные. Мы исключаем из рассуждений те элементы, которые не вписываются в рамки уже имеющихся у нас убеждений, относящихся к конкретному кандидату, а затем получаем подкрепление в виде нейрохимического выброса, вероятнее всего допамина. Уэстен заключал:</p>
     <cite>
      <p>Мы не видели никакого усиления активности тех участков мозга, которые обычно задействованы во время логических рассуждений. Вместо этого мы увидели срабатывание сети эмоциональных цепочек, в том числе предположительно участвующих в регулировании эмоций, а также цепочек, которые, как известно, участвуют в разрешении конфликтов. По сути дела, все выглядело так, словно приверженцы той или иной партии вращают когнитивный калейдоскоп, пока не добиваются желательных для них выводов, и тогда получают за них масштабное подкрепление с устранением негативных эмоциональных состояний и активизацией позитивных.</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как наше настоящее меняет наше прошлое</p>
     </title>
     <p>Нечто вроде перевернутой во времени предвзятости подтверждения <emphasis>ретроспективная предвзятость, – склонность реконструировать прошлое в соответствии с нынешними знаниями</emphasis>. Как только происходит какое-либо событие, мы оглядываемся назад и реконструируем его – как оно произошло, почему произошло так, а не иначе, почему нам следовало предвидеть его.<a l:href="#n_307" type="note">[307]</a> Такие «разборы полетов» обычно оказываются очевидными в понедельник утром, после футбольных матчей, прошедших в выходные. Все мы знаем, как надо вести игру… после того, как становится известным ее результат. То же самое относится к рынку акций и бесконечной цепочке финансовых экспертов, стремительно забывающих собственные прогнозы при переходе к постфактумному анализу после закрытия рынков. Легко «покупать по низкой цене, продавать по высокой», когда располагаешь достоверной информацией, а она становится доступной, когда уже слишком поздно что-либо предпринимать.</p>
     <p>Ретроспективная предвзятость особенно ярко проявляется после крупных бедствий, когда всем кажется, что им известно, как и почему эти бедствия произошли и почему эксперты и лидеры должны были их предвидеть. Инженеры НАСА должны были знать, что уплотнительное кольцо твердотопливного ускорителя на космическом шаттле «Челленджер» будет повреждено при минусовых температурах, что приведет к мощному взрыву, а также что попадание небольшого количества пены на передний край крыла космического шаттла «Колумбия» приведет к его разрушению при входе в атмосферу. Такие маловероятные и непредсказуемые события превращаются не только в вероятные, но и практически несомненные <emphasis>после того, как они происходят</emphasis>. Поиски виноватых членами следственных комиссий НАСА, которым было поручено выявить причины гибели двух космических шаттлов, – хрестоматийные примеры ретроспективной предвзятости. Если бы определенность действительно имела место до возникновения факта, тогда, разумеется, были бы предприняты меры.</p>
     <p>Не менее очевидной ретроспективная предвзятость становится в военное время. Так, почти сразу после нападения японцев на Перл-Харбор 7 декабря 1941 года теоретики заговора поставили перед собой задачу доказать, что президент Рузвельт знал об этом событии благодаря так называемому «сообщению о готовящейся бомбардировке», перехваченному разведкой США в октябре 1941 года: одному японскому шпиону на Гавайях начальство в Японии давало распоряжение следить за перемещениями боевых кораблей вблизи военно-морской базы в Перл-Харбор. Это обстоятельство выглядит убийственно, и действительно, восемь подобных сообщений, имеющих отношение к Гавайям как возможной цели, было перехвачено и расшифровано разведкой США до 7 декабря. Неужели наше правительство не понимало, что все это предвещает? Наверняка понимало, а значит, допустило по макиавеллиевским, гнусным причинам. Так утверждают теоретики заговора с разыгравшейся ретроспективной предвзятостью.</p>
     <cite>
      <p>Ретроспективная предвзятость особенно ярко проявляется после крупных бедствий, когда всем кажется, что им известно, как и почему эти бедствия произошли и почему эксперты и лидеры должны были их предвидеть.</p>
     </cite>
     <p>Но за период с мая по декабрь того же года было перехвачено не менее 58 сообщений о перемещениях японских кораблей, указывающих на подготовку к нападению на Филиппины, 21 сообщение, относящееся к Панаме, 7 сообщений об атаках в Юго-Восточной Азии и голландской Ост-Индии и даже 7 сообщений, имеющих отношение к Западному побережью США. Собственно говоря, перехваченных сообщений было так много, что армейская разведка перестала извещать о них Белый дом из опасения, что ввиду утечки информации японцы поймут, что мы взломали их шифры и теперь читаем переписку.<a l:href="#n_308" type="note">[308]</a></p>
     <p>Президент Джордж Буш был объектом ретроспективной предвзятости того же типа после 11 сентября, когда на поверхность всплыла служебная записка, датированная 6 августа 2001 года и озаглавленная «Бен Ладен решил нанести удар по США». При чтении этой записки задним числом испытываешь суеверный ужас: в ней упомянуты угоны самолетов, бомбардировка Всемирного торгового центра, удары по Вашингтону, округ Колумбия, и Международному аэропорту Лос-Анджелеса. Но если читать ту же записку, будучи настроенным так, как до 11 сентября, и в контексте сотен документов разведки, отслеживающей всевозможные перемещения и потенциальные мишени «Аль-Каиды» (международной организации, действующей в десятках стран и выбирающей целями американские посольства, военные базы, военные корабли и т. п.), совсем не ясно, где и когда могли произойти эти удары, если могли вообще. Задумайтесь о ретроспективной предвзятости в нынешнем контексте, когда нам почти наверняка известно, что «Аль-Каида» нанесет новый удар, но недостает информации о том, где, когда и как это произойдет. В итоге мы вынуждены защищаться от <emphasis>предыдущего </emphasis>удара.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Механизмы самооправдания</p>
     </title>
     <p>Этот эвристический метод имеет непосредственное отношение к ретроспективной предвзятости. <emphasis>Предвзятость самооправдания – склонность логически обосновывать решения постфактум, чтобы убедить себя в том, что мы поступили наилучшим образом, каким только могли поступить</emphasis>. Как только мы принимаем решение о чем-либо в своей жизни, мы начинаем тщательно изучать последующие данные и отфильтровывать всю противоречивую информацию, касающуюся нашего решения, оставляя только свидетельства в поддержку сделанного нами выбора. Эта предвзятость применяется повсюду – от выбора профессии и работы до самых приземленных покупок. Одна из практических выгод самооправдания заключается в том, что, какое бы решение мы ни приняли – взяться за ту или за эту работу, сочетаться браком с тем или иным человеком, купить то или это, – мы почти всегда остаемся довольными этим решением, даже когда имеем объективные свидетельства обратного.</p>
     <p>Такой выборочный подход к данным наблюдается даже на высших уровнях экспертной оценки. Например, политолог Филип Тетлок в своей книге «Экспертные суждения в политике» (<emphasis>Expert Political Judgement</emphasis>) рассматривал свидетельства способности профессиональных экспертов в области политики и экономики делать точные прогнозы и оценки. Он обнаружил: несмотря на то, что все эксперты утверждали, что их позиция подкреплена данными, при анализе постфактум обнаружилось, что мнения и прогнозы экспертов ничем не лучше мнений и прогнозов неэкспертов или даже просто случайных предположений. Но как и указывает эвристический метод самооправдания, эксперты со значительно меньшей вероятностью, чем неэксперты, признают свои ошибки.<a l:href="#n_309" type="note">[309]</a> Или, как выразился бы я, <emphasis>интеллектуалы верят в удивительное по той причине, что они лучше обосновывают логически свои убеждения, которых придерживаются по далеко не интеллектуальным причинам</emphasis>.</p>
     <p>Как мы видели в предыдущей главе, в политике повсюду можно встретить логические обоснования с целью самооправдания. Демократы смотрят на мир сквозь линзы с либеральным напылением, республиканцы – сквозь консервативно-тонированные линзы. Когда слушаешь и консервативные, и прогрессивные радиобеседы, становится ясно, как при истолковании любое событие современности можно развернуть на 180 градусов. Интерпретации даже простейших упоминаний из ежедневных новостей настолько не совпадают друг с другом, что остается лишь гадать, действительно ли речь идет об одном и том же событии. Специалист по социальной психологии Джеффри Коэн количественно определил этот эффект в исследовании, в ходе которого обнаружил, что демократы охотнее принимают программу социальной помощи, если считают, что ее предложил их единомышленник-демократ, даже если на самом деле предложение исходило от республиканца и оказывалось довольно ограничительным. Как и следовало ожидать, Коэн заметил то же самое у республиканцев: они с гораздо большей вероятностью одобряли щедрые программы социального обеспечения, если считали, что они предложены их единомышленником-республиканцем.<a l:href="#n_310" type="note">[310]</a> Другими словами, даже при изучении одних и тех же данных представители различных партий приходят к совершенно разным выводам.</p>
     <cite>
      <p>При изучении одних и тех же данных представители различных партий приходят к совершенно разным выводам.</p>
     </cite>
     <p>Весьма настораживающий пример эвристики самооправдания в реальном мире можно увидеть в системе уголовного правосудия. По мнению преподавателя Северо-западного университета Роба Уордена, «попав в эту систему, человек превращается в законченного циника. Ему повсюду лгут. Тогда у него складывается теория преступлений, и это приводит к появлению того, что мы называем «туннельным зрением». Много лет спустя вдруг всплывают ошеломляющие доказательства невиновности кого-либо. И ты сидишь и думаешь: «Минутку! Либо эти ошеломляющие доказательства ошибочны, либо ошибся я, но я не мог ошибиться, ведь я хороший человек». Этот психологический феномен я наблюдал изо дня в день».<a l:href="#n_311" type="note">[311]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>В поисках причин всех вещей</p>
     </title>
     <p>Наши убеждения в значительной степени основаны на том, как мы приписываем им причинно-следственные объяснения, отсюда и появление фундаментальной <emphasis>предвзятости атрибуции</emphasis>, или <emphasis>склонности приписывать различные причины нашим собственным убеждениям и действиям, а не убеждениям и действиям других людей</emphasis>. Существует несколько типов предвзятости атрибуции.<a l:href="#n_312" type="note">[312]</a> Есть <emphasis>предвзятость ситуационной атрибуции</emphasis>, когда мы выявляем причину чьего-либо убеждения или поведения в окружении («ее успех – результат удачи, обстоятельств и наличия связей»), и <emphasis>предвзятость диспозиционной атрибуции</emphasis>, когда мы выявляем причину чьего-либо убеждения или поведения как наличие у человека постоянной личной черты («своим успехом она обязана собственному уму, творческим способностям и трудолюбию»). Благодаря своекорыстной предвзятости мы естественным образом приписываем собственный успех положительным свойствам характера («я трудолюбив, умен и наделен творческими способностями»), а чужой успех – удачной ситуации («он преуспевает благодаря стечению обстоятельств и семейным связям»).<a l:href="#n_313" type="note">[313]</a> Предвзятость атрибуции – одна из форм личного пиара.</p>
     <p>Мы с коллегой Фрэнком Саллоуэем открыли еще одну форму предвзятости атрибуции в ходе исследовательского проекта, которым занимались несколько лет назад. Нам с Фрэнком хотелось понять, почему люди верят в Бога, поэтому мы опросили десять тысяч произвольно выбранных американцев. Помимо изучения различных демографических и социологических переменных, мы также задавали участникам открытый вопрос о том, почему они верят в Бога, и о причинах, по которым, как им кажется, в Бога верят другие люди. Чаще всего люди называли две причины своей веры в Бога – это «удачный замысел вселенной» и «ощущение присутствия Бога в повседневной жизни». Примечательно и поучительно следующее: когда участников опроса спрашивали, почему, как им кажется, другие люди верят в Бога, эти же два ответа спускались на шестое и третье места соответственно, а двумя самыми распространенными причинами становились «вера как утешение» и «боязнь смерти».<a l:href="#n_314" type="note">[314]</a> Эти ответы свидетельствуют о четком различии между <emphasis>предвзятостью интеллектуальной атрибуции</emphasis>, при которой люди считают собственные убеждения разумно обоснованными, и <emphasis>предвзятостью эмоциональной атрибуции</emphasis>, при которой люди считают убеждения окружающих обусловленными эмоционально.</p>
     <p>Эту предвзятость атрибуции можно увидеть на примере как политических, так и религиозных убеждений. Например, можно услышать, как, высказываясь по вопросу ношения оружия, кто-либо приписывает собственную позицию разумному интеллектуальному выбору («я против ношения оружия, поскольку статистика показывает, что преступность снижается, когда снижается количество людей, владеющих оружием», или «я за ношение оружия, поскольку исследования показали: чем больше оружия, тем меньше преступлений») и приписывает мнение другого человека по тому же вопросу эмоциональной потребности («он против ношения оружия, так как он чуткий либерал с потребностью отождествлять себя с жертвой», или «он за ношение оружия, поскольку он бесчувственный консерватор, которому оружие придает храбрости»).<a l:href="#n_315" type="note">[315]</a> Именно эту ситуацию обнаружили политологи Лайза Фаруэлл и Бернард Вайнер в своем исследовании предвзятости атрибуции в политических взглядах. Консерваторы оправдывали свои убеждения разумными доводами, но обвиняли политических либералов в «чуткости и сердобольности»; либералы, в свою очередь, интеллектуально оправдывали свою позицию и обвиняли консерваторов в «черствости».<a l:href="#n_316" type="note">[316]</a></p>
     <p>Предвзятость атрибуции, воспринимающая интеллектуальные причины веры как вышестоящие по отношению к эмоциональным причинам, выглядит проявлением более широкой формы эгоистичной предвзятости, с помощью которой люди искажают свои представления о мире и особенно об обществе в свою пользу.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Нельзя не верить, ведь вера стоила стольких усилий</p>
     </title>
     <p>Лев Толстой, один из величайших мыслителей в истории литературы, много размышлявший о человеческой природе, сделал следующее наблюдение о власти глубоко укоренившихся и замысловато переплетенных убеждений: «Я знаю, что большинство не только считающихся умными людьми, но действительно очень умные люди, способные понять самые трудные рассуждения научные, математические, философские, очень редко могут понять хотя бы самую простую и очевидную истину, но такую, вследствие которой приходится допустить, что составленное ими иногда с большими усилиями суждение о предмете, суждение, которым они гордятся, которому они поучали других, на основании которого они устроили всю свою жизнь, что это суждение может быть ложно». Эптон Синклер высказался короче: «Трудно добиться от человека понимания чего-либо, когда его работа зависит от непонимания того же самого».</p>
     <p>Эти наблюдения – примеры <emphasis>невозвратной предвзятости</emphasis>, или <emphasis>склонности верить во что-либо ввиду потраченных на эту веру усилий</emphasis>. Мы держимся за убыточные акции, неприбыльные вложения, бизнес, не приносящий доходов, неудачные взаимоотношения. Под действием предвзятости атрибуции мы измышляем рациональные причины для оправдания наших убеждений и поступков, которые стоили нам значительных затрат. Эта предвзятость ведет к основному заблуждению: что вложения, сделанные в прошлом, должны оказывать влияние на будущие решения. Если бы мы рассуждали разумно, мы просто просчитали бы шансы на успех действий с данной точки, а затем решили, гарантируют ли дополнительные вложения потенциальную отдачу. Но мы не рассуждаем разумно ни в бизнесе, уж точно ни в любви и особенно в войне. Вспомним, сколько средств мы вложили в войны в Ираке и Афганистане. Эти войны обходились нам в 4,16 миллиардов долларов в год одних только военных расходов, не говоря уже о миллиардах невоенных затрат и о 5342 погибших американцах (к моменту написания этих строк, так как эта цифра растет изо дня в день). Неудивительно, что большинство членов Конгресса от обеих партий наряду с президентами Обамой, Бушем, Клинтоном и Бушем в один голос заявляли, что мы должны «довести дело до конца», а не просто «бросить все и сбежать». 4 июля 2006 года президент Джордж Буш в речи, произнесенной в Форт-Брэгге, Северная Каролина, сказал: «Я не допущу, чтобы жертва 2527 солдат, погибших в Ираке, оказалась напрасной и чтобы мы вывели войска, не завершив начатого».<a l:href="#n_317" type="note">[317]</a> Вот он, наглядный пример невозвратной предвзятости.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Согласен, потому что мне это привычно</p>
     </title>
     <p>Вы принадлежите к числу доноров органов? Я – да, но в моем штате, Калифорнии, я обязан прикрепить к своему водительскому удостоверению маленькую наклейку, свидетельствующую о моем решении, и это несложное требование привело к тому, что в моем штате доноров органов гораздо меньше по сравнению со штатами, где по умолчанию вы считаетесь донором, если только вы не позаботитесь о маленькой наклейке, означающей, что вы не желаете участвовать в этой программе. Это дилемма выражения согласия или выражения несогласия, а также пример <emphasis>предвзятости статус кво</emphasis>, или <emphasis>склонности соглашаться с тем, что нам привычно, то есть со статус кво</emphasis>. Нам свойственно предпочитать уже имеющийся социальный, экономический и политический порядок предлагаемым альтернативам порой даже ценой личного и коллективного интереса. Примеров тому множество.</p>
     <p>Экономисты Уильям Сэмюэлсон и Ричард Зекхаузер обнаружили, что когда людям предлагают на выбор четыре разных варианта финансовых инвестиций с различной степенью риска, они выбирают один из них в зависимости от того, насколько они готовы идти на риск, и их выбор заметно различается. Но когда людям говорили, что вариант инвестиций уже выбран за них, а у них есть возможность сменить его на один из оставшихся, 47 % удовлетворились уже имеющимся по сравнению с 32 %, которые выбрали данный конкретный вариант вложений, когда никто не предлагал им этот вариант по умолчанию.<a l:href="#n_318" type="note">[318]</a> В начале 1990-х годов жителям Нью-Джерси и Пенсильвании предложили на выбор два варианта автострахования: дорогостоящий, дающий им право на иск, и дешевый, ограничивающий их право на иск. Соответствующие варианты в каждом штате были примерно равноценны. В Нью-Джерси вариантом по умолчанию был более дорогой, то есть граждане, не предпринимающие никаких действий, автоматически получали именно его, в итоге 75 % выбрали этот вариант. В Пенсильвании вариантом по умолчанию был дешевый, и лишь 20 % граждан предпочли ему более дорогой.<a l:href="#n_319" type="note">[319]</a></p>
     <p>Почему существует предвзятость статус кво? Потому что статус кво представляет собой то, что мы уже имеем (и должны отдать, если хотим перемен), по сравнению с тем, что мы <emphasis>могли бы </emphasis>получить, сделав выбор, что гораздо более рискованно. Почему так обстоит дело? Из-за <emphasis>эффекта владения</emphasis>.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Это очень ценно, потому что мое</p>
     </title>
     <p>Психологическая основа предвзятости статус кво – то, что экономист Ричард Талер называет <emphasis>эффектом владения</emphasis>, или <emphasis>склонностью ценить то, что нам принадлежит, больше, чем то, что нам не принадлежит</emphasis>. Талер обнаружил, что владельцы какого-либо предмета оценивают его примерно в два раза дороже, чем потенциальные покупатели того же предмета. В одном эксперименте участникам дали кофейную кружку стоимостью 6 долларов и спросили, за сколько они могли бы расстаться с ней. Средняя цена, ниже которой никто из них не захотел продавать кружку, составила 5,25 долларов. Другую группу участников спросили, сколько они готовы заплатить за ту же самую кружку, и те назвали среднюю цену 2,75 долларов.<a l:href="#n_320" type="note">[320]</a></p>
     <p>Владение придает ценность само по себе, природа побуждает нас дорожить тем, что является нашим. Почему? Благодаря эволюции. Эффект владения начинается с естественной склонности животных метить свою территорию и защищать ее с помощью угрожающих жестов и даже физической агрессии, если понадобится, таким образом заявляя о частном владении тем, что некогда было общим благом. Так устроена и эволюционная логика: как только одно животное объявляет некую территорию своей, потенциальным нарушителям границ понадобится потратить немало энергии и рисковать тяжелыми телесными повреждениями в попытке отнять эту собственность в свою пользу, в итоге возникает эффект владения. Мы охотнее вкладываемся в защиту того, что уже принадлежит нам, чем пытаемся отнять то, что принадлежит кому-то другому. Например, собаки тратят на защиту косточки от посягательств больше сил, чем на попытки умыкнуть косточку у других собак. Эффект владения и принадлежность собственности имеют непосредственную и явную связь с <emphasis>боязнью потери</emphasis>, когда мы мотивированы избегать боли, вызванной потерей, вдвое сильнее, чем стремиться к получению удовольствия. Эволюция запрограммировала нас больше заботиться о том, что мы уже имеем, чем о том, что мы могли бы заполучить, и здесь мы видим эволюционировавшие нравственные чувства, на которые опирается концепция частной собственности.</p>
     <cite>
      <p>Владение придает ценность само по себе, природа побуждает нас дорожить тем, что является нашим.</p>
     </cite>
     <p>Убеждения – одна из разновидностей частной собственности в форме наших личных мыслей с общественным выражением. Следовательно, эффект владения применим и к системам убеждений. Чем дольше мы придерживаемся какого-либо убеждения, тем больше вкладываем в него; чем более открыто мы заявляем о своей приверженности ему, тем больше наделяем это убеждение ценностью и тем меньше вероятность, что мы откажемся от него.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Когда выводы зависят от способа представления данных</p>
     </title>
     <p>То, как сформированы убеждения, зачастую определяет, как они оцениваются. Это явление называется <emphasis>эффектом фрейминга</emphasis>, или <emphasis>склонностью делать различные выводы на основании способа представления данных</emphasis>. Эффект фрейминга особенно заметен в финансовых решениях и экономических убеждениях. Рассмотрим следующий мысленный эксперимент, представляющий в двух разных формах одну и ту же финансовую задачу:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. Компания <emphasis>Phones Galore </emphasis>предлагает новый телефон <emphasis>Techno </emphasis>за 300 долларов, а на расстоянии пяти кварталов от нее компания <emphasis>Factory Phones </emphasis>продает ту же модель за полцены – за 150 долларов. Вы съездите туда, чтобы сэкономить 150 долларов? Ведь наверняка, правда?</p>
     <p>2. Компания <emphasis>Laptops Galore </emphasis>предлагает новую модель супер-пупер-компьютера за 1500 долларов, а на расстоянии пяти кварталов от нее компания <emphasis>Factory Laptops </emphasis>продает ту же самую модель со скидкой за 1350 долларов. Вы съездите туда, чтобы сэкономить 150 долларов? Да ну, было бы ради чего стараться!</p>
     <empty-line/>
     <p>В исследованиях, в которых участникам предлагали подобный выбор, большинство людей соглашались совершить поездку в первом случае, но не во втором, хотя в обоих случаях могли сэкономить одинаковую сумму! Почему? Фрейминг влияет на воспринимаемую ценность выбора.</p>
     <p>Эффекты фрейминга можно увидеть и в политических, и в научных убеждениях. Вот классический мысленный эксперимент, имеющий последствия для реального мира: вы – эксперт по заразным болезням в Центре контроля заболеваемости, и вам сообщили, что США готовятся к вспышке редкого азиатского заболевания, предположительно способного убить шестьсот человек. Подчиненные вам эксперты представили вам две программы борьбы с этим заболеванием.</p>
     <p><emphasis>Программа А: двести человек будут спасены.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Программа В: с вероятностью один к трем все шестьсот человек будут спасены и с вероятностью два к трем не удастся спасти никого</emphasis>.</p>
     <p>Если вы похожи на 72 % участников эксперимента, в котором был представлен этот сценарий, то выберете Программу А. Теперь рассмотрим еще два варианта действий в том же случае:</p>
     <p><emphasis>Программа С: погибнут четыреста человек.</emphasis></p>
     <p><emphasis>Программа D: с вероятностью один к трем не погибнет никто, и с вероятностью два к трем погибнут все шестьсот человек</emphasis>.</p>
     <p>Несмотря на то, что чистый результат для второго набора вариантов точно такой же, как для первого, участники меняли решение: вместо 72 %, выбравших Программу А, 78 % выбрало Программу D. К смене предпочтений привел фрейминг, или формулировка вопроса. Мы предпочитаем думать о том, сколько людей мы можем спасти, а не о том, сколько человек погибнет: «позитивный фрейм» предпочтительнее «негативного».<a l:href="#n_321" type="note">[321]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Влияние ориентиров на решения</p>
     </title>
     <p>В отсутствие хоть какого-нибудь объективного стандарта для оценки убеждений и решений, а обычно его не находится, мы хватаемся за любой стандарт, который есть под рукой, каким бы субъективным он ни был. Такие стандарты называются <emphasis>якорями</emphasis>, при этом возникает <emphasis>эффект якоря, или склонность при принятии решений слишком полагаться на ориентиры прошлого или на один фрагмент информации</emphasis>. Якорь сравнения может быть совершенно произвольным. В одном исследовании участников просили назвать последние четыре цифры их номера полиса социального страхования, а затем определить численность врачей в Нью-Йорке. Как ни дико это звучит, но участники с бо́льшими номерами полисов были склонны считать, что врачей на Манхэттене гораздо больше. В исследовании, связанном с предыдущим, участникам показали ряд предметов для покупки – бутылку вина, беспроводную компьютерную клавиатуру, видеоигру, – а затем сообщили, что стоимость этих предметов равна последним двум цифрам их номера полиса. Когда после этого участников попросили назвать максимальную цену, которую они были бы готовы заплатить, участники с бо́льшими номерами полисов всякий раз соглашались платить больше, чем обладатели полисов с меньшими номерами. В отсутствие объективного якоря для сравнения этот случайный якорь оказал на них произвольное влияние.</p>
     <cite>
      <p>В одном исследовании участников просили назвать последние четыре цифры их номера полиса социального страхования, а затем определить численность врачей в Нью-Йорке. Как ни дико это звучит, но участники с бо’льшими номерами полисов были склонны считать, что врачей на Манхэттене гораздо больше.</p>
     </cite>
     <p>Наше интуитивное чувство эффекта якоря и его силы побуждает участников переговоров о слиянии компании, представителей, заключающих деловые сделки, и даже стороны в бракоразводных процессах начинать с предельного начального предложения, чтобы задать для своей стороны как можно более высокий якорь.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Как мы определяем, чем все может закончиться</p>
     </title>
     <p>Вы когда-нибудь замечали, как часто вам приходится останавливаться на красный свет светофора, когда вы опаздываете на встречу? Я тоже. Откуда мирозданию известно, что я уже опаздываю? Конечно, оно об этом не знает, а большинство из нас замечает красный сигнал светофора чаще, когда мы спешим. Это пример <emphasis>эвристики доступности</emphasis>, или склонности определять вероятность возможного исхода на основании примеров, непосредственно доступных нам, особенно ярких, необычных, эмоционально нагруженных, которые затем обобщаются и становятся выводами, служащими основой для выбора.<a l:href="#n_322" type="note">[322]</a></p>
     <p>Например, ваша оценка вероятности гибели при аварии самолета (или от удара молнии, нападения акулы, теракта и т. п.) будет напрямую связана с присутствием именно такого события в вашем мире, особенно с тем, насколько часто сообщают вам о нем СМИ. Если сюжеты о том или ином событии часто появляются в газетах и особенно на телевидении, вполне вероятно, что люди будут чрезмерно высоко оценивать вероятность возникновения именно такого события.<a l:href="#n_323" type="note">[323]</a> К примеру, в одном исследовании, проведенном в университете Эмори, выяснилось, что основная причина смертности мужчин – сердечные болезни – освещается в СМИ так же широко, как одиннадцатая причина в рейтинге – убийство. Вдобавок употребление наркотиков – фактор риска с наименьшим рейтингом, связанный с тяжелыми заболеваниями и смертью, – пользуется таким же пристальным вниманием, как второй в списке фактор риска – плохое питание и отсутствие физической нагрузки. В других исследованиях было установлено, что женщины старше сорока лет верят, что их шанс умереть от рака груди составляет один из десяти, в то время как на протяжении всей жизни эта вероятность ближе к одному из 250. Этот эффект напрямую связан с множеством новостных сюжетов, посвященных раку груди.<a l:href="#n_324" type="note">[324]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Поспешные решения</p>
     </title>
     <p>С предвзятостью доступности связана <emphasis>предвзятость репрезентативности</emphasis>, которая согласно описанию открывших ее психологов Эмоса Тверски и Дэниела Канемана означает «событие, которое считается вероятным в той степени, в которой оно соответствует основным особенностям исходной совокупности или порождающего процесса». Или, если говорить более общими словами, «при столкновении с трудной задачей оценки вероятности или частоты люди применяют ограниченный набор эвристических методов, сводящих их суждения к более простым».<a l:href="#n_325" type="note">[325]</a> Следующий мысленный эксперимент стал классикой когнитивных исследований. Представьте себе, что вы ищете для своей компании нового сотрудника и рассматриваете следующую кандидатуру:</p>
     <cite>
      <p>Линде тридцать один год, она не замужем, она искренняя, прямолинейная и очень способная. Во время учебы она специализировалась на философии. В студенческие годы ее глубоко волновали проблемы дискриминации и социальной справедливости, она участвовала в демонстрациях против ядерного оружия.</p>
     </cite>
     <p>Какое из следующих утверждений выглядит более вероятным? 1. Линда – кассир в банке. 2. Линда – кассир в банке и активистка феминистского движения.</p>
     <p>85 % участников эксперимента, которым представили этот сценарий, выбрали второе утверждение. С точки зрения математики, это неверный выбор, поскольку вероятность совпадения двух событий всегда будет ниже вероятности возникновения каждого из них самого по себе. Тем не менее большинство людей решают эту задачу неверно, поскольку становятся жертвами ошибки репрезентативности, то есть описание, представленное во втором утверждении, кажется им более соответствующим описанию Линды.<a l:href="#n_326" type="note">[326]</a></p>
     <p>Сотни экспериментов вновь и вновь подтверждают, что люди принимают поспешные решения при высоких уровнях неопределенности и делают это, пользуясь различными эмпирическими методами, чтобы сократить вычислительный процесс. Например, политологов просили оценить вероятность вторжения Советского Союза в Польшу и последующего разрыва дипломатических отношений со стороны США. Участники эксперимента сказали, что вероятность этих событий составляет 4 %. Другую группу политологов просили оценить вероятность только разрыва дипломатических отношений между США и Советским Союзом. Хотя последнее более вероятно, эксперты присвоили этому событию более низкую вероятность. Экспериментаторы сделали вывод, что более подробный сценарий из двух частей показался участникам эксперимента более репрезентативным для действующих сторон.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Иметь глаза и не видеть</p>
     </title>
     <p>Бесспорно, одна из самых действенных когнитивных предвзятостей, формирующих наши убеждения, выражена поговоркой, напоминающей библейскую: «Как никто другой слеп тот, кто имеет глаза, но не видит». Психологи называют это явление <emphasis>слепотой невнимания</emphasis>, или <emphasis>склонностью упускать нечто очевидное и общее, уделяя внимание чему-либо частному и конкретному</emphasis>. В уже ставшем классикой эксперименте, посвященном этой предвзятости, участники смотрели минутную видеозапись, в которой две команды по три игрока каждая – одна команда в белых рубашках, другая в черных – передвигались по небольшой комнате, перебрасываясь двумя баскетбольными мячами. Участники должны были подсчитать количество пасов, сделанных белой командой. Неожиданно по прошествии тридцати пяти секунд записи в комнате появлялась горилла, проходила прямо сквозь толпу, колотя себя в грудь, и, спустя девять секунд, уходила.</p>
     <p>Как можно не заметить человека в костюме обезьяны? В этом примечательном эксперименте психологов Дэниела Саймонса и Кристофера Чебриса 50 % участников не видели гориллу, хотя их спрашивали, не заметили ли они чего-нибудь необычного.<a l:href="#n_327" type="note">[327]</a> На протяжении многих лет я показываю запись с гориллой во время своих публичных лекций, а потом прошу поднять руки тех, кто не заметил гориллу. Из более чем ста тысяч человек, которым я показывал эту запись за годы, меньше половины замечали гориллу во время первого просмотра. (Во второй раз я показывал фрагмент без подсчетов, и все видели обезьяну). Мне удавалось даже снизить результаты, сообщив зрителям, что представители одного пола подсчитывают пасы точнее, чем представители другого, но какого именно, не упоминал, чтобы результаты не исказились. В итоге люди сосредоточивались на подсчетах и еще больше зрителей, чем раньше, упускали из виду гориллу.</p>
     <p>Относительно недавно я участвовал в съемках специальной передачи, посвященной легковерию, для Dateline NBC, вместе с ведущим Крисом Хансеном. В этой передаче мы реконструировали ряд классических экспериментов в области психологии, демонстрирующих многие разновидности когнитивной предвзятости, в том числе и слепоту невнимания. Только вместо гориллы сам Крис Хансен прошел через середину комнаты, в которой находились приглашенные в студию люди, думающие, что они участвуют в пробах для реалити-шоу на NBC. Мы договорились об участии в эксперименте настоящей нью-йоркской баскетбольной команды, но когда я увидел, как малы размеры помещения и как близко зрители будут находиться к тому месту, через которое должен пройти Крис, я усомнился, что эффект сработает. И я распорядился, чтобы баскетболисты изображали команду Harlem Globetrotters с нарочитым дриблингом, передачами и очень оживленным и шумным стилем игры. Кроме того, зрителей в студии я разделил на две группы: одна должна была подсчитать количество пасов, сделанных игроками в белых рубашках, другая – половину количества пасов, сделанных игроками в черных рубашках. И наконец, я попросил зрителей считать пасы вслух. Эффект получился почти полным. Лишь пара человек заметила нечто необычное, и никто в зрительном зале не понял, что это Крис Хансен прошел через сцену, остановился, повернулся на месте и вышел. Зрители были потрясены, когда я объяснил им, что произошло, и вызвал Криса поприветствовать присутствующих.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_18.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 12. А вы заметили бы гориллу?</strong></p>
     <p>Слепота невнимания – <emphasis>склонность упускать что-либо очевидное и общее, уделяя внимание чему-то частному и конкретному</emphasis>. В уже ставшем классикой эксперименте, посвященном этой предвзятости, участники смотрели минутную видеозапись, в которой две команды по три игрока каждая – одна команда в белых рубашках, другая в черных – передвигались по небольшой комнате, перебрасываясь двумя баскетбольными мячами. Участники должны были подсчитать количество пасов, сделанных белой командой. Неожиданно по прошествии тридцати пяти секунд записи в комнате появлялась горилла, проходила прямо сквозь толпу, колотя себя в грудь, и, спустя девять секунд, уходила. В этом примечательном эксперименте психологов Дэниела Саймонса и Кристофера Чебриса 50 % участников не видели гориллу, хотя их спрашивали, не заметили ли они чего-нибудь необычного. Снимок любезно предоставлен Дэниелом Саймонсом и Кристофером Чебрисом, «Гориллы среди нас: устойчивая слепота невнимания при динамических событиях», Perception 28, 1999, 1059–1074, а также интернет-страница лаборатории Дэниела Саймонса http://www.theinvisiblegorilla.com.</p>
     <empty-line/>
     <p>Подобные эксперименты свидетельствуют о том, насколько самонадеянны мы в своем восприятии, а также о фундаментальном непонимании принципов работы мозга. Мы считаем, что наши глаза, как видеокамеры, и наш мозг, как магнитофонные ленты, заполняются объектами восприятия. В этой ущербной модели память – просто перемотка пленки и ее повторное воспроизведение в театре нашего разума. Но на самом деле все происходит иначе. Система восприятия и мозг, анализирующий ее данные, находятся под глубоким влиянием уже имеющихся убеждений. Как следствие, многое из того, что происходит перед нашими глазами, может оказаться невидимым для мозга, сосредоточенного на чем-то другом. Для наблюдения за участниками эксперимента, смотрящими запись, использовались датчики слежения за глазами, поэтому известно, что те из участников, которые не заметили гориллу, смотрели прямо на нее.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Предвзятости и убеждения</p>
     </title>
     <p>Наши убеждения ограничены множеством этих и других когнитивных предвзятостей, о которых я кратко упомяну здесь (в алфавитном порядке):</p>
     <p><emphasis>Предвзятость авторитета</emphasis>: склонность ценить мнение авторитетов, особенно при оценке того, о чем нам мало известно.</p>
     <p><emphasis>Эффект присоединения к большинству</emphasis>: склонность придерживаться тех же убеждений, которых придерживаются другие люди в той же социальной группе ввиду обеспечения социального подкрепления.</p>
     <p><emphasis>Эффект Барнума</emphasis>: склонность воспринимать туманные и общие описания характера как точные и конкретные.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость правдоподобия</emphasis>: склонность оценивать весомость аргумента на основании правдоподобия выводов из него.</p>
     <p><emphasis>Иллюзия кластеризации</emphasis>: склонность видеть скопления (кластеры) паттернов в том, что на самом деле является результатом случайности; одна из форм паттерничности.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость конфабуляции</emphasis>: склонность объединять воспоминания с плодами воображения и рассказами других людей, как своими собственными.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость последовательности</emphasis>: склонность вспоминать прошлые убеждения, взгляды и поступки как напоминающие нынешние убеждения, взгляды и поступки в большей степени, чем на самом деле.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость ожидания (предвзятость экспериментатора)</emphasis>: склонность наблюдателей и особенно ученых-экспериментаторов замечать, выбирать и публиковать данные, согласующиеся с их ожиданиями для исхода эксперимента, и не замечать, пренебрегать, не верить данным, которые противоречат этим экспериментальным ожиданиям.</p>
     <p><emphasis>Эффект ложного консенсуса</emphasis>: склонность людей переоценивать степень, в которой окружающие согласны с их убеждениями или с поступками.</p>
     <p><emphasis>Гало-эффект</emphasis>: склонность людей обобщать и распространять одну положительную черту человека на все прочие его черты.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость стадности</emphasis>: склонность заимствовать убеждения и следовать поступкам большинства членов группы, чтобы избежать конфликта.</p>
     <p><emphasis>Иллюзия контроля</emphasis>: склонность людей верить, что они способны контролировать или по крайней мере оказывать влияние на результаты, которые недоступны контролю или влиянию большинства людей.</p>
     <p><emphasis>Иллюзорная корреляция</emphasis>: склонность подразумевать существование причинной связи (корреляции) между двумя переменными; еще одна форма паттерничности.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость принадлежности к группе</emphasis>: склонность людей ценить убеждения и позиции тех, кого они воспринимают как товарищей по группе, и отметать убеждения и позиции тех, кого считают членами другой группы.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость справедливого мира</emphasis>: склонность людей искать поступки, которые могла совершить жертва какого-нибудь несчастного случая, и тем самым заслужить его.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость негативизма</emphasis>: склонность уделять больше внимания и придавать больше веса негативным событиям, убеждениям и информации, нежели позитивным.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость нормальности</emphasis>: склонность отметать возможность бедствий, которых никогда прежде не случалось.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость изобретенного не здесь</emphasis>: склонность отвергать ценность убеждения или информации, если они исходят извне.</p>
     <p><emphasis>Эффект первичности</emphasis>: склонность замечать, запоминать и оценивать как более важные скорее начальные, чем последующие события.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость проекции</emphasis>: склонность полагать, что окружающие придерживаются таких же или сходных убеждений, взглядов и ценностей, и переоценивать вероятность поступков окружающих на основании собственных поступков.</p>
     <p><emphasis>Эффект новизны</emphasis>: склонность замечать, запоминать и оценивать как более ценные скорее недавние, чем более ранние события.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость радужной ретроспективы</emphasis>: склонность вспоминать события прошлого как более позитивные, чем они были на самом деле.</p>
     <p><emphasis>Сбывающееся пророчество</emphasis>: склонность верить в идеи и вести себя так, чтобы подтвердить ожидания для убеждений и поступков.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость стереотипов или обобщения</emphasis>: склонность полагать в отсутствие конкретной информации о каком-либо представителе группы, что данный представитель группы обладает определенными характеристиками, которые считаются типичными для группы.</p>
     <p><emphasis>Предвзятость приписывания черт</emphasis>: склонность людей оценивать собственный характер, поведение и убеждения как более разнообразные и менее догматические, чем у других людей.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Слепое пятно предвзятости</p>
     </title>
     <p>Слепое пятно предвзятости – на самом деле мета-предвзятость, заложенная во всех прочих когнитивных предвзятостях. Это <emphasis>склонность признавать силу когнитивных предвзятостей у других людей, но нежелание признавать их влияние на наши собственные убеждения</emphasis>. В одном исследовании, проведенном психологом из Принстонского университета Эмили Пронин и ее коллегами, участникам произвольным образом начисляли высокие или низкие баллы за тест на «социальный интеллект». Неудивительно, что те, кто получил больше баллов, сочли тест более точным и полезным, чем те участники, которые получили меньше баллов. Отвечая на вопрос, могло ли повлиять на их мнение количество набранных баллов за этот тест, опрошенные отвечали, что другие участники проявляли гораздо большую предвзятость, чем они. Даже когда участники признавались в своей предвзятости, например, в принадлежности к группе сторонников того или иного мнения, они «при этом уверяли, что в их случае этот статус… на редкость <emphasis>поучителен</emphasis>, а <emphasis>отсутствие </emphasis>его вынуждает тех, кто принадлежит к другому лагерю, придерживаться ошибочной позиции», – говорила Пронин. В исследовании Стэнфордского университета, связанном с предыдущим, студентов просили сравнить самих себя со сверстниками по таким личным качествам, как дружелюбие и бескорыстие. Как и следовало ожидать, себя студенты оценили выше. И даже когда участников предупреждали о предвзятости выше среднего и просили заново оценить изначальные результаты, 63 % участников утверждали, что их первоначальные оценки объективны, а 13 % даже заявили, что поскромничали!<a l:href="#n_328" type="note">[328]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Срединная территория убеждений</p>
     </title>
     <p>Теперь, когда мы уже достаточно углубились в мозг, чтобы исследовать когнитивные предвзятости убеждений, давайте отступим назад, чтобы окинуть взглядом панораму того, что я называю <emphasis>срединной территорией </emphasis>убеждений.</p>
     <p>Представьте себе две последовательности из 25 выпавших орлов (Н) и решек (Т) и решите, какая из последовательностей наилучшим образом отражает случайность:</p>
     <cite>
      <p>ТНТНТНТНТНТНТНТНТНТНТНТНТ</p>
      <p>НННТТНТТНТННННТТННТТТТТТН</p>
     </cite>
     <p>Большинство опрошенных скорее всего скажут, что первая последовательность с чередованием орлов и решек выглядит более похожей на случайную, однако на самом деле и компьютерные симуляции, и реальные эксперименты с подбрасыванием монетки дают результаты, более соответствующие второй последовательности (можете проверить сами). Когда участников эксперимента просили представить себе, как они подбрасывают монетку, а потом предлагали им записать последовательности получившихся результатов, те оказывались совсем не случайными. То есть полученная участниками цепочка букв Т и Н в большей мере напоминала предсказуемую верхнюю последовательность (см. выше), а не менее предсказуемую и более (но не идеально) случайную вторую последовательность.</p>
     <p>Этот факт в значительной мере способствует объяснению кажущихся неслучайными догадок в экспериментах с экстрасенсорным восприятием, которые исследователи паранормальных явлений считают свидетельством экстрасенсорных способностей. Анализируя исследования экстрасенсорного восприятия, проведенные за последнее столетие, Питер Браггер и Кирстен Тейлор дали этому восприятию новое определение, как <emphasis>эффекту субъективной вероятности</emphasis>, отмечая, что ученые в настоящее время убедительно продемонстрировали, что обычно происходит в исследованиях, в которых один участник пытается определить или предвосхитить мысли или поступки второго участника с помощью паранормальных средств. Когда этому второму участнику дают распоряжение в случайном порядке выполнять некую задачу (например, поднимать или опускать руку), последовательность оказывается неслучайной. Со временем у второго участника сложится предсказуемый паттерн, который невольно изучит первый участник.<a l:href="#n_329" type="note">[329]</a> Этот эффект называется <emphasis>изучением неявной последовательности</emphasis>, он досаждал исследователям паранормальных явлений на протяжении более чем века, поскольку не поддавался контролю. Как однажды съязвил математик Роберт Ковейо, «генерация случайных чисел – слишком важная штука, чтобы оставить ее на волю случая».<a l:href="#n_330" type="note">[330]</a></p>
     <cite>
      <p>Исключительные события не всегда требуют исключительных причин. При достаточном времени и возможностях они могут произойти случайно. Это понимание поможет нам преодолеть характерную для срединной территории склонность к поиску паттернов и агентов, которых на самом деле там нет. Прими случайность. Найди закономерность. Познай разницу.</p>
     </cite>
     <p>Причина в следующем: интуиция наших предков настолько часто дает сбои, что у нас развилось нечто, названное эволюционным биологом Ричардом Докинзом <emphasis>срединным миром </emphasis>– территорией между коротким и длинным, маленьким и большим, медленным и быстрым, молодым и старым. Предпочитая аллитерации, я назову его «срединная территория». На срединной территории пространства развиваются наши органы чувств, чтобы воспринимать предметы среднего размера между, допустим, песчинкой и горным хребтом. Мы не созданы для того, чтобы воспринимать атомы и возбудителей болезней на одном конце спектра, или галактики и расширяющиеся вселенные – на другом. На срединной территории скорости мы можем выявить объекты, передвигающиеся «шагом» или «бегом», однако крайне медленное, подобное движению ледника, смещение материков (и ледников) и умопомрачительно огромная скорость света в буквальном смысле слова недоступны восприятию. Временная шкала срединной территории варьируется от психологического «сейчас» продолжительностью три секунды до нескольких десятилетий человеческой жизни, чересчур короткой, чтобы наблюдать эволюцию, континентальный дрейф, долгосрочные изменения в окружающей среде. «Народная арифметика» срединной территории побуждает нас уделять внимание краткосрочным тенденциям, значительным совпадениям, случаям из личной жизни и помнить их.</p>
     <p>Дополнительные случайные процессы и наша «народная арифметика», относящаяся к ним, встречаются во множестве. Руководство голливудских студий зачастую увольняет преуспевающих продюсеров после краткого показа неокупившегося фильма, только чтобы обнаружить, что последующие фильмы того же продюсера становятся блокбастерами. Карьера спортсменов, появляющихся на обложке журнала <emphasis>Sports Illustrated</emphasis>, обычно клонится к закату, и суеверия или приметы здесь ни при чем: все дело в «регрессии к среднему значению». Образцовые результаты, благодаря которым спортсмены попадают на обложку, являются маловероятным событием, которое трудно повторить, и, таким образом, спортсмены вскоре «регрессируют» до обычного для них уровня результатов.</p>
     <p>Исключительные события не всегда требуют исключительных причин. При достаточном времени и возможностях они могут произойти случайно. Это понимание поможет нам преодолеть характерную для срединной территории склонность к поиску паттернов и агентов, которых на самом деле там нет. Прими случайность. Найди закономерность. Познай разницу.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наука как высший инструмент для выявления предвзятости</p>
     </title>
     <p>Исследования когнитивной предвзятости показали, что люди совсем не похожи на идеал эпохи Просвещения – мыслящие калькуляторы, тщательно взвешивающие свидетельства в пользу убеждений и против них. Эти предвзятости оказывают далеко распространяющийся эффект. Судья или присяжный, оценивающий показания против подсудимого, директор компании, оценивающий информацию о ней, или ученый, расценивающий данные в пользу какой-либо теории, испытывают одинаковое когнитивное побуждение подтвердить то, во что они уже верят.</p>
     <p>Что можно здесь поделать? В науке мы пользуемся встроенным аппаратом для самокоррекции. Для экспериментов нужны строгие двойные слепые инструменты управления, причем ни участники эксперимента, ни сами экспериментаторы не должны знать условий эксперимента на этапе сбора данных. Результаты изучаются на профессиональных конференциях и в журналах, просматриваемых коллегами. Исследования следует воспроизвести в другой лаборатории, никак не связанной с той, где были проведены начальные исследования. Опровергающие свидетельства, а также противоречивое толкование данных должны упоминаться в статьях. Коллеги получают награду за проявленный скепсис. И все-таки ученые не менее уязвимы для этой предвзятости, поэтому следует бдительно следить за соблюдением мер безопасности, особенно самими учеными, поскольку если ты не ищешь противоречивые данные, опровергающие твою теорию или убеждения, это сделает кто-нибудь другой, как правило, со злорадством и объявит о своей находке публично.</p>
     <p>О том, как исторически развивался этот научный метод и как он действует сегодня, говорится в заключительных главах и эпилоге этой книги.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>13</p>
     <p>География веры</p>
    </title>
    <section>
     <p>На протяжении всего путешествия по верующему мозгу мы видели, что мы отнюдь не мыслящие вычислительные и логические машины, как представлялось философам эпохи Просвещения, способствовавшим началу эпохи Разума. На самом деле мы подвержены воздействию множества факторов, формирующих наши убеждения. Паттерничность гарантирует, что мы будем искать и находить паттерны как в осмысленных, так и в бессмысленных шумах. Агентичность побуждает нас наполнять эти паттерны смыслом и намеренно действующими силами, или агентами, чтобы объяснить, почему дело обстоит тем или иным образом. Эти полные смысла паттерны образуют ядро наших убеждений, к которым наш мозг применяет уйму когнитивных предвзятостей, непрерывно подтверждающих, что наши убеждения истинны и наше понимание действительности зависит от этих убеждений. Еще раз повторю свой тезис: <emphasis>первыми возникают убеждения, затем – объяснение этих убеждений</emphasis>.</p>
     <p>Тогда как же нам отличить истинные паттерны от ложных? Как выявить разницу между реальными и воображаемыми агентами? Как избежать ловушек когнитивной предвзятости, столь обременительных для нашего рационального мышления? Ответ – наука. Краткий экскурс в область того, что я называю <emphasis>географией веры</emphasis>, или убеждений, свидетельствует о том, что, несмотря на субъективность нашей психологии, с помощью научных инструментов можно получить сравнительно объективные знания. История о том, как создавались эти инструменты, – периодически прерывающееся путешествие, изучение мира и нашего места в нем.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Терра инкогнита» знания</p>
     </title>
     <p>Движущая сила убеждений воздействует на все формы восприятия во всех областях знания, и лишь немногие примеры сравнятся по наглядности с позаимствованными из истории путешествий и открытий. Географические карты формируют когнитивные карты, и наоборот. Когда Клавдий Птолемей из Александрии, более известный в истории как Птолемей, начертал слова «Terra Australis Incognita» под своей картой мира, составленной во II веке н. э., он даже не подозревал, что создал когнитивную карту, которая на протяжении более чем 1500 лет определяла исследования, избавив человечество от ограничений упрямого и безапелляционного стремления к определенности. Знание о том, что где-то еще есть неоткрытые земли, названные на латыни terra incognita, вело путешественников к новым высотам авантюризма и подарило будущим поколениям землю (а в итоге – и космос) более обширную и разнообразную, чем некогда предполагалось (рис. 13). Колеблющийся и сомневающийся разум способствует свежему видению мира и возможности новой и постоянно меняющейся реальности.<a l:href="#n_331" type="note">[331]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_19.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 13. Неведомая Южная земля (Terra Australis Incognita)</strong></p>
     <p>«Терра инкогнита» (terra incognita) – два самых важных слова, когда-либо написанных в географии веры, олицетворяющих ментальное пространство неограниченных исследований, историю без конца. Эти слова есть на карте «неведомой Южной земли», составленной Гендриком Гондиусом (1657 год). Карта любезно предоставлена Библиотекой Диксон, Государственной библиотекой Нового Южного Уэльса, Австралия.</p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Есть ли польза от заблуждений?</p>
     </title>
     <p>Уверенность Христофора Колумба в том, что можно успешно добраться до Дальнего Востока, если плыть на запад, – яркий пример убеждений, определяющих восприятие. Свое первое плавание он совершил исходя из приведенных на картах Птолемея координат для протяженности евразийского континента на восток, а также из общей длины окружности планеты, ошибка в вычислении которых в значительной мере совпала с ожиданиями Колумба.</p>
     <p>При вычислении размеров Земли Птолемей принимал один градус долготы равным 500 стадиям вместо более точной величины 700 стадиев, которой пользовался почитаемый древнегреческий географ и математик Эратосфен. Стадий равен примерно 185 м, значит, 500 стадиев – это 92500 метров (или 92,5 километра), а 700 стадиев – 129500 метров (или 129,5 километра), и эта величина соответствует градусу долготы. Действительная длина окружности Земли по экватору 40075 километров. У Птолемея она получилась равной примерно 33300 километров, или на 17 % меньше действительной. Прибавим к этому использованные Колумбом и завышенные Марином Тирским оценки протяженности евразийского материка на восток (значит, воды, по которой придется плыть, остается меньше) и тот факт, что наземные пути из Европы в Китай и Индию после падения Константинополя в 1453 году стали политически нестабильными, и станет ясно, что задуманное Колумбом плавание на запад с целью приплыть на восток в действительности выглядит совершенно разумно. (Плавание на юг, вдоль побережья Африки, вокруг мыса Доброй Надежды, а затем на восток к Индии и Китаю не удавалось успешно завершить, оно считалось в лучшем случае трудным, а в худшем – гибельным). Таким образом, благодаря одному из самых удивительных совпадений в истории случайных открытий, проплыв немногим более 5000 км на запад через «Море-Океан» (Атлантический океан) во время первого же плавания, Колумб обнаружил сушу именно в том месте, где по его расчетам должна была находиться Индия, потому он и назвал встреченных там людей «индейцами» («индийцами»).<a l:href="#n_332" type="note">[332]</a></p>
     <p>Почему Колумб не понял сразу же, что находится отнюдь не в Азии? Наверняка флора, фауна и люди, которых он увидел, ничем не напоминали описанных Марко Поло, который путешествовал к востоку от Европы, встретился с великим ханом и приобщился к азиатской культуре. Ответ можно найти в двойной проблеме <emphasis>восприятия </emphasis>и <emphasis>когнитивной деятельности</emphasis>, или <emphasis>данных </emphasis>и <emphasis>теории</emphasis>. Колумба сбили с толку слишком приблизительные данные в сочетании с неточной теорией. Рассказы Марко Поло об Азии были в лучшем случае беглыми набросками, оставляющими достаточно возможностей для истолкования данных о Новом Свете в соответствии с фактами Старого Света. Вдобавок теория Нового Света отсутствовала как таковая, поэтому когда в знаменательный октябрьский день 1492 года Колумб впервые соприкоснулся с Новым Светом, где в его представлении этот Свет мог находиться, <emphasis>кроме как </emphasis>в Азии?</p>
     <p>Власть парадигмы в формировании восприятия настолько велика, что когнитивная карта Колумба подсказала ему, что он видит. Например, когда его спутники обнаружили обычный садовый ревень Rheum rhaponticum (который кладут в пироги), корабельный врач определил, что это Rheum officinale, лекарственный китайский ревень. Аборигенное американское растение бурзера (Bursera simaruba) было принято за азиатскую разновидность фисташки мастичной, смола которой используется при изготовлении глазури, лака и клеящих веществ. Южноамериканский nogal de pais, калифорнийский орех, был классифицирован как азиатский кокос, по крайней мере, согласно его описанию, сделанному Марко Поло. Колумб счел растение с ароматом корицы именно этой ценной азиатской специей. После первой высадки на берег острова Сан-Сальвадор Колумб отплыл на Кубу, прихватив с собой несколько пленных аборигенов, чтобы вести переговоры с жителями Кубы, которые сообщили ему, что золото есть в «Кубанакан», то есть в середине Кубы, а Колумбу послышалось «El Gran Can», то есть «великий хан». Когда Колумб вновь высадился на Кубе во время своего второго плавания, он вел записи, считая, что находится на берегах «царства Манзи» в Южном Китае, описанном Марко Поло. Так продолжалось на протяжении всех четырех путешествий в «Индию», причем Колумб ни разу не усомнился в том, что находится именно там, хоть и не встречался с великим ханом. Такова сила веры. Новая информация, пропущенная сквозь старые парадигмы, только подкрепляла его убежденность в том, что он находится именно на восточной границе Старого Света, а не на восточном рубеже Нового.<a l:href="#n_333" type="note">[333]</a></p>
     <p>Власть парадигмы вновь стала очевидной вскоре после легендарных плаваний Колумба, когда в 1519 году Фернан Магеллан отправился в кругосветное путешествие. Как только было установлено, что между Европой и Азией есть континентальный массив суши, перед путешественниками, картографами и учеными встали два важных географических вопроса, в то время не имевших ответов: (1) существует ли «северный морской путь» через североамериканский континент или в обход него – путь, соединяющий Атлантический и Тихий океаны, чтобы суда, следующие на запад из Европы, могли пройти по нему и сэкономить месяцы плаваний? (2) действительно ли существует большой южный континентальный массив – Terra Australis Incognita Птолемея? Второй вопрос спровоцировал уйму <emphasis>отрицательных открытий </emphasis>– поисков Х и нахождения Y.</p>
     <cite>
      <p>Колумб ни разу не усомнился в том, что находится именно в царстве Манзи, хоть и не встречался с великим ханом. Такова сила веры.</p>
     </cite>
     <p>Мореплаватель Джеймс Кук, возглавлявший экспедиции, исходил из того, что будет вести поиски этих неизвестных территорий, пока не «найдет их или не достигнет восточного берега земли, найденной Тасманом и ныне названной Новой Зеландией». (Абел Янсзон Тасман также открыл у юго-восточной оконечности Австралии большой остров, который ныне носит его имя – Тасмания). Имелись предполагаемые свидетельства существования затерянного континента. По имевшимся сведениям, первым эту таинственную территорию увидел Марко Поло, затем – испанские и французские путешественники, а гораздо позднее – пират Эдвард Дэвис. По оценкам, размерами этот континент не уступал Азии и изобиловал драгоценными камнями и минералами. В буйной тропической растительности прятались храмы, местные жители передвигались по суше верхом на слонах. Это было Эльдорадо XVIII века, Шангри-Ла в южной части Тихого океана.<a l:href="#n_334" type="note">[334]</a></p>
     <p>До Кука многие искатели приключений отправлялись в подобные плавания за отрицательными открытиями. Мопертюи уговорил Фридриха Великого финансировать экспедицию. В 1756 году Шарль де Бросс из Дижона опубликовал свою «Историю плаваний в южные земли», в которой развил теорию существования южного континента в качестве противовеса континентальным массивам Северного полушария, не дающего Земле опрокинуться. С точки зрения современного человека это предположение выглядит явным бредом, ведь нам уже известно, что Земля вовсе не «плавает» в некой среде, в которой может перевернуться, как бревно со смещенным центром тяжести – в пруду. Но в действительности долгое время, вплоть до начала ХХ века, бытовало убеждение, что Земля плавает в незримом веществе, которое называется <emphasis>эфиром</emphasis>.</p>
     <p>Спустя десятилетие, в 1766 году, шотландец Джон Коллендер опубликовал книгу с громким названием «Terra Australis Cognita». Коллендер предложил немедленно приступить к колонизации нового континента, уже не являющегося неведомым. В следующем году главный гидрограф Британской Ост-Индской компании Александр Далримпл написал «Отчет об открытиях, сделанных в южной части Тихого океана», еще раз изложив «теорию мирового равновесия» и приводя точные координаты, широту и долготу континента, по его оценкам населенного более чем пятьюдесятью миллионами обитателей. Далримпл утверждал, что богатством этот континент значительно превосходит американские колонии, а значит, он способен избавить Англию от политических и экономических напастей, вызванных этими смутьянами американцами. Далримпл считал, что поскольку он так хорошо осведомлен об этих южных землях, то ему и следует доверить командование экспедиционными силами. И он станет новым (как он считал, последним) Колумбом. Поскольку Далримпл не был офицером флота, главой британской разведывательной экспедиции стал в буквальном смысле никому не известный сорокалетний Джеймс Кук, которому хватило сообразительности включить в свою команду ученых и осуществить одно из самых величайших исследований в истории науки. В процессе поиска неизвестных южных земель Кук обнаружил, нанес на карту и исследовал почти все объекты, кроме мифической земли, в том числе Таити, Новую Зеландию, Тасманию, Австралию, Большой Барьерный риф, Тонга, остров Пасхи, Новую Каледонию, Новую Гвинею, Сандвичевы острова, и наконец, то, чем на самом деле оказалась Terra Australis Incognita – Антарктиду.<a l:href="#n_335" type="note">[335]</a></p>
     <p>В конечном счете, то, что было известно на карте, значило меньше, чем неизвестное, ибо именно неоткрытая земля побуждала к исследованиям и инновациям, terra incognita оказывалась в самом сердце науки.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Взгляд в подзорную трубу</p>
     </title>
     <p>В ту же эпоху позитивных исследований и негативных открытий человеку открывалась еще одна география веры с ее собственными неизученными территориями. В 1609 году итальянский математик и астроном Галилео Галилей направил в небо видоизмененный вариант телескопа, впервые изобретенного голландским очковым мастером Хансом Липперсгеем, который создал ее для более приземленных дел, например, чтобы рассматривать флаги и грузы приближающихся к порту торговых судов. В то время в астрономии продолжалось нечто вроде застоя. Невооруженный человеческий глаз оказался непригодным для наблюдения астрономических тел (за исключением Солнца и Луны). Он воспринимал эти тела как светящиеся точки. Галилей усовершенствовал «подзорную трубу» Липперсгея с помощью линзы большего размера и увеличительного окуляра, направил ее вверх и сделал ряд поразительных наблюдений.</p>
     <p>Так, Галилей отметил, что по орбитам Юпитера движутся спутники, что у Венеры есть фазы, на Луне имеются горы, а на Солнце – пятна. Он даже разглядел, что Млечный Путь – размытый световой пояс, перехвативший талию небес, – на самом деле состоит из бесчисленного множества отдельных звезд. Открытие у Юпитера лун, или спутников, имело особую важность, так как подтверждало, что Земля вовсе не является центром всей вселенной, и подкрепляло гелиоцентрическую теорию Коперника, в которую Галилей поверил еще до того, как смог найти доказательства в ее пользу. Более того, открытые Галилеем с помощью телескопа горы, отбрасывающие тени на Луну, а также злополучные пятна на Солнце представляли проблему для космологии Аристотеля, согласно которой все объекты в космосе должны быть идеально круглыми и идеально гладкими.</p>
     <p>Телескоп стал архимедовой точкой опоры, с помощью которой можно было перевернуть представления о Земле, но далеко не все поспешили воспользоваться ею. Видный старший коллега Галилея по Падуанскому университету, Чезаре Кремонини, был настолько предан аристотелевской космологии, что отказывался даже смотреть в телескоп. Кремонини, в сущности, скептически относился даже к предположению, что в телескоп можно разглядеть какие-либо небесные тела, и утверждал, что все это салонный фокус: «Я не верю, что их видел хоть кто-нибудь, кроме него, и потом, когда я гляжу сквозь стекла, у меня кружится голова. Довольно, не желаю больше слышать об этом. Но как досадно, что господин Галилей увлекся подобными забавами».<a l:href="#n_336" type="note">[336]</a> Преданность Кремонини Аристотелю в немалой степени объяснялась тем фактом, что Католическая церковь объединила неоспоримый авторитет Священного писания (посредством жившего в XIII веке знатока идей Августина Фомы Аквинского) с несомненной мудростью Аристотеля. Кремонини был верен «философу», как он объяснял на суде инквизиции: «Я не могу отказаться и не отказываюсь от своего толкования Аристотеля, поскольку именно так понимаю его, и мне платят за то, чтобы я излагал его в соответствии с моими представлениями о нем, и если я не стану делать этого, то мне придется вернуть обратно уплаченное».<a l:href="#n_337" type="note">[337]</a> Вот она, истинная преданность компании, – ведь Католическая церковь, несомненно, была крупнейшей и самой влиятельной корпорацией того времени.</p>
     <p>Те, кто смотрел в «трубу» Галилея, в буквальном смысле слова не верили своим глазам. Один из коллег Галилея сообщал, что этот прибор предназначен для наблюдения за землей, а не за небесами, так как «я проверил прибор Галилея тысячами способов, направляя на предметы как здесь, внизу, так и наверху. Внизу он работает превосходно, вверху вводит в заблуждение. Мои свидетели – в высшей степени достойные люди и благородные доктора… и все они признали, что прибор лжет». Один профессор математики из Колледжо Романо был убежден, что Галилей поместил четыре спутника Юпитера внутрь телескопа и что сам он тоже мог бы показать подобное чудо, если бы ему представился случай «первым вставить их в какие-нибудь стекла». Галилей выходил из себя от досады: «Как бы мне ни хотелось показать спутники Юпитера флорентийским профессорам, они не увидят ни спутников, ни телескопа. Эти люди убеждены, что истину следует искать не в природе, а только в сравнении текстов».<a l:href="#n_338" type="note">[338]</a></p>
     <p>По мнению Галилея, запятнанное Солнце и горы на Луне выглядели предзнаменованием смерти аристотелевской космологии. Аристотелевские схоласты (также известные как перипатетики, или те, кто «мыслят, прохаживаясь», как обычно делали греческие философы) всеми силами пытались «сохранить видимость» безупречно чистых небес, но Галилей был убежден, что изменение ситуации – только вопрос времени, и сардонически предвосхищал его в письме 1612 года: «Полагаю, эти новшества похоронят псевдофилософию, положат ей конец или же станут для нее страшным судом, знаки которого уже появились на Луне и на Солнце. Рассчитываю услышать громкие официальные заявления по этому вопросу от перипатетиков, которые наверняка захотят сохранить вечность небес. Я не представляю, как ее можно уберечь и сохранить».<a l:href="#n_339" type="note">[339]</a> Отчасти сохранность небес была достигнута в 1616 году, когда Галилей получил разрешение применять систему Коперника только в целях математического удобства при расчете планетарных орбит. Однако его и в письменной, и в устной форме предупредили, что он не вправе открыто признавать гелиоцентрическую систему верной.</p>
     <p>Тем не менее, будучи еретиком и полагая, что прежнее пребывание на хорошем счету у кардинала Маффео Барберини, в то время уже папы Урбана VIII, дает ему некоторую свободу действий, в 1632 году Галилей опубликовал свой самый известный труд «Диалог о двух системах мира, птолемеевой и коперниковой» – явное выступление в защиту гелиоцентрической системы Коперника. Книга Галилея представляла собой литературный шедевр в форме диалога между двумя собеседниками: один выступал в защиту геоцентрической теории с Землей в роли центра мира, другой – в защиту гелиоцентрической теории с Солнцем, помещенным в центр. Защитник геоцентрической модели получил в книге имя Симплицио и поразительно напоминал пребывающего в должности папу Урбана VIII, которого Галилей называл безмозглым болваном. «Диалог» – это систематизированные нападки на физику и космологию Аристотеля, а также на свойственное перипатетикам предпочтение авторитетов наблюдениям.</p>
     <p>Неудивительно, что Урбан VIII был возмущен не только тем, что Галилей нарушил предписание 1616 года, согласно которому не должен был преподавать коперникову систему мира как реальную, но и тем, что ученый высмеял предпочтительную позицию самого папы в продолжающихся спорах между сторонниками Птолемея и Коперника. В августе 1632 года инквизиция запретила дальнейшие публикации и продажу «Диалога». Вскоре после этого папа римский приказал Галилею предстать перед судом инквизиции в Риме в 1633 году, где Галилея признали виновным в том, что он вызывает «сильные подозрения в ереси». На этапе выбора наказания суд объявил: «Мы постановили тебя самого заключить в тюрьму при Святом судилище на неопределенное время».<a l:href="#n_340" type="note">[340]</a> Уже немолодой астроном официально отрекся от своего греха:</p>
     <cite>
      <p>Святая Инквизиция объявила, что сильно подозревает меня в ереси – иными словами, в том, что я полагаю и верю, что Солнце находится в центре мира и является неподвижным, а Земля не является центром мира и движется. Дабы устранить из умов их преосвященств и всех верующих христиан эти сильные подозрения, небезосновательно возникшие против меня, я с чистым сердцем и неподдельной верой отрекаюсь от вышеупомянутых заблуждений и ереси, проклинаю их и питаю к ним отвращение.<a l:href="#n_341" type="note">[341]</a></p>
     </cite>
     <p>Ввиду преданности Галилея не авторитетам, а наблюдениям, слова, которые приписывают ему, хоть и маловероятны, но настолько соответствуют его характеру, что они должны были прозвучать: «Eppur si muove» – «И все-таки она вертится». Когда легенда становится фактом, тиражируют легенду.</p>
     <p>Именно это произошло с легендой о том, что Галилея подвергли пыткам и тюремному заключению за его убеждения. Поскольку церковь не обнародовала документы, подробно объясняющие, что происходило с Галилеем, зато предала гласности заявления, в которых говорится, что Галилея подвергли «строгому испытанию» (общеизвестно, что в то время эти слова могли означать пытки), люди, естественно, предположили, что Галилея пытали и содержали в тюрьме за его убеждения.<a l:href="#n_342" type="note">[342]</a> На самом же деле ввиду славы Галилея, уважения, которым он пользовался среди множества влиятельных и властьимущих людей, и особенно ввиду покаяния суд приговорил его к «целительной епитимии», наказанию, налагаемому «ради духовной пользы бывших еретиков, вновь обратившихся к вере», а в дальнейшем это наказание ограничили весьма комфортным домашним арестом. Галилей мог покидать здание и даже навещать дочь в ближайшем монастыре. Однако «Диалог» запретили, а самому Галилею было впредь запрещено преподавать систему Коперника.<a l:href="#n_343" type="note">[343]</a> Примечательно то, что «Диалог» Галилея значился в списке книг, запрещенных Католической церковью, до 1835 года, и лишь в 1992 году папа Иоанн Павел II оправдал Галилея и принес официальные извинения, что доказывает: системы убеждений могут меняться и меняются, стоит только отделить их от неизменных догм, даже если для этого потребуется три с половиной столетия:</p>
     <cite>
      <p>Благодаря своей интуиции блестящего физика, опираясь на различные доводы, Галилей, который практически изобрел экспериментальный метод, понял, почему только Солнце могло функционировать как центр мира в его тогдашнем понимании, или как планетарной системы. Ошибкой богословов того времени, настаивавших на центральной роли Земли, было считать, что наше понимание физического мира в какой-то мере налагается буквальным смыслом Священного Писания. Вспомним знаменитое высказывание, приписываемое Баронию: «Spiritui Sancto mentem fuisse nos codere quomodo ad coelum eatur, non quomodo coelum gradiatur» («В намерения Святого Духа входило научить нас, как попасть на небеса, а не объяснить, как они устроены»).<a l:href="#n_344" type="note">[344]</a></p>
     </cite>
     <p>Почему с покаянием медлили так долго? Слова самого Галилея, взятые из письма, в котором он в 1615 году излагал великой герцогине Кристине свои еретические идеи в поддержку теорий Коперника, кое-что проясняют: «Мне думается, в обсуждении природных вопросов нам следует отталкиваться не от авторитетности фрагментов Священного Писания, а от чувственного опыта и необходимых доказательств».<a l:href="#n_345" type="note">[345]</a></p>
     <p>Мне думается, Галилей прекрасно знал, что он делает, – равно как и последствия своих действий, – когда убеждал приверженцев теорий Аристотеля заглянуть в телескоп.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Битва книг</p>
     </title>
     <p>Преданность таким авторитетам, как Священное Писание и Аристотель, стала для ученых времен Галилея серьезным препятствием на пути к тому, чтобы признать его наблюдения и в особенности сделанные на их основе выводы верными. И Галилей понимал это. Вот почему в своей книге «Рассуждение о телах, плавающих в воде», Галилей язвительно писал: «Авторитет Архимеда был ничуть не выше авторитета Аристотеля; Архимед был прав ввиду согласованности его выводов с опытом».<a l:href="#n_346" type="note">[346]</a> Спустя четыре столетия физик Ричард Фейнман повторил принцип Галилея, рассуждая о том, как определить, верна твоя теория или нет: «Если она расходится с опытом, значит, она неверна. В этом простом утверждении – ключ к науке. И совсем не важно, насколько элегантно твое предположение, насколько умен ты сам, кем высказано предположение, какое имя носит этот человек. Если предположение расходится с опытом, оно неверно. Этим о нем все сказано».<a l:href="#n_347" type="note">[347]</a></p>
     <p>Предмет размышлений Галилея представлял собой один конец спектра, который возник в ходе революции в науке, начавшейся более чем за столетие до этого и достигшей кульминации в битве книг: <emphasis>книги авторитета </emphasis>против <emphasis>книги природы</emphasis>. Книга «О строении человеческого тела» (1543 год) Андреаса Везалия, геологические наблюдения о магнитах и Земле в книге «О магните, магнитных телах и большом магните» (1600 год) Уильяма Гильберта, наблюдения за движениями сердца и крови в книге «Анатомическое исследование о движении сердца и крови у животных» (1628 год) Уильяма Гарвея – все эти книги природы бросили вызов древним книгам авторитета, многократно переписанным писцами еще несколько столетий назад и не подвергавшимся никаким фактическим проверкам.</p>
     <p>Революция в науке представляла собой бунт против Католической церкви и ее доверия к Священному Писанию (не иначе как на латыни), истолкованному вышестоящими представителями строгой церковной иерархии. Отчасти именно поэтому Католическая церковь так бурно отреагировала на протестантскую Реформацию: Мартин Лютер утверждал, что каждый вправе читать Библию на своем родном языке, что любой человек может поддерживать отношения непосредственно с Богом без посредничества священников и что в строгой иерархии нет необходимости. Так была подготовлена почва для последующих культурных и политических баталий между консерваторами и либералами, продолжающихся по сей день.</p>
     <cite>
      <p>Революция в науке представляла собой бунт против Католической церкви и ее доверия к Священному Писанию.</p>
     </cite>
     <p>Каким образом книга авторитета сохраняла свою власть над человеческим воображением? Один из примеров можно найти в труде римского автора I века н. э. Диоскорида «О лекарственных веществах» – главном античном источнике ботанической терминологии, основополагающем тексте по фармакологии в последующие 1600 лет. В книге «О лекарственных веществах» представлены подробные описания более чем 600 растений, которые автор собрал, участвуя в походах армии императора Нерона, и в итоге заложил основы более поздних средневековых травников, когда книгу перевели на семь языков и распространили по всей Европе. Однако после смерти Диоскорида его ученики изучали не природу, а труды своего наставника. Со временем переписчики, переписывающие копии, создали совершенно новую природу, почти не соответствующую действительности. Листья рисовали на стеблях, располагая их симметрично. Системы корней и стеблей увеличивали, чтобы заполнить развороты большого формата. Издатели пользовались готовыми деревянными клише с отдельно вырезанными корнями, стволами, ветвями и листьями, создавая составные иллюстрации с изображением деревьев, не существующих в природе. Прихоти и выдумки переписчиков стали нормой. Так, считалось, что существует «ракушечное дерево», на котором действительно растут ракушки, а также «дерево жизни», обвитое змеем с женской головой, а из нарциссов вырастают крошечные человеческие фигурки. Многовековое влияние труда Диоскорида было так велико, что в конце XVI века глава кафедры ботаники в Болонском университете носил титул «чтец Диоскорида».<a l:href="#n_348" type="note">[348]</a></p>
     <p>Наглядным примером власти, которой обладает книга авторитета, служат иллюстрации на рис. 14. Этот получеловек-полузверь – «истинное изображение Ламии» из труда Эдварда Топселла «История четвероногих тварей» (1607 год). Получеловек-полурастение – это растение мандрагора из семейства пасленовых, изображение которой первоначально было опубликовано в немецкой книге 1485 года «Гербарий». Кому доводилось видеть все это? Никому. Но как только эти изображения были помещены в фолиантах, которые без конца копировали на протяжении нескольких столетий, не задумываясь даже о первоисточнике, а тем более о природе, произошла материализация этих видов как творений Бога. Эмпирические наблюдения и верификация отсутствовали в когнитивном пространстве средневековой мысли. Для сравнения: сделанные с гравюры на дереве иллюстрации двух художников-натуралистов, опубликованные в труде Леонарта Фукса «Описание растений» (<emphasis>De Historia Stirpium</emphasis>, 1542), свидетельствуют о фазовом превращении книги авторитета в книгу природы. Вместо того, чтобы поручать переписчикам делать бесчисленные копии с предшествующих копий, натуралисты покидали дома, отправлялись изучать природу, в итоге исчезли и Ламия, и мандрагора (хотя Бигфут, или снежный человек, и Лохнесское чудовище до сих пор живы в нашем воображении).<a l:href="#n_349" type="note">[349]</a></p>
     <p>Эта битва книг предполагает два различных образа мышления – так сказать, два двигателя убеждений. Книга авторитета основана на <emphasis>дедукции </emphasis>– процессе, при котором конкретные утверждения делаются на основании обобщенных заключений, или доказательство идет от общего к частному, <emphasis>от теории к данным</emphasis>. В основе книги природы лежит <emphasis>индукция </emphasis>– процесс построения обобщенных заключений по конкретным утверждениям, или доказательство, идущее от частного к общему, <emphasis>от данных к теории</emphasis>. Чрезмерным и нереалистичным упрощением было бы описывать отдельно взятого человека или традицию как приверженцев индукции или дедукции в чистом виде, так как никто из нас не функционирует в вакууме, без информации, поступающей из множества источников, к тому же действовать без обоих режимов мышления невозможно. Данные и теория неразрывно связаны. Тем не менее в истории науки встречаются периоды, когда на чем-то одном из них делали больший акцент, чем на другом, и Галилей вместе с его товарищами-революционерами столкнулись с глубоко укоренившимися традициями дедукции.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_20.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 14. Книга авторитета торжествует над книгой природы</strong></p>
     <p>Традиция преклонения перед авторитетом древних была настолько сильна, что «натуралисты» являлись не чем иным, как переписчиками, копирующими копии предыдущих копий давнего изначального оригинала. Существо, которое является наполовину человеком и наполовину чудовищем и называется «Ламия» (а), а также получеловек-полурастение мандрагора (b) – обязательные элементы трудов XVI–XVII веков. Два художника-натуралиста, рисующих растение с натуры (с), свидетельствуют о кардинальных переменах, смещении акцентов с книги авторитета на книгу природы. Ламия из книги Эдварда Топселла «История четвероногих тварей» (1607 год). Получеловек-полурастение – из немецкой книги 1485 года «Гербарий». Художники-натуралисты – из книги Леонарта Фукса «Описание растений» (<emphasis>De Historia Stirpium</emphasis>, 1542). Все перечисленное перепечатано из книги Алана Дебю, «Человек и природа в эпоху Ренессанса» (Alan Debus, <emphasis>Man and Nature in the Renaissance</emphasis>, Cambridge: Cambridge University Press, 1978), с. 36, 44, 45.</p>
     <empty-line/>
     <p>Аристотелевская логика, связанная с дедуктивным мышлением, была притягательной, ее тяга – трудно преодолимой. Так, в начале XVII века, когда Галилей проводил первые наблюдения с помощью телескопа, предполагалось, что космос состоит в буквальном смысле слова из ничего – из вакуума. Но как же тогда в нем движутся планеты? Согласно Аристотелю, объект перемещается в воздухе или в пространстве под действием «импетуса», при этом воздух или «эфир» окружает предмет и пропускает его через себя, подталкивая сзади и вызывая движение. Точно как стрела летит в атмосфере, потому что воздух окружает ее и толкает сзади, так и планеты движутся в космосе благодаря эфиру, который окружает их и толкает сзади. Без эфира не было бы и этих толчков, продвигающих планету в пространстве. Планеты движутся, следовательно, вакуума нет. Таким образом эфир стал пятым элементом наряду с землей, водой, воздухом и огнем, и вера в него просуществовала вплоть до ХХ века, пока не были полностью признаны результаты экспериментов со скоростью света, проведенные физиками Альбертом Майкельсоном и Эдвардом Морли. Такова стойкость веры даже в науке.</p>
     <p>В 1620 году решительный вызов дедуктивной методологии Аристотеля бросил английский философ Фрэнсис Бэкон в своей книге «Новый Органон». «Новым инструментом» стал эмпирический, или наблюдательный, метод. Отвергая и далекие от эмпирических традиции схоластики, и свойственное эпохе Ренессанса стремление вновь открывать и бережно хранить мудрость древних, Бэкон стремился сочетать информацию, полученную с помощью органов чувств, и аргументированную теорию, делая акцент на данных и с осторожностью воспринимая теорию. В идеале, как предлагал Бэкон, начинать следует с наблюдений, затем формулировать общую теорию, на основании которой можно сделать логические прогнозы. Бэкон в общих чертах описал работу разума в этом случае:</p>
     <cite>
      <p>Существуют и являются возможными только два пути поиска и обнаружения истины. Один идет от чувств и частностей к более общим аксиомам, и на основании этих принципов, истинность которых принимается как определенная и неизменная, продолжаются оценка и открытие аксиом среднего уровня. При втором способе аксиомы выводятся из чувственного восприятия и частностей, и в результате постепенного и непрерывного движения по восходящей этот способ приводит в конце концов к самым общим из аксиом. Это верный, однако пока еще не опробованный путь.<a l:href="#n_350" type="note">[350]</a></p>
     </cite>
     <p>Однако помехой на пути Бэкона к цели стали психологические барьеры, придающие окраску точному суждению о фактах. Бэкон различал четыре типа подобных препятствий – <emphasis>идолы (призраки) пещеры </emphasis>(индивидуальные особенности), <emphasis>идолы рынка, или площади </emphasis>(языковые ограничения), <emphasis>идолы театра </emphasis>(убеждения, существовавшие ранее) и <emphasis>идолы рода </emphasis>(унаследованные изъяны человеческой мысли): «Идолы – глубочайшие заблуждения человеческого разума. Они обманывают не в мелочах… а испорченной, искаженной предрасположенностью разума, которая, в сущности, извращает и поражает все предвосхищение понимания». Власть убеждений, обусловливающих наши наблюдения и выводы, простирается чрезвычайно глубоко: «Однажды приняв некое мнение, человеческое понимание… собирает все то, что согласуется с этим мнением и подкрепляет его. И хотя можно привести многочисленные и весомые примеры обратного, их либо отвергают, либо пренебрегают ими… чтобы благодаря этой существенной и пагубной предопределенности авторитетность прежних выводов осталась нерушимой». Это отличный пример <emphasis>предвзятости подтверждения</emphasis>, которая, как мы видели в предыдущей главе, возникает в тех случаях, когда мы ищем и находим подтверждения тому, во что уже верим, и либо игнорируем, либо рационализируем опровергающие свидетельства. Так поступают все.</p>
     <p>В чем решение проблемы идолов? В науке. «Новый Органон» Бэкона представлял собой часть более масштабного труда, озаглавленного <emphasis>Instauratio Magna </emphasis>(«Великое возрождение», рис. 15). Это был план реорганизации философии и естественных наук, начинающийся с оспаривания авторитета Аристотеля с помощью нового научного инструмента. С бесцеремонностью, позволительной только человеку, занимающему такое же положение, что и Бэкон, он дерзко объявлял, что «остался лишь один путь… начать все заново, по улучшенному плану, приступить к полной реконструкции естественных наук, искусств, всего человеческого знания, воздвигнутого на надлежащем фундаменте». Бэкон полагал: «Как вода не поднимется выше уровня первого источника, откуда она поступает, так и знания, проистекающие от Аристотеля и избавленные от свободного изучения, не поднимутся выше знаний Аристотеля».<a l:href="#n_351" type="note">[351]</a></p>
     <p>Споры о сравнительных преимуществах и роли индукции и дедукции в науке продолжались на протяжении веков и ведутся до сих пор. Например, когда Чарльз Дарвин достиг интеллектуального совершеннолетия и разработал свою теорию эволюции, маятник качнулся в сторону индукции, и в стане знатоков философии науки, гадающих, что это и каково ее применение в науке, вспыхнула паника. Несмотря на существование различных определений, под индукцией, как правило, понимали построение доказательств от частного к общему, от данных к теории. Но в 1830 году астроном Джон Гершель утверждал, что индукция – это логический ход мысли от известного к неизвестному. В 1840 году историк и философ науки Уильям Уэвелл твердил, что индукция – мысленное наложение концепций на факты, даже если они не подтверждены эмпирически. В 1843 году философ Джон Стюарт Милль заявлял, что индукция – это открытие общих законов на основе конкретных фактов, которые должны быть подтверждены эмпирически. Например, открытие Иоганном Кеплером законов движения планет считалось классическим примером индукции. С точки зрения Гершеля и Милля, Кеплер открыл эти законы посредством тщательных наблюдений и индукции. С точки зрения Уэвелла, эти законы были очевидными истинами, которые могли быть известны априори и подтверждены позднее путем наблюдений. К 60-м годам XIX века, по мере того как теория эволюции распространялась и приобретала все больше сторонников, Гершель и Милль одержали победу в споре за индукцию как наблюдение и не столько потому, что были правы, а Уэвелл ошибался, сколько потому, что эмпирический подход становился неотъемлемой частью представлений о том, какой должна быть наука. Отчасти именно поэтому Дарвин не торопился с публикацией «Происхождения видов» – он хотел собрать побольше данных для своей теории, прежде чем обнародовать ее.<a l:href="#n_352" type="note">[352]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_21.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 15. «Великое возрождение» посредством исследования науки Фрэнсиса Бэкона</strong></p>
     <p>Фронтиспис труда Фрэнсиса Бэкона <emphasis>Instauratio Magna </emphasis>(«Великое возрождение», 1620) посредством «Нового Органона», или нового инструмента науки. Корабли символизируют орудия научного познания, несущие путешественников (ученых) мимо Геркулесовых столбов (буквально – в Гибралтарский пролив, в переносном смысле – к вратам великого неведомого). Фронтиспис из <emphasis>Instauratio Magna </emphasis>Фрэнсиса Бэкона, 1620, взят из Э. Л. Эйзенштайн, «Революция в книгопечатании в раннесовременной Европе» (E. L. Eisenstein, <emphasis>The Printing Revolution in Early Modern Europe</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1983), с. 258.</p>
     <empty-line/>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Блеск и нищета чисто эмпирического подхода</p>
     </title>
     <p>Вся интеллектуальная динамика напоминает движение маятников в ментальном пространстве, колебания между крайностями, а затем попадание в более узкую колею диапазона умозаключений. Поэтому битва книг продолжалась как колебания между авторитетом и эмпирическим подходом, со временем ситуация стабилизировалась, и сегодня мы (надеюсь) признаем важность и данных, и теории. Именно Галилей первым открыл этот принцип маятника, поэтому в моем выборе здесь этой метафоры есть доля иронии. Какую бы роль ни играли его эмпирические открытия в опровержении авторитетных догм былых столетий, когда речь зашла о наблюдениях за планетой Сатурн, Галилей стал жертвой собственных когнитивных ограничений и воображения.</p>
     <p>Понаблюдав в крошечный телескоп за Сатурном, самой удаленной на тот момент планетой из числа известных, Галилей писал своему коллеге, астроному Иоганну Кеплеру: «<emphasis>Altissimum planetam tergeminum observavi</emphasis>» – «Самую дальнюю планету я наблюдал тройной». Затем он объяснил, что имел в виду: «То есть к моему великому изумлению Сатурн показался мне не единой звездой, а тремя сразу, почти соприкасающимися друг с другом». Он видел Сатурн не как планету с кольцами, какой мы видим ее сегодня даже в самые маленькие домашние телескопы, а как одну большую сферу, окруженную двумя маленькими сферами, чем объяснялась ее вытянутая форма.</p>
     <p>Почему же Галилей, поборник наблюдений и индукции, совершил эту ошибку? Восхваляя эмпирический подход как обязательное условие науки, нам следует признать его ограничительные эффекты. Ошибка Галилея поучительна в том, что касается представлений о взаимодействии данных и теории, а когда речь шла о Сатурне, у Галилея не было ни того, ни другого. <emphasis>Данные</emphasis>: Сатурн находится в два раза дальше, чем Юпитер, поэтому те немногие фотоны света, которые проникали сквозь мутноватое стекло маленького телескопа, в лучшем случае затрудняли изучение колец. <emphasis>Теория</emphasis>: теории планетарных колец не существовало. Именно в случае сочетания несуществующей теории с неясными данными сила убеждения находится в зените, разум сам заполняет пробелы. Подобно Колумбу до него, Галилей сошел в могилу убежденный не в том, что на самом деле видели его глаза, а в том, что он видел согласно подсказкам его модели мира. В буквальном смысле слова перед нами случай «я не увидел бы этого, если бы не верил в него».</p>
     <p>Галилей не мог «увидеть» кольца Сатурна ни непосредственно, ни теоретически, но определенно что-то видел, в этом и заключается проблема. <emphasis>Altissimum planetam tergeminum observavi</emphasis>. Как отмечал гарвардский специалист по теории эволюции и истории науки Стивен Джей Гулд в своих проницательных комментариях о наблюдениях Галилея за Сатурном, «он не отстаивает свое решение, утверждая «я полагаю», «согласно моей гипотезе», «по-видимому» или «мне кажется, наилучшим истолкованием будет…» Вместо этого он дерзко пишет «observavi» – «я наблюдал». Ни одно другое слово не передало бы с той же лаконичностью и точностью важную перемену в концепции и методе (не говоря уже об этической оценке), которой ознаменовался переход к науке, называемой нами «современной».<a l:href="#n_353" type="note">[353]</a></p>
     <p>Галилей часто возвращался к наблюдениям за Сатурном, и хотя так и не увидел то же самое зрелище во второй раз, он непреклонно придерживался своих изначальных наблюдений и выводов. В 1613 году в своей книге о пятнах на Солнце Галилей писал: «Я решил не размещать вокруг Сатурна ничего, кроме того, что я уже наблюдал и открыл, то есть двух маленьких звезд, касающихся его с востока и с запада». В ответ на возражение коллеги-астронома, предположившего, что речь может идти об одном удлиненном предмете, а не о трех сферах, Галилей похвалился своими превосходными навыками наблюдателя за «формой и различиями между тремя недостаточно хорошо видными звездами. Я наблюдал их тысячи раз в различные периоды с помощью совершенного прибора и смею вас уверить, что никаких изменений в них не произошло».</p>
     <p>Однако в следующий раз, направив свой телескоп на Сатурн перед самой публикацией собственной книги о пятнах на Солнце, Галилей увидел нечто совершенно иное.</p>
     <cite>
      <p>Но в последние несколько дней я вернулся к нему и обнаружил его одиночным, без ранее окружавших звезд, и таким же идеально круглым и четко очерченным, как Юпитер. Так что же можно сказать об этой удивительной метаморфозе?.. В самом ли деле это была иллюзия, и линзы моего телескопа так долго обманывали меня – и не только меня, но и многих других, кто вел наблюдения вместе со мной?.. Не могу сказать ничего определенного о столь удивительном и неожиданном событии; оно еще слишком свежо, является единственным в своем роде, и меня сковывают собственная несостоятельность и боязнь ошибиться.<a l:href="#n_354" type="note">[354]</a></p>
     </cite>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_22.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 16. Сатурн Галилея как «свидетельство, образ, рисунок, графическое изображение, слово, существительное».</strong></p>
     <p>Страница из книги Галилея о пятнах на Солнце (1613 год), в которой он возвращается к загадке Сатурна и снова приходит к выводу, что с самого начала был прав и что Сатурн действительно состоит из трех частей. Источник: Galileo Galilei, <emphasis>Istoria e dimonstrazioni intorno alle macchie solari</emphasis>, Rome, 1613, с. 25. Воспроизведена в Эдвард Тафти, «Прекрасное свидетельство» (Edward Tufte, <emphasis>Beautiful Evidence</emphasis>, Cheshire, Conn.: Graphics Press, 2006), с. 49.</p>
     <empty-line/>
     <p>Тем не менее в своей книге Галилей заключил: несмотря на новые данные, его первоначальная теория увиденного верна. Почему? Ответ можно обнаружить в визуальном представлении этих данных.</p>
     <p>Выдающийся специалист по визуальному представлению количественной информации Эдвард Тафти отмечает в своей книге 2006 года «Прекрасное свидетельство» (<emphasis>Beautiful Evidence</emphasis>), приводя страницу из труда Галилея, опубликованного в 1613 году и посвященного пятнам на Солнце (рис. 16), что «Галилей сообщил о своем открытии необычной формы Сатурна, воспользовавшись 2 <emphasis>визуальными существительными</emphasis>, сравнивающими четкое и мутное изображение, видимое в телескоп. В труде Галилея «Письма о солнечных пятнах» (<emphasis>Istoria e dimostrazioni intorno alle macchie solari</emphasis>, 1613) слова и изображения в сочетании становятся скорее просто свидетельством, чем разными видами свидетельств». Перевод текста на рис. 16, сопровождаемый двумя крошечными изображениями Сатурна, гласит: «Форма Сатурна такова * при отличной видимости и совершенных приборах, но выглядит такой ** при видимости и приборах, далеких от идеала; форму и различия трех звезд трудно разглядеть». Тафти называет эту фразу «лучшим из существующих аналитических методов», поскольку в ней представлен «Сатурн как свидетельство, образ, рисунок, графическое изображение, слово, существительное».<a l:href="#n_355" type="note">[355]</a> Несмотря на сравнительно недавние наблюдения, в ходе которых «три звезды» стали «одиночным» Сатурном и «таким же идеально круглым и четко очерченным, как Юпитер», образ, рисунок, графическое изображение, слово и существительное Галилея остались неизменными, свидетельствуя о правильности его первоначальных наблюдений. Галилей так и не отказался полностью от своих первых определенных выводов.</p>
     <p>Решение задачи Сатурна так же наглядно иллюстрирует диалог о <emphasis>данных и теории </emphasis>в повествовании веры. Лишь в 1659 году, через полвека после наблюдений Галилея, голландский астроном Христиан Гюйгенс опубликовал это решение в своем великом труде «Устройство Сатурна» (<emphasis>Systema Saturnium</emphasis>) – одном из лучших образцов наглядного представления и данных, и теории в истории науки. На рис. 17 мы видим тринадцать гипотез строения Сатурна, предложенных астрономами с 1610 года (Галилей) по 1650 год (Фонтана и другие). Все они ошибочны.</p>
     <p>К нашему дуэту <emphasis>данных и теории </emphasis>нам следует добавить <emphasis>представление </emphasis>данных и теории. Во многих отношениях именно благодаря подаче материала удается понять, как рождаются, укрепляются и меняются убеждения, поскольку люди ориентированы на зрительные впечатления точно так же, как приматы, жизнь которых в лесной чаще зависела от представлений о трехмерности. Триада «данные-теория-представление» превосходно показана на рис. 18, на котором Гюйгенс берет двухмерные изображения Сатурна, превращает их в объемные и приводит в движение вокруг Солнца. Эта великолепная презентация и данных, и теории содержит теорию Коперника, согласно которой в центре Солнечной системы находится не Земля, как в космологии Птолемея, а Солнце, первый закон Кеплера, согласно которому планетарные орбиты не круговые, как в космологии Аристотеля, а эллиптические, и третий закон Кеплера, согласно которому более приближенные к Солнцу планеты обращаются вокруг него быстрее более удаленных.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_23.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 17. Собрание ошибок, составленное Христианом Гюйгенсом</strong></p>
     <p>Голландский астроном Христиан Гюйгенс разгадал загадку Сатурна в своем труде 1696 года «Устройство Сатурна», где привел наглядную коллекцию из тринадцати наиболее известных теорий строения Сатурна, в том числе следующих авторов: I – Галилей, 1610 год; II – Шейнер, 1614 год; III – Риччоли, 1643 или 1648 год; IV–VII – Гевелий, в теоретической форме; VIII–IX – Риччоли, 1648–1650 годы; Х – Дивини, 1646–1648 годы; XI – Фонтана, 1636 год; XII – Бьянкани, 1616 год; Гассенди, 1638, 1639 годы; XIII – Фонтана и др., 1644, 1645 годы. Обратите внимание на первое изображение Сатурна, которое наблюдал Галилей и сделал вывод: «Я наблюдал тройной самую удаленную планету». Источник: Христиан Гюйгенс, «Устройство Сатурна» (Christiann Huygens, <emphasis>Systema Saturnium</emphasis>, The Hague, 1659), раскладка на с. 34–35; воспроизведено Эдвардом Тафти в «Наглядных объяснениях» (Edward Tufte, <emphasis>Visual Explanations</emphasis>, Cheshire, Conn.: Graphics Press, 1997), с. 107.</p>
     <empty-line/>
     <p>Здесь мы видим систему Солнце-Земля-Сатурн сверху, с архимедовой точки за пределами Солнечной системы, обеспечивающей новую перспективу, причем Сатурн приведен в движение по его орбите, по которой он обращается вокруг Солнца немыслимо медленно, делая один оборот за 29,5 земных лет. Между положениями каждого из 32 Сатурнов на этой схеме проходит примерно 1,8 земных лет. Схема призвана продемонстрировать, что наблюдатели, находящиеся на Земле, по-разному видят Сатурн в различные моменты земного года. Этим объясняется, почему на протяжении полувека так много зорких астрономов видели столько разных Сатурнов, в том числе совсем без колец. Два раза за год Сатурна кольца представляются находящимся на Земле наблюдателям как грани. Эдвард Тафти красноречиво описывает эффект этого наглядного объяснения: «Гюйгенс предлагает ряд неподвижных изображений, описывающих движение. Для восприятия отдельных пространственных изображений непрерывной временной деятельности зрителям приходится заниматься интерполяцией, заполнять пробелы между рисунками. Этот образный и оригинальный рисунок – классический, эталонный образец метода представления информации».<a l:href="#n_356" type="note">[356]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_24.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 18. Сатурн в трехмерном виде и в движении</strong></p>
     <p>Здесь превосходно показана триада «данные-теория-представление», для которой Гюйгенс берет двухмерные изображения Сатурна, представленные на рис. 17, превращает их в объемные и приводит в движение вокруг Солнца. Эта великолепная презентация и данных, и теории содержит теорию Коперника, согласно которой в центре Солнечной системы находится не Земля, как в космологии Птолемея, а Солнце, первый закон Кеплера, согласно которому планетарные орбиты не круговые, как в космологии Аристотеля, а эллиптические, и третий закон Кеплера, согласно которому более приближенные к Солнцу планеты обращаются вокруг него быстрее более удаленных. Источник: Христиан Гюйгенс, «Устройство Сатурна» (Christiann Huygens, <emphasis>Systema Saturnium</emphasis>, The Hague, 1659), с. 55; воспроизведено Эдвардом Тафти в «Наглядных объяснениях» (Edward Tufte, <emphasis>Visual Explanations</emphasis>, Cheshire, Conn.: Graphics Press, 1997), с. 108.</p>
     <empty-line/>
     <cite>
      <p>История изучения Сатурна демонстрирует блеск и нищету чисто эмпирического подхода.</p>
     </cite>
     <p>Загадка Сатурна и ее окончательное разрешение демонстрируют взаимосвязь между <emphasis>данными, теорией и представлением</emphasis>, между <emphasis>индукцией, дедукцией и коммуникацией</emphasis>, между тем, что мы <emphasis>видим</emphasis>, тем, что мы <emphasis>думаем</emphasis>, и тем, что мы <emphasis>говорим</emphasis>. Мы не в состоянии обособить эти три компонента, так как разум привлекает их все к получению знаний, на основании которых мы действуем в этом мире. История изучения Сатурна демонстрирует, по словам выдающегося оратора Стивена Джея Гулда, «блеск и нищету чисто эмпирического подхода». Каким образом? Ответ Гулда – один из наиболее красноречивых, какие когда-либо были даны по этому спорному вопросу:</p>
     <cite>
      <p>Сама мысль о том, что наблюдение может быть чистым и ничем не подпорченным (и следовательно, не подлежащим сомнениям) и что великие ученые по определению являются людьми, способными избавить свой разум от ограничений культуры, в условиях которой они живут, и делать выводы строго на основании беспрепятственно проведенных экспериментов и наблюдений в сочетании с четкими и всеобъемлющими логическими рассуждениями, зачастую вредила науке, превращая эмпирический подход в шибболет. Ирония этой ситуации для меня – мука при мысли о недостигнутом (хоть и невозможном) идеале, и в то же время насмешливое удивление при виде человеческих слабостей, поскольку метод, разработанный, чтобы подорвать авторитет как доказательство, в свою очередь сам становится разновидностью догмы. Таким образом, хотя бы только для того, чтобы отдать должное прописной истине, согласно которой свобода требует неусыпной бдительности, нам следует действовать подобно сторожевым псам, чтобы развенчать авторитарную форму эмпирического мифа и вновь выдвинуть сугубо человеческую мысль, согласно которой ученые способны работать лишь в пределах их социального и психологического контекста. Это утверждение не обесценивает институт науки, а скорее, обогащает наш взгляд на величайшую диалектику в истории человечества: преображение общества посредством научного прогресса, способного возникнуть только в среде, созданной, ограниченной и стимулируемой обществом.<a l:href="#n_357" type="note">[357]</a></p>
     </cite>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>В 20-х годах ХХ века, через четыре столетия после того, как Галилей изменил географию представлений о мире и его непосредственном космическом окружении, космологическая среда, ее данные, теория и представление образовали новый паттерн, полностью преобразивший наши взгляды на космос и наше место в нем. Каким бы дерзким разрушителем паттернов ни был Галилей, он вряд ли сумел бы вообразить, какими немыслимо обширными и пустыми окажутся небеса. История открытия, описания, сомнений, споров и наконец подтверждения правильности этого нового паттерна послужит нам последним примером того, как действует наука, вынося решения, касающиеся споров о противоречивых паттернах, а также покажет, как мы можем избежать ловушки, которую готовит нам верообусловленный реализм, когда мы не пользуемся инструментарием науки.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>14</p>
     <p>Космология веры</p>
    </title>
    <section>
     <p>Если у вас достаточно хорошее зрение, то в ясную ночь вдали от огней большого города вам с трудом, но все же удастся разглядеть размытое светлое пятно близ созвездия Кассиопея (W-образной группы звезд), особенно если смотреть чуть сбоку, чтобы фотоны, покинувшие галактику Андромеды 2,5 миллиона лет назад, попадали на периферию сетчатки, где находятся чувствительные к слабому свету палочки. 6 октября 1923 года астроном Эдвин Хаббл, располагавший стодюймовым телескопом Хукера на вершине Маунт-Уилсон в горах Сан-Габриэль над бассейном Лос-Анджелеса – на тот момент этот прибор обладал наибольшей светосилой в мире, – подтвердил, что упомянутый выше и многие другие туманные объекты, на которых он сосредоточивал внимание, глядя в окуляр, отнюдь не туманности <emphasis>в пределах </emphasis>галактики Млечный Путь, как полагало большинство астрономов, а на самом деле отдельные галактики, романтично названные «островными вселенными» или «островами вселенной», и что эта вселенная намного больше, чем можно себе вообразить… гораздо больше.</p>
     <p>После многовековых споров Хабблу удалось подтвердить, что наша звезда – не просто песчинка среди сотен миллиардов песчинок на единственном пляже; в сущности, есть сотни миллиардов пляжей, и на каждом из них насчитываются сотни миллиардов песчинок. История о том, как было сделано это поразительное открытие, демонстрирует практические методы науки: не только то, что для нее требуется удачное сочетание данных, теории и представления, как видно на примере истории Галилея, но и то, как решаются научные споры и что происходит с ранее признанными теориями, утратившими актуальность ввиду новых наблюдений. В мире макронауки найдется немного предметов наблюдения, более туманных, нежели космические туманности, которые так долго озадачивали наблюдателей. Окончательное определение их природы приводит к радикальному сдвигу в нашем понимании масштабной структуры вселенной… и не только.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ретроспективное время</p>
     </title>
     <p>Когда мы обращаем взгляды к космосу, расстояния в нем настолько велики, что мы смотрим назад во время; астрономы уместно назвали это явление <emphasis>ретроспективным временем</emphasis>. Свет распространяется со скоростью около 186 тысяч миль в секунду (300 тыс км в сек), или примерно 671 миллион миль в час. Свету требуется 1,3 секунды, чтобы преодолеть расстояние от Луны до Земли, 8,3 минуты – расстояние от Солнца до Земли, и 4,4 года – от нашей ближайшей соседки, звездной системы Альфа Центавра до Земли. Таким образом, когда я сказал, что свет вышел из галактики Андромеды 2,5 миллиона лет назад, я сослался на ретроспективное время, так как речь идет об удаленности на 2,5 миллиона световых лет. Геологи называют такие продолжительные промежутки <emphasis>глубинным временем</emphasis>. Ретроспективное время, глубинное время… как ни назови, оно поражает воображение существ, живущих всего-навсего восемь десятков лет.</p>
     <p>Когда речь идет о таких астрономически удаленных объектах, как галактики, астрономы древности не могли невооруженным глазом распознать характер туманности, поэтому человечеству пришлось ждать, когда современная оптика обеспечит нас инструментами, необходимыми для изучения объектов на таких огромных расстояниях. С одним исключением. В ясную ночь вдали от огней больших городов найдите Андромеду, а потом осмотрите небесный свод, и вы увидите широкую полосу размытого света, которая тянется через все небо. Это и есть галактика Млечный Путь, и проблема определения ее характера усугубляется тем, что мы находимся в ее центре и никак не можем покинуть свой наблюдательный пункт, чтобы обрести архимедову перспективу. С тех пор, как Галилею удалось с помощью примитивного телескопа различить в этой полосе света отдельные звезды, астрономы спорили о природе Млечного Пути, о том, какое место занимаем по отношению к нему мы, похожи ли на этот объект другие туманные объекты в небе или отличаются от того, в котором мы живем.</p>
     <cite>
      <p>Ретроспективное время, глубинное время… как ни назови, оно поражает воображение существ, живущих всего-навсего восемь десятков лет.</p>
     </cite>
     <p>Некоторые астрономы предположили, что некая сила заставляет звезды собираться в полосу, протянувшуюся через все небо, и что это скопление вращается вокруг солнца, подобно планетам. В 1750 году английский часовщик и учитель Томас Райт опубликовал свою теорию Млечного Пути в книге «Незаурядная теория, или Новая гипотеза вселенной», где прозорливо предположил, что положение наблюдателя в пространстве определяет восприятие наблюдаемых объектов. Он пришел к выводу, что Млечный Путь – это звездная оболочка, в которой размещается наша Солнечная система, и что, если смотреть на эту оболочку в упор, можно увидеть множество звезд, а если сверху или снизу, то преимущественно пустое пространство.<a l:href="#n_358" type="note">[358]</a> Это довольно точное приближение к тому, что мы наблюдаем. Только теперь нам известно, что Млечный Путь – плоский диск, похожий на летающую тарелку, и что наша Солнечная система расположена на расстоянии примерно трех четвертей длины его диаметра от центра. Если смотреть «сквозь» этот диск, то есть в его толщину, то мы увидим множество звезд, а они образуют полосу на ночном небе. Когда же мы отводим взгляд от этой полосы, то смотрим либо на верхнюю, либо на нижнюю часть диска.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Острова в небе</p>
     </title>
     <p>Несмотря на то, что по прошествии времени такие предположения оказывались прозорливыми, они не занимали твердого положения на интеллектуальном ландшафте до тех пор, пока Кант не обратил свое восприятие вверх, к небу, пусть всего лишь мысленно, и не предположил, что «туманные звезды» эллиптической формы, близкие по мнению многих астрономов, на самом деле диски, состоящие из множества чрезвычайно удаленных звезд: «Мне не составляет труда убедить себя, что эти звезды не могут быть ничем иным, кроме как скоплением множества неподвижных звезд. А что до их слабого света, так они удалены на немыслимое расстояние от нас». Но почему некоторые туманности выглядят круглыми, другие имеют эллиптическую форму, а третьи кажутся плоскими? Являются ли эти объекты совершенно разными или относятся к одному виду, просто мы смотрим на них под различными углами? Кант логически вывел почти верный ответ: «Если такая система неподвижных звезд находится на гигантском расстоянии от глаз внешнего наблюдателя, тогда под небольшим углом она выглядит как участок пространства, имеющий круглую форму, если наблюдатель смотрит прямо на него, или эллиптическую, если на него смотрят сбоку или под углом».</p>
     <p>Такие туманности стали известны как «острова вселенной» Канта, и он поэтически писал о них в своем труде 1755 года «Всеобщая естественная история и теория неба»: «Бесконечность мира настолько велика, что такая система, или целый Млечный Путь систем, по сравнению с ним выглядят как цветок или насекомое по сравнению с Землей». В отношении самого Млечного Пути Иммануил Кант изложил теорию в свойственной ему проницательной манере:</p>
     <cite>
      <p>Точно так же, как планеты системы находятся очень близко к общей плоскости, неподвижные звезды также расположены максимально близко к определенной плоскости, которую можно считать проведенной через все небеса, и поскольку они сосредоточены на ней, то представляют собой светящуюся полосу, называемую Млечным Путем. Я пришел к убеждению, что поскольку этот участок, освещенный бесчисленными солнцами, имеет почти точную форму гигантского круга, значит, наше Солнце должно находиться довольно близко к этой огромной плоскости. Изучая причины подобного расположения, я счел весьма вероятным то, что так называемые неподвижные звезды на самом деле могут оказаться медленно движущимися блуждающими звездами высшего порядка.<a l:href="#n_359" type="note">[359]</a></p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Великий спор об устройстве вселенной</p>
     </title>
     <p>Теория неба, выдвинутая Кантом, подготовила почву для многовекового спора между теми, кто считал туманности звездными системами в пределах нашей галактики («небулярная гипотеза»), и теми, кто был убежден, что они представляют собой отдельные чрезвычайно удаленные галактики («теория островов вселенной»). Как повторили Тимоти Феррис в своей классической работе «Становление Млечного Пути» (<emphasis>Coming of Age in the Milky Way</emphasis>), Гейл Кристиансон в биографии «Эдвин Хаббл: капитан туманностей» (<emphasis>Edwin Hubble: Mariner of the Nebulae</emphasis>) и относительно недавно Марсия Бартусяк в превосходном рассказе о «Дне, когда мы обрели Вселенную» (<emphasis>The Day We Found the Universe</emphasis>), это был спор, решение по которому вынес Эдвин Хаббл в Маунт-Уилсон в судьбоносный октябрьский день 1923 года<a l:href="#n_360" type="note">[360]</a></p>
     <p>В 1781 году искатель комет Шарль Мессье опубликовал каталог туманностей, в первую очередь чтобы отличать неподвижные размытые точки от движущихся как в дымке комет, которые он высматривал.<a l:href="#n_361" type="note">[361]</a> Его издание стало исчерпывающим справочником по туманностям, которым пользуются и по сей день, поскольку исторической системе обозначений в науке отдается предпочтение (точно так же мы до сих пор пользуемся додарвиновской, разработанной в XVIII веке биноминальной номенклатурой Карла Линнея, предназначенной для классификации живых организмов, например, Homo sapiens). Каталог Мессье явился зерном для помола мельницами-телескопами. Великий астроном Уильям Гершель после поразительного открытия Урана активизировал эти поиски, обратив свой двадцатифутовый телескоп с двенадцатидюймовым зеркалом на объекты, которые Мессье назвал неподвижными. «Я заглянул в космос дальше, чем кто-либо из людей до меня», – похвалялся он. Ему удалось различить среди пятен света отдельные звезды и доказать, что это действительно острова вселенной!<a l:href="#n_362" type="note">[362]</a> Кант был прав.</p>
     <p>Не будем спешить. Оказалось, что Гершель увидел не далекие галактики. Он смотрел на шаровые звездные скопления – группы звезд в галактике Млечный Путь или вблизи нее. Астрономы отличают такие скопления от туманностей без отдельных видимых звезд. Гершель верно определил, что Туманность Ориона – межзвездное облако газа в пределах нашей галактики, находящееся в процессе рождения новых звезд. Кроме того, в 1790 году Гершель наблюдал «уникальное явление!» – «звезду примерно восьмой величины, со слабо светящейся атмосферой», в которой «звезда занимает положение точно в центре, а атмосфера настолько разрежена и равномерно слаба со всех сторон, что невозможно предположить, будто бы она состоит из звезд; нет сомнений и в явной связи между этой атмосферой и звездой».<a l:href="#n_363" type="note">[363]</a> Это была планетарная туманность – звезда в пределах нашей галактики, теряющая свою внешнюю газообразную оболочку. Так появилось доказательство против островов вселенной Канта и в пользу небулярной гипотезы. К 1790-м годам Гершель внес в каталог более тысячи новых туманностей и звездных скоплений. Несмотря на многообразие видов обнаруженных туманностей и скепсис многочисленных коллег, Гершель объявил: «Эти объекты, примечательные не только своим количеством, но и в рассуждении их значительных следствий, – не больше не меньше как целые сидерические системы», которые «могут превосходить наш Млечный Путь великолепием».<a l:href="#n_364" type="note">[364]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Противоречивые паттерны данных</p>
     </title>
     <p>Конечно, задним числом нам известно, как развивался этот сюжет. Порывшись на свалке истории, легко извлечь оттуда тех, кто опередил свое время, чем я до сих пор и занимался. Однако за два последующих столетия астрономы так и не разгадали загадку туманностей. Здесь возникает еще одна проблема: в некотором смысле обе теории верны. С одной стороны, в нашей галактике есть масса феноменов, которые проявляются как размытые пятна на ночном небе: кометы, газовые облака, шаровые и рассеянные звездные скопления, планетарные туманности, древние новые и сверхновые звезды, которые взрываются и оставляют после себя только газовую оболочку, и т. п. С другой стороны, подавляющее большинство объектов из каталога Мессье, названных туманностями, в действительности представляют собой острова вселенной, целые галактики звезд, удаленных от галактики Млечный Путь на гигантские расстояния. Задача различения этих двух категорий небесных объектов сводится к получению более точных данных и уточненной теории. Второе следует за первым, а первое напрямую зависит от технологий конструирования телескопов.</p>
     <p>В 30-х годах XIX века ирландский дворянин Уильям Парсонс, третий лорд Росс, сконструировал тридцатишестидюймовый телескоп. В окуляр он едва сумел разглядеть спиральные рукава М51 – пятьдесят первого объекта из каталога Мессье, чем удивил всех, потому что даже те, кто соглашался с теорией островов вселенной, не имели никакого представления о строении других галактик, не говоря уже о нашей. Галактика, получившая название «Водоворот», словно указывала на движение рукавов вокруг центральной оси, напоминающее движение воды в водовороте, отсюда и название.<a l:href="#n_365" type="note">[365]</a> В 1846 году сторонник теории островов вселенной Джон Никол предположил, что некоторые туманности «находятся в таких глубинах космоса, что никакое излучение от них не достигает Земли, кроме как после путешествия по отделяющим ее безднам, по прошествии множества веков, поражающих воображение».<a l:href="#n_366" type="note">[366]</a> В воображении Никола время в пути должно было составлять не менее тридцати миллионов лет. Эта цифра и вправду поражала, учитывая распространенное в то время мнение, согласно которому библейские события происходили десять тысячелетий назад. В глубине души многие ученые сомневались в этом, но никто из них не знал, насколько далеки от истины их просвещенные догадки. Как выяснилось, речь шла о порядках величины, об очень глубинном ретроспективном времени.</p>
     <p>И мы вновь забегаем вперед, выбирая предполагаемых борцов за истину. Существовала и масса других свидетельств против теории островов вселенной, и ни одно из них не выглядело убедительнее продемонстрированного с помощью нового устройства, разлагающего свет на элементарные составляющие. Как доказал Исаак Ньютон еще в XVII веке, если пропустить обычный свет через стеклянную призму, его можно разложить на составляющие цвета. За несколько веков ученые обнаружили, что если увеличить полосу этих цветов, то можно увидеть вертикальные линии, соответствующие элементам в веществе предмета, излучающего этот свет. Например, если нагреть какой-либо элемент так, чтобы он раскалился и начал излучать свет, то при пропускании этого света через призму и увеличении его мы увидим характерный набор линий, соответствующих только этому элементу и никакому другому, всегда и везде.</p>
     <p>Устройство, о котором идет речь, называется <emphasis>спектроскоп</emphasis>, его впервые применил немецкий оптик Йозеф Фраунгофер. Он присоединил примитивный спектроскоп к своему телескопу и заметил, что схожие последовательности линий появляются в спектре Солнца, Луны и планет, что следовало из факта, что Луна и планеты отражают солнечный свет. Но когда Фраунгофер проанализировал линии других звезд, то обнаружил, что их паттерны выглядят иначе. Значит, свет звезд исходит из другого источника? Несколько десятилетий спустя физик и химик Роберт Бунзен («бунзеновская горелка») изучил с помощью своего спектроскопа пламя местного пожара и обнаружил в нем барий и стронций. Другие ученые последовали его примеру, изучая спектр всевозможных нагретых элементов, и таким образом родились технологии спектроскопии и спектрального анализа, а также наука астрофизика. Составляя каталоги характерных линий спектра для земных элементов, астрономы получили возможность направлять спектроскопы (в сочетании с телескопами) на звезды, а в итоге и на туманности, чтобы определять их состав.</p>
     <cite>
      <p>В воображении Никола время в пути должно было составлять не менее тридцати миллионов лет. Эта цифра и вправду поражала, учитывая распространенное в то время мнение, согласно которому библейские события происходили десять тысячелетий назад.</p>
     </cite>
     <p>В 1861 году физик Густав Кирхгоф изучил спектр ближайшей к Земле звезды, Солнца, и обнаружил в нем линии, соответствующие натрию, кальцию, магнию, железу, хрому, никелю, барию, меди и цинку. 29 августа 1864 года английский астроном-любитель Уильям Хаггинс направил спектроскоп на свет, исходящий от ярких звезд Бетельгейзе и Альдебаран, и различил в их спектре железо, натрий, кальций, магний и висмут, подтвердив, что Солнце – всего лишь звезда, или, наоборот, что звезды относятся к тому же виду небесных объектов, что и Солнце. Но затем Хаггинс завел спорщиков в тупик, выполнив спектральный анализ одной из планетарных туманностей Гершеля и обнаружив только одну характерную линию.</p>
     <cite>
      <p>Поначалу я предположил, что призма сместилась и что я смотрел на отражение освещенной щели… а затем меня вдруг осенило. Загадка туманностей разгадана. Ответ, который пришел к нам с самим светом, звучал так: не группа звезд, а светящийся газ. Звезды порядка нашего Солнца и более яркие дали бы другой спектр; свет этой туманности явно излучал светящийся газ.<a l:href="#n_367" type="note">[367]</a></p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Небулярная гипотеза сделана видимой»</p>
     </title>
     <p>Благодаря этим новым данным маятник качнулся в обратную сторону, в пользу теории туманностей как внутренних галактических структур; кое-кто полагал, что, возможно, туманности – звездные и планетарные системы в процессе развития. Демонстрируя влияние этой концепции на восприятие, в 1888 году сравнительно новая технология астрофотосъемки была представлена на ежегодном собрании Королевского астрономического общества наряду с показом эффектного снимка Андромеды, после чего астрономы провозгласили, что «небулярная гипотеза сделана видимой!» Грандиозную Андромеду вновь отнесли к окраинам нашей галактики. Даже открытие новой звезды в галактике Андромеды, послужившее дополнительным свидетельством ее внегалактического происхождения, было воспринято сквозь призму небулярной гипотезы как аномалия: сам факт, что она затмевала целую туманность «энергией примерно пятидесяти миллионов солнц», как писал один астроном, означал, что она просто не могла быть взрывающейся звездой в далекой галактике. Вместо этого было высказано предположение о возможном «внезапном преобразовании туманности в звезду», в итоге небулярная гипотеза уцелела. «Вопрос о том, являются ли туманности внешними галактиками, едва ли требует дальнейшего обсуждения, – провозгласила астроном Агнес Клерк в своем исчерпывающем труде 1890 года «Система звезд» (<emphasis>The System of the Stars</emphasis>). – На него ответил прогресс открытий. Ни один сведущий мыслитель, располагающий всеми доступными свидетельствами, не сможет теперь с полной уверенностью утверждать, что конкретная отдельно взятая туманность может быть звездной системой координат того же уровня, что и Млечный Путь».<a l:href="#n_368" type="note">[368]</a></p>
     <p>Теперь нам не помешает вспомнить первый закон Артура Кларка: «Когда уважаемый, но пожилой ученый утверждает, что что-то возможно, он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно, он, весьма вероятно, ошибается».<a l:href="#n_369" type="note">[369]</a> По мере приближения к ХХ веку мы обнаружим, что прогресс открытий говорит в пользу Кларка, а не Клерк, начиная с выполненного в 1899 году спектрального анализа Туманности Андромеды немецким астрономом Юлиусом Шайнером. Шайнер сравнил спектры Андромеды и Ориона, который в то время уже был признан облаком межзвездного газа. Спектр Андромеды в большей степени напоминал спектр гигантского скопления звезд, а не просто газового облака. С целью проверки этой гипотезы в 1908 году астроном Ликской обсерватории близ Сан-Хосе, Калифорния, Эдвард Фэс проанализировал спектр шаровых звездных скоплений и заметил сходство со спектром Андромеды. Шах и мат, по мнению Фэса: «Гипотезу о том, что центральную часть туманности, например, такой известной, как Андромеда, составляет единственная звезда, можно отвергнуть сразу, если только мы не хотим в значительной мере изменить общепринятые представления о том, что такое звезда».<a l:href="#n_370" type="note">[370]</a> Но поскольку точного и надежного способа измерить расстояние до таких небесных объектов еще не существовало, Фэс так и не смог определить, чем является Андромеда – ближайшим шаровым звездным скоплением или далеким островом вселенной.</p>
     <cite>
      <p>«Когда уважаемый, но пожилой ученый утверждает, что что-то возможно, он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно, он, весьма вероятно, ошибается». – Артур Кларк.</p>
     </cite>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Весомое свидетельство в пользу широко известной теории «островов вселенной»</p>
     </title>
     <p>Последние детали этой загадочной небесной мозаики сложились в Калифорнии, сначала в Ликской обсерватории, а затем в Маунт-Уилсон, в двух первых в мире обсерваториях на вершинах гор, в свое время находившихся в авангарде изучения дальнего космоса и ретроспективного времени. В конце XIX века баснословно богатый промышленник Джеймс Лик в поисках самого внушительного и большого памятника, которому можно было бы присвоить его имя, выделил миллион долларов на строительство обсерватории на горе Гамильтон в горной цепи Дьябло, чуть удаленной вглубь материка от Сан-Хосе. В этой обсерватории был воздвигнут «Большой ликский телескоп-рефрактор» – тридцатишестидюймовое стекло на конце на удивление узкой трубки, – который до сих пор остается одним из прекраснейших астрономических приборов, поистине олицетворением элегантности в науке. Этот телескоп, один из последних больших рефракторов, использовался главным образом для изучения планет и звезд – занятия, которому астрономы посвящали себя полностью. Поэтому когда в обсерваторию пришел работать молодой и перспективный астроном Джеймс Килер, специализировавшийся на спектроскопии, его отправили на другой конец долины, к другой горе, где во второстепенной обсерватории помещался отнюдь не элегантный рабочий телескоп-рефлектор с тридцатишестидюймовым зеркалом и образующими костяк опорами вместо трубки.</p>
     <p>Этот переход от старого к новому, от рефракторной линзы к отражающему зеркалу, был не просто символичным (рис. 19). Размеры линзы были ограничены ее весом, так как опираться она могла только по краям. Со временем она начинала проседать и давать искажения. А зеркало можно было полностью поддерживать снизу, поэтому телескоп-рефлектор удавалось сделать достаточно большим, чтобы улавливать драгоценные немногочисленные фотоны света, прибывающие из дальних уголков вселенной. Телескоп Кроссли, названный по фамилии богатого производителя ткани, который купил этот телескоп в 1885 году, а затем пожертвовал Ликской обсерватории, имел еще одно преимущество для специалиста по спектрографии: стеклянные линзы выборочно поглощали волны одной длины лучше, чем волны всех остальных длин, ограничивая масштабы и качество спектрального анализа, в то время как зеркало отражало в равной степени волны любой длины, представляя более точное отображение содержимого таинственных туманностей.<a l:href="#n_371" type="note">[371]</a></p>
     <p>Одним из первых снимков с длительной экспозицией, сделанных Килером с помощью телескопа Кроссли, стал спорный снимок галактики М51 «Водоворот», поразивший даже самых консервативных астрономов явной спиральной формой, подразумевающей движение, а также внутренней структурой в виде выраженных рукавов. В качестве дополнительного преимущества четырехчасовая экспозиция выявила семь ранее неизвестных туманностей, указывая, что их гораздо больше, чем можно было вообразить ранее. Со временем каталог Мессье был вытеснен Новым общим каталогом (NGC), в котором упомянуты тысячи туманностей. Направляя телескоп Кроссли на разные участки неба и снимая с длительной экспозицией то один, то другой объект из Нового общего каталога, Килер увидел паттерн: сплющенные диски со спиральными рукавами, вращающимися вокруг яркого центра. На фоне находились бесчисленные, еще не внесенные в каталог мельчайшие светящиеся пятнышки. Сегодня мы назвали бы эту картину <emphasis>фрактальным паттерном</emphasis>: с каждым увеличением конкретного участка неба появлялся схожий паттерн рассеянных туманностей, находящихся позади основной цели, взятой в видоискатель. Экстраполируя полученные данные, в среднем три туманности на квадратный градус неба, Килер определил, что таких небесных сфинксов должно насчитываться не менее 120 тысяч, но втайне подозревал, что их гораздо больше, возможно, на порядки.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_25.jpg"/>
     <p>a. Телескоп Кроссли в Ликской обсерватории снабжен тридцатишестидюймовым зеркалом в нижней части и вторым зеркалом в верхней части трубки, вместе они отражают сфокусированный свет в окуляр или спектроскоп сбоку от трубки. С помощью этого прибора Джеймс Килер сумел изучить тысячи туманностей. <emphasis>Фото автора</emphasis>.</p>
     <p>b. Одной такой туманностью была NGC 891 (891-й объект в Новом общем каталоге объектов дальнего космоса), которая, как оказалось при ближайшем рассмотрении, содержит многие другие туманности, из чего Килер сделал вывод, что они представляют собой обособленные «острова вселенной» за пределами галактики Млечный Путь. Увеличенный фрагмент, на котором отдельные туманности обозначены стрелками и видны три яркие звезды, соответствует верхнему правому углу широкоугольного снимка галактики NGC 891. <emphasis>Снимок любезно предоставлен Ликской обсерваторией.</emphasis></p>
     <p><strong>Рис. 19. Телескоп из Ликской обсерватории и открытые с его помощью туманности</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>И опять-таки задним числом нам остается лишь гадать, как Килер и его коллеги не сразу сделали вывод о спиральных рукавах как бесчисленном множестве чрезвычайно далеких звезд, однако в то время преобладала теория образования звезд, согласно которой сжимающаяся туманная масса вращалась при сжатии, таким образом у планет появлялись общая плоскость и направление вращения вокруг звезды, как мы видим на примере нашей Солнечной системы. В этом и заключается проблема выявления паттерна и проверки гипотезы, чтобы определить, что именно представляют паттерны туманностей – развивающиеся звездные и планетарные системы в пределах нашей галактики или далекие галактики как острова вселенной. Килеру с его способностями к астрофотосъемке и спектроскопии понадобилось бы совсем немного времени, чтобы провести решающий эксперимент с телескопом Кроссли и определить, какой из паттернов реален, однако он скоропостижно скончался в возрасте сорока двух лет в августе 1900 года, а его труд в 1910-е годы продолжал Гебер Кертис, стремясь опередить астрономов из Маунт-Уилсон в гонке, призом в которой должна была стать сама вселенная.</p>
     <p>Кертис классифицировал туманности по характеристикам – пятнистая, ветвистая, неправильная, удлиненно-овальная, симметричная – и не прекращал поиски значимого паттерна среди данных, который указал бы на правильную гипотезу. В надежде оценить вращение он начал с повторного фотографирования спиралей, уже снятых Килером несколько лет назад. Ничего не обнаружив, Кертис пришел к выводу: «Невозможность обнаружить какие-либо свидетельства вращения указывает на то, что размер спиралей должен быть поистине колоссальным, как и удаленность от нас». Или туманности находятся неподалеку и не вращаются – кто знает? Джордж Ричи – вот кто. В 1917 году сделанный им с длительной экспозицией снимок объекта NGC 6946, увиденного в новый шестидесятидюймовый телескоп Хейла в Маунт-Уилсон (телескоп назван в честь астронома Джорджа Эллери Хейла, конструктора крупнейших телескопов мира, установившего один из них там), помог обнаружить вспышку новой звезды. Это выяснилось при сравнении с прежними фотографиями того же объекта. По сравнению с новой звездой, найденной в 1885 году в Туманности Андромеды, находка оказалась в 1600 раз тусклее, из чего Ричи сделал вывод, что она находится в 1600 раз дальше. Разумеется, если это не две разновидности новых звезд, потусклее и поярче (так и оказалось), для которых требовались больше данных и усовершенствованная теория. Кертис продолжал работу, фотографировал ранее обнаруженные туманности и сравнивал снимки в поисках новых светящихся точек. Он нашел их и заключил, что одна конкретная должна находиться на расстоянии не менее двадцати миллионов световых лет, что побудило его отметить: «Новые звезды спиральных рукавов служат веским свидетельством в пользу широко известной теории «островов вселенной».<a l:href="#n_372" type="note">[372]</a></p>
     <p>Вопрос мог бы считаться решенным, если бы не отсутствие надежного метода измерения расстояний. Как отмечал британский астроном Э. К. Кроммелин в своем всеобъемлющем труде 1918 года, взвешивая свидетельства за и против теории островов вселенной, «независимо от того, верна она или ошибочна, эта гипотеза внешних галактик безусловно элегантна и великолепна. Вместо единственной звездной системы она представляет нам тысячу таких систем, из которых одни велики и заметны, а другие едва различимы из-за их невероятной удаленности. Выводы в науке должны опираться на доказательства, а не на чувство. Однако можно выразить надежду на то, что эта элегантная концепция выдержит проверку дальнейшими исследованиями».<a l:href="#n_373" type="note">[373]</a></p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Красное смещение и переменные звезды</p>
     </title>
     <p>Однако «элегантная концепция» островов вселенной не была готова занять наиболее видное место. Выдающийся британский астрофизик Джеймс Джинс разработал модель эволюции солнечных систем, которая выглядела поразительно похожей на то, что, как казалось астрономам, они видели на примере туманностей. В эту модель входили звезды, проходившие вблизи туманного облака и придававшие частицам спиральные формы, из которых в итоге возникали планеты. В обсерватории Лоуэлла в Аризоне колоритный и влиятельный астроном Персиваль Лоуэлл всем своим немалым авторитетом встал на защиту небулярной гипотезы и был непоколебимо убежден, что размытые пятна представляют собой формирующиеся солнечные системы. В подкрепление этой убежденности он поручил своему молодому подчиненному Весто Слайферу выполнить спектральный анализ туманностей, чтобы выявить характерные для планет линии, которые, как он твердо ожидал, обнаружатся в спектре размытых структур наряду с лучевой скоростью – быстротой приближения туманностей к нам или удаления от нас. Эти последние показатели опровергли теорию Лоуэлла.</p>
     <p>Во время ночного марафона в сентябре 1912 года Слайфер на протяжении 13,5 часов снимал Туманность Андромеды. На спектрографической пластинке обнаружилось смещение линий к синему краю спектра.<a l:href="#n_374" type="note">[374]</a> В настоящее время астрономам известно, что смещение линий к синему концу спектра означает, что объект движется к нам, а к красному концу – что объект удаляется от нас. Это так называемый эффект Доплера, открытый австрийским физиком Кристианом Доплером, который заметил, что световые волны, движущиеся к наблюдателю, будут сплющенными и, следовательно, смещенными к более высокочастотному синему краю спектра, а волны, движущиеся от наблюдателя, оказываются растянутыми и, следовательно, смещенными к более низкочастотному красному краю спектра. Для Туманности Андромеды смещение оказалось синим. <emphasis>Действительно </emphasis>синим, порядка трехсот километров в секунду по подсчетам Слайфера, и это означало, что с астрономической точки зрения Андромеда находится далеко за пределами диапазона когда-либо измеренных перемещений отдельных звезд. Как мог объект, перемещающийся настолько быстро, находиться в пределах Млечного Пути?</p>
     <p>Дополнительные исследования спектральных смещений подтвердили первоначальные результаты Слайфера. Туманность М81 двигалась со скоростью тысяча километров в секунду, втрое больше скорости Андромеды, причем удалялась от нас. К 1914 году Слайфер определил скорости более чем дюжины туманностей, находящихся в пределах, определенных для Андромеды и М81, примерно в 25 раз быстрее средней звездной скорости и преимущественно удаляющихся от нас. Благодаря этим скоростям и определенным размерам Млечного Пути многим астрономам стало ясно, что упомянутые туманности никак не могут находиться в пределах Млечного Пути. Теория островов вселенной получила развитие, в почву упали семена развивающейся теории вселенной.</p>
     <p>Для того чтобы завершить этот спор, требовалось достоверное измерение расстояния, проведенное в начале ХХ века Генриеттой Суон Ливитт, которая начала карьеру как волонтер и дослужилась до «вычислителя»: делала расчеты для астрономов, которые все до единого были мужчинами. В конце концов она оставила заметный след в астрономии, изучая переменные звезды цефеиды, которые стали стандартными объектами для измерения расстояний, замеченными Хабблом на фотопластинке в 1923 году. Цефеиды, названные в честь звезды в созвездии Цефея, обладают блеском, который меняется в течение дней, недель или месяцев, причем весьма предсказуемым образом: чем ярче блеск переменной звезды, тем дольше этот период. Поскольку Ливитт обнаружила цефеиды в Малом Магеллановом Облаке (светящейся дымке в небе над Южным полушарием, впервые замеченной Фернаном Магелланом во время кругосветного путешествия), это означало, что все звезды в пределах этой галактики-спутника находятся на одинаковом расстоянии от нас. Их периодичность – непосредственное измерение их реальной светимости, а не следствие меняющихся расстояний.</p>
     <p>Переменные звезды цефеиды стали «стандартной свечой» при измерении световой дальности. Если у вас есть свеча определенного типа, пламя которой всегда имеет одинаковые размер и яркость, и вы обнаружили свечу с пламенем в половину, в четверть или в одну восьмую яркости стандартной свечи, то можете с уверенностью утверждать, что эта свеча находится в четыре, в восемь или в шестнадцать раз дальше. Когда расстояние до цефеид научились определять с помощью таких проверенных методов, как параллакс (степень смещения фоновых звезд за звездами-целями при сравнении изображений, полученных с одной стороны земной орбиты, с другими, сделанными с другой стороны шесть месяцев спустя), тогда обнаружение в туманностях цефеид, в Х раз более тусклых, стало означать, что эти туманности находятся в Х раз дальше. Если цефеиды удастся найти внутри туманностей на расстояниях, значительно превышающих размеры Млечного Пути, тогда подтвердится предположение, что эти звезды расположены в туманностях далеко за пределами нашей галактики, следовательно, теория островов вселенной верна.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Гипотеза «большой галактики» и загадочные вращающиеся туманности</p>
     </title>
     <p>Существовала еще одна группа свидетельств против гипотезы островов вселенной, а именно, труд выдающегося специалиста по космологии Харлоу Шепли, посвященный размерам Млечного Пути. Шепли начал со сбора данных о шаровых звездных скоплениях с помощью стодюймового телескопа Хукера, к тому времени крупнейшего в мире и установленного в Маунт-Уилсон. К 1920 году Шепли пришел к выводу, что эти звездные шары движутся вокруг центра Млечного Пути, подобно осам, которые роятся вокруг гнезда. Поскольку к тому времени выяснилось, что Солнце находится вовсе не в центре Млечного Пути, Шепли увеличил предполагаемые размеры Млечного Пути на порядок, с 30 тысяч световых лет до 300 тысяч световых лет в поперечнике. Он назвал свое предположение гипотезой «большой галактики», и это была галактика достаточно больших размеров, чтобы вместить все небесные объекты, в том числе злополучные туманности, какие только есть в известной вселенной. Если бы Шепли оказался прав, тогда существует только один остров вселенной, и мы находимся в нем вместе с туманностями. Чтобы проверить свою гипотезу, Шепли обратился к данным, свидетельствующим в пользу вращающихся или невращающихся туманностей. Если они вращаются, значит, не могут находиться настолько далеко, поскольку, если вращение объекта выявляется всего за несколько лет на таком расстоянии, это означает, что он вращается быстрее скорости света, а это невозможно. Поскольку некоторые астрономы считали, что заметили вращательное движение Туманности Андромеды, Шепли заключил, что она не может находиться дальше 20 тысяч световых лет.</p>
     <p>В 1915 году к усердному измерению скорости вращения туманностей приступил голландский астроном Адриан ван Маанен с помощью шестидесятидюймового телескопа Хейла в Маунт-Уилсон. С помощью стереоскопического видоискателя с чередованием двух идентичных фотопластинок, отснятых в разное время, ван Маанен сравнивал снимки спиральной туманности, сделанные в 1899, 1908 и 1914 годах, со своими недавними фотографиями. Изучая изображения на предмет каких-либо перемещений или связанных с вращением изменений, ван Маанен решил, что заметил движение М101, или галактики «Вертушка», которая предположительно делала один полный оборот каждые 85 тысяч лет. Если М101 действительно остров вселенной на огромном расстоянии, это означало бы, что звезды на краю туманности вращаются быстрее скорости света, а Эйнштейн незадолго до того доказал, что это невозможно. Следовательно, М101, а значит, и другие спиральные галактики находятся поблизости, в пределах Млечного Пути, размеры которого Шепли определил как равные 300 тысячам световых лет в поперечнике. Шепли писал ван Маанену: «Поздравляю с результатами по туманностям! Вдвоем мы, по-видимому, помешаем развитию гипотезы островов вселенной: вы – привнося спирали, а я – раздвигая галактику».<a l:href="#n_375" type="note">[375]</a></p>
     <p>Поскольку теории вступили в противоречие, проблему представляли данные, в которых усомнился Гебер Кертис в Ликской обсерватории. Он попытался сам измерить вращение туманности, но не смог. Там, где ван Маанен якобы видел периоды обращения, составляющие 160 тысяч лет для М33, 45 тысяч лет для М51 и 58 тысяч лет для М81, Кертис вообще не замечал движения. Как такое возможно? Туманность либо вращается, либо нет, верно? В этом и заключается проблема паттерничности, именно так разум восполняет недостаток деталей, когда данные не говорят сами за себя, что вообще случается редко. Измерение вращения туманности оказалось невероятно утомительной работой, в которой погрешность могла легко превзойти сами величины движения, что приводило к совершенно ошибочным результатам. Это все равно что предположить, будто скорость автомобиля равна 60 километрам в час плюс-минус 60 километров в час. По-видимому, именно это и произошло: чем больше улучшалось качество измерений, тем менее заметным становилось движение туманности… пока не исчезло совсем.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«VAR!»</p>
     </title>
     <p>На сцене появляется Эдвин Хаббл, один из самых значительных персонажей в длительной и богатой событиями истории астрономии, культивировавший истинно британский аристократизм, хотя и был родом из Миссури. Хаббл прибыл в Маунт-Уилсон вскоре после того, как в эксплуатацию был введен великолепный новый стодюймовый телескоп Хукера (рис. 20), способный различить свечу с расстояния восемь тысяч километров. Значительный интеллект и амбиции Хаббла дали достижениям техники возможность раз и навсегда положить конец великому спору между сторонниками небулярной гипотезы и теории островов вселенной.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_26.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 20. Стодюймовый телескоп в Маунт-Уилсон, разрешивший загадку туманностей</strong></p>
     <p>Стодюймовый телескоп Хукера в Маунт-Уилсон, среди гор Сан-Габриэль в Южной Калифорнии, где Эдвин Хаббл раз и навсегда доказал, что загадочные туманности – вовсе не маленькие газообразные объекты в галактике Млечный Путь, а «острова вселенной», то есть галактики, похожие по строению на нашу, но находящиеся очень далеко от нее. <emphasis>Фото автора</emphasis>.</p>
     <empty-line/>
     <p>1923 год стал для Хаббла годом чудес, и начался он с нескольких месяцев классификации и занесения в каталог знакомых туманностей и продолжился обнаружением 15 переменных звезд в NGC 6822, из которых 11 были переменными цефеидами. Хаббл пользовался новыми «стандартными свечами» для вычисления расстояния до туманности, составляющего 700 тысяч световых лет и значительно превосходящего даже «большую галактику» Шепли с ее 300 тысячами световых лет в поперечнике. 4 октября Хаббл сфотографировал ряд туманностей, в том числе Андромеду. На следующий день, во время подробного лабораторного анализа фотопластинок, ему показалось, что он заметил новую звезду, а может, и все три. Заинтересовавшись, он сфотографировал Андромеду еще раз на следующую ночь и подтвердил: «Предположительно новая». Тогда Хаббл обратился к архивам, чтобы сравнить эту фотопластинку с отснятыми ранее, и на новой пластинке нацарапал букву N – «новая звезда» – возле трех светящихся точек. Трижды перепроверяя результаты, Хаббл выяснил, что одна из этих точек не новая: в действительности это была переменная звезда – не что иное как цефеида! Хаббл записал в журнале наблюдений стодюймового телескопа: «На этой пластинке (Н335Н) были обнаружены три звезды, две из которых – новые, а одна оказалась переменной, позднее идентифицированной как цефеида, первая из обнаруженных в М31».<a l:href="#n_376" type="note">[376]</a> На самой фотопластинке Хаббл зачеркнул N и нацарапал «VAR!» (от <emphasis>англ</emphasis>. variable – переменная звезда). Там же указана дата – 6 октября 1923 года (рис. 21). В этот день вселенная преобразилась.</p>
     <cite>
      <p>На самой фотопластинке Хаббл зачеркнул N и нацарапал «VAR!». Там же указана дата – 6 октября 1923 года В этот день вселенная преобразилась.</p>
     </cite>
     <p>На протяжении нескольких последующих месяцев Хаббл возвращался к Туманности Андромеды и строил кривую блеска для своей цефеиды, которая менялась с периодичностью 31,415 суток. По этим данным Хаббл вычислил, что найденная звезда в семь тысяч раз ярче нашего Солнца. Но на фотопластинке (рис. 21) после долгих часов экспозиции она была едва заметна, и это могло означать лишь одно: Андромеда находится очень, <emphasis>очень </emphasis>далеко. Хаббл писал Шепли, в то время находящемуся в Гарварде: «Вам будет небезынтересно узнать, что я нашел переменную цефеиду в Туманности Андромеды (М31). Я наблюдал за этой туманностью в нынешнем сезоне так пристально, как только позволяла погода, и за последние пять месяцев поймал девять новых и две переменные звезды».<a l:href="#n_377" type="note">[377]</a> Пользуясь тем же методом, который Шепли применил при оценке шаровых звездных скоплений и размеров Млечного Пути, Хаббл подсчитал, что Туманность Андромеды находится на расстоянии не менее миллиона световых лет от нас. Если так, это должно было означать, что Андромеда – остров вселенной.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#_27.jpg"/>
     <p><strong>Рис. 21. Фотография, преобразившая вселенную</strong></p>
     <p>Сделанный Эдвином Хабблом снимок Андромеды, на котором он обнаружил переменную звезду цефеиду, пригодную для определения расстояний, и смог подсчитать, что эта туманность находится слишком далеко за пределами Млечного Пути, следовательно, является «островом вселенной». <emphasis>Снимок любезно предоставлен обсерваторией Маунт-Уилсон.</emphasis></p>
     <empty-line/>
     <p>Шепли не спешил расценивать новые данные так, как это сделал Хаббл, сообщил, что счел его письмо «самым увлекательным литературным опусом, какой мне попался впервые за долгое время», и предупредил, что цефеиды с периодичностью более 20 суток могут оказаться ненадежными показателями расстояния. Хаббл в ответ собрал новые данные, сделал снимки девяти переменных звезд в NGC 6822, затем еще двенадцати в Туманности Андромеды, три из которых оказались вожделенными цефеидами, а также сфотографировал еще пятнадцать переменных звезд в туманностях М33, М81 и М101. В очередном письме к Шепли Хаббл избрал дипломатичный метод, чтобы мягко подтолкнуть своего коллегу и бывшего соперника к смене парадигмы – «все нити сходятся в одной точке, так что не помешает начать задумываться о различных возможностях, которые это предвещает», имея в виду признание теории островов вселенной. В конце концов Шепли сдался, показал письмо Хаббла одному студенту-астроному из Гарварда и объявил: «Вот письмо, уничтожившее мою вселенную».<a l:href="#n_378" type="note">[378]</a> Вскоре после этого Шепли выступил в защиту теории островов вселенной, отказавшись от прежних убеждений ввиду новых и не внушающих сомнения данных.</p>
     <p>Что же касается полученных Адрианом ван Мааненом данных о вращении туманностей, убедивших немало астрономов в том, что небулярная гипотеза верна, Хаббл пришел к выводу, что это скорее всего погрешность измерения: «В увязывании друг с другом двух наборов данных есть определенная прелесть, но несмотря на это я убежден, что об измеренном вращении следует забыть. Я впервые изучил результаты измерений и обнаружил в них явные указания на ошибку звездной величины как правдоподобное объяснение. Вращение выглядит притянутой интерпретацией».<a l:href="#n_379" type="note">[379]</a> Недоумевающий и раздраженный ван Маанен вернулся к своим фотопластинкам и сделал расчеты заново, а затем сообщил Шепли: «Я не нахожу ошибок для М33, для которой у меня собран лучший материал. Он выглядит настолько систематичным, насколько это возможно». Шепли в ответ дипломатично обратился к сравнению двух наборов данных и соответствующих теорий: «Я понятия не имею, чему верить, когда речь заходит об угловом движении, однако нет никаких сомнений в том, что цефеиды, обеспечивавшие Хабблу кривые периодичности блеска, настолько определенны, как мы слышали».</p>
     <p>Таковыми они и оказались, и год спустя, когда во время интервью Шепли спросили, почему он так долго защищал данные ван Маанена по вращению, он ответил в третьем лице: «Всем интересно, почему Шепли так сплоховал. Дело в том, что… ван Маанен был ему другом, а он верил друзьям». Черта, достойная восхищения, хотя и способная затуманить суждения ученых, верных данным, но в итоге данные и теория должны затмить веру и дружбу.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Великий спор о небесных туманностях служит классическим примером в истории науки, показывающим, что со временем споры утихают, противоречия разрешаются благодаря более качественным данным и более исчерпывающей теории. Возможно, прогресс в науке достигается не так быстро, как нам хотелось бы, и ученые цепляются за излюбленные теории спустя долгое время после того, как данные указывают, что это делается напрасно (особенно если в деле замешана дружба), но в конце концов изменения происходят, парадигма меняется, революция свершается, продолжается совокупный прогресс, движение к более глубокому пониманию истинной сущности природы.</p>
     <p>Куда мы двинемся дальше от теории островов вселенной? Что существует помимо наполняющих эту расширяющуюся вселенную островов-галактик?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наука и величайшая неразгаданная тайна</p>
     </title>
     <p>Есть одна загадка, которая, как я вынужден признать, оказалась затруднительной для науки, а именно, вопрос о том, каким образом возникла наша вселенная. Эту загадку можно представить двумя способами: в одном случае ответить на нее невозможно, в другом у нее потенциально есть ответ (но он пока не найден). В первом случае вопрос ставится так: «<emphasis>Что существовало до начала нашей вселенной?</emphasis>» Или «<emphasis>Почему вместо ничто есть что-то?</emphasis>»</p>
     <p>Подобная формулировка вопросов не только ненаучна, но и бессмысленна. Это все равно, что спрашивать «<emphasis>Каким было время до того, как началось время?</emphasis>» или «<emphasis>Что находится севернее Северного полюса?</emphasis>» Спрашивать, почему есть что-то вместо ничто, значит подразумевать, что «ничто» является естественным состоянием вещей, а «что-то» требует объяснений. А может, именно «что-то» – это естественное состояние вещей, а «ничто» – загадка, которую требуется разгадать. Как отмечал физик Виктор Стенджер, «современная космология полагает, что никакие законы физики не были нарушены при приведении вселенной к существованию. Показано, что сами законы физики соответствуют тому, чего следовало бы ожидать, если бы вселенная появилась из ничто. Вместо ничто существует что-то потому, что что-то обладает большей стабильностью».<a l:href="#n_380" type="note">[380]</a></p>
     <p>Ответ теиста на вопрос о существовании заключается в том, что Бог существовал еще до вселенной, а затем создал ее из ничто (ex nihilo) в единственный момент сотворения, как описано в книге Бытия. Однако сама концепция Бога, существующего еще <emphasis>до </emphasis>вселенной, а <emphasis>затем </emphasis>создающего ее, подразумевает временную последовательность. И с религиозной, и с научной точкек зрения время начинается с создания вселенной с большим взрывом, значит, Бог должен был существовать за пределами пространства и времени, следовательно, мы, как конечные существа, жизнь которых ограничена конечной вселенной, не в состоянии знать о такой сверхъестественной сущности, разве что она стала естественной и вошла в наш мир, чтобы творить чудеса.</p>
     <p>Так или иначе, в этом понимании тайны мы ограничены языком и мыслительным процессом: так как наш мозг конечен и ограничен, мы не в состоянии охватить им, что в действительности означает «бесконечность», «ничто» или «вечность», и подобный мыслительный эксперимент приводит к парадоксам, переходящим в тавтологии, как в случае определения <emphasis>гравитации </emphasis>как свойства объектов притягиваться друг к другу и последующего объяснения, что объекты притягиваются друг к другу ввиду <emphasis>гравитации</emphasis>.<a l:href="#n_381" type="note">[381]</a> Это действительно парадокс – воспринимать вселенную как рождающую время и пространство, а затем спрашивать, что было до вселенной. А тавтология – это давать Богу определение как творцу вселенной, а затем объяснять, что вселенная – это творение Бога. Такие языковые и мыслительные головоломки не приведут нас к удовлетворительному ответу на вопрос. Хорошо передает подобный парадокс лимерик физика Георгия Гамова:</p>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Бесконечность юнец изучал,</v>
       <v>Корень он из нее извлекал.</v>
       <v>Но узрев результат,</v>
       <v>Сам ему был не рад,</v>
       <v>В богословы с испугу удрал.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <p>Вторая формулировка той же загадки дает ученым некий материал для работы: <emphasis>почему наша вселенная настроена таким образом, что в ней смогли появиться звезды, планеты, жизнь и разум</emphasis>? Это так называемая проблема <emphasis>точной</emphasis>, или <emphasis>тонкой, настройки</emphasis>, и на мой взгляд, – лучший аргумент существования Бога, которым располагают теисты. Даже нерелигиозных ученых поражает количество параметров, которые должны были сойтись, чтобы зародилась жизнь. Королевский астроном Великобритании сэр Мартин Рис в своей книге «Всего шесть чисел» (<emphasis>Just Six Numbers</emphasis>) описал суть проблемы, отмечая, что «наше появление из простого Большого взрыва зависело от шести «космических чисел», «точно настроенных» на возникновение материи и жизни.<a l:href="#n_382" type="note">[382]</a> Вот эти шесть чисел:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. Ω (омега) = 1, количество материи во вселенной: если бы Ω была больше 1, вселенная давно сколлапсировала бы, а если бы Ω была меньше 1, галактики не сформировались бы.</p>
     <p>2. ε (эпсилон) = 0,007, прочность связей атомных ядер: если бы эпсилон равнялся 0,006 или 0,008, материя в том виде, в котором она известна нам, не существовала бы.</p>
     <p>3. D = 3, количество измерений, в которых мы живем: будь измерений 2 или 4, жизнь не существовала бы.</p>
     <p>4. N = 10<sup>39</sup>, соотношение электромагнитной силы к силе тяготения: чуть меньше нулей – и вселенная была бы слишком молодой или слишком маленькой, чтобы в ней эволюционировала жизнь.</p>
     <p>5. Q = 1/100000, ткань вселенной: если бы Q была меньше, вселенная не имела бы никаких характерных особенностей, а если бы Q была больше, во вселенной преобладали бы гигантские черные дыры.</p>
     <p>6. λ (лямбда) = 0,7, космологическая постоянная или сила антигравитации, которая заставляет вселенную расширяться с ускорением: будь λ больше, это помешало бы формированию звезд и галактик.</p>
     <empty-line/>
     <p>Точную настройку этих шести чисел (на самом деле их больше, но эти самые значительные), благодаря которым стала возможной жизнь, иногда объясняют <emphasis>антропным принципом</emphasis>, исчерпывающе объясненным физиками Джоном Барроу и Фрэнком Типлером в книге 1986 года «Антропный принцип в космологии» (<emphasis>The Anthropic Cosmological Principle</emphasis>): «Не только человек приспосабливался к вселенной. Вселенная адаптирована для человека. Представьте себе вселенную, в которой та или иная безразмерная физическая константа из числа фундаментальных меняется на несколько процентов в ту или другую сторону. В такой вселенной человек никогда не появился бы. Это и есть суть антропного принципа. Согласно ему животворный фактор находится в центре всего механизма и замысла мира».<a l:href="#n_383" type="note">[383]</a> Антропный принцип не дает ученым покоя, так как его противоположность, так называемый «принцип Коперника», гласит, что в нас нет ничего особенного. Сторонники теории разумного замысла, креационисты и теологи утверждают, что точная настройка и есть свидетельство разумного замысла божества, их гипотеза – антропный принцип. Я считаю, что есть как минимум шесть альтернативных вариантов этой гипотезе, лучше подтверждающих принцип Коперника.<a l:href="#n_384" type="note">[384]</a></p>
     <empty-line/>
     <p>1. Вселенная не настолько точно настроена для жизни, поскольку большая часть вселенной – пустое пространство, а незначительное количество материи в виде звезд и планет преимущественно непригодно для жизни.</p>
     <cite>
      <p>Так называемая проблема <emphasis>точной</emphasis>, или <emphasis>тонкой, настройки </emphasis>– лучший аргумент в пользу существования Бога, которым располагают теисты. Даже нерелигиозных ученых поражает количество параметров, которые должны были сойтись, чтобы зародилась жизнь.</p>
     </cite>
     <p>2. Идея вселенной, точно настроенной для нас, – проблема космического шовинизма, более помпезного варианта того, что Карл Саган назвал «углеродным шовинизмом», или же веры, что основой жизни может быть только углерод. Отвергая космический шовинизм, мы видим, что в действительности не вселенная точно настроена на нас, а мы точно настроены на нее. Нам трудно уразуметь, каким образом различные физические явления способны порождать разные формы жизни, и тем не менее это возможно. Наука изучает природу жизни на протяжении всего четырех столетий, а эволюции понадобилось четыре миллиарда лет, чтобы создать жизнь. Эволюция умнее науки. С нашей стороны было бы чрезмерным упрощением утверждение, будто мы знаем наверняка, что при другом наборе законов жизнь не смогла бы эволюционировать.</p>
     <p>3. Такие числа, как скорость света и постоянная Планка, на одном уровне являются произвольными числами, которые можно выбирать таким образом, чтобы в их отношениях с другими константами не было ничего случайного или загадочного. Кроме того, такие постоянные могут быть <emphasis>непостоянными </emphasis>в значительных промежутках времени, от Большого взрыва до настоящего, в итоге вселенная оказывается точно настроенной только в настоящем, но не раньше и не позже в своей истории. Физики Джон Барроу и Джон Уэбб называют такие числа непостоянными константами; они доказали, что скорость света, гравитация и масса электрона являются, в сущности, непостоянными во времени.<a l:href="#n_385" type="note">[385]</a></p>
     <p>4. Возможно, шесть магических чисел опираются на основополагающий принцип, который еще только предстоит узнать, когда будет открыта и выстроена теория Великого объединения. Вместо шести загадочных чисел появится только одно. А пока у нас нет всеобъемлющей теории физики, объединяющей квантовый мир субатомных частиц с космическим миром общей теории относительности, мы еще недостаточно знаем о природе нашей вселенной, чтобы совершать скачки за пределы этой природы. Космолог из Калтеха Шон Кэрролл отмечает:</p>
     <cite>
      <p>Возможно, общая теория относительности не является корректной теорией гравитации, по крайней мере, в контексте очень ранней вселенной. Большинство физиков полагает, что квантовая теория гравитации, объединяющая каркас квантовой механики с идеями Эйнштейна насчет искривления пространства, потребуется в итоге, чтобы понять, что же все-таки произошло на заре времен. Так что если кто-нибудь спросит вас, что же на самом деле произошло в момент предполагаемого Большого взрыва, возможен лишь один честный ответ: «Я не знаю».<a l:href="#n_386" type="note">[386]</a></p>
     </cite>
     <p>Самой теории Великого объединения всего понадобятся объяснения, но она может быть объяснена с помощью какой-нибудь другой теории, которую нам еще только предстоит постичь, преодолевая невежество настоящего момента на историческом пути науки.</p>
     <empty-line/>
     <p>5. Как историк науки, я почти уверен в том, что в астрономии и космологии еще предстоит открыть более масштабные перспективы, которые в корне изменят характер проблемы – от объяснения природы и происхождения вселенной до каких-либо совершенно иных явлений. Вспомним, как менялись наши представления о космосе в последнее тысячелетие: в Древнем Вавилоне центром космоса считалась Земля, вокруг которой вращалось звездное небо, эти взгляды были заимствованы евреями и укрепились благодаря аристотелевской модели неподвижной земли. В Средние века Землю помещали в центр мироздания, а звезды и планеты вращались вокруг нее, перемещаясь по хрустальному своду. В XVI веке революция, которую произвел Коперник, привела Землю в движение и отдалила звезды, в XVIII веке Уильям Гершель предположил, что размытые пятна на небе – это «острова вселенной», в ХХ веке Эдвин Хаббл выяснил, что эти туманности – вовсе не галактика Млечный Путь, а галактики гигантских размеров, удаленные и расширяющиеся со времен Большого взрыва. И наконец, в XXI веке выяснилось, что вселенная расширяется с ускорением. Что же дальше?</p>
     <p>6. На основании истории астрономии и других цепочек свидетельств и логики я хотел бы привести доводы в пользу <emphasis>мультиверса</emphasis>, или мультивселенной, в которой наша вселенная, родившаяся в результате Большого взрыва, расширяющаяся постоянно и, скорее всего, обреченная исчезнуть, – всего лишь один из множества пузырьков-вселенных с разными законами природы.<a l:href="#n_387" type="note">[387]</a> Вселенные с шестью магическими числами порождают материю, которая образует звезды, некоторые из них коллапсируют в черные дыры и сингулярность, как, возможно, в момент возникновения нашей вселенной. Таким образом, вселенные, подобные нашей, порождают молодые вселенные с теми же шестью числами, и в некоторых из них развивается разумная жизнь, смышленая настолько, чтобы открыть этот дарвиновский процесс космической эволюции. Мультиверс, содержащий множество вселенной, укладывается в эту историческую траекторию расширяющихся космических горизонтов и подкрепляет давний принцип Коперника, согласно которому мы – не что иное как исполнители эпизодических ролей на планетарной сцене.</p>
     <empty-line/>
     <p>Разумеется, к гипотезе мультивселенной нам следует применять правила науки и скептицизма так же усердно, как к любой другой. Есть ли у нас достаточные основания верить в мультиверс? Есть, модели разнообразны, и в соответствии с приведенным выше паттерном нумерации, я разделю их на шесть типов:</p>
     <empty-line/>
     <p>1. <emphasis>Вечно возвращающийся мультиверс</emphasis>. Мультивселенная такого типа возникает из вечного цикла «бум-спад» расширения и сокращения вселенной, причем наша вселенная представляет собой всего один «эпизод» окончательного коллапса этого пузырька и нового расширения в вечном цикле. Космолог Шон Кэрролл утверждает, что «пространство и время существовали еще до Большого взрыва; то, что мы называем взрывом, на самом деле нечто вроде перехода от одного этапа к другому». По сути дела, как он говорит, «начального состояния не существует, потому что время вечно. В данном случае мы представляем себе, что Большой взрыв вовсе не начало всей вселенной, хотя он, очевидно, является важным событием в истории наших ближайших окрестностей».<a l:href="#n_388" type="note">[388]</a> Этот мультиверс кажется маловероятным, поскольку все имеющиеся на данный момент свидетельства говорят о том, что наша вселенная не только продолжает расширяться, но и делает это с ускорением. По-видимому, в нашей вселенной недостаточно материи, чтобы остановить расширение вплоть до Большого сжатия, которое приведет к появлению нового пузырька из очередного большого взрыва.<a l:href="#n_389" type="note">[389]</a></p>
     <p>2. <emphasis>Мультиверс с множественными творениями</emphasis>. В теории инфляционной космологии вселенная внезапно возникла при нуклеации пузырька пространства-времени, и если этот процесс создания вселенной является естественным, тогда возможны множественные нуклеации, дающие начало многим вселенным, которые расширяются, но остаются обособленными и между ними не происходит никаких каузальных контактов. Но если такие каузально не связанные вселенные существуют, значит, нет способа получить информацию из них, следовательно, эта природа органически неподтверждаема, то есть она ничем не лучше гипотетического антропного принципа.<a l:href="#n_390" type="note">[390]</a></p>
     <p>3. <emphasis>Многомировой мультиверс</emphasis>. Мультиверс этого типа – следствие «многомировой» интерпретации квантовой механики, в которой существует бесконечное количество вселенных, где всевозможные результаты всевозможных действий, какие только были или будут допустимы, произошли в одной из них. В основе этого мультиверса лежат странные результаты знаменитого эксперимента с двумя щелями, в котором свет проходит через две узкие щели и образует интерференционный рисунок на задней поверхности (это как бросить два камня в пруд и увидеть, как пересекаются концентрически расходящиеся волны, а их впадины и гребни складываются и вычитаются друг из друга). Странности начинаются, если посылать через эти две щели единичные фотоны света по одному: они все равно образуют интерференционный рисунок волн, хотя и не взаимодействуют с другими фотонами. Как такое может быть? Один из ответов заключается в том, что фотоны взаимодействуют с фотонами в других вселенных! В мультиверсе такого типа, иногда называемом «параллельными вселенными», можно встретить своего двойника, и в зависимости от того, в какую вселенную попадешь, твое «параллельное я» будет довольно похожим на тебя или совсем не похожим. Этот сюжет породил немало научной фантастики. На мой взгляд, этот вариант мультиверса не выдерживает «проверку на вшивость». Мысль о существовании множественных версий меня и вас где-то там (а в модели бесконечного мультиверса количество нас может быть бесконечным) просто выглядит prima facie абсурдным и даже менее вероятным, чем теистическая альтернатива.</p>
     <p>4. <emphasis>Мультиверс многомерной теории струн</emphasis>. Многомерный мультиверс может появиться, когда трехмерная «брана» (подобная мембране структура, на которой существует наша вселенная) движется сквозь пространство высших измерений и сталкивается с другой браной, в результате чего активизируется процесс создания еще одной вселенной.<a l:href="#n_391" type="note">[391]</a> Существование родственного мультиверса выводится из теории струн, которая по меньшей мере при одном способе расчета дает 10<sup>500</sup> возможных миров, и в каждом из них свои последовательные законы и константы.<a l:href="#n_392" type="note">[392]</a> Это количество возможных вселенных – единица, а за ней 500 нулей (напомню, что единица с 12 нулями – уже триллион!). Если так, было бы удивительно, если бы во множестве таких миров не нашлось разумной жизни. Виктор Стенджер создал компьютерную модель, которая позволяет проанализировать, какими были бы всего 100 разных вселенных при константах, отличных от наших и варьирующихся на пять порядков в большую и меньшую сторону. Стенджер обнаружил, что звезды, живущие как минимум миллиард лет, необходимый для образования животворных тяжелых элементов, возникли бы при широком разбросе параметров по меньшей мере в половине вселенных в его модели.<a l:href="#n_393" type="note">[393]</a></p>
     <cite>
      <p>Количество возможных вселенных – единица, а за ней 500 нулей!</p>
     </cite>
     <p>5. <emphasis>Мультиверс с квантовой пеной</emphasis>. Согласно этой модели вселенные созданы из ничего, но в научной версии ex nihilo это ничто космического вакуума на самом деле содержит квантовую пену, способную пульсировать, создавая дочерние вселенные. В этом случае любой квантовый объект в любом квантовом состоянии может породить новую вселенную, и все они соответствуют каждому возможному состоянию каждого возможного обьекта.<a l:href="#n_394" type="note">[394]</a> Вот объяснение, которое дал в 90-х годах ХХ века для проблемы точной настройки Стивен Хокинг:</p>
     <cite>
      <p>Почему вселенная настолько близка к разграничительной линии между повторным коллапсированием и расширением до бесконечности? Для того чтобы приблизиться к нашим нынешним размерам, темпы расширения на ранних стадиях должны быть выбраны с поразительной точностью. Если темпы расширения через секунду после Большого взрыва были бы меньше всего на одну долю 10<sup>10</sup>, такая вселенная коллапсировала бы по прошествии нескольких миллионов лет. А если бы они были больше на одну долю 10<sup>10</sup>, то по прошествии нескольких миллионов лет такая вселенная была бы преимущественно пуста. Ни в том, ни в другом случае она не просуществовала бы достаточно долго, чтобы в ней развилась жизнь. Таким образом, приходится либо обращаться к антропному принципу, либо искать какое-либо физическое объяснение тому, почему вселенная такая, какая она есть сейчас.<a l:href="#n_395" type="note">[395]</a></p>
     </cite>
     <p>Коллега Хокинга Роджер Пенроуз подбавил таинственности, отметив, что «поразительная степень точности (или «точная настройка») потребовалась, по-видимому, для Большого взрыва того характера, который мы наблюдаем… как минимум одна 10<sup>23</sup>» Пенроуз предложил два пути для поиска ответа: либо все это деяние Божие, «либо можно поискать какую-нибудь научную или математическую теорию».<a l:href="#n_396" type="note">[396]</a> Хокинг предпочел второе и дал следующее объяснение: «Квантовые флуктуации приводят к спонтанному возникновению крошечных вселенных из ничего. Большинство вселенных коллапсируют, превращаясь в ничто, но некоторые, достигнув критических размеров, расширяются инфляционно, образуют галактики и звезды, и, возможно, в них возникают существа, подобные нам».<a l:href="#n_397" type="note">[397]</a></p>
     <empty-line/>
     <p>6. <emphasis>Мультиверс естественного отбора</emphasis>. С моей точки зрения, наилучшую модель мультиверса предложил американский космолог Ли Смолин, добавивший дарвиновский компонент к эволюционирующему космосу, в котором существует «естественный отбор» воспроизводящихся различными способами пузырьковых вселенных. Смолин считает, что, как в биологическом аналоге, может существовать отбор разных «видов» вселенных, в каждой из которых действуют свои законы природы. Во вселенных, подобных нашей, множество звезд, а значит, много черных дыр, коллапсирующих в сингулярности, точки, в которых из-за бесконечно сильной гравитации материя имеет бесконечную плотность и нулевой объем. Многие современные космологи считают, что наша вселенная началась с Большого взрыва из сингулярности, поэтому разумно предположить, что коллапсирующие черные дыры создают новые молодые вселенные из этих сингулярностей. Молодые вселенные с законами природы, подобными нашим, пригодны для жизни, в то время как вселенные с кардинально иными законами природы, не подразумевающими звезд и черных дыр, не могут породить молодые вселенные и в итоге вымирают. В перспективе результатом этого космического эволюционного процесса должно стать преобладание таких вселенных, как наша, поэтому нам не стоит удивляться, что мы находимся во вселенной, пригодной для жизни.<a l:href="#n_398" type="note">[398]</a></p>
     <empty-line/>
     <p>Как можно проверить гипотезу мультиверса? Теорию возникновения новых вселенных из коллапсирующих черных дыр можно проиллюстрировать с помощью дополнительных знаний о свойствах черных дыр. Пузырьковые вселенные можно выявить по незначительным изменениям температуры космического микроволнового фонового излучения (реликтового), сохранившегося от Большого взрыва в нашей вселенной, и НАСА недавно запустило космический аппарат, специально сконструированный для исследования этого излучения. Еще один способ проверить эти теории – с помощью лазерной интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO), предназначенной для выявления очень слабых гравитационных волн. Если другие вселенные существуют, возможно, «рябь» гравитационных волн укажет на их присутствие. Сила гравитации может быть настолько слаба (по сравнению с силами электромагнитного и ядерного взаимодействия) потому, что частично она «утекает» в другие вселенные. Все может быть.</p>
     <cite>
      <p>В перспективе результатом космического эволюционного процесса должно стать преобладание таких вселенных, как наша, поэтому нам не стоит удивляться, что мы находимся во вселенной, пригодной для жизни.</p>
     </cite>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>В конце 2010 года Стивен Хокинг и Леонард Млодинов представили свой ответ на важнейший из Важных Вопросов («Почему вместо ничто существует что-то?», «Почему мы существуем?» и «Почему именно такой набор законов, а не какой-нибудь другой?») в своей книге «Высший замысел» (<emphasis>The Grand Design</emphasis>). Они подошли к проблеме с позиции, названной ими «реализм, обусловленный моделью», исходя из предположения, что наш мозг формирует модели мира на основании поступающей сенсорной информации, что мы пользуемся моделью, наиболее удачно объясняющей события, и подразумеваем, что эти модели соответствуют действительности (даже если это не так) и что, когда не только одна модель дает точные прогнозы, «мы вольны использовать ту модель, которая наиболее удобна». Применяя этот метод, авторы объясняют, что «есть смысл спрашивать не о том, реальна ли модель, а о том, согласуется ли она с наблюдениями». Две модели света, упоминавшиеся ранее, волновая и корпускулярная, служат примером реализма, обусловленного моделью, где каждая модель согласуется с определенными наблюдениями, но ни одна из них не в состоянии объяснить все наблюдения. Хокинг и Млодинов объясняют результаты эксперимента с двумя щелями с помощью модели, разработанной Ричардом Фейнманом и названной «суммированием по историям», где каждая частица в эксперименте с двумя щелями выбирает каждый возможный путь, какой только может, и таким образом взаимодействует сама с собой в разных историях (а не с частицами в других вселенных, как в представленной выше альтернативной модели).</p>
     <p>Для того чтобы смоделировать целую вселенную, Хокинг и Млодинов применили М-теорию – продолжение теории струн, включающее одиннадцать измерений (десять пространственных и одно временное) и охватывающее все пять современных моделей теории струн. Как и в случае с моделью света «суммирование по историям» Фейнмана, Хокинг и Млодинов предположили, что сама вселенная выбирает каждый путь из возможных, испытывает влияние всех возможных историй, и это приводит к самому многообразному мультиверсу, какой только можно вообразить. «Согласно этим взглядам вселенная появилась спонтанно, началась всевозможными способами, – объясняют Хокинг и Млодинов. – Большинство их соответствует другим вселенным. Если ряд этих вселенных похожи на нашу, то большинство разительно отличаются от нее. В сущности, многие вселенные существуют со множеством различных наборов физических законов». Несмотря на то, что, как мы видели, кое-кто называет эти разные вселенные мультиверсом, Хокинг и Млодинов утверждают, что «это просто разные проявления суммирования по историям Фейнмана». Применяя множественные модели для объяснения множественных вселенных как всего лишь одной системы с множественными историями, Хокинг и Млодинов заключают: «По этим причинам М-теория – единственная кандидатура на роль всеобъемлющей теории вселенной. Если она конечна, а это еще предстоит доказать, то она будет моделью вселенной, создающей саму себя».<a l:href="#n_399" type="note">[399]</a></p>
     <p>Как вселенная может создать саму себя? Ответ имеет отношение к общей энергии вселенной, которая, по мнению Хокинга и Млодинова, должна быть постоянной и всегда равняться нулю. Поскольку создание такого тела, как звезда или планета, сопряжено с затратами энергии, возникает локальный ненулевой энергетический дисбаланс. «Поскольку гравитация притягивает, гравитационная энергия отрицательна. Понадобится работа, чтобы разделить систему с гравитационными связями, такую как Земля и Луна, – объясняют авторы. – Эта отрицательная энергия может уравновесить положительную, необходимую для создания материи». Но как появляются целые вселенные? «В масштабе всей вселенной положительная энергия материи может быть уравновешена отрицательной энергией гравитации, следовательно, ограничений в создании целых вселенных нет. Поскольку существуют такие законы, как закон всемирного тяготения, вселенная может и будет создавать себя из ничего… Спонтанное творение – причина, по которой вместо ничто есть что-то, по которой существуют вселенная и мы». Хотя авторы признают, что эту теорию еще только предстоит подтвердить наблюдениями. Если она подтвердится, тогда никакое объяснение, в котором фигурирует Творец, не понадобится: вселенная создает сама себя. Я называю это <emphasis>auto ex nihilo</emphasis>.</p>
     <p>В настоящее время нет определенных свидетельств в пользу гипотезы мультиверса, однако нет и определенных подтверждений для традиционного ответа на тот же вопрос – «Бог». Для обеих гипотез мы сталкиваемся с доведенным до абсурда вопросом «<emphasis>Что было до мультиверса или Бога</emphasis>?» Если Богу по определению незачем быть сотворенным, тогда почему и мультиверс нельзя определить как то, что не нуждается в сотворении? Возможно, оба они вечны, и их возникновение не требует объяснений. Во всяком случае, у нас есть лишь негативные свидетельства и заявления «Я не могу придумать никакого другого объяснения», которые вообще не относятся к свидетельствам. Если история науки и может преподать нам один урок, то он выглядит так: слишком самонадеянно считать, что теперь мы знаем достаточно, чтобы знать, что мы не можем знать. Так что на время все сводится к когнитивным и эмоциональным предпочтениям: к ответу с одним только отрицательным свидетельством или к полному отсутствию ответа. <emphasis>Бог, мультиверс или неизвестность</emphasis>. Что выбираете вы, зависит от вашего пути к вере и от того, насколько вы хотите верить.</p>
     <cite>
      <p>Если гипотеза спонтанного творения подтвердится, тогда никакое объяснение, в котором фигурирует Творец, не понадобится: вселенная создает сама себя.</p>
     </cite>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Эпилог</p>
    <p>Истина где-то рядом</p>
   </title>
   <section>
    <p>Называя себя скептиком, я просто имею в виду, что применяю при оценке утверждений научный подход. Наука – это скептицизм, ученые – прирожденные скептики. Они вынуждены проявлять скептицизм, поскольку большинство утверждений оказываются ложными. Поиск нескольких зернышек пшеницы в изрядной куче мякины требует масштабных наблюдений, тщательно проведенных экспериментов и осмотрительного приближения к наилучшим выводам.</p>
    <p>Сила науки в том, что в ней есть четко определенный метод получения ответов на вопросы о мире – о мире, который реален и познаваем. Там, где философия и богословие опираются на логику, разум и умозрительные конструкции, наука применяет эмпирический подход, свидетельства, эксперименты и наблюдения. Это наша единственная надежда избежать ловушки верообусловленного реализма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Наука и нулевая гипотеза</p>
    </title>
    <p>Наука начинается с так называемой <emphasis>нулевой гипотезы</emphasis>. Хотя для статистиков это выражение имеет совершенно конкретный смысл (относящийся к сравнению различных наборов данных), я пользуюсь термином «нулевая гипотеза» в более общем смысле: в стадии изучения гипотеза не является верной, или нулевой, пока не будет доказано обратное. Нулевая гипотеза означает, что Х не вызывает Y. Если вы считаете, что Х вызывает Y, тогда на вас лежит бремя доказательства: вы должны предоставить убедительные экспериментальные данные, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу.</p>
    <p>Статистические стандарты доказательства, необходимые, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, весьма существенны. В идеале при контролируемом эксперименте нам требуется быть по меньшей мере на 95–99 % уверенными в том, что результаты не обусловлены случайностью, прежде чем мы сможем предварительно признать этот эффект действительным. Из новостных сюжетов всем уже известен процесс одобрения Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) новых медицинских препаратов, прошедших масштабные клинические испытания. Испытания, о которых идет речь, подразумевают сложные методы проверки утверждения, что медикамент Х (допустим, статин) вызывает снижение заболевания Y (допустим, сердечно-сосудистых болезней, связанных с уровнем холестерина). Нулевая гипотеза гласит, что статин не снижает уровень сердечно-сосудистых заболеваний путем снижения холестерина. Чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, требуется наличие статистически значимой разницы в заболеваемости сердечно-сосудистыми болезнями между экспериментальной группой, получающей статин, и контрольной группой, которая его не получала.</p>
    <p>Вот сравнительно простой пример работы этого метода статистической значимости в связи с нулевой гипотезой: может ли экстрасенс с помощью одного только экстрасенсорного восприятия определить, карта какого цвета взята из колоды – красная или черная? Экстрасенсы обычно заявляют, что могут сделать это, но мне по опыту известно: то, что люди <emphasis>говорят </emphasis>о своих способностях, и то, на что они способны <emphasis>на самом деле</emphasis>, не всегда одно и то же. Как можно проверить утверждение экстрасенсов? Если мы выкладываем карты на стол одну за другой, а экстрасенс говорит красная или черная каждая из них, сколько попаданий в точку понадобится, чтобы мы пришли к выводу, что верное определение цвета карты – не случайность? В этом сценарии нулевой гипотезой будет утверждение, что экстрасенс покажет результаты, которые ничем не лучше случайных, а чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, нам понадобится принять количество точных попаданий, достаточное в каждом раунде. Имея в виду случайность, мы будем ожидать, что экстрасенс окажется прав в половине случаев. В колоде 52 карты, половина из них красные, половина черные, случайные догадки или подбрасывание монетки даст в среднем 26 точных попаданий.</p>
    <p>Разумеется, как известно каждому, кто подбрасывал монетку ради развлечения, если подбросить ее 10 раз, это еще не значит, что 5 раз выпадет орел и 5 раз решка. Возможны многократные выпадения одной и той же стороны подряд и отклонения от симметрии – 6 орлов и 4 решки, 3 орла и 7 решек, и все они возможны по воле случая. Каждому, кто играл в рулетку, известно, что иногда красное выпадает чаще черного, или наоборот, и при этом ничуть не нарушаются случайность и произвольность. В сущности, мы учитываем эту асимметрию, когда делаем ставки, и надеемся, что проявим достаточную дисциплинированность и отойдем от игорного стола как раз в то время, когда случайность перестанет играть нам на руку.</p>
    <p>Так что мы не можем просто проверить нашего экстрасенса в одной короткой серии карточных догадок, поскольку его ряд точных попаданий может объясняться случайностью. Нам необходимо провести множество экспериментов, в некоторых раундах результаты могут оказаться чуть ниже случайных (скажем, 22, 23, 24 или 25 попаданий), в других – чуть выше случайных (скажем, 27, 28, 29 и 30 попаданий). Отклонения могут быть еще значительнее, и при этом объясняться исключительно случаем. Что нам требуется, так это определить число, при котором мы можем с уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу. В нашем примере это число 35. Экстрасенс должен продемонстрировать 35 точных попаданий на одну колоду из 52 карт, чтобы мы с уровнем уверенности 99 % отвергли нулевую гипотезу. Статистический метод, которым получено это число, в данном случае нас не касается.<a l:href="#n_400" type="note">[400]</a> Суть в том, что даже хотя 35 из 52 не выглядят труднодостижимыми, на самом деле получение такого количества попаданий за счет одной случайности настолько нетипично, что мы можем с уверенностью заявить («с уровнем уверенности 99 %»), что здесь имеет место не просто случайность.</p>
    <p>Что бы это могло быть? Например, экстрасенсорное восприятие. Но может быть и что-нибудь другое. Может, наш контроль был недостаточно жестким. Может, экстрасенс получал информацию о черных и красных картах другими нормальными (в противоположность паранормальным) средствами, о которых мы не подозреваем, например, с помощью отражения лица карты на поверхности стола. Экстрасенс мог смошенничать неизвестным нам способом. Я видел, как Джеймс Рэнди проделал тот же самый эксперимент с полной колодой, разобрав ее на две аккуратные стопки красных и черных карт. Фокусник Леннарт Грин тасует и мешает колоду карт, возится с ней так, словно у него руки-крюки, неуклюже выравнивает колоду вновь, а затем раздает четыре выигрышные покерные сдачи или всю масть целиком в порядке старшинства, да еще с завязанными глазами.<a l:href="#n_401" type="note">[401]</a> Но Рэнди и Грин – фокусники, демонстрирующие фокусы. Если я не знаю, как они это делают, это еще не значит, что они показывают настоящую (паранормальную) магию, и тот факт, что большинство ученых не представляет, как делать такие фокусы, означает, что мы должны проявлять еще больше бдительности, контролируя опыты с участием экстрасенсов, возможно, даже пригласить для консультации фокусника в исследовательскую группу. Довод из области личного недоверия – если я не могу это объяснить, значит, это правда, – в науке не считается обоснованным.</p>
    <p>И даже в условиях строжайшего контроля определенность по-прежнему ускользает от науки. Научный метод – лучший из когда-либо изобретенных инструментов для распознавания истинных и ложных паттернов, различения реальности и фантазии, выявления абсурда, но нужно всегда помнить, что нам свойственно ошибаться. Отвергнутая нулевая гипотеза – еще не гарантия истины, но вместе с тем неотвергнутая нулевая гипотеза еще не делает утверждение ложным. Нам следует оставаться непредвзятыми, но не настолько, чтобы принимать на веру все подряд. Временно признанные истины – лучшее, чего мы можем придерживаться.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Наука и бремя доказательства</p>
    </title>
    <p>Нулевая гипотеза также означает, что бремя доказательства лежит на человеке, сделавшем положительное утверждение, а не на скептиках, стремящихся опровергнуть его. Однажды я участвовал в шоу Ларри Кинга, в котором обсуждали НЛО (его давняя излюбленная тема) в присутствии группы уфологов (соотношение верующих к скептикам пять к одному, по-видимому, является нормой в телепередачах, посвященных этой теме). В вопросах Ларри, обращенных к нам, скептикам, неизменно упускался из виду основной принцип науки. («Доктор Шермер, вы можете объяснить то, что мистер Икс видел НЛО в три часа утра в Нигдейске, Аризона?» Если не могу, значит, это наверняка были инопланетяне). Не скептики должны доказывать, что НЛО не существует, а те, кто якобы видел НЛО, должны доказать, что это были именно инопланетяне.</p>
    <p>Мы не можем провести контролируемый эксперимент, который дал бы статистическую вероятность, позволяющую отвергнуть нулевую гипотезу, что инопланетяне не посещали Землю, но несмотря на это, обратное было бы проще простого: только покажите нам инопланетный космический корабль или тело инопланетянина. А пока их нет, продолжайте поиски и возвращайтесь к нам, когда найдете что-нибудь. К сожалению для уфологов, ученые не могут принять в качестве исчерпывающего доказательства посещений инопланетянами Земли такие свидетельства, как нечеткие фотографии, зернистые видео и байки о жутком сиянии в небе. Фотографии и видеоматериалы зачастую воспринимают неправильно, их легко подделать, а сияние в небе может иметь множество прозаических объяснений: сигнальные ракеты, светящиеся шары, экспериментальные летательные аппараты, вертолеты, облака, болотный газ и даже планета Венера, которая, когда едешь по шоссе среди холмов и вдали от городских огней, действительно выглядит ярким сиянием, преследующим машину. Правительственные документы с вымаранными абзацами тоже не считаются свидетельством контактов с инопланетянами, поскольку нам известно, что правительства хранят секреты по множеству причин, имеющих отношение к обороне и национальной безопасности. Да, правительства обманывают граждан, но ложь об Х еще не означает, что Y – это правда. Не стоит приравнивать земные секреты к внеземной маскировке.</p>
    <p>Итак, многие утверждения такого рода основаны на <emphasis>отрицательных свидетельствах</emphasis>. То есть если наука не в состоянии объяснить Х, тогда ваше объяснение Х неизбежно оказывается верным. Но на самом деле нет. В науке множество загадок оставались необъясненными, пока не появлялись новые свидетельства, задачи часто решались спустя долгое время. Помню загадку, возникшую в космологии в начале 90-х годов ХХ века, когда было высказано предположение, что есть звезды, которые старше самой вселенной – дочь старше матери! Решив, что обнаружил острую тему для статьи о современных космологических моделях, которые в корне неверны, я, прежде чем писать эту статью для только что появившегося журнала <emphasis>Skeptic</emphasis>, обратился к космологу из Калтеха Кипу Торну, который заверил меня, что это несоответствие – всего лишь проблема современного определения возраста вселенной и что со временем она разрешится благодаря новым данным и новым методам их сбора. Так и получилось, как со многими другими проблемами в науке. А пока достаточно сказать: «Я не знаю», «я не уверен», «поживем – увидим».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Наука и метод непротиворечивости</p>
    </title>
    <p>Разумеется, не все утверждения можно проверить с помощью лабораторных опытов и статистических тестов. Существует много исторических и логических наук, требующих вдумчивого анализа данных и <emphasis>непротиворечивости свидетельств</emphasis>, полученных в ходе многочисленных направлений исследований, указывающих на явный вывод. Точно так же, как детективы пользуются методом непротиворечивости свидетельств, чтобы логически вычислить наиболее вероятного преступника, так и ученые применяют тот же метод для выведения наиболее вероятного объяснения конкретного феномена. Специалисты по космологии реконструируют историю вселенной с помощью непротиворечивых свидетельств из области космологии, астрономии, астрофизики, спектроскопии, общей теории относительности и квантовой механики. Геологи реконструируют историю Земли с помощью непротиворечивых свидетельств из геологии, геофизики и геохимии. Археологи собирают по крупицам историю цивилизации, изучая пыльцу, кухонные отбросы, черепки, орудия, произведения искусства, письменные источники и другие характерные для конкретных мест находки. Специалисты по экологии реконструируют историю климатических изменений с помощью сведений из экологических наук, метеорологии, гляциологии, планетной геологии, геофизики, химии, биологии, экологии и др. Эволюционные биологи изучают и объясняют историю жизни с помощью геологии, палеонтологии, ботаники, зоологии, биогеографии, сравнительной анатомии и физиологии, генетики и пр.</p>
    <p>Несмотря на то, что эти логические науки не вписываются в рамки экспериментальных лабораторных, тем не менее и в них можно применить проверку гипотезы. И действительно, ученым, работающим в области этих исторических наук, приходится подвергать гипотезы проверке, чтобы избежать предвзятости подтверждений, ретроспективной предвзятости и многих других когнитивных предвзятостей, которые неизбежно придадут определенную окраску истолкованию данных. Как отмечал Фрэнк Саллоуэй в конце научного трактата о психологии истории, «когда разум сталкивается с бо́льшим количеством информации, чем он может впитать, он ищет исполненные смысла (и как правило, подтверждающие) паттерны. Как следствие, нам свойственно сводить к минимуму свидетельства, не соответствующие нашим ожиданиям, побуждая преобладающее мировоззрение повторно подтверждать само себя». В сущности, Саллоуэй полагает, что Чарльз Дарвин, возможно, величайший из всех когда-либо живших историков, поскольку он приложил все старания ради проверки своей гипотезы об истории жизни, и так был заложен фундамент его труда, кульминацией которого стала книга «Происхождение видов». Она произвела революцию в той сфере, превратила ее из собрания робких предположений натуралистов-любителей в строгую науку, какой мы ее знаем сегодня. Дарвин даже применил эту новую науку к истории собственной жизни, как объясняет Саллоуэй: «Чарльз Дарвин знал о предрасположенности человека к повторному подтверждению статуса кво. В своей автобиографии он отмечал, как быстро он забывал любой факт, противоречащий его теориям. Поэтому он взял себе за правило записывать такую информацию, чтобы впредь не упускать ее. Подобно «золотому правилу Дарвина», проверка гипотез помогает преодолеть определенные ограничения, свойственные способу обработки информации человеческим разумом».<a l:href="#n_402" type="note">[402]</a></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Наука и сравнительный метод</p>
    </title>
    <section>
     <p>Как проверяют исторические гипотезы? Один из способов называется <emphasis>сравнительным методом</emphasis>, его блестяще применил географ из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Джаред Даймонд в своей книге «Ружья, микробы и сталь» (<emphasis>Guns, Germs and Steel</emphasis>), где он рассказывал о разных темпах развития цивилизаций мира за последние тринадцать тысячелетий.<a l:href="#n_403" type="note">[403]</a> Почему, спрашивает Даймонд, европейцы колонизировали обе Америки и Австралию, а не коренные американцы и австралийские аборигены колонизировали Европу? Даймонд отверг предположение об унаследованном различии способностей у представителей различных рас, якобы препятствующем развитию различных групп в одинаковом темпе. Вместо этого Даймонд предложил биогеографическую теорию, имеющую отношение к доступности пригодных для одомашнивания злаков и животных, способствующих развитию земледелия, металлургии, письменности, непищевого производства, увеличению населения, появлению военной элиты и правительственных чиновников, а также других компонентов, породивших западную культуру. Без этих растений и животных, а также без цепочки других факторов ни одна из характеристик нашей цивилизации не могла бы существовать.</p>
     <p>Применяя сравнительный метод, Даймонд сравнил Австралию с Европой, и отметил, что австралийские аборигены не могли запрячь кенгуру в плуг или ездить на них верхом, как поступали европейцы с быками и лошадьми. Кроме того, аборигенные дикие злаки, пригодные для одомашнивания, были слишком малочисленными и росли лишь в определенных регионах мира, где и возникли первые цивилизации. Распространение одомашненных злаков и скота, а также знаний и идей, поскольку Европа раньше получила преимущества от процесса одомашнивания, происходило по ориентированной с востока на запад оси Евразийского материка. В сравнении с этим ориентированная с севера на юг ось обеих Америк, Африки и коридора Азия-Малайзия-Австралия не годилась для такого плавного распространения. В итоге районы, и без того не подходящие для земледелия в биогеографическом отношении, не могли даже воспользоваться преимуществами подобного распространения. Благодаря постоянному взаимодействию с одомашненными животными и контактам с другими народами жители Евразии приобрели иммунитет к многочисленным болезням, которые они завезли в виде возбудителей в Австралию и обе Америки, что наряду с ружьями и сталью привело к геноциду невиданных до того времени масштабов. Кроме того, менее чем через одно поколение современные австралийские аборигены научились летать на самолетах, пользоваться компьютерами и делать все то, что умеет любой европеец, живущий в Австралии. Сравните: когда европейских фермеров переселили в Гренландию, они вымерли из-за изменившегося окружения, а не из-за унаследованных генов.</p>
     <p>Такие сравнительные методы – результат <emphasis>натурных экспериментов истории</emphasis>, многочисленные примеры которых Даймонд представляет в одноименной книге 2010 года, в том числе актуальное исследование, где сравниваются Гаити и Доминиканская Республика. Обе страны расположены на одном острове, но ввиду геополитических различий одна живет в страшной нищете, а другая процветает.<a l:href="#n_404" type="note">[404]</a> Что же произошло? Это натурный эксперимент границ, подобный происходящему на Корейском полуострове. Появление в 1945 году границы между Северной и Южной Кореей привело к диктатуре и нищете в Северной Корее, где в 2008 году ежегодный ВВП составлял 13,34 миллиардов долларов или 555 долларов на душу населения по сравнению с южнокорейским ежегодным ВВП 929,1 миллиардов долларов и 19295 долларов на душу населения. Задумайтесь о том, как изменилась бы ваша жизнь, если бы вы зарабатывали 555 долларов в год вместо 19295 долларов, и вы почувствуете силу сравнительного метода. Граница, разделяющая остров Эспаньола (Гаити), поразительна: по одну сторону от нее земля зеленая, покрытая лесами, по другую – бурая и голая. Дождевые облачные фронты приходят с востока и сбрасывают груз воды на восточную сторону острова, территорию Доминиканской Республики, а западная сторона остается засушливой, ее неплодородные почвы дают невысокие урожаи. Вырубка и без того немногочисленных лесов на гаитянской стороне привела к эрозии почв, снижению их плодородия, потере древесины для строительства и угля как топлива, сильному заилению рек, недостаточной водоохране, снижению энергетической мощности рек. В итоге в Гаити сложился негативный цикл ухудшения состояния окружающей среды.</p>
     <p>Сравнение политической истории двух частей острова выявляет второй набор действующих факторов. Брат Христофора Колумба Бартоломео колонизировал Эспаньолу для Испании в 1496 году, основав столицу Санто-Доминго у истоков реки Осама в восточной части острова. Два столетия спустя, во время трений между Францией и Испанией, по условиям Рисвикского мирного договора 1697 года западная половина острова перешла под контроль Франции, а постоянная граница была установлена Аранхуэсским договором 1777 года. Поскольку Франция была богаче Испании и рабство составляло неотъемлемый компонент ее экономики, запад Эспаньолы превратился в центр работорговли, 85 % населения которого составляли рабы. Между тем в восточной, испанской, части острова, рабов насчитывалось всего 10–15 %. Цифры ошеломляют: примерно 500 тысяч рабов в западной части острова по сравнению со всего 15–30 тысячами рабов в восточной. Некоторое время государство Гаити было богаче Доминиканской Республики. Но лишь некоторое время. Рабовладельческая экономика привела к существенному увеличению плотности населения, что в сочетании с аппетитами Франции на древесину с острова повлекло за собой быстрое обезлесение и последующую скудость природы. А поскольку у рабов из Гаити сложился свой креольский язык, на котором больше не говорил никто в мире, это вызвало дальнейшую изоляцию Гаити от экономического и культурного обмена того типа, который ведет к процветанию.</p>
     <p>В XIX веке, когда жители Гаити и Доминиканской Республики боролись за независимость, стали очевидными и другие различия. Гаитянские рабы поднимали яростные мятежи, и вмешательство Наполеона в попытке восстановить порядок породило у жителей гаитянской части острова глубокое недоверие к европейцам. Население Гаити не хотело иметь ничего общего с будущей торговлей и инвестициями, импортом и экспортом, иммиграцией и эмиграцией, в итоге ничего не выиграло в экономическом отношении от этих и других факторов. Сравните: доминиканцы обрели независимость сравнительно ненасильственным путем, на протяжении десятилетий страна то была независимой, то снова возвращалась под контроль Испании, которая в 1865 году наконец решила, что эта территория ей не нужна. На протяжении всего этого периода доминиканцы говорили по-испански, развивали экспорт, торговали с европейскими странами, привлекали европейских инвесторов, а также иммигрантов из Германии, Италии, Ливана и Австрии, что помогло построить динамичную экономику. В середине ХХ века обе страны очутились во власти жестоких диктаторов. При Рафаэле Трухильо в экономике Доминиканской Республики наблюдался значительный рост ввиду стремления диктатора к личному обогащению. В итоге была создана динамичная индустрия экспорта (преимущественно принадлежавшая Трухильо), в страну приезжали ученые и специалисты по выращиванию лесов, чтобы сохранить их для личного использования Трухильо и выгоды принадлежащих ему лесозаготовительных компаний. Гаитянский диктатор Франсуа Дювалье, или «Папа Док», который не предпринимал перечисленных выше мер, способствовал дальнейшей изоляции Гаити от остального мира.</p>
     <p>Применение метода сравнения к натурным экспериментам истории ничем не отличается от того, как современные социологи и экономисты сравнивают натурные эксперименты общества. Нельзя намеренно сделать бедной группу людей, а затем наблюдать, как меняются в этой группе состояние здоровья, уровень образования и преступности. Но мы можем оглядеться по сторонам и найти группы обедневших людей в больших городах, а затем оценить различные факторы и сравнить их с показателями для других социально-экономических классов. Этот процесс – настолько же точная научная методика, как любая применяющаяся в естественных науках. Как только логическая или историческая наука получает прочный фундамент из накопленных положительных свидетельств, она становится наукой, поддающейся проверке.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наука и принцип положительных свидетельств</p>
     </title>
     <p>Метод непротиворечивости свидетельств и метод сравнения обычно применяют палеонтологи и эволюционные биологи для проверки гипотез, касающихся эволюции, результаты накапливаются в виде положительных свидетельств в поддержку теории эволюции. Для того чтобы опровергнуть теорию эволюции, креационистам понадобилось бы распутать все эти независимые цепочки свидетельств, а также построить соперничающую теорию, способную объяснить их лучше, чем теория эволюции. Но креационисты не делают этого, только прибегают к <emphasis>отрицательным свидетельствам </emphasis>типа «если эволюционные биологи не в состоянии представить естественное объяснение Х, тогда сверхъестественное объяснение Х должно быть верным». Ничего подобного. <emphasis>Принцип положительных свидетельств </emphasis>гласит, что необходимо иметь положительные свидетельства в пользу теории, а не только отрицательные свидетельства против соперничающих теорий.</p>
     <p>Принцип положительных свидетельств применим ко всем утверждениям. Скептики подобны жителям Миссури, штата по прозвищу «Покажи-ка мне». Покажи-ка мне положительное свидетельство своих утверждений. Покажи-ка мне труп снежного человека. Покажи археологические артефакты из Атлантиды. Покажи доску уиджа, на которой слова пишутся при помощи людей с надежно завязанными глазами. Покажи мне катрен Нострадамуса, в котором предсказана Вторая мировая война или 11 сентября до того, как они произошли, а не постфактум (который не учитывается в науке из-за ретроспективной предвзятости). Покажи свидетельство тому, что альтернативные медикаментозные средства действуют эффективнее плацебо. Покажи мне инопланетянина или своди меня на корабль-матку. Покажи мне разумного Творца. Покажи Бога. Покажи, и я поверю.</p>
     <p>Большинство людей, в том числе и ученых, рассматривают вопрос о Боге отдельно от всех прочих утверждений. Они вправе так поступать, пока конкретное утверждение, связанное с этим вопросом, нельзя – даже в принципе – исследовать научными методами. Но что может относиться к таким утверждениям? Большинство религиозных утверждений поддается проверке, например, что молитва положительно влияет на исцеление. В этом случае контролируемые эксперименты до сих пор не показали никакой разницы между выздоровлением пациентов, за которых молились и за которых не молились. Если я и поверю чему-либо, то явному и недвусмысленному, например, если после ампутации у пациента вырастет новая конечность. Амфибиям это под силу. Новая наука – регенеративная медицина – вплотную подошла к возможности делать то же самое. И, разумеется, это способно проделать всемогущее божество.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Наука и вера</p>
     </title>
     <p>Мы подошли к концу нашего повествовательного путешествия веры, но на самом деле это лишь начало нового понимания того, как мозг генерирует убеждения и подкрепляет их как истины. Из многочисленных тайн, еще не открытых нами, и задач, ответы которые мы лишь пытаемся найти, выделяется одна. <emphasis>Homo rationalis </emphasis>– вид человека, который тщательно взвешивает все решения с помощью холодной и твердой логики и рационального анализа данных, не просто вымер, но и, вероятно, никогда не существовал. Мистер Спок – это научная фантастика. И это хорошо, потому что люди, эмоциональным сетям мозга которых (в особенности лимбической системе) нанесен ущерб, обнаруживают, что почти невозможно принимать даже простейшие решения в связи с самым обыденным жизненным выбором, например, какую зубную пасту купить: при обилии марок, размеров, свойств и цен мы, имея в распоряжении только рассудок, надолго застряли бы в отделе супермаркета, закаменев в нерешительности. Аналитический паралич. Эмоциональный рывок веры за пределы рассудка зачастую требуется уже для того, чтобы просто прожить очередной день, а тем более принимать важные жизненные решения.</p>
     <p>В конечном счете все мы пытаемся осмыслить мир, и природа наделила нас обоюдоострым мечом доводов за и против. С одной стороны, наш мозг – самая изощренная и сложная во всей вселенной машина для обработки информации, способная постичь не только саму вселенную, но и процесс постижения. С другой стороны, в результате того же самого процесса формирования убеждений о вселенной и нас самих мы также в большей мере, чем какой-либо другой вид, способны к самообману, к иллюзиям, к одурачиванию себя, хоть мы и пытаемся предотвратить одурачивание нас природой.</p>
     <p>И наконец, я хочу верить. И вместе с тем хочу знать. Истина где-то рядом, и хотя найти ее непросто, наука – лучший инструмент, которым мы располагаем для этих поисков.</p>
     <p><emphasis>Ad astra per aspera!</emphasis><a l:href="#n_405" type="note">[405]</a></p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Работа над этой книгой чем-то напоминала строительство, когда читающая публика видит только достроенное здание уже после того, как строительные леса убрали, а рабочих перевели на другие объекты. Закладке фундамента и возведению здания этой книги, как и моей работе в целом, способствовал ряд людей, начиная с моих агентов Катинки Мэтсон, Джона Брокмена и Макса Брокмена, помогавших придавать форму жанру научно-популярной литературы, который я назвал бы интеграционным, объединяющим данные, теорию и нарратив в единое целое. Спасибо также моему лекционному агенту Скотту Вулфмену и его амбициозной команде из Wolfman Productions за дальновидный маркетинг науки и скептицизма как жизнеспособной формы развлечения и просвещения. Спасибо также Стивену Рабину, Полу Голобу и Робин Деннис из Henry Holt/Times Books, осуществлявшим надзор за проектом, и особенно моему редактору Серене Джонс, убедившему меня сократить рукопись, замечательному литературному редактору Мишель Дэниел, которая читала рукопись строчку за строчкой и спасла меня в буквальном смысле слова от позора своими многочисленными и превосходными предложениями. Признания заслуживают усилия оформителя этой книги Мерил Сассмен Левави, шрифт, макет и дизайн которой придали книге элегантный вид, Мэгги Ричардс из отдела продаж и маркетинга, Николь Дьюи из рекламного отдела за то, что вывела рукопись на рынок, то есть проделала последний и во многих случаях наиважнейший шаг в постоянно меняющемся книгоиздательском мире.</p>
   <p>Хочу также признать заслуги сотрудников Общества скептиков и редакции журнала <emphasis>Skeptic</emphasis>, в числе которых Пэт Линс, Николь Маккалоу, Энн Эдвардс, Дэниел Локстон, Уильям Булл, Джим Смит, Джерри Фридмен, Тереза Левель, а также старший редактор Фрэнк Миле, старшие научные редакторы Дэвид Нейдитч, Бернард Лейкинд, Лиам Макдейд, Клаудио Макконе и Томас Макдонах, технические редакторы Тим Каллахан, Харриет Холл, Фил Моле и Джеймс Рэнди, ассистент редактора Сара Мерич, фотограф Дэвид Паттон и видеооператор Брэд Дэвис (за запись цикла лекций Skeptic в Калтехе). Благодарю вас, члены совета журнала Skeptic: Ричард Абанес, Дэвид Александер, покойный Стив Аллен, Артур Бенджамин, Роджер Бингем, Наполеон Шаньон, К. Ч. Коул, Джаред Даймонд, Клейтон Дж. Дрис, Марк Эдвард, Джордж Фишбек, Грег Форбс, покойный Стивен Джей Гулд, Джон Гриббин, Стив Харрис, Уильям Джарвис, Лоуренс Краусс, Джералд Ларю, Уильям Маккомас, Джон Мосли, Билл Най, Ричард Олсон, Дональд Протеро, Джеймс Рэнди, Винсент Сарич, Юджини Скотт, Нэнси Сигал, Эли Шнер, Джей Стюарт Снелсон, Джулия Суини, Фрэнк Саллоуэй, Кэрол Таврис, Стюарт Вайс. Особая благодарность Пэт Линс за обработку иллюстративного материала для этой книги.</p>
   <p>Спасибо также Обществу скептиков при Калифорнийском технологическом институте за организационную поддержку, благодарю вас, Сюзан Дэвис, Эрик Вуд, Холл Дейли, Лорел Ошампо, Кристоф Кох, Леонард Млодинов, Шон Кэрролл и Кип Торн. Благодарю также за поддержку Школу политики и экономики Клэрмонтского университета последипломного образования, особенно вас, Пол Зак, Венди Мартин, Мэри Эллин Вандерлинг, Лора Бивин, Томас Уиллетт, Томас Борчердинг и Артур Дензау. Как всегда, спасибо моим друзьям с радио KPCC 89.3 FM в Пасадине, особенно вам, Ларри Мантл, Джекки Оклерей, Карен Фритше и Линда Отенин-Жирар. Я хотел бы поблагодарить за великодушную поддержку, которую оказали Обществу скептиков Джером В. Брошарт, Том Гловер, Тайсон Джейкобсон, Мэтью Д. Мэдисон и Шерон Э. Мэдисон, Тед Э. Семон, Дэниел Мендес, Роберт и Мэри Энгмен и Уитни Л. Болл. И наконец, особая благодарность всем, кто помогал нам на всех организационных уровнях. Это Стивен Асма, Хайме Ботеро, Джейсон Боуэс, Жан Поль Бюке, Адам Колдуэлл, Бонни Каллахан, Тим Каллахан, Клифф Каплан, Рэнди Кэссингем, Шошана Коэн, Джон Коултер, Брэд Дэвис, Дженет Дрейер, Боб Фридхоффер, Майкл Гилмор, Тайсон Гилмор, Эндрю Хартер, Дайана Кнудсон и Джо Ли.</p>
   <p>Мариэтт ДиКристина и Джон Ренни из <emphasis>Scientific American </emphasis>заслуживают особой признательности за то, что они преданные друзья, а также за то, что они ежемесячно обеспечивали выход рубрики «Скептик». Моя колонка на почтенных страницах этого самого живучего журнала в американской истории (насчитывающего уже 165 лет) – то, что доставляет мне ни с чем не сравнимое удовольствие в работе.</p>
   <p>Дэвин Зил Шермер, которой посвящена эта книга, в настоящее время начинает свое жизненное путешествие, и я благодарю ее за возможность выразить бескорыстную любовь, а также за придание моей жизни глубокого смысла и высшего значения, пока мы вносим свой вклад в эволюционный императив жизни продолжительностью три с половиной миллиарда лет, переходящей из поколения в поколение, и всегда помним, что нет лучше места, чем родной дом…</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>«Результаты опроса показывают, во что верят и во что не верят люди». (“Harris Poll Reveals What People Do and Do Not Believe”, <emphasis>Harris</emphasis>, 2009, <a l:href="http://www.harrisinteractive.com/">http://www.harrisinteractive.com/</a>).</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>«Трое из четырех американцев верят в паранормальные явления» (“Three in Four Americans Believe in Paranormal”, <emphasis>Gallup</emphasis>, June 16, 2005, http://www.gallup.com/poll/16915/Three-Four-Americans-Believe-Paranormal.aspx). Подобные процентные соотношения можно найти в опросе <emphasis>Gallup </emphasis>2005 года.</p>
   <p>Экстрасенсорное или духовное исцеление – 55%</p>
   <p>Вселение демонов – 42%</p>
   <p>Экстрасенсорное восприятие – 41%</p>
   <p>Дома с привидениями – 37%</p>
   <p>Телепатия – 31%</p>
   <p>Ясновидение (знание прошлого, предсказание будущего) – 26%</p>
   <p>Астрология – 25%</p>
   <p>Способность медиумов говорить с мертвыми – 21%</p>
   <p>Реинкарнация – 20%</p>
   <p>Проникновение духов из потустороннего мира – 9%</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>«Паранормальные убеждения к некоторым приходят (сверхъ)естественным путем» (“Paranormal Beliefs Come (Super)Naturally to Some”, <emphasis>Gallup</emphasis>, November 1, 2005, http://www.gallup.com/poll/19558/Paranormal-Beliefs-Come-SuperNaturally-Some.aspx).</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>«Британцы сообщают о “сверхъестественных способностях”» («Britons Report “Psychic Powers”», <emphasis>BBC News</emphasis>, May 26, 2006, http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk_news/5017910.stm).</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>«Вера американцев в экстрасенсорные паранормальные явления возросла за последнее десятилетие» (“Americans Belief in Psychic Paranormal Phenomena Is Up Over Last Decade”, <emphasis>Gallup News Service</emphasis>, June 8, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>«Двухгодичный отчет о научных индикаторах» Национального научного фонда (<emphasis>National Science Foundation</emphasis>, “Science Indicators Biennial Report”, 2002). Раздел о псевдонауке «Научная фантастика и псевдонаука» в главе 7, «Наука и техника: понимание и взгляды общественности» (“Science and Technology: Public Understanding and Public Attitudes”, http://www.nsf.gov/statistics/seind02/c7/c7h.htm).</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>У. Ричард Уокер, Стивен Дж. Хестра, Родни Дж. Фогль, «Изучение естественных наук – еще не гарантия скептицизма» [W. Richard Walker, Steven J. Hoekstra, Rodney J. Vogl, “Science Education Is No Guarantee of Skepticism”, <emphasis>Skeptic </emphasis>9, no. 3 (2002), 24–25].</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Стивен Хокинг и Леонард Млодинов, «Высший замысел» (Stephen Hawking, Leonard Mlodinow, <emphasis>The Grand Design</emphasis>, New York: Bantam Books, 2010), 7.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Диалоги в этой главе приводятся по интервью, которое я взял у Чика в субботу 17 октября 2009 года лично, в своем доме в Альтадене, Калифорния.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Дэвид Розенхан, «О вменяемости в невменяемых местах» (David L. Rosenhan, <emphasis>On Being Sane in Insane Places</emphasis>, Science 179, January 1973), 250–258.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Это интервью, переданное по радио, в записи на кассете я храню тридцать пять лет. Вопреки ожиданиям магнитная пленка продержалась не два десятилетия, а гораздо больше и до сих пор дает кристально-чистый звук.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Фрэнсис Коллинз, «Доказательство Бога. Аргументы ученого» (Francis Collins, <emphasis>The Language of God: A Scientist Presents Evidence for Belief</emphasis>, New York: Free Press, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Это интервью было проведено по телефону в пятницу 6 ноября 2009 года.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Эта цитата высечена на могиле Канта и взята из заключения его книги «Критика практического разума» (1788 год): «Две вещи наполняют душу всегда новым и все более сильным удивлением и благоговением, чем чаще и продолжительнее мы размышляем о них, – это звездное небо надо мной и моральный закон во мне. И то, и другое мне нет надобности искать и только предполагать как нечто окутанное мраком или лежащее за пределами моего кругозора; я вижу их перед собой и непосредственно связываю их с сознанием своего существования». Доступна здесь: http://www.utsc/utoronto.ca/`sobel/Mystery_Glory/m_gStarry.pdf.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Слова Коллинза, процитированные в этом разделе, взяты из книги «Доказательство Бога». Слова Коллинза, выделенные курсивом в предыдущих и последующих разделах, взяты из моих интервью с ним.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>См. Майкл Шермер, «Почему Дарвин имеет значение: доводы против разумного замысла» (Michael Shermer, Why Darwin Matters: <emphasis>The Case Against Intelligent Design</emphasis>, New York: Times Books, 2006). Основная идея этой книги, особенно в главе о вопросе, почему консерваторы и христиане должны признать теорию эволюции, заключается в том, что научные теории описывают мир таким, какой он на самом деле, а религия – таким, каким мы хотели бы сделать его, чтобы улучшить положение человека.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Из переписки по электронной почте, 22–23 ноября 2009 года. Эта последняя оговорка – образец классического юмора Наварика. Примечательно, что по вопросу о внутренних состояниях и душе Наварик добавил: «Однако, подобно Скиннеру, я полностью признаю реальность частных событий («сознательного» опыта), которые ощущаются непосредственно, как зубная боль или внутренняя речь. Но я не считаю эти частные события полноценными объяснениями поведения».</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>См. П. Эдвардс, «Сократ» в «Энциклопедии философии» (P. Edwards, “Socrates”, in <emphasis>Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, New York: Macmillan, 1967), 7:482.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>«Книги, которые изменили жизнь читателей» (“Books That Make a Difference in Readers’ Lives”, http://www.noblesoul.com/ore/books/rand/atlas/faq.html#Q6.4).</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Брайан Доэрти, «Она вернулась» (Brian Doherty, <emphasis>She’s Back</emphasis>, Reason, December 2009, http://reason.com/archives/2009/11/09/ayn-rand-is-back).</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Дженнифер Бернс, «Богиня рынка: Айн Рэнд и американские правые» (Jennifer Burns, <emphasis>Goddess of the Market: Ayn Rand and the American Right</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2009), 286.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Натаниэл Бранден, «Судный день: мои годы с Айн Рэнд» (Nathaniel Branden, <emphasis>Judgment Day: My Years with Ayn Rand</emphasis>, Boston: Houghton Mifflin, 1989), 235–256.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>При жизни Галамбош так и не опубликовал давно обещанную поклонникам книгу, поэтому мое краткое содержание его теории составлено по моим же подробным записям, сделанным на занятиях курса V-50, а также с помощью буклетов формата 7,5×12,5 см, озаглавленных «Рывок к свободе» (<emphasis>Thrust for Freedom</emphasis>), которые Галамбош издавал, нумеровал последовательно и включал в текст определения, процитированные здесь. В 1999 году правопреемники Галамбоша выпустили первый том сочинения <emphasis>Sic Itur Ad Astra </emphasis>(«Путь к звездам») – 924-страничное издание <emphasis>Universal Scientific Publications Company Inc</emphasis>. Галамбош мечтал стать космическим предпринимателем и возить клиентов на Луну. Он считал, что для реализации этой мечты сфера космических исследований должна быть передана в частную собственность, а это значит, что и в обществе в целом должна господствовать частная собственность.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Этот латинский девиз запечатлен на табличке, помещенной у Панамского канала, и служит девизом самого сооружения: «Aperire Terram Gentibus».</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Людвиг фон Мизес, «Человеческая деятельность» (Ludwig von Mises, <emphasis>Human Action</emphasis>, 3rd ed., Chicago: Contemporary Books, 1966), 2.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Ни то, ни другое никогда не публиковалось, и у меня нет ни малейшего желания когда-либо обнародовать их.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Фридрих А. фон Хайек, «Конституция свободы» (Friedrich A.von Hayek, <emphasis>The Constitution of Liberty</emphasis>, Chicago: Unversity of Chicago Press, 1960) и «Дорога к рабству» (<emphasis>The Road to Serfdom</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 1944); Генри Хэзлитт, «Экономика за один урок» (Henry Hazlitt, <emphasis>Economics in One Lesson</emphasis>, New York: Harper and Brothers, 1946); Милтон Фридман, «Свобода выбора» (Milton Friedman, <emphasis>Free to Choose: A Personal Statement</emphasis>, New York: Harcourt Brace Jovanovich, 1980).</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Мизес, «Человеческая деятельность», 860.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Фримен Дайсон, «Один из миллиона», обзор в «Разоблачение! Экстрасенсорное восприятие, телекинез и прочая псевдонаука» Джорджа Чарпака и Анри Броша, пер. Барта К. Холленда (Georges Charpak, Henri Broch, <emphasis>Debunked! ESP, Telekinesis and Other Pseudoscience</emphasis>, trans. Bart K. Holland, New York Review of Books 51, no 5, March 25, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Здесь я перефразирую реплику из фильма <emphasis>Religulous </emphasis>комика Билла Мара, который произносит этот довод гораздо смешнее, чем я.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Пер. Н. А. Зубченко, О. Л. Тиходеева, М. Шифман. – Прим. пер.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Кевин Р. Фостер и Ханна Кокко, «Эволюция суеверного и подобного суеверному поведения» (Kevin R. Foster and Hanna Kokko, “The Evolution of Superstitious and Superstition-Like Behaviour”, <emphasis>Proceedings of the Royal Society </emphasis>B 276, no. 1654, 2009), 31–37.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>У. Д. Гамильтон, «Эволюция альтруистического поведения» (William D. Hamilton, “The Evolution of Altruistic Behaviors”, <emphasis>American Naturalist </emphasis>97, 1963), 354–356; Гамильтон, «Генетическая эволюция социального поведения» (Hamilton, “The Genetical Evolution of Social Behavior”, <emphasis>Journal of Theoretical Biology </emphasis>7, no. 1, 1964), 1–52.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Наука добра и зла» (Michael Shermer, <emphasis>The Science of Good and Evil</emphasis>, New York: Times Books, 2003); Шермер, «Рыночный разум» (Shermer, <emphasis>The Mind of the Market</emphasis>, New York: Times Books, 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Фостер и Кокко начинают с формулы, несколько отличающейся от моей – pb&gt;c, – согласно которой вера сохраняется, когда вероятность (р) пользы (b) выше, чем затраты (с). Например, вера в то, что шорох в траве – сигнал приближения опасного хищника, тогда как на самом деле это лишь ветер, не сопровождается большими затратами, а вот вера в то, что опасный хищник – на самом деле ветер, может стоить животному собственной жизни. Как отмечают Фостер и Кокко, мы крайне слабы в оценке таких вероятностей (р). Поскольку затраты (с) на веру в то, что шорох в траве – это опасный хищник, тогда как это всего лишь ветер, сравнительно низки по сравнению с обратным случаем, то отбор, способствующий вере в то, что большинство паттернов реальны, оказывается более выгодным (b).</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Б. Ф. Скиннер, «Суеверия у голубей» (B. F. Skinner, “Superstition in the Pigeon”, <emphasis>Journal of Experimental Psychology </emphasis>38, 1948), 168–172.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Коити Оно, «Суеверное поведение у людей» (Koichi Ono, “Superstitious Behavior in Humans”, <emphasis>Journal of the Experimental Analysis of Behavior </emphasis>47, 1987), 261–271.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Чарльз Катания и Дэвид Каттс, «Экспериментальный контроль суеверной реакции у людей» (Charles Catania and David Cutts, “Experimental Control of Superstitious Responding in Humans”, <emphasis>Journal of the Experimental Analysis of Behavior </emphasis>6, no. 2, 1963), 203–208.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Конрад Лоренц, «Агрессия» (Konrad Lorenz, <emphasis>On Agression</emphasis>, trans. Marjorie Kerr Wilson, New York: Harcourt, Brace and World, 1966).</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Эдвард А. Вестермарк, «История брака у людей» (Edvard A. Westermarck, <emphasis>The History of Human Marriage</emphasis>, 5th ed., London: Macmillan, 1921); Стивен Пинкер, «Как работает разум» (Steven Pinker, <emphasis>How the Mind Works</emphasis>, New York: W. W. Norton, 1997).</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Нико Тинберген, «Исследование инстинкта» (Niko Tinbergen, <emphasis>The Study of Instinct</emphasis>, New York: Oxford University Press, 1951).</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Винсент де Гардель и Сид Куйдер, «Взаимодействие пространственных частот и визуального осознания при обработке информации о лицах» (Vincent de Gardelle and Sid Kouider, “How Spatial Frequencies and Visual Awareness Interact During Face Processing”, <emphasis>Psychological Science</emphasis>, November 2009, 1–9, http://pss.sagepub.com/content/early/2009/11/11/0956797609354064.full.pdf+html). `Несколько нестандартный взгляд, согласно которому узнавание лиц не сопровождается холистической обработкой информации о них, см. в недавнем исследовании: Ярослав Конар, Патрик Дж. Беннетт и Эллисон Б. Секулер, «Холистическая обработка не коррелирует с точностью идентификации лиц» (Yaroslav Konar, Patrick J. Bennett and Allison B. Sekuler, “Holistic Processing Is Not Correlated with Face-Identification Accuracy”, Psychological Science, December 2009, http://pss.sagepub.com/content/early/2009/12/16/0956797609356508.full). `В одной статье, опубликованной незадолго до выхода данной книги из печати, высказано мнение, что непривычный вид перевернутых лиц вызван изменением освещения, направленного сверху вниз или снизу вверх, в итоге на перевернутых чертах тень лежит иначе, чем на лице в целом. См. Зинобиа Талати, Джиллиан Родс и Линда Джеффри, «Так видно, а так – нет: свет, пролитый на иллюзию Тэтчер» (Zenobia Talati, Gillian Rhodes and Linda Jeffrey, “Now You See It, Now You Don’t: Shedding Light on the Thatcher Illusion”, <emphasis>Psychological Science</emphasis>, January 2010, http://pss.sagepub.com/content/early/2010/01/08/0956797609357854.full).</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Бенджамин Либет, «Подсознательная инициатива мозга и роль осознанной воли в преднамеренных действиях» (Benjamin Libet, “Unconscious Cerebral Initiative and the Role of Conscious Will in Voluntary Action”, <emphasis>Behavior and Brain Science </emphasis>8, 1985), 529–566.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Иренеус Айбль-Айбесфельдт, «Этология: биология поведения» (Irenaus Eibl-Eibesfeldt, <emphasis>Ethology: The Biology of Behavior</emphasis>, trans. Erich Kinghammer, New York: Hold, Rinehart and Winston, 1970).</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Пол Экман, «Психология эмоций» (Paul Ekman, <emphasis>Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to Improve Communication and Emotional Life</emphasis>, New York: Times Books, 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>С. Вернер и Х. Элке, «О функции предупреждающей окраски: черно-желтый рисунок препятствует нападению неопытных домашних кур» (S. Werner and H. Elke, “On the Function of Warning Coloration: A Black and Yellow Pattern Inhibits Prey-Attack by Naive Domestic Chicks”, <emphasis>Behavior Ecology and Sociobiology </emphasis>16, 1985), 249.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Д. В. Пфенниг, У. Р. Харкомб и К. С. Пфенниг, «Частотно-зависимая бейтсовская мимикрия» (D. W. Pfennig, W. R. Harcombe and K. S. Pfennig, “Frequency-Dependent Batesian Mimicry”, <emphasis>Nature </emphasis>410, no. 323, March 15, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>В. Суржик и Х. С. Берг, «Рецепторная чувствительность при бактериальном хемотаксисе» (V. Sourjik and H. C. Berg, “Receptor Sensitivity in Bacterial Chemotaxis”, <emphasis>Proceedings of the National Academy </emphasis>of Science 99, no. 1, January 8, 2002), 123–127.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Нико Тинберген, «Поведение животных» (Niko Tinbergen, <emphasis>Animal Behavior</emphasis>, New York: Time Inc., 1963).</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Дейрдре Барретт, «Сверхнормальные раздражители: как первичные побуждения выходят за пределы своего эволюционного назначения» (Deirdre Barrett, <emphasis>Supernormal Stimuli: How Primal Urges Overran Their Evolutionary Purpose</emphasis>, New York: W. W. Norton, 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Там же, 41.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Там же, 122.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Р. В. Экслайн и Л. С. Уинтер, «Привязанность и взаимный пристальный взгляд у пар» (R. V. Exline and L. C. Winter, <emphasis>Affection Relations and Mutual Gaze in Dyads, in Affect, Cognition and Personality: Empirical Studies</emphasis>, ed. Silvan S. Tonkin and Carroll E. Inyard, New York: Springer, 1965).</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Дж. Б. Роттер, «Обобщенные прогнозы для внутреннего контроля по сравнению с внешним контролем подкрепления» (J. B. Rotter, “Generalized Expectancies for Internal Versus External Control of Reinforcement”, <emphasis>Psychological Monographs </emphasis>80, no. 1, 1966), 1–28.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Дж. Н. Маршалл и др., «Пятифакторная модель личности как основа для исследований личностного здоровья» (G. N. Marshall et al., “The Five Factor Model of Personality as a Framework for Personality-Health Research”, <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology </emphasis>67, no. 2, August 1994), 278–286. Тобасик и Дж. Милфорд, «Вера в паранормальные явления: разработка оценочного инструмента и последствия для функционирования личности» (Tobacyk and G. Milford, “Belief in Paranormal Phenomena: Assessment Instrument Development and Implications for Personality Functioning”, <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology </emphasis>44, no. 5, May 1983), 1029–1037.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Бронислав Малиновский, «Магия, наука и религия» (Bronislaw Malinowski, <emphasis>Magic, Science and Religion</emphasis>, New York: Doubleday, 1954), 139–140.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Почему люди верят в удивительное: псевдонаука, суеверия и прочая путаница нашего времени» (Michael Shermer, <emphasis>Why People Believe Weird Things: Pseudoscience, Superstition and Other Confusions of Our Times</emphasis>, New York: W. H. Freeman, 1997), 295–296.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Ссылка на эти исследования приведена в Дженнифер Э. Уитсон и Адам Д. Галински, «Утрата контроля усиливает восприятие иллюзорного паттерна» (Jennifer A. Whitson and Adam D. Galinsky, “Lacking Control Increases Illusory Pattern Perception”, <emphasis>Science </emphasis>322, October 3, 2008), 115–117.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Сюзан Блэкмор и Рейчел Мур, «Увиденное нечто: зрительное распознавание и вера в паранормальное» (Susan Blackmore and Rachel Moore, “Seeing Things: Visual Recognition and Belief in the Paranormal”, <emphasis>European Journal of Parapsychology </emphasis>10, 1994), 91–103.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Й. Муш и К. Эренберг, «Ошибочная оценка вероятности, когнитивные способности и вера в паранормальное» (J. Musch and K. Ehrenberg, “Probability Misjudgement, Cognitive Ability and Belief in the Paranormal”, <emphasis>British Journal of Psychology </emphasis>93, no. 2, May 2002), 169–177; Питер Браггер, Теодор Ландис и Марианна Регар, «Эффект овец и коз» при избегании повторов: экстрасенсорное восприятие как эффект субъективной вероятности?» (Peter Brugger, Theodor Landis and Marianne Regard, «A “Sheep-Goat Effect” in Repetition Avoidance: Extra-Sensory Perception as an Effect of Subjective Probability?», <emphasis>British Journal of Psychology </emphasis>81, 1990), 455–468.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Уитсон и Галински, «Утрата контроля усиливает восприятие иллюзорного паттерна».</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Сатоси Канадзава, «Результат или ожидания? Предшественники спонтанной каузальной атрибуции» (Satoshi Kanazawa, “Outcome or Expectancy? Antecedent of Spontaneous Causal Attribution”, <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin </emphasis>18, no. 6, 1992), 659–668; Б. Вайнер, «“Спонтанное” каузальное мышление» (B. Weiner, «“Spontaneous” Causal Thinking», <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>97, no. 1, 1985), 74–84; Х. Х. Келли, «Атрибуция в социальном взаимодействии» (H. H. Kelley, <emphasis>Attribution in Social Interaction</emphasis>, Morristown, N. J.: General Learning Press, 1971).</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Д. Л. Гамильтон и С. Дж. Шерман, «Восприятие отдельных личностей и групп» (D. L. Hamilton and S. J. Sherman, “Perceiving Persons and Groups”, <emphasis>Psychological Review </emphasis>103, no. 2, 1996), 335–355.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Итог этим и многим другим исследованиям подведен в последней книге Эллен Лангер «Против часовой стрелки: осознанное здоровье и сила возможности» (Ellen Langer, <emphasis>Counterclockwise: Mindful Health and the Power of Possibility</emphasis>, New York: Ballantine Books, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Ассоциация лечения и воспитания детей с проблемами привязанности, http://www.ATTACh.org.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Джин Мерсер, Ларри Сарнер и Линда Роса, «Терапия привязанности в суде: мучения и смерть Кэндас Ньюмейкер» (Jean Mercer, Larry Sarner and Linda Rosa, <emphasis>Attachment Therapy on Trial: The Torture and Death of Candace Newmaker</emphasis>, New York: Praeger, 2003). См. также сайт защитников детей, подвергающихся терапии, http://www.ChildrenInTherapy.org.</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Концепция агентичности отчасти выведена из того, что философ Дэниел Деннет называет <emphasis>интенциональной установкой</emphasis>, при помощи которой мы предсказываем действия окружающих на основании наших представлений об их намерениях, хотя я развил эту мысль. Деннет объясняет свою концепцию так: «Сначала решаешь обратиться к объекту, поведение которого предстоит предсказывать как рациональную силу, или агенту; затем определяешь, какие убеждения должен иметь этот агент, учитывая его место в мире и цель. Затем выясняешь, какими должны быть его желания, исходя из тех же соображений, и наконец предсказываешь, как этот рациональный агент будет действовать ради достижения своих целей в свете своих убеждений. Непродолжительные практические рассуждения на основании выбранной совокупности убеждений и желаний дают решение о том, как должен действовать данный агент; так мы и предсказываем, как этот агент поступит». Дэниел Деннет, «Интенциональная установка» (Daniel Dennett, <emphasis>The Intentional Stance</emphasis>, Cambridge, Mass.: MIT Press, 1987).</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Впервые я представил свою концепцию агентичности в своей июньской колонке в журнале <emphasis>Scientific American</emphasis>, 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Брюс М. Худ, «Сверхчувство: почему мы верим в невероятное» (Bruce M. Hood, <emphasis>Supersense: Why We Believe in the Unbelievable</emphasis>, New York: Harper Collins, 2009), x.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Там же, 183.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Там же, 213.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Там же, 214.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Там же, 247–248.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Майкл Э. Персингер, «Нейропсихологические основы веры в Бога» (Michael A. Persinger, <emphasis>Neuropsychological Bases of God Beliefs</emphasis>. New York: Praeger, 1987).</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Первый раз этот цикл вышел в эфир в 2000–2001 годах. Отрывки из него можно найти на YouTube по ключевым словам <emphasis>Michael Shermer</emphasis>.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Этот отрывок о Майкле Персингере и моем участии в его эксперименте можно увидеть по адресу http://www.youtube.com/watch?v=nCVzz96zKA0.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Джон Ронсон, «Люди, которые пристально смотрят на коз» (Jon Ronson, <emphasis>The Men Who Stare at Goats</emphasis>, London: Picador, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Эту и другие удивительные зрительные и слуховые иллюзии можно увидеть в моей TED-беседе, размещенной на сайте http://www.skeptic.com/ в рубрике «Скептицизм для начинающих». Есть целые веб-страницы, посвященные поиску читающихся наоборот стихов и отдельных слов в песнях и речах, например http://reversespeech.com/.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Слуховой прайминг и иллюзии такого типа изучала в Калифорнийском университете в Сан-Диего психолог Дайана Дойч. Например, повторение записанного на закольцованной пленке двусложного слова вызывает в голове у разных людей различные слова и фразы, зачастую зависящие от того, о чем эти люди думают, слушая повторяющиеся слоги. Дайана Дойч, «Музыкальные иллюзии», в «Энциклопедии нейробиологии» (Diana Deutsch, <emphasis>Musical Illusions, Encyclopedia of Neuroscience</emphasis>, ed. Larry R..Squire, Boston: Elsevier, 2009), 5:1159–1167.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Петер Суэдфельд и Джейн С. П. Моусллин, «Ощущаемое присутствие в необычном окружении» (Peter Suedfeld and Jane S. P. Mocellin, “The Sensed Presence in Unusual Environment”, <emphasis>Environment and Behavior </emphasis>19, no. 1, January 1987), 33–52.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>Полный текст поэмы с пояснениями находится по адресу http://www.bartleby.com/201/1.html.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Джон Гайгер, «Фактор третьего: секрет выживания в экстремальных условиях» (John Geiger, <emphasis>The Third Man Factor: The Secret of Survival in Extreme Environments</emphasis>, New York: Weinstein Books, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Процитировано там же, 84–85. Изначально рассказано в Чарльз О. Линдберг, «33 часа до Парижа» (Charles A. Lindbergh, “33 Hours to Paris”, <emphasis>Saturday Evening Post</emphasis>, June 6, 1953) и Линдберг, <emphasis>Дух Сент-Луиса </emphasis>(Lindbergh, <emphasis>The Spirit of St. Louis</emphasis>, New York: Charles Scribner’s Sons, 1953).</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Райнхольд Месснер и Хорст Хефлер, «Герман Буль: бескомпромиссный альпинизм» (Reinhold Messner and Horst Hofler, <emphasis>Hermann Buhl: Climbing Without Compromise</emphasis>, Seattle: The Mointaineers, 2000), 150.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Гайгер, «Фактор третьего», 175–176.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Уильям Лэрд Маккинли, «Последнее плавание «Карлука»: мемуары пережившего арктическую катастрофу» (William Laird McKinlay, <emphasis>The Last Voyage of the Karluk: A Survivor’s Memoir of Arctic Disaster</emphasis>, New York: St. Martin’s Press, 1976), 57.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Джеймс Аллан Чейн, «Ощущаемое присутствие в экстремальных условиях: рецензия на «Фактор третьего» (James Allan Cheyne, “Sensed Presences in Extreme Contexts: A Review of The Third Man Factor”, <emphasis>Skeptic </emphasis>15, no. 2, 2009), 68–71.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Итоговый рейтинг таков: (8) триатлон на Гавайях Hawaii Ironman Triathlon, (7) сверхмарафон Бэдуотер, кросс по пересеченной местности на 235 км, (6) состязание в плавании на 40 км La Traversee Internationale, (5) cостязания в условиях дикой природы Raid Gauloises, (4) состязания лучших рейнджеров американской армии, (3) гонки на собачьих упряжках Iditarod, (2) кругосветные состязания одиночных экипажей яхт Vendee Globe, (1) велосипедные гонки Race Across America.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Об этих и многих других впечатлениях я рассказал в книге «Race Across America: муки и радости самой продолжительной и трудной в мире велосипедной гонки» (Michael Shermer, <emphasis>Race Across America: The Agonies and Glories of the World’s Longest and Cruelest Bicycle Race</emphasis>, Waco, Tex.: WRS Publishing, 1993).</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Дэниел Койл, «То, что не убивает меня, делает меня страннее» (“Daniel Coyle, That Which Does Not Kill Me Makes Me Stranger”, <emphasis>New York Times</emphasis>, February 5, 2006, http://nytimes.com/2006/02/05/sports/playmagazine/05robicpm.html.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Райан Хадсон, «Iditarod: галлюцинации – не только горящий человек» (Ryan Hudson, “Iditarod, More Hallucinations Than Burning Man”, <emphasis>SB Nation</emphasis>, March 16, 2010, http://www.sbnation.com/2010/3/16/1376103/iditarod-hallucination-2010-lance-mackey-newton-marshall.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Лью Фридмен, <emphasis>Anchorage Daily News</emphasis>, 19 марта 1993 года, процитировано на http://www.helpsleddogs.org/remarks-mushermistreatingdogs.htm#hallucinate.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Сэмюэл М. Макклюр, Дэвид А. Лейбсон, Джордж Левенстайн, Джонатан Д. Коэн, «Обособленные нейронные системы оценивают незамедлительное и отсроченное денежное вознаграждение» (Samuel M. McClure, David I. Laibson, George Loewenstein, Jonathan D. Cohen, “Separate Neural Systems Value Immediate and Delayed Monetary Rewards”, <emphasis>Science </emphasis>306, no. 5695, October 15, 2004), 503–507.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Антонио Р. Дамасио, «Ошибка Декарта: эмоции, разум и человеческий мозг» (Antonio R. Damasio, <emphasis>Descartes’ Error: Emotion, Reason and the Human Brain</emphasis>, New York: Putnam, 1994); Эллин Питерс и Пол Слович, «Побудительные причины действия: аффективная и аналитическая обработка информации на выбор» (Ellen Peters and Paul Slovic, “The Springs of Action: Affective and Analytical Information Processing in Choice”, <emphasis>Personality and Social Psucjological Bulletin </emphasis>26, no. 12, December 2000, 1465–1475; Джон Элстер, «Улисс и сирены: исследования рациональности и иррациональности» (Jon Elster, <emphasis>Ulysses and the Sirens: Studies in Rationality and Irrationality</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1979); Рой Ф. Баумайстер, Тодд Ф. Хэзертон, Дайанн М. Тайс, «Теряя контроль: как и почему люди теряют способность владеть собой» (Roy F. Baumeister, Todd F. Heatherton and Dianne M. Tice, <emphasis>Losing Control: How and Why People Fail at Self-Regulaton</emphasis>, San Diego: Academic Press, 1994); Джордж Левенстайн, «Из-под контроля: висцеральное влияние на поведение» (George Loewenstein, “Out of Control: Visceral Influences on Behavior”, <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes </emphasis>65, no. 3, March 1996), 272–292; Джордж Ф. Левенстайн и Дженнифер Лернер, «Роль аффекта в принятии решений» (George F. Loewenstein and Jennifer Lerner, <emphasis>The Role of Affect in Decision Making, in Handbook of Affective Sciences</emphasis>, ed. R. J. Davidson, K. R. Scherer and H. H. Goldsmith, New York: Oxford University Press, 2003), 619–642.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Энди Кларк, «Укрупнение разума: воплощение, действие, когнитивное расширение» (Andy Clark, Supersizing the Mind: <emphasis>Embodiment, Action and Cognitive Extension</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Питер Браггер и Кристина Моор, «Вне тела, но не вне разума» (Peter Brugger and Christine Mohr, “Out of the Body, but Not Out of Mind”, <emphasis>Cortex </emphasis>45, 2009), 137–140.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Э. Ньюберг, Ю.Д’Аквили, В. Раузе, «Тайна Бога и наука о мозге» (A. Newberg, E.D’Aquili and V. Rause, <emphasis>Why God Won’t Go Away</emphasis>, New York: Ballantine Books, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>В. С. Рамачандран и Эрик Л. Альтшулер, «Использование зрительной обратной связи, особенно зеркальной, в восстановлении функций мозга» (V. S. Ramachandran and Eric L. Altschuler, “The Use of Visual Feedback, in Particular Mirror Visual Feedback, in Restoring Brain Function”, <emphasis>Brain </emphasis>132, no. 7, 2009), 1693–1710.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>TED-беседу Рамы об этих исследованиях можно посмотреть по следующему адресу: http://www.ted.com/talks/vilayanur_ramachandran_on_your_mind.html.</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Майкл Газзанига, «Этический мозг» (Michael Gazzaniga, <emphasis>The Ethical Brain</emphasis>, New York: Dana Press, 2005), 150.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Ричард Докинз, «Рассказ предка: паломничество на зарю эволюции» (Richard Dawkins, <emphasis>The Ancestor’s Tale: A Pilgrimage to the Dawn of Evolution</emphasis>, New York: Houghton Mifflin, 2004), 551–552.</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Нейробиологии посвящено множество превосходных книг. Две сравнительно недавних, с которыми я часто сверяюсь, – Жозеф Леду, «Синаптическое я: как наш мозг становится тем, кто мы есть» (Joseph LeDoux, <emphasis>Synaptic Self: How Our Brains Become Who We Are</emphasis>, New York: Viking, 2002) и Кристоф Кох, «В поисках сознания: нейробиологический подход» (Christof Koch, <emphasis>The Quest for Consciousness: A Neurobiological Approach</emphasis>, Denver: Roberts and Company, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Габриэль Крейман, Ицхак Фрид и Кристоф Кох, «Однонейронные корреляты субъективного зрения в средней части височной доли человеческого мозга» (Gabriel Kreiman, Itzhak Fried and Christof Koch, “Single Neuron Correlates of Subjective Vision in the Human Medial Temporal Lobe”, <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences USA </emphasis>99, no. 12, June 11, 2002), 8378–8383.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Джеймс Олдс и Питер Милнер, «Положительное подкрепление, созданное электростимуляцией септальной и других областей мозга крыс» (James Olds and Peter Milner, “Positive Reinforcement Produced by Electrical Stimulation of Septal Area and Other Regions of Rat Brain”, <emphasis>Journal of Comparative and Physiological Psychology </emphasis>47, 1954), 419–427.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>М. Э. Олдс и Дж. Л. Фоубс, «Основа мотивации: исследования внутричерепной самостимуляции» (M. E. Olds and J. L. Fobes, “The Central Basis of Motivation: Intracranial Self-Stimulation Studies”, <emphasis>Annual Review of Psychology </emphasis>32, January 1981), 523–574; М. П. Бишоп, С. Т. Элдер и Р. Дж. Хит, «Внутричерепная самостимуляция у человека» (M. P. Bishop, S. T. Elder and R. G. Heath, “Intracranial Self-Stimulation in Man”, <emphasis>Science </emphasis>140, no. 3565, April 26, 1963), 394–396.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Мортен Крингельбах и Кент С. Берридж, ред. «Удовольствия мозга» (Morten Kringelback and Kent C. Berridge, eds., <emphasis>Pleasures of the Brain</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 10 января 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Питер Браггер и Кристина Моор, «Паранормальный разум: как исследование аномальных впечатлений и убеждений дает информацию когнитивной нейробиологии» (Peter Brugger and Christine Mohr, “The Paranormal Mind: How the Study of Anomalous Experiences and Beliefs May Inform Cognitive Neuroscience”, <emphasis>Cortex </emphasis>44, no. 10, November/December 2008), 1291–1298.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>П. Рид, Д. Уэйкфилд, Дж. Харрис, Дж. Перри, М. Селла и Э. Цаканикос, «Увиденные несуществующие события: влияние окружающих условий, шизотипичных симптомов и субклинических характеристик» (P. Reed, D. Wakefield, J. Harris, J. Parry, M. Cella and E. Tsakanikos, “Seeing Non-Existent Events: Effects of Environmental Conditions, Schizotypal Symptoms and Sub-Clinical Characteristics”, <emphasis>Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry </emphasis>39, no. 3, September 2008), 276–291.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Кристина Моор, Теодор Ландис, Питер Браггер, «Боковой семантический прайминг: модуляции, вызванные леводопой, семантическим расстоянием и магическими убеждениями участников» (Christine Mohr, Theodor Landis and Peter Brugger, “Lateralized Semantic Priming: Modulation by Levodopa, Semantic Distance and Participants’ Magical Beliefs”, <emphasis>Neuropsychiatric Disease and Treatment </emphasis>2, no. 1, March 2006), 71–84.</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Питер Крумменахер, Кристина Моор, Хэлен Хейкер и Питер Браггер, «Допамин, вера в паранормальные явления и распознавание значимых раздражителей» (Peter Krummenacher, Christine Mohr, Helene Haker and Peter Brugger, “Dopamine, Paranormal Belief and the Detection of Meaningful Stimuli”, <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience </emphasis>22, no. 8, August 2010), 1–12.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Дж. К. Сименс и Ч. Р. Янг, «Основные функции и механизмы допаминовой модуляции в префронтальной коре» (J. K. Seamans and C. R. Yang, “The Principal Features and Mechanisms of Dopamine Modulation in the Prefrontal Cortex”, <emphasis>Progress in Neurobiology </emphasis>74, no. 1, September 2004), 1–58.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Карл Саган, «Драконы Эдема» (Carl Sagan, <emphasis>The Dragons of Eden: Speculations on the Evolution of Human Intelligence</emphasis>, New York: Ballantine Books, 1977).</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>П. Браггер, А. Гамма, Р. Мури, М. Шефер и К. И. Тейлор, «Функциональная асимметрия полушарий и вера в экстрасенсорное восприятие: о “нейропсихологии веры”» (P. Brugger, A. Gamma, R. Muri, M. Shafer and K. I. Taylor, “Functional Hemipsheric Asymmetry and Belief in ESP: Towards a “Neuropsychology of Belief”», <emphasis>Perceptual and Motor Skills </emphasis>77, no. 3, December 1993), 1299–1308.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>Там же, 1299.</p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 13 января 2010 года. См. также Андреа Мари Кушевски, «Генетика креативности: непрогнозируемое накапливание безумия» (Andrea Marie Kuszewski, “The Genetics of Creativity: A Serendipitous Assemblage of Madness”, <emphasis>METODO Working Papers</emphasis>, no. 58, 2009), http://ssrn.com/abstract=1393603.</p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Анна Абрахам, Сабина Виндманн, Ирене Даум и Онур Гюнтюркюн, «Концептуальное расширение и творческая образность как функция психотицизма» (Anna Abraham, “Sabine Windmann, Irene Daum and Onur Gunturkun, Conceptial Expansion and Creative Imagery as a Function of Psychoticism”, <emphasis>Cosciousness and Cognition </emphasis>14, no. 3, September 2005), 520–534.</p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 13 января 2010 года.</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Кэри Муллис, «Танцы голышом в поле разума» (Kary Mullis, <emphasis>Dancing Naked in the Mind Field</emphasis>, New York: Random House, 1998), 5.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Заканчивая эту главу, я увидел Кэри во время конференции TED 2010 и попросил у него разрешения включить в текст наш разговор, на что он охотно согласился, добавив, что мой скептицизм ничуть не нарушил его уверенность в собственных убеждениях!</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «В тени Дарвина: жизнь и наука Альфреда Рассела Уоллеса» (Michael Shermer, <emphasis>In Darwin’s Shadow: The Life and Science of Alfred Russel Wallace</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Специалист по истории науки Ричард Милнер предлагает этот фрагмент из Уоллеса применительно к Муллису: «Альфред Рассел Уоллес, великий викторианский натуралист и эволюционист, написал в своей работе «В защиту спиритуализма» (1874 год), что в действительности «чистый сухой воздух Калифорнии» известен способностью вызывать «яркие и… поразительные явления». См. Ричард Милнер, «Вселенная Дарвина: эволюция от А до Я» (Richard Milner, <emphasis>Darwin’s Universe: Evolution from A to Z</emphasis>, Berkeley: University of California Press, 2009), 309–310. Разумеется, фильтры паттернов в мозге должны действовать в той или иной среде, и как урожденный калифорниец, прочно обосновавшийся в Лос-Анджелесе, я могу свидетельствовать, что это на самом деле «лала-лэнд» (место измененного состояния сознания).</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>М. А. Поснер и Дж. Дж. Диджироламо, «Управляющее внимание: конфликт, выявление цели и когнитивный контроль» (M. I. Posner and G. J. DiGirolamo, “Executive Attention: Conflict, Target Detection and Cognitive Control”, in <emphasis>The Attentive Brain</emphasis>, ed. Raja Parasuraman, Cambridge, Mass.: MIT Press, 1998).</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>Ч. С. Картер, Т. С. Брейвер, Д. М. Барч, М. М. Ботвиник, Д. Нолл и Дж. Д. Коэн, «ППК, выявление ошибок и наблюдение за результативностью онлайн» (C. S. Carter, T. S. Braver, D. M. Barch, M. M. Botvinick, D. Noll and J. D. Cohen,“ Anterior Cingulate Cortex, Error Detection and the Online Monitoring of Performance”, <emphasis>Science </emphasis>280, no. 5364, 1998), 747–749.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Дэниел Х. Маталон, Каспер В. Йоргенсен, Брайан Дж. Роача и Джудит М. Форда, «Неудачи выявления ошибок при шизофрении» (Daniel H. Mathalon, Kasper W. Jorgensen, Brian J. Roacha and Judith M. Forda, “Error Detection Failures in Schizophrenia”, <emphasis>International Journal of Psychophysiology </emphasis>73, no. 2, August 2009), 109–117. Хотя данные авторов показали снижение выявления ошибок у шизофреников по сравнению со здоровыми участниками, авторы не выявили снижения активности ППК у пациентов с шизофренией. Некоторые нейробиологи считают, что ППК участвует во многих видах когнитивной деятельности, но не в выявлении ошибок. См. М. Ф. Рашуорт, М. Э. Уолтон, С. У. Кеннерли и Д. М. Баннермен, «Установки срабатывания и решения в медиальной фронтальной коре» (M. F. Rushworth, M. E. Walton, S. W. Kennerley, D. M. Bannerman, “Action Sets and Decisions in the Medial Frontal Cortex”, <emphasis>Trends in Cognitive Science </emphasis>8, no. 9, September 2004), 410–417; М. Ф. Рашуорт, Т. Е. Беренс, П. Х. Рудбек, М. Э. Уолтон, «Контрастирующие роли поясной и орбитофронтальной коры в решениях и социальном поведении» (M. F. Rushworth, T. E. Behrens, P. H. Rudebeck and M. E. Walton, “Contrasting Roles for Cingulate and Orbitofrontal Cortex in Decisions and Social Behaviour”, <emphasis>Trends in Cognitive Science </emphasis>II, no. 4, April 2007), 168–176.</p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Пол Блум, «Дитя Декарта» (Paul Bloom, <emphasis>Descartes’ Baby: How the Science of Child Development Explains What Makes Us Human</emphasis>, New York: BasicBooks, 2004). См. также Пол Блум, «Как работает удовольствие: новые научные сведения о том, почему нам нравится то, что нам нравится» (Paul Bloom, <emphasis>How Pleasure Works: The New Science of Why We Like What We Like</emphasis>, New York: W. W. Norton, 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>«Прирожденные дуалисты: беседа с Полом Блумом» (“Natural-Born Dualists: A Talk with Paul Bloom”, <emphasis>Edge Foundation Inc</emphasis>., May 13, 2004, http://www.edge.org/3rd_culture/bloom04/bloom04_index.html.</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Оливер Сакс, «Человек, который принял свою жену за шляпу» (Oliver Sacks, <emphasis>The Man Who Mistook His Wife for a Hat and Other Clinical Tales</emphasis>, New York: Summit Books, 1985).</p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>Сакс описывает эти и другие галлюцинации и дает их причинные объяснения в своей TED-беседе, размещенной здесь: http://www.ted.com/talks/oliver_sacks_what_hallucination_reveals_about_our_minds.html.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Хэлен Л. Галлахер и Кристофер Д. Фрит, «Функциональная визуализация “теории сознания”» (Helen L. Gallagher, Christopher D. Frith, «Functional Imaging of “Theory of Mind”», <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>7, no.2, February 2003), 77–83.</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>Джакомо Риццолатти, Лучано Фадига, Витторио Галлезе и Леонардо Фогасси, «Премоторная кора и распознавание двигательных действий» (Giacomo Rizzolatti, Luciano Fadiga, Vittorio Gallese and Leonardo Fogassi, “Premotor Cortex and the Recognition of Motor Actions”, <emphasis>Cognitive Brain Research </emphasis>3, no. 2, March 1996), 131–141.</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Л. Фогасси, П. Ф. Феррари, Б. Гезирих, С. Роцци, Ф. Керси и Дж. Риццолатти, «Теменная доля: от организации действия до понимания намерения» (L. Fogassi, P. F. Ferrari, B. Gesierich, S. Rozzi, F. Chersi, G. Rizzolatti, “Parietal Lobe: From Action Organization to Intention Understanding”, <emphasis>Science </emphasis>308, no. 5722, April 29, 2005), 662–667; В. Галлезе, Л. Фадига, Л. Фогасси, Дж. Риццолатти, «Распознавание действия и премоторная кора» (V. Gallese, L. Fadiga, L. Fogassi, G. Rizzolatti, “Action Recognition in the Premotor Cortex”, <emphasis>Brain </emphasis>119, no. 2, 1996), 593–609.</p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>М. Иакобони, Р. П. Вудс, М. Брасс, Х. Беккеринг, Дж. С. Маццотта, Дж. Риццолатти, «Кортикальные механизмы подражания у человека» (M. Iacoboni, R. P. Woods, M. Brass, H. Bekkering, J. C. Mazziotta, G. Rizzolatti, “Cortical Mechanisms of Human Imitation”, <emphasis>Science </emphasis>286, no. 5449, December 24, 1999), 2526–2528: Дж. Риццолатти и Л. Крэгеро, «Система зеркальных нейронов» (G. Rizzolatti, L. Craighero, “The Mirror-Neuron System”, <emphasis>Annual Review of Neurosciance </emphasis>27, July 2004), 169–192.`Следует отметить, что деятельность, запечатленная при таких исследованиях фМРТ, – не то же самое, что записи деятельности отдельных нейронов в мозге обезьяны. Психолог из Гронингенского университета Кристиан Кейзерс объяснял: «Когда мы записываем сигналы нейронов у обезьян, мы действительно можем определить, что единственный нейрон участвует и в выполнении задачи, и в наблюдении за тем, кто выполняет эту задачу. При визуализации мы знаем, что внутри коробочки размерами 3х3х3 мм происходит активизация, вызванная действиями и визуальными образами. Однако эта коробочка содержит миллионы нейронов, поэтому нельзя знать наверняка, что это те же самые нейроны – возможно, просто их соседи». См. Ли Уайнермен, «Зеркало разума» (Lea Winerman, “The Mind’s Mirror”, <emphasis>Monitor on Psychology </emphasis>36, no. 9, October 2005), 48, http://www.apa.org/monitor/oct05/mirror.html.</p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>Витторио Галлезе и Элвин Голдмен, «Зеркальные нейроны и симуляционная теория телепатии» (Vittorio Gallese and Alvin Goldman, “Mirror Neurons and the Simulation Theory of Mind-Reading”, <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>2, no, 12, December 1998), 493–501.</p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Л. Фогасси, П. Ф. Феррари, Б. Гезирих, С. Роцци, Ф. Керси и Дж. Риццолатти, «Теменная доля: от организации действия до понимания намерения» (L. Fogassi, P. F. Ferrari, B. Gesierich, S. Rozzi, F. Chersi, G. Rizzolatti, “Parietal Lobe: From Action Organization to Intention Understanding”, <emphasis>Science </emphasis>308, no. 5722, April 29, 2005), 662–667.</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>Сэм Харрис, Самир А. Шет, Маркс С. Коэн, «Функциональная нейровизуализация веры, неверия и неопределенности» (Sam Harris, Sameer A. Sheth, Marks S. Cohen, “Functional Neuroimaging of Belief, Disbelief and Uncertainty”, <emphasis>Annals of Neurology </emphasis>63, 2007), 141–147.</p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Сэм Харрис, Джонас Каплан, Эшли Кьюриэл, Сюзан Букхеймер, Марко Иакобони и Марк Коэн, «Нейронные корреляты религиозной и нерелигиозной веры» (Sam Harris, Jonas Kaplan, Ashley Curiel, Susan Bookheimer, Marco Iacoboni, Mark Cohen, “The Neural Correlates of Religious and Nonreligious Belief”, <emphasis>PloS One </emphasis>4, no. 10, 2009), e0007272.</p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 23 декабря 2009 год.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Следует отметить, что есть все основания проявлять осторожность при экстраполяции исследований сканирования мозга – таких, как представленные в этой книге, особенно с применением фМРТ, – по ряду причин, в том числе пяти, которые я перечислил в статье для Scientific American Mind (Майкл Шермер, «Почему сканирование мозга заслуживает скептического отношения», Michael Shermer, “Why You Should be Skeptical of Brain Scans”, <emphasis>Scientific American Mind</emphasis>, October/November 2008, 67–71): (1) камера томографа – на редкость неестественное окружение, она вызывает клаустрофобию, голова участника исследований размещена таким образом, что движения невозможны; (2) при сканировании выявляется изменение потока крови, а не нейронная активность, а нейронное срабатывание на приток крови к этим участкам – замедленная реакция; (3) цвета на снимках мозга искусственные, они преувеличивают различия между активностью одного участка и других, окружающих его, а эти различия зачастую незначительны; (4) результаты исследований сканирования мозга – статистические компиляции по множеству участников, а не по мозгу одного человека; (5) участки мозга активизируются по различным причинам. Нейробиолог Рассел Полдрак объяснял мне: «Заманчиво иметь возможность взглянуть на какое-нибудь такое пятно и объявить: «А вот здесь у вас в мозге происходит то или это», тогда как на самом деле этот участок может выглядеть подсветленным, когда участвует в самых различных видах деятельности. Возьмем, к примеру, правую часть префронтальной коры, которая осветляется при выполнении почти любой трудной задачи. Один из способов воспринимать все это – мыслить масштабами сетей, а не модулей. Когда мы погружены в мысли о деньгах, нейронные сети нескольких разных участков особым образом взаимодействуют друг с другом. Так что префронтальная кора может быть задействована во множестве различных задач. Но при взаимодействии с другими сетями мозга она активизируется при участии в конкретной задаче, такой как размышления о деньгах».</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Эрик Лакс, «О том, как быть смешным: Вуди Аллен и комедия» (Eric Lax, <emphasis>On Being Funny: Woody Allen and Comedy</emphasis>, New York: Charterhouse, 1975), 208.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Гаррисон Кейллор, «Спутник дома и вдали от него – книга весьма хороших шуток» (Garrison Keillor, <emphasis>A Prairie Home Companion Pretty Good Joke Book</emphasis>, New York: Highbridhe Co., 2001), 13.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>«Компания Harris Poll выяснила, во что верят и во что не верят люди», Harris 2009, http://www.harrisinteractive.com. Эти результаты подтверждают результаты опроса Pew Forum, проведенного в 2007 году и показывающего, что 74 % американцев верят в существование рая, причем среди мормонов количество верующих оказалось наибольшим – 95 %, среди чернокожих протестантов, посещающих церковь, – 91 %, среди белых евангелических христиан – 86 %, среди мусульман (в том числе верующих в рай с 72 девственницами или без них) – 85 %. На другом конце спектра веры, если не считать атеистов, агностиков и мирян, всего 51 % индуистов, 46 % свидетелей Иеговы, 38 % иудеев и 36 % буддистов верят, что будут жить не только в своих домах (при всем уважении к Вуди Аллену), но и в неком неземном месте за пределами их тел. Примечательно, что во всех конфессиях только 59 % верят в ад, что опять-таки демонстрирует силу несбыточных мечтаний. U. S. Religions Landscape Survey, «Summary of Key Findings», Pew Forum on Religion&amp;Public Life, http://religions.pewforum.org/pdf/report2religious-landscape-study-key-findings.pdf (N=35,000). Наиболее удивительным результатом в опросе Pew Forum оказалось то, что 12 % атеистов и 18 % агностиков заявили, что верят в существование рая, и в полном соответствии с ошибкой эгоистичности несбыточных мечтаний еще меньше процент тех, кто верит в ад (10 % среди атеистов, 12 % среди агностиков)! Надежда умирает последней.</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>Хэлен Л. Галлахер и Кристофер Д. Фрит, «Функциональная визуализация “теории сознания”» (Helen L. Gallagher, Christopher D. Frith, “Functional Imaging of «Theory of Mind”», <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>7, no.2, February 2003), 77.</p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Две недавние книги, в которых применяется тот же набор данных – Дипак Чопра, «Жизнь после смерти» (Deepak Chopra, <emphasis>Life After Death: The Burden of Proof</emphasis>, New York: Harmony Books, 2006), и Динеш Д’Соуза «Жизнь после смерти» (Dinesh D’Souza, <emphasis>Life After Death: The Evidence</emphasis>, Washington, D. C.: Regnery Press, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Руперт Шелдрейк, «Новая наука о жизни: гипотеза формирующей причинности» (Rupert Sheldrake, <emphasis>A New Science of Life: The Hypothesis of Formative Causation</emphasis>, Los Angeles: J. P. Tarcher, 1981); Шелдрейк, «Настоящее прошлого: морфический резонанс и привычки природы» (Sheldrake, <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature</emphasis>, New York: Harper Collins, 1988).</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Руперт Шелдрейк, «Семь экспериментов, способных изменить мир: самоучитель по революционной науке» (Rupert Sheldrake, <emphasis>Seven Experiments that Could Change the World: A Do-It-Yourself Guide to Revolutionary Science</emphasis>, New York: Riverhead Books, 1995).</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Руперт Шелдрейк, «Ощущение, что на тебя смотрят, и другие аспекты расширенного разума» (Rupert Sheldrake, <emphasis>The Sense of Being Stared At And Other Aspects of the Extended Mind</emphasis>, New York: Crown, 2003). См. также сайт с протоколом экспериментов Шелдрейка, http://ww.sheldrake.org/experiments/olt/start.html и http://www.sheldrake.org/experiments/staring/staring_experiment.html. Документы Шелдрейка по этому исследованию, в которых приводятся результаты тысяч опытов, опубликованы в нескольких журналах и доступны в полнотекстовой версии по адресу http://www.sheldrake.org.</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>randomization/.</p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>1 Ричард Уайсмен и Мэрилин Шлитц, «Эффекты экспериментатора и удаленное обнаружение пристального взгляда» (Richard Wiseman and Marilyn Schlitz, “Experimenter Effects and the Remote Detection of Staring”, <emphasis>Journal of Parapsychology </emphasis>61, 1997), 197–207.</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>Следующие оценки были выведены мной на основании Journal of Consciousness Studies 12, no. 6, 2005, из открытых рецензий на статью «Шелдрейк и его критики: ощущение, будто на тебя пристально смотрят». Шелдрейк представил две статьи, которые прокомментировало четырнадцать рецензентов. Затем Шелдрейку было дано последнее слово в завершении статьи. Имена рецензентов, их принадлежность и мои оценки их реакции на статьи Шелдрейка приведены далее. Шкала от 1 до 5: 1 – критическое отношение, 2 – слабо выраженное критическое отношение, 3 – нейтральное отношение, 4 – слабо выраженное одобрительное отношение, 5 – одобрительное отношение. `Энтони Аткинсон, преподаватель психологии Даремского университета: 1.`Иэн Бейкер, аспирант отдела парапсихологии Кестлера, Эдинбург: 4.`Сюзан Блэкмор, внештатный преподаватель психологии Университета Западной Англии: 1.`Уильям Брауд, профессор, глобальные программы Института трансперсональной психологии: 5.`Джин Бернс, физик, основатель и редактор Journal of Consciousness Studies: 2.`Роджер Карпентер, лектор по глазодвигательной физиологии Кембриджского университета: 1.`Крис Кларк, внештатный преподаватель прикладной математики Университета Саутгемптона: 3.`Ральф Эллис, профессор философии Университета Кларка в Атланте: 1.`Дэвид Фонтана, внештатный преподаватель трансперсональной психологии в Университете Джона Мурса: 5.`Кристофер Френч, профессор психологии Лондонского университета: 2.`Дин Радин, Институт ноэтических наук, президент Парапсихологической ассоциации: 5.`Мэрилин Шлитц, ведущий исследователь Института ноэтических наук: 4.`Стефан Шмидт, Институт экологической медицины при университетском госпитале Фрайбурга: 2.`Макс Велманс, профессор психологии Лондонского университета: 3.</p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Руперт Шелдрейк, «Исследования ощущения, как будто на тебя пристально смотрят» (Rupert Sheldrake, “Research on the Feeling of Being Stared At”, <emphasis>Skeptical Inquirer</emphasis>, March/April 2000), 58–61.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Дэрил Дж. Бем и Чарльз Хонортон, «Существует ли пси? Воспроизводимые свидетельства аномального процесса передачи информации» (Daryl J. Bem and Charles Honorton, “Does Psi Exist? Replicable Evidence for an Anomalous Process of Information Transfer”, <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>115, 1994), 4–18.</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Рэй Хаймен, «Аномалия или артефакт? Комментарии к Бему и Хонортону» (Ray Hyman, “Anomaly or Artifact? Comments on Bem and Honorton”, <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>115, 1994), 19–24.</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Джули Милтон и Ричард Уайсмен, «Существует ли пси? Отсутствие воспроизведения аномального процесса передачи информации». (Julie Milton and Richard Wiseman, “Does Psi Exist? Lack of Replication of an Anomalous Process of Information Transfer”, <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>125, no. 4, July 1999), 387–391.</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Дэрил Дж. Бем, «Ответ Хаймену» (Daryl J. Bem, “Response to Hyman”, <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>15, no. 1, 1994), 25–27.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Приводится на веб-сайте Хамероффа http://www.quantumconsciousness.org/,</p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Информацию об этом фильме можно найти по адресу www.whatthebleep.com/.</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>Я слышал, что Гелл-Манн использовал этот термин в 1980-х годах, после того как прочел лекцию под тем же названием в Калтехе, с тех пор термин прижился. Поскольку Гелл-Манн удостоен Нобелевской премии в области квантовой физики, то имеет полное право выносить суждения по этим вопросам.</p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>Стюарт Хамерофф и Роджер Пенроуз, «Управляемое снижение квантовой когерентности в микротрубочках мозга: модель сознания» (Stuart Hameroff and Roger Penrose, “Orchestrated Reduction of Quantum Coherence in Brain Microtubules: A Model for Consciousness”, in <emphasis>Toward a Science of Consciousness – The First Tucson Discussions and Debates</emphasis>, ed. S. R. Hameroff, A. W. Kaszniak, and A. C. Scott, Cambridge, Mass.: MIT Press, 1996), 507–540.</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>Виктор Стенджер, «Квант подсознания» (Victor Stenger, <emphasis>The Unconscious Quantum: Metaphysics in Modern Physics and Cosmology</emphasis>, Buffalo, N. Y.: Prometheus Books, 1995).</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>Дж. Э. Уиннери и Э. М. Уиннери, «Потери сознания, вызванные ускорением: обзор 500 эпизодов» (J. E. Whinnery and A. M. Whinnery, “Acceleration-Induced Loss of Consciousness: A Review of 500 Episodes”, <emphasis>Archives of Neurology </emphasis>47, 1990), 746–776.</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>К. Огастен, «Околосмертный опыт с галлюцинациями» (K. Augustine, “Near-Death Experiences with Hallucinatory Features”, <emphasis>Journal of Near-Death Studies </emphasis>26, no. 1, 2007), 3–31.</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Дж. Э. Уиннери, «Психофизиологические корреляты потери бессознательного и околосмертного опыта» (J. E. Whinnery, “Psychophysiologic Correlates of Unconsciousness and Near-Death Experiences”, <emphasis>Journal of Near-Death Studies </emphasis>15, no. 4, 1997), 231–258.</p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>Дж. Э. Уиннери, «Методика симуляции вызванного перегрузками туннельного зрения» (J. E. Whinnery, “Technique for Simulating G-Induced Tunnel Vision”, <emphasis>Aviation and Space Environmental Medicine </emphasis>50, 1979), 1076.</p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Дэвид Э. Камингс, «Создал ли человек Бога? Ладит ли ваш духовный мозг с вашим мыслящим мозгом?» (David E. Comings, <emphasis>Did Man Create God? Is Your Spiritual Brain at Peace with Your Thinking Brain? </emphasis>Duarte, Calif.: Hope Press, 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>О. Бланке, С. Ортиге, Т. Лэндис и М. Зеек, «Нейропсихология: симуляция иллюзорного восприятия собственного тела» (O. Blanke, S. Ortigue, T. Landis and M. Seeck, “Neuropsychology: Simulating Illusory Own-body Perceptions”, <emphasis>Nature </emphasis>419, September 19, 2002), 269–270.</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>Ньюберг, Аквили, Раузе, «Тайна Бога и наука о мозге».</p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>Козимо Ургези, Сальваторе М. Альоти, Миран Скрап и Франко Фаббро, «Духовный мозг: избирательные поражения коры меняют самотрансценденцию человека» (Cosimo Urgesi, Salvatore M. Aglioti, Miran Skrap, Franco Fabbro, “The Spiritual Brain: Selective Cortical Lesions Modulate Human Self-Transcendence”, <emphasis>Neuron </emphasis>65, no. 3, 2010), 309–319.</p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>П. ван Ломмель, Р. В. Веес, В. Мейерс, И. Эльфферих, «Околосмертный опыт у переживших остановку сердца: перспективное исследование в Нидерландах» (P. V. Lommel, R. V. Wees, V. Meyers, and I. Elfferich, “Near-Death Experience in Survivors of Cardiac Arrest: A Prospective Study in the Netherlands”, <emphasis>Lancet </emphasis>358, no. 9298, 2001), 2039.</p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>Марк Крисплин, «Околосмертный опыт и медицинская литература» (Mark Crisplin, “Near-Death Experiences and the Medical Literature”, <emphasis>Skeptic </emphasis>14, no. 2, 2008), 14–15.</p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>Марлин Добкин де Риос, «Галлюциногены: кросс-культурная перспектива» (Marlene Dobkin de Rios, <emphasis>Hallucinogens: Cross-cultural Perspective</emphasis>, Albuquerque: University of New Mexico Press, 1984).</p>
  </section>
  <section id="n_174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>Ричард Страссмен, «ДМТ: молекула духа» (Richard Strassman, <emphasis>DMT: The Spirit Molecule</emphasis>, Rochester, Vt.: Park Street Press, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>Камингс, «Создал ли человек Бога?» 384–385.</p>
  </section>
  <section id="n_176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Общее обсуждение порожденных мозгом психологических состояний и опытов см. в: Антонио Дамасио, «Ощущение происходящего: тело, эмоции и создание сознания» (Antonio Damasio, <emphasis>The Feeling of What Happens: Body, Emotions and the Making of Consciousness</emphasis>, London: Vintage, 2000).</p>
  </section>
  <section id="n_177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>Если Чарли Роуз с канала PBS с его часовым интервью один на один в минималистской обстановке принять за один конец спектра интервью, а цирковые интермедии Джерри Спрингера – за противоположный, то Ларри Кинг занимает место где-то посередине, между непристойностью и помпезностью.</p>
  </section>
  <section id="n_178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>Все цитаты в этом разделе взяты из полной стенограммы передачи, доступной по адресу http://transcripts.cnn.com/TRANSCRIPTS/0912/22/lkl.01.html.</p>
  </section>
  <section id="n_179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>Чопра, «Жизнь после смерти», 222–223.</p>
  </section>
  <section id="n_180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p>Там же, 223.</p>
  </section>
  <section id="n_181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>Д. Б. Барретт, Дж. Т. Куриан, Т. М. Джонсон, под ред. «Всемирная христианская энциклопедия: сравнительный обзор церквей и религий в современном мире» (D. B. Barrett, G. T. Kurian, T. M. Johnson, eds. <emphasis>World Christian Encyclopedia: A Comparative Survey of Churches and Religions in the Modern World</emphasis>, 2 vols., New York: Oxford University Press, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p>Исследование религиозного ландшафта США, отчет по ключевым показателям.</p>
  </section>
  <section id="n_183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>Чарльз Дарвин, «Происхождение человека» (Charles Darwin, <emphasis>The Descent of Man</emphasis>, London: John Murray, 1871), 2:395.</p>
  </section>
  <section id="n_184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p>Там же, 1:163.</p>
  </section>
  <section id="n_185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>Там же, 1:166.</p>
  </section>
  <section id="n_186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Как мы верим» (Michael Shermer, <emphasis>How We Believe</emphasis>, New York: Times Books, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>Доналд Э. Браун, «Человеческие универсалии» (Donald E. Brown, <emphasis>Human Universals</emphasis>, New York: McGraw-Hill, 1991).</p>
  </section>
  <section id="n_188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p>Крис Бем, «Эгалитарное общество и иерархия обратного доминирования» (Chris Boehm, “Egalitarian Society and Reverse Dominance Hierarchy”, <emphasis>Current Anthropology </emphasis>34, 1993), 227–254; Бем, «Иерархия в лесу: эгалитарность и эволюция альтруизма у человека» (Boehm, <emphasis>Hierarchy in the Forest: Egalitarianism and the Evolution of Human Altruism</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>Н. Дж. Уоллер, Б. Кожетин, Т. Бушар, Д. Люккен и А. Теллеген, «Влияние генетики и среды на религиозные взгляды и ценности: исследование близнецов, воспитанных порознь и вместе» (N. G. Waller, B. Kojetin, T. Bouchard, D. Lykken and A. Tellegen, “Genetic and Environmental Influences on Religious Attitudes and Values: A Study of Twins Reared Apart and Together”, <emphasis>Psychological Science </emphasis>1, no. 2, 1990), 138–142.</p>
  </section>
  <section id="n_190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>Н. Дж. Мартин, Л. Дж. Ивс, Э. Ч. Хит, Р. Жарден, Л. М. Фейнгольд, Х. Дж. Эйзенк, «Передача социальных взглядов» (N. G. Martin, L. J. Eaves, A. C. Heath, R. Jardine, L. M. Feingold, H. J. Eysenck, “Transmission of Social Attitudes”, <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, USA 83, 1986), 4364–4368.</p>
  </section>
  <section id="n_191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>Л. Дж. Ивс, Х. Дж. Эйзенк, Н. Дж. Мартин, «Гены, культура и личность: эмпирический подход» (L. J. Eaves, H. J. Eysenck, N. G. Martin, <emphasis>Genes, Culture and Personality: An Empitical Approach</emphasis>, London: Academic Press, 1989), 383.</p>
  </section>
  <section id="n_192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>Дэвид Э. Камингс и др. «Ген DRD4 и шкала духовной трансцендентности показателя характера и темперамента» (David E. Comings et al., “The DRD4 Gene and Spiritual Transcendence Scale of the Character Temperament Index”, <emphasis>Psychiatric Genetics </emphasis>10, 2001), 185–189.</p>
  </section>
  <section id="n_193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p>Дин Хеймер, «Жизнь с нашими генами: почему они значат больше, чем вы думаете» (Dean Hamer, <emphasis>Living with Our Genes: Why They Matter More Than You Think</emphasis>, New York: Anchor, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p>Дин Хеймер, «Ген Бога: как вера заложена в наших генах» (Dean Hamer, <emphasis>The God Gene: How Faith Is Hardwired into Our Genes</emphasis>, New York: Anchor, 2005).</p>
  </section>
  <section id="n_195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Активные научные исследования религии начались в конце XIX века, когда такие антропологи, как Эдвард Тайлор и Джеймс Фрейзер, утверждали, что религиозная вера – это продолжение первобытного анимизма и магии суеверий. Психолог Зигмунд Фрейд рассматривал веру как невроз одержимости или иллюзию разума. Социолог Эмиль Дюркгейм считал, что религия отображает сакральную часть общественной структуры, в отличие от Карла Маркса, согласно теории которого религия является орудием отчуждения и опиумом для народа. Историк религии Мирча Элиаде утверждал, что религия – наиболее сакральный компонент человеческой души, а антрополог Э. Э. Эванс-Притчард усматривал в религии «конструкт сердца» в обществе, необходимый настолько же, как «конструкт разума» в науке. Антрополог Клиффорд Гирц был убежден, что религия – культурная система символов, которые придают силу, смысл, мотивацию, а признанные религиозные социологи Родни Старк и Уильям Бейнбридж полагали, что религия – одна из форм экономического обмена товаров и услуг, недоступных через мирские источники. См. Эдвард Б. Тайлор, «Примитивная культура: исследования развития мифологии, философии, религии, языка, искусства и обычаев» (Edward B. Tylor, <emphasis>Primitive Culture: Researches into the Development of Mythology, Philosophy, Religion, Language, Art and Custom</emphasis>. London: John Murray, 1871); Джеймс Дж. Фрейзер, «Золотая ветвь: исследования магии и религии» (James G. Frazer, <emphasis>The Golden Bough: A Study in Magic and Religion</emphasis>, New York: Macmillan, 1924); Зигмунд Фрейд, «Будущее иллюзии» (Sigmund Freud, <emphasis>The Future of an Illusion</emphasis>, trans. J. Strachey, New York: Norton, 1927, 1967); Эмиль Дюркгейм, «Элементарные формы религиозной жизни» (Emile Durkheim, <emphasis>Elementary Forms of the Religious Life</emphasis>, trans. J. W. Swain, New York: Collier Books, 1912, 1961); Карл Маркс, «Труды Маркса—Энгельса» (Karl Marx, <emphasis>The Marx—Engels Reader</emphasis>, ed. R. C. Tucker, New York: W. W. Norton, 1869, 1978); Мирча Элиаде, «Сакральное и мирское: природа религии» (Mircea Eliade, The <emphasis>Sacred and the Profane: The Nature of Religion</emphasis>, trans. W. R. Trask, New York: Harcourt Brace, 1957); Э. Э. Эванс-Притчард, «Теории примитивной религии» (E. E. Evans-Pritchard, <emphasis>Theories of Primitive Religion</emphasis>, Oxford, U. K.: Clarendon Press, 1965); Клиффорд Гирц, «Религия как культурная система» (Clifford Geertz, <emphasis>Religion as a Cultural System in Amthropological Approaches to the Study of Religion</emphasis>, ed. M. Banton, London: Tavistock Press, 1966); Родни Старк и У. С. Бейнбридж, «Теория религии» (Rodney Stark and W. S. Bainbridge, <emphasis>A Theory of Religion</emphasis>, New Brunswick, N. J.: Rutgers University Press, 1987).</p>
  </section>
  <section id="n_196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>Томас Гексли, «Сборник очерков» (Thomas H. Huxley, <emphasis>Collected Essays</emphasis>, New York: D. Appleton and Co., 1894), 5:237–238.</p>
  </section>
  <section id="n_197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p>Третий закон Артура Кларка гласит: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии». Первый закон Кларка: «Когда уважаемый, но пожилой учёный утверждает, что что-то возможно, он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно, он, весьма вероятно, ошибается». Второй закон Кларка: «Единственный способ обнаружения пределов возможного состоит в том, чтобы отважиться сделать шаг в невозможное». Первый закон Кларка впервые был опубликован в очерке «Риск пророчества: фиаско воображения» в его книге 1962 года «Черты будущего» (<emphasis>Profiles of the Future</emphasis>). Второй закон вначале был следствием из первого и стал «вторым законом Кларка» позднее, после того как Кларк выдвинул третий закон в исправленном и дополненном издании «Черт будущего» 1973 года. Он говорил: «Поскольку Ньютону было достаточно трех законов, то и я скромно решил остановиться на этом».</p>
  </section>
  <section id="n_198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>Последний закон Шермера я впервые выдвинул в статье «Последний закон Шермера» (Michael Shermer, “Shermer’s Last Law”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, January 2002, 33). Поскольку я не верю в наименование законов в честь себя, предупреждаю, как одна хорошая книга: последние станут первыми, а первые – последними.</p>
  </section>
  <section id="n_199">
   <title>
    <p>199</p>
   </title>
   <p>Рэй Курцвейл, «Сингулярность рядом» (Ray Kurzweil, <emphasis>The Singularity is Near</emphasis>, New York: Penguin, 2006). См. также http://singularity.com/.</p>
  </section>
  <section id="n_200">
   <title>
    <p>200</p>
   </title>
   <p>Дэниел Дж. Гибсон и др., «Создание бактериальной клетки, управляемой химически синтезированным геномом» (Daniel G. Gibson et al., “Creation of a Bacterial Cell Controlled by a Chemically Synthesized Genome”, <emphasis>Science </emphasis>329, no. 5987, July 2, 2010). 52–56.</p>
  </section>
  <section id="n_201">
   <title>
    <p>201</p>
   </title>
   <p>Митио Каку, «Физика невозможного» (Michio Kaku, <emphasis>The Physics of the Impossible: A Scientific Exploration in the World of Phasers, Force Fields, Teleportation and Time Travel</emphasis>, New York: Anchor Books, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_202">
   <title>
    <p>202</p>
   </title>
   <p>Митио Каку, «Параллельные миры» (Michio Kaku, <emphasis>Parallel Worlds: A Journey Through Creation, Higher Dimensions, and the Future of the Cosmos</emphasis>, New York: Anchor Books, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_203">
   <title>
    <p>203</p>
   </title>
   <p>Уолтер Айзексон, «Эйнштейн, его жизнь и вселенная» (Walter Isaacson, <emphasis>Einstein: His Life and Universe</emphasis>, New York: Simon and Schuster, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_204">
   <title>
    <p>204</p>
   </title>
   <p>Там же, 291.</p>
  </section>
  <section id="n_205">
   <title>
    <p>205</p>
   </title>
   <p>Превосходное резюме по религиозным взглядам Эйнштейна и вере в Бога см. в: Айзексон, «Эйнштейн», глава 17, «Бог Эйнштейна».</p>
  </section>
  <section id="n_206">
   <title>
    <p>206</p>
   </title>
   <p>Айзексон, «Эйнштейн», 386.</p>
  </section>
  <section id="n_207">
   <title>
    <p>207</p>
   </title>
   <p>Там же, 388.</p>
  </section>
  <section id="n_208">
   <title>
    <p>208</p>
   </title>
   <p>Там же, 335.</p>
  </section>
  <section id="n_209">
   <title>
    <p>209</p>
   </title>
   <p>Майкл Гилмор, «Бог Эйнштейна: так во что же Эйнштейн верил о Боге?» (Michael Gilmore, “Einstein’s God: Just What Did Einstein Believe About God?” <emphasis>Skeptic </emphasis>5, no. 2, 1997) 62–64, http://www.theeway.com/skepticc/archives50.html.</p>
  </section>
  <section id="n_210">
   <title>
    <p>210</p>
   </title>
   <p>Спор полностью читайте здесь: http://www.templeton.org/belief/debates.html#groopman.</p>
  </section>
  <section id="n_211">
   <title>
    <p>211</p>
   </title>
   <p>Эту книгу полностью можно прочитать на сайте Джозефа П. Фермейджа, «Истина» (Joseph P. Firmage, The Truth, <emphasis>International Space Science Organization</emphasis>, 1999), http://www.bibliotecapleyades.net/ciencia/ciencia_thetruth.htm.</p>
  </section>
  <section id="n_212">
   <title>
    <p>212</p>
   </title>
   <p>Джон Шварц, «Босс прекращает работу из-за взглядов на НЛО» (Jon Swartz, “CEO Quits Job Over UFO Views”, <emphasis>San Francisco Chronicle</emphasis>, January 9, 1999, http://www.sfgate.com/cgi-bin/article.cgi?file=/chronicle/archive/1999/01/09/MN19158.DTL.</p>
  </section>
  <section id="n_213">
   <title>
    <p>213</p>
   </title>
   <p>Международная организация космических наук, http://orgs.tigweb.org/103.</p>
  </section>
  <section id="n_214">
   <title>
    <p>214</p>
   </title>
   <p>Фермейдж, «Истина», 237.</p>
  </section>
  <section id="n_215">
   <title>
    <p>215</p>
   </title>
   <p>«Истина», сжатое изд., ч. 4, поиски НЛО, http://www.ufoseek.org/part4.htm.</p>
  </section>
  <section id="n_216">
   <title>
    <p>216</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_217">
   <title>
    <p>217</p>
   </title>
   <p>Шварц, «Босс прекращает работу».</p>
  </section>
  <section id="n_218">
   <title>
    <p>218</p>
   </title>
   <p>Фермейдж, «Истина», ч. 2, «Наставники учили нас».</p>
  </section>
  <section id="n_219">
   <title>
    <p>219</p>
   </title>
   <p>Там же, 229.</p>
  </section>
  <section id="n_220">
   <title>
    <p>220</p>
   </title>
   <p>Карл Саган, «Мир, полный демонов» (Carl Sagan, The Demon-Haunted World: Science as a Candle in the Dark, New York: Ballantine Books, 1996).</p>
  </section>
  <section id="n_221">
   <title>
    <p>221</p>
   </title>
   <p>Дж. А. Чейн, С. Д. Реффер, А. Р. Ньюби-Кларк, «Гипнагогические и гипнопомпические галлюцинации во время сонного паралича: нейрологическая и культурная конструкция ночного кошмара» (J. A. Cheyne, S. D. Rueffer and I. R. Newby-Clark, “Hypnagogic and Hypnopompic Hallucinations During Sleep Paralysis: Neurological and Cultural Construction of the Nightmare”, <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>8, no. 3, 1999). 319–337.</p>
  </section>
  <section id="n_222">
   <title>
    <p>222</p>
   </title>
   <p>Ричард Дж. Макнолли, Наташа Б. Ласко, Сюзан Э. Клэнси, Майкл Л. Маклин, Роджер К. Питмен и Скотт П. Орр, «Психофизиологическая реакция на заданные сценарием образы у людей, сообщавших о похищениях инопланетянами» (Richard J. McNally, Natasha B. Lasko, Susan A. Clancy, Michael L. Macklin, Roger K. Pitman, Scott P. Orr, “Psychophysiological Responding During Script-Driven Imagery in People Reporting Abduction by Space Aliens”, <emphasis>Psychological Science </emphasis>15, no. 7, 2004), 493–497.</p>
  </section>
  <section id="n_223">
   <title>
    <p>223</p>
   </title>
   <p>Ричард Макнолли, «Воспоминания о травме» (Richard McNally, <emphasis>Remembering Trauma</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_224">
   <title>
    <p>224</p>
   </title>
   <p>Сюзан Э. Клэнси, «Похищенные: как люди приходят к убеждению, что их похищали инопланетяне» (Susan A. Clancy, <emphasis>Abducted: How People Come to Believe They Were Kidnapped by Aliens</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2005), 154.</p>
  </section>
  <section id="n_225">
   <title>
    <p>225</p>
   </title>
   <p>Там же, 150. См. также Грегори А. Рис, «Религия НЛО: культы и культура летающих тарелочек изнутри» (Gregory I. Reece, <emphasis>UFO Religion: Inside Flying Saucer Cults and Culture</emphasis>, New York: Palgrave, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_226">
   <title>
    <p>226</p>
   </title>
   <p>http://www.youtube.com/watch?v=X2_1DofIVqg.</p>
  </section>
  <section id="n_227">
   <title>
    <p>227</p>
   </title>
   <p>Удивительно легко читающийся и увлекательный рассказ о людях, ищущих инопланетян, от тупых маргиналов до ученых-фанатиков, см. в: Джоэл Ахенбах, «Плененные инопланетянами: поиски жизни и истины в очень большой вселенной» (Joel Achenbach, <emphasis>Captured by Aliens: The Search for Life and Truth in a Very Large Universe</emphasis>, New York: Simon and Schuster, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_228">
   <title>
    <p>228</p>
   </title>
   <p>Лучшее однотомное издание, охватывающее все стороны данного вопроса, легко читающееся и при этом научное, – Мишель А. Г. Мишо, «Контакты с внеземными цивилизациями: наши надежды и опасения» (Michael A. G. Michaud, <emphasis>Contact with Alien Civilizations: Our Hopes and Fears About Encountering Exterrestrials</emphasis>, New York: Copernicus Books, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_229">
   <title>
    <p>229</p>
   </title>
   <p>Стивен Уэбб, «Если вселенная кишит инопланетянами… где же они все? Пятьдесят решений парадокса Ферми и проблемы внеземной жизни» (Stephen Webb, <emphasis>If the Universe Is Teeming with Aliens… Where Is Everybody? Fifty Solutions to the Fermi Paradox and the Problem of Extraterrestrial Life</emphasis>, New York: Copernicus Books, 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_230">
   <title>
    <p>230</p>
   </title>
   <p>Этот видеоматериал можно посмотреть здесь: http://www.youtube.com/watch?v=JKAXrmkx12g.</p>
  </section>
  <section id="n_231">
   <title>
    <p>231</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 19 августа 2009 года.</p>
  </section>
  <section id="n_232">
   <title>
    <p>232</p>
   </title>
   <p>Эта прогрессивистская предубежденность, в сущности, проникает во все рассуждения об эволюции, и контрафактуальное мышление напрямую бросает ему вызов. Однажды я объяснил своей маленькой дочери, что белые медведи – наглядный пример переходного вида между сухопутными и морскими млекопитающими, поскольку они хорошо адаптированы к существованию в условиях суши и моря. Но это некорректное сравнение. Белые медведи не «становятся» морскими млекопитающими. Они никуда не «переходят». Они прекрасно адаптированы к той жизни, которую ведут сейчас. Они могут стать морскими млекопитающими, если, допустим, глобальное потепление растопит ледяные шапки на полюсах. Но с другой стороны, медведи могут и вымереть. Так или иначе, у белых медведей нет долгосрочного стимула прогрессировать к чему-либо, поскольку эволюция создает непосредственную адаптацию только к местным условиям. То же самое применимо и к нашим предкам-гоминидам.</p>
  </section>
  <section id="n_233">
   <title>
    <p>233</p>
   </title>
   <p>Ричард Клейн, «Карьера человека: биологические и культурные истоки» (Richard G. Klein, <emphasis>The Human Career: Human Biological and Cultural Origins</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press), 367–493.</p>
  </section>
  <section id="n_234">
   <title>
    <p>234</p>
   </title>
   <p>Ричард Лики, «Человеческие истоки» (Richard Leakey, <emphasis>The Origin of Humankind</emphasis>, New York: BasicBooks, 1994), 134.</p>
  </section>
  <section id="n_235">
   <title>
    <p>235</p>
   </title>
   <p>Клейн, «Карьера человека», 441–442.</p>
  </section>
  <section id="n_236">
   <title>
    <p>236</p>
   </title>
   <p>Кристофер Уиллс, «Дети Прометея» (Christopher Wills, <emphasis>Children of Prometheus</emphasis>, Reading, Mass.: Perseus Books, 1998), 143–145.</p>
  </section>
  <section id="n_237">
   <title>
    <p>237</p>
   </title>
   <p>Шермер, «Как мы верим».</p>
  </section>
  <section id="n_238">
   <title>
    <p>238</p>
   </title>
   <p>Клейн, «Карьера человека», 469.</p>
  </section>
  <section id="n_239">
   <title>
    <p>239</p>
   </title>
   <p>Иэн Таттерсолл, «Когда-то мы были не одни» (Ian Tattersall, “Once We Were Not Alone”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, January 2000), 56–62.</p>
  </section>
  <section id="n_240">
   <title>
    <p>240</p>
   </title>
   <p>Иэн Таттерсолл, «Тропой окаменелостей: откуда мы узнали то, что мы думаем об эволюции человека» (Ian Tattersall, <emphasis>The Fossil Trail: How We Know What We Think About Human Evolution</emphasis>, New York: Oxford University Press, 1995), 212.</p>
  </section>
  <section id="n_241">
   <title>
    <p>241</p>
   </title>
   <p>Лики, «Человеческие истоки», 132.</p>
  </section>
  <section id="n_242">
   <title>
    <p>242</p>
   </title>
   <p>Там же, 138.</p>
  </section>
  <section id="n_243">
   <title>
    <p>243</p>
   </title>
   <p>Там же, 20.</p>
  </section>
  <section id="n_244">
   <title>
    <p>244</p>
   </title>
   <p>Иэн Таттерсолл, «Тропой окаменелостей», 246.</p>
  </section>
  <section id="n_245">
   <title>
    <p>245</p>
   </title>
   <p>Джордж Базалла, «Цивилизованная жизнь во вселенной: ученые о разумных инопланетянах» (George Basalla, <emphasis>Civilized Life in the Universe: Scientists on Intelligent Extraterrestrials</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 2006), 10–12.</p>
  </section>
  <section id="n_246">
   <title>
    <p>246</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Окраины науки: где сходятся смысл и бессмыслица» (Michael Shermer, <emphasis>The Borderlands of Science: Where Sense Meets Nonsense</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_247">
   <title>
    <p>247</p>
   </title>
   <p>Дэвид Свифт, «Пионеры SETI: ученые рассказывают о своем поиске внеземного разума» (David Swift, <emphasis>SETI Pioneers: Scientists Talk About Their Search for Extraterrestrial Intelligence</emphasis>, Tucson: University of Arizona Press, 1990). 57.</p>
  </section>
  <section id="n_248">
   <title>
    <p>248</p>
   </title>
   <p>Фрэнк Дрейк и Дава Собел, «Есть ли там кто-нибудь? Научный поиск внеземного разума» (Frank Drake and Dava Sobel, <emphasis>Is Anyone Out There? The Scientific Search for Extraterrestrial Intelligence</emphasis>, New York: Felacorte, 1992), 160.</p>
  </section>
  <section id="n_249">
   <title>
    <p>249</p>
   </title>
   <p>Дэвид Брин, «Крики в космос… или как SETI совершила тревожный поворот на опасную территорию» (David Brin, <emphasis>Shouting at the Cosmos… Or How SETI Has Taken a Worrisome Turn into Dangerous Territory</emphasis>, 2006), http://www.davidbrin.com/.</p>
  </section>
  <section id="n_250">
   <title>
    <p>250</p>
   </title>
   <p>Майкл Крайтон, «Инопланетяне вызывают глобальное потепление» (речь в Калифорнийском технологическом институте, 17 января 2003), http://www.crichton-official.com.</p>
  </section>
  <section id="n_251">
   <title>
    <p>251</p>
   </title>
   <p>Пол Дэвис, «Мы одиноки? Философские последствия обнаружения внеземной жизни» (Paul Davies, Are We Alone? Philosophical Implications for the Discovery of Extraterrestrial Life, New York: BasicBooks, 1995), 135.</p>
  </section>
  <section id="n_252">
   <title>
    <p>252</p>
   </title>
   <p>Пол Дэвис, «Зловещее молчание: возобновление наших поисков инопланетного разума» (Paul Davies, <emphasis>The Eerie Silence: Renewing Our Search for Alien Intelligence</emphasis>, New York: Houghton Mifflin, 2010), 192–193.</p>
  </section>
  <section id="n_253">
   <title>
    <p>253</p>
   </title>
   <p>Свифт, «Пионеры SETI», 219.</p>
  </section>
  <section id="n_254">
   <title>
    <p>254</p>
   </title>
   <p>Карл Саган, «Контакт» (Carl Sagan, <emphasis>Contact</emphasis>, New York: Pocket Books, 1986), 431.</p>
  </section>
  <section id="n_255">
   <title>
    <p>255</p>
   </title>
   <p>Роберт Планк, «Эмоциональное значение воображаемых существ: исследование взаимосвязи между психопатологией, литературой и реальностью в современном мире» (Robert Plank, <emphasis>The Emotional Significance of Imaginary Beings: A Study of the Interaction Between Psychopathology, Literature, and Reality in the Modern World</emphasis>, Springfield, Ill.: Thomas, 1968).</p>
  </section>
  <section id="n_256">
   <title>
    <p>256</p>
   </title>
   <p>Базалла, «Цивилизованная жизнь», 14.</p>
  </section>
  <section id="n_257">
   <title>
    <p>257</p>
   </title>
   <p>Стивен Дж. Дик, «Множественность миров: происхождение споров о внеземных существах – от Демокрита до Канта» (Steven J. Dick, <emphasis>Plurality of Worlds: The Origins of the Extraterrestrial Debate from Democritus to Kant</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1982); Дик, «Биологическая вселенная: споры ХХ века о внеземной жизни и пределы науки» (<emphasis>The Biological Universe: The Twentieth-Century Extraterrestrial Life Debate and the Limits of Science</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1996).</p>
  </section>
  <section id="n_258">
   <title>
    <p>258</p>
   </title>
   <p>Клэнси, «Похищенные», 154.</p>
  </section>
  <section id="n_259">
   <title>
    <p>259</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Божества для атеистов» (Michael Shermer, “Deities for Atheists”, <emphasis>Science </emphasis>311, March 3, 2006), 1244.</p>
  </section>
  <section id="n_260">
   <title>
    <p>260</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 10 марта 2006 года.</p>
  </section>
  <section id="n_261">
   <title>
    <p>261</p>
   </title>
   <p>Артур Голдвег, «Культы, заговоры и тайные общества» (Arthur Goldwag, <emphasis>Cults, Conspiracies and Secret Societies: The Straight Scoop on Freemasons, the Illuminati, Skull and Bones, Black Helicopters, the New World Order and Many Many More</emphasis>, New York: Vintage Books, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_262">
   <title>
    <p>262</p>
   </title>
   <p>Майкл Шермер, «Отрицание истории: кто говорит, что холокоста не было, и почему они это говорят?» (Michael Shermer, <emphasis>Denying History: Who Says the Holocaust Never Happened and Why Do They Say It? </emphasis>Berkeley: University of California Press, 2000).</p>
  </section>
  <section id="n_263">
   <title>
    <p>263</p>
   </title>
   <p>Фил Моле, «Теории заговора 11 сентября: движение истины в перспективе» (Phil Mole, 9/11 Conspiracy Theories: “The 9/11 Truth Movement in Perspective”, <emphasis>eSkeptic</emphasis>, September 11, 2006), http://www.skeptic.com/eskeptic/06–09–11.</p>
  </section>
  <section id="n_264">
   <title>
    <p>264</p>
   </title>
   <p>Это утверждение сделано Джимом Хоффменом в книге «Пробуждение от нашего кошмара: преступления 11 сентября в Нью-Йорке» (Jim Hoffman, <emphasis>Waking Up from Our Nightmare: The 9/11/01 Crimes in New York City</emphasis>, San Francisco: Irresistible/Revolutionary, 2004), а также на его веб-странице: http://911research.wtc7.net/talks/towers/text/index.html.</p>
  </section>
  <section id="n_265">
   <title>
    <p>265</p>
   </title>
   <p>Полностью анализ Бланшара можно найти на сайте, который он ведет: http://www.implosionworld.com.</p>
  </section>
  <section id="n_266">
   <title>
    <p>266</p>
   </title>
   <p>Например, на сайте, посвященном поискам правды об 11 сентября, есть целый раздел с опровержениями моих тезисов: http:// world911truth.org/response-to-michael-shermer/.</p>
  </section>
  <section id="n_267">
   <title>
    <p>267</p>
   </title>
   <p>Мой вызов, брошенный «искателям истины» об 11 сентября и их реакцию можно увидеть здесь: http://trueslant.com/michaelshermer/2009/12/28/911-truthers-foiled-by-1225-attack/#comments.</p>
  </section>
  <section id="n_268">
   <title>
    <p>268</p>
   </title>
   <p>Джон Т. Джост, Джек Глейзер, Арье У. Круглански и Фрэнк Дж. Саллоуэй, «Политический консерватизм как мотивированное социальное познание» (John T. Jost, Jack Glazer, Arie W. Kruglanski, Frank J. Sulloway, “Political Conservatism as Motivated Social Cognition”, <emphasis>Psychological Bulletin </emphasis>129, no. 3, 2003), 339–375.</p>
  </section>
  <section id="n_269">
   <title>
    <p>269</p>
   </title>
   <p>«Является ли политический консерватизм слабой формой сумасшествия?» (“Is Concervatism a Mild Form of Insanity?” <emphasis>Psychology Today</emphasis>, September 6, 2008). http://www.psychologytoday.com/blog/genius-and-madness/200809/is-political-conservatism-mild-form-insanity.</p>
  </section>
  <section id="n_270">
   <title>
    <p>270</p>
   </title>
   <p>Джулиан Борджер, «Исследование личности Буша задевает за живое» (Julian Borger, “Study of Bush’s Psyche Touches a Nerve”, <emphasis>Guardian</emphasis>, August 13, 2003), http://www.guardian.co.uk/world/2003/aug/13/usa.redbox.</p>
  </section>
  <section id="n_271">
   <title>
    <p>271</p>
   </title>
   <p>Джонатан Хайдт, «Что побуждает людей голосовать за республиканцев?» (Jonathan Haidt, “What Makes People Vote Republican?” <emphasis>Edge Foundation Inc</emphasis>., September 9, 2008), http://www.edge.org/3rd_culture/haidt08/haidt08_index.html.</p>
  </section>
  <section id="n_272">
   <title>
    <p>272</p>
   </title>
   <p>Артур Ч. Брукс, «Кому действительно есть дело? Удивительная истина о сочувствующем консерватизме» (Arthur C. Brooks, Who Really Cares? The Surprising Truth About Compassionate Conservatism, New York: BasicBooks, 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_273">
   <title>
    <p>273</p>
   </title>
   <p>Дэниел Б. Клейн и Шарлотта Стерн, «Преподаватели и их политика: политические взгляды ученых-социологов» (Daniel B. Klein and Charlotta Stern, “Professors and Their Politics: The Policy Views of Social Scientists”, <emphasis>Critical Review </emphasis>17, no. 3–4), 257–304.</p>
  </section>
  <section id="n_274">
   <title>
    <p>274</p>
   </title>
   <p>Стэнли Ротмен, С. Роберт Лихтер и Нил Невитт, «Политика и профессиональные достижения на кафедрах колледжей» (Stanley Rothman, S. Robert Lichter and Neil Nevitte, “Politics and Professional Advancement Among College Faculty”, <emphasis>Forum</emphasis>, 2005), http://www.cmpa.com/documents/05.03.29.Forum.Survey.pdf.</p>
  </section>
  <section id="n_275">
   <title>
    <p>275</p>
   </title>
   <p>Джон Макгиннис, Мэтью Э. Шварц, Бенджамин Тисделл, «Паттерны и последствия политического вклада элитных школ права» (John McGinnis, Matthew A. Schwartz and Benjamin Tisdell, “The Pattern and Implications of Political Contributions by Elite Law School Faculty”, <emphasis>Georgetown Law Journal </emphasis>93, 2005), 1167–1212.</p>
  </section>
  <section id="n_276">
   <title>
    <p>276</p>
   </title>
   <p>Тим Гросклоуз и Джеффри Майло, «Измерение предубежденности СМИ» (Tim Groseclose and Jeffrey Milyo, “A Measure of Media Bias”, <emphasis>Quarterly Journal of Economics</emphasis>, November 2005), 1191–1237.</p>
  </section>
  <section id="n_277">
   <title>
    <p>277</p>
   </title>
   <p>Дональд Грин, Брэдли Палмквист и Эрик Шиклер, «Предубежденное сердце и разум: политические партии и социальная идентичность избирателей» (Donald Green, Bradley Palmquist, Eric Schickler, <emphasis>Partisan Hearts and Minds: Political Parties and the Social Identities of Voters</emphasis>, New Haven: Yale University Press, 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_278">
   <title>
    <p>278</p>
   </title>
   <p>Джонатан Хайдт, «Нравственные эмоции» (Jonathan Haidt, “The Moral Emotions”, in <emphasis>Handbook of Affective Sciences</emphasis>, ed. R. J. Davidson, K. Scherer and H. H. Goldschmidt, New York: Oxford University Press, 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_279">
   <title>
    <p>279</p>
   </title>
   <p>Джонатан Хайдт, «Эмоциональный пес и его рациональный хвост: социально-интуитивный подход к нравственным суждениям» (Jonathan Haidt, “The Emotional Dog and Its Rational Tail: A Social Intuitionist Approach to Moral Judgement”, <emphasis>Psychological Review </emphasis>108, 2001), 814–834.</p>
  </section>
  <section id="n_280">
   <title>
    <p>280</p>
   </title>
   <p>Там же. См. также Ф. Кушмен, Л. Янг и М. Хаусер, «Роль сознательных рассуждений и интуиции в нравственных суждениях: проверка трех принципов вреда» (F. Cushman, L. Young and M. Hauser, “The Role of Conscious Reasoning and Intuition in Moral Judgement: Testing Three Principles of Harm”, <emphasis>Psychological Science </emphasis>17, no. 12, 2006), 1082–1098, а также теорию нравственного фундамента http://www.moralfoundations.org/.</p>
  </section>
  <section id="n_281">
   <title>
    <p>281</p>
   </title>
   <p>Эрнст Феер и Симон Гахтер, «Альтруистическое наказание у людей» (Ernst Fehr and Simon Gachter, “Altruistic Punishment in Humans”, <emphasis>Nature </emphasis>415, 2002), 137–140. См. также Р. Бойд и П. Дж. Ричерсон, «Наказание способствует эволюции сотрудничества (или чего-то еще) в больших группах» (R. Boyd and P. J. Richerson, “Punishment Allows the Evolution of Cooperation (Or Anything Else) in Sizable Groups”, <emphasis>Ethology and Sociobiology </emphasis>13, 1992), 171–195.</p>
  </section>
  <section id="n_282">
   <title>
    <p>282</p>
   </title>
   <p>Этот экскурс в историю и теорию, построенную на нем, я привел в книге «Наука добра и зла».</p>
  </section>
  <section id="n_283">
   <title>
    <p>283</p>
   </title>
   <p>Превосходное резюме по свидетельствам нашей трайбалистской натуры и о том, что можно с ней поделать, см. в: Дэвид Берби, «Мы и они: наука отождествления» (David Bereby, <emphasis>Us and Them: The Science of Identity</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 2005).</p>
  </section>
  <section id="n_284">
   <title>
    <p>284</p>
   </title>
   <p>Л. Дж. Ивс, Х. Дж. Айзенк, Н. Г. Мартин, «Гены, культура и личность: эмпирический подход» (L. J. Eaves, H. J. Eysenck, N. G. Martin, <emphasis>Genes, Culture and Personality: An Empirical Approach</emphasis>, London: Academic Press, 1989). Коэффициент корреляции составлял 0,62. Квадрат этого числа дает нам величину процента расхождения, подсчитанного генетиками, или 0,384, или приблизительно 40 % с дисперсией ошибок.</p>
  </section>
  <section id="n_285">
   <title>
    <p>285</p>
   </title>
   <p>Томас Соуэлл, «Конфликт взглядов: идеологические истоки политической борьбы» (Thomas Sowell, <emphasis>A Conflict of Visions: Ideological Origins of Political Struggles</emphasis>, New York: BasicBooks, 1987), 24–25.</p>
  </section>
  <section id="n_286">
   <title>
    <p>286</p>
   </title>
   <p>Стивен Пинкер, «Чистый лист: современное отрицание человеческой природы» (Steven Pinker, <emphasis>The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature</emphasis>, New York: Viking, 2002), 290–291.</p>
  </section>
  <section id="n_287">
   <title>
    <p>287</p>
   </title>
   <p>Эти данные я подробно представил в двух своих книгах – «Наука добра и зла» и «Рыночный разум».</p>
  </section>
  <section id="n_288">
   <title>
    <p>288</p>
   </title>
   <p>Джеймс Мэдисон, «“Федералист”, № 51: Структура правительства должна обеспечивать надлежащий контроль и баланс между различными отделами» (James Madison, “The Federalist № 51: The Structure of the Government Must Furnish the Proper Checks and Balances Between the Different Departments”, <emphasis>Independent Journal</emphasis>, February 6, 1788).</p>
  </section>
  <section id="n_289">
   <title>
    <p>289</p>
   </title>
   <p>Авраам Линкольн, Первая инаугурационная речь, 4 марта 1861 года, Bartleby.com, http://www.bartleby.com/124/pres31.html.</p>
  </section>
  <section id="n_290">
   <title>
    <p>290</p>
   </title>
   <p>Слово Idealpolitik я придумал только что, но быстрый поиск в Google показал, что я не оригинален. Увы.</p>
  </section>
  <section id="n_291">
   <title>
    <p>291</p>
   </title>
   <p>Джон Стюарт Милль, «О свободе» (John Stuart Mill, <emphasis>On Liberty</emphasis>, New York: Penguin Books, 2006), 13.</p>
  </section>
  <section id="n_292">
   <title>
    <p>292</p>
   </title>
   <p>Там же, 7.</p>
  </section>
  <section id="n_293">
   <title>
    <p>293</p>
   </title>
   <p>Тимоти Феррис, «Наука о свободе: демократия, разум и законы природы» (Timothy Ferris, <emphasis>The Science of Liberty: Democracy, Reason and the Laws of Nature</emphasis>, New York: Harper, 2010), 262. Кроме того, это превосходный труд о взаимоотношениях в науке и в обществе.</p>
  </section>
  <section id="n_294">
   <title>
    <p>294</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 18 марта 2010 года.</p>
  </section>
  <section id="n_295">
   <title>
    <p>295</p>
   </title>
   <p>Эд Хусейн, «Исламист: почему я вступил в радикальную исламистскую организацию в Британии, что я видел в этой организации и почему покинул ее» (Ed Husain, <emphasis>The Islamist: Why I Joined Radical Islam in Britain, What I Saw Inside, and Why I Left</emphasis>, New York: Penguin, 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_296">
   <title>
    <p>296</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Марк Эриксон, «Исламизм, фашизм и терроризм» (Marc Erikson, “Islamism, Fascism and Terrorism”, <emphasis>Asia Times</emphasis>, November 5, 2002, http://www.atimes.com/atimes/Middle_East/DK05Ak01.html).</p>
  </section>
  <section id="n_297">
   <title>
    <p>297</p>
   </title>
   <p>Личная переписка, 18 марта 2010 года.</p>
  </section>
  <section id="n_298">
   <title>
    <p>298</p>
   </title>
   <p>Дэвид Фрам и Ричард Перл, «Конец злу: как выиграть войну террора» (David Frum and Richard Perle, <emphasis>An End to Evil: How to Win the War on Terror</emphasis>, New York: Random House, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_299">
   <title>
    <p>299</p>
   </title>
   <p>Леонард Млодинов, «(Не)совершенная случайность» (Leonard Mlodinow, <emphasis>The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our Lives</emphasis>, New York: Vintage, 2009), 176–179.</p>
  </section>
  <section id="n_300">
   <title>
    <p>300</p>
   </title>
   <p>Реймонд Никкерсон, «Предвзятость подтверждения: вездесущий и многоликий феномен» (Raymond Nickerson, “Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises”, <emphasis>Review of General Psychology </emphasis>2, no. 2, 1998), 175–220.</p>
  </section>
  <section id="n_301">
   <title>
    <p>301</p>
   </title>
   <p>Марк Снайдер, «Ищи, и найдешь: проверка гипотезы о других людях» (Mark Snyder, “Seek and Ye Shall Find: Testing Hypotheses About Other People”, in <emphasis>Social Cognition: The Ontario Symposium on Personality and Social Psychology</emphasis>, ed. E. T. Higgins, C. P. Heiman and M. P. Zanna, Hillsdale, N. J.: Erlbaum, 1981), 277–303.</p>
  </section>
  <section id="n_302">
   <title>
    <p>302</p>
   </title>
   <p>Джон М. Дарли и Пейджет Х. Гросс, «Предвзятость, подтверждающая гипотезу, при эффекте ярлыков» (John M. Darley and Paget H. Gross, “A Hypothesis-Confirming Bias in Labeling Effects”, <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology </emphasis>44, 1983), 20–33.</p>
  </section>
  <section id="n_303">
   <title>
    <p>303</p>
   </title>
   <p>Бонни Шерман и Зива Кунда, «Мотивированная оценка научного свидетельства» (Bonnie Sherman and Ziva Kunda, “Motivated Evaluation of Scientific Evidence”), статья представлена на ежегодной конференции Американского психологического общества, Арлингтон, 1989 год.</p>
  </section>
  <section id="n_304">
   <title>
    <p>304</p>
   </title>
   <p>Динна Кун, «Дети и взрослые как когнитивные ученые» (Deanna Kuhn, “Children and Adults as Intuitive Scientists”, <emphasis>Psychological Review </emphasis>96, 1989), 674–689.</p>
  </section>
  <section id="n_305">
   <title>
    <p>305</p>
   </title>
   <p>Динна Кун, Майкл Вайншток и Робин Флейтон, «Насколько успешно рассуждают присяжные? Аспект компетентности в индивидуальной изменчивости при рассуждениях присяжных» (“How Well Do Jurors Reason? Competence Dimensions of Individual Variation in a Juror Reasoning Task”, <emphasis>Psychological Science </emphasis>5, 1994), 289–296.</p>
  </section>
  <section id="n_306">
   <title>
    <p>306</p>
   </title>
   <p>Д. Уэстен, С. Килтс, П. Благов, К. Харенски и С. Хаманн, «Нейронная основа мотивированных рассуждений: изучение фМРТ эмоциональных ограничений при политических суждениях во время выборов президента США в 2004 году» (D. Westem, C. Kilts, P. Blagov, K. Harenski, S. Hamann, “The Neural Basis of Motivated Reasoning: An fMRI Study of Emotional Constraints on Political Judgement During the US Presidential Election of 2004”, <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience </emphasis>18, 2006, 1947–1958).</p>
  </section>
  <section id="n_307">
   <title>
    <p>307</p>
   </title>
   <p>Барух Фишхофф, «Для тех, кто обречен изучать прошлое: эвристика и предвзятость в ретроспективе» (Baruch Fischhoff, “For Those Condemned to Study the Past: Heuristics and Biases in Hindsight”, in Daniel Kahneman, Paul Slovic and Amos Tversky, <emphasis>Judgement Under Uncertainty: Heuristics and Biases</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1982), 335–351.</p>
  </section>
  <section id="n_308">
   <title>
    <p>308</p>
   </title>
   <p>Джон С. Циммерман, «Перл-Харбор и ревизионизм» (John C. Zimmerman, “Pearl Harbor Revisionism”, <emphasis>Intelligence and National Security </emphasis>17, no. 2, 2002), 127–146.</p>
  </section>
  <section id="n_309">
   <title>
    <p>309</p>
   </title>
   <p>Филип Тетлок, «Экспертные суждения в политике: насколько это хорошо? Откуда нам знать?» (Philip Tetlock, <emphasis>Expert Political Judgement: How Good Is It? How Can We Know? </emphasis>Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2005).</p>
  </section>
  <section id="n_310">
   <title>
    <p>310</p>
   </title>
   <p>Джеффри Коэн, «Партия о политике: преобладающее влияние группы на политические убеждения» (Geoffrey Cohen, “Party Over Policy: The Dominating Impact of Group Influence on Political Beliefs”, <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology </emphasis>85, 2003), 808–882.</p>
  </section>
  <section id="n_311">
   <title>
    <p>311</p>
   </title>
   <p>В: Кэрол Таврис и Эллиот Аронсон, «Допущенные ошибки (но не мной): почему мы оправдываем нелепые убеждения, неудачные решения и ошибочные поступки» (Carol Tavris and Elliot Aronson, <emphasis>Mistake Were Made (But Not by Me): Why We Justify Foolish Beliefs, Bad Decisions and Hurtful Acts</emphasis>, New York: Mariner Books, 2008), 130–132. См. также Innocence Project, http://www.innocenceproject.org/</p>
  </section>
  <section id="n_312">
   <title>
    <p>312</p>
   </title>
   <p>М. Росс и Ф. Сайколи, «Эгоцентричная предвзятость в доступности и атрибуции» (M. Ross and F. Sicoly, “Egocentric Biases in Availability and Attribution”, <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology </emphasis>37, 1979), 322–336; Р. М. Аркин, Х. Купер и Т. Колдитц, «Статистический обзор литературы по эгоистичной предвзятости в ситуациях межличностного влияния» (R. M. Arkin, H. Cooper and T. Kolditz, “A Statistical Review of the Literature Concerning the Self-serving Bias in Interpersonal Influence Situations”, <emphasis>Journal of Personality </emphasis>48, 1980), 435–438; М. Х. Дэвис и У. Дж. Стефан, «Атрибуции для результатов тестирования» (M. H. Davis and W. G. Stephan, “Attributions for Exam Performance”, <emphasis>Journal of Applied Social Psychology </emphasis>10, 1980), 235–248. Общее резюме по предвзятости атрибуции см. в: Кэрол Таврис и Кэрол Уэйд, «Психология в перспективе» (Carol Tavris and Carole Wade, <emphasis>Psychology in Perspective</emphasis>, 2nd ed., New York: Longman/Addison Wesley, 1997).</p>
  </section>
  <section id="n_313">
   <title>
    <p>313</p>
   </title>
   <p>Р. Э. Нисбетт и Л. Росс, «Человеческие выводы: стратегии и недостатки социальных суждений» (R. E. Nisbett and L. Ross, <emphasis>Human Inference: Strategies and Shortcomings of Social Judgement</emphasis>, Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall, 1980).</p>
  </section>
  <section id="n_314">
   <title>
    <p>314</p>
   </title>
   <p>Предварительные результаты нашего исследования были первоначально опубликованы в: Шермер, «Как мы верим».</p>
  </section>
  <section id="n_315">
   <title>
    <p>315</p>
   </title>
   <p>Данные полностью и анализ будут опубликованы в книге Майкла Шермера и Фрэнка Дж. Саллоуэя, «Религия и вера в Бога: эмпирическое исследование» (Michael Shermer and Frank J. Sulloway, <emphasis>Religion and Belief in God: An Empirical Study</emphasis>, готовится к печати).</p>
  </section>
  <section id="n_316">
   <title>
    <p>316</p>
   </title>
   <p>Лайза Фаруэлл и Бернард Вайнер, «Чуткие и бессердечные: популярные представления о либеральной и консервативной идеологии» (Lisa Farwell and Bernard Weiner, “Bleeding Hearts and the Heartless: Popular Perceptions of Liberal and Conservative Ideologies”, <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin </emphasis>26, no. 7. 2000), 945–852.</p>
  </section>
  <section id="n_317">
   <title>
    <p>317</p>
   </title>
   <p>Затраты, численность погибших и раненых в войне в Ираке: «Дома и вдали: потери на войне в Ираке и Афганистане» (“Home and Away: Iraq and Afghanistan War Casualties”, <emphasis>CNN</emphasis>, http://www.cnn.com/SPECIALS/2003/iraq/forces/casualties/; цитата из выступления Буша: http://mediamatters.org/research/200612220015.</p>
  </section>
  <section id="n_318">
   <title>
    <p>318</p>
   </title>
   <p>Уильям Сэмюэлсон и Ричард Зекхаузер, «Предвзятость статус кво в принятии решений» (William Samuelson and Richard Zeckhouser, “Status Quo Bias in Decision Making”, <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis>, 1988), 7–59.</p>
  </section>
  <section id="n_319">
   <title>
    <p>319</p>
   </title>
   <p>Уильям Сэмюэлсон и Ричард Зекхаузер, «Предвзятость статус кво в принятии решений»; Дж. Л. Кнетш, Ричард Х. Талер, «Аномалии: эффект владения, нежелания потерь и предвзятости статус кво» (J. L. Knetsch and Richard H. Thaler, “Anomalies: The Endowment Effect, Loss Aversion and Status Quo Bias”, <emphasis>Journal of Economic Perspectives </emphasis>5, no. 1, 1991), 193–206; Э. Дж. Джонсон, Дж. Херши, Дж. Месарос и Х. Кунройтер, «Фрейминг, вероятные искажения и решения в связи со страховкой» (E. J. Johnson, J. Hershey, J. Meszaros, and H. Kunreuther, “Framing, Probability Distortions and Insurance Decisions”, <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty </emphasis>7, 1993), 35–51.</p>
  </section>
  <section id="n_320">
   <title>
    <p>320</p>
   </title>
   <p>Ричард Талер, Дэниел Канеман и Джек Кнетш, «Экспериментальное тестирование эффекта владения и примерный постулат» (Richard Thaler, Daniel Kahneman and Jack Knetsch, “Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coarse Theorem”, <emphasis>Journal of Political Economy</emphasis>, December 1990), 1325–1348.</p>
  </section>
  <section id="n_321">
   <title>
    <p>321</p>
   </title>
   <p>Эмос Тверски и Дэниел Канеман, «Фрейминг решений и психология выбора» (Amos Tversky and Daniel Kahneman, “The Framing of Decisions and the Psychology of Choice”, <emphasis>Science </emphasis>211, 1981), 453–458; Тверски и Канеман, «Рациональный выбор и фрейминг решений» (“Rational Choice and the Framing of Decisions”, <emphasis>Journal of Business </emphasis>59, no. 4, 1986), 2; Б. де Мартино, Д. Кумаран, Б. Сеймур и Р. С. Долан, «Фреймы, предвзятости и принятие рациональных решений в мозге человека» (B. De Martino, D. Kumaran, B. Seymour, and R. S. Dolan, “Frames, Biases and Rational Decision-Making in the Human Brain”, <emphasis>Science </emphasis>313, 2006), 684–687.</p>
  </section>
  <section id="n_322">
   <title>
    <p>322</p>
   </title>
   <p>Эмос Тверски и Дэниел Канеман, «Доступность: эвристика для оценки частоты и вероятности» (Amos Tversky and Daniel Kahneman, “Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability”, <emphasis>Cognitive Psychology </emphasis>5, 1973), 207–232.</p>
  </section>
  <section id="n_323">
   <title>
    <p>323</p>
   </title>
   <p>Б. Комбс и П. Слович, «Преставление причин смертности в газетах» (B. Combs and P. Slovic, “Newspaper Coverage of Causes of Death”, <emphasis>Journalism Quarterly </emphasis>56, 1979), 837–843.</p>
  </section>
  <section id="n_324">
   <title>
    <p>324</p>
   </title>
   <p>Барри Гласснер, «Культура страха: почему американцы боятся не того» (Barry Glassner, <emphasis>The Culture of Fear: Why Americans Are Afraid of the Wrong Things</emphasis>, New York: BasicBooks, 1999).</p>
  </section>
  <section id="n_325">
   <title>
    <p>325</p>
   </title>
   <p>Эмос Тверски и Дэниел Канеман, «Доступность: эвристика для оценки частоты и вероятности» (в: Kahneman, <emphasis>Slovic and Tversky</emphasis>, Judgement Under Uncertainty, 163).</p>
  </section>
  <section id="n_326">
   <title>
    <p>326</p>
   </title>
   <p>Эмос Тверски и Дэниел Канеман, «Экстраполяция против интуитивных рассуждений: ошибки выводов в оценке вероятности» (Amos Tversky and Daniel Kahneman, “Extension Versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgement”, <emphasis>Psychological Review </emphasis>90, 1983), 293–315.</p>
  </section>
  <section id="n_327">
   <title>
    <p>327</p>
   </title>
   <p>Дэниел Саймонс и Кристофер Чебрис, «Гориллы среди нас: устойчивая слепота невнимания при динамических событиях» (Daniel J. Simons and Christopher Chabris, “Gorillas in Our Midst: Sustained Inattentional Blindness for Dynamic Events”, <emphasis>Perception </emphasis>28, 1999), 1059–1074. Этот видеоклип можно увидеть по адресу http://viscog.beckman.uiuc.edu/djs_lab/.</p>
  </section>
  <section id="n_328">
   <title>
    <p>328</p>
   </title>
   <p>Эмили Пронин, Д. И. Линь и Л. Росс, «Слепое пятно предвзятости: восприятие предвзятости у себя и других людей» (Emily Pronin, D. Y. Lin and L. Ross, “The Bias Blind Spot: Perceptions of Bias in Self Versus Others”, <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin </emphasis>28, 2002), 369–381.</p>
  </section>
  <section id="n_329">
   <title>
    <p>329</p>
   </title>
   <p>Питер Браггер и Керстен А. Тейлор, «Экстрасенсорное восприятие или эффект субъективной вероятности?» (Peter Brugger and Kirsten I. Taylor, “ESP: Extrasensory Perception or Effect of Subjective Probability?” <emphasis>Journal of Consciousness Studies </emphasis>10, 2003), 221–246. Браггер и Тейлор демонстрируют, по их словам, «(1) поскольку догадки участников в высшей степени неслучайны, и (2) поскольку ни одна конечная последовательность альтернативных целей не свободна, уровень догадок выше случайного просто отражает количество последовательной информации, общей для последовательностей целей и догадок».</p>
  </section>
  <section id="n_330">
   <title>
    <p>330</p>
   </title>
   <p>Роберт Р. Ковейо, «Генерация случайных чисел – слишком важная штука, чтобы оставить ее на волю случая» (Robert R. Coveyou, “Random Generation Is Too Important to Be Left to Chance”, <emphasis>Applied Mathematics </emphasis>3, 1969), 70–111.</p>
  </section>
  <section id="n_331">
   <title>
    <p>331</p>
   </title>
   <p>Джон К. Райт, «Terrae Incognitae: место воображению в географии» (John K. Wright, “Terrae Incognitae: The Place of the Imagination in Geography”, <emphasis>Annals of the Association of American Geographers </emphasis>37, no. 1, 1947), 1–15.</p>
  </section>
  <section id="n_332">
   <title>
    <p>332</p>
   </title>
   <p>Уильям Д. Филлипс и Карла Ран Филлипс, «Миры Христофора Колумба» (William D. Phillips and Carla Rahn Phillips, <emphasis>The Worlds of Christopher Columbus</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1992).</p>
  </section>
  <section id="n_333">
   <title>
    <p>333</p>
   </title>
   <p>Христофор Колумб, «Четыре плавания: судовой журнал, письма и депеши и связное повествование» (Chirstopher Columbus, <emphasis>The Four Voyages: Being His Own Log-Book, Letters and Dispatches with Connecting Narratives</emphasis>, ed. and trans. J. M. Cohen, New York: Penguin Classics, 1992).</p>
  </section>
  <section id="n_334">
   <title>
    <p>334</p>
   </title>
   <p>Питер С. Мэнколл, «Повествования о путешествиях эпохи открытий: антология» (Peter C. Mancall, <emphasis>Travel Narratives from the Age of Discovery: An Anthology</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2006); Роналд С. Лав, «Морские исследования в эпоху открытий» (Ronald S. Love, <emphasis>Maritime Exploration in the Age of Discovery, 1415–1800</emphasis>, New York: Greenwood Press, 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_335">
   <title>
    <p>335</p>
   </title>
   <p>Николас Томас, «Кук: удивительные путешествия капитана Джеймса Кука» (Nicholas Thomas, <emphasis>Cook: The Extraordinary Voyages of Captain James Cook</emphasis>, New York: Walker and Company, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_336">
   <title>
    <p>336</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Джорджо де Сантильяна, «Преступление Галилея» (Giorgio de Santillana, <emphasis>The Crime of Galileo</emphasis>, New York: Time Inc., 1962), 28.</p>
  </section>
  <section id="n_337">
   <title>
    <p>337</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Марио Бьяджоли, «Галилей-придворный: практика науки в культуре абсолютизма» (Mario Biagioli, <emphasis>Galileo Courtier: The Practice of Science in the Culture of Absolutism</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 1993), 236.</p>
  </section>
  <section id="n_338">
   <title>
    <p>338</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: де Сантильяна, «Преступление Галилея».</p>
  </section>
  <section id="n_339">
   <title>
    <p>339</p>
   </title>
   <p>Подробнее о суде церкви над Галилеем и его испытаниях см. Ричард Олсон, «Наука обожествленная и отвергнутая» (Richard Olson, <emphasis>Science Deified and Science Defied</emphasis>, Berkeley: University of California Press, 1982); и Э. С. Кромби, «От Августина до Галилея» (A. V. Crombie, <emphasis>Augustine to Galileo</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1979).</p>
  </section>
  <section id="n_340">
   <title>
    <p>340</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Морис Финоккьяро, под ред. и пер. «Дело Галилея: документальная история» (Maurice Finocchiaro, ed. and trans. <emphasis>The Galileo Affair: A Documentary History</emphasis>, Berkeley: University of California Press, 1989).</p>
  </section>
  <section id="n_341">
   <title>
    <p>341</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: де Сантильяна, «Преступление Галилея», 312.</p>
  </section>
  <section id="n_342">
   <title>
    <p>342</p>
   </title>
   <p>Роналд Намберс, под ред. «Галилей отправляется в тюрьму, и другие мифы о науке и религии» (Ronald Numbers, ed. <emphasis>Galileo Goes to Jail: And Other Myths About Science and Religion</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_343">
   <title>
    <p>343</p>
   </title>
   <p>Другие научные труды по Галилею, суду и его отношениям с церковью: Ривка Фельдей, «Галилей и церковь» (Rivka Feldhay, <emphasis>Galileo and the Church</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1995); Аннибале Фантоли, «Галилей: за принципы Коперника и за церковь» (Annibale Fantoli, <emphasis>Galileo: For Copernicanism and for the Church</emphasis>, Vatican City: Vatican Observatory Publications, 2003); Уильям Р. Ши и Мариано Артигас, «Галилей в Риме» (William R. Shea and Mariano Artigas, <emphasis>Galileo in Rome</emphasis>, New York: Oxford University Press, 2003); Эртат Макмаллин, под ред. «Церковь и Галилей» (Ernan McMullin, ed. <emphasis>The Church and Galileo</emphasis>, Notre Dame, Ind.: University of Notre Dame Press, 2005); Марио Бьяджоли, «Кредитные инструменты Галилея» (Mario Biagioli, <emphasis>Galileo’s Instruments of Credit</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 2006); и Ричард Дж. Блэкуэлл, «За кулисами суда над Галилеем» (Richard J. Blackwell, <emphasis>Behind the Scenes at Galileo’s Trial</emphasis>, Notre Dame, Ind.: University of Notre Dame Press, 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_344">
   <title>
    <p>344</p>
   </title>
   <p>Папа Иоанн Павел II, “Fidei Depositum”, <emphasis>L’Osservatore Romano </emphasis>44, no. 1264, 4 ноября 1992 года.</p>
  </section>
  <section id="n_345">
   <title>
    <p>345</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Эдвин Артур Бертт, «Метафизический фундамент современной науки» (Edwin Arthur Burtt, <emphasis>The Metaphysical Foundations of Modern Science</emphasis>, New York: Doubleday, 1954), 83.</p>
  </section>
  <section id="n_346">
   <title>
    <p>346</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: А. Бернард Коэн, «Революция в науке» (I. Bernard Cohen, <emphasis>Revolution in Science</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1985).</p>
  </section>
  <section id="n_347">
   <title>
    <p>347</p>
   </title>
   <p>Ричард Фейнман, процитировано в: «Лучший разум со времен Эйнштейна» (“The Best Mind Since Einstein”, <emphasis>Nova</emphasis>, WGBH Boston, 1993).</p>
  </section>
  <section id="n_348">
   <title>
    <p>348</p>
   </title>
   <p>Дж. Стэннард, «Естественная история» (J. Stannard, “Natural History”, in David Lingberg, ed. <emphasis>Science in the Middle Ages</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 1978).</p>
  </section>
  <section id="n_349">
   <title>
    <p>349</p>
   </title>
   <p>Алан Дебю, «Человек и природа в эпоху Ренессанса» (Allen Debus, <emphasis>Man and Nature in the Renaissance</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1978).</p>
  </section>
  <section id="n_350">
   <title>
    <p>350</p>
   </title>
   <p>Фрэнсис Бэкон, «Новый Органон», 1620., в Э. А. Бертт, под ред. «Английские философы от Бэкона до Милля» (E. A. Burtt, ed. <emphasis>The English Philosophers from Bacon to Mill</emphasis>, New York: Random House, 1939).</p>
  </section>
  <section id="n_351">
   <title>
    <p>351</p>
   </title>
   <p>Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_352">
   <title>
    <p>352</p>
   </title>
   <p>Джон Ф. Гершель, «Предварительные рассуждения об изучении натурфилософии» (John F. Herschel, <emphasis>Preliminary Discourse on the Study of Natural Philosophy</emphasis>, London: Longmans, Rees, Orme, Brown and Green, 1830); Уильям Уэвелл, «Философия индуктивных наук» (William Whewell, <emphasis>The Philosophy of the Inductive Sciences</emphasis>, London: J. W. Parker, 1840); Джон Стюарт Милль, «Система логики, рассудительная и индуктивная, как обобщенный взгляд на принципы доказательства и методы научного исследования» (John Stuart Mill, <emphasis>A System of Logic, Ratiocinative and Inductive, Being a Connected View of the Principles of Evidence, and the Methods of Scientific Investigation</emphasis>, London: Longman, Green, 1843).</p>
  </section>
  <section id="n_353">
   <title>
    <p>353</p>
   </title>
   <p>Стивен Джей Гулд, «Остроглазая рысь, которую перехитрила наука» (Stephen Jay Gould, “The Sharp-Eyed Lynx, Outfoxed by Nature”, <emphasis>Natural History</emphasis>, May 1998), 16–21, 70–72.</p>
  </section>
  <section id="n_354">
   <title>
    <p>354</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Гулд, «Остроглазая рысь», 19, пер. Гулда.</p>
  </section>
  <section id="n_355">
   <title>
    <p>355</p>
   </title>
   <p>Эдвард Р. Тафти, «Прекрасное свидетельство» (Edward R. Tufte, <emphasis>Beautiful Evidence</emphasis>, Cheshire, Conn.: Graphics Press, 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_356">
   <title>
    <p>356</p>
   </title>
   <p>Эдвард Р. Тафти, «Наглядные объяснения: образы и количества, свидетельства и нарратив» (Edward R. Tufte, <emphasis>Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative</emphasis>, Cheshire, Conn.: Graphics Press, 1997), 106–108.</p>
  </section>
  <section id="n_357">
   <title>
    <p>357</p>
   </title>
   <p>Гулд, «Остроглазая рысь», 19.</p>
  </section>
  <section id="n_358">
   <title>
    <p>358</p>
   </title>
   <p>Томас Райт, «Незаурядная теория, или Новая гипотеза вселенной» (Thomas Wright, <emphasis>An Original Theory; or, New Hypothesis of the Universe</emphasis>, London: H. Chapelle, 1750).</p>
  </section>
  <section id="n_359">
   <title>
    <p>359</p>
   </title>
   <p>Иммануил Кант, «Всеобщая естественная история и теория неба», (Immanuel Kant, <emphasis>Universal Natural History and Theory of the Heavens</emphasis>, trans. W. Hastie, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1969), 61–64.</p>
  </section>
  <section id="n_360">
   <title>
    <p>360</p>
   </title>
   <p>Марсия Бартусяк, «День, когда мы обрели Вселенную» (Marcia Bartusiak, <emphasis>The Day We Found the Universe</emphasis>, New York: Pantheon Books, 2009); Гейл Э. Кристиансон, «Эдвин Хаббл: капитан туманностей» (Gale E. Christianson, <emphasis>Edwin Hubble: Mariner of the Nebulae</emphasis>, Chicago: University of Chicago Press, 1995); Тимоти Феррис, «Становление Млечного Пути» (Timothy Ferris, <emphasis>Coming of Age in the Milky Way</emphasis>, New York: Harper Perennial, 1988).</p>
  </section>
  <section id="n_361">
   <title>
    <p>361</p>
   </title>
   <p>Шарль Мессье, «Каталог туманностей и звездных скоплений, наблюдаемых в Париже» (Charles Messier, <emphasis>Catalogue des Nebuleuses et Amas d’Etoiles Observees a Paris</emphasis>, Paris: Imprimerie Royal, 1781).</p>
  </section>
  <section id="n_362">
   <title>
    <p>362</p>
   </title>
   <p>Уильям Гершель, «Об устройстве небес» (William Herschel, “On the Construction of the Heavens”, <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London </emphasis>75, 1785), 213–266.</p>
  </section>
  <section id="n_363">
   <title>
    <p>363</p>
   </title>
   <p>Уильям Гершель, «О туманных звездах, уместно названных так» (William Herschel, “On Nebulos Stars, Properly So Called”, <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London </emphasis>81, 1791), 71–78.</p>
  </section>
  <section id="n_364">
   <title>
    <p>364</p>
   </title>
   <p>Уильям Гершель, «Каталог второй тысячи новых туманностей и скоплений звезд с некоторыми вводными замечаниями об устройстве небес» (William Herschel, “Catalogue of a Second Thousand of New Nebulae and Clusters of Stars; with a Few Introductory Remarks on the Construction of the Heavens”, <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London </emphasis>79, 1789). 212–255.</p>
  </section>
  <section id="n_365">
   <title>
    <p>365</p>
   </title>
   <p>Лорд Росс, «Наблюдения за туманностями» (Earl of Rosse, “Observations on the Nebulae”, <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London </emphasis>140, 1850), 499–514.</p>
  </section>
  <section id="n_366">
   <title>
    <p>366</p>
   </title>
   <p>Джон П. Никол, «Звездная вселенная» (John P. Nichol, <emphasis>The Stellar Universe</emphasis>, Edinburgh: John Johnstone, 1848).</p>
  </section>
  <section id="n_367">
   <title>
    <p>367</p>
   </title>
   <p>Уильям Хаггинс и леди Хаггинс, «Научные статьи сэра Уильяма Хаггинса» (William Huggins and Lady Huggins, <emphasis>The Scientific Papers of Sir William Huggins</emphasis>, London: Wesley and Son, 1909). 106.</p>
  </section>
  <section id="n_368">
   <title>
    <p>368</p>
   </title>
   <p>Агнес М. Клерк, «Система звезд» (Agnes M. Clerke, <emphasis>The System of the Stars</emphasis>, London: Longmann, Green and Co., 1890). Спустя десятилетие Клерк подтвердила небулярную гипотезу в: Агнес М. Клерк, «Популярная история астрономии в XIX веке» (Agnes M. Clerke, <emphasis>A Popular History of Astronomy During the Nineteenth Century</emphasis>, London: Adam and Charles Black, 1902).</p>
  </section>
  <section id="n_369">
   <title>
    <p>369</p>
   </title>
   <p>Артур Ч. Кларк, «Риск пророчества: фиаско воображения» (Arthur C. Clarke, <emphasis>Hazards of Prophecy: The Failure of Imagination, in Profiles of the Future: An Enquiry into the Limits of the Possible</emphasis>, New York: Harper and Row, 1962), 14. Отметим также следствие Айзека Азимова из закона Кларка: «Когда же непосвященная публика поддерживает идею, отвергнутую выдающимися, но престарелыми учеными, причем поддерживает ее с большим рвением и жаром, скорее всего, выдающиеся, но престарелые ученые правы».</p>
  </section>
  <section id="n_370">
   <title>
    <p>370</p>
   </title>
   <p>Эдвард Э. Фэс, «Спектр некоторых спиральных туманностей и шаровых звездных скоплений» (Edward A. Fath, “The Spectra of Some Spiral Nebulae and Globular Star Clusters”, <emphasis>Lick Observatory Bulletin </emphasis>149, 1908), 71–77.</p>
  </section>
  <section id="n_371">
   <title>
    <p>371</p>
   </title>
   <p>Я признателен нынешнему директору Ликской обсерватории Майклу Болту, а также астроному Ремингтону Стоуну за персональную экскурсию по обсерватории и показ телескопов, а также за воодушевленный рассказ о строительстве, развитии и истории этого памятника науки.</p>
  </section>
  <section id="n_372">
   <title>
    <p>372</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Роберт Смит, «Расширяющаяся вселенная» (Robert Smith, <emphasis>The Expanding Universe</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1982), 43.</p>
  </section>
  <section id="n_373">
   <title>
    <p>373</p>
   </title>
   <p>Э. К. Д. Кроммелин, «Являются ли спиральные туманности внешними галактиками?» (A. C. D. Crommelin, “Are the Spiral Nebulae External Galaxies?” <emphasis>Journal of the Royal Astronomical Society of Canada </emphasis>12, 1918), 46.</p>
  </section>
  <section id="n_374">
   <title>
    <p>374</p>
   </title>
   <p>Весто Слайфер, «Спектрографические наблюдения за туманностями» (Vesto Slipher, “Spectrographic Observations of Nebulae”, <emphasis>Popular Astronomy </emphasis>23, 1915), 21–24.</p>
  </section>
  <section id="n_375">
   <title>
    <p>375</p>
   </title>
   <p>Из письма, датированного 8 июня 1921 года, из архивов Гарвардского университета, процитировано в: Бартусяк, «День, когда мы обрели вселенную», 164.</p>
  </section>
  <section id="n_376">
   <title>
    <p>376</p>
   </title>
   <p>Журнал наблюдений, стодюймовый рефлектор, ящик 29, 156. Процитировано в: Кристиансон, «Эдвин Хаббл», 158.</p>
  </section>
  <section id="n_377">
   <title>
    <p>377</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Кристиансон, «Эдвин Хаббл», 159.</p>
  </section>
  <section id="n_378">
   <title>
    <p>378</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Кэтрин Харамунданис, под ред. «Сесилия Пейн-Гапошкин: автобиография и другие воспоминания» (Katherine Haramundanis, ed., <emphasis>Cecilia Payne-Gaposhkin: An Authobiography and Other Recollections</emphasis>, New York: Cambridge University Press, 1984), 209.</p>
  </section>
  <section id="n_379">
   <title>
    <p>379</p>
   </title>
   <p>Процитировано в: Кристиансон, «Эдвин Хаббл», 161.</p>
  </section>
  <section id="n_380">
   <title>
    <p>380</p>
   </title>
   <p>Стенджер привел этот и подобные доводы естественного происхождения вселенных в нескольких превосходных книгах. См., например, Виктор Стенджер, «Новый атеизм» (Victor Stenger, <emphasis>The New Atheism</emphasis>, Buffalo, N. Y.: Prometheus Books, 2009); Стенджер, «Бог: неудачная гипотеза» (God: <emphasis>The Failed Hypothesis</emphasis>, Buffalo, N. Y.: Prometheus Books, 2008); Стенджер, «Квантовые боги: сотворение, хаос и поиски космического сознания» (<emphasis>Quantum Gods: Creation, Chaos and the Search of Cosmic Consciousness</emphasis>, Buffalo, N. Y.: Prometheus Books, 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_381">
   <title>
    <p>381</p>
   </title>
   <p>Эйнштейн решил эту проблему с помощью теории относительности, продемонстрировав, что такие космические объекты, как звезды, искажают пространство-время вокруг них – планеты не «притягиваются» к звездам ввиду таинственной силы, названной «гравитацией»; планеты «скатываются» к звездам, двигаясь по искривленному пространству-времени вокруг них.</p>
  </section>
  <section id="n_382">
   <title>
    <p>382</p>
   </title>
   <p>Мартин Рис, «Всего шесть чисел: глубинные силы, сформировавшие вселенную» (Martin Rees, <emphasis>Just Six Numbers: The Deep Forces That Shape the Universe</emphasis>, New York: BasicBooks, 2000).</p>
  </section>
  <section id="n_383">
   <title>
    <p>383</p>
   </title>
   <p>Джон Д. Барроу и Фрэнк Типлер, «Антропный принцип в космологии» (John D. Barrow and Frank Tipler, <emphasis>The Anthropic Cosmological Principle</emphasis>, New York: Oxford University Press, 1988), vii.</p>
  </section>
  <section id="n_384">
   <title>
    <p>384</p>
   </title>
   <p>Философ Роберт Лоуренс Кун описал эту проблему и по меньшей мере 27 различных решений в блестяще написанной статье «Почему эта вселенная? О таксономии возможных объяснений» (Robert Lawrence Kuhn, “Why This Universe? Toward a Taxonomy of Possible Explanations”, <emphasis>Skeptic </emphasis>13, no. 3, 2007), 28–39.</p>
  </section>
  <section id="n_385">
   <title>
    <p>385</p>
   </title>
   <p>Джон Барроу и Джон Уэбб, «Непостоянные константы» (John Barrow and John Webb, “Inconstant Constants”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, June 2005), 57–63.</p>
  </section>
  <section id="n_386">
   <title>
    <p>386</p>
   </title>
   <p>Шон Кэрролл, «От вечности до наших дней: поиски исчерпывающей теории времени» (Sean Carroll, <emphasis>From Eternity to Here: The Quest for the Ultimate Theory of Time</emphasis>, New York: Dutton/Penguin, 2010), 50.</p>
  </section>
  <section id="n_387">
   <title>
    <p>387</p>
   </title>
   <p>Мартин Дж. Рис, «До начала: наша вселенная и другие» (Martin J. Rees, <emphasis>Before the Beginning: Our Universe and Others</emphasis>, New York: Perseus Books, 1998); Рис, «Наше космическое место обитания» (Rees, <emphasis>Our Cosmic Habitat</emphasis>, Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2004); Рис, «Исследование нашей и других вселенных» (Rees, “Exploring Our Universe and Others”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, December 1999); Джон Лесли, «Вселенные» (John Leslie, <emphasis>Universes</emphasis>, London: Routledge, 1989).</p>
  </section>
  <section id="n_388">
   <title>
    <p>388</p>
   </title>
   <p>Кэрролл, «От вечности до наших дней», 51, 64.</p>
  </section>
  <section id="n_389">
   <title>
    <p>389</p>
   </title>
   <p>Пауль Й. Штайнхардт и Нил Турок, «Циклическая модель вселенной» (Paul J. Steinhardt and Neil Turok, “A Cyclic Model of the Universe”, <emphasis>Science </emphasis>296, no. 5672, May 2002), 1436–1439.</p>
  </section>
  <section id="n_390">
   <title>
    <p>390</p>
   </title>
   <p>Алан Гут, «Инфляционная вселенная: возможное решение проблем горизонта и плоскости» (Alan Guth, “The Inflationary Universe: A Possible Solution to the Horizon and Flatness Problems”, <emphasis>Physical Review </emphasis>D 23, no. 2, 1981), 347; Гут, «Инфляционная вселенная: поиск новой теории истоков космоса» (Guth, <emphasis>The Inflationary Universe: The Quest for a New Theory of Cosmic Origins</emphasis>, Boston: Addison-Wesley, 1997); Андрей Линде, «Самовоспроизводящаяся инфляционная вселенная» (Andrei Linde, “The Self-Reproducing Inflationary Universe”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, November 1991), 48–55; Линде, «Нынешние представления об инфляции» (Linde, “Current Understanding of Inflation”, <emphasis>New Astronomy Reviews </emphasis>49, 2005), 35–41; Алекс Виленкин, «Много миров в одном: поиск других вселенных» (Alex Vilenkin, <emphasis>Many Worlds in One: The Search for Other Universes</emphasis>, New York: Hill and Wang, 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_391">
   <title>
    <p>391</p>
   </title>
   <p>Джастин Хоури, Берт Э. Оврут, Пауль Й. Штайнхардт и Нил Турок, «Возмущения плотности в экпиротическом сценарии» (Justin Khoury, “Burn A. Ovrut, Paul J. Steinhardt, and Neil Turok, Density Perturbations in the Ekpyrotic Scenario”, <emphasis>Physical Review </emphasis>D 66, no. 4, 2002): 046005; Джеремайя П. Острикер и Пауль Штайнхардт, «Квинтэссенция вселенной» (Jeremiah P. Ostriker and Paul Steinhardt, “The Quintessential Universe”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, January 2001), 46–53.</p>
  </section>
  <section id="n_392">
   <title>
    <p>392</p>
   </title>
   <p>Рафаэль Буссо и Джозеф Полчински, «Ландшафт струнной теории» (Raphael Bousso and Joseph Polchinski, “The String Theory Landscape”, <emphasis>Scientific American</emphasis>, September 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_393">
   <title>
    <p>393</p>
   </title>
   <p>Виктор Стенджер, «Квант подсознания: метафизика в современной физике и космологии» (Victor Stenger, <emphasis>The Unconscious Quantum: Metaphysics in Modern Physics and Cosmology</emphasis>, Buffalo, N. Y.: Prometheus, 1995); Стенджер, «Действительно ли вселенная точно настроена для нас?» (Stenger, “Is the Universe Fine-Tuned for Us?”, in <emphasis>Why Intelligent Design Fails: A Scientific Critique of the New Creationism</emphasis>, ed. Matt Young and Taner Edis, New Brunswick, N. J.: Rutgers University Press, 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_394">
   <title>
    <p>394</p>
   </title>
   <p>Хью Эверетт, «Формула относительного состояния в квантовой механике» (Hugh Everett, “Relative State Formulation of Quantum Mechanics”, <emphasis>Reviews of Modern Physics </emphasis>29, no. 3, 1957), 454–462, перепечатано в «Многомировой интерпретации квантовой механики» под ред. Б. С. ДеВитт и Н. Грэм, (B. S. DeWitt and N. Graham, ed., <emphasis>The Many-Worlds Interpretation of Quantum Mechanics</emphasis>, Princeton, N. J.: Princeton University Press, 1973); 141–149; Джон Арчибальд Уилер, «Геоны, черные дыры и квантовая пена» (John Archibald Wheeler, <emphasis>Geons, Black Holes</emphasis>&amp;<emphasis>Quantum Foam</emphasis>, New York: W. W. Norton, 1998), 268–270.</p>
  </section>
  <section id="n_395">
   <title>
    <p>395</p>
   </title>
   <p>Стивен Хокинг, «Квантовая космология» (Stephen Hawking, “Quantum Cosmology”, in Stephen Hawking and Roger Penrose, <emphasis>The Nature of Space and Time</emphasis>, Princeton, N. J.: Princeton University Press, 1996), 89–90.</p>
  </section>
  <section id="n_396">
   <title>
    <p>396</p>
   </title>
   <p>Роджер Пенроуз, «Дорога к реальности: полный справочник по законам вселенной» (Roger Penrose, <emphasis>The Road to Reality: A Complete Guide to the Laws of the Universe</emphasis>, New York: Knopf, 2005), 726–732, 762–765.</p>
  </section>
  <section id="n_397">
   <title>
    <p>397</p>
   </title>
   <p>Стивен Хокинг, «Будущее теоретической физики и космологии: симпозиум в честь 60-летия Стивена Хокинга» (Stephen Hawking, “The Future of Theoretical Physics and Cosmology: Stephen Hawking 60th Birthday Symposium”, lecture at the Centre for Mathematical Sciences, Cambridge, UK, January 11, 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_398">
   <title>
    <p>398</p>
   </title>
   <p>Ли Смолин, «Жизнь космоса» (Lee Smolin, <emphasis>The Life of the Cosmos</emphasis>, New York: Oxford University Press, 1997). См. также Квентин Смит, «Естественное объяснение существования законов нашей вселенной» (Quentin Smith, “A Natural Explanation of the Existence and Laws of Our Universe”, <emphasis>Australasian Journal of Philosophy </emphasis>68, 1990), 22–43. Элегантные выводы см. в: Джеймс Гарднер, «Биокосм» (James Gardner, <emphasis>Biocosm</emphasis>, Mauri, Hi.: Inner Ocean Publishing, 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_399">
   <title>
    <p>399</p>
   </title>
   <p>Стивен Хокинг и Леонард Млодинов, «Высший замысел» (Stephen Hawking and Leonard Mlodinow, <emphasis>The Grand Design</emphasis>, New York: Bantam Books, 2010), 6–9, 46, 75, 83, 136, 179–180.</p>
  </section>
  <section id="n_400">
   <title>
    <p>400</p>
   </title>
   <p>Благодарю Артура Бенджамина, профессора математики в колледже Харви Мадда и знаменитого математика-фокусника, за эти вычисления. Арт рекомендует для подобных расчетов следующую страницу (при N=52 и p=0,5): http://www.stat.tamu.edu/`west/applets/binomialdemo.html.</p>
  </section>
  <section id="n_401">
   <title>
    <p>401</p>
   </title>
   <p>«Леннарт Грин показывает карточные фокусы крупным планом» (“Lennart Green Does Close-Up Card Magic”, <emphasis>TED</emphasis>, February 2005, http://www.ted.com/talks/lang/eng/lennart_green_does_close_up_card_magic.html.</p>
  </section>
  <section id="n_402">
   <title>
    <p>402</p>
   </title>
   <p>Фрэнк Саллоуэй, «Рожденный бунтовать: порядок рождения, динамика семьи и творческая жизнь» (Frank J. Sulloway, <emphasis>Born to Rebel: Birth Order, Family Dynamics, and Creative Lives</emphasis>, New York: Pantheon Books, 1996), 336.</p>
  </section>
  <section id="n_403">
   <title>
    <p>403</p>
   </title>
   <p>Джаред Даймонд, «Ружья, микробы и сталь» (Jared Diamond, <emphasis>Guns, Germs and Steel: The Fates of Human Societies</emphasis>, New York: W. W. Norton, 1997).</p>
  </section>
  <section id="n_404">
   <title>
    <p>404</p>
   </title>
   <p>Джаред Даймонд, «Натурные эксперименты истории» (Jared Diamond, <emphasis>Natural Experiments of History</emphasis>, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2010), 120–129.</p>
  </section>
  <section id="n_405">
   <title>
    <p>405</p>
   </title>
   <p>«Через тернии к звездам». Иногда записывается как «per aspera as astra». Изначально высказывание принадлежит римскому поэту Сенеке Младшему, оно приобрело широкую известность после того, как было выбито на мемориальной доске в честь астронавтов космического корабля «Аполлон-1», погибших во время пожара на стартовой площадке на мысе Канаверал.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="_2.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_5.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_6.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_7.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_8.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_9.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAGtAp8DASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAAECBAUDBgf/xAAUAQEAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIQAxAAAAH34AAGXXqUj0SwJG88Bm8sQN1YsjZMiRrPIkar
y+hoFFl0qIulQLRSZcKsiyVw7uuFhV0WDiHZ8JHV8WdDmHU4h2fFHVc4nZcg7HIOpxDscA7n
FnWPMOj5I6lfkXCmi4qYWyki6UYl8zwvxoouqiGxpec9GAAAACMn597uR4GXvw+fy9+Hz5/Q
EeBX0APn8/eB4Je/Z8+2/TRMXprMwpbYY0dxHz6fvw8C/eh4E99E8Ge6geJft2eIPbyPDy9k
zxsvZM8YezDxa9sjxT9ozxJ7Vnil7ZniV7gPDnuA8Nc9cGR00wxeuqGdW2g83R9kjxz9gHj5
esDyi9ZE8uvVB5c9OjzL9Gjzp6BEN/GtmkAAAcutUzodqh590wvzosvSoI0TOZpPLkacspmo
8qJsmKG2YbNx4Qb0sFm68EN14IbxhBuvCDceGG4YYbZiBtPEDbWMjaWQGuY8jWWSzVWWGost
GpHORomdIvKki4qjLRWRYXGRKICjMOa6hxXdFZ94la/n2z0livM2QAAChfzDlRuZxm3ldKvX
lfKkdCZnzvTM80gzVpMzDRgUS8ikr6KSvMol7qZr0mZkdVGU9ORlmoGU9SJmrSDNNIM16DM6
V+RnPSZmmizMWojOhp8iir/MqHaJA6BxLXAgdqxIjyO5zR0JTOSijoWZlZXolGNuRlVNjMNi
XORviYABk62MGXq4510at4j1GRYhzXQSmERs5Q7QI074Y/LdDF1OyF2j0IkoiU4EFGiaBncD
YjkaRbABNCZICTESCI0EZBHn3gc69sMvpeCm7aOHO6FKN4KvDSRnSvhUn3RU5X0cnNDAIxmF
bK2MsudI9jY6VrIACw9fJHka2UaN6pdAkESTFNTESCKnA5nns09m8TbOqlE5vhjG+8jaIdGy
PLvzIR78ROpyNAo2DpLtyEJDlCYwgdXBko8uBcdKySnCQEkIERGCAENDOdA0SEDtGjbJHOmX
0RJFS0NSZxzNXMO9yheLtuldAAp592mcaN2ma9nhYENgSYTUhDQZenVPm1bW4ln33zL2B6SJ
I8Vm6tch6/ymgeoaBSIjTQkuZ1FMfKcSFO4GVco7YQ6I4y7Ip89TBLtnoDh1CB0ZxO0TlDpE
g2EFIKXgvpCKlSyjxvuuvEzvH+97nKlqI+e++6gmmc8/QpHLTx9o6aGZpgAZlXpArcJBtdId
BMZJpkfOd/Lmxv8AibJ74q2T57ifSfClDcpbR6u15/dPN+d974MWjj6R7frQvClEKFZUC/n9
qprrjeMP1fmPSClypGL6zy3oi04sacSXk9zHPR2cfUM4vhW56MSrocZChNHOM4iTiIhA8xW9
og8x6dHiPbxkefzPX0TSExuLIVrtcyNvE2iWrlagwgYfTh2MyxT0jXIIkVehZ68gxfJ+++cH
blWZ6f1nz73R2xdqJgd7fY42++YaPn9+kYlzv0Ldzl2BpnDjf5kcybL05BCLgR4UUR1MXob0
cbcOi5oo5hRPSXfObhZ7VZHdcck3DD7mvHCsGrVmHJdInlcn3FctZ2nwPH+zxN0Xi/a4h31K
1owMD21E0OsWS49uJkauZeLWln3TvXsUzJlBGfqZmoXCEyi7oSnCJV8767mfP+etxOPq8LXN
+XLoSTBZ+jA5LP0iePreYPRXsDdJqCH4ne6nbO9MHjvUeMkew59InOPRCJSIR7A/Oavij1fo
sfYMbI9R4I9w6tsSYGVtefNLv1gRTDooAAhEogNCUkNNnOTiCnAUJwMvvyZp3KVouZulklCP
TkV9TM0y2kyLiwIhOLRUz9jgUbZcLHSEiTiEkkZOln2zv5jexzM9b5PYN6CgeQp9s897m+Q6
D7ZWye8ITAGDiiaijH8f7n5+aPpvF8zco8eZ7nWo2yZFC8b6LJPUSq9yjxvIo9+8ik7AT6wD
s+cgiIYkTUGNIGhGfysUTbsVu5oYm358hWtUSeln6B1SiTIBNoJoYmInKEyTgEyLHzlyKvPv
RL0OmOWrGVsFyMUZ3g/pOWfPT07ML2j1SzPlI6KLG0AjmHlvT1T53x93VPMeotaJY68OgFaq
X+fDmaDz0aLjI6tMSkECSAGRQgBCaYm0RJRKebqZJudq3U1cDaxgzr9AtXKtomhDIsnLnM6E
QcZIc+UyZCRIQHKUDnn6NMtzOhzj3RWnJnPl0yS4qHQvzz+ppSTJiCQgfLrzFy7cilA6B05d
i10gzjXvsqK1Iou6hDZMiibgHRRRJIGiJKIA0AIJREcsjWyjSsVLRcy7+eQp2qpctVbI4xql
o4ci9KEhvlUNSXntgtS5TJkQYIItHOr38yeqlwZwu+Q9YBWyTfOqOZ0REkCJIZGQxoUZhAkE
GwUgBsBNkWgHEGZ+eeg5zxjV6Ye4Mx+RuOIMSG4yIEkIaAEccvWyyxdztA6VenM4V+nMud+X
U4ZuyijK1Il0h2OdO/zMXWLBNxYxxJREQ5Uck9RgbeaWqUpGrhbmMadO7iHpadvxJ7h1LYAA
lyOWRX9geD3PU4RcngbhNIJLnIk0DEDSCZEOM/OXDTq8plrhyoG5laWOa/K15o9XS7eWPXSr
WAEDEDEiUWiGdpUThqY22VRMoy4Wyx3hMaGQm2DTGiI3GZISJIkRKGIeq4d/BnrMbexCffP1
yv26Y56XMzfRkoZ3I9DHGpHpgA856DyRn/SfmPrj1PnJ+cMj3vhvWGrFyK1jM5Gy8iZqrIZr
GRrinW8uew4T8YemK2Ia7tVzA2brK86fE3StWN6EfHHtnX7EkkSSARAdWzXM7cw9o4RlyM7S
zdMtNTIOQNxCTiiSSHKLJOKJqKOdLQDj08j6gzKWihc4XjzvqoeXPQ5/ofPnp6nfyZ6lVbJa
UAMXY4HzXUv+fLcMm+L6LlbhOcZHJdmcJdQ5LujnNhGhpBCHmtQ4kbRyWP64wcv3HIyYXOBX
2sK8WenkPZEzh2GIBDIjRDhZ5GVrZegFftVK2pmap3kmAAwQ0AIAakA2KMkeH9e4kq/k/anj
9/J9CZqxNAHarmz570Hmj0ejU8ke68d6uZQ0GiPPqFPP2eZ5Lf6WiPdTJSgyZCQ3EJRAADD5
6/M7QoQMfepzHvY2seS3etgyOMdA8567B3jty8b7I8h6+XQBoABAEeXXmZtyr1O1K9nhqZ2i
dkIYgk4MZFjSkRnFjABoOFRZ5unDyptVtvzZtU8HVNWeVWHsrTFX836E7PH6m4NAmCjHLNZ5
NsusYJoBgmAhgmAnHxx6aEswuULEC95Pb6FvN2Mcu8zHLPpMyib3XN5Gr28l6skIGhDQgh0g
Z0O9Q08nUyS7erXBxkFGvfRQuSsAMPO0fRVC9cq2xKTEMBrmEPG+sMK6+x3r0NA6qhA16lis
anSj549cMEwFX7+TF6nxvuyHlfa+OO+/879yXCITIhIiEnAJCROlbApdsQ1O3fyJ6Lynp2ef
WponmPV8OpzflfZnLv5rYLcmhoQ3BjEgjKJVo6GeX8zRoGpZr9xsAQDTBNMSkAgG0DAAEcup
EyenOJ2t9vJnqI17xWu+J9eSztdAACIi8L7fzJb9r8n1T6P4etTM72PiffFxxZz5SplvmoHV
R6FyMgkmHDF9CEI9cU1c7H9Yebuds8r+neMa/Ty3qTNtdwaABME4g0BGUThn6VA71O8DQ7Q6
CJgmgYIGmAgAYCCSTBpDSB52hSLtK4yPVMUogxA0AJohnaUD5nH3mGeYe5uFP0sbASJESQIk
hDZFSAYAJhCQV7IFWnqg4TRy6NkRgkwipBEkERgk0caF+gLrUvF7pzkSQiSiwcWMATixuLBp
kSQIYJSCHDndISUwGAmhSQA0EZIUZo4VNCJ5zcsMj0JCkgkIJJA3Fg0DQAAAwQwiSCIwSkgT
iMQAIaYCGJNHKjoVDO1MrZO0lMi2CaBkQmkDEDEElFjcQYgcWildoXA6RCcoMYgYgkRY4yiA
Ao9EQDoIYIbIkwgTQm0CYDiwAGhEiISQDQAAAIGIQAo9ERUgSmjjXtVjM2MnVO8osBADZFgK
fPzJ6kwNg6OLGceRbKgWzn0CE6ZLvJEhTFKLGmhiBoBpoBcztxz/ABB9J6fOfeHdx4ll1JFk
q8y8VeZelzkSIyGCGCGAAAmAlIIkkIkiEmgQhiAGhpxI8LFcztTN0zoORAmEJNkWBzxd6uZW
xHuRGipw0Qw7OohSEToXaRdI1y2Z8i+8+2dWmCESEglEHx7RM3wH0vHPJe2q6p2r2gzuOwGZ
x2QxTbZDopkVMEpIaaE2gUgQwQ0AAAAgBiATEACmHLha4mfpVLhxlUZopgDATAaAUkCYIYJS
REbOWLZuFO31ZE6SONe6GfoLONRNiGCAAGcs/VRXn2YiSBSZEYIbItoaYCbAaAYIkEGMgTZz
XSJFpiGERoABMBIyjThXtn//xAAtEAABAwQABQQCAwEBAQEAAAACAAEDBBESExAUICEwBSIx
MjNBFSNAUEIkNP/aAAgBAQABBQLokexCGZcbq6vwv4bq6urq7q7rJ1k6yWazWazdZus3WbrN
1ms1ms1mslkslks1sWxbFms1ms1kslksldXV1dXV1dXV1dXV1fo7KzKyzso39/XV1HLT/wAq
K/lGX8oy/lBTepgv5MF/JRr+SiX8lCv5GFfyMC/kIF/IQL+QgTVkRLmo1zILmAW+N1tBbQW+
Jbo1ujW0FtFbBWYrMVkCuyuy7eR26uyuKyFXZXFZCrishWTJ5AZbo1viW+Jb4VzEK5iFczCu
ZhXNQJ6uBlzkC5uBc3CubhXNwqllaSo6/UIgmgeE00cixNWJYmsTWJrE1Y1Y1Y1Y1Y1YlBWz
xwtXTbHrpXH+QqlHXSsJV0zuVfK4Ndl3XdXV1ks1ms1mslm6zdZus3WZLMlmS2EthLYSzJZm
siWRLIl7l7l7171jIqV5YZXq6h25yazVdQ5czVX5qoQ1FUyqOZqG5aZctOuVntyk65SdcnOu
TnXJTrkp1yU65GZcjMuRmXISLkZFR2pYxNjHqvdN5sWWArEViKxFYssRWLKzLFliKwFYAtUa
0QrVEtcawBawWmNagWALAFgKxFYisRWIqzKzKzKzKzK3+nJldl24Uvbqke0bfE3aHmJFzEi5
mVczKuZkXMyLmZFzUi5mRczIuakXNyLnDXOmudNc6a50lzxLnnXOuuddc8651c6udXOrnVzq
51c6ucZc6y51lzi5xlzi5xc4ucXOLnFzi5xc2ucXOLnHXOOuddc465wlzprm5FzhrnJFzci5
qRc1KuakXMyLmZFzEi3yLca2mtpLYSydZOrururq6pX/ALVT/l6aj8KqvxSXyYZVhMtcqwmW
EyYZVjKsZVjKrSq0i/sXvX9i/sXvXuT5r3K5K5LJ1k6ydZOrurururuu67q7q7q7q7q7q7r3
L3L3L3L3KxqxrE1iaxNYyLCRYSLCRa5FrkWuRapFqkWk1pJaSWl1pdaVpWlaVpZaVpZaVpWl
HETKn7E6h/P01PwyqXTBcxiWsVpWpNDdaFy65dcutC0OtDrl3Wh1oJaHWgloJaCWgloJaCWg
loJaCWgly5LQS0EtBLQS0ktJLSS0utLrS60utLrQ60OuXdcu60OtDrQ60rStK0rStS0rUtK1
LStTLUtTLUy1MtTLUy1MtTLUy0stLLTd9Q3OFrA1l+h7S9NR+RTv74m7u3seD3xg4hirKysr
KyssXTtwsrKytxsrcLKysrK3C3GysrKysrKysrKysrKysrK3eyMmjEZRMtrO+xnEDaQpiGKN
5WxjLYnn7HPZnqHyKbu8xCMUmxGTAgmyfZJgNiHFWVlYncooQYm4D9X7dUr3mZSfkibsyxbx
Fxnyti7qx299g+nkbz/Kspo9gNA+bQkCaCwjAwEcewSgEn0WXLizHG0g8u1+WFaGdNGzFizp
oQYuXBWt02RMi+8f4y+sb3j6H7mn+Y/huluNuLqysrKysrK3U9+B32NdWNDkyi/H57d+/Cys
rJuq3C3Dsu3C3USP7w/RQfh4v2Zvh/o/xGyZvF+rv0v4rKyt0N1XV+HdXV1dX/wX8TqX7U/C
n+vGV7RN8H+L9x+N/ib1F0NdIRw1pGasnUsoxM9VJnHUkZ2t0WVnUntDYbxlJIyKR2kiLIvh
WVuHbhZW9y7IpGEnqGTzihfIU3jd8W5yJyZ7sRYoKqI3REwsNXEbp3YWaoiPodTKn+yg+eNT
+L9zfjb7xt1N01+fK1IvseMVGZRoHYxXZTyuRuJYhd2pJNkF+NlisWdmBmWoE8YrBr2TWXZT
C7rU5vEBAVm4YurOiiyfl2vpQti3Dt4qmN5INc4Swi4xV0JS01PHU72azV8Ry00LS7wZxGtj
OSnp9u0GfHjN9YPyuofycal+/wC5kH5I/jpbpqItsDzNIttMDFMUpelys8PCWNhn5d8rgDUE
lpuPxxJxZObMhISVlbhZN3eF4+atbpsilPa7JuLdD/PXNUhCoqkJeByCDBNGfDtwt0OpW9sf
3dB+TjP+ZT/aL7B9eiyewhN6oV29RqGenqhnVuFfTPTTPZA11BfCnmaaJepxuxXV1THrmEsm
4XUs5Aoqx0wyZwvaSZ3GprpjjennmjkfhNeOLY2EJ3D98PhE7unIiliPv+ilMGvIm2asnUTu
8idu/X6nTyZ+nRyPKvVGkZenmZyr1OeSIaOpPb+ug27Dwb7cZe8rMpfvD8N8dF16pI+HCnkc
amCbfE6rItsBxOCECNRx4qB9NQpmyjlHS7SCqcCvD9VZPd1U5mv7pCkqTA+djvA51MtRAM6G
jLZbs7KpKZ2CxVQnd24v3U3xnNeFi1s/ZhFYi6un4ZJ+/B1fiRCKaUC4W4WumAR4SwhMEVBB
Tmrt0FwH6Om+ODvdxRP3gbtbtwvZC93+F6mDlHkiJhaOT+z02fGTNP3aUMSbgcblTxS7Ybqe
O5NCLIRZlD9eJxBImpI2Iguz0Y5iOLWurW4mDEtJZBHZdk/za3CcnEYzdQFk/ZN9uHZ1dl24
XWScXy4eplIypSJpR+K2YoYIa2RpAe7Opq2XZRTvKK9SlOOKlqD3N9W4Ei+8L3iQfRE9hb4b
4L4g7OnKzbwTTCRMndTAxxSjdBE8iZ7tA9pgLYyKPNuXJkECxUbaal/gw2FrdkMbumG3S5CK
eujepp62Od+D8B2WZ2yuYu493H3OXtRSCAy10CZz5WL1AGGOQZQv7k79vcKu7u7f1uRKAmZ7
q9+MgDIIU0UbqWMZQH0wGktbhP6cMpQQNACkjGYI/ToIjTcCUn5Kd/Yyi+ine0Kd/wCslH8s
ie7OBuo4yE+FbCc9JU0pMEJa5pQwOEVSl0X4VTf15ZNH8PaxVveCoaVuJnjHFBPWnDQQQqf0
oFEUlFKziYv8L466yUZzoqIeFZRjKFC+qXpqZHYoMtPBvnhZW8t06l+1Pwi+FU/RG9ov/cfg
Ju01L7nAnGMGtF2Q/CsrcHG7RO7ALI+47XB6Kb+4va/CvqBjH02Vpo+FROzz+k1LjL4KqbRT
wzPEPps++jU0jQwlUbBgPbDxZlUTwkYMLx9F+LKyt5JlT/dQ/KqX7qT6t+SPov0yjksEwMhZ
N8dMvsqmdZYv6iGuqhMmKR/f+lXvt9Qpat6Coi9SozGr9YjZmH3U/wD+2/g9T70YSjaGWWGV
vVJsaqpqKpykHH09/wD4uGTCjNxUkLO9G2FMTqYyF9ps203TGTwhISEzdA/sTdN1fhdPxn+s
P5FH91UfkUvyH2D48LgsUA9Tqs/Exdi7tUbCYbqnzI+HqwO0sMlgeRr5dilJ3pIwKcfBVDnD
PcCGRrbe+32xjteEcI+DtdpifAZKi8BEMP6wZ3wG+sE4DbVGtYsvjg3hvxl+oP7v2Pypn/sZ
H94/hv8AET9pu8ET3jTstaEbL9Kpi2xSQnGbvd8iZooSN6ODBN4Ca6q6fJHA4vg6jgcnpaay
bhdXTrWybtxZWVlZlbhbyyMm4DwN+7fJKP6j/iJF+OB/6k5Fk7+4VkndO6mgGRHQXQUDMo6c
QQ9ldX6slkj7o4mdctHcIRZD2TOmdSG4LmHscri7VHt5h0E5Fwb5/wAR8A7gyJ7CmToU3Uy7
8b+Al+oPqysyxTsvdxeysyayZ2WwL+EuyOUGTGzoTZ0ElzTfMgOaaCyKLN3hu+hlpbg3+M0/
3i/Gyne0K/8AKbwX4249+rLvGDg7cX+OB/RwJMJXaPInjLLH+zwm1xKnIkMDszU9iaNxNNws
rKysrKyx/wAZfBfkg+qqfp+5OwN9h4X6Lq6urrv4rKMsiZfDc1Hl+uiyt5bcLKysrK3C/WRi
DDIMn+AlJ9oOFS/uUv1b7BwcsVzIMjmYVu78ZqjRFBVVO0Cy8JlgPNvtAsxkFzjamPMGcQqJ
tIQ1xFL1W4X/AMlTK8Y09WTyKtYr0wWmVZUlEqWqKR+m/WSlUP3VQ/8Ab+pUP2HhIzu3LHc4
nIgidnVlZSRxyxxwQ0ihbt1ETAwTBIia4nQuLDIIxx1xb5ZNYB6iTnURNNFFRYyJ6mESazt0
z1AU4yeoljsqWeOvFM7O3lklCNCYm0sQzDFStGcswwjFVRzPLI0IReoZnNAM4wUrROuajyvd
vC6mb2xfkUr3kUj+8EPU3EhYk0MY+CuEiCjiLdLI0QR1wSFryXK5VMgNIA0D5Ty6IofUTKQm
uBQnspxcIOiSRowCreR4qcRdhVdDGEdOQUp8LopAFM7F1X410ZPJ6eJMNVWaXpqreq2neYKS
lMZpRCUAoCaQi1x8/Lmz7IpIDZ4RcYvDdSfUPlP3TI/tH9R6W82yMXqod8UVIQnLUtHNUVLx
DR1hSl/IhnJGNRFF6eIHJMMTRTBN1eqn/U07tOAFZ2d29UvFRlJlHBJtp093Wgb28TzRi81O
M701M0KrKs4jgqpJoMpMpqqSIKSqeoT0AO8ksdMENQE3DMb+E/gU3wmRoPq3TbofqsqyZ4Ia
erl3F9ZWk2U92p5PUi26M5JKfeoqMYm5KTMquQThk2RV0JSPRQEMlfIQNRSyb+F16wswlGnr
SpKR/V4RaomlqinkYo6FnGk4GcmzaV7kwibtBk7KQyvC5b1M7jG08mQvlHIMm0NgUgzyjJLT
NUCAxenhCVPOVTDHI5R8jFT1kmysp9qo6cwklvq97PE7vH1OXAk3yH0df+S+B/wyAMoRUccJ
vURsWIEqquKOSKlGoeYhp1BVnLGEku7m4ryU8YKL1H3X7HVRRu7R1ARQRwvx9Qg208ZYSTzu
LhUG5VBu4U4FOcTWDg8YEtUa1A6wa2A31hfAcla65ONiuwpwYlNXMBRjTkLeoR51kG1UtMYy
VAE8lMO+jKnjpRh9Qc5CNhEKmOR9Ud/BZEy+Dh/Gi/H8k3hv4MhRdxOM3lgEhgmpRmkc46AD
Lmqanpmplqjty0jk8eUXLRRSC7EM1O/MUcZRwFMAOxXV+BtdqijbbUCZy2e8cBSKlpmjZmVu
FvFWFJuoDc4qijIjipcacqI8o2wBHGBKepCmTShWRx0Vpq2Mjhpoiaov22DfwOj/AC0/1dSf
Ufyim4W8pfQsykp3fRtiyrHPl4Nm6tpHqU7CNR6i54em7N9TVTbqOUpYKmE+YoQKOnu3CaMt
tGxNBwsnZSQjaOL+wImFCybrt0V0xi9HOZHJFHKjtDCNTOxz1bxR0teUpup5pttHKUsVdTPI
9JSkDSbc4HcofapWd47OJRX19bqTsdP8upFH+Qeu/i0R5VF9Q7MviHmnCUJs4HYk9bgparTH
C4VZSNopQllzN35dikzid3isz9NlghpIgLBY9F/BLCMzQ0wQqsnKIqWpKZTjBA+YVjQ0mEmY
qSlCR44xiGorpBlpqtpYnq4SmLvBlKJRXePWN/ASmUL2P9yfMKHyN0yzNEMVYEp64xfYBo6F
8yrGCohYZE9EZHJRsQQU2lpK09lNFHILmDJqWLKSYIVFME3+a6mgaZU9K0L1dO8jwg1KZTNJ
BeQSOfTTw+oEUk1HmQ6KUOTI1GOAaYrkQgwShJ4XU30B7OpPtD9B8P6az9dZE8gQU5PLVX0h
e8zOUMlI9OMZyO89TILtVnylNVS7ioRc2FgjmA3mo8tNZFeSiicT6DMIxeqkdc1JeOpCQvJ+
pJJXlpTc4a2okCShqSlVZCRSUYOCGaleaoaOSIKVhcfUYXKsgJ5fTxMYKqeXdQzFIHqIk8dI
xbvA6k7gPA+6i+jcZjMVFMZLM2eBntwq5ZNVIRsUBuTcbdDkCaOMXqa8xmpz5s2pYmKWiaQw
pIwhiowjOoqGgGnrdzvEBPZW6LqaVoY3fOoi9NFH6fGTVAnAdFVu7+Q6WIyZmFpqYZnp6UYE
U8YvOO2nanLZVRHnTRyExUhIWwiGqiIpKcZVHEMQpmFvC7IvgE/wSFk3E4xMhiAWaGNk3bib
BZmBniDAeo74OxlJS5PTyUTHJRgwKoqZdtHKUjV8kjFRHLuqYNrQ0jjJVylFFFVTNL+uj1Kb
/wCj083apiqZHUszxN6lPuApCtFJsj8k0mqMK48vkZo3aSkYmjqakadoauOpIiipwiq4piqA
eSEYD2DdhmqptlNM8sfXfg6JD8n2D/0Pjs3h1BdVFXpkoyyGWkaQoohhaSIZVHCEK5qLJnu0
kbSjHQRxn0Oq7v6jThBRvGYGH69SNqiaSTIaL/8AJwM9Y7xW5sd/cqjBRT7DX74ShtjGgPNm
snxTELqsgeUaejNqithcwggd574piEuEtGMjxRDEPhdEv/cv0D8jf5qyneQqYHhnU0kjy0Rv
JCbXB4yzhFxi6bp3VbAxVJVbMUdcDCXqAkmqCJB/ZUQjiHCYNgPAbtqLQ8JrSbkEZBJ1+oZM
NM5tKquYoQp6uR5F6hnhQ5tN5XT/AJZ1H9x/zfr7VyKkjMwBoxVm8DsqiFpY56c4DCf25dxz
N6Km1sP+AhYmCEI3U8LTDFRtGadmJgiAPMSP8k/3hZNwt/k/UHfzOpYWNSenigoQc4qQQQjb
hbx3/wAfbqdSqV/fB9W8V28n6iDCPzOyljyCGKoc2ZM3/GJSN2NQ/jbw2WLLFW8VQ9hf/sui
RoPrxt/jL3VXnsrf8l1+y+w+G6v5YvdMnbrv4RJjb/jun+W7yj4sXdfHjMsAgbGFN53ljZDJ
Bbov/wAR/mP8o+F3VfXHHLRVRTRA7uHAzGNDMxp5xZb2xAsxVlUfW3nMsQklsM1SUxU1UUcl
Odx+U8os+4GDaN9osPMDfcK5gb/73+YfuPVbiTdqmiGpeOEaaMBxDhMGagEo1okda3ZD2Hg/
urPPIGY1UY81PTlBJS0rylTC8jC3aQUUZFCUZumBxptTstUmQxP/AMB/mFuwsrcLdZRMSGER
fxQ+6R09RCKaqZ1tlXMoJAPxOnjacdM7O1PNI8Ztb/jkovqKeT3Mff8AxO+IwTFg0GSYAFXW
S7oohdNKcKyZ28Dsnh/sfJ2EcfHZW67f43dmV7q6jZW7PExOA2Lqt47KvkIII4mjjssVZYrF
WThdmbRUWVlZW6rcbKysrK3Xby28rl/aLd7L/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoP/aAAgB
AwEBPwEN3//EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKD/2gAIAQIBAT8BDd//xAA3EAABAwIEBAUD
BAICAQUAAAABAAIRITEDEBIyICJBUTBAYXGRE0KBBDNQoSNSgrFiFGByksH/2gAIAQEABj8C
4CtT/jw7q/kL/wAdBsh4HMyZsVtK2FbFsK2FbCtpVivuXVdV1V1uVP8ApX/pXyurq63hfuBf
uNW8Le1bgrhXC6Lorq6urq/gdOC6urhbgtyvw3CuquC3hbwv3At4W8LeFvC3hbwty3Let63r
cgMOoF/AIJ5hZbHfC2O+Fsd8LY74Wx3wtjvhbHfC2O+Ftd8La74W13wtjvhbHfC2u+E1gZh0
7qTh4cwiPpsWzBUaGXQ5WURGjDXX4VlZW4Lq6urq/wDav/av/a3H5W4/K3FbitxW4rcVuKu5
XcvuX3L7l9ys5bXLa5F/05p9yrgMhfstRLcJn5QnCw1+w1cuEz8hN1YYp2C/bK/bK/bWxbFt
W0fK2j5Vmr7V9vyvtW5q3NW5qgiSeoUt458ewVgrBbQtoW0LaFtC2j4W0fC2D4WwfC2N+Fsb
8L9tvwv22/C2N+Fsb8LY34U6B8LY34WxvwtrfhbR8LaPhbR8LYPhbR8LaPhbR8LaFYKw8zdX
VwqZPHrxOPognFbyt5W9b1uW5bluW5Xy6LouisFYKwW0LatoW1bAti2Lati2LYti2LYti2LY
ti2LYti2LYtq2rYti2LYtq2raFtC2hWC6Loui6K63Lcty3Lety3lbytxW4/KurlX4j7cRzoF
tW0Lb/a2rYPlbVsWxbFsK2FbCthWwraVsK2lbStpVitpW0raVtK2lWKsVYqxVirFbSrFbStp
W0raVtK2lbStpW0ratpWwrYti2ratq2qytn0yurq6utyurq6urq5V1crcpBTTkOJo9cgM94W
5XV1dXW5bluV1dbldXCuFcLorrounD0XTLpn0XRdM7q6urq63Lcrq6urq+V1fK+V8rq6vlfw
YFVpJrwM9+JoyhE5RI91H8bdS6y0iZXKC72RImlwobbutVSU09zCPoYR5fuhUafVOhtk0AXC
Bi5hGllVPmOVfU0jSgeDTq0N7rlMvzCnid6ZHO3ijSqzRUmqrNkPPaZQMgR2XI+Anc3M65XK
tJQNoR0uIlRW8rSUSCaoRIhVJMGVIVQi4CpXWO0+Ac2n04XH1yJQ81VEiYTgZmFDZqncrqof
xreI/wDssIjIj14HeyCKHin6OkMbQ4jv/wAVP1demptChhuZpxBu4Jd8KRbsmNMDuunDVOPZ
T1mELV6dk7sEZdXsuipnfiiqo0kqztPdA+LK0zlJsoDspKocpKgOHCM3Dg9zmPEcG3NEzCjS
GCy3Gqw/1Djbl9017bHN7z+EHOdGqyifygTcU4bqDZWC2iqsCp0ivA0gSBdvdbdLZ2p+qs5U
pnKBDqq5gdFHiua01WkMdqQDrohkz6JoGG6/XIhl0GhjplVRDDVNGl3xZCeEZfjgYMmjwrZu
Z6KMcT01BcrHPjoeiDnmgsOgQwyebpm/DcY7IkvEH1WltStPQ+BSvoF69sp4Nf1pLjGmeOuF
/j1Tr9FTyHMVy5S4qh8EoHJvAPQZu4y51AFGCKdyqkH8Ls7MmP8AEagqVELlo5pog8fnIYvS
xzB4eUWElAvbyk/kL9R9S5tHbLDxG+xTMNp0yJJQLjQmNM5lzfyqMb9X/dMm5R4CGkSEcHTi
fTB2NWg7rmOioqmStyEGvqq4hE/0jLp7eEMRoJHp0RoQ0d8mvE6URk0NoD1QaSa8RQyHvwPy
Kn1Q4mYfQ3zZHVB4yc1c2Gf+KhrNI7lBaftxP+8nBcypVanXUZ0QcyNdnNKH1ow8IVJRxXYf
+N9lOhDEI0tCrR65iSBm1+CatNQmudghvfstVNIVeC3OLOCdpYGOdd60zPd3dWVGBbArLaFY
cFuCqoRwVXKAMtLxIWporxlDhcfXJxTRxte3plUov/1svpmzlHDTc3mCa/KqtxcwqgYmO6jS
pGGFHD6qrvgKSZ91dDKydHdOd8J05GMr8c5tiyjugpbdDW6mZOqBKrkNPVQeEoZDIoZFNV1U
0V1pqc3NNJF0Z3dwnBsktEqqYR0KDsoyrkcP7X1GR9Fbj5nAJuDh803PZObtcDbvwl4m3dN0
PcSboX/x39U3V2lFwsIQyLjYdUXaCT3WJiAOD9cinRQ9kH0Qc00Rzt06Kk6E0evUor3VuCHN
lcrBkWOspLpAsM9TXFpKDR85Fr2yCtQBn1PhOyKGZhR0Vc34bHQShiBtmwQp7iCqCilRxaxd
hlB3eq91VRhskK0HtwOd2EoF7quqZ6BSAS7vK1YFCg44hxP07qGftQc0yDbwLZf+nw7g1X1c
QSftHbIvaIeEWuMaxy8TThlpjoUNV/LBHI5Adyjk3jvlp7owhNx4EFPYbsMIIgXTgBprBhFs
AAhe+V0MMujVf2T3RBmM8fDFtVPdH9M40NW+ngvf1AQcN7vuTa8zeV2TnusAqsqKtPZNf3HB
VQ2ABQoFlo8CvjDM5NGTfDlW8EHo8RkCfZEgbqqW0KwWf3mWHo1F25jtwUjHb+UWfpud/wDt
0Ck91h4oI3x4LvdBpK+p+ndHfsVzfpxq/wDkv8g0sH2hUusPOSsUd7Jw+qAPW6Y0TAtOVCiT
N1MoOlGSt0UQmvjjg9hkAj5QOH2mVdRKGvmizgq1Wp7pjvm3FHaCqaT3BErmDP8A6rlY0KJT
HYc0v4Lgg3SBA+V2Vlcn3KiPcpo7ZwVpiYsqMr7KHmcQ3ykiqmFtUaaLYFbxygcgcnZHyr00
+nGQqWVWqP8ApVQpbwYy6q6hCnDXzByGZPrkfKlDLEgzVVJjohwSt39Ld4tlsCsqZikocoqr
JxiyoAhQX8sUMiUMj4lfBIX5ysrKnBcKJCurqNQ8M+idQ0Q7kStOnONUKj/ZCXK9OyoSrnyx
zdkfLuB7043eyFLUR5KzdatMDoE6OplA6Tfp4UC6JkSnWqgZtZTT+BA7nMeWex12mmUqJ/g5
cYXK6fIhHJoyHBVdbwhQoQ2Z4CY9lGI0HDP3N6I+CSi/ug7uiAhynVKAU9UGuF/O0Wgmcmkb
eqlm3IBq0u8YZ+wyARzGlA0vMK4g3QJPAcLE/wC0TqLneplaoienHJUByg9USDZMixovpvHW
EXKCKKCg9zpjLSXKRxS/rYd1y4JbP+y1a3/kLTjAsf8A9qR43MVLTKhy1TKlyhaoWktXY91q
LpOWmVPiDJx9cz4VVRvgUQg2utRUJ+F2MhazZFqEkQFqQa4UKIThpMpodfhLnWC+scManGMO
ey+o7mxDcorVp5Oo7Jv6fVLXbSTwczgFTwZ6Ik2WkCqgoabhaiHAeq0aggTEBE9l6L3UaKyg
D4ZTcpyPlYkKAgXCAP7WodoKkIh4WmFBsVqcQYspcuW/EzD/ANnVTC7lDT0U/UK3JxLr0U9W
WITH9SMqKXDUfCqolawaomarQy6f3hTJlNAuix6vTsgFTK48I8JQ8jIQDuqMI3mU3XeEWtZy
9UHDZiFXsU7mlxRBbTuobtFEHJpFuq1GYhAN6rQ7rwYT+yiKrCbjS8m0XARhmI49oQxP1DdO
H9uGvt/4rDB7ZxqhpMSg3V7FfuGn9rUSaFA669lAdWUdRt65EhT0U9YTpkQVqUk0QdOl0Lmd
JK1NbVDnDXI4jTqe5AOsUHASi4iAnabrVJmU2eO2Z90MifJ6XWWu5HdQXLVpC0NbKLmGK8wK
w2CzKp0NqEDqJnotBdzJ2IbXhBukBlsoJXcKWi/fgIFxULm9lBKhryFV5J9UKcvVAZ1CHLZD
lsoiinSFtU6ROcrspMI4cBfUhaITcRtQiatCMzIK04gX1DzRZaSFJMBQ0qdI8N2ZTR6+SiUU
689E3UtTXiVES4prtOk4joCJcQSaJxw41eiiDrlaD2UPxG6e0LlNE6QVDrqC6qkcAfFk8lvV
eqrZDxjWAqouYJBRadxWkMPugDlzNBWmFpsVqc5tOy5VSctwnxh5EwnEkpuq6uJR0psOTSLj
osFody4dENNkRMgIhpgNQLrp0iQoerjJ+oWsubhnSm6mNg9lQeKGtWly5myjoFlqJomwKlaX
jIkEwFVa2iU8kEdpWpCV0ToV6yhPgtRyCPktWmq5UD1PRc3Zf42NC+ojq3FyGGW6o9EPptA1
LmEP7qMPopLlPVatSBKqOPU1sHxqqRUoBiLXj3Uls+iAHK4LW8j8KNSmyhtkQywWpyrhflEs
7UWrUUCbqdI8IHgPkpK0QtWkLTqC5SIKGFhCcNlCe5TnuA1ONEaiCmgfaOqLnHU5O7N6IYkK
CQtQXMuU+X7ORMyStTRNF9TF5fRO+neFM1BUm6h1ii5kVX0nuElchBHdBqnSpJgLld4p8OVR
1e3Hy1Qdo0hGE0idS0dxWFqLqdAgZKDW37px7LmsSiQ+JutLUZXMtRBIRMQBw6nuAC5MIaf/
ACN1XAp6FadruzvGPNZAlaWyiHT+VquEXOo0d1tEqHOA7L6j3tLR2WmvunONjUFcwKLWmAFD
roEW6qG28I5lDgGn8p5JoAiNSMkmvXOhiVvJR8CCVIaFDE0us0LUGrUHQizoarVUq1VBbCq2
ePUUHPP1MQmGsFgteMS5/wD0jpLmn3RwcT/iV9HF3dD38XUW1UBTYo1klQSjo/pNhrpQDk/C
bVqDdFQgHdFpDqqTdQ3KgHhhHiBcoAQ5RTg04jZav8LZ/wCML14zCJLim6rwpBhYvoYWlk/h
EPuEGtcR7LS4mEIuFqcpCGpxrxNw+gE/lF13BQcIn1X7bim0ggpruraymu7jxS5c1iqIzMqq
tJK+niMCmAPZQ01Tmi6oDMoTdO00AVb+KUPKzpy0gJ3eZRcDGVVT+1plStJWqpjiI7whiOl7
7U6LUwgj0ybhYQ5W3KLWigWHPbOSj6KehW1CR1hRHCWHqhJGkZcyoUC24Wt4AaEC3omuFlVU
rkSHFpKgeIch5dr2iTYrQ77mzluouZFEV1Smg+AzFLg1o3FEsJ91Uuw3ei5db/UldGNWltig
M49UfVBnUK4gVCGqIBlE8uk+AIsm5DTcrS/rkINFE08gB5mf9WZalpbbK3glpC9FpIygBSfI
w4SFLW5aStRM5QQuVseOMj5h7/8AY+PVTMKPqAn+JBR8wR3QBv5BwFyEPqNa0N6jr/Fjy7QL
lyn+cA8uxvRolR/Nj38xiu/HkpYQ4en8UPLud2CE3Nco8a6rLgtLWaP5UYbXRSSua/BzIAA1
R9FqqtVfzm3D/wBj5AlNb6SVzOp2Qa50sN0cNxtkQZog7octXRUByF6/wLj4YNadQtLN3QIZ
2migi4uvc1RaBQIZj/wb5DSoO0thQ5tO6DvsBklYjxbIkCysRJlOMXUFpJQcQ4nqreqHI4Qf
n+Np4eK71jKr/hcjHu/C/Z/tc+G5q5XDw9Dr9FDSMQeq/wArg1nZfTwhGGP7/i4UeTJQw8ES
81LugU4ry8qjQOC0HuFGLVv+ykeFr6qKAeg/h6lU4KqJ8nDfuMSg1to8AMBlrun8lpV8v//E
ACgQAAICAQQCAgEFAQEAAAAAAAABESExEEFRYXGBIJHxobHB0eHwMP/aAAgBAQABPyH4Jf7I
SRLYOnSK3TJXAkew04ZDslHsTPJ7JYmBPZPZPZPZLk8zzJ8/CjoJ8MmTe+h2I8Z4zrOolweB
4/A33PM9SHR6fA+GjwJMkS5JcnmeZ5nue+mZInyS5JckpyS5J7PZRHQ6kNYE16RNb/4Njel5
xrcXeRf6R2fssi7yf6PTVMawfpkG30F+OLm+h3/Q/wCKO19CCWcCd5SEmf4Eqz+htP0jXH8D
rRyV/wA5P/eL/QPzZ+UPyp+bPyo+b7F+fsdb7MMSuJXH7PQ9ns9n0ekV0b7DUsInKI7R7R6D
jh9kr/Qn/QRbPskeP2dqO5FmUd6Iin2mHxf/ADn5M/IH5rSmdG9boSY/RIv6jkDhEuP0HL+k
bi7VMf8AggoruZzN8FNX9w/PBr/ukX90/PD8hPyAcX80UX8gUX8kf+wPzAz0exBhJTWzJQhC
wZ8azBAl08jNu1wMHOnBm9JqkKrFBTdHgnkXolyHXDFD8kJt47Ps8mHHyS5fZNb/ALIlkFzx
3xbsaAfmxz/zkf8AaT/3i/3T86fkj84Qp39h8v6iX/I/7s/4yR+efh2Ig70SRwMaThtkj2fg
kPXCozOLwmT/ANYjaSTbe4OtvOLTvDHIHbJf9i4X3rxVf8xjr7EuyDs+5JopWUtLVhNqV8m4
Q3mzltuye56G0tjfH6Hr9D0R0eiOl9EdIhcIjwR0jKwvoncubwJH9Qkf1H4AX+AfjD8Sbv6P
w1hEuio2K9JSJVoqT6BjlyxCgLSBIfhnektDYhBh/ZPwx+AIcL6K4X0Vx+h9fWvrSlstLLHJ
ZAyzfJHZFkFcocclckrh9nSI/wCwlnZMiogq8r5kEjxDNA4aQkyUodwqWj/9kJf+D/kjrfRN
t+hJ3X0dn0Idm9HT9NSJFdp7On9i/wB46v3oEuH2T4fZLj9mP9hf9sj+RD8iPL7O59nb+zsf
ZD8izL7Hf+5H8iP5EfyGv5j4frG00v2S/Inw+yf5EuH2dH7Or9n5Yf8AvH5wkDqPSH+APn+h
Pt+j/gj/ALI/7If45Osht36J+cG3+8sBVn9n5o7n2dz+zAfYUlfNDHhPPyNHZQlSGw5ZFCZj
X+yb+46Y6v2MhL/uNf8Ao7P2Rb/vUmgUH2HRtP6yf8xP+caH8Imn9BZ/ERf0EP8ASfhD8CU/
wn44t/gPwx+CJj/ET/mMn7B+CPxh+MH/AIh+EJ/wmH8Jb+sgEE7GjSB3jvHcHyjufZO/7H/N
l2H2eP7JeDuHYjpHSOn9HT+iSEtLDmdkhGZQEJyGrJ1p/oU2D24aUNHemvk/nlpKgl3whrWY
IHDk7F1DjtHhPiJuJLgNpxJ8Drke06R0tST8gdg6guYdovyi7KO9DjyhP0DvR3CfdEO6O8dw
7B3o7UdIn2HWOmLjnSOQdU6xUGxmZLfUL7sqI8kBHkgO4RHcziYm3Z2HYdjFut6FOWd7El+w
0+pSSV7ENXuK08DSPkaeMmxEiywSkcmuOyvIbvgX5PZNuxOhOIIznBM8A5LBc4sbEuCX2TIf
BFKiRKSGnkssFNiTYmKEd2S6II7RIlGm+mRMkS0W3J3ZgZnmN5WhPwHBz8CalE2iQUFlpRGB
n5A8StFYoqQJqJuwuCNFQBigZxTIiZmHEqgURInGJSdmRxlkDu0iVgXqVvC5IgiPYnJN3uJu
BEl09EI0uhmOXvZmJbozkQ2nyXcYODTE5U/HwIkYF3dkTdsg1DUyKeUY02wJdFvYtbF60JLH
qnmXHBDbWfYjVTqBdmqqhLhoUzpHWrxgyskYKM7jiMiU2mYG/wA47PekawRJpFEMakJYu6hl
DJMKdcw1gZYsFWbNVa5FyDS6JWNmmty5s6aRGypI5uRtoTcscSe8hug00xrLkAxnVErGw8AZ
yMEb6f6QKCEqWNFgY7IJUkiwQ1pZnOyE+LdkU6HntCgkaQRZDEYsaSI6IEvB4E+CXBJ7CZbD
6EnsJOVXwSFRUyHsFV5AqggSnPKHNVESJUHsJCb9qBY+KIkjYitI1gskpSRLKI1qb6NyFyR2
VwQuSBCIcELgiGCA0uCBjSTfBPRiLBsy4ZEpjz0V8GkfBdXy5PfLCxQhnGj0gSjcSIZEEDqm
jL5Jb3LnOko7PZ7J704vSC8SRRCcakKE5IrIpVSPbljaKKQmSiMxoTnohN1A+mj0JITla5IP
RC0hMhcFCglGCTAklaUPSdVlCw4ai3G8b4JmFirYiuw2BJYlWu4yLFj4K91E1ZZJ1PCCqrOC
UwVfYpNNcoVvBkI0S8zhMjbQJ8MhddkNyWRAt7JLwROk29kzgIZoYoS0EoqCCDbbAL5PFUD1
EOGzBDeYMG8oKGE5aSJinCNnIocpNV2f8sbfUiMs8n9CO+yZgRakGwlfUhkRGu1gjp6I6RjY
mhs2NjHwWxnQolctJpiEbYTcsyZM3IwvhLJFJ+yU15HhsJDhy3BtpFEYZaXZnXKIvBTxn8Gi
HAjdY7guS4KiStNzBHQnRRZG8FjS+MvyN2GxsnkWW5hBVRJIt1WRmG8jkcHd0OMw2pbIR4fM
sdFpRgURdoaVEkjll99BvoG2xkvKStu3Jo/khCW0N5NZEi2/UST4GGAGCkYMXw7HDGSnyVfw
NOWV+TuH24cQYBJuhRasxcBqeAnyQpeiiFpBaNyNLI/BjL9jb7H6zGxi0N2yLKJZOiSGJTyN
baVzC3OqGNYFFNZFKS63I0GubkFJl7iQxoyDRZsZMaPP4PYJM4E4gozXhacRpwRvoxnRgzYu
2Tck1yLFLQ9y/JCcQoQj5JxQgpIm2u0GdzOxm0JZ4sbqrEtiQ27VvtYQ3fLvyTC0yN8JPR6K
RuGPFCc5Bg0qTLOyDHHAhLbQmBY5KQjTcLyhttlRnWUiin8jSYGZSCUk5NMSUOiEQRCSI6RE
iXMkDNtHnSDS5ewytekXCRyuevZCLIoeBKnhGDcwNKJCeO0QY8fCaQVbGqpwhZZ2QS3ZDgtb
CngUweIzwgS29hmHWzfJou4C2I5Edj0yS1t6z3Q7LkOijT5HVNzGituk4YnkUdSy8RjgQpex
SXyTeRtp9EFsOnIvIQQHThT9UovNeo4DF2+JMgP2IfTRiWekOYQJKNPcWGxzjkZA2nMOC2pv
1Y1Z5RXowidyozo2oN8mO5OJG8dmX6SM6vgcULoKhycCc02+cSiV9lidKQo1w5KkEZO/ogyN
h4MwPVxJUDkcdoHVzhIEPEWwhCCptrL2Fgc7uQ07UkidCJFVMY0fUFPAykNDfgaZOIRcrGk1
uFSTnCGY/o2JJ5EJm6HTRJJrdQnLHT6YzaGNd7T4Y6vRvuLbb2QjpD8jl7OVwJhFWzK3H0nD
3SJmTcDDqttwO2rbGUZEChYCKuYIT7wVuNhvNojquxJgT7HFU4SF0tBhzHtC6JoSp3JRnI6K
djTkyfEbpo8eME8zwE1+xJ2mbL0gjQmckq0TefhL683LqCVDCBFRAGxkKIQtv2Im5U3MCZ8D
PYROzGjcQnRiSXSP5jEJpkV/RXI1SETXDJr0iEQTk4Py5ZS3omw0/ZNCGKYfkX8JgNKPXsRx
ibuE3MFFK9lpUqJcjkRsQ6bF7reH4IMliDCaT7DnM4fIq2sZW/RUbbCKcCXBW13tQvkVa7JN
OhEiZwYpSgSorgS1sW0RCP1Qbjou2E5EOdGhNhXLRJDgtJkFpIeBythS2/YUOCNnAxCpludg
miw8SYWZEnIrkbuUijokxb0gyi1sKezjyNCgp3Y2JpmSCsGexQ1TgaQbZhm+R+RnJd2xdaWt
CclyzgUVhw2QrGhOiYIkINwnAzYU0N8CiMct85HlJ0PJuKLJAZQ8v60mXCJLssZpnwh55hfS
JdQLtkLLFyUqioGeBksKBjofpD0CSkbWzPYxsOrlHEPA15tDsSkcSRz9ihPAhkDk9ESfX3+4
9uSULohtB9MQhSIUkMxRBWMO2IFb4+BxMJngRyyuR1BKjD+yF0yly/QhmNreETpSUkDrUJzN
qbJFFmy46ENi3KkYDCJbDbRm5YQ9AAYv0BUZSokJSNjgIlp7ELUpgUieUpYUCrYWyFdJcgRl
eW1exAm1KEOA5lQx0Q7ITZZ86JZuLDz0goYWjfmpGB1EtZDViY2chNjmLBwtD2MGU80SMuHo
aukg6JhkDSVOxmqjcjEuBj6xeRraJrZzZYpeyoYhxmLppIT3fJGTj6AoMz9C1GhcxRycGDMn
snVLiKxKkwglL2Imfsxiqd5Y5NQMhNRglPJ6HcwBpa1iFCJjfYdqa7ic+CqWJmxHBUstyrFZ
KokhJJ0kvRTFHBKY7asQlsSmlSj/AEF6s1mE586K4X5W4qvA02N2eyUTWwsZLZjnAxWY6b3i
ilsiRgyE0OTIckWQQiBojvSKMMiSCI3HAuhYYNiKh6O9GIOx7BkSgRuYRfBey+zApJNxK7FN
2wFKJFnW29CiVZYq3LI9yG1qRRMYHTM/Q9NhyXgI1+WUJMiUZQOQtsbAoaBbYEolzKoJMZU3
YpAJF1sTejeOxjkMWRR8t0ZWCuCEQuD0bbaSQO9h5EMqxvcLccvvFo+a0xq3tcywlHzFaTKw
JwnngmRZkQM+TxNbjiqJKglmBOiJuGgjOWxMh5K+DFTZgcQUN0b/AGNZcoglA+NPuzFhkkgv
4owEoWBvcvQ3f8EqS4tjc7KRcIL0QkL3BfgWlGCdLJqz8wxDMWQ3YxgIX/RIBIeWPVpvLFKR
InYLBBJ0t1RuixQ8qjOB52f6G+d09k4CtDo8iZ31knSUO0swjHPEhEc2JEp7R+kpmQSQSkV7
EXWZWO9BOktYkNZLZPvRNiG5i4eiMUaN1rkRPsw6WyJUWRCho+9Esic2xubcOBG1iljJNNbx
kkahmcEklNDZbQmMW/kaD3H/AIaOXZFeEi7e9BOialaVBPRIt70acX+xfQnTtEFinktnsRI1
CJ5paCmj3Iv/AGEaRN3nsucG3GxCMbCbHgboeChORb0Qj05XoRfY5SJsWOhkEEy5KIidI0tE
vRsAnIjJQlCD2+CO95Y1Ty7xIOh5bgvZUrTApyJTPZDwxCDXzdkIrLlpkbhEOHkNydoJY3RK
DFB8NITaiMCUElgZhpL0xpImPVjJFrGLjMkPETSb6SzQ89AtvJibEvk96bCYhxJHYvBHQoRX
JPLJrSSyJGO0ELJRrLrSWJSTKf7Q/v1Dt8MwcDOsMQlCXQw1knSDCID5DZVuMqCj/YcEdE1o
JC/QowmSglBZRgWibFC4LZAlkKIRoQc0QuCBEYH8s4MGdHaKhiuhWm6Gh6SchtJpZSERgbF8
Ek8Gd9FPB7NixSTpZcaMxJMZk8ULAohzP6Ia4JNdhv0EBMUUEpCyVUUGf9CIhXyViUiT2K/g
w5bCcRti/Qr1ngRUqKIoNRM7GkLGbYSqXsP6SNRMsY2VwJOxB4IGyRvg8aWLR18YrSjYempT
sf0jM6mRlCkvowFIGqhzGmDfTDRjSgTncSRsY3Kg9jdaM+8Qp2MRXUIcPonU5EJsRCU5HEZG
dbT7LHaWbEjMWuZFW6VkW4ExGm4jBtpOkEFbYxmm28NCtoIkeSsImNxlTMijQQKRJs3RKezB
MmQthb99yIMLsqUKS25EWYySTb4YJkkejsWDONJ0wyVO6DWeQKB014HXhMwhZYlRZI3ohUeR
NZMjkzBNHmJPdyVwbjGQWByGX4GIojSAWitqWXAhpin3G0toy8BkBkNBR0/oETUJTZzqWBOy
b+LXwSwS5Lc9EgNGtpYNwFPAXZwiHVkMayO9MzEXY8zzKb6UetJJ7L+Ekko2GzGkjoV8kPLr
hioYhuG9r0CiJbESWJ6EIzB0F0JJoTJ0wiaJGhy8D3ZU/DQ3MzULLJzU5q0yBNljUvUSj4bk
6shkEQW2Iv4FQZAtaJnc9/GIlBdRonrTcqPg0RrekmLKk9lM+5MRhdn6aGNhCLlQ1nEmtjch
jsUuNi6mSZMkDUJjYU7QlMXER7D9aaJJ70Y7FNbhCXDUZCE2UM42xLuUY1+ys/RYr4NwQola
SkTOlkjGiT0Sj1ozJv8ABMnsk2NhIhli3O3odJIfTgGsfJ8kS7Y6pbFzq9Un7Hoj4N7seIco
iyQijIf6tJ4k0RVTac2yNlO7JUUZCqCsTc3AiwzRZPMPpl6YoX7JEvqzXYRgbJbwhhafAl+I
JKtWjlGIUKdCLQYcJeqeBBhszkZhi21BSIUGUgwS0QY0vRXddF5GRpKeX0LPJupkiOsRWq8B
bsTwyZIswMggiNaRRJNmzD0gCztWmNry7USK9EY/Q2onhFAobM+4BL1FA4hjTuBKhHKZlEs2
0qNJl6NF0fRGjt09DBWYvBvdkyGR0PwRJBhqnhU/I4lEirBL5+SrFskz2gfBo/rJZPET+hVp
Yt8tj8bmda4yLjKYpC2UkEAboTkU67+NR9jPq5Y4tFF2jkOSFlq/RCM0mm+BrdHPFfZE8N/e
OC0S1pQgLk2owyTcknRJuN8nXI/l+hByhiENcD8u20QqJWg+Mh+SKVxHAKCutZl/ENBllXBY
iyHF6TfwnWRi4NDuzcbI8ttmSHv7MJ5C0eNSr4SIVCem5khj8SYqvhEm+G1RzcYGGOoAj0tp
YGxGomSHaTkqJkQnojSkEnPCG0NTka7J71Zn9Kj0igmKSkQ1B2RpMnyO7bUYDkTc38QlrAkk
gQ0CpDlYoYJ+O4sm5Caon5JHVPgiKpA4Yjfgv54EqS1oyFpiZRTe6QyTk78yHp4pDXmiSSF3
H/i12cjYql0PKPodUZZwNTCx4Bd/hHCMiy1sWYfGHWjeG9x5/KeIJvcQMXWoHilMBCYI4Ycz
SjAuCpgImRCBLdLy9hYKUd3CYW+AQ1Ilp3J5oEAxuEtEkjoST2maJZm9T+JHAyPB8dIXclP/
AHYuwk8IQ0wIuiQxQ4Ca49uAc1YtJsMu6Pgacu0OWx4hsMZUpvl+xCMpove7cjEtkJ67KO0M
x0JxFImFAxTvjOgaGuhrMcrhE2G+QYsgSwSstUiHgCWZyYDGyjW0S+CSRi3sbrgg9xYTwHl/
Ru8jrpGLtmKEqIlDo3+WSEzYhFE2SPCguSeI9hl0K0l7OD0vCy/lyBUjyBCwKn0RK42IoPbC
6VxBqUkICkrozvCxPSxstbmlkocDiDchA2FYeS3J+XSUbkM81ZDSRZgTxyFpvUJVEtQ7BG8C
WazKG+SSIkhwSt4P10kG07nYnYu9iIrXAZQN6JkSRMrJzMbG2nY6OaskY2uSTOAbcD0NRsS4
bNQ3j9HYzQ9k2eyY+MTsQQNXsITHSHlOhvSMAtiWkSQR2WiWS+NEkzrJnBA0uSz5FjLgnBXB
SZRYvoNy5OxxgXvZjMCpKUnhQNqqTcJZJ6P5FJfwY8oxNJYkyK0XYzaaFdEZJEMSCEklMehE
Q+/OUtLc6qy9hJSvQbJL6uyshcIgR8FPchFEIgjTacVDddw4kXI2k7jTwyslKD2pUipG6bDw
Q0E8aMDU2CpEZ25MxuVEQL9AxvsEnvSSSdHpydoeyfOhqrktHshNG4oN3n/wggjBF6T5EUMm
JqYGXtZWxMgBDckTZG9pETPNyFsUhR/cbkw7yJYMpsjWWwYGG5JGsdPIqMtuUoJ3vDVOHcDU
pLBfjexDew0MTjrMjoSnYbYwYiAyFL1kohFCNJgk4s/nKYbFX0kpCHdPZjKLyPPBhIwkGRAp
PMTXeaWSeNYZDq6NqHiR45tFG0nI3SwRr7i3PQPnsOL6Q9BBvI9p0XZ0IKUSydZ0SSTJJPRP
wb51CI+HgVlnYJhhO5DYNPOYHMhf8j9juPYsVBYU7kVDngLQc5TpkW5qkY5dDbTU8GVVqyfQ
/WjooocxoxxRbli7ChuQy0TGiSflFVvkZtrZuxMbkVyjwggsNM8RXgNIfgjAT3BJHGTZ5ggN
AWPykvEuxX5qDDRwNjlVI7cshvyHgs9Ens2z8MBPuJx9DVzbFt+zZ8JJMlabaY0bl63ZfCJO
RMVQGtyUwNZg4H7sE0C/DA4R5gAcmpgWwjyg2whNqUuhtgobm4PHZAzCmbp0JP2IWP6tNvht
pQlJBjXO5DLLJJJJshyi8T4GN+zVstcbBxsNQt5K7qFYDQlSQkzhTF9aKXa9iR3KIGQ10Lkm
FY3TpJCQgwA/hRCIRgsxwfoMuTLY1AuXLZTRmDJx8JhtgyqH6CmtZJ60VWklsVg7lyXm1OhV
YszlCdNp3GsiPeEFtiS2OEuBkTgr4DrLt7Y5GTgQMWK8pBHnYmY0u3RB5KP4wE4Cd2N6bkI8
6CHkqSzAwo0vc8l8RE+Df4x83kx7SUsaXcI/QhFQVpSKlWoGDNdvkgN8sQ4nNBdVRmEyo2BO
FJWwpqSZnYDVhCNXxIzpQVovnT0T0VpsPRUD0jEjyYp4dONGcyq5HFMFBM83EyJZUZaOkyDT
Jra2E/a2SJyWWWyRDI0kwfBac5GFctDUtS5XZs8OY7JnOSM4WSb5LZtlJuiQOTYQiXScClE2
xSkoQ5SbV8DR4kuWNYRzGa9snCHZQlIbPM3/AEk06Z9n/r9HQWVQkJs2ndCGzfMfV5IK+wSX
OO52EHVKI4PfaMad1meBcQhLbI+uA7cihbQoIfljaajPRhQ+lptknssl6UQKgW6JQM7hFvZH
CErBtjSVCthqoOmJYbxCLFRubjwSc83Skh8aIhwSMRNtlk/LMLgqoZoyjIICvKhZByrQs0BL
lp8CEAwmjBlcjO4BVdhjnPJPoT4kTpKsnrSmMjnu3X6BHKNSN10ATiJyhzzxtxY1dT4HzOEz
8ZLens316fHUgkSd25UeOYzO9iHXCLWXY1KgKTODGVxsIlLLZwIibAXU8mCZxgQQRRFZ0snR
IxZFWXY4IlfehFkQQRrGjSaErYwjf5y1pFTXQ5s1oWvENIi4iVkRTt5Ymj7ixx8thquyIQmH
gZU0xZZ7JPb4soJUFEUj021JLSdik0Q2rOl2JkSyvdjqWnfY7SMioeioJtSNTo+xRi5BK4yh
uExaNS5Br4ko5vSaEkiWCkIBzggQVzD2Vq2JzT2mJqiY3FeSs0IohMjVJeEXLrwMmYsBG+e/
l6GrMFSIjwEoX2PHky3UdRTrNlkUQQXpY54LPRZens9nsanckhiywIcU1E8QOk/A24psSyUp
xZHkKS5KDKbg9nss9EkEIe4nKvZQl+U1CvYqPfDxYn2/BRJOFM8kkqttbeRHHqBHshVjBlu2
8tFTgpNSXtJFsh2c7hi9IUrSNIIRY8NUl7NyJPmzcIQJ6aoQlsI0sp3BQpMpbnTbSz3rZJsW
T0O9NG7HUAsu+EKYRncjkS6MUUbfJQyFyQiiEtZRKKkRDDa9syTAoeXAqohNLJhPg9fGOyJO
kqrMrniyim9pGqdS/BeaGysrEgXkz84N9I7I1Z0GbMhwTZIj7FploRYo2GGQnsyTilmjBBBE
DsjSTB7L0nRVnQ/0RM370xOq9Zgr4s9Ev4TrvLJpw+FptrWk6e9NiCS6EVB5pKHJ4GUVKhKK
BIVsEdEHsv50KKWm5nTHxqM63BaJekhNEIgiSKJlWExrny5KCZJPwrfXs0T/APCiR3MtIXkZ
iTOuxsVpv8MaPwNSZBj1EBMRfkoLeCLWdaKK1gghkOdiDcgiCCGWtJJT+MfCLI+EiZPI9sSO
xGGklRpsXpBAn2IHmRWSCDkgggiSB2DpIRNiqINyPh70hkMxqyEQiIPRGs/CfhnWb1nonrSi
Oyz0ZIIjcgv4xqxqERkxYItIMCIK0n4Tovjel6bUkOKGn9BU0L4+itYQzBkjoiUJRpf/AKRO
lGSeStaIT+NavSnsQuSI3LHMYPQygfYsrkKJFE6SSSSZaJJLJJ1kl6SM9hiyYfgwNbiJJvSS
fgk9/BuJbaSWWxddO7Svh6PRWlaZIRRC0gho3GmkXweiTBOs0e9GZHnSfhueyGYYE4CwvZOB
dk6YJL19CQmFHLGt33pvptr7031kPKQKINCIZHxj5qGm3gTUXK4QhEq8QoQ00S4JJJEsskmi
aNtFk3JKJ+NcGxBDLPRjXwtNye9INzbRvRv4otr70olQStEpW4RHHQcNs5WpEKyGQRkokZMH
7BNnaGhS4Q4I5Eiewg8ibSyteiCULCogShoam0Qy9LWkuNZJR6FcYifXEs/ofp7VtRMYMJIm
YJU+CVuG4SSxs1uaqGtk3ayPO7QJ8WXMRBDN7wJ9F0KhCwYN8lisemxj4TkmvhBBGCHyWQ9f
ZZ60cC8mLMDQo5HkyQRqStnAkc1TSFljhiMq+Fy/LGJN3vrLxg0eR5zx9iSqiX0E3mVp8iwO
ESSoISMSe2No8aJ3Gx609aRpRTEkRp5AJI5U84GZzhCU0MTUpKMFXHPkhwHtyEE45EKMBENP
dQuBBSTwi34dFsJCuThxGXYTOWEQ409a7EQSk8EmTHyet8kkmdzcZBBEG4/Gk6bncoyJII0U
USieiTI0uV4JAl8jVaxIklRFkabEYOtuJ+CCy0Y0/UI/2wSKU/sVcMItxKEikdb/APkg64mW
5lvcMpRCkJ2j/olcWrnt8PfwkoWCdII7IZBj4b4KMrPyzrnVm9m49EsUYCKWvsh+NBEauyiv
hgmSdOslI0quN4JXQmELf0onwS4LPCgetr1kaQOSkz7EgZKZPRJPwnSRzhrcnvc3L7LfI2BS
UjYo9FcHr4evgKi5JHpErJiR0QbjVkGCdYPWnsrTbVpCCiyY7EKyIObh6UeBodaQ+SNPLRoa
fIkJEEDUD08iREND8EUfIns8zz1vIYRE8MY5t22F3Ms6PIgjTOpIgfc8zDJ5i2SRovh5awRp
HZtkafPwgdhoggjvR6xpBsMuhzh8DlNDI//aAAwDAQACAAMAAAAQ88UUgU4Ick4cM0cIkMgw
o0ckgEcI8sUsAAYQ0oUY8888QIg8YkwYAkUI084c4cssEwYcUkkAkMEAgUYooc8884oc8k0I
o0QcAgckogw48skEI4wAw4IwkIQs0Mocg88soAw88kcQEQc0sQMk0QwwowIQY88Is0MAs4o0
sQo884Igo0Y4ME8M8k0EYQsIE4QAsQE88oU48o0EoE84wU8As8gMEMwwowkkUgcgIo8g4Mwo
ooc8AQoUMk4IQEMU8w8Y0YI0oAwI40sg0Q8oY8U8o8QEoIAocwcAgEIIIc8csQsw0As00Ukk
gIUEAUIQgYQEggAowcocYEoQkwQQswwA4oIcUgMAQ48oUgkc0gwY80ss44YwsYIk4IkowEoo
cIkkcIkQE4ssQQYkQUcMwQs8o0wIQAAokMQMkEU888EUgsQQ8wsYwIA40400wMMc0wkogI04
YkMYQsoEUwwEkQ0AcsYMwosQs4g8Asck0Y0oQMc0IMw4IY8sgkMQgcAAMccEo4Es4kcQ8Ywg
80wUUokYIQQUccwA8wsUQkEs8wwQoQsEAAkcAswAQwAQsooAEIAwwkQAAko8ko84oM0cgYs8
kEcQsAYs0coIocUUMEA8koMcQY4I088wEQAoIcg48QUAQYU8g0MQgcQUYwE0cEg04AQcU4sM
MYEYgkw00sAAcEkEMI4ogMEssYwIow0Mc0kEY0wMIk0s4kM8s404YooEwwkskIMAcQwgwAIA
UMYkA4sko0Q0IMoQIkcgAsMw04EQMkooAIMEYsQUQM0gowoksY8cAIUEgkIYckI0QoYYscok
UYo8o4YoMUcMs0cUkI0AEAAw4E4g88oUAoAYkw0AYc8Q0wUEIoYMQwQYQkw8804AocUo0AY0
0EQMoUE4gIIA0Mww0YYgoockY8AI8kc0wwIsw4AE0EUcsAIIo4EAIscAskUgUgY8QIogQMIA
wwUEo8QQQQYIAgcQgAcoA04sEkQMUoIYI8w0EAsIYIAYgck8QUwskos4g8E8UU0kYsMYAUUI
wows80sIEU4w4EU04IwkU0IwoAEYgkcU8cgcQ4cEsQIsscwYg4Qc0UAE8gck8IAQgMcUQIcE
ww4kkAQwYUwI08EYEYUAcEwgEg4sI0Egso//xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAACg/9oACAED
AQE/EA3f/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoP/aAAgBAgEBPxAN3//EACgQAQADAAICAgIB
BQEBAQAAAAEAESExQVFhcYGRobEQIMHR4fHwMP/aAAgBAQABPxD+xB6qoHWPSmNa39wAGQVk
H+SmWP5qOcioL8kOd+Eyxbm1OkGMR8wXm59w4LQfJS/K2W84Pi8t05Riw5thW1qRzZz8wXgv
qW8IynozmAe5U6kgTweCJGWfVwIn8YOqAvuUZtEmhT1BcrEwqlyhLNxdJHdrvzFPaHmVEncO
90eZW1FqA8PzEc2IkrdokQuzxEHNXKqVPJLv1L1HqS/lHjE67qoIXSNWSuUtXf4lbq1xryxv
QjjdNRKXGNMbfON3mRLXnFgua5gzh9xupWoU82+4iaXI6jYfJLbQvVS6ws4DJujmHxBSWFQr
j/8AB6dktCuyHnYeAzeje6QcpNc0S2w/gqWt/Em+7NdRYUDxk3o1bvWQsLWZ0JatAMLG6b4m
zQn3WFXI9QVQlH6XY0YCD3AsQ5NAXVkDG4dbgRBQasaRSwLatpcQFSBeMnWu9cIbCghHCSZh
+HFzkfFYlow+DBW1h9cgpvJfCJbLoEFfz4tlD6i8tvNwWn8kOxYZFI9XzHaawHs1LrgsUcpP
m40R2YfnCsJX5g4IPEoHg8MRWF6uUhv54NPX8xWu+Eeq+6T/AMhDkfjQpbV9IGDzeWFOmebm
ovTq4l1rxspaB03G+j19xg1fOXFkZHEWFsiauMBIrsI3gfNxZiVzcRBgbhbGytviWRb4TKVS
X5UHwfhibAo7pnwSERq0wvsBbSbQ/wDwHGZerT4+4tVaxSoY6CHVS2Aau5cs8OZIUV5ZFRY+
odUYmhDmHAVeGTuV6IKajDN8OSo2b3J1+ugLXnxDX7DlFN3KZdgBuwADAAEs8QLKiKZqrGVX
S6XTGCOYjVkpBUmxVsHdte8Cm0l0e6djUv8AYS5Vu+ExBCh5UlXCo0mza16CnzMByMgLbS8a
mJ+xP+gQLKK27Q3eZihxhDxqAiUVXDZaV194nrn7tk/7vOVz5yn/AL6N6j+7Rerf7RYD4doM
sW67UXF1KuyL4h8tRHyn1FWCfUdAsnStFnyjlUrbI4jRVgAFtSiHqBH1KGdLa3S0Af3al+hI
rZ/xDyRkH5Hdz/xZc0/cIMih7vmFpVXyQzXPaCcBI8VJRei/aoF4PDDcwX6wIx/EnK+FaX8l
XCr/AFAFJD4cluLp3bEsA+bbh0tDLyFAv2df3Ai9FxppkLaLyYZ3qCLWn4hl0twyC6rxBXLp
izil/ETd0z1KF4/icqKID2m+I9Qe6gXr8Jnj8EQoWheT7ZhQh2wohRAatuTSAOpb488s6kp/
gZ/4yP8Ax0KqbfNY2rT5Ef8AeGNh57MpbIjMFdVgJl/WYMu4OqRX/Qj8v4IYnxUgwP0I8VT8
ZwP04tivwIUcHqkelfpKaJfAie8/pEgX/SItrF8Y3vHfAYGYB4DDy/0iHq+BL8UY8Agrz+or
4H6llVT8RBND4qUA0JxkFSw+5a8xptcRLzPkyxA0OxLXeQ2jSJHvfmboJcQPOkVNNh5dlZo/
MUrZ/MTLaWECi3xZF10eoqhZ6G2ULwj3CE4H7P7vUCgiosH5jsXaTEiYXSi74iY2fcHAcO6g
6Wr42N5/hC9vMJcWC9sRloSVqauieyj3IPKQfxsp8nBWK9dxJt98t597UbqDeuEr1dYU2hAJ
Xtg/6kH5P4nDaJSbGHrrAaZ6NgOqk2/3wdpZ75QXqSA9Q+JIPTaJXVHTxiNWqDqsGyKvdZd3
H7wupcUndjBG2gS/MtF4Obhs4HxJcLR1LZgl6k+ZOovLCLVp5htoYgcjc1W8ahYo06YsWE+K
hXTaepfyo+ZEeTxwg9AGryA6UJCvAlfmvxCTFDcUPip3n7JeXR91FObeqhrW3zJ3H86i9lVc
XUX5SRru/wAQ3lse4X0V7Rg8qK5FY5HBQuMBolrvG18f3OUaWfnMSqqowS6AnnmM1hbQNYkI
K6umwIgQyZ1MOt5zZ2o4TUVSteZwC99ggybvdgJzAr5q0qpWDq4KaT8ytpt8kVtDrzWxLDFd
AyAUQ8LHAIpluGaab6xECuaBrR9wOEnHT+YT3C31G+kvU0XwXuRQax8wBYp8Ec919MWouMXK
4gmynxBSvgjccuyBNiWTQ9yGnB4qRQ1fUNhJfMzdwO2kWlnz1FaRvqFF1vie49lQtfsgvH5Z
aYPyx/78UWfmg9Xl6xYyeIO4hI6cXt1FjA1xygSnZ5YXaHxAHa5ZwP1P/LnzcGCj4Ydwd9Sw
3PolylYPZF3WPPuNxX44PS31kL12E5285YvYQyifmFGHyJAoYhsIgOF1ke65/cnOOJo9RF7u
5x621ZXpgV5h5cvJcaIvDDFoRBLEI21BOjYPaS+knSUea2M9HkuC8l9TSPwMOtPqLao8QrhT
5iJZb9xrXl3WBmqeF2W3e/SxyCiEt+4bi4cLzs6P5oVXtfF9QqAtnMHpS+bifefMJZX7grbQ
9wErt2Mc1rOrjS1+SDxD+2FxK/bKufyQrcjmrj1ofMz3+WV0JkG9PzBGUnuFV7/MLbnbrGIP
B8ETpDeVOY14HyTDmfiIBqPxBWUsa4ih/Co4pHVqgTbfiV5F9ROtvZUQXv1NBsHYRfv8xet0
Rur0SpRVHdESdKF/K8JO0j8zJtAckTKWFXm3LzC/UpIr1kDbLA7uXB5vcTruiyitKcEYUCWi
2ShjRW9wqvARKa1Dce5oCPw/3OZt7EF9C0MTYACIE7dVGwrUFcAxxgUBVpECxc5SmaUdQbMn
MU57i1YBFrdvqDWBnmN1JT46hUggYRQLdVA0LdvEVTR/Myvtk4wCDTbto2pUIqzlWgl3s+Zq
VkCCGpr1KysHUrprti+FCWG4HEU6geooUJb5gxpFuoBdtHmJOz8x2mT1cT00giS31Ba9nUUB
Vgry2BWVdyoKwhcPUPXBttUnqD0gvrxMKB+YVsu+IrQtQa0V72Es5rlC+SVpBCxbHBAVKCoi
GtMQ+IcnLhQIOpp4QXqYlAKO2PHSTi4D1bUdWoqKdEX3/wAgqmlOl4aEIQbWHw9uqfEzDQFQ
/iMhBse4fGXodjnKQsHmWLvmGXlGLUCdQpCrXXqLobchl1NzTxBgTAGtiWMqmBOUiojbawKl
h7E+yAI7L/twXSPuHAnbGFUnhGU8o5AgIFIlkHQDVV0wAAmB1kEuq3yw3sl6vDwwKCkw4X5h
Za5diq0lyvTOA3zLXxDscMAZEuwDlO0iLKH/ADG9oWdsSVYv6lqtkNJLBKeWFGwqyDzYIdQt
tEip1ktSwuJsv3mYVTkuKQWrzVyrWXZ5ggECPY5NzTOd4gAsCWJpDdnrKipYCvEs65lJzAbh
z3AxgHv7hcu0pwF7Ygf7Wavw8VEKqtjhDfPXiLoS95FgUWcy1vBt6haUQVJ8M0spX7PiG5Q7
Sn6IIfKcg/MrBCN8io+gCzxHmGjO8KsorBbZQWKEhi1BsNCxC5daTGg3AE8AXbGGOhGJhBYG
FlhD2GDyqnnZGlLQhMEAOpTWNw0L76gR7SBdNU8jpLhsOaKuc4criCA8PUehtXEoIrQbAA4R
+v7T5OwHniEWehUhcBpggUWmniE+PUqusiWL1VZAtHeaiy3BIAGt/Ep05fEO4D7lxpHzBpjG
RVqNg2DpxLwLVex+lq/UA5lcAZHUVo9e4oNqcbNwimA7psRrMJTWxGwz3Ge19Q5F4eIOmSi5
Y3aCXaELA0VEpy42iALslxzgoUtiFwaxG3IHXc26g6QeuYHHcLNuSZxAo9eY24LlPFURNzZh
LHfEB9oSyWHqbFY8Bsu60S1qthwyh8saLNeIFUvYBh2NzQFiDH6wBYqvMHLU+o1XbXiLncRc
THqcU5IW8L6inEerlilokQwfmDom11GrpL5RRyAKSXnVlrHaa8nqJImU1HE8j9P7BX4CxlBV
nytYBa6o0kqIFigwwBUCAVojNuqyA44gKcmYRansqMKxRxFa79wuWyCbdtwC4N+WMRW+YYUm
83DfwjYc1zBF171As5p7JRQaXHU3tX3BeotdfyipwxVUYeoGUyoKtXFs/RFWObh1jfPmFy7c
KrtiVpdeGNwR4OolsJXtdgWit4lI2o1BON+4tL7gpncR+CUF7cOMbC7iK0d4LhtKp5lJVPl1
K8o+YetMX3aJlE+JXrS/qN3gfJCkb1gOjPUX2bEL2nuCcDfmJXkfEoWhZAmzXuJ2c8QLprpj
VVxaL1L1fUeot8xbzz6lFvmKJY74l4t55O4NohRwwFU/mAdNxC2u4anCfuH2CIwmha0kBMpX
cSx3/v8As8siJQMISo9WkVfiBfaUKj2uFcysWhXvn+lK6QopYQ8aPogLN1nHc4sqA3HmBfz4
hNkIreVE86hX7B/EdLoeBBZB3hAszhfEFRd3G7ghANOSoA7puEhCuwpfDjUWQR2pRz2qmBO8
h5g5Br1qLDXN/ETnrxfcHihbb3A7ohw3zFJKiKXsCRmkLUfBHRRiB4O38wcpQtYtlcPLdAbA
xMrWdS9QrlpwOx+yYgAXa0QrV1rgrLqhdJyGCvKPcYoLhaLlUYLxEWpJ0RfKVk4KhymXQ2qG
4MsLeIu4czLjsErrt4YFxoPEWAn5IrpES6/UdAG2LavnuWoDl7i9m0ljsuOccys0e4WE3o9s
riHog3yW9COaY1R5iaCwnMPia0zek4Di4Bo2cHuVxXaviO1DpzBEVsoMO4Vs8yhF0hcfbY6Q
7B6n8x+0/g/sxLTAeSyGUwQmha+IK7lW1HXcpUqh6/oDAKvzB0tGDln5IHQ33KBdgviXMWfc
U1QHqJF1deOFfcVFZCUBVwbQibvLajLjUzyw+Lhl0RDshYBUrbZ4r0kXK9jBRm4FjweXxK4N
FTtQlKS7q1LYY3jqZzp6mAz48RqONaI9Rut3PbdQ0SKV3G91IngkGO6vBcTduxSxYVqdwFFR
CAq3aXhdKVFZCiuFh5WrZtuPxDCaVG2tzmQNPSiFRavpRQWaAo8xayfm1lWUhBVEXmjuUIGI
JoNZFroLfRPLDhT5PiIaLfJHcWrtgExF8VDd1xG60LmHOeo2FiJZwwppdRQO3KalW3iLGYxG
lPEWJKgRR7iswF8xhwqBKGnUOJvvyjEWSmHzFcpp1BjaAoo+b9QwiAFdiwkjOQOY3WwGr8oN
4D8og289xvEKleILQOG5VXkipQyuIhwMfh/sC2XbX0QBktew8A01CqNjggAIcu3OZN2UsBtS
900MqC8ZXcrN6ciNbHXqYWfncHm8m1cWwKu7q4q7RhILR/MeIdhKTGBI2slr72HlYDDXiKjG
Jy9WChuyPHMto1DjeYRgq5Ef/GUIBYNC+I4OZi+2EDpgehBhVJxEIBRve4Kod2qOCWVll5Dq
JborvyQ2quouhF0MRoYeLrqCSxYW1flgi1BN9REhSItEKduMIai1wEQKAL2UuDoL5A4uKiAX
lsq2kzmFijmVa+GqHyy5FRDccHiXguhrxao7uKmrYXYQKNs78wlALfcULoF7IQWj5qDnD3EG
ACXdbEsU+6igGAETWJXcBedPMrx6gB7RMjunREKui/NbEwHW5Y6FD+ZQN8Lq9zUNZ5WVwT/l
AFup0U2JA0J2FnklspfIAxo2dw2x+5tjlOVhUBkUJ4WdbY2XB4UuMzps/sUY8zXzGjVjhL9Z
oX3AV0oHqEECiwCNg7YlWJaWArgjxe4u8Td3DjuJ0COgzNXyCGbCu9LI6NbOQJbkWuNRaoWr
kZZ7YJdz/JGw3gJywKyMptRC4bLdW9/mZaCyafJDtIX6jjgxC7F1/mIKaUvHKiqVtYHUFayu
j1DelaAycxishum+6czgCpLfcMQbpBXpLMqPkt8Dpm8yV1a/tKcq4JupciMCHGr+IyOl98Uf
59TnBjKkOXfqUTocl1B5BfiIzpIN8mFrIA5NdXv/ALLCBqCrKFxGhFUFdrIUV78BKtfjJwhA
W+Jg9A0X0nVw2qb2jd/Bf6gLYiuLLiz4/iEStFKXF1qo1avxDNbdghAibo/o2QfoVNCj/KMd
cjCjzCuk+4wU2jZnBZFsAoqPaS3zAs8MROc/zELKRVhuEuTCWryEfg68pYaASzz5gpmK3B8y
jrNfb3AgFtAL6ZYrKWVTDosAt7LmO6yW4PMAINoK578QUteJaY2KIr0xRsER0hs1jgf2AJT+
DFobK7MDaiF/iPceVGAWijjJ3h9sata14g2ORg7Ii7VwqR1UPqtQ8h1LUCyko4gwG0or3H2n
B4LkGvkEeDkjrkE5IozYPAJXGuGhBYsoktEKzg1WrBJ3DgHr7glb2WQbPCy4cFFZkBgEl+AK
lYCgOghiADn3AaOzhCKAuh1A3HaF4JeaClTROLlWGBZG4Cu4YWS8JcfJlwxGwLNxtqU6vuCw
ZEsH9nxDbvZgoroWGwQBlxV6Or4SXYAabCuwOx6itAaSo91/8RTgCDbzg8rXXE3kHivj1EDj
Z2SyxXCFAKIkqB4OhTwv+8g/ZhJ18H5hGnIy3pDYAAJcYg2WgvWIVZdqncsAGjAriW2FSr6I
AAIKpqX3KupTmA6NYMUYeSJUsOFqWoHfcG1P3EX5PMZhjyxoEX8KlkKp57uIGmjvoxaWWeKu
6I+Q8oslIXeWpZQQux5tqPmnQeR9MWtKrvoi3qAaq0QNz3RZIgs69RlB283CrWU+o/Bxo/EQ
CciI1wXYYTeCIz2ED/RaJcGrITVjY5UdB5WRAC1W/cERQCtYTQ4GrvmHIxeCbgd1vqYJT3CX
OHLh9DYOalaxAuqcR9x40BdEdsrN3FUfrg26/wC4VUALnmOgCOW7INTmr4EYwsX4jpgg4Cov
CaQkVaAGh5I1WoDdlXNc+h4qKKNeUIdhR1ACUtb3mChMRRPY1UHZjcr1Hw5+U3gIqBHxctEx
g6hYjW3KIPWBkuAgbpLImpk9QqE4OjmPNuO+GoIaDANJ8xzPHkSHAAglU7rxKMC/ZNLK3cdC
B4O+mmKxAV8lMfi057rmJToAGDeItASkXQfESl9TeEpFpWLkr4F8ECigRNkO6eZVLUOq5g3c
WD0T6m4W911ABKt85Dp2S8eIXZaEucU91ZCdCoZ1DCUpLtI16KCyP/ED0LLOIUFAsRvRNeIS
CyCgdxVxikqqg8Tot4Yh0qz1HcoO3RA4dYWwPUVvJC4mzupcw+5bXiHCoW5QzhZ7iKHM+GH9
LL7WLCvVO7YTwLG4aB1b97AE3QNC6ancX2kd0AsB1LbXbLwqCiyCJmvmCCfg3ERJV3awy7FW
ofTKgDqAgad4bQHiPTS3B0lQ0I8IfAWMNuZAYl3SX4gmjWy0SV1Y0sQqc2iABLEpI4hsBeHV
AC1WA8RAqlQOIoLNQUqn1cNiiu0hRisStSrgIEj/ADC5jvuD0sWldkVyipyPff1HRuBa+Qg+
Ut4rSUaXXZ5j1Vp4lDamnWgRBkCrp8ekdRPEETm/EbCoBNDdQCGygFlyo7MrKVWILgCioVRB
dlaOhhCrxMCHkpRaY7Yy0ItHV/CXgmAsanfGQ5HxLm1da8kqM1CQPZxDzQRDceWcCwQb2Edu
1hUaqA2OHBHLuALQfuIorvYwiVA6O4BXMOpcWZ6ilTeE0ihy22pCqQKjY0aU5IW2Keq4uEIU
HURKTval2jEC0/EcEak5WMYM5uHMikI8V2AEGJx64j7Cwl7Vc9QogNhkCi8gkC3xgJS2xlwe
FP6U00tPzHD0BUvHlEKlnlQMvTRDrxDUU3UENFRbsNRf0aInUeLbpYPqCLqNQQpdnMOkIg1w
mfEf3odociOZUhLRaPeEJA0V3EXKIiEpQWKxcqFonDaiCK6YOm/uAoO33F2pb0R1wQsaHT8Q
1MtDasZrVQmBgAFo8RXZIutX6l36UzdQFiGpyDq5Zd3DzABQmLxg8wVvBAvyj31+ZTwSXsPN
VxLhHqvfcTwwZk0mf/76hrCNMEYgLO2WgBR72AFADZWR82W2UWIDhvPuaW8Ld0mzLePcSRCk
CXKOPMv1qW4WD1FQSwfyc+oAFBUPPCQoJyMbdYFpP+/5hYglLz3cF5bPiNGlQJQo1VEAoCBY
BxHEeAu6opvVJQCuEbwATwTOczHBS13EB78QyrA2XDZuNLWI8QN1geLhUoWkAdVe1De68S4g
/CABzfqNrW34iIUZ3AC7H6jmm6e6hsRlranITnmZNqJKkjmnIrXs+LW/X9FAcgRqtiVxEUTa
D2zy0u1jAsQ2vEyUoO2Cyq/LDjQXxcZLSmCRtpgqm5mgwGgaObGMsER5JWAxY9w5BrYwYvSo
S9uXcqjDEoVY0lw3TkBgb6leUIjgUsCkIoPCMVJPtnlAK3AVDwPJUKxfAQGI5GJzknAI9wVO
5R0xAFoHY0tc4dIQUDUwdHy0QNgexdA/wlMXtX/Sn4UsWAfoxpa4Ojh9f4YoN2Hmo8DBGyq+
58g9wAwFwao0g24A/ES4oV3HULIfKwhRxoFjnIKBjQVpzXv+g3h4PbWH3D6FztciprYEvnuU
NIoNvBzE0otQANWbDrVswc5Fo5cEI6xDKCzBUbsDblHgKe5awHyQI8nH3KPg+JbrnuXViF3X
3G4DXPhia4DiMcEc8MXbJot2vEqr/wAwbzLgt1WeYL42JE5FRq/EYDyxehfqFa8qXoS6pHHl
617hrOXjZQ5yE/oHYQpiVOFiSaLey4tYqEaJTXxKxT98RswPuXawL8wbzX3FaXnlxElTqc9T
Rpe+NhpaAZcNokNfKVpfSMUqm1Mv4EMJ3XJBcXfqCbOGF83sbc8kQ+jmXKwdfMqwDNPqD8wc
eXCWhBM7bxBOwAzOKhxadXhKqXYNrjca1SZdHcahArXC43i4V/gH/JXm2TT9RSbiy1vvv0/c
QCp5Tryv7jshGApUMBqUPmI9XmDRjZ5l33DtApxssqnI8Bz3CJpKugRgAKu0eGGGmm/6GeeY
aia4GH0TJynd4seTz/EQLmNwm95vVw73viCP/Yjxs1OBiEQopwpx57gwWlAC7Q5rqCJhUK8w
e25aJoqk8S9q4BFq3C4IIoHzFSQioA0TtYKoaluYWbRxNe95QqbjqWpVkqADVe4oW72pxquI
lLwHMNokNZzOpIBJt78w4GK86IVabCbRzsS4xA3MZiiQGllhlwwAVY/0KqqcN6u5VgtL2R2n
FhLVN0Ajo2U8nVxtLZ4viIwD8tpB1TjuPFW+WN2rNZcU8UfM5ho1zEQxfTyRyAg9mGKpFniH
jt5go5vhiDRQg4OHn+hIqthxFJnMo215fUUK2rwWEs2AHnzEPcrxyMRVNOAGCWDgWNPliLYK
yBGStPHiMVd3T8sues0YclXK131PT+ZXJurRAeIc8far/qPxg1vY73QBs84KcFTl2ARdfXEq
nnPEA9VED7j0SzXqKo9RwgFIlzgzIBGYuJzLi0KotjUfUeKWBQAyqhEmig6hFMoDxAsAG4eW
1BOYEeI2+0WLT6vs/cPr+BVPlitFc4X76rqXX3xD6HAuSbpFasGSUMOJb9gJTBlj0LlYMMD1
DLdgkKBlRBQcEeXwxU2rI1NFEVTu/UFfJX7i3LmRU2K9OoY4hzhUXbwlUeLJ3qF+onVY0wRK
VZ+v6E6rpLeKmVdln4macVHxEVvlSoaLagrS6im0vioJwWXrqKt23BcQTRbPxOelrsuF2EEi
Fg8wVifmB5RU8CLikSx2kdqbILzx6j56eYWTZkcXlFPrY7jsGC1s8EcIAUeYAirf1HpTSMMB
Tg2JJVXCO2c07YQqJaWJNxI7cI3RFgC6gwAqSjWOgGwKTNjiCzntGHU2uYpqKVveRCUOHU1K
4l0bTuOIulmERAq10SiA1priIULQaww1SqXNZmUJAooubhdI96F5rwYdBDmrshChB4RUdzon
qy0jtwpscDLgXQ9S/ApO41XM7lSCV8xZ04mQcPETxVZszV5giN8Sik6jSNckzvZR4IK6Yoqe
IFccQtG/USjeHmOqWlcxpjViGF01+otEdzhVQNL4LYKjm3YaTS78xISuDmLaa0lpqlPcrdPX
ZALSfcHl06IqgF14mXQ8xpzTFSgGwxVc9wBGCTxLFFclUxuDycR68QFUAvuNqFG6Qj1yo/hg
9lbXpYxAH3B4coFwdju0gCu3giBYLpZAKaU8XFYUrdQq0K+CHJV3aHEFCy1EMMqlG1Kx9W+Q
uEpCVuIcVQb4HiItbx4ggeZlOxGrFIvIUGVHF8vM1KN9TXfPDOyzXhsNXb4JcwAFZOCpioW0
aqVJ3BboAgiraXiwaWmxUMFqAHVYiUgFqrsvyZZeEs7x1UcFMHd4lGNxS41vC+Zh9zDrkQac
+4j2zbTGCVR3xF0PEUvI7nHuFLXcoeRY9O/EsLH4hUsgds5xfUACOES1vIC4DpLMy1/UWy8o
0QWVwTK2DS3CLfAEyK1i0uUgq3LRfcOx3zM6Ne54G0gYv7iNmiJYo7Aigj6hNrB0xBzTEKFM
AF8vcMNzzFHSxAfB4lml0GApWpiJNFVlDxdXv1A2AXmiriIK6AF8I4YdoGSjfDK2Fo4IQloA
quVAqUCj2ityspyCOAeqhhgg31DejMw6wc3LbziFoXzsRadRRYUsHVc+IKFrb36miprZyXEd
lRHVgg1BEaga5h8cSi8zJpJKWoSeosvRHyES+sjA9EsSSQFrFIa4kIIyDr4lLLRSBVoGBy9u
0dsrNcFHFIKNwd9ygo8SgncqHO+JWWaciiHqIukS8f1Ee2fMSK5rzFWeoj7YJcBgYqhG2ofu
HlFL9QmizcBU4W6jNeFkwV+YFj/ohKG0AriXV4qRpMXaDHsApZWAz3F9H4l7pqItdQbLI9pQ
jBj9wdeHEu00QUUFV33Ey/MRvlkGgCn1ADY35jlo9IIsKJzUEVWR7ixNbxAEL3i9VKc0Wjtc
THE+ZfpLlA0gEYYRfiFLh9yvhQCru4s7bLNt3C/UKtCTj7ltia4Bc6IsNYJFcoEDnOYWLjz3
BpB83kJo76YHLJVVPEs6+4OKkOF42Lcd0ANuLlYw6OwRmqv3Uei00dCNhErnyBfEKrf5lR80
lTbQBe2B8764gHP4nkU9EXnB8cwY2Wi70F9sFRAnaRXl4MuDYUX0SmrwdXB87E8EuFKt4CXe
l2XoP5jQ4rLHi7Ja6ScOJhdQahLKaziCKruNWGjGhSYS8yMTM/ZL37MmlkrtVSfiItGHFRsO
giEuKthWPbGlUlcMbUAe48w2saYuHccOc8wfdJCMWFXqxbmk6ITi6KtGyOsSvTAcqlHBccXU
W+qvxBwpXzAadfEShZ6hLznicYy271D5Lz2snCr45giQrTqBgdqguSxJyBNyKLxKlIxp9QE5
Yj8x+Ro4g7aLPPuXFVS+ZSpwOyAXYviqiqVA4e5ZpjRym/UHyfiCLRzE3hAiudl+8l6VqcQS
pAxqqC5R3j1BJffmDSwD2xbFc8EV5U9xMBs8wo0kWqsERe+RovbvuWZZdd8yxHk9eotUdddz
wpAvY8zKy9gVyxCoLOGBS7T4Ztq6irlsBCxgAWuyi7NYnN16iz47JbWGSvcANNfMVA7DqObC
MbCx79wLuSkmINHNRLq4oB4KYVLXXdl0XdoB5bAGvWQRQcxwsWABarDa7alGLM9CaD7gh+AU
0FwCicRNPnmXi+rZxygku36jthlm7dtjiaobo9wDGsg0X1LmNgkvj5lksi0q99yjTXfMYqHj
uG9RkOrh2JAAchMwgKHDCoulhaubhXbYDOZwhG7M8WlE7UfPgBoVLOg071LA6b5jsH6i1dSl
LOfcDs1/RRG8y1V4aWBTjSCh2y6CJIhdxSrpXkigXBfDfc9nfJFrBadwvvmW9VUFp2OlLcFX
T+JetbHklPaiZwBiNnfMob6i/SZZd70TkQIXKFh9Mdru1LA8zhA4oUX9xa5UvUs6QVTmO2C1
spioBenD1FH59QVouq6jeOoIVd7Cg2WRDKTg+UQc4eYoavJh5YvffiIREzmEHbKRlTiEvDMF
IJ9sPBbP4m4NUm4datAD2wjTitqPAFD36lcrUUEoKSXZbHwCQuc8QGDtwFVUF1XF9cQ/2QkQ
7y5UlShpffQx7Dkth4DPtjKhmmwEBKKyUq1xKcGQHA77mdLTmC2n4jgZ+ci3wiDWEEutgOcb
TfBHOgQ9LiC/oLVNeYZUBgaYOGgq+SLLhAlyQRPlFIyhJdna4EYgQ0o4RGsJYjcAZxfUo6Rv
sqLT1LXmPQX7A9SsLmFpfAt/UtRwtE+lqpTI6WzeURZA1g2MAKrmJULldQBVdwAXCxsCtDAh
y4JTRTBKp4jwJYwA22niXugCHc3eZBKdnC5X4AOOocNKocjDz10CtQ4I6p3HJo3i0hoILQUX
CMDAnJDCitALj5iFqoCUIoFXay7vGI5cIoSxO5fBjEKMYeWVKeoC7X+oKO7EA8eo+CdiQqeO
vmOpDUMVXSqI2RuMAC/UCeL39SxLoEOLttGPoYkcrLK4g1kKt0ruLVDB+GFpkEDh2cUhZ+4/
DvFLlIjtdRUBVWVNKVUKCzWWeYu0cxaBvmIXZicxSJMQ4CLaFeUCPxlNBCBIKJLbAhJujWt/
mA4BVXYCM2gKPUMxehZEcXoBdh/FInU2kOKc3G4w7GkOi4LHqLYeYN4xQ4fzFPKUz0o+IOTo
uVyHth45E5T+APESm+NPoRseqYbfxw78rki0mrKarkeSGyy/EANJvmWghe2rgtVlj5IJYMN8
xQ5ZEpR+YEupSAvmWUTu48A3BpcBkTQtLIxNVdvMMozXAOXCLSkx3Qkp+IqG0h5S1gFValwx
BcR5gDRVQOKhULD9MPD1r5tlYkFF7iplR8GxXPcVINSt0xq7lnmXLrmOFtXG0ehclc5QfmbS
KmwxF2pQl/jUGFzatWBoG0QBHOcJ9xADjILIIFveI8XHNnOa5gRbp1AtlrwxXtBceIcpxGpS
Q9PEU03jQMcTqFzCx0VbtPiXgKuw8VLsEA8rfmHcLmulIoBgxKAj1KRyxDpJeByxYA0Q0xEc
AbV5ALwa7G4o9y0xiohCKMWVfR9tRnsTkLqOHS6xseIhNuQGxMai8u4SkMI5qLzNsPff7nj3
Aywe4zeFi2EMgQDgCiCGkc5ll7zK+YjV9R4nSA7S3gjnFxTBfGiHi4pBhDhqYUsZSDYrAQyJ
AKm2EbSUYiTP4CDqsAJSK6wxVxOOSLBY7kdxZUABR0INqq4q9LTbhXSOIdqAK7d8Mq5R3PbG
uzmUnDviNrbkeKj1dAhUNKiIR5QO6Qw/QsYJUAWcqsVY4QrEUpceJYaYeJibpASuzxNQKWiW
uAHaX8PUTyKllldwKq4oVLHjnuDYMlTlJXEESu1OaTY3cNMBqgxJj/SF1ca0CKjSZpcrVeYg
8xa6Uiw5S2WlniHKusZUFStC0j+bhjMrfEdsuqeIZVNDVFPUeogQoUrpLQ3RcONU5FEavFRN
twiGC1qeXH/ESQ2BHtC1RSooch4qE1aLW5FYauatPyy0HboEec9zboB/M1LojxDosAOfaUdT
gy6CBHS3Quo/iFFKWW0hwXg3h5VNTCLtsr+I4skRRuCGLEBHeyO3QBZs+YWlWrPMtLCi8sjN
ES18sBpFadSX7YaFjdS6ASry/UMn5t5cdQbQXmGpWIwPUQwGq1cbaOb2oqUjyy8BbaTmonRC
LLj5UyolJEepX1F05/pK7ZTKhuylAD2QWyVrhjbAldQBOx/p0FKhN5go7B6DPqAAWqKr1Cq1
VSoPdwPCCUGCeYV/Rbi0jFEicTwaSAGmCME5WxrhlVtl/ZWVWk4eo4kOQF6sMuD9bvyoQtgp
HLH2DmBO1R97b0DjDtuNXTUqxy039xggQAeGPGmKDlj8MKeAeJXIrBvxDB1uh1E4DaDSRldV
cQj2FfuLxhcFxyWdJHYxBXBhhPkYCjJuLgWKSthbau4dEBBpz8QRYUB0QoYwKKgCGVbO9nIn
Yq4j7tm7yXFwKnBix8m+BbUCkMABqLcYzOkr0xIagEUQIFEK3IgkoUPJClnMW1yjzgSsqNhK
xtqLFhui21Ms4AFtQREqDmsZTUcMR8xqK2yWU0WymGwCqCtI8ABduMeXVngxN5GycLABhQcA
UBBqXfn8ShiVxFC+zOblbxF91Xcatt6YKo74qB4BW4unlUJsrb7jS15QhBDkL4aj0wbVjAXx
KrgsiSDT5+YnrJxyA9kQ6jVFuEfqN2gTuBC1VQTINcPxFOjVckXoglBRvoyUtXiNWUC1VN3D
yn7KEmQJDZwh482DkVBa2MbBbaKt02XDhCFgIZuaHIMMJRFHXPMLCbDeGoXplFkl8v4ht5VR
CpW0Sz4ixkVDaEGcXIsHgJYmwHqKPqOE3YkXARUp77DDCoBgGH6g2N0FtI/UXViYWBApBIQL
0bgXDkHfuWG1lJn1M7u4mD2slpQ36iWt75nXym3KdFfMOKbXZ1CuyxeZX1XStBJeIKCKv4hn
4W1EhRhJoNCc0AlgHbcaSQF9zWksLLaJ048tpaJMwtAR0QJsVsIe9e5VPiB2UQjmyCirQ3RC
BvEo35hfdTEIONljonEUNPpLiRzWcNizr7l23zFo1XxGU3f3CBDevzAfeJ3vzHAZZWFL2Gur
jtJlfzA1uwF4US/C1euThpZQmSnzKryxW+Mnm+ZQgPM1dSlbzHAOockF6olaoovaLJcC9slD
4KmUQXfCl0XGFrS1GsiYbhra/mV0FLmi2R8kkuLivzHEtKyleYpRpWZLDwWOW+IQd4KKv3HF
SJujxRFwiUUQlCNXq7YzsJFx2bdT2Q8UXB5CKKceSHpvyR0e64YYbLfMTyCUrViASUbE5hVK
d5UWqJXdwAKeZcTKJTd3FQJSuPmWk6PEvcTIC1NXFG3ctDCKoJaytUdxqo0VRKRtBQ6G3mFt
VIFbLUIRMS4eREReLhwgiIKblhgpBqvMXBkEdSXgooV5IvFKOI+IKgV4hHDolelx5VqbuQRn
4tUMNkltJzAVaKJyjr3GnOrKtupUHyfLFa9HbFtvmKvqK8Oo108OMuBxYvuN8G4kUrueoCZc
QuifCxrK4/zOhPMATiDCjU+IN+oo5z5iuD8z5R1vXcQmuTpnMCFndExOC2CRbxLOJew031cs
MsKx1F2DQDbdsAwyFbbYUZIHojQxEA5espLng6XeP1Lw6aWx+YYgFE1fmX8sTNZLkajVrDgF
Sg2ke3QjjUFNg0W0l3hzBURL87bMDigAKzCKlPEEcqERGOdTuQ9HRyumI+mwXmOFajCuUBeo
IPv+kFfMqHFxtSZ6irrLWacS2CnOw5XHB5I7iLdaiwjFQyZPrDaMeDQLUEhMhzRYniLUrKeB
DCJ5FOYFG184wyfkXhWHtHpPccPAuxyRqFGq4PuPTtbTKjwlBXJV6iwgDUXpW3bu5QqgzgMl
pyvqU8MUp0XGnsIZhxEvuIl7RKK26jBRaEl0OMDRcSC10VcdOWoPxCIjGrgctxa7l/ia5Zl8
3Lpv4ZgnxxMcaxuqr7IFgTjS4htX6i1icrH6gp4lwESt0ZFWwmtjEaviU4lYopVXSsaUrKNk
PPiPcbhuzAJFCcyOrGTdITjmQLiuaJA0HiXNhEbfEDtztWjqZ9DyOEBUyoaGVpAgaXUVEs1X
NRMyyDwefcSzTIUevUbSzY9kfqI+II1T6lAThi4D0uO8koeqlcClRsxl0CZ5Mg7pKl4mebzU
RaSfC1DgJADtw/hkMIcCCHvHQBrdqPiVSdmX2QNrs4IYIUXCUUApLl8LtDZCVVp8mUrs9nEC
/RQOlgqit1WSnJKLwj1I+Big8736lvlYI9RfCXF/qJHcRRTjE5FPphbDtOSBW1oMIVxUQV2y
snWEdLaUZ4hqXwFQbMi8wUI8+JgaxIWW9ZFK9+IO7i9RaassiWBRyjxEgyLsWliTh/MTM4im
VCpEpby4jQ6yzHgQ9RqK7sLUVnVRTlIdJQPOuwQBxSUzI/YrH2DcXbRFgiVbJbqP9ogsrFzc
EUovbBZXK+LV8TNAEbyspfbY0JheDSh6qODWVQvKXx4k5aB1AO9lDSmIdcxqF5apfidcCVB5
CbtrG4j8RwqnFuf5Q9qOp9xU75grN8ZCxZGiIVbF8OnU55NiB1EPEqCFQUPMTZmAtGeZzgLQ
sMGILm1jzRAIKRg0ta0ajOL/AIFDzEwMh0qCbwtJVw+/wam4bM1XFN5k5APE5lrTmkzsXHLA
jXFVvYquFA21M5BsvGwoq0oK+5RLAyk5lseKj3FTzcEvmWKppilruoWm5FuAjfUu6Thz4jjc
qv1AkCmlwFD32QSzfMbUS+eo+HAgLsyU8NrCXAyioG0sWbMhsqUjW/LDYq0LGAFrArIfAglr
a+4s8KJfMBn+JjXiJ2RRC8jdoJ6gMeCuIVdO1r8Ris3LNLBoZFqcEJqxAOwimyieef7h7Qgt
QeUt1WsLGLcWOUYrVosAf6UAL+FApWxYEamVIICqMCUwtiIiXKQAoOuoiJ2PLLpoyKreeIty
0hy1eCc+w4N7+IwAmKn0gPEHGhQkfhilQELr4V13LosjM+D5gm26Yku0IY1HmcdzHufslB4J
l7x/RzmXZmtVMBFV2oYdHMBgRxnEu1jwKrU0Iyd3KuGat2OCxngAny3WLjAAXV2RZhaHavJC
Glw4A8xOUc0E1lMFYw4lUwqRmagvRYgQB5XEYtVzgsu/9S66Io6MtUiS7Wn4gF2mShaDXmAS
yWG71GRJSJXbCgBuqYqS6jHYOFBK9mAQQOmoBiAo1o9Q8GFKND8wuYSLokrkCbC0YehBtV5Z
fRt8xtrPOeoJqlSjD2SvwUKB5PN14hEuRVSsEVcsWvHEF8EWoKO8RN5zxEXYsCsZcPIAspOI
1W2CPNRvitjSmwcahjLonOEdUV8xOb0Vdjgyw7S4da2wi8qQBxZEkAVB5nLK4mVAM2lrCMdY
BbnKRN1y8xcnZxK3RM1Xi4U0v5hbjtNgLz8wkW1a0EOhctEaZXAhyg3IewAPHOf1cHdsqQWu
JbdwV72U+YtZxGh7j5MPEBsVUiNXw8S2lNvuN9ZA21YdIqbCL60BfNSvaloM2LXSsfNABpjA
7YjUVIhw0R4GdBrHn1hZegywPMqoeIivuOQQBV5iV2acCQxeSlqriFGhiKcqUbXAaFfshdQQ
URZzANlZ4lbzg6h0nniUoOXLifHIm6xSqi2+zfxLWZceVWxU05UVRu9gFaxg/PEqVcKccxTh
5lAfxU1ykoQ6OJdJeIVVnJAQv+i2hHmIoVx2MWEPZiEXRQPFTL/V+GPix8Q2JAdQO5SC12ZZ
K3qdDEis1u2jL8AYqZGYsrR2R7lFX4jxVLxVBopS/XH9GpkvLKTuF8rUq3ahDGWdnMBcARQh
BpQTVcR+pAn4PMMdSPdjhEgYOz+mdIFFXsCWlUrjgYMc0Be6ENMzLbFy4k6wh1XcpByS9j4g
nhmwIY2fKV2EA+GVIEEDa1BE4AFDsuqkHkbLZkdDceG4PMkrjnDyWKDQo8pKahzVSuUstcYe
rzlWwaFG+4y1CwWZL/aOp5YAFAV5viZc73iI8xFLOZdBevMFtTxz1BN59xfB9RF1j7gaOnk4
npCNiAVPRY9HV7ED1BEaJi0tEQINDllLTJd0wzK8PECkpN7lroQ6mJivErkhULEQXKTwQOVx
F7CaSjc09yYpSvFeZjhg5K4gg2BsWR/uO0GiSW+7hXm4nZ0D2j5FSkj2BtDU+I6VIu+YCsIn
FIeAMVHfvE+IkdJcX0lsli6hWVOaB8rfD3KxKKK+86jsAitBFEfNxuGtxVOo/wBoAsCpAPOS
g2GZ8irXEcQ1rGFWP+I3y0G3hL/1HHiMcePMEpSA22uZfFIoMZZXuAIcxq8iIFGNEC/7iW8x
vqwQ2oGAVSGgeYgO81h6L3I+W6l03DYEvwVPGZVoxEYbogy/42L+UBrmPYYI3eojzeEPI1co
PMUumeZa4ch9viY5XzABszxCIBkrf6XFCzlogcgAXAEDkgOkRACHxLtCbNlDg3uKK35ieTHI
teC/TG+8YoF8zKutidsAVee4s0KFFeO4FKG5Yu/qKLxcs8bGzSomZFtBdJUraaZPVhNV1DjR
cFXLc8srll3yXfMzY3cW+Esba2AJxKLyogqXV5GpoYnpf3OehM9LTkYVVKAWh7jYQEM4YLzD
UZbNsAOihDFC6bSAh4+ZRLAvhgcGVT64qA3dK+SVXVXFUpLvYLxUryR7eID04lA3bscA6iO6
anrqUmjOcoHBHmtF7gH0xeaVT5GHQoslAZZiocbnBZCLHqlLiCoBvvxK8eI/P6hzCnuJVX91
F1RsbtE44gq4i+GRR0p6lDw+5dc2xYKJEINZ5Iq4q0QrhxRKo4AMLrdHiARyviWOSopWFsUO
P1Bzd9zXiJGsFAmyrjjOmuYXZZcSth9TeYC4Jbzey7LeYPmYWWPJGqwnNnFnEo/ZSvGEsOOW
C9m4VvuWBTs1t16mXzZEXRLyrqV5oxqubDY5arGICwjurITkt/UZAo+ouMp4EpwKlOMryydP
BCCgEMKx+YWqL6ibz9pWqSA8FIg2xhbuZBb0r3HxWeYIdMs5qWJhBdD8RUANTCrgg889weV5
5i+V1CqzaiUAMuNrXBF8TYVwuwCu3iBtJnTFbaayLRsXgYBxF87cagWvqXEGz3LHqPi5FjWk
jVPMNXwdSj7WpL50JHtgtTCCnXiKYZLNvjuK6lg9NxLc4jZ3ARYuUPBT1BK1Su2Ucm/Esqxu
WLtSx7fmLXD+ZbXn4iFCL7IDUp7aiEYpSZsxREJ46QtgJqcXAhRrANC3MovPiJyqPODNBkq3
SIXwSuqyIULyOlDKVwgDiGo2qlleKN0x44WkNH8QxmGKSlo5uAFLABsKYXdi3TUEszmW7HUl
VsGFnx8xQcYq9wLzHOVC6qKjcyAsoxREcceoDg1G/DXxHySk1uAhwtxByVONy+SYNvEoqxlZ
rMaLl1tcILbZnUwa58xD8yhFXbybwdRG7v6iK4V6iDpnqGVL/wCI4622sMrjYRgNuCJ6jTOo
qt+oJd9S3HB5iLhlKVCp3fmZU2x2JXzA2iwJUtGMGUs/MEO7LX4+IBQS5d2pVLbPUSGOQ8GR
IgHzFgpQOq2MuiVAtR57ga5uUYJW7iZzK+bgW874YjyWJTitEU4Yql9RDpLO41yZconqXlJR
4hdgfLBLQroIHFYhi3fUc5glcSheS1BvICDl33LTAuPp9RcM+4Mzz9Q5VBaq9g7dSnDIVdrT
1M1eYChcT6DuKVfmPtMcWgh2n5i3oPqIC0laxqIgPm88w0ij6iIDWeJYaY93EHbnPLse92wB
xKjmpk2XwRlA7Uc03d3GIt2tBLqOjeyMKAuu4q8YQcDAOUr5sw4gLl7UUGpaHHxBuJxHTOZY
Nly2W535jdVewSheEFe4A4Y3a3GjKsnUXD/MaLlto9wcj18RK0MpHeZbxLs9zDmCcPLuVhCv
UsunfEEeI8gNweCpR0tYltCPIERfGkOJYxBuynPENdVEXmpSSq0tuKpx9S2/8TX1BvkoNila
5MqyAclrAcHHuc1IThTo7gg8y3phxFuCmXarrxLHnTzLK4i9iHQCIDQ2EbSyqgFtu+pe8ZNY
ky8d8MRusv4gfMSi0uKFX+p40fMv5ICaOYhQvFUto+JcNg8fcbijNBqBcAAC0AuHjwRPLYU5
L8QV0ciL3ZTxK3VwVxHaIXOfMu489EKc89xcdS1aw2X3Ll5mRd43Gji2WgMMNyiUOLA0uB6y
HMxI6sfM24Qv7jRq69w83YHtLDvfEo68xMo8QRbXZYVTP/jEah6glstGqzzCIyKigJbhiipU
5NI2lBxAo2ZAkNjhlAZ+JS3uUSjkYczyGHEpWmepZ2nxKbi1NqOgRPEpbBb4JbAqC9W1FHlw
F4fUEV2b5i/QfHMV6qpZy6yjTjZRqYhdXLFWOwOlRJgyKvMFdVcR6z1FOCpl8/iCYHiKrlGP
I77hSlFvhlFaRSmwXUI1QsNtcDioi6JoP6i08/EsmRVXZ3MeTJR4YgF8PMIAVwlDESMQqw2E
RB8Rfk8S2qnIZqXeRaNaviW8Y+IrYWr5e4K0eZfS5DQ4RJztS382ynviNFrvT5lE7gh8yr4I
iFJkATCU9cdxHR9ygi5LyWdWPviKcrLrbyMhAqRZ5ooKU+8hRtbOz6yXxdm0mjA0rkE8sH0t
E+moVLZ7g8rggtjayp8QArV+YJqCNt0RGLZfhB8Oyx7fEHVDQdRVNX5ZyBbXqIVV57ZQDR9w
BqV6gDo/cXXMoy4HgNQG9FepYu96YuJfuFja2eIbBa5KlHIY9FV4iFZz7iStihguCa78Sy7B
PUuvzL0SoFG+SNBfEGIjnDE4uKgiHUjC4ard1ZUqqjgOEELpY8JHdumLDmi0tahzEBReMjko
2p19zeG1zljQoUKG9wL7ygpYdb+4EG7Fwrm8+GsahoAfBBjfMtBiI17h+U4kPNA7Z7jdBcaP
T3FAq9h8CF1fMtvTIglkUZeYDQX5gGVAMsbUqiG52n0ZGfnvuA8J4r9xlCufnwgyy5tPmHpA
UmJM9oIsj8RttA/Clj6yINFrP/VCB8RJS1KgbZUB0iwcQ2W61V1UXBjfCC0xFG1E6r5iHapI
3frzKHHmPQh5eJvJxLb4g8VKIHfiKePqNc3KObgUu7qITIl8DzAuNmxHyTS0Y0u9QdziDfFH
xDldMuuYy7/UNFfyRiyAw0OVEJRlEdoRgLfMpFDXmWu1sMgbo47gJXX9EJV5bXqNJuZFeA/z
DHiuTLy/+ISxra8vcCzW2JtRyECgxtAVB4HUsi04jhbH+Y/8sdu6VBVKQK8RAXcLF5xGOFYE
gJQXnhilXyliCcwt+W/csGmlSyuLgjxDT1HvKHnqWPiJRBXUp4IAsNm0sCGEPqWlg8jUPbc+
ocDmBVwD5mQlVkqAIAoFX2RDJohoHglgK5rSHiFI2hFIwf1cezUcEbxll2NuldRRHQAwvkji
WcZa6gWuq8QCw2y2tOJaxfmBbc5efctybiRp+JV1JdqqoqPUVGzsltWcnJFbgdw19QVAs5nd
XFBRQZVorTuXuUcKSuEA8p+IG16gxxpYNItrNNFniNOKX3MC+WXkRZBo2fBDIqk8wIAYvZFG
3nbA6cQouYQ5DuGV5Q8z8RwvUSqs5VVkdHFz2YJSxfJEp746gF9xKeS4JiyALbEHl2yU1dcx
p4bDqbGjY1XietHJEG2tEbS/4gmt75aGYlHPbEqPhChLI2ru1AI81H3G+mBu7EHKr3KD2Qq+
/wCle4qWNJt9zJnQMHxF8nY/gFmpXiMPRiLamEdXyYDxd+I2JznEteVlnX5S/OvFy1eG+L9Q
QNu/MpxWQK1VVuSlE4JRto3Kgh1NcEd5SBHN3FdwseonD1BHqpXVXLDSZVlMvlho0ogHNz4i
KQsyLRQHzLMM4ilYbEBmEoON+Zam8xo2QVDYepzr8wFY1HRXrqChq4oR5VWAD5dWWoyPdLig
r3adqXejZ5hrvUA+mWVSIQCZhL8DPMEqmWd7KjLD1Axz9y9Ub7i1y/cFq3Je7FLLodQHAqPT
mIioc8y4C16eeZzQEQ1efLHVybQ0/RA4d1RuBFlwyjI9W/EFa3CkeGPkvuy1wY9UHYIJgCxG
xgRSxHylLJom4xQlkR0Wyst5jEFRYMRiqNgmC9ywLmKF/crxF9kA6GQNWb1At2HliFOmIBa1
niUdkAriFWnYgZxkew1G3ewpq4miiShVkRfqFPGncDZ26itDFhTT4gR7gDQaiGNlv+SkSvbT
F/8AYD1SR7VLrIoYgN8ItMYOYxvEXDzAFLx8SuAvAsBYKZjbcaoGwRDy6hXL6lmNi2zGCZ34
5gfiChTAQG9+JYoj8Qp2wurtll/0gaxThPxAF/xll2sEU3JRp2U9zRq/MAQosqXr/WMy0wan
Ne4Uok41Jq+WWFRnmoDG0BfP6gOb/UQfbxDab2JFsERMYVlr8vyM5DX1C/weILGz8Sy/6R95
8mYAhLoLK5LYik2GgbkrdcSlhrv8IN/0R4eniJvB8Rqcw45i2qIgs1atlNcsFd/whoMC2UVP
EoNdSqpMslz/AIhcOV09RUrXY0bUAu4BtlVbgpcDdbKmlkXfKU3z+piOEqY7Z3zEa7kRU3pc
ty5HbFqgrSVjEJLeJ//Z</binary>
 <binary id="_11.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_12.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_13.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_14.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAF5Ah4DASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAgMBBAUABgf/xAAUAQEAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIQAxAAAAHx4tAGGQBBSBJ8AUEMeNgSb+Ia24U2aJGW+6kQ
PGOobGYVqmggQ8bIuWtEtlYSGAIiwBJBIXRJ3dJwnIsHQVEW0ldy2k17IFWWwKCysG/SYbL8
ZxcpcsUtUBlVEZoZtoUq+BShqiI6BnQYojIO0m2G4GD2oMtWM8xylgEo1mhUYBWHhDAJGPpW
C1UfSJlRjSSYQTIMRA0lGMICIiYAU4StDlHcPATMEA2CvzVk93HSQCeaQiHwIcTDfpagHn6W
zmFKGrCsItipuyBaB5zgYSDxFn0AdLgUW1gPq3zLC5VFc8BDI4ciUBEmRzK5hCYgkuCyxbQp
gjgkThngUtgUFgStxAFwkCtogTBHGLACMgOscIloGw7Psisb0dAwq+zmjbQNOLuGtrtGSHFs
kNIdEgm66U02KYi7XsEZ+tlHKLhC3rBrW64kQMJvcG1LwAsQC4CDnuOjuBieBE4BA65wgwXB
AHwcF0SF0SE5LgugyJORJI4vlSMPI0ao2ZgYLBOmeOfDxdytdJuQBthU4r0NGoVbPWC3ibtQ
wRvUSIcQlVojOXpQZLLBlYmcEQsBg1hGoienjomDu6RVO9ni2Bwa54X0wHIyGQkGUGG5Txhw
ww+Tw+Rsi2lSJJMmiEEA3pCNHFya9wt6lfUA5zTJLRUZIaAA1dDjCp6SCrZtWzDi9XAiwZnz
ezhEWgBOWEBeAz+cknukiSkCTQV6zVgd0E9EkQUAFPBkuB7qzCy6s4sv6yeOYuyaCJqgKIhZ
cQdqODHuJMANQH65a1KSDUsYwmnUptLLRWMKHGVlahin1ZIxtzMK+krSE03VhdCxSGEoi4dJ
hFe4gUXcdBkCDCM+tpZ4iSkCSgUZsO5oixeIk5MOwqyWmgw8jbquLabaRAXliuKDuJgvhIJB
OD2qXojIHc4VmeoomP6RolqKMlyKVkq4PrfJHXMq6Q6u0sDDRPW9EwcH1GIZZ9IxymEkDAzZ
cM6zfUZ1e/UEZ2pWMyHrFkFghk8ARyCLxFdYAiwpxefUvHkHqcW4YkFRmLIyAI/ZHn0bMCL1
mqadGqZadg5h6uviejMl1UjXWF4z7uDiH0jJweNNS3GeVVhc1cCyboZV4oo2MkyAu0Rza7xv
LMt2qby0xJHJPinT1BMJepWMxrxBkhD6JD6CIhnHPCyP67bPBk9JYlFkTcp+mM3tXZMynX82
WmUfUj5kR3l9VZOFvNMxWdxteq8d6Ev08DPLGZ6zwoyxnyat3C2y4y88yJsLJdtGZsXaJUxt
fKIbXYOIZLpBJaZVMYEEC4GC6l+sZ43BKQWCK8PAI44njeBo2bZzVKPGosJIsraRoVvSHkbG
nhj8j0GAa27h6A/z7qpYdnKNxOWskFenC0NEDy2F9NwDzermQNx7/Gbr52ubVnD3gdmsYCIr
mjNSsWrXnxLvndfNGWVWg54zjiQzFgBiIQBwINAqQREGLBJ2niboWCzM8C1ajx0Fx08Rd5Fg
o8xYqj6+sefuZxF2l7TFMNehniwfAHq/K+qNqlUrFuiuoQFquW6W9YPNd6CsDomssNoJNNOU
s9B52KwAGBq2sIi+uwosll2C8AwWWVmD4XwMGIE9AkWkcxbRj+eMeBBg0QWcs8WJCSddxraG
LVL1Cp7Qfl3EHjVaGaenPzekHm3QM41QPt5+ka2phXzQRp2D55usYWWOcUw2KxlcyqZrreeW
aWpQM9VmsNV0kbT9M87U9jjGGxpksHhjEyOhYjZQRYKuwEwuinFYAeyTpgyWSBxDJ4xFdZaX
Wsken8tqFnd87plpQcZvn97OMWxoLEEjSMm/qXi5GiZlb1eRNDLzjc1sbdLeYNMs5ml5oshW
vm/56VEWM22VYdaNuZpGnXrwN7PSaKxtGHwiHK4GiIhkqRzq5ljXxPQnC4hUyI2QeBMwRImf
Md/A9WaFoDF5uxkFNu5aPLs0dwwh9BXPD7uqgKMfbK6rdEzxzah6MfP2hXXr5r6LqxlTo5AO
frVzE9Z5qDc8n6LzIVqmRPovN6pZxwrl69jKPTv8peN3JpwWRXAXDAzlyMlZDjSY/wBR5XfL
kFJEGsaImCwxJ7iPJ53r8kC3FgTpU9AZn3sQ1a2kBnqjOPS06WaZ5BQN7PyrYHaFUHVqehNV
wsLmdoZBiVrNAOa4jq9Vhbo2K4AEsc2jaCXYUIGwkmIql29l3izXv5wXDxPRITFkGxJjtjD0
T0glAcgZPSIfLgJTCMGzj3C+y8kWByZtO600+SonF06hkpcsoiNoptt6Bn22eoMjXmAmDJcw
d/zJTQu0ZVO9jF6zRaW0w8rZ+1nlVqGmnXSQtFqqVoCwBfSZbbRcF0cFIkF0ESQyFbpkexsp
kZAkdBkDDwIiCPE6VnUFJ6sWURnGqFCgeirrYVKikFoxtlSv6EhOm6RbeElsCQ+vbH+T9X40
z5WYGXfzC9CTLhKEdTWg6QtCmdwddwGe0yDlQjYBZYs1LIcgZJjIUxwXdB66zj7oJQ0iV8RM
uBKJM21nVytluSNpHAiL+eDaq2ypfK6I0DvFpimC2oYEwRCgTJeh5Y8T7bwIg1wBQuJK5koe
dUhkHAqZgYPcABcVFuAAq8BNSRbt0rwRCQRDwcjIXRxs7/mvRHPW4B0gFyeJkYPICoCylNgr
IvcVXW9gw9W/IK7kibR1RlqkQNwZOGGE8MHXKWiT85+h/Ozp7gAasVXfBXFqzmKEdCGD+hRI
GgIGcUQu1gDght7PvhEEjCCQ+GQpAiz6/wAP7csAlhxEYB9x3Gg+ck+wJshYF29OwVrbeKd2
YIOYI48kt2ad0NXGT3QcEkTfpXBHhPZ+OFwcCwMRfGIgHAVYekrgxAT6hF6K10dWlJyiWcll
8ZwwEaiGGpgUjIXRwXrvIehNuwsSwvuIJRAPhJ566F8zL7nCGQQLoE4+Eg5WIqa1cZ3MAaEk
ifET0hWat0yPJ+n8udHcCLBBBqxYvWVwaBVqaFUqxMB2KklxKiDmFF5tK6D08QYkEYEFw8HI
SFs4miexhFghvQDHGLsV1kdBnRPEsXxJ8JJDwDZEjoIIY4FwmTyZO4hHW69g8/5zcxgILiIm
CAmARYAqDErhYUUU36glbVnNQ0lZCRfTpixMCJjgyAyeiAunjmhB9B5RDiUYPPALjWV2LWGZ
LBdKySYALGIO6SADjBeBAdKyS5gHdBZsJceRztKgKFvCQsKAgyFDZUJh8FZVtRUReWZitBJS
a/irzJLGgLisFiCt1iBRm0UNiBfWBFk7j0eti7wMMk5azIE2n//EACwQAAICAQMDAwQCAwEB
AAAAAAECAAMRBBIhECIxEyBBBTAyQhQjJDNDNBX/2gAIAQEAAQUCPn7IE2zbAsCz08wVT0zP
TipgGIMsa+AI4mIIBMTaYBMQ+IRBn7bdR0OZz0PQEyt4jQmHmN0y2M4hbdMkGuyHz9gRemJi
KIFnwFzGUL0MHD/Fgw82wLzB0+M4haZ+yPYZjoOhHsIgmYHnqTfN3OeS0z1EPnH2BFiwQCAw
dK2jnDZ4YzzAeLOhghOIp6ue7P3jCJj7GMdAYZzG646qI1eDshHsE2wDoogEEHTM+cxmzN3d
0DcN46ZxD0BmeD1zzM+0e8j2H2H246YmJibYvEKAw1x1hHVfPQDkDEAmIB7gMz4+QeSsPBhE
Bh8qZmE9M9TMzOeg+yRMQ+0+7ExMTbMTbzGWWiGN0XmBJsE2wQdBMTEx02wDiMpwOD8WLyJi
MvsPTMDTOehHTMH2yIemfsgewQNMbhbXChhEIlaewdRBM9cQDM4jTbiJ4sXgrPiEdPMc4mYT
BBBPMImIIPYfcT0x7T9kQGBo2GDKBDzGH9gg594g5m3oiFz6GARthh4FXMYZGcdD56YjrmYg
E42Yx0B6YmPtmZmRD0z9nExBM87oGnmET/p1+cdQIIs8yqsZrpAjoIyTmGUL3tVzbX3EEdMT
ExNsKTZjpiY6fHjpmZ+wfDH7og6DpmZm+Fszb3QHJg6CYmJ6crQR9u1HCn+XPWhfdCOSIu0R
zHKywA9MQjoU42x03AVYhTgdRCPtNwD9vMEEHQTMzMwGYzCAkdpWcw9MZijEHE3QNxvMrDOE
0HZZow1YoFcb8isxMwbmrsXthWLNna64IxDxD1I6fE2wrMe7HSzz9sQQTiYiDqq5CVcFwoJn
5MvaByIPYsTAGm4nqsgW3eWy0GnUKa8Q1T0ysqHJRTHqKDG6V6YO4ol1WyAQAZVMm2jYs9Ji
cYgExAsKxh72PQj34m3p8iCCc5XwmD0VcnCoruWm7uwcHwvcysQvXzBCe2tSJTWfTHKpWqGP
mE4ODCeB54EardFTDLwobi3BXPeMk1qcsMlq60jDCsu0wRWhIMaY9xEZYeuOomIemJiAQRfI
g4OJTG4tOduIfIE8L6fcDx5mZmZ5qKNK6kIewbRqAFTWjN2qOF1BA9TcdrCdxOMQiNYUZyly
A5nOeGhr52YKrhbfzY5X1O0nmZ6DoR7NpPVxwZj2Yij3iIORAOlPm7hjy2ONuJtEH5bsLFnz
DNO3d/I4axttQNhGlrCXP6b6ZH1DrpgoxMQ/j8XVhlszXFbtL5QNBiMu6CxlhQ2P6Hfdp02u
MHoIOi8wpPSzPQabeNkIhjD249mJibZiCLA0E+avyfuVZj2BJiHoYlZaJQ24aAY/gZFWgVGF
az+LTmsIlZuxP5IzscxvViodjDK6nuRYQQeIuBGfj08rWuDxixpckIxB7F8jkr0bgHJBHOIy
wiEdBzMe7HURUJIwIq5M86b5mJsmOYtbvLfpjis/TrkWr6SrVjQVLFStBabQx1OLfXQuNUls
cXlK7Bp5aYhWquy4vSpOnqquzM5luhDxtN6S2NlS5m+VtFfA9QRmxNRlWHMfh4Oo8rBMw/jC
JsloM2wiFYvjpnoOIemJjkCAGbcxfM0/M52+xF32fyadOya8G5PqIaajVJWUHpz+a5Nes9Vr
s02+ri1ya1W0mvVXrbp9FXuFieqbNuNS1t72+tpLB9VauX619y/VuNVT2eYnIztgeB+VMs2u
hYYsTiDpmCDiKZx03T4jDMNcKwiAT49gmOgEVe6ukmK6VwL0TiP+Q806ey1P/n35/h3htPpk
oF2tqtPqHT3acb7NXp3usXT3qdSHRDYbZWBepylq35o9ZvT0jf3DY9Z9Ku1m9SLqHouubJDC
VOqN2mUOzBR3EAdM4IPIsxA0426jlYOq+czMEzCZnoI0IjLNuIRMdQJ46opZq6uDgQDcTGiR
z34hOxX1dSopmosNiE8nL20VnR0af1DVvwfWZlsNFyotaXayr1tLnZC3GlU3anU7/WN5R6L3
F+uoWygtCecxSTNF+QrUm70hX27tnqWfwKdv+JWbGS9P496C+EdRB5g9omIY0xGHBnzibePH
QDMVJtCFe0hNsNprWGLxG8ib7rajodRLmtRdbQEbAWVUOqIx1D6y7bWpYR24Ta4sZTKtUyJf
j1Vy0+n141Nuit1Us0tlJOVaskj0AmlVarHspwVlGZW2SAsroOalVTZ/KNiUhI1rqTZZufU5
Jr0a16jS1FPkCKIPYJj2GYjeJ8THO04CcYCmuvBRRjJeEZCYLmeZiHxUhsYbNKt31FpqNQL5
r9M1cXOQW9LSWkS18WEz1C0LHHqgwNOS2jq3KyrSLGter06vT1mhAb0yp32YORDlYBxp9mxG
w1JBXO6bzLPWeUV3VRsSywANY7CgeubEaifsIPsGZ9nx84nwBhkXlUyq7rA2FjHBxsjb9kA6
HxprvQrs1lkNZ1T10VUWXO0XkA8UvtjHBcw/iFjjuAiz6cjGPapZ78lm9QDU2COdyUXYayvK
qH3fxxFqwa6YlZSHxn0zvQS/Ueku7FVrtYWO6K22evllVdVLKmqivB0zMwdTMezHd5Hyo5H4
+RgKyDBVJ+c27orgP0WHxTUXiUKbTtrK6kNbo9mzUJp9rHlDKdEgpt06BWXbO7f5hE2GaW/s
fJYq253at8HfYd49NhKGwgQQqCP45yn9S+pybe6y07mbkFXln4ZzCOem/Br1ZY3VgT1CIjzP
QHpmZmfZ+48/Exh60gxgPuJaZ5IwWXI6Dpp49lVAe5Fi0rdqqKE081rFy6GBmDU64sjMY/Ed
O0jE4wGitueq0bKbFa67Siwr9Pwg3eqN+UWkMWUsKgp2nLAiKq7H7GB9QNWIa+WBEOd2cwxR
uejRC0XfT76pXaRVFi565mZmZmZno0bggdyV5n6cknahXgpXxjE2lpvVTmHwpgzmixd2py14
G+zT1ilTZZ6ltLY1HknbKbdsF2YX4yqVOYcZX8q1MORDpdSsr0y1BjiGtCwyItWUShFm5UD3
IFZ6yoZrF/juldb7CW3pzhzkmCY3tXo6sVttm4511dQPEx7czMzM9T4Fe4Fez9uN6cgLuBbM
yYxAhzNgaWOHmVUJtZrr2U0GaXa5sQLcLAy1YUlszUIZZXtig7vABlzYOGaaXRHVWr9J0wV9
F6U/jjI4FtoUNf8A10OuK6hv4UW37WcgpZZ3b+U1Oyw/2V31mm9G5JJlo2mmv1nSyumv+v0B
sFQ9R7V0qK+wFrdABG0FiDrmZ9mYD0p/86jBwXQ+Cx3Y2kdkVTBB3jcEJ/2O3ZSpslmh1Lwh
6n9O+mLc0e3dF2x37rGLwiV7KrLbEXUBcsNPwaqvS+l07LWYKwdTEA2MRsttO/Lb9PVkAFJZ
bygWyajsWzdkAuX+nW1yrWPStmpS6sHitub2yNLW7AhKlsuCx2X0kotWPfbp3GoZgNScNqTj
rmZ9oPStP6WwJzuA5XkbczPD8hjDnPpB5vYvo9Kmrn/z6Qz9otqqEtG2VYYuu0h4A1hoqtSa
7SfyItHqTTaKqta6dOkarMfQVldJUUqNv9hvxKdZsWzUdtxYmvJmkqZUPn+O9kbSMhuS1bL6
bklfbKbxYmq0dboBuCnhTtD9zUE0U2ahJjdcTttTVEQ6gMtH9SXNRZTu4mZn7NB3QAY3F1ZY
e0/jF7YoJipBiHhiJ9NcV1+ryrhpaeLq3c6PS+ittKWR6A7hVQbhG2tAqVS7ctNNh3LcrBrx
Dq1a3UZS42nAyZ5i6dmZdGQo4FrbEWz+o6zJbVLLNSbBYFWLYVNl+9GPO7ccxCFf+Wd1tjOV
JWeYTg+ocjUts3Ym/P2R0zNK2a8BWDYI5nmcvGxDMYh7AOT9Q+n+nKV71BgEOdunTZXZZsBu
7F75rrLEpNvIuw1ZFk1No22u6MLijeuHjZZ9zAkBnTmULuKrtUjHTWdumZ22Fucwnt3Tdktc
FX4YYGZumeOcHM3GYZoIW2sDmUUJY1lL1dM+7Mz00bf1uBuZoZwkWKsGJnkHdPUKg4uliVV3
suwV42E5iXK6WYxncUwUsQOHTEYym8iqzJbU2+s2eD50+6/Ul9lAU2OlXGkr/sI4/efUWxp0
y0sqxYYzdNuZ6I2LCJ4JPCrtgEeKu6XI6Nu2jO4iJ5a1rk+fs6Nv7l7guMdzrgRzwY3bDDhI
Bkvdk0LWWuXFi0lR6caoopus317yy5VC0fmWpgcmF2rnqLCAY65lQdLF3eoNK4q02mPqYATy
V/KfVD2ae30h+bXZRfIHkRmEAjL2nPRDumEKMsMLtCxPQGVNzna1j7z9nTNt1QB9Eds3dwix
eYOYO6BMwutYPnT5ZlQIHeuFtygB2uxu4Wb4XjP25zCD6uoEWvMWuGuVVcrWduIIPxXyg5n1
Q9ykbdO2yzX2ATnIzMmKOcTbuF6bLMQDneMZhjz5WYi8Fj3KYfP2M7TWct+QJyCI3bPB/EFg
kOZ6YMeaXTWPAGCGusBf66WZSnplk3GZGHEZsRrIM7j3C1bFCJqWFOn3MKwE2AwEGfr+2eEH
fPqjf245JmpG53/2AjBPKDtLYjuNt9nqWZ7gMk4g8nwQWmJ5gE/CHmZxA/P2dK2Yi4ikCLuZ
QszPzm3dPndLPpu5qE/jpfqMqoNge/0kF4LVavj1++nUK8sdY9m0p3tXkkV8vU3p00ciEQHn
HZ+08BfM+o86sQjtuOQ2QUYTMDYTOYTyRAIxUj8jjkiGYyfxgsMzmE8LzE+1pG/x7RwdqTOJ
3CKp3HtnMAAnBnq7T6mU1GJuOC5QeoViN/Ue0+rFsJGMmypcmp6a9GH3jOI3aikPM9pGZ8/8
wOa/E1nOsHnjDiMOBByQ8zMQiMCDB4MzMwnjMzM4hYmL5zz9nRn+pyWZQXXOQSbIAQTzC8J3
QPhqbt7aq3vyVLZUlpWjuorprDsrQJPT/rSo7mTa1VUqEyfU29thzcq7UPkZz4DQDBq/Cag5
1HRoROfYzFp+vx4nx5B8MOCIVh856CJ+X2dD/wChX/oGcqoEGFAbEUxeIOIatybijM+6eC/Y
fK7ZiCve3oM0TTf27Owp/aEIqY+mm3n9hWFafI/AiZ7vheFjnJ6GeXbG/HszMzzGG2DLLM8Z
hGZtzMTEEH2tO2zUIBsZhHaNHjDMYR+5RYA+7LEzzPMK4idhpqa20IgQhfXX8f3VMKPJ7Zkb
67d8IgPI4Sfk3Ah56P8Aj8ew5mMQ9czMDENYysBCe6Be2GEdc8/aq5vr5CRQWi4i5JyMjMNQ
asxd0XMX8Qu4ppWIP9SLQix6ju/byn7/AKlNznDqFwPn9MZgxuExhel5xp18D2NODOCTDD4m
Zmbpu3Qz8ZmEzIhM3d326GgTBwFniMMDG2cCWM2U/wBvpmbFECgFK95pqC1qQYFAM+cZAPdz
j9zq94o/1qcz9DjIOSowGOFbyvkTXHGj+YJ8fB6kQwjoeoMWM3HmCEZgqbI4Ez9rSt/hOe7u
eEZhO6D+wgZKCK39Wno9aauvCafTholQRGOCEmcz5/XPPgfvahelanrdZ+KN3EDnOEPj58lR
yJ9SP+Gepnx0+D5h8sI3UHEBmeJ8J+RHP3NCczM3mICIq7ZkKO5QwCKn+3T6X+LaQc5MwoHz
zjgN8cZPj9s9uMlK1B527e4Nz+pHB5I8giJ/sn1P/QfBhjdPPTGUxkz5MdTn28k2nugtxBgj
7ehbGtX/AMbFVme9xvDjJ4dR3sWK1rjPwfKLznJzyBxnnEzzg7ON2ZjA/YT8RPJB6Y2qp759
SM+PI6fPT4M+IZtyG6mDwDtPbt6abOD9up9ltQ7lG+IwgYRM4XtGNoVMnHGO4DnyMd3MziYg
M/Xy3gGeWGIeARlh5Bn4hjhT5r6fUj/cPIg5nmDp8GHqejDoemYOqV+oQorX7eJp3y3iFdi+
IcCMkM9ZVCtyWVYDuVsRfHzjdMzHH7fqQTARuydgGJ8ryfxUnhuY3knmvxPqR/yT5g4g6fBn
z7D0YQiETE2gL0047z93Rt/iuO88zbuOe4MCVnphq/j/ALCfp/0/5/s34/sIZ/0+P1+R5Xw/
hofP7D8k8TX/APqMM+R1PkeR46fEPQz5jfj0o/1e0dR1EM0f/kf/AGp4TyPK/j+qf7v/xAAU
EQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQ/9oACAEDAQE/AUw//8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkP/a
AAgBAgEBPwFMP//EAD8QAAEDAQUEBwcEAQIGAwAAAAEAAhEhEjFBUWEDEHGBIjBCYoKRsRMg
MlJyofAjQFDBc4OSBDNTstHhYGPx/9oACAEBAAY/Av2clQEfNEfw1+4q9X76n9n/AEq8F90D
/EH9xRfb+L1/eff/AOCc/wCWr132U74Ufxmn7GtypvG6f4/4VHWxCvWu+ER1QGIP8fO+FWFO
7/yjub5biq+/X9lH7am6nUjRVUNCvqq7557uKp7oOe+qp/DVvyU9TKgXldK9BraLXddoioAQ
NnTdHuRuj7+5puj+Bm4DFRs/93VabqKSOiqKCq3o+aortU6VBxUqik/CjB4KqlXqETuyRH8D
adyaMVfS4BA8Ed3E+qnQO8iiOI90QozVbl0oUgb4PDdBQw3Es8ijMjf0jRaZb+lCuVMUf4F2
plHReYXFBa2f+0qO8RycFOg92qtEUUKV0l0aISVKu3c1qgVk4KEc8lBUZLHdQ1P2RzUfwQPd
RGCE6Fct3P1XAeiPH3aqN3xURqbSg1Rs3DNQXE76LBGRzWirepxVd3oocpbcqqRSOrj9nCpv
Z9UKdPT3a+7MIfMhaPSXxo2j5KQrW0daOqhkQtVAXxIWC2EA8yc0VfurAjfG4X7rJQs/wO1z
aLQ5I/UY5197oscZ0TXNNp5vGSlzPJTtXOackIeVLRXNTHMKwPhbfqqOuv0Tmt+LLNOkCymz
JnFD2bhJwQzxW0ihTQ34nVLigx7w5+iOio+Av7CzKgndX3G03V/dRumPLdG6Dc6iH0+lFHH3
GszKGwq0AUotpkBIWzDrzkrBNSrQG0OIT7IJcLmwi1/QjRE2W2TcVabKD2jGZXtXfDeECBTL
Je1dRuFL02w6iDIFkpuz2UwcAoLxI+UpoIoW5oBu0ABEgg3Ky7Z1XtWEWbyMlVa5LVTuqoKp
VE/uwhqgbPQcPvvCcO8UOIQLBTVfAv8Alz6L2m0i16L2Tm6WpTrHwXVqgcUHNHS1RtPaXY9K
5Oe1otZtvXtC7pIDanChGCLXdlHZxfeg0uuX6jbTSKyg6rdnkmkSCcRcU9uxfaInoFG1NRZn
5UZdarNrcS8Si4XIgGUbSEe7VXXIR+6gXql5bbaU48NonMFO0Pc8l5IbMNAY0ZobI7QwBUjF
Ta6PZTnHaCJiDeu8nDMo7QgSfsi61Uikm5EDadFol7l7T7OxCAGysOzUDaGMyvahgaW4qCho
mbK1zQbbDNm3M3pwG0Nm4QgW5wnP9o0vZkrKiCN9kbgzFQSg1t5VkzazlRZCsMFcFaLaaKs8
+sr73Jc0OanSfcJ0tIkdhwcOCgdl8cim2sCWJrmi7oH3J03OFrogRGaEbN0LZM2kh7BE4FCX
TIwVKFB+VVZPwr2YA5KRii0CBerLirVxyUFlqKVX6fw4K5AmtE51sbMGoCOzeZyQkXKDeUAb
DX3l0r9bLBEtqBuooVk81J+CVIAnNfp2bJxVt/6h0TQ1tlWmmQFY2rDZntBdJjKou2B+G8de
UPJclPAqNSEOCnS0qdlwPIps4PLDwTQ6+LCp2m/cIz2m2uYRGDhb9wcFAxUNFp+KaI+oJrCb
8cls3F1o2YVTJCtFxjJW5wqiQVazUo5KtMt0qQKTBKthtp1yNgaIN2iDtkCWm8I9GoR+V161
QdpB3PLzcOiMyrSE3oCaKy1vRzXQIGQRLvhKcGWqKGl1FZJtTgrNqF8Ug4j9gdF4kBoQidAV
OTp801upYU3N+zLeYRI7TA7mE53B6NnsuB5Kp+F/2KjZirHWfcC2rh/zMFZGVStc1+oC4C5f
DS/gqqFBuKthCmChrb/uq34btFqrYo0KCYj7oBmFwQsuJ2pRFqCi7WqsR0U1+zuOeCKMqqoq
lUxQtHpZKQgWnpHBTag6FW3GTduordJR/wCrmMVXzHXELiFPelAalq1cyOYTiMm7QIn5dpa8
1HyuITeBYUB8zS1dK97LtVODm+861NgK1sLY0KtPFQInNbRwFozQZJx9jYejkoxwX6kOJRHa
0WNPsrjw3XKQFYWcIkU4K0BBiICDk1sfDkF8KZQSKVQNmqIs76oIEFCxIIXTeeJQaCLIUe5K
/UaDs8skH7OrCo6wIcYXFqJ4PWg2nqmj6tmU2aksjyWjmWk6veCMYEOX0ulFovad4AXC9WSS
3krM1Vt2zqcQh7NxgnJS2n97jkpvKhy6KpireHHfRTogDmrKtMiU6vSIxulezde01VmyEXge
agCqrPJU+6grpCUS2oQiPcrfvhVcQi5otMHmnNFzr+udyK8ceaaMw5iObtnPknEd3aBHuvnz
QHyvsngmzhLCmgmpFlCe02Cg7MX7ygIshZ1UhNa2bZV1TeovlF203NBbdU6qML1kjCbZ+KfJ
UVKt1WiDggEyDwA7KHz5qqtN+Kd1QKqSOlukoO2d+SICtGOBVqiJoqqu6RNFZC7R4ItaDzC6
Xqmu2Yj5o65neYQiRiwO8k45Pa/zTZ7Ly3zTRoWFV7TI8kYxbaRwF6dGHSR7rpCLciu8pNVA
VnBFxRdZqGpr2irclauR2hvwXT8lJAqqBRG4KzQ8EBhcFZBEC85IAWrXzSpb0gm2b/chTuhp
UdvNRMhTgpFygYo61opQyV0BBuGJyXs2D/2ocwMGgQDZjBWHOpF4Vp20cUSCIuslfpGuTlII
dn1mzd8r00HNzEBmwjmE52bQ7yTowIcFU/C/1TaXOsptrCWpgzFlCe0LJTXHFsK1ESEBcDii
1rgMaoENv1VlzInBSKEi6VacpQKnfOKL2gOblmuhPSwUPlq9pcwCBFU904VAUyiZouipm5FQ
KoE7jkr7zWUADMqYQaLyrYII0Tm2ZaLjiE2Wn2gN6139Ec0NLzClu1mcE1vaN2ivEHVFpqoK
E3hSL+s2reaceD19L/sUycyxNGbS1Se0z7hEjESjGjk7Q2k6MHByc05ypM0ojbuablaDbOgV
EH2JIuTi41deqiBkqGihQwShOyxvKBBhw+6hrBMYL2m1Z0sjgp2bQNVgdVe6dE8uphCrgqKF
epU4VITTmBuFLI1UseOBTejTMK08GMxu+KDGSttdDnDkVZxG6VI//EBHSvRBa4PXdVHdHBX3
I22gyrRaC1CwAHda3vMTQamyWqmLJTjwcjo+VwdCaMiWpnNpTZ+WyUJxEIOF0QtU7POd1SqF
N2Yh3JWnjpqXi5BmP9Kg3UvRshQi2JQg/wDpZINMhyMFGVO4U1Uf/X6lQnOyR2hoAJQMRKlh
MqyYh16puvlsXZKQpMBG80QLrsY3T7sdds9DCM4PlARQOslN1BavqZ6I95spxv7SP+5OrjKJ
yMot5r2uyHRxGW7Eqg3WjVztxlvmmuiCLlOzJkOBpiFTcHIi0pqFkcZV4VDS8lWrxNBmi5je
iLwVQKycTCH03qBoNzkWdnfqq7iJv3TyQhfCAoNQM1Iu3VQAQmqoqqHbQhSbs+r2gyIKcZ+J
sp5Gj1wfKFLnICMbKbOrU3/ahrRN7whNffSCrLrlGzdTLLfRCzXPRTG4bjG54yUxW9SeUKLz
uaHbUNJxzQ2bQWG15q0TmSVTJB2ElHgAuLtw1cFGG7TDdRaI57gjVQhMVE3rRQoxVlynFEnd
0VZUXHqi35mrZO5JgGRavqZ90dRKNm+LSfXJyfGBtJ2jrSdo60nt1lQh0YVm+blLqTgrwrQM
PmhCrQaKBigDvJVLypmoXFUUmZhNLaEXUVvGSiY7I+6tG4PuXhJXiCbzO7ZDNykCZEK1BUkU
uQMzvjdw3VwTdKKbanC7dfKhT7gzjqtmdURi18p31Sho+E2cy1M5tTZxBaUNWwh3mwhaxbBQ
dy3BjSKoReMSviV4ACxkYyowQi5RPufFQ4KNMtwC4q2brSnuT5lAagLzKqMAEOJTdG7tlpJR
H23RNCZuR92i5bqKoQ927cOrnJbQZiVXtbNOjFocncnJxyNpOpcZXAoxgUe66eSc05zuG0bd
6p+CslziV8QIQszMyre+QoUBTkjxhfpgGtmqoWXIGkWoqgL4BNURGLWoO4lU+ULxLwyjwA3A
dxQpIOsKTVrogZotMtg0ZkhuE7gJvVs/ZUUBZb49wodZsD8zITZPwuITBxYm6ggoTeWwgM2r
6mL6mKvaCBAQ9kYbjaTdmSZQjO9e0Dsc1YbUTUoX3rag3TRURa+/cCR0dd3Rg2TUm5NaPic+
5NjAOKgi4gIHiVHBqnvErwrxAIHUlHQAI8dx0aAp/L0CfyqDLMRXmpMzmjPJaoj3WhrIpWt6
6XUwruqZ3HwnRgQ5POTrS4FfS/7IAdlyp2XLKCuBRbkiKmL0CZAzXR6Tb5UBObN4RWt6Hoh6
rpSqSckA15Lb3Rims2O1kPjonBWntiASMirPAIniUcgAFamQXSvAo1AQOpK8C8QXM7tpxCGV
ECMKmqvuajujPHdAVL1Kr1k9Vtm8HLZjDaMIQntbOF9TEY7TJRcMWp2olUvLZC+tkoP+Zq6T
Q1x1vRE3ZqlOCNqC7Gq0zRcGts/M4xCc53/EW8xsxKMNOmauF96e6LoA5oGOjJPkgB8jQOat
ZFzkWxQWWD+0Dh0nQo7oCGz+Z08ghFIao1DUD3iVqGJw4BD6iUN21PfK/Ml+ZbipwxR3toBS
kD3Z3A4H9jZ+ZpC2bvldCHd2kck3ukhNGsJnGymTgbJTO66ymx2XQrJwcpHFFxv9VeDwRFBm
ncMU2iplVDF11E0ZifNWjFH/APatbIHmVaHzl/ko7garV9aDNOLjLnASvEva42CfNEcAh9RK
H0Ig6BcXoHuFAabnnUo80d3E/wBp0Xe/GKqETluI/Y7N3eW12eRT+FpbSNHhbSNHhbTk9PjR
wT/9ydGIkITc5sqp4SqQoH2Wszcukb0DkZQHmRqrLXWYkk8VoD9gFAB+H1KGVonyQ+kDzU94
nyTi7FvkqC9950RpcCQTiiODVxcSq4NRHAL/AFE3Ork76QNx4L8zX5mvzNfmaCy9+BFaVQI+
K5w3dKqqp1hU92B1Uoz22LZagsK2c4tLU3VtkpurbKYcIgpn+1N0MINvslaKBWUHA1FyJmvq
v6UzeB90fZNvceWCjX0QLKU6Q4rnPkoGQ+68U+S8Pqpjt+iIE/CTKs5WWrmSvAiOAXF6bwJX
DZrxAbtoe6hyQ5eqH5ihvGFb/c5+9RR8g+6PuDLrP+Ffm2Ee7tJR0cuBXR7LpTtHWk8ZdJbR
owAeE44OAKjFHouFPuqnpKyF3rPqrQuqRyovIf2uXqpwtT5Kt8R5rmfsvD6rS16Ky1rnXjiU
WO2lvpBsoHUleD1R4hq8ZQJwBKdGDE4agJurid204L8yQ5Ict35l1gKjWVQqu6+FHWA/9N6c
Be5khfVs55oyfibcoHaYh39mmTi2yUwk4WShIkg2VbBvrRS0XH7BG1nH9rWPVAtGM8go4N/t
amq5z5KNAPNT3j9lrZ9V4/RU+ICfNWGWZcQCT6BAxFS5Rk31Th3gFPeLl4ZTh3QEfqAQ+tN4
bnalHmvzJfmS/MkevnDcOt22zzbaWwf4UzR9grZk9lxCZ3XQvofCMdl/2W07rrae3PpJ+0a6
004Qg2kUB/tcvVHQyo4D+yrXEonl5KNAPNcyfJcgPNeL0Xh9VGoCL7yS5/BEdyFoXAJupcV4
EeACOr0PqJTeZXg3MGbwj+Yo807mjzXmvzPcTaFMM+rACsi4bhaUjrNn3qI5sdK2sDJ62gN1
HBPF1zgVtB8zZRrV7U3vsgrZvF8WVZwFP7K1P9rzP9KzN0NUjIlR3o8l+YqcJJUaAKe8T5Lw
+q8UeSB0Ll4Q1eNA8XLVrE4cAvEm8ymaNJX0sTuQ3bEd6UOXqvzNH8xR/MV+Zr8z62Wo/Fbw
y3u6xj/ldK2zM7k0ntbOytn3mxKZjPRWyJwlpTO66yvpcntIpakLWPuVOpP/AIUZQ3+1rBKA
w/8AC5fconX0Vng1WtSVyjzXi9FOQLkR9LV4/RDOC5H6QE7VwCGrimcyq4MTowaFtOQTjmd2
z0aShyTfChy9UPzFDl6oL8y6+AoHW7F3zMQ7m1X07SU/uvlPjA2ltMj0kYxEpr3GLQVriUaX
UU6T5qMJ9FZN4AE6lSbpnyUaBTxcoGQC4unyXhRaNGoHNxKB7hKPAMXjTfqJU5NJRGTAn8mo
6uAX+ouJO7hs0eJ9EOXohyTeSbyQ/MER+XdZfXfPXbI/K6FtRmA5PjtNlGe2xN7zVsznLVsz
PwmyrHyuXhHqneNDwp3NeILwleIeiP0LxJv0uR4NQ/yIfQ5eEJ3+RN+sofQU7/En+FeNf6qb
/kKG5/0hO8S5/wBLy9EOXovzJfmXWjfz6531r/TKZ9C2fBbDiU3/ACJ3+RbXiF//xAAoEAEA
AgIBBAICAwEBAQEAAAABABEhMUFRYXGBEJGhscHR8PHhIDD/2gAIAQEAAT8hDbMz1ZnqzPVm
erM9WZ6sz1Znqwt5YyyyS07jO7PNEAq5RljgYZlCjrG0XGHzN03QjLOkyUsw/wAxy3MyllOo
LqywjkLVcNOIxL2wWywXrC93Es2zN7mXmZgqcys8zPWN9WeTcb6sLvcL1Y24nefuebC85ZY5
Zbe2bF46Sk3UsZh3O8hb3CwV+pqaSzFUJbhfj+Y1qxZDlGBH49Sh/wDhxhlgYaR118VBHR3i
bEt6JlNYbd10/tK8Zden4WPRzEspjV38Wg+pR1AAZV2hZll0pHJE7TTLly53+NpUroRMw2xp
crPzwSsykYmJgmtVKEw4jpFdYl7Exw1LYq9xvrBuPBDlGnzXwZjg+NpgQQF1BvUqxUUGzcpx
hzfMxfH8oK47r9QTPeGQPT8znkspc0fClXcuShgy8yuNoXUvHwhKl4g0w1CHw7jBfws6fheJ
p18MTp8DmVES6xBCZixGeSB1iJX/ACURGIvmNzUcYy/jJjY+Ggi8yiGoYHT4DBV8S1v33nS1
uVZ9kuiwzUXM6YmcO46hQ9JZbgoy2ZOXYue8HpCF18Ftl5mmHwPqWVOYkZXwdSU9fgczZK+N
ZXWVj4rvMJVTwmazFr4i0xySrBFzjErjh+S8wFcEVkgYnPNIdbzKA1EVhY6ilTFa1Om7QK9L
m1jB+DMTufqGwtDxKxKjEoAh2JkjQhk6Z8yhBtnBEy0yah8DD8HiaI/Ln4cOIK+d/Buczmcz
mbZ4wynXN8kOyAgBuFt5lI4gzBTKgVRCYAIcp0TSVQx2VxMvj1RMzJlHfAYJlbuKfYhmNw6Q
vCGWHwAD3ldGOSaLKzv4dyZj4pW99JVZgr1MyEJxPcZ0neV8VMEOPEun4X8JHHwYLgw18AY+
ExLXiFbmUqjJmDOo11US6hBcqmBMkqQxGpjERirYA8TJl7DunQK4jv8AcbOsz+K5qShXWJcB
Jk4hgy5uVSUaim24oRVCNZp8X8vfz1nMAxFElKj/APAhElQmk+LvicQZh2+YZWYticBCNrKV
wFBKQ9pxD2EGpZLmJ3gYKVPBBuAeZx7McNaOYG9yxXnmbOjPpjQMD2l02TdTiJbKzcIzJYMx
f6grF/MJZFjklld5URyzPiWIX8czj5ZUrHxjCj2gk2jvcyly5fSXDUKhkgQFQdagzLkFkmOo
5LUpF5iW8ytQW9Sviq+0JmXkLOYitwy4DOYO7CMGukWIDnmUm242C6gtrvUqLmrQLzFBm4uE
VBDL8zX+YzY4mJ0hY4zL3kh2StVCkFeYHpLY98MJxOfjHxuc/E6RzBr4X4v4IQgYhFmaQmTL
ywyh8VZzANhAxbg6zADHWV2gzcYrYRpiD3cTyyoB8qnSma5n4l0DbxK2Veo6cYu7hn1LJlxa
IN4iOzymoTmFomOk4iGBjZUKO5dWGuJwEIbBtwOpWZxBiZIk4h8p8b+ELbM1qdZjEfM3Ez8G
cSkhqXUywQYg7zD4OY3uFvgqwWEB58YZXouglr3UVEHO5blj4CFCb0xMRdQwdwxFD0ErjRzc
5AAaqEb0YYiHBG3cgFSc3ub0M4lwLGTOQUHMcraZu83zLUzuJ/tUY6yi0wVSBS/xLhQVMi8O
YZ4h/JfWBmZTZMIfHr44hCfC7m2dJhz8OpolwYYes2TL4K2HdBM2RcueZdMW910iPlSjvA5t
b9Swe7+5pXSH9RGLgv6ilgPpmHwvMG9Q5ztLTpMWTffRFC11SquVCSWWJq2ubggXizeJjDpU
tUuuFTntV0nSAQTuQ2DPaZCHPrUpHzbdI5E3jZFDHHWN2U8dGLFqgzYszKvGXLBZnZr4TLLM
I3MDKfivkqe41NbjlZglNx/M518OJS6jPhiGJrl8HbEqQppUd5kFvQi5+KDsrnlUnbhQapLI
pZpt/EE7Rj0zDHhT+YKQwUfSWDsqehgKhw+nZFrPhlqUdybcSl0Q8QwZghvvCm1DiUqCuOaX
xq5L4igWcmfgRg4T0uHArQqIGS65I99mCVI+OYq3EAm5CO0tieWWWmu0zGbIoJ03MBZXEcr7
MDO6LjCaXrDHHwIJpIZ/KcysysfAWS11K2GVKm0Soly+JjxBjUCiLTpDjMmqhqWT2l01FcH4
jnLXzuU2sP2Kle6wP01EULx+DJBTeNPZMFtUY91KprRHv+iUX1fYB+ZiPanswy8vZKif1NIP
PiGavQnNUsb1BEOCZE1LYHiIqLOoFZaqWDLCJ4nkE4jaowF33l8t0W/MAHqI0DqS1dQQWWpv
UchehpqYLMwnFlRNVDGIdf1OB6rqBsZUUm1I/iWOnFy5pBXM8olhFuJCcShYYgU6nEeAm4i8
SmZCbNTGXpHDA6zicampthu/xOUYl61iVMdsVoml2cPEK6rkekslTuE/UES9/sM7HX+5WrRW
b3BTHk6ft/1Gym8q8OZYMwF7IgfcSsoKqqdEHEQ3iJwANrFjtm+Zmgx33hUqzqIQwCni42lA
lnwYmUKW5mpkbIvVnoYdKVfOZvUZtsxJu/MYp1LXSPOqIU7oFyIHJE01iU0bnEyJgRyTJVTJ
qBGCUN1LDpUQCylhEmaonMu45IGfheJVsDEWEZy+ASWEzACKYdJX5Sw91CL/ANMOBHB9qoks
8kS33LqNpR0nScte5l4xBbGyu/MDcOtyxEAF8Co7cjJMTD6mgC77paUTFDG85OcLhYQTiUOG
FEGQmC1zx0gaeuNzEC8JVO0dVHGyXvfa5XOJo5gWesDbluTPCTAen5ioqnSVfmX3oTEFttGV
JkYM3BeIPf4UPBADqHSc0nAYjcIoYe34ljhh6IZRwQGvgL4m4UlQai0TeDxC4Oq3ARXmaagd
oPYGbrP6iLEHxFZOyfTKZ8ztxwblVAF0UK8Rm+rFO4TceDqMYbgcwIXhhmBAzQpuYRoLT+BC
rBdEAV6NSLkaCmWDIEEdBekwrSLbLhtplt3ctKkFJE5EDJCwraJDQdkpRtzFdoTX90a9e7Mf
AmJt7QnIzLjpKyhi6V0I7BZmO2yoVNu/wswzK+Y88xrmo7XiAVM2Alm4NyfJzXBN5lZzMMfG
bMAhROJpXxhE1cC0w6xkyRfBS3OfYmTaQvt2jmxrD+YFt+/sgmPEOc8R9RQXLEMiOEzPlWaQ
4JgHuXYgXHLROJrA6l3AW+HYQndurSJ7oUbPPaB2D9MBCVWN+JwmFF7hSC+epNuhhMVzC347
yjjgr0IamQGL3KTcQ2ZjBrqFqjf2hDMdqlhziCJrAT+EunGu8o1uuIutNNnedVG5Qq1QzHxi
HF4Z4pmaY4J76TCK/MwZlLLUWyKO8VvDcE1V3Msrubo2JVDrOZU5gQxgIn5lLXbWZkzV6Mw3
cHoMpVese0YqcZml1+wuHQYfyEDq0C1VvaCspjm8SrF8uqmHLgQzOrow+5eGNMclRqy7lNcz
paAdEakSYIR0qVh0u7EJzWF1MzGxueR0mPipMc95hZStd5Q2rTpCXUp0oRRwqY/5KWCUDYd4
H+FzTB5Cjqd0K9ZKDrAaHssELc09Y37LjpNWVVLFbxfXidNKzOaNM4DZUrtc5DMZwdNbmxqs
OgsfuNkUuXcdCWrcLsZe5hM2I2vML+Bx8Kqy28zPmXifUqHuUcM95tlWwcd5Ym3mXokck+nh
z3hCAD6GDMVS1GYQ+tv8VDTqYeoFgyHq3cGAA7UkDUIwHiDQDNcIVNVbOcwVA5gMeo9+YGcw
Uz3mIQJneRu5vYU4SyVYo0JUMJdf4hnwpbSFeZuXDeNphyKbHSGoNgNB2R/jmdHaNI05NMUA
bOikRqi5sxBpYVkqVPDAadROtbzNHxWZqezY9I0pTuEGoBIGVfLdNnadS4PGXp1gioDqFbG1
RCmKVNj2l1BslazLRU6v3LqXczCH4NIJlPyIc/aVXo+mZo5wluwweBCPpMO2iDqQOuKd1Q4a
hqQJX7DuOpcRbB4jy/HCTLxYf0xy5teUVLFasmJhEvgjvVHbI95ZoPUlRAHO91ryShEaz0Q3
ZtWybaLQ3mNKSs3cFccGOn/0mIoquniZJbkenaf23aBrRF6mZB8i+81vdoK+o+eEWuUVXJLv
KHMN8ErBSttorW9w5Is9o7XjfMBFYhVXK9eXaPBlOTEjXaqNSesMtqXwCsuHhFlnEwTdk5YT
8IZ4YKXRNdxbs7IlEDp8OkAgfIblxrmASdcBqgX7xuvj7I7elieMJ9xagyrHiZPQR3OYJ0xM
K9+12oNq0n61AQCrzxCy7BQgq4Ug/hnKVbcoVDb9/wC4/wDWmJWwVlZmLOti+0LMT78q3oJ1
mDJ0JKcSlmmIC2GR0VHTbHGNkqsCCuWLqPMvl7RFirKjrFVe9ws0oXMcedGN8CyrBMHXKn7q
BlW1y5JjfLumjC7LLgu9Thg4GxQwlTVUSDkHM5QfrCMfB/cZQO0eBjcOe0gsA1bc1KNuhhzK
5G8wdectEXoGRzmkOSvE4rrJuVbSVE+FZ6w3NQbgnwkVTJly8Srmu8uBXj+DCxRl+jMvUBfG
5Y8D9IG+fz2pVnYT6YuBLhtWkDp1mWOFrlAIbLiFWwiO2yI37lF/uGXMuZOsABaoHbrMdTWj
b7m6Wi7SwK1jv3OkqYYmhX+VEtz7TNs+4F0eSpiUw8kAcOmuI9hXL9oTjRlXrtLsCmdC+EyM
w1Y+8TCQ2jZdT0Yls/AOK6RdMDXMst7jKSlWlNwbRzmy/qZ2YIW2ZfpmpZjK7cVNIlaCWWZu
3WVQSwDoIIKG3LefEtIuwty9uuWVtypwck5jQ6uwwRVFdViOqqJso9Y1gJ1LJQgkUEuMbRYg
wYMMecqXnUvMy6smbei+yBTvQD7TVzb96guvJgzzbyBudio+IokUeldS6jwBxBQRhDsk6jQe
xAiMRvuR5JxMpUHueDS5q2soZZa4jDmXxBFtpppCr2C3NIYts6VEKHTJFvC1mkyMJZ2laqth
0qNXtbc+EwBR0tMI+5oTndS3UzxK7c25zWe0TnRSpaqog/wJMveXXBXPaHXaLTCwVV4a1Bvt
YOCQ+Epuqn/JhnA6x0lF3zFF9IQVnWLdIGQhtkJutBKX1KNF7IFQqKGGLjmeYKO4Ig0kp2iX
MeEvw6PbtA2U63wu2UQYTvG03NTM5IaLQN+5V9av4l/WX8wH+mGVXmn+BDQyLzYywYA8kcsW
wB25jQxVZXIwLr/hMU33fRzELYlZm2wyjGbtprUI1dKzlrUQ3vPuxCh12sRlyQvCY5umc3Fe
orTjMDpdlFxc4yKI3TRVwA02ZxLBOTyxAdaisiPy43BApNczK2aOkTICqVVSmrWniMyYWjEv
onpGERNyqYdUDFqgF8xnoGXpM6vXRfWYlLUPWZ49EbJ66VEK677xA2wHLGiLHSZqFUCs4xEU
u4RtzqWJcpVait8ZgsvUpA46x89iqGH6lOniJB0kSWi+A5h/8CSCNTCpkPDKx0PohA5sfJqG
UrHz6yoNj/0SxdP1i1RhA7ohZtHcECcoaQ4D9sQ2RjfCZTCzBHLIYOsJwC3EX2LVcb7c5qUB
eA5zKxhuTA8tCISB4JizNOoAN4l5fniO7parxUPK7Yg29U4vEuCB8s0lvfzfWMIvgyaZfK6W
88SwBwwh1MFSgXdRp5nNA3eVugj/AHsq0zQ+yo+4cJthyVjTOCsSmg2c8x/K0diBlkuyCCa2
7IFDZuukBFFmM8xRs+PZ8fmWLBG1GoK0zMyjAWvmUbeQBNzxAhGtASqVzAE5+LlzCPwGEGXM
1P8ApaIldn28UhdCPbacB+hgW+MN+pU87XmNDyY8kSHZUHr3itOUedwFfR8THX957jS4o04q
YDywEssNxLqCiYGUa9zFFpTJ3tcoWv8ASIM1qN0vbqgrOFqbdl5hqrK5J2ac0dJS21ZbeIy2
obvW5Tq5Qr7ENkLVV5GGc/J1IK3c8QZnLyyuXuWvJVRoRlYyxa3U62feQYWVts8IDagKBZjR
g9Ijpd3iYl2JmFCjWjpUo6ku6FsNMKlRazdx8p0mxKWQCg58ocVFuz1DSLbLMdMZmGIhbqqJ
npNP+YIX99+pdTVh0g38XCGLly4ZfAZZfUv8biBliXPOSHUDYVXF/bxcSfTnc+iPiMhMFfhn
TTZvnpCFplL+IXqz5CDD5HkmVi4FRrFI8olJACxF6TI32tZfUl68uKZVKtF0jBYCogo5dnSB
2zUQcvaW2uK3GfHgdoZTOxiXPqNbqOVES6qHNGsxgsNo2ERiDRhdVeJsUMVEuznkcw3I5RxO
nMvA0dz87IZhcfqIfQbj2crFCCqqocbHmpwG1SiprPKJxAQGkhqXMthJXw9NSq3pJ5brK+Xe
2pgb7CF4FVhqPtlBYgt3nEWR+UoWNtmNRlpk5ovRFly6m3wuXBzD4BRvpL/BH7jWu6/qmCoi
GA7r7U0be+SCLgTuDbj+UXmSmEXu0j4iInUdx3HiIr9xDZIodobY8TLkAseKPhVrHEFz4NoK
smvqf/IG+AQm9CYMvMsMb0JhFz6EDAu3WPeJXUBTpFom2NMb4+uVzmnQj3aOn1L2GqEU4hbW
lxHFrHSeVPXMxr2u6inloO0r5OKOcRPLlJAZ6DmVwW1u1stB9iUQ1NbgjDZS2Ga7yZJiTDSE
HUZG8BXF1mFeIPKAu5i2ZzVbS8VaqUEh3xAb62aZd2Uml6WpYxChZnVhurjhlbcGbRajh8Ll
/PEGDiXZAHYQ6Fn0Io11DyTLftnnA1+jBsHD+jKWoucaCO7kbdCNB7D4isVKyAPS24WbbBbg
53AE5MjLK8FDEgR9oC5HHqU4C2yCYDlWIIBgFYJiiTTulczLNSxXOZ3lFzom+rGLzBXflGgF
i9jDkZvjTEltyS7XGJVMDW53gP0J2iDjrAADQVBF4cQRYiKT5lO4pTuRMIAVlNoli5OI23sI
jZ0/uYAdRIUyabeIljI5V6MHeM6XbNL9dJvbzKFL/uYebriPep5jR6miL3ly5fxcv40gwi9d
dzPH69yh8iUwi6sIYldD3CA9A27ko5lBIil4Etj4TUxYwEiuNNPcNbXn/CI2BrrAuXBESshH
su5/50CYzUs+4UYuUF2hwisdVkmZaJkINTWI+is/Mseh9YhGl3rl0ip4GstE6VAo663KHpvQ
R1g2Vo6SzTdbQ6OCJygUh9UP7QDyDMjwuaJfOdEdQ264CVGsWw6N1yIgwipUM58TOEiqhnri
DcpcLzBjR+JdcA1UVoZBpA/nEvKzjnmYMNG5d2XVtTUJ8pcVplfLPWMugcTFIvAdMv4XLZcH
MIZQgblnNBiNIP0gYPS7wUr0vVmTgU8XHhLI1XBK8loJ3jxcIwXPgLe5LVuV+SVuZY3UmNah
vdS0dfH+UpauusdnHeCq9p1YKEBYne+IWL3cSC+JtJ/MXhhq5c6mg2L6jFYwbB0aaEy2dAjb
GxyWUzbgQsW6S9vh62HZ4jzMbrll+K0FvmIPKTfREQ/2ZZTH/iQx8WVFvdLSNsxyEdOV63JB
p7/ctGsiL/klPaXcEzBa6S0Gmmd2vMwS/FunmNi/S5p9JTr4w2HvtM+1jZLqsrAXtnIqSZFM
ZrhY4aENk4+d7h8cwYJc82T6zALOrfsjoWW69oU8Vs8JY3bTq6xLb2gTC2BYxHYX2lzDiHhg
B3gvtDrdU+GLhBeMTLpZyfzFLuIYWCG/7sQfUfFd+s1C4d7PMwZphlcM9tQeu4KN6YpF7mgH
QOsVyk7Nml+5Sp543Lq1AlIawWW/3E7W1Y1gCW3lVHW0HVqnbsQC1ix5hfovQSvUtKcepV3r
9Sl5hdOZ1xeVqYbuh6Rbo26cQDtUFB0uUkNsx6hvbCTiNV1clxHWGR6E0prNzAX6EWIcyvbU
yhMN1MsUu4lJo33lirgv5Jz/APVl6x+4zjL8oBU0bu8sAHN8MNVek+4tK3bA3wo05qP1LLvH
5ImZWGm0VmXiHNty8xDQ7Q8Vl1mAXqlTmmY2rNhQ797UBEMSFg4CAKXNjmsxsz7gBkpV/wCI
iNDQRoldYrbo7RTJq96m87AiYzRF9wgDTn+BAnJ+uRNX2/qgqtTfJZR6sr637WcTFwXIt9mH
ETkzyPMZMvgUHPGru3Uw95aZWciWBi6Q24TrDo3gv9SjdB1jAHatFcw4IalkPTGpTEIGvc1F
dVxKgY1wwFvBEW4rEtcxf/gIUeoMo7jMcl82V3JjrSx1fcYKGaYFHlSPcobOLJSRrXwxY+RH
lOlRX7jbylkapF8KwDJa6t6QhWWCFEbBYFqzClS5xeswA86tglvUYzZqUmzrcpCyWb+7mWLd
2U8wXgVg10hQRtjpFU5UH3CwIO8paMYB6zMkXm+NrNqPuJeTs16lNOv8og/T4AYmmn3AKVm3
+JVSgN2ZeJg/AW4PnzDQHJNnWQ2LJuEkjWfaBe3EC7dSnEWlxp0wRx0IxhxjNSxulPEZy2Yg
RHFZjFRbwEuMMplpLmHxzG2PGj4bq3v/AOz4aqWu6vJLv7j3ABObOkzE2rpDS27PvLqJuryT
K7VeyHLnE9LIUi3DXchXK2SwJuGVeINogobJWAVgjrEhsYLl4gH2B2QqXyTI2eHoy/NMcq6f
ja2DgWw3FiDF0vSJtg5J6QLD9FEbVq/gjjpI3XqzKkOeEFcP/tMHq+lDCPanlihS/wCoSrX4
jxV/toM88R0ePyUFtmGbpKGhykI4iCnHcyneymzmIMq1p1hQs9pSG5yN4l2uHiXYt8yk7sxW
NN15aFrooe0MMS9zjmPkSgbm7Zicru7ghlxsrxKpe0vv8E4/+spyvowUcGwl5M0eFxyq4t9M
rq7PaCQu++wxVLdXwwp2fjn8j95lqtUHrZdusw5QV6Ztvaq5Qro0twYWCsgXDZgrdSq2Lbd5
UVF42p9wwoF27Z6VMr2WgHjrOVBDLi2APIsNejC0WjqTEsbbGQ0Uwk0zn/bBEs23/iaNYaoA
RKdCNNOr2s/IjxB86It7/wCcBXNl9EztcHUXpMW1/wAMxfR/4EI5DkFtWL1IG90avtHXhaxb
Es4zVM1s/qNnlGKhbu4pNodL9yp4cx9pZBziYXgfM3Bz0l8ysxRT+JiG4VqMdCGS4fBDXzua
hZWSiWA/NKmgbe8k4DeQ7pAOCp5JssJruQ+r+ktGtwSNLxSO5DaaMnklpf2XKkXd9OH4gzjR
8JqYdyoTrNsLDU4aYVz6wYSrh3tg1By3h3ZSo2Au2jdStSzdXkjnSB4P9xwCJ2Jymr2Tpg/M
UUoP7UVamZ4YGG1/6MzZeZPSJGFFftlRwrr2Px4Vldj7lsXbI9pjGXtcZ/lSiWc8Q9zUYXR1
p9EyGud/UoOTnw7ysp058wL9FweL4idqgBRiZsL5jmtfmOG+LgXwrrxMdIamWBXYlVyyx/U9
niIbmNJd3Lz8f3/Br55+OJr4Qv8A3LlSawp7agGPd7JWr/lJoQLTUFYuohfdZczn+0wsb/Vl
u+6vEpTR0a/MVp7nqjVZo29UzUQ/0gWCirV0RWTh43LoWs0VWuI9IWSo9stNw4Gr0RslC2dQ
f3C1da3huYbQM+kaIj50g3a2wOSu9gVClMWvLoiiOn8SMUuQvi0S3uzG25QeiNyFJb2wk1J1
r4PqCtzAn3D24EWid7Vjtf5gI5Pb+JRXHLh8krirgiip4TErg/qJn/dZdkGjN/fwQ28vSYBj
bq4Y54YaBdOGOMXkfqc5hbfMA4mRUUsTDzC7nULuYsNE18XTL+Lx85GwC4Sli4uCFvEnaJWi
ihD6mDGpxRER52oYM5oEwO5ycFqHvMu63RcSjgzvj3N8Lz/aAcinUR708qIHsY5zNPzHELSh
9UPZoFxHafH/AKplqAM9ZKqHVOxone2L3VsVdOwdhHQThANFZbe46AUJQozugMyUXxS4q/wk
NTsv5Y0PTTmR6Zegg2N0li68bzDpFTdFP3P3Dp73D54YRGKvQzW/LDdwYa9Rot03X4gLL0/+
xwFYxHpOSkwSWhbgpH8onYvZlV3XSBerbabh0UbLr8kzmjDnXiZP8ykZdUm2Wclb3NATZNMu
H/xcWvDMfSgfxLAf4ZKttnfUIabfRAm+bEyiDJSCR5tyswoRnaBHJjPEYq6XIXErsqPUy4t1
xRzZKKzXWIemvHJ6wGssDz19S9JFAGhoxM4A/wC/cBkTiabwxaqBjwIUmAqx1UwZYy9RFr1U
91A6IPqHR0GcG8SxMJkvX6scdNWvm2KpHfiR5u/Ed2dxc9xQ+5tQP6kJ2oUN29D/AD8Ab9P2
mj0/bKweD9MG/H8Qsyo7NVZKwXA7rzMfrEtTDXZoRQY26VMC79QuGM3dwop43MNIleij3gQs
09ZyixIqAONx6juqGDHxeZcuEP8A44l/kfrES6hh10YaDn8XLy/2M7uHLoxRd4EV0irgyMox
RuBx/mtmXcWH3KaOFL8BjMRth4oIg1W0etsGdWT3/wDM7/PCwSoIUH05SlMtuHtzT6j0EVnX
T7KAWoq70I27qntRqhi2XgQchDp2fx3nOG6CgrNHaWv+OlpbVbd4pClbcYu/0E5CfayiDQfc
Ci5joBI0zLf4TXcJ+IC9v8LmT/jTOF9D9M1IIPv+Imccv8z/AH4Zs6f8gw+P7l3qInifvDnG
oNPbiZBuLFGuZfmsyMeg6yitL9zKrXSMWFvcFOLUv4DBshNHxc1LuXUt5X4WXKflBCxoqq0C
8h+0TSjcPcl0o0w+SMjnwsoMLuTMKsoIS1p6tBO667Uf3ME2U99oT1nzzb/qPYINZrgPzNOp
X8iXCVQL9tEcWvS9BKareR3WYXxVk9CACcAfaXYDT+Ajkwaa6qZEtV1chDikL3rBMONj+UKD
p+vDQ3cBQrr+0v2H2Ig89t9Q2uX+I3hT9zaUB0CYN+v61HCvRfxGhkYcahMHk/BEynd/ZAp/
3VlV/nSYe0cD4grWUfzBExBalp3cHGbTfSJ8L5ndaOszmGzVxWPMA/FN/PMCob+NS5fz2qQ9
QCd78oFpQgQZGWb5GCaN2W7MM3Z+x/2YVc/tBDoQx4gB7mIaNKmuYhyt39wcBS/kv6mXmEI8
1ggctRD3fz4IWjhPQX+5V4M/3EvLWPwVQqzn7imG7zY8CNL+ftSy9XqEo5Qr9ImEyD2YhY6D
6lzVUHQ7L7YJ1CHAdA+oLbr9WEuaSOQvgfCkGXeH8w8f74Jij/dEw/10I5X/ADZH7XHT/dYY
kNO7DiKpN7/McnqVT3mf0/iAV85jfWZuIwwZl3bDbC4IFG4f7g1NAwcxDWzr88/BDcWXLlzU
7Ms/ZMv8Ay1WJgnWAImsKJAoTZnyRtOhkzfD+aZsRYwYGwv4hm9GL8v+pQVa/CFJQtAqc92G
WH7rglHoA+iW05S3yv6n+C0YJav+i5YbWPwBDk9PtQMByPWOC3X9KaDx9ibrq6egl0rxf9Uq
3mj9xrRi557b+JCVVtgXaiAG3h+4QNYKPqGZniB7D84wHj9ylnt+Yd91xyrlzBsfD+UrA9j9
M/L/AJMn3/M/h/Eq/v8AuHP+7RGSCsUdZU5lwi045j4zXmYlWTLo+GWEmOIM/Iwl/wDys7HH
5SzhZQB50jxEB6nqjd6WvU6jqLPJl79mBNXb6uanH2IVdb5dbf6mWTg+AqKPOH8pm+qXsrRC
mblS9jHDvx7sT5ivAjh4fdliXYr8UwRKryG3dR9D+Ihg50HmaHjRM2aG3qGOrK+ZcpxU7soF
0A+o82Mr6mZl1V8tF2v+52SB7hUPGwA7L/i0IWJvCfouCjw/ZZ+BA4ua/aLP+NoYPT+Zdekc
v90gt94+2cXr/k/37gt/3aOKgJEz8Hpfwwj8ZgB7y83uPxz8E5+SVmVNWB0HuA4ji9P/AGZD
eJ4f+xqgxRbzAIyQpLK3VAZlivGhSa0zhN/SYIWMrGO8ZY3VKHvj8QJb9w4BLG4k+xLHgH6R
iO0+22b9P/kRQ935uWYTnZ6RdZdbXljiMX6uZ/wQZdQpPcZaK6FFvpun1FZ6x3QnP3soF/6o
VHsTKP8AxWWYc1l8+o+LV3Jh2vwSNI5H8IX+vdg2/wB2w1/nlhnwH7TEojo6v8kx+f7jjPb+
om3/AHM5v/cQa/3SMLcwfBccSjfVU0yz/kBTGgw9H4MqVNQhEwypXwGPi23lpQuUCV2mcnIl
iellniGFVYu+JXxQpL1iWI6y+66cYH/DtNoH+/eG3+8Q/wAu8IH+XvP4v18BpF+x+oTGH9X5
wD8VNvGNnjP9eviH4Xx/ndZ+/wDUmz5SaR/28oceD9ofxG73+ibff7mnwfzOPX9R5/3Wf5+J
wf7pNI8T+XwefnGvc/bj/wDO0IzadZx8n4P5QPy8/wALvPznxP8AU6T/2gAMAwEAAgADAAAA
EINGCLBBAJLCKDCGHLFMEGGEOLHJINKLDDHCHLDFGDHGIFIOLPJAIPNCDDBDDEBNHAOKEBLP
INPMJODGIFKMAPODHMLPFHEOMPCKHINBMKNIECGPFNCEBKCMDOKIOILEHLDHNNOGHENCHPGN
JHKIPKHEABBMDIPJCAODKNFKNEIGJLEKJPIEGFDAGHGPNEAMIDIJLMBAIHNPNGGBOIEKJDFH
NMHNHDAGFBCAGHDCJADALJLDIMEBCAOMDANPMMPFFKKJKINEFOOGOFFPANAIKCOFAIHLKACA
BNMLIECOKKAFHAIFKLMINDPMGBCMFAFFGGKBGPGDEMAEJJOPHFGJDLMDABHHDFHGCNIGHGFP
GOGEJGGHIBCHNDCCHEDDCPBNMDCDNIDFKLCLBCNACIMMGDKDCEOBODMOJGGFBDLAHHEMEHCI
FAMMPLDOANBNPDDGKMHNIHIKMEHABMGLJPDANPJOHHCAHOMLPLJPHLFEGGLENNPDDIJELICG
CBPHFCIILDECKMDBMJDHNNDALLHNOPMAPIPFIDMBJGGKNCOLNIBBLNBDNKAIPOPNLJHHAKOE
EIEMKNPCDCKCIIODEHPMJEKCGAILOIFNODBGDJCMIKBFENPKLDHHEBGMINIEKLGJKJBNAHFO
LKDEDMPPOHIHIDIGGBBEBDNIPNGPKPIHGENDOAANBELEFDCLKENABCLFHLOIGFIAKENOCCJG
FIGCGIGEHHPMKNEDHKLOIMOIKGJLLICNDAALHMLBJOGFGLHABGGFEAAMBEJFNJHBGMGCIINN
MJODCFAPDFBLGMIGFDHINLMGPP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJD/2gAIAQMBAT8QTD//
xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQ/9oACAECAQE/EEw//8QAJhABAAMAAgIBBAMBAQEAAAAA
AQARITFBUWFxgZGhscHR8OHxEP/aAAgBAQABPxAtS5e4vH80F+r3Lt3fMVIv3I6z70RckfMT
/ogk/mi/JbCFr62CFqbxcQy1928S9BD0t5L6FIubC27DfnY8FZoukKoNPI6xaqDlLqmLYcbT
o+odEWxcsQb166NtxgINtAvmABpS94QVrah2yKYSnRyEtcN8uStp1EFizApXnI1FqjyMLBtr
guMU1S6INgRuuWdJQbFvanOBfccF7DN6mzf3iCJ2c7FS2Qe48Ft3nmK1rK98wRSLu8yrOB2m
4vVhcxuOEFfgcgqOni5Y6O0LtbD3GQqDbbnJuKKtgDSV3cJDTKvEsUZVxfcLpYvudhHm1uFa
wvnYxbEZrIYi/W4xKrTjeVDKDL5tqG1oUPDkNhtY7EAWlFuGJ2LV1e3BcBel9wg2Fuy4WWUs
ZzxWz4K0qDwVUJIC+N8wu0OPcEeR8woZ9+IlAmDkQCq35hBHgiL4Z6hLDL5viIOLiCDWGAWd
VwSutoe+YZRtIr3HryUw1iCVoPBR7lObFsUUeTJUil0HdmR1wGl64oIpC1rR2pWDkDlFQ7QR
3SXF0rYolLF4qGiivDzD2G+bhAi1vxLZgeQ4qCGinHRBCNVa+4MK0/PUBZ28EUqoH0RaCFBy
QqeeoULygiWGEMYKFUVzkBjp8dx2oYYtxC4g7Awc9PiPQt74hq1hfBFDzPxUVFGhysRqzb+1
S/eH7m0AJ5iQBVJx5hoXrM8wrU23XEY2lTfEu61VZzLQXsTLqGoVt3HiKqliJblS7koLXmKR
VJU6jXDV5vImhTqWN2G4hFxPswEMwblwHljkebgPINxFu5piJvMdB4SMoXY63dhlwJwsOvcw
Jyy8LClteY8DB76lNQX9QDQHvzDQLHPpCQdBy9kMABA8g7lclUutroxdO1LtowIAtFtWUyyD
FjltOJcOVA1zqFQcWIv2mhwoc+oyhTkqvMKVJW13B0GjDuc1dNWHMtu8psOmBcFZdBjAaj5D
iKRi12ZU2Nl3wQKL6dO2UOXrEF11ydxooXRyMTgT0SoUse2IV5tsgaoeCMKGx7qZVeTZYBSt
G8Mpi5vK8w7Ha2VLxR+YF27ZVeIGF45cOEeXxAKtbV1zEKVF7FC71yr7gEEOduWZwWWQ6GlR
0G98wkW1rKht6Vh5j9ZAuni5eEdc1xUToL+5vekyoa0Cj9wsUnO2htWXTficZucwxQ5OeIxo
r79R0PWPi5Yw17it8sd+kKBx76i3GwbDPCnmXFOjmOrwrTYoHmrTxKotWgvgiKoKYWSsvQu2
wJVII16itxoTnuOStNi+4QK1rFrTYJtRT82+YpCm6TxXUqBFgF1xzNwqyg/Edt2mI+ImroL3
xCFy2hc7hocYGnDKANLqQwLe8HLHp3fTFiEGrLeIkXHbGAgCqW23Gvs8L5I7TQOklRmm7CpT
VCb1BIArsiLh5o8wbBeOPMV8NefMK9NPmXoso83KqVnmAozarmA1t114gLVuqvI0EpSsXicn
TfEV0749Rot9vcEfjm4HDe67IFnlyBC6sPGRDxfxBdapHGDpU70xIMyAIXdFb4g9DpX0i+mL
R5uV6b3cMLQv8TINcFeInAquNYEWGU/TiXKvJ4i6DbbeZfRrd9kJoFqVlBo8wNCY8XLHDmP6
yWKnD3FHP74mo4WqITWquedjNYFNa6iDTQ5RxBBVTiuGYiG99Ephh0PcYBY9EvO1OfMRJRas
rkjbblPiEV1oaB9kQsagLCqmiwoNvEBQWkddj9m1Seo3TqPBcUnFCVfMwBO+KlSXBMI4DKLp
ZUJq8EIFx8HmKtC48uoEPLdHMtLWrq+CKGldTRw/PUL9aOaqaOwZsObycvbKcDDQ83qdEKM6
SrmiuAVcRby9xtCBa7fLFWw478RunXA+spZrXo5Je+0u/MBbVvQcRaJdmnzFaLx7Thhgpz1B
eGVeQeC6vvzHV8bAWlptbywGw5RlwOHJ2EBbHBlQALC/Zs3nlCtZdTd1s+0s218XBFMp+Zzl
cRi2r45h6DRYrzMcqb5OIbjaOO5aBLClUsElbtxwU53A5TQ29WQxdVVAdEN0bfpsIACz3EoW
k31HJcvvHA7O4obvUxjWhqc3owuum1LDSg2ZK4q6cvkjmqsHx0xE8KryJpDpLpbwOMuFaGEF
XYCu4QXYWgOblKWC0SOUnAb3cRCCFr4g7EECyNS7w58S6gRe/cEBKNVbxcoAuPBXc8yaOIoA
oJowaodKQDm4TLAy3UWUFXzszBX29SlC7+yKqNpKRgo3xb8QpoORyzRxcyUpEVF4yhQXW8Ow
wVvIvmIudRs3WvEJaclWTlHozB2nHzAc8vYyuVh47imYvTAWwf5gDtqcbxAcrg1nMOu14lxo
UcMAWCnx5i3aXZcMF1d2eol0VvcVofaDfGVCVU2ogLjl2JBWhtNGLgsGieJWvlpkKtUudQFg
er5ZgTGq5uDq2hwvDBUHR/UNTTZdpKhrR7eIqcjRtztNpvcY4Fd5d6hDYL57hxHea4EmKECt
rYlEAAVTC4ZWURt2RLUDSgNqNUaGxe2AFUmxHIRCjYNcQywcNXXUVSlFYcsERhQowjYTVtvI
yDFz2QRBV3yQYMV7y4goC2krKgVtDu8R1W3bitNcHUSJLZiyxpFHm4BZaihew9V81sO9svli
BPZlJAUQpTzcF5Luqrklq1mCBhNRALbHgiJYYuxqk93TyROQaHF8yh8JuHd+srBnMbBy83Cl
IC5eQEU0eIIuIJ5Y2ord/SCl5Y/aEWnQ8EPWq73iDaDxx5jtr455lNCqYtGNh1UyDDAfZrmb
fiGufSVh5PESD0og1t00B5j2VSgNWGSAAGjditTg78QgOKOhlRlVj0cwBCtAYdx3SUQTzUFA
uGBEwoHb+kUvGXh1cZYlI+kXAsE1hm2h7gtJZQwyp12MYlG8zcsgK0wXxLlAjlrCIbAX7hSf
LBfcHZxTxFi7VKxdBjV3xABXDt5hEhbY/SPMdra6gBdNC09suqi6UviViMqozXR6PMSiGOHL
/UzC0BKE8wDXeqSGy9HHMSwd+II1reDIsLKrhhogUXz6gFFFr1GjXeR6GvO9RcFpDmKLmV42
AK0LPqRf9+Z6tiViU+bjbLg2fMCx+hYBahjkVIug752JEozp7lKXQclwKU6ncSNPDtHcK1Tn
gi6RdrGNb3rWEuV4ZQL33FrkryxVq+sFbhxcPdHEuRctr3HAqMcs5vGERtZsIwDQPEuyLVPK
EolDQoXmM1q7o7gFUNrlgFKFb4mw7ZwyNQe8YNqcaRSbi7dM4glXt/ELZoeSMUB2O5bAShOy
HEgFA8MvYbVam4aIwF7VAQC7IB2RVV0AX4ZcNqV3KnEoiBQ8cwVUjFF5BYtOMrIGkGhu/UfV
HmwPRCyN+EczlPMNgNezIu4AXXqFIgeuGBIQShLuBalQ50yDKWpLrioMhAbLasxBwMjwc1oe
oOaq+COeSvfUob3xx7JS0cCIDpzEGBdUzzby8MAV98RO2wvaguyuYAAWOr0ylonEOl8NRcc5
bDzAVL07qLvb76hxrU5YOD0mRDYc0avMXls8eIr4HB2IhOyWK3fUTDj5nEVcLr40IdK6iaOr
W3zGouD3K274yWqhsfcq1gGyuI9oBtPM8bu0YiiBE683OIGiwjljT2OEpq1iV3LAO/B3C5KU
rHzENXTThxHtg6KXxLoQbPpCRr2Ci8R6LNocgRuV0QtwESxIK0sI9KqlQq5FArRZgjOc1Vdb
pGdQjY5lJNEtvsjgiCDEFOQu/ZEBAKDR5nPW6qCUl268SjSWfaPYRYq98QrWhw5aTMBRTgWd
Yq+OGABocHcHCJZvlgVUlJetXCm1IZScXFQ8LVnEqVaH4jmG2lPqAGvjO4hrmnK8TweOmVbb
QeJQ+b7jzRzer3EoNXfcpwHLlIwOeWOoHmzykSy2p47lCxe2fWIHEKYe4VQqxu/MNVLXxApt
w9QKpg7sEA6I1CIK2q9QCrlOZwBnmFbKM3zFEtWMVhT7QSvPqA2DrY6xov0nCXF35ixsc2OA
0zHmUA22qq2fOgLqe2PApARQVSQibpFTzekElasvYSgtyUkXiUO1DFpSFX5lI271e5hZRTx5
gIGmtdwAANo5qLNGNLlfM2uUbODe40NFaQrk02oAWv6yngotrphgA02koqGDEFuwwdG1Jq6L
4gPa3TLOY41GKeFQIGUqzsj2RxrECMDmvEFQC2argliONNdRWDd4A8xoomhwLDBbOcbcoiJb
5cgSnFq+Y5cRKvx6+8DyQGrVgRuRQNrW/ROJ28hxBgvbeOItK8CLQZmzC+HBl1vI9dxRr7Kn
VOLwwCy8+TiMW1adTAQM6hNDnW2S4HjYNxenjKihR5Oo6jnx3ATxfniBErzucxuw4jTeYeW1
0l9QmBULNqoIAVfmESCAdxDTWHU8BrOICXlJew5QEOyPpfXEWrhbIPBo8xY6LjtFaCoYwlsF
YL0rh4fMFglK07BXIqX3qjkwAv2hCLdqHa2WQAIBlD4cjbCmqe84jZau/wAQTW3kGzsOY7Rh
YClXAkKoS3ZfTOmxhG4JRjLjsASy+BgggBA7+IXWzWr9faK5NIukcZbvF2BzkUSBWC7O7gIa
1Q4b7lWKpLTNupbuwq+IFGpaTSw6hFo7/FcuqBQjp4TWOwlhDYocRoQVYXNC4FVgujgMa4Dz
RlMKEy0NqJwIAXUHtgxELpVjAvmmsRj0WTCniDULYYckcYKR49TY+dlZ/cEFnJyeIDd9UwEK
KfmAZgDcSqTlsMBoND3CES272XhuqfsxbLoXfmMsUx1BtOGtSc0b5yEA9+uI2AKFay1L47nK
2p7gQVadVC9KXwdRBy2HJUEAyi3xCILNaMYRLeI1zkuLRcEKJajwEud42/EcyqBLIxS5wBUX
4/cIbAQFcwHb7jgAFD7FQFLNE9v9UrUrQH1wlnqe70YfmXgE5wpT8c0ALR6UA9Wqa04wKXVV
fJxAaWlt5GBs3aOEPQDBwrAC+E+/EfRIAjl9xUcgsqhlcInD1E7ef1K29iNh6agh32QBRL0T
kGPDK3QXkvtu0e6SOmu1OU9QkC9LnZvEckoq4OofEEAWbRcpKj67Iqlg24PUOApQDALpeZSB
CCIbLyqbKbv5maICwYXC5Yq2l0MQBIjtr1FCsWHh9RNOA1nuMtXd4iQVvlbwl7cK8y1y1cIq
1S6gHDn7lCnIKZxBmOoCHuIFYj3xBuaNtRuPF56Y/HV1nBFqjyeO2B574p2D6VWZKbxaXZmR
sHBuQpuJtbwwaUsDUFY2mNTx8ytVrs5lJQaOXzKKFDi8rCO2L4lwS+1wkwiV6qEgqulGsjyt
XxBpyAi+ZzZFw6Ay/iBFta6w/oTcGrfNiDg85Q2pHZtKrmtf3LV3SDzIFMEFBhFJSN643L7Q
wJg0GFSyUCvJbYAvg1dObADsQfcuuCrDqbwoDo/GVriAVtijV1Tsew3UGse5g2aYcRuQN2y8
QKYLbYwqUlFq48QMMmTwRzU5ZtaPAlSIgUO6hIkbLxshYokesX3DA0A8CGx1qrKPEK9wiN4R
0A0EMKhupdFy/EBaLMJjK1YArZASrlW635hJBlgcwyUbHYlaWnqoAGg/xADp14Y3hVVgbbCA
2Lt3DYrW3xEPkOIb519Qehrj8QcbXL4JcDSkFYlcLXK8RyMAM+Y7XT7MyOTT6hUWYdPmCjNX
ZTp24lVm12bDAqgYJD3ZM71fcQsGRa1Re5dhHlMgAeSUAlLTR4I4EFcU8wAAjgviXmXfcvzd
uRqfSn6xKFlKMVYxX4TOCkEGbsCAy0tA29EKeXX4iAhfdPhgNIEdipBm5qxOWEyDGg+BFZGp
xwyu3T7OoS02vJ6himgcZSqQm831CpRA4dxUaPLMy2OtvxUpJAKbPDahoQBazpcNWQspb0Qi
fiAAu4AosrMgZgoVfEuLg2s8X7gMIqR4hjnaml5HW2TRFiSpKSVtfGQkFE0pqhDEAKoXmK2F
sp3A0W0BxZ94OF1ATUlm5FIKEjoJKq7lqVFVxl6sRBwxlzneowwVy8HUsA8V8EPVvT4j0ttw
ZWyHu/cHDTyHiGrB6mksDgQbgBFDhhwO73qNUVS2BFBViayt6Ku8jDRt04hciuGjGBl+HxMi
gWc8wIC8rxCgCgOHxF2II6MdoGc88xQtUcniBRdi6ZAC+U+8KIhZxs66r7gKtTr6IGBz29k6
goc8RC7LbZdR4wRXaRzNUG1hVIjR1pctly/HAt7q7h0WIi/dkMVOht3RqCoUDN5KZQraKW6o
XHmVSWQqkycAADVHNywRo5QsIq8bkdLrFuGbggp0XEw+K8D9I0CII5e6ixSkBUo7jzyeQHzL
UkRICg+GJbn5lUFpaBwI/BsUakRqDpWIiPAQK6fSNuEbSr25zrqNl7pK6KtjSG90Owypw1S2
e3yxAqq4K0hhFWNPLCq0SHRYWUWmo7D3alYoGLUBTAepTrrBmEKtKSx6Yh7QuBpnqEPB9SsB
sGA6wdaw/mFVcSrZqC/DcPAi8HmMaKZz8QqNgeIho6XlbHhF4CVDimiXLFdXqKOXjzKCPffc
DhjdXK1mih9Q7XsJgGckdZK+mEpK3L0jmiwFq9xGt4ePESy2hYB5g9eG/pL+gqvEawEVv6QB
dFWDWNj4OnxHbYoABKLq/UKuWgco/pLlgQRRHFAI7A3Za+jF8o6DKQqCAVbS+rpiywUun1Ml
2QA7hgIFiJGvxE4/RgD2fEIsuEFV5hhaWsB6h7YAVE+WGggq2L5YaKXDPEhuAmmVdRbAMWe1
ff6R2k0ooHkgL8aUP4qOpU1/IPHmPcVAbQLfiHopuRQ9LQLVffiGCqdZ4COJ6omgDpYzeDkT
FmiYQq0tvI5+ZbfUSlEAOAgcS8wi0DEggdKADxG2g2hXIRrLFHawA2FXUMRC0sateCPWK6tl
RBiIcTk8wpS23wgp3xX1i/RzGcjAaXqJorbqXKJjA1ghcNDoPHUFnI8sdwFtqYsKIgWHcFai
+GCEtrdHiCiscHzGwv8A2PV1yUMewMCqNjGClL9y1Ls9+YmwDXnuKFATBuCPJR4jE5WYvUeB
4RDpnNznwOXBtO28wCAmeC5elm2DhUr4EeypZGx8chDshKXe6iNgaVqkDIQVXikP6iUJtcP/
ACFQ2uKE6pwRG4WnlZC4FChbxbxFZw1YEu3xONBjg0oMSyKICD3HdAyrpD2XzKwhARdfHxKD
BnCH82UxrAGi/wCSiCdWB2+T4JdLVVo+z1BzyoK9hPL8MvGEjV2f0TxzrJdX8JxGCKpY/wDY
sJXBp8v1hlVGoBtV8bKTKAl02qn+ET9nM2gbYBN0iBw/BDYG4kK+fcIR4N7uvt3I7G9AH0U3
6cbDJ8kNHy/MqwbRU19vqDJQqUFgjTcSAMvrZcORphDOEhTThFEwjzEBsAB2npmyUAjwlRWc
AGm1LmUlBLXzC8FoXKgHlXYY1LNNtJ4neaj5DHUKCmmgCOG0XFl85xHMKoqZlW4iqAumIBnH
LL4o4LqQ7hQGrxHodR4g0E+2SsFOUH1Fgq9HuA0U2py0tPxAMdRy3KSq9QDhsEQcUiBaZax3
SrSq9Q1NFv1JCA0/K/RLLSYcLRdeodk6CbQJVfMcoFpXzDXwy3iOqC57NS7wwQcya3UsaebS
GgVKgLE8o4kwFPa8gLjeKweUivfbuf8AUu0bUFHx/my+N0UB4X19OYfA1RZezX+IbKgGII5+
NidBaKOehzhjyKMELL9SyOkAas9+/wAw4xzCuqzs/SFmSDYKcfVkOhzJLQcRcxfU/CWajYFu
bhjyKFV1ddfgxK7PEwrHiN1tVVLeP5sh89RFiJj+o7i0qyvD/dTPVQWKb7uHYVRsOkQFQ8nX
6iU7E2BM1+JaGOJLUFSTgGFxtsqFoFyhD7qMr5jXE31XMuNYJTbFTsGqUD6hsqFRKC4pqHkM
IdlblHUXgNagxEaeSpoVoxRVq4eIF2A8QgooP3FVemRNRtziOniHUQAWxhdacYjhx/iC2DUp
ol1jytW8xYQQagwQI8V5iAHgfeDt0I2U+oxQ4gfmHcCv3H0vqMLiALR2JQrVn6g7DN6JamBH
lQst4WpYqQFJmg6OoGwFAxHfyShBxabzMBe+DY0nl9YgVYpebcOtLLyPZj/XMdqOQ7NlDLML
FMHx5eaiNMqSinPu48THCdbR8/WK3QCSiU/jn7SwCWUV3+EeI8uBvn2w/wCFj3I4MwFI4B6i
Zbt3l4VKHIFFFvInjx3M5cxCPHD8epeFAwOA/TxHACHB2RuxykwuHxLwZob94pDWDgXnvzLe
fV317/6oy/qNV/cf3wYAObDlPzHxOKmzvmPAVRKMS0aQg8jHAIjKauUxVkXiGym6QGNAkRi4
Q7Ty+oqpAXYPiGqWI6A9w6A4UL+KgpKMFqV9Yb5j6imcR2YKZJ8QTEg6L1CuwKCi0yqaxOnq
GWgnMYS7DgiRrBzYWAMUC4aAKCuDlgkPb48yw5M8zsDdwBzXq4aqKVaBuo0BCqlah1zBWzvd
jbXvlh2R4AfMoaUiPqIkGihK8BGs6CmuzYVAlCndQieIpF5qAS12qViNG1FDtqPofDS/SGw7
KKYJ8cyuAsAuwsfuwyFNNettNVojkVkL4DSNdHXwUxup1lxtyKh4ajhi2UNZjGgAUBpwBzEu
5KaFP4l5SLGZo+ThhxWaiIB/5YVDCl27HpjxLkVtevMFkIK0BURcdw7aL1L0NikWJrk4cYAs
crXo/FSnPwHCeI2twBxcq4KNam1vX7ZWsk2MQ6/RsJAtBumjCbJUTgqLKT20vyOshlc6KrYN
VVmgpHjmBJ2luzLfcd4Opm7vXxK3Vb1aGfn8TIkCWH5SPtaTdcyqCwBXLHdTJ0GWZa0HFlv2
MqU6uC5g1RT6w6EwcYfWPAYKMdrjomQA0fMt3IAaT16l4GDVS+IAQCvKnnnqAsALI/JBbAc6
jBN4u5TsrTfu4mqTfcsuxnFyk1X8yk4v5hKpN5iAs31LHj8zZvUQ/pLAu+om7b6jAOlntgpp
irfIxFRioPhYqYYqHV4yoOjKsQWTX8jyuFotojqzEbUbB4rJSuwgZQ3+0FwXxxbNvcpBwE5V
lwmFeNXNT9ILCbRiv5OJXi4OQTAC5eAWHnioXBWSnSGbMKQHF5DW3FX/ACghyulU2LwIwEBt
ljnHOVHAWnRVMaOoNborKFleMC9Xsy/MuEdCvR9YrQDsbuIidAQboYoKYBDSs35lpNoLMWZq
wFu8VZ4+NjjebHkP+y9MJrSEBHgFXxLaubKgeQh0bUGhYXyNUWpmDzCXFqsvIPzKgN0jaO2f
1EbrgEtQ5fceABgmjjib3+AF8XPIpFPULriUWl8+g5ZWjG1Y1tJbww0BtKrKJTLqzQD83Cx6
z3A7+JTnFQbt/iOVQDsUc7D9SAWL3ZzGyAopCdk1NYseEuLv5iA8w4yFbfcYG1WPUYmN/ELi
va2EBvz1URBnxBVPBMgfAQq9+0S7C7c2bOkyrgUOyUTEuFqMXb0OeojmVCprzLzso45CIDb6
kVks+2q3nAhIBy7oqZwhB3JQWDI3yWtr/SZcXkymB/UDoGlTlwogtkBS+X57lBsZRx0P3i64
kW30+1Riqg7OQLHdoEB7eD4iAAAUKvYdVnhFdj8Q7jiIK9/CCUKHdarMjwlEUFfN0/MNRWJd
p6tvXIdQ1SWscKwjPtO7Kl4wtaVOv+wauEASkSodB2gqinfzFbMV3LSdLh1dqJoUendxna5W
hp+IzZRbQ8sIVgtqNUbHp1pUsfECI4zoRSA4Nq2te2CDCaWjle44sk9fCyC7U0wL7rthJFEx
l5h7Ak3Ff26lduqB8PuE0eGuSMA4GjsIecoBcLHtVCK1iduIapLAU+kUf2TTju3rp6/EJyEM
Ivj1UuGNCQu2u4aXxhJ6yEWjlaNLUF0FuhlZUAK4oq6jarBVV7+EBgtrQvi/MGgFaekgWbdl
3KxNWy+oLYcnUWUeZYG69ywC7uBdQFEtOGIaKebijHg24OlJFpTiHdh4gr6li4CwaKeFqGgL
T8ApgqgCw5rUVz2yeVYUHVrukQDKWFKLlGD9NiFiiGDv+0rBvzAOobwSjnjwqqoRnW3SEELa
5Wpv6JGDY0tQRoGH4gsiWDj1AwctfPUrHggBpSuZWAL0EKyXitWFJ9OvMJzuwVq7O4oYh0Jn
MchkBh7riciRANDSY+YM2KtfPzDyOXTLHEPSFBBOM/3EOohsdg3n1Zz5iMWCIWQ1igpYNG6b
3uENYKo7/wCSjR1AFo+o50DUUHRp+Y0eIPRDoaNBV1dfPmOIELUJ9iy1iWjV1VvFN2RlgjUI
/wDsHBrfYXcEqkAvW74bgZqA2G7u45Al0AUyE2Wk0lCQaLsL1r4myLXY9yusiWMQhaWANI0I
YTX8mVoCt7U9V2TL+gqn18S+DU0KW6yLQGuAOsRURSYvhl6CiceY6BA2NX9SG6gxT3e3uPaq
PlflGCWZuxnCHgILld7SF1So6acioMbhinlvicJN/iKL9ExUcRA55yCHScYYd2E3BZBVGAt7
XDJ8irwdQVeBF9knd6y9jbDapZ8fzJn1wPv0jggDppD99AR/zBDoVGYLrJ8CkVwFvFZBTwC8
vmG9HMviJFb3seCjmXSuwAryS/RIgPrMW6uF8L1CUAjo51PmPK1aP1DLw2lFgeT/AGxUpoBs
Pfj+4OG0UdHo9wMa+MrrCKyJcWzkYegDbxeJgyw0m3ag4Jq9XsfUroDZtaR2hAW4S4pDRArQ
9HfvmcclVVivMIGMRoPLzLFeGjB8tR/I5arUwoCJ159eobbgBeYx+AQLCrhFQmomlfEMigN1
bgQrLbC4i+5TEUPKMFDyCfEwlhoU2gIxoHubiUAAVKqcuTSX7StE1YVNq6ME+kcxARC7aPcJ
LUaF6qXyhFVlQuAJkOedl8iUX+z+kukgCaCfpitpvvySm04msWu98QeU+02RirzxDvfcXbX3
jd545l1XzeRjVFe+YeXEQUcjA8CB6yUMojg0PQZNCC16sYAwkMYFojhXLo6P0ZUqpUGoNP02
IOaeHTZ9NhCgANt4/iUkQtLtONh/ZwvTui+oEh5XX32AtSUtWcRngHDiOIrtfKZc+iznElNK
Ila68wuUhBLQguamj5KCOgHWvLUcq74RsHiwb6LhoLaI7f6ilQm8PARv0eJZJZE2WXn+2Xiy
B9HZUoLt1BV9fzB2bN8Ng1xv1yEgCq0rH/qOYgQBeOvv9I0nzhLXF54Ytw7ybxEiCwGHVhTF
fZ/6j2lC7FL3CZ0VtbOWtjH1H3HutQwtbHqDcXAeY8Z/+khpguSbBsFDEKKSrbJxG4GD4l58
IDp1cvTfyr6PqLDLAc/KpT2E4HzKR5AB5qWDWilDQRgOwO4D5jJ1xoC/EcGtXF/CCtRFwS+p
TlBFFkNxiVOUgb0YFQUM9MeLxejiUCDsogt/BA4dwbo3OruOHtg03R4nK4qG0jp+YXpW/Uql
wN93FdZS73on6nHDYe0LjiThNkENcS0DgDI+zeEWQItPp4WyVdzucOKXDvdMF/JHWy3c0paf
mXPoTLzVZ+4Cp4F0LiVUwQBPdc/MCVpK3HysdCHCrQQ6IQg0oe41gaxeJHfaNeL5frH1gHgR
enzLkG2g0U8QPLbW8DDdnbfFfqHWFK7XxHSc8i2/EOKuALaiaAVVtovuOZpSLslWrR2X+faK
MSwapb1+fmNypeyL4+YAilvI+zj6RaupHHsl4wwoaKFjUhTSsdrsEvbhkGCFWmHgEtrcaIIo
OnzARqlw7jJaaTyCVMY6UB5Y7PShAeWuZUbclDmOoazlQ1+oExwh2x7j7EMJdsh0KU3ZzUvT
ANkvT6jkGFS3yZfsnSV6C9w3aEQW+Hf6jIOliDyo8wuTmH3nzHAVjyFcDBodCbHy81EwqpxJ
3/SADxQ7k9oVJGi0/DzAFcU55GLS/vzHgnJz6i2A88xkxp8xe3x2+5b6eYXKWwiA3CFRvMoQ
7ebxCNIK31o/ccC7VwFgY2Cs1gJkCQQBx5odQz3dZ/KNVs2B0XD94jBdDrUZuqgfVWE7JU+f
CEwrGYllMZcaR2n/ALFaBRHQTdPUrQyseEUWWBV29Qpd5QL+Xghi9ClL/r9YuBItPySFB26j
y5HulLacbl8uz0vbAJI4jlGPCVqDmOgVwkpv6wQLSNd2U5+I7gA3+UR8X565hwEG5u1h7/qF
qAD0nr5jQOK6A3z4fvaygOhC14pOg/MWm1W5QWpYQaGMwC4YD8x9oV2dfmKyo0HKNi+PFrQ1
3FcNKoC6Vl8IoBHmBYVpa2tl5A8APiXrQRWoHbHCoB+KPoCC7QVCAElYA80Tx5FkQ7iQJdCh
eG/jqKi0FBeqRmDSjyR7uGAFpWzx6mYYT/RsL2xem6XlZXVfXgevUManOqlxgUsHJZM7DQ2F
+JmTqPASqlYIOm5DBAWjyS/bpbdiTe+qJSz578MKKgU5XliE7PTG4nmC63eIBriIfnmUUuJm
+JaDiG7xIhlA/BwimFoq4XEwqhQUrCj/ALLc9J6SyD+I0moVORWv5j7YBykASAjvN1zHeqw3
zXMqTVfpc/zNkFR+E/cKSKR8Ah0Wr3vkdEAXBX34IV8AcRiZE6FLRE6ig7F+JwOEXl69D8w6
G8BLGCHEefEMouYtwYerYpwHzDgyuKUJV1LrCgdB49I5Qh5QE2vlfMaFWFwzru4IgktmNcQr
3qtxSPqBWilo0/hHqs+LZ2X6pBS1hwJdHsnuGiowDQY62DS01Gkt0E2EEeqgw0/uPGjFVHMv
AWFRpkLk4OxFXiV4YBgVjsOPqBcQOVpAe/EuSpcvLUpiLsiyu7hd6hVSV34jkzb1rOoagsKU
7scKmGNtOpomAlheo3gcJQ3VfM3LSzNmDeXY0HwRWOotyp4YtR0SDdh3yDxE9wt79ooLj5Ui
Smjr6xwcuL9TRTnvcgg9cVFN/iN2/iG94ZfvIIPqWMdV1lWxuW+ZRgcSObVAa7TH9QWFCnCa
r5l0AVvp+LllgIwciYxpdp0Xw3+2YkDW/wDPZCBMUvMbT+I2Q+Bq8TZSyRyDi5xiMjpcOKNg
82OfzGLyJ1obAqUii1j1UAuUaPZxDhBTkZFSoIFtRC4rZr9fEJCohdr0+ZfA2GCnuP8AMiOQ
cwWmMBhBeW8obNoCwDxLN0jYcX1fiMzYEN7D8yoGRWUSIJjQT9gSEBAWlPDCCgE/dQfImnMI
TCUUC6M2KsVAhwh5jlDQs9vmDLa6DuJLpRC+F/0IZJQB4qCQUr+BFqFVO0EWvYOaB8x6WoZy
/MYEqr6FcjKYttQa2oSpS2WpYOuzFWy9q62nCfRC4JlCj5YwKlAMUefXEt212Nt9G+H7Q4Vm
+qxpn0lkOAsRHxGngN29flAKmjSjYEaonVHIXV04iKMAxC2RyRS7VfmIQWqBXqO4U+ZsDvzM
Fc1BBvcv3UHy8eYHF5eYIiXEOtZXe/EBAGuD6QhmtY9OksVtADWmt+8cKAQcWWSyoBr2XUap
NuF7aB1o9dc0Tlr1zK0izN0kOS6lu6AVzpqx/MoViR5sef5gBlEq8g/uHRjU/J5Pvs2PrRnW
q+IcDCl3QQkg0Ub2OViOQauMfGnefBGpaTk2oJ7QodrLuhKDXhHQSuasJ9GHdSLZ6IaqRNXC
HSgs3w+4fFKqMU+PiHAGstsjmGg8LCy7aOqACxFtvfrGFDgLr28Kz7xrHBQV8WeT6wRZGrbu
3fjzUNTlBYLML3IcK8vtb1h1RY2OFVGggifIbDzXC3ktPbT8pKY3jgUnGICjgcz4iSGktGC9
VBC5CxYnmXiRAvmiNQIFS6ZD63kdK9w6OFeOSGAWk2SF8eJfYgqHBvkXxG6oABxXf1/cImUG
FkfHdS1BA1dm33Fd8FlPbvxLKIOgdqBUtKrBfaxhcPL2EMVFr5XuM19hqlsIIArLbARZ29/1
RLw/aWeHDiu49716Y0c38QVOtHBG9iq+sYNPLH4Fc+ongp5h29SmmvTRwx+Aohyru5ykxh0y
4t0AE+gv+Ylo0arw/wDcUsZTFnEIFimaDoYoIBQG8dQgkVhycEAnQ3RB2JQdEjOqlBJ3dSys
TWHt4hiSeidWORFGvJJlABbc2R/YAENXs6gRILSWHdlbIi9jYktQAFuagQSCxpipBHpWstNL
ShdAEdKDIvChWsAHOY8HUTDfOB0QN9a0FahGtzi5HT/sajdbGoCjjgp5yNeDVQOlhx7dw3Zy
BB7+stOHZyKL2MvHL7ymGTAHFtpVTa4fUCCxzXZXxqhb8wEqfQWWwgooAik4/MqlRuykJXqL
Y2lcNI1pUi0UpArVVYJtIIV5rOT1FQXgLbOZcQBoSgImSFZvDDuF7bgVDtJdXaxZ9T8cSu0p
LRqN2FW6DeQCwVCWgI0FLABY9KiFbSkKpjUARs8QhQxbS7ajKNMU+YfZKAsFLYGDlJC9cDzF
w/EuwBqiyA6x7gr3BKq8g6fJCvoruCG33FBlg3twhCShnvoh7BSjR4kFhY4vCRfXTJh7wbpa
m4QYVIyqOuL/AFBWOHPJS/5h2semDyH7j0wkOin/AGUNAdvCF/u4ipQhNLE+kMdhkFkSQK1+
kpiwLbVX+43SBVOKbxHS5ju6cHp+TqW7UhL9RtDxtfEJDChfn1gFjShOJVstrarY+mlVGIQ0
QcG7uNK1NDzvr3Got4l6eT6dyuWqFiq8rjvI9lfAhmIynUDK+kaHh8muT0jMTdDSVYfeMhBH
5WP4gECT7x99lx9AA44Fw1w/cBFobovWEBQ8MUlug8gZfggXR7aCgC20AYiA6jK23HBVoDbp
0/xC9AOV4I9QAga5fcrhXKOYIgSeOyPHm53G/E3NQqvMaJZLcD6QqDnJqNv8sGQFWD5+GOAL
YAbcLuNrE1EaRleUSgbRWICNGK+ZXItTQKqJgh6F2CC6oWnmLbYaG1kFO4CJz8waE8/qLwdQ
YcJxC/Q4gtwPzC7rrzBogtF15hIaJa9FiHJAwvQD/sWBQW8KpxLYQezwXcd2LXOy1fxDK6AU
8lcTiYmHycQbpZp4uKAgFN6gcwtd5SHAdcv2RqTKtPj0R4gNlSvtD7VKnytsH13YRbFIwEIW
XbfAS3TAC58/SUiwIBwPmV5bl1weYeSw3luM4tAc4Suyl0I2D1CqYnGsI2AACsPDXbh0a7gN
P3eXuI4poRhecRxkmnAvqIjDQBePmOxEA0kNIIaDzQY4tlucObHllp49i1B0DYV61kfRhk6D
CLeRdnlgcDjI7dwMeclIYOHQGAVpQCmgPsEHoI3v4+r+8HabKVDjjp/iEKtSUjdTUUlFuRlF
qW6OfmUYK3H1D7bAUJzcYAFD/n3l1ETgvnoi+O8L6S0LQbHI5tQSeQgKG2wpBV1pVRwgFUs4
EPkOLlgoU0t8xZKvKNuIDVS5rCDz0fEqijXFsFoUZfzLpOLSFHHDBT6QbphkGzCA0mHmHLYo
Dov0RmWEIvCpcYtKFeh4/wAREc1TtOf4iGUEcLRy/wBQjJBzsur/AJhnt63gL/mKBBbvBT/7
Cvgc12kOk3SjzRn7gt5kToH/ALGayXmXBjGmpQclRs7nkIuiLHaGApgfggu7+Yx47aCfuVCg
Nq6b7iForvQpE+xqiNSooLSvMYhBtRp9y/AdLNI2BDRLVjxG7TY27NXbGhVSgoU/Lbbl8Uwo
Jb8/1DCbNoUBUHUHMWcFYRqikKwwiOZqPhVWRiVAh7VwmCo30IF5a2cXDj/4kSyoZtnwC2kI
FrJOTgZ3AvEXrvQBeFb8wBsgu5FC/wBBSRTWERLboX/MARl1XiEnBaa2A5IN5JKtYqLS2oLh
KyukRHKlKjgTOTiodHX1qNBVSNLN5gIKI0aKl0WpCjx8wr4x5WXLQ0UDliQNX3UINKhwcR+w
ZS8EQG6UAdnCYsB4Y5XY3ZXFRjarAwfrXcUa/UAAA3tgFD1Bard0gr/PqICml8RTNr9wJCXi
XCQzD82H8QTEAZ4cSOKC0i1F1HeVq2KOGKN1E8MiDRWXgIVhtenokaGwAoAbRf7/AGRDVK1W
mxjuLFO66t7/ABHstiewluNJCqH5h5aocCuRDgETjL/UdtDAraioUOm52fiU0tBUbypTMJd1
CQjQUJVjYQwRsdpP2joa4Qd9+0aiin29uFrI6ugXkC5v6R+ASLlF+rDxp5xAIfEujFlQoVwi
l1C8Lq9SsRaghVgqFgCEOIlAJpYKID/zLCKRhDvbtf8AMsOeHzRFO0DNwF8jAkkuwTDfL4It
ScpQuPL65hu9TNasOvT5hfcNEmuVlpgJp5xz6julClpdysCpXnPmPO0QXV3E5zgAyW6g6q4W
LXYpap3AVI7bPK+IkXrGKocEEosFpXpgyLbps0SCgG6URRGEt0pvMlkgWlusGFFhSxrYMUq7
Fb2OmqDx2saEkI2tDmE7AWqM4hgvVdcQR7yW7+kD6rvMg2FfaFdrDk8csWgypdUVdsYG807K
H+4aQJ1yxP6iArNjvRcvZjsFDR/cLgINS8/+kAkHhdFf8zArQANOr8wiAFKVwv8A9hgVqo9I
oBQ2vSXCFZWJb6SiiiuHwnNMAQQvlIcjuCkC+/mVmOVWMTFbob8HmVAozZiLr5hZO6KXI39X
niKqYJag8Hk/mCgCtIgtgPqEm3Ezj70YVp4hz3HkaG1mg7Q/HM4hv5ofEN/eOBJzNhcEhgvw
DEqSw8C0ttZz3moI0S+cI6HJShh0LebdBh9y3vqhIjV2beWoFvJTxVE3bK35qDAHEN6rRa6o
VhLsNadGqU4XEaDzVfPmHgES4gKni9PUsBoER0SiFrUm1qNcMrBARKDnmGESDJl+44IQoU0P
9wEElaV1BqkKTcrwkHOgFA2fIwDYYoYNYmlla1a+oJYFHtfniLBQxZlsyXEdgQa7qND5myeT
le4s7ZZvzEm08d8wmuBgIlmyaPF/M4psNLqJFWWYT3LGCcN0cVLcczivk6IZ7YZ+4Nq79zkH
Htl+8gXxTUFjEY5kJ/M5hELz54A+K9pCQBo6YNxEOOD8ogBFFI8NwQNbulOv1CWykuDxfiUC
v15v+xzHlX1K+/XMcG0AZEc3tGALYGg9O8wFtYVoPAGVL3Vgwg9f5Yu5SshI0eb9dy1tzQrZ
1G39+I7jiijgGH64hUYrWAW8GNTQaBVmeHbjlNKDB68e2zfMUNTBB1Sofs2ZeuhBVr/JG2rl
PnB8DmLzLUnhVpqbLewBn1lLkIuqZJ0FVmuQ2aAbf0BAi0llDwrhRw6I64mwtoDhxg1stfK1
YLCvMcB2yjxEUFU0K8UmXLLHF14/6huasoc3DUItV3VbZMgYAwJylUCgoDdgajNcbEmvJOEt
MOVXxHTY0D0XzfmILQgAe24OQxUS1Qt1CwXh2NeWQnRfMLAADlqsIbQM5gfPyxiCUMMK5Xsh
jSjQbVlykrqHOzYGwxYULW8B4IhVoMFvN0mdRKAA0X0TApMNIhx+YNtUvuFGHMFPSWUbpkFa
P3g0S98wV465YgKoIrsKfqVcS6dJs/mHYnOqsf8AsNdtKnRbP1GooUerbyLlC4vzUOUr4+7r
+IUrCnvXD+IRhV0Cq/8AQjEm+r2tD8yqhArh4+6OtVaBifqoQAQSr1WHq4qAhKON8/L+YaIh
DW8Cz3NxXULoo7Y3ZvOYHgOS693Dh3FSqLIDGi4oOQfZhlkJaFUv1DE9Xgrhj6R80Uxth0+W
HgUnGHQv5qIaqh8bqxqpFvPEdFTAkSUfErM+ArEHEE45c9ZrKUpFnjgl8tWhpbGSLpUacMHA
KVsHNGZFWBxtMMAXQ+k2Kuo37R+QhATSXrqBloVOf2QgIdOhKIvIpULRvS/ibyWALk52PACC
nyiHgKfnUg4Z1WdEVKNAoO3uBCr6GukggYlloBBALXwB8xQOEtB4JTKxwBr4lnxsLOB7ixKR
AYIuIWClFziYIurcKwg6mLycxdRqxajWQrLHlyytW6FoSmIZBu7+sY3PQ/MUHev4gnHNQ4EB
S13B3NvzKNLl5/MKrGvEFhAlGscf3FMFZdgbhq2CMsTkiyOT5/UUX/w6/wBR6FqK/S/1Klht
XF9/qbip9wf+TbNCPJ/5BrBm+FCfmBIAOQx0eD1HuJQqNV1nwgoWl8F4bSHtIQLp2L89zcjD
W6vTjg/UEbaiuAenrzFAXpJdg8/A5Go1XWj+yD8Rwiqlhet17feJC76Stpftcx/FIcN/JDI6
E8kRC1Qg8soEFKJ/8CPL2+YEPCQqdX8w1lcZBVZD4Kt3g7YZRQVZgQlrtJDkWjDYNPJzKYoE
vkqXI1HTSJGKYQwbMy0MKJ4fRvxAUK2XPqF7Q0J8aCBVQgrbw2MhmkEbs0Ri6aQlaKqzYZkt
FJo2ftUGhQBRvwggQpeOmxZIwDDnCMV4JqVdmwY0g5RgEDUpTXuo1o4loLxXipWxFJhZfcMd
kKHQ8VLIeFyB6fewAlQeU3YfIoCuWAAbV0rxUYS3QQGBBwiN2/8AUCxuzXOGcgcNvSL9qAgu
h8wFRFAFOGDyO3ktZOXiCq+osvhYPPmDkEKfMQEQoacH4lbQmzpsTJwW7d4H4g1ic3l/4yu3
THEeEeUJk5a/zEMCzuROI196JxcYVXCOen8RUS7Vodr9R0KysEN8x+wMQaFGTQYSsigA9sb4
BRNIznqvzFowghlO0819ISAeDwNJ9hgGcwsJ+4/WF4EB3GivtqOFVCG3+i4xUTQesfm5QYQv
JLD/ABFBRCJNuofuXp3TRbBfllVrVAfzHkHQUraD8y2VlArgAWUUylXcFEZtTWjgrGjDSXdU
sutu/wAgn/kcOzn4RYtAgXzKLQQv0oIKGzv7zrCzf0lOwqh8WwXCcgt9pjSzFd1dWkHgY3W9
NJZYqhK+pARK0K03AwCIcHQciosHHE1s7VBQtsKWMTILhgV8vMtWxVLNQggFFOWKkTCsNlMC
goTpDuXIRaX1UdKAojp9wWbKFROWAnIY7H+khRpuL2AqAmjcuAThpwIbVQpC8Zy1Ggi1wmEC
jgrJYI8pDo8zjzh3B1d72EVn8S1BWHcHbMrhljV5WSzypFbDyjkqg2IvXKAc0r18Nj47maAL
d2n/AKi0aBN3P8XDY5pFwm/tjsIwaRVd/mGZuLTAeX9xHhJMw5PxBxQYE2hT+KgmIIKcW7+k
WPeJe3ofHMrUIhiqO97x+ZStxHAA2QdvlkWKYfYwu7RVVR0/eEUlQ81b8kKF9bN/5ItiYFWu
U/MD3s94qw/iDADumcQ/MFIFBFgbMtYFqoOTgQ2yrHw76RiqS2IB8B55YIQgqPJYiIGilubC
ppNe8rY7rYoToILinQd2YVSBXkVMFEde6pYeTa3supagtq2cla7HuIXVd8vhIWlkbfRQwKYG
PNJFoeijVON/MBuMAUvY7wEFGVkb7WC5xKUqWDeHUHMX0q72KWOaNOxcDFQVWxApKJfjqNp4
LHWkViqFRbLSGxahcNWR0NUEXkYTQGG7gxTFZGKFYRggOS8RKANawEJW2wsNtQNAClvhFWpI
FmNQBzYx6aPDAsR8kGw66l1pz+IYBBsp837nh0wQK76jTr8QwZqCruuqEnOEzq7/APQjdQEI
wHn8QFqO7UPYQ9oMFv0RMh4iP/ZjvWmzhT/McVMBd2OC/pHHluDlP9VCyxbV0n6g2CltR1gp
ftL9XiQpxaPjqb42CcQKhDIYMBu964m1ouI22KOUCLon+KO02LTNoH5nXOY10fhDSgCWuaB+
Y5VVA83czWEQ2cHAjm3DVJ5nsiMOIwHfCGr5g2iDAygwVUve9w6UxnAC2CpQkO6EIKKAUgpt
QdYjr5gRqpZ4oEQJXaE8Bl5ca/5R2vQE1GuD7tjUKgX7AQpltGrzGJYEsbv4/wCoD7Tn0f7m
vyjLrCMLBsBeUojCVijniFaDhLt63DcO8A8aQ2k2hb5pnfBXhM5m55Mfwj6U2UrzZkctbYu9
kKqKFuvMNCBDQGEK0dCi6jbBgFI7ggrHGiW/aKgQizF9TkCDS3mOm2WXfvEQLr36jzVDUQT4
2AlDnolDjPMpTvwsFetJYvfmFm+PUQcsE655i3z3HCljF4L/AKjw1svOE/iVNANbjdP6igrv
dtqv4hhauhpZn6hxYqg1rhCpgrs7dFn5hSLrC9B1/mU3+s9KfyQ7djYRrQrG1eoshK9jVn+p
aQbd8Fc/zqKy3Rz/AKkcC05y75/gjrSqBEqlg/a4RsER7VqODSNJypfwgBOtR6AEFJYq9Fh/
EAKFIxw1v3HUlI15MkTbAd8jbL0Eg4sYID9g9leVIXyG/wBwwLEGuasH9RFYVcvwhDZ1GPek
KNpTegRkLC4OyxBjXZvDGuslt625WfSV9jB5qIrWr79gTB7QnlthRDwAOqIGjOGn2IFo8D+h
CpSh5fF/8QtAmgN8LygLBwPkR+EQaC9NYCB2Lu19cMSwsvb07gTnQF5uD7DSnHNMAWnoZwxA
EWgqowDhezMlKtI3uxa9lr1DYigDgYpCjSnF7QKK0++YXZSg1ZUQbfJiKubzBD5P3BoJBoqu
5QHbfMQhFamm4zRvMPOINuCK3e5UFojOCJX5jWXRGG8B/uO2GRe638RLSUA5qv8AkO9FLkql
/U5y+w/8EBBBXhbDmBRKeHw/zGSVeNwn8jBNqs5tS35KiAhENLRIentYGPCfrN9FlLFH74ZE
KAThT8EKFrC+KsfzFJW1R8OGhy0SdCQSv1LpyL+iPagKQ26BDAw1s9f1IukIsL0QVOKz6tyC
6+th5VsVTqQm3EsCs766hCmwreV7LFkop4cuUoU1nsIR6C985cdlaWfBbVTcBtHuH0BmDriO
g0l8j1Dv8KX0JfV0aPYylnvn4f8AhGvYps7pIcDikPkn8RC7Qj9R/qC7dtsHcEIi0C3OyJTR
o2l/EBRc18uoimzA/eENNGhXu4UA1iaaRzCIG8vUW9xU0a8RdglIieXiJSuixx3YAA4X8nEe
wWxf0QIwcCYtNZaBEWwB3vu4qPAhL1YXmXEn0op43mUAH/kTK+tzQDxEH3NO959YIzh8xd4q
vMM5zMJ1ELLfiDt4cDEAOSfQJawJoHYl/wAxoEe4V/lzCwDxbR/1jVWFl2On7Rqqpi/Nh+iE
uxsuRP8AyPrRBWU6fmWraJ7Bv5uUwOlBwH8INhTgND9q2Ezbuwa0WwaeqIv/AIiCeOoPBwvq
sRVIrrx/oS8WwSnOH9sdKywp0r+iOdAvL5GHFfzYGEMASCLz/ciUdqjlXRGFqAF4VtiY4i77
L/kxSgZcaolbFalopFTI17xsZUBZfQZcwrddXdR0E5B5hhgFQ8QaymusXucrCn0lH8S6lxpg
H0YS5NMnGsL4FCHLcFrcp+pbYwOwpP1b+I6acqDmxSOquI75rnKuogBs82hUAa2NbcmSKKIK
c1xQY3iIjZyPLrzGuYlY9EFKHRGuuoCotERO+JXq6cK64hDnlTPMaIgg1fmBFDhzMuJFjYGH
dREpfR1HZv2hyQy5BVXKxrZ0WPmPBeeSLrxLThzuO+e3Klhja7mvJ+ZatN/WDK8TiLvv4gaU
+Jagu0gOLqLwhX7j4RU8Jm5zOjEXiGtMpooCl1AKBXkl1/2K+Fa5E5/URfRFORQiUAAHFn+Y
13Uahjh+e5agmjSILxteHNohbqJF1P8AZ1Gy5MnVb+qj8xNQQ/dhR+YNZobrwv6iGBNKXlAQ
0iB3wqBdOUC8or9yzKBE+DIhAN+tNgyBRteg0S1rMBwrRDqgGc08v7nF0hV7YI9JYnXqwgNC
Ye7RygAhqkVDtj9QawDFosc0Rhqkh7DmXHqp98jVN8RhHNY9rNk7Z9D+4aLhPwrAXiBXw1Bs
C0H83JWg0gr8ZJ6sAvtCzFxG70Sk0Z2ykNGAirEsN3ZJNt1Z9I4huuvVwggNGK+YVQVdjfkg
oG0WO/SKE7tJXUNAqvTXxLVsqqi55FU9EazqddAgmlLDcbDrpHAmaUQZaBSNtNjNOF3EbmvM
a7z6gfZNZzfUJYp0QRIJL7hwXmFevEdx1ArHTiKrZf6Ls/cIHmIWm/0QoF7BIf8AkC9tL4Xl
UNXWgVw9P3CQpp6rz9mAXwXvLD+IUctMOwdP3GL/AD/0T8j9Z/j9P/kPH/vM5f8AWp/s9o8Y
eP8AhrP8jz/8F/m+Wcv+9j/h8E/yfDP9zyT/AEPL/wDJf7vgh/r5T/B8M/3+48T/AAvCc4D/
ACvCfkfsnL5ycYTifH9v/mX436p/reIeP+cRw+R+4eXyQfkj9X9Th851+f8AEeXz/E5/CfiE
eT5nD8Jwy5v1nj5nf0jxPE/dOb8E5k5J38P/AI6zk/M/wvBP8Hsn5n+J/p+p/peI/wADyw/w
9n/yD//Z</binary>
 <binary id="_15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wgAR
CAHkAWwDASIAAhEBAxEB/8QAGwAAAgMBAQEAAAAAAAAAAAAAAwQAAQIFBgf/xAAUAQEAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAA/9oADAMBAAIQAxAAAAFpVtc6xwtFDb0JEb0C0bQBd9EFacLKDR09o6GI
GBRBGRcip1zqnNaGQFchJVm7xZAm2K4cGB1MFlHQWY0eJ8/6/wAad8zgx/t+e2epNw+0ErWC
FrYDg+i4ok5joAw9cRx9Npm8jsmcwGHQjqP8zol6EUHd0VJZjWqJJC9Z0VjWhbDmRat5L8V7
PjGQjZK1ghXqfLenG7hCiVZjkdTngumu4bFQxRLoc8FW8F1cAB2Id63E7RqD2TO8Eu6JJCXL
Kq7JJRJLJnVAeZ24fIfWCfBaspPVeX9eQtwlXAQmcimG9AdngITUPOi6KxoDBDkBbTCd3z3o
C7zovG8lyQqXCrkJUsl3DMkK1ULzcPM51g1oNHQ9f4r2xJISSEkhJISSEkgsn01hRd5U5S5l
y+/wuyHq7NZvJckJdQuSjVSF1LJrNF1cJV5POSrN6zsJ67y3qSSQkkJJCSQkkJJCgmCY53R5
BycXgP00Wh+86Ll5JJozcskqyrlF1qEkhJISSjzt50TdQb9R5n0xJISSEkhJiglLQYpLnnZW
4ZTq8wnKBbXIMtJsHWsejV40VLskqEkskrRcqjV4su6hKuHnLxo1rOh/0fnfREkhBkoxg0OS
02uYa1ZjkdnJ5wXo0hLkdnhChwmDsKlO6VYpqVRqboq6hqqsqboq6sl1RcuFysnnN42WQex/
0Pn+6XKs1chJITmdLljTQdhJIYHujk+f9HwTnnmgtFGdnYHAUOEvYoMWCwtZ0VdwzqoaqrJK
0SVDzWrs0UTAx3ON2DesbNyQkkIEwwNi553NcHvAlpwDrce6FoWjFWM6pVXC5VBTK6DwezNF
0B1rJuxQLWdGb1ZUlHnbqG21GxjscjsmruGpISSEkhST2DyXQrjhh4SOu8i8KDOuCGcQ0/zH
To0hotlRwxR7F7LkrY6D1iy6uyqJkm8UefuWW6o0H7XH7JrWdkkhJISSEkgrwfS8k8sk4mdR
7k9AmaXD1ixhtJscE0Q5pKOD0TJoi0HInsNMEM0WjFyjV5ycHebNtrMjXZ4vcJchJISSEkhJ
IVyuskeW4fp/IjPT884Mk53TC6CcI2g+a0fIFlezobRg/SpDYyEFo3kW1vJehZN88q4vdWMH
EUP3eH2zUkJJCSQkkJJCBMM5HgPoniQ0vonDdmQ8qjb6DZ12OLseWxR0MFIKZfoR01gFushC
LWNpxAxWQhNZ0NTYxju8DuB5VkkhJISTBdigUcwczynsvGibRwBdAOCZBotxRkLEuCeu0Ag3
okKIOhgieh2I2OYAsYBVG8Zya1mx4R1Q/b4HYHNrbGLEQuTBB5olXgJMaBeO9n4kxtYwQV2F
FNBSqnDc/p0LN50NMcjB6IvB6Q2OtgxtLiIahM1RrOsGtZ2dFF5A11eJ1BzOOKeoriODNBaB
aJAQmKPJq+zGa8b7PxgI4tGC5GFIOyMLEHue/wAocY5DY5i1DqOcn0YnGVClNDJUhJcM4Lk2
QJh/m9HmmX+c0PJGTOxA7NOLMGsEXLziG83gvyvqfLA6yQyHUNViGiiKPTMLl2RdhcJ6Dzjx
2OWDAfIdGqqF5kNZsQZldoZ5nR5xky+hlXQTrmQYOiZNo2s0IUJZyBesQ8r7vxJz7mQwTBBa
qwy6OT0q5wi2x6OkAwTLKzpUPkFRbApPqm9EyZCwAacUcNIPIA5mjecwdMuQbe5rY7QYQ65h
sgDG/F+08acLechLxsEmTjlmxR6/YjFS7JV2DLVhtChvYYGxWSXWSCKAM2BotBxEDXPKMlTb
DlAQY2sQdImYOUJhhkDITxvsvIHn4LZrI+cCFrJuVD1hVXTjMIMHQYSbBb55hywWMWjodilD
tobHBrgOgq6gECzg5BkXQjaTI0VI4xtcgydYo6wkydA6Zxjx/rfKHl6EqYHmFyqLm+sNvovA
aPARJBaOUVCbEL6FCg34c0j+jlId8Az0eb1BLndFI4B74p3Wuc0F2MgUi5BwqpBs6JDok5uz
p+a7HBPKr6yVebNM0+b2uyHcTcKq4ZmqFtiAdM6HTMZLkxqWSxw2DSh0unzOmc/n9DlCK1ZG
ulzeiDqQLtbY5sOwpA7GNAIF4nX4x5ersG+AwxnJS2QsBWk2zUqw4A7MBykdJniWdyuEQ71o
shMj0VyeoodjoIuCHH63IFX0Gg7nMcFMgyEqQbMtscKq4XsGgvH6XPPLsj2azNBTCKFKLQdh
NkMA64sVWDq7WDnw9AKLQ82n1AENkWEYJ2GlWjm8jqcQV6CbYfJNAgjgTYdBJZQrnOGNbQOO
JMJnA2PZooim9VA+wECsqMjGd4JoeisFOcmnLEa6OQLQhjOArjnOwse3IMpy+fqCA9AOxoxD
hFgBo1EOsD1XnDm3vAO9QKAozzlkIYNkhrJcGGRMEYzsYwUZKvZGUNhLXEExjJvAqNi3gVSd
559C2uY8st1vJDcc65wq7aZynxHPT0+A3yzomaHZs4GDQ6EccxNmNFOLYZyDLowMmNBqzk3o
BihasFeximsrjmVthyqMFZhDsk5qAz5H0fmjtes8l6stLoDPLC6aB03FCm1HQixpDJMjCQJC
YcAUYJweGSCelPRHI08kWMyZrG6BaKuLXnqiT6yQMQjDDfGIWnjJ6bnr9ADxnEzq+r8n6EcV
Zh5RnFjF87oDna816cz5r0PkTt8HqefO73fObD42iK9ryfqDou89o4XQjB0ETAGvOdAZyMG5
AYVdIyoEZ1+a4EJRUhq1WDmlHsLmQrUh0+tIdQMhytSHFfkB+qkFOBIPcyQMOQ7CkgZqQD0J
BfcgrqQSekOWpIJmkBXIUeQqSBCSHLLIf//EAC0QAAEEAAUEAgICAwEBAQAAAAEAAgMRBBAS
ITEgIjJBEzAjMwU0FCRCQBVD/9oACAEBAAEFAqUoJUf66VLStKDUGqlScKQTnUE3m1rV5WFf
c5trgw/rWlHjhXnqWxVIjaiMrVAnUQNjkdxO3RO93fYTvCD9IypaVpyrKR4WparyC1WrQROZ
cjxh/wBZ5BXIpUvd52rWlUqz2LrKBDl/KQyVpVkr8lRTujEb2yAKumQ7P8gmMtfCnMo8IZEo
lWiveF8VSHGdddIhVnsVZqZjGyuia5MDmmky2OGPa1MdrbkBk5tqZlKNiHOlOYiy8g5Wr3IR
ywvJyCP01laoORaq3pbrERROlTgUHalSHEP6lSGRUrt4t0G1kSnO3PkitKtOyg2lWyqieeus
rypXS2Kc1EKXC/I8TxuQKIF+lB+kdDinM7mRgK9taKewpzTfr3uijlD+zM9fpXl6vKsrVBBh
1NZ27hDyUI/F0FEWn9o3QYtCpOiCfGgKVag5qOUZp65VI/bWV5vwbW5+1F+rppFtrT0ytQCI
0u2JlG3sHuB7cvX3VladNasEoOGqPul+143c2y3h1gPObPCsvX130Xk4Ar4wtDgiCsN/Y+4j
d7dy7uedv+lF4dF5evrrqhH+z93OUw7HIctCg8PoP/ggH+z97t2zu0h+7gv/AM8P49AK9/8A
h9Yf+z9ZNIOBT5A1fLS1KaQORTdy7yh2cDkUeqvvw/8Ab6y8BalqC3CdrcHOc1fIdQKa78cv
ai5NKaVCfydFo9N9PrPZXkEOcN/Z6LRO2ootPyUU2NAUiU+MuToi00QiLje7uKagoj+RUK36
LV5V1VvnfQOcL/Y66Ce4NdnpTwnR2ZPxp2TeAo/NaitSBQG1LfovKvswn7/olOqRtjoKpYrw
K9tGwCbyON87KDkDsqW/ReVdPvILC/v+jTUyGblaxQTgi1Bf8emeDeEdj0WVqXIpV0X1tWH/
ALP0OG6ZsbyfxrAUrtTHijVZ+oz2KyFaad/dLTvx0al7pV9Ee6g/sfQ7ht1NI5hwsxc5Yh4D
DLZc8ryyApHKHxaLJaQt87WpWL96d6OfCtXtte636GcYb9300sREHMAc15xTtMkloO2a3Umx
CpGUijlCUw72n+IWhUejUVq3VbVtvnZWrob4YTdw+pw1N8EbLnjt10YnLWnOvI5Rc5WUNlrC
BBHI07aFR6L2tbFV1f8AGB5+t8YJmj0GSRXahdatFesmcgIxLQ7K9lZWtB6FVW2lV02rGY5P
jgfspYmMOEjKXChVpztrQVpp7rQe0gJ3lG0Ob8a0Fb53SDttW1qhdLjoCHkeMF9sxtSspSDe
OTSRICny7sO2TecgSFZUb6QeLsWi0WY9ywg52tW+oIyBOkOrJnk/xwH2yBYlulSuOpzbTboG
zGO0cFDn02HU34nWRpTTuveorWV8i1Be9IvQtJVZOKrOLyk8cBwPscFimfjnYQsLC2WI4cxK
Nne7Z3/F3k07QuGj3iFGO4xhGMrSV6z1G/kQcF6mcNJdvqziUnGB4H2FTHtxYWCLZFiJP9eN
v4x3uvtCcmeCDnNTpHODXd2sIEFvr1pFfHtoNUc7pONqkdV5RKTjA8D6bzKxI2xItuHBYpHf
LO92hRjSSvR5Z4l2lB7T0glCQoSIPCaQvVCi0U92Zzi8ZeMD4j6rzmHZKS536oo21Gbke/xY
O28mcYr9MElvZK0MTY9TPjcqN9FkL5CFJLqG6K4Wo5s8ZFgjsCrV9JKvK85PDyfM75E7ZM7U
N3eGXqPlzQ9v+ExrvjQ4biPjQxUaZK2R3ssFmMIxlFrgnu6KvobxIVhDsCrVoFXkSiep3jNs
YtxduedmDYnubkznO07KE6XfKV8q1hEhSyCjujlzlfRJxhuAVaMrWvtGRoX+SwL5rVvK71T0
75ammx0KZicXI4avixGyj/SOOST2hXlHyV8h1NltNdadx6j6CaHvpOQ59P4w6BQKxet2Khhc
9nwxhANCB6g1gJ4n3e1OQ2HRGcng6gSBA5P49Q2X6G18QTu1WT1kZM8neL1EgUCgbxwO15NR
V9PqUd4Q3c7foKZscqCDaR40hN7FFKCz5AGl1nMqs7yj83+LlHwgVEbxAOQQyKvpm/c478A7
k7Fegva1K8jm000m/pJ3UXnJw5M4VqDzBQTc3ZALSi1aVMPytFk+SOQ5ukyXVKOJVaDl692m
cUqy9cB+IFtsjIndQ8ycHK0TtAgUCmuVoJ4TQhlpWlYzsxPi0dM822HNStPbKLVUqTeDzXcz
I8IgUWWBCxjqzcRahT/E5nxi8Bk0oFWjuAm9H8gP9y8gdzlNLpVkqH9reFS0joatSsVtVbev
Xr1ynNF0ovF6Obj2M8AVaag5WryBQKGX8maxARQR3U0gYCbQUZqWPhWOis6+h12ofGRHN3iO
EFatBytWggm5fyn9olDJ0ga1xs85N5iOzvGzdmoeCdvkN/IvkXyhfI1awtYWsHoPKj8Xnd/G
soOKJV7ZWrQKGQQCGX8t+1E0Lpr3akeiB2x8Xmnh20R3dwHb2gFWYTtkFa1J0tGZ2hjMVqBx
BCM4cBugSrt1q1avIIIJqbn/AC/7SUTs+Sz0Bheoe0IxMKMLU1mk8r4Bf+Omx0iwr43qnIWn
WU28in+RX/y2uTcKyJS0I2tKahfyew5WrV5BAppQKBVr+YqynPvpawvUUYaGc9LdOQ+jSCjE
3JvhIpfBOI0xuDn+1avIZAoFB6+Ral/L8Sv3PRHF8iA05N56fk3bMCGOtXS1K1a1KwrC1Iv3
Q8ZE6i2UBqdIXnDi5W96BzBQVq1atArUv5UnR0MjWvQxri4odFr1Xe3Z8Z7no+I3Y3dNCbuQ
N2gI6b9+pFKaYTsBawrbc07ZXSHQMrWpfybvxZeootlyGoZeso9FdqIj1fi1di+QECQaWkAM
2QPeD+S/y6wHzH8o5T1P4Fy+RwWEtRDbNpVq+r+R/Qghst6GQQyHCKfbXHYv/ZP56tgdoyh2
k/sO0j7Dn2Fr3k062+SkWI8YIvkd/hgJmEdGo4tDX9p1hEoHclNOQztfyO+HAQ2V2qzGQTMp
C4NkmfYxPyufzONw1AKtyO4nUZCpN2v4ejuWeTk9TcRyaCcYm45xLMRqa95eVSrcobEPb8j/
AC93li94tSvMZDOPJ9FhaLDZDiH+E1IUgvZrVHad42Sy7iO8dpnm7iRTHbkQxtkacOxNw+ky
MXCtDlzrcE0tTAHLWtStYo/hPOQzGbOlw2e3sAWlaCi1NdpZ840CftE3a2UaXk6o/J/Eicis
O/S0vQk7C7VlppDci3EMpDyxGxadgcsT+jnqvNnPRViQUylpVbZVk47uejIQY+ZFIizWCCEw
U99uaxjmwtab1aUE1tugw5eJBRoL1pQQWI/QOsIJnJzoov2cLj4TpBV7K0XIFOKKd5Rp3D5S
J9amcNcBdJIdUIbJ8scj0CVFugD8kX6pv2dMm8dIBAZ0tKCpDMZFajRKKvZHMhFO8mJ3ErwM
U/Eiu572/IxzpJ3t1yxt79WFjM8gwzYx8ZafkkUju68+AFIexAKlSrMNyjYXk7HKkQuCU4tD
bQOY5LQvjBe/Dt1atLHHtxDWaSsExsj34COjhaHwDXM1rJsC4tfs1riVrpOdatWhzW7tkT26
VSpVtSpUuMuM7VGk0jXJoY+QW57JWKzXcrKF3ynPDZH4gaq2eaU5Gg8YLtejuNOpY7tfhxt8
klNe4h9rSaCrLWrvLSqTR9HoohDEaXPl75YnubTomHE6WsxRmGHmw8InxeuVrnPER+Q/EVNF
3HnEYj4mQYqSR+IP4/WGcgmUSdK/k2sjUAQATRk5q+LdXlwWbobqQhiifqCEZKbBu5rm48QN
U0Qa1XtNYERaYYZYtMMbbxmJ1DDytL5Y42xwiLTiA1wGlRQag3sNmnOtN4/knUmfjM8vZ/zh
+1NOocosKxZPzYVltL943u1OfpI1RIyzUHOEz20HavmLdadBBGqLE99NjxFJpsRuKaVi5dON
wk7v8vEiwzC2qiasQ2R7/gmoBzHF8jnE0Y7iUkpkUXi5xDoWmR8odHI0NjUp0tTeMRM6SUYl
jRO/5H+oDYa8NAO1rFR/JiMK0sU2luIfHG9rxqZhHB7MTpZDGzEWdfwu1KNxDBqLpBoU5Lco
tRhjaa3r/CjLm4djH91uBKfHO5vwPIxMEsSMjk3ukd/jsaS6Re4H6GMa2QtecKZHulcDYxOw
TeEWoBadsKN8N3SgWT5AfkePxNH5p2iNzBqWBcdGLja5Okfoi/VoBUew0Bq84p2ByghjCkJa
BI6m90dkKzRcbs06R6H6nucntBX/AE5vbpsOYNHqMUJ+5RxihG0PxYWlNav/xAAUEQEAAAAA
AAAAAAAAAAAAAACQ/9oACAEDAQE/ATJ//8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkP/aAAgBAgEB
PwEyf//EACsQAAIBAwMCBwACAwEAAAAAAAABEQIQISAwMRJAAyIyQVFhcUKBE1CRM//aAAgB
AQAGPwJoT+Bbk6/6EVC23o5yzzXaHT7DySMp7X7FusUX+z5t10UzbNUM8wpyiae1e+xRb8s0
8lXVyZREyjBKweZMTWuTFpJ2GuyRmzdfNsEe5kykU6oI0RsPs8W6jmyvTtzo/e6XJTA70/m+
l8aF23WqnyL80U/m9DHB+IX2fll2sNHN6f3fwKT9Pwdl2+GS0U7/AOkoS+O9p34EmOpEWc91
TvyNrkVPe07+bN3gjuV+bHN5V8u1RF5fdf1vKyS0r/Uv4P3Qv9ElTzrjSu5e1Grq1LuH+b8M
j5OnvX+bcDodubSSPvKntt+51J5tJm+NOe2Y9uCqmr+iLQLU9nneZVuu098yrdbe0rvYztK1
W7G5yc9pV2EmLPTM2ztc7VW/J5vc+laNa3Y99dW85t0z0tD8N/8AoTaNPJDF2b7D/JHpZPuz
pJ+h6ededM7L3mYRUqvU7YKYHobIkh2TtxqyRrpGVbzOlYFP8TyjYhrRDOqm8OnB7mLcWwcb
Ks95jaOqyJ28GVZHJjbd1Q+Xb1I5MJnpRyeswyF5hUqrzHm5gqET3j0Uf4+UifErqn9Pkwlr
lUqR2gi60vBxoz2b/Nx3jeedtXd63uMjsI3Fpr3KidbW9FOWS9S01bjp+bTp6VvylknS9L3W
/rVCMlPaPS93+iTF/szzal9o+y/rRJN1fk51Z3HdbtP5sIVmuwkxUclWDDst2m8aVAlq5OdH
BwcHGiDrVbR8lUK2RbtNo0/Wxnnb40OylkLdpZ5dOeCF3KUH9D+tynTO0xoWlyMaaHr8qK55
I3E74J2X1cnJ6j1HqPUckKpMab0sWnylbqfY4ZnXgS+SGhYvA7U/YhRbjShqDgbjkeN7jamn
kpdTOknSijBSJ2nU4t0jh5M86c9lUU9NLkn+Iyn81TZ7EsknwzPOrzD6qu0p0YM3eDJjRkwd
NqvoyyFdxb2/sxP9aZ31sxoZyeZnJ5eSueTOjGCNT7BTutHF+vA6mYM2UI+B6mn2EbTvVPwY
JMVGasHSq8CyQyESjkzqe3G9BwTZtjOmrgwQuCHwQuCPvuJVs2XQS0TTyfdpOSlyciVnZPRT
BMnOjnTG90e5C5Onhk+LyTSQN+KslToXSjqIVR60euyxk6a0V2VoZB4dVHied80k3yfP0SvD
ej6MPOt01elkk6G6nkqf8h+P4mH8ChnR4mSBmCPcc+LA6VVJM3oR1Uyxprm3UJq6+STp/kdN
eBHkUz8jyh08iZmrBQv4zk6urlEdRkiCZvS+R0t+UcE1Vf8ACMsaoWBOUSoPM8Hyz/JUyXV7
jIkXSiH7j9z9u54kSMWgpo97v8IE+qPkVfh+LNQqp4PM8jVNXmZV0/8ATorzU7KcydL8SV7F
PVy7NoWCTk6qss6lyc4MVQQvFQlV4p1UVtozyebgmj1mWZKkR7kfJ1O1N+dLlzF/EZSxfYun
BmzqfKPUyZHI0SjzMpTH5UQjkycnJycnJJ6nfq97o6vcU2Qr/wD/xAAlEAADAAIDAAICAwEB
AQAAAAAAAREhMRBBUWFxIIEwkaGxwdH/2gAIAQEAAT8hcKg/U8DNnwIajalGbgwMx7jDxoe7
CkyTFSGlukkNXfggW90ux8DNlvBph8O2CLGNOYZcITJj7R52laFCa7RpLqMvKnzRo2sAnxcw
TZh5M+fsZewOzAdg7FpR6/oTf4IJUXEkIjQkQomqLPA2GmYswCwHbPkHvY9Davge/MO3brhf
ko5Dy0T0eIROGnoWDEkyh6Rj7lgtf8DCWspmUmt9kczGQk/AYYeR775BtdR9k6TPMaXNRJ/T
LIx4LOhCcJZEQF1ktsYMne+EjYabK7hmQgPGDKjPq7Klsl6EkHZTDMGdCcXpgmBbLh0auQbc
MNHc28MdSz05SuRDd026NC6JgRSJVT2z0b3+ySmtX6NZ/ITpXeiUrfHfBCIt0O2WBWkgUIw8
MajfwYB0ZKvkfWYlymMZazTGbEjEvDS5lUGso09l9FS2Rpl9kU0Nz4Sugr5wsIhRiOVmKziN
gNkssjXIfY1l5yTjUuTPJrhLQo6iGwqo1cSFnVtGayZJmHEPAX0yFmcCWdmTDXyZTN0uDD6N
DKPqRPRRQ9EUTGV46ovOeh5gIjjH35X0POw1Mn+DhKJQpTHDQcDgar5GoKImk9N4mDHz6LO6
O5Y9HhWhpsWzOeMwxSYwPRFIInoaYUFTH4NEPa4kFuM6RJVX0lzd8PgejE1w5KC4aoiRWM0J
Cbyse80U5F7GEyTMpkKtoMSystibJF/wYFaGkiyWuzTjKZ3w9DWcMzcijZDrBXcmOGbshomO
MUz6Qe1CVSEi1cCRL8E/BqiVFmhL+Mm4ZvYcxpodNCEgwgn2U+gxCtLZvhnBg9KYYqmbMqCa
exqjTKfrgtjb1Ermzsmy8E12WK4KkKEov5baC6dEZI2F+SGNpDT+QtL7GT+giCTSFXkbNIuO
OxZOi4N9j3ksR0MMz5jj6GPDYqj63BNgmxaPz/M4TpaYi3bgQ2ujLs/Xwg6a+k+RNl40HGid
DKOzJ0dsr7MNEOxNpGBiMe+EbXor+beVwJz9oV3VhjWHuQxphmVSxieRoyjfFYyZPCmGzXCL
6SrY+xfA2R0QtlhZn8z0Mx8UDodSyxsxgzTMfPIrSzh4MgoxMvjD470YaMqFJXxMcYGjviDW
BrfH8dTErkQbGKTZm8GEmtn9VGJiCN+ZmDIONo6cHh8fQjGhYYG2jB0jTMRmVD4EMx6R3haL
WkL/AAZnGlJgrykcxR7AlWcja1G30Pabt6Mk38ISn1eShB0y9hZvkqMNrwhkh7EThGmaeTAs
dmhhwmSuGDIuUdmaUbHQ3CuL/FbehqqCaZubExRkXeNJGMe2zHQ3aemMso16wbcGqJ/YYH1C
IqmbRh9DWNlGTGk2YuGU5DD7P2J4yYaNJ+jDMrj2QRQ/4fjINUShZ2ZEr5E01w0mRaLbXD0z
TBQzU7yHsyYwRh8LNpZIL0StRoQ6IZUrYsMlqOtldTNyJ0+x4YMieXURNGUxnfCXyI/48Xhf
it+CvVYneVp/yLY7ZKbO3EwMwd8jVSN1xjoStHoJYSTRqzBfBcLB2ZSNFgib4X4LRDv4Kg6/
UXnr8Hob/cKsJnfLyC1JPwhMXjyIawWlCT5jwg1Bk9xJPqi6BJvQ6nlGBWYYlbEs0JoXpkbJ
l9RhldNGRNojRk7ELRoY87v8rI5oTdeRL17InDpZCaoIa/BDoLLwN9GmLKLQnMMbt5FHD6DR
vRgI20dm0JtIdQTTEZKhp6OjKK/D0mTQkC8ZC3+StvBKYyIujY5nN498HP2i5VobFao8BgXL
Gp74aaphtC2fKG+DNotsOMT3hJ6K/DDXhaE8IYjIaF8C/wDTvjF2I/JBEF+aRGnCaZeBJ2Jx
S+myiwhHBK4GqS7FEskE0LXUS2si2iG0ONEui40fJX6zJrgUJblaMcbRgT8YkcF/6d8YBDfD
oX8Fz0Rxr6HY0I7FpEU0NRFCeGZDwOG+yxmOXA32E9CAKaCXgJpQ0Iurgi6Yqm8l9CcXBGI3
I0X4NMWzv9mvqFefhCU/htplmrCVUK4kSfRqUVMJjy0LHLNIisMaodzRoNCV2J0oxEGZsjR+
xpE0N1GjKZU3DqoVTNM8D2LYlCf1G/34X8TZse1MCgg8bZkSCobAhBC6xEXoeoUskMm8jQzB
5XGhMjyNxQmBo2s8CcoSaNj3ocv4NvMn9xIn8Twh6uDMHLBiZNiDYxSslqL4JjYn7NKnZSjY
7qGPJixjlsGckIiMhNiqbTRs/ZSdQnVNWig+BcmuExKpg41T/Iv43kR4ORt5uiD5RjS8elob
SyW+xCcUMINiKOEskFDGFGh7YSkg42ZWx0UxLA1qKNNMwGzUzbGIpSpjwmWwNrg7OkZUbzH7
f5Vij/RX+Qhp0oiFrqfuQ1xRrKJSuDRVWYGiKYYQ1vo+8CCqGlWH0Zho/ZWmnTG8FD0M3Iss
ISHmHno7EdzYR+z+ZQCSc0J0zafyZnyevgi3gy3ehx8QsaY2jR8GUsMaFB/sIFdbNoFkxPUu
x3Jj+UQWUYMDm8jg39OojsWxcM3H+/8AjKXhQYDs9CjBqvhX4JGmj7cGrj00pkg2otFTTi36
E8rB0J4lOkxVNQxYE7rgwnkWXG7UVzFW0WoxdkXZ2LZiNhj9own+bZeFGzNHoJjipFYYrXXU
x48EjGzJahTXwJZHyMSQE/2OSK2J1UzIJDxkiybHfZj06FsT2GRvoNgH8sGSnF0OzpmHEf2X
Agjb+JoN/gyx9DWUwbyUJtgzDOxhd2jG3sbr0E8YEy2R1D7FrATLRaVMm/aDDtT9GS6NLJpE
4UYEGHF/6EP0tY98jiZ2doWFJMl9/Giq/AQ4dkNMTwU/zGRMplPbbHH8cJP7xTKRsuxx2bK0
JBhSDanEMOYL7D6+wtLD0aIrTYnRYPI2xJ/2LC/RtG/s4EGseBgbD+wq7/Q7536OsoXtEPo/
wZKVfRw6J8I342VB0WrsEbNdtlJa3BZR9Cq/gi6Qt+yExMYaDUyXQ7iYCzgRLpnWzow1o7or
ew9maOtmFo2zYWzNPseGfwZMGbbfzyCd4BlKdoYmGy9Yxwv0WHgpRs/SIlvUH/oM1dUWPyhs
BMw3sWBtsbMxcCUNh4yRZuks1rYVOsCdqXsbOhMbsHUURZwsiLwlVGLmSY8TnvBmR9SOCMJu
8d+DZSnQ8uIl4xVaxbUhAk2N2TobhkrwJg30PyEdREw2YGcZESsuEo52RYF3RZeTBmS2Z9Ex
5FyZliXwz/YJmg+l4YOFpgPKHnDZBnT+in9haAtvBXFRODC4FhS4JWxL6W9mg98KFuLsjmzP
o22Nn2W9lQtC1wXhtDBhMQZVMQyNOHo0Nsc2aEC2iX3m7YHsUSmx6xp0y2wQmVEK8wsPIK9M
15NjQzYjYbJ6KlNKlbDeSiP6aIjt8IkVoUO+F79huLHBqDS/WMnGqCwGpiKMVJiRLZAv7YJa
2LQ2NZZ2Y9HP/UKfnaKIQKCdtbMUvs+QQwFg8Geg1Z4I4CT/AHCSpkZNPJ1J2aN8GnnR/wCo
wYfAmZjEjAcMGNWIWeJEbQTgxhZkT9FJ3G4HJf8AZCXs+EWFBrJMjNMfobkQ2gSPc7ZIFWHg
PI7IqmBa/ozRVnJeKxTgQeChX2MJ5FUQNeLK9UhJMPWMWOIGhjUIayjwQoWGLZhrYmqbZiZT
FwwaYmXGyxD1k3OG0/SlQ2f0bDmcn7H0MVE9DCwF+GNR8DFExfUnUuLYxC2zFcmhYMH/ACU/
UfMpsUF2QzbV5HqhAtC+JmFOxN7FNiBV7z8hE6Ll9mb9wZJieirER7X24E8ieBBcJhKi8SQR
/cCeeMnM8jGj1wyLJ3lpivuFTYaNBMlH+TB0ekaNZY5r4HKE49EmhVdEB0LIbp4Y6NGyGtU/
B9lWZSr5GSXL4KmLO32LIQQow4/DQT4/xiUkIdDphviIsHoImRPkyEyNpCHD4ptgMTZ1mOuC
YiEMlu4DXwPEPmJb1ZRlHRsk2EnB68FJQIhNsOoggtBMbmsXAgyNo9e+M/Q+MLeh/IYcwNxx
gZowZhP5wPexGOP0fowui1aQ0tDLFyhYkMGd40t4LSAgssQ8hLJSYghtCfHHsiIq3syNYNKt
lZshFgErISjNJpDZWV0bZKdStDm5pidENkrQ4WhyqSQfMeTRHTJ7H/0xT6NxMgtNIXJ5RDOo
Kb5jMNoTKOD8EV8xONonTHpDy2+VhjdhJBIqBbGyi4Q+MFs9CWhLzRE8k8wRPfoheDA/ssCJ
CVoUyEKDUuxf9Cx+o14RLyHptno6hAu0U+TFbLWKAyouKNwo4OXkH98OvtK1eZoSlQ4SRCaE
l6LI3BZbNOGVyh2OjVHVMWmmwVBjuOwPiHpL4kHc2SmwxNlHkfgQn9x1+jdjDzYlZAiPItC2
2TFYlkbEJmghRMTE7xEUbrEqFiSDaqoZKW1IuhRlw50xswWRBZASOGGK4crsNqM/v/Jj1wLt
GXMNjOTwOFTX7LM2jJTtjZY39htx9j01TFmgO1Pgyap8GAe+xyTI2LJZCfVI9NlhqXhG2zBI
Mk1yxZYsKcdDZGqY29D2yIxnEV4Y4m2u2jRWhV/SFNbHVsTI5pPvJd5RmR5kuB2M3ceBsKOy
KQ1jSjqMhrkvGIrKd9LhhfJjQ0Gn9iJEIVODwSiiR2hkkUxBOPkYTyMODkFSFgRsJr3jcicY
+zvZBNNjmEN0XWU9CLVksmQwEobMkmSTvRmXQ6Q29UHq+zRGribAsRH5gGEym06/T6HdmFXZ
L0TFYzAv2Xd1ibwn0JH0LAoXuZwVrgZDpC3wR2NgbyXKNx742Kw9HXNdNjYPmBcSGEhGKFpA
UaBt3oZ8TRmTYhJ9jKlkitMY+oNwLONBk2LjF2CEmUNITBmltlsQjopgTLp+CcIU8EI74bgt
8EHhGxYRSG0JTF8CpYYUYImiF0KDtCLbInEb/stw1jYh7S1FOEM8MKlEC8KvUW3wDwlr0Y7s
sDlexpbHowGMgTBBISJg1wmBMrhXRshkGOYIMTT6o5rDI35MCnDRi0fI2ZmF71BZ6o0qrhAS
Qm5IiOv0MfTJ2Coku5Y/R3khrjQlA96GPKPrZGoK9IFgVXAlkmCm+CoSIxdLUNctqNipkks1
DKbbGiFpQsEphMU6zsGrHGYHACxDUNAWkKsxUrMvgDAzCFFmTKkE7GA1t+Cksh6EEljikxNB
KHSIcfBRPrcJZ5Odhm85JiRmGxLMDROw0zSS+HN6YxhhAr6J4xTzYNGf9ktQch/ATAw1sYL3
SYbM6y9sTN8M0hTDasU34IqnxqB2xIVDbK9G0bVpTffCHbsUjUkZ2KWW4FGmRp+onjVW38Dv
kxaK2T68GfRB256O+gw6Gz7wUw1BOwVg1bQmMo5tgZjrVCXXwQd9Et4GlFU8FJ7G75FkfUx4
JOV3kSuWySPoYijQ1wbhtiKbnQjtX5Qq9U12NQtjK21tCin3Wz4BlPs6qQpianoyvKcKqui5
GsaM5djUG/3IFLkVpsUFZupNCGggEtvYcRB4Y8oIeYwWnF9DVeD6Dje4O0TGJhRYMUaE6zL4
lmTGgQGsLIJ63BlraKL1pmIIFHVeghAbpjAD4hkQ3yYvWXRLOqLdaHwcJxx4RhB2hou8FvU2
f9DY97fhScgJeYDTipU2Z0LatoWI47daF1VKNjMpNvNLsrCqpCkvXgtUpVxoYxC+h7lkzqin
2yUaoWPlVKCZLNT0o7OD7ZMMlUyiiDGl8MU2SQbsWWEPWmEkaQmc/ILgL2a5epE7M/B5zN8k
/XSxGZnwP05ehmtK/I95FR9Jc9HhaSKyHl6Q1uOP+w8kq4E+rQ9eMI2/wKwrgShOkQXoaJrI
tJJhlTY+Rngped50WJaWOuJGHoVPRPSGRWzbQyXOU+OgvuGng9WRvYLFFgarY7F0bAjgYlZY
IbV5KuEPJixiwxCTuG3DuDF+FEOTQZIlhZa+KMNa8FhGkKd+i7PId830Y1N0QoI/qnXBHWqg
rGWJqyyL3sSu2i2XdFNgLWRV5urQlKYbWWJlus0YC5ro0KnghP6FlXUxbBX0W6NZsauRiRG5
CFtafo28o5oe0T7JC32hJwr4IWZvPWNyJimTEdUK92e6eh2bMAGlYqrrE72r2hpkIDrbo1JN
iou2xmjM7RnKuk2uWJ9YI+RE2z//2gAMAwEAAgADAAAAEBBDDBHLNGMJOLBFPIGOANDHFMMM
NJAEJGCICCCIOMODCCNLHLBKJLEGJKGBMJALIHEFJMMHAJLBABOFGJGOGDMJOANLNMEAPPPP
PPCEAIMFFJBNKNFCDENPPPPPPPBDLGBPGANNBKCKBNPPPNGGLLCBGCEPOODLJCACPOBAONNA
NKDGDEMHNKFLDCJBMFPDLPMLOEGGLIBKLEGLACIDHPKFKFNFABCMIAAFAKKBJCGPPPCJPAPB
KDOCBKMLGJNFHHPPPPBKGJGFOBILEJPGGMGIPPPPPNNIIOENAGOMAHFFOJAPPPPPOFDHNPEA
FNMCOADAEJNPPJDBMMPLNCMNNKPJNABPLMMNNNGMCGHFFKDBFHKIOBADAAACEIJDAAJNEKCA
BFHPHOIKKLOHLJBCCBHJOLKKIOBJFDOCCIFMIEAKCBMNJPFIBNPDJJMAAMCHFPJLAPIEJOJK
AHJCKOOHFHLMAAKMKHEMPJPPBAGIJLBDDFDOBGDDCHEIFOLGJILMEBOCFLAOGGEPIOEJKMEK
FKKEKGGNMAFEJIEAKFAKAMIPPJOACKLPJMLHDOFLKNLGKHNCDONOKIDCJJDNBKDBCLMEPMIN
NMGGCFCCKJMMNECECKDPJIKOGIELPAKHGCNOJJCKEFHEOKONFPFOMFBKHIBBBCEENIOIBGBB
EOJAGJDFGLFBGLHIPIIAIAHPHPIIHHHPHHAIHAP/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAACQ/9oA
CAEDAQE/EDJ//8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAkP/aAAgBAgEBPxAyf//EACYQAQADAQEB
AAICAgMBAQEAAAEAESExQVFhcYGREKEgMLHB4fD/2gAIAQEAAT8QWxtqjcozhTvsukrZj/X+
4txf9z70CPW4wLsmI/8A2XUPKOF0lujsqDNtlv5crl1HAuHkqL6Rm2AtcRuhtBYQT0/U1cW1
G+VhQjv79il087LCbB+sDQfDsFAXfsNhr7DJw7UuJvZmHvSfjHseptRyJXI3ZBi2UUylCqYV
ciItgwOSoEBKcGLijhWy6UgumZegu9YxGF0SKtFFFZS0op2NUF7ZexmNFuj9joDQizf8QwAX
+YK6f3EtZDbUAaqJeIm75HoFmxXsdBtIjQ5fkbeYkWAvIQkfILV1UYKcRWkxdRolW+H6hV+G
Kw9FSCH4GFEjiXPQwhYUyIVjxlAdRV6xXINVYOpFCHHsR9RXY1Q2j7E0ySEiqDwhKb1sbBCO
KiWrjCzaiuKIkFS0AeR0HQoOaTDQMRyoMUx2NqLa2NDiMDFi1bsMCHGxwJuqAU6SnlHfUUZQ
ukgIZsoHIAkW7DmkFQxTsb1JDQ6x8ot+QNimbqin8S4FWXVVkqtlH62KmsvyG2Yz3Ih61iUG
1LIioa5N1quKy0YnB3yWTW6mw8YJE0fsS+Kp6RxRpcpqJSxYE0MiTpGFwFjkNHZ5Dgf/AFIi
6hG0Fg05H5heW7WMVGWAHlQs7qyXGNTLmMMugKgxloDO9BDbeytuGbY4eMbNOUMihAIgzyNo
DIhL1La8a8i3ibdj7ZqH1Q+se179hml+wBTA89lUd6iqQ/iLpKiCPaMvdUDRChXpyWGGVn7l
QGxbuLcnPYNBdfmKOinCEolLFpsfzEQHaewpQHIiY0jEoGk2Oqlh7ClBD2oYsb9IVxg89ilV
w2pZzImK6NhyVK6jT5Fk2kRlaGVizINQiNiPSIgKB2Gh8Yc1o8/EICrNqMWy2B8goEmh1DYK
K5ByAS+MOi3YFQ7RpCMYBLjjQJlcZk3HiVhLkKPPzHi/OQJARzgVGAWyw+lhIUGyMbglSgXF
GJ2MhcahG78hKqn4hhEuvYmCADekoSWnyLs9CBUtFOyxY0lII1+IP0PlxFfT243XX6YORbPz
LE7+MVG1pD8zFaLofYuJKBr7GaZb9lmtvj2OVQdcQgBZ+vYJWiVVSt5xM13YFclD8xBHKM8u
G2eJsuQ6N3Ehv5Oc0g2Dp5N8LPJdzENqVtLs32ZfgDkGuLdgvkJgAe37HbOQceLqpabq1+yM
K1cVGjU5DbgURTVQCk9hSmI+QAuypwRyWtFfWVV4jphVbcKOOfIoln7jduFygGxPSPk38TDY
DCG1Z+IKjbPkF1Q8uHlRBFUQwycoKmLwTz1GNUjUdrdBBKihCEtQ+/4Mb2WrX9wir+4lSP2J
hASbxFxG2F8jODY/1qeS/DxjWuBr8gfKuNdju5xEMWuGN+MQP1f5RgStIhunl7Kw0RAJBEWW
nsQUrH5ENRYyhVv8Qus4QqGq2IgqvsEIFhONkyN78JgOGDUFlZEQVj/uLKTftQQqpXkEBK/L
kqtEf1ER4w6oLXtsaIKQZVQA/nkOwPCUkWq0EchoTEMr/Jmmc2OV2hqXzyVRX+UER4x2hbYV
EoYowFtUKhU9CPyD7Dt/M1W8VEtPQEJ34ReaDALq/kelVEDvYoteEVN1sBcNfIPiXASyJCF5
yVS0pnYNn5iCCl9gqxsgHTPsEcc+MaVGlcSFyzfwwIi6ryWs/klqP2GywUSgsGWGg3jK0Krj
AoERZCAOAH/aaLYy6hrBsZ86a3FldEP1HxxVcUEtviY+wFjofBGwnWN634R4VPhEB3ktt6Sl
LKWNWJ7BTi7IAZiQUsNQABNfYDROHSbwoqWRGDAJdxDxpPJ29QWgjTfJT2y9Yjbhyg0xRTPw
PJrlPkLWb9iULjaoGf8AabaYxW0IM+QFa+zKEvX7BCwgCBXsACVx2G68VBjlqge8hcaNm3BF
J1MSIorvJVH5J8OQwg5EaQHDGZXqoNBKjxWhDWpWS2XZfJdzKTWA8fz/AIEqyqgN29jf/wC7
AQHA+7UfUAjdB/3EQfSVceVbDYrbsxz1Kp/uVWsuz9ynegycAryo7L2mLr5BJenYayquWpXY
iVQwQUlRFEGUAu1VsSExZcaWJd/mWqktIFgaslJ5Yxp/Euc/iCuhKUA1uoG7BSVLgW35AHYs
q+wu3/iaArH2Vj4T3/taJC2G8YjVRrFAoxQqkp9lwMKhbPjUKxrS5gdJdTxGVKpU7WSxRCrP
5jXc1id5EgcIkoeQuqTI2FZULvsVxx9gYGm+RaCWMpdJABTRGzyz7E0TG4KPLCXa7pfIq3cX
U7BLZKQXb7L/AA2f+qz6QYginajxdBBCDYLDRYFQC9EiSWKbsr9KK/lGuuwowq32AL16DkYE
8KiAuq5Gw9fJQsPvIXK25YhN6MXRMgPVr5EljBQ+vsZutGJaFT01S8qFoDdQehcFUYxERoxo
17sFOP8AcKJYC+xQ9Qsxyj2Es9h9IdIzZwuz3/gtf5oifF7G23X7l6mr8gCLvyW1URMh9ajR
+48YJbhNGDgXkAQWFjGBbot2ArXY4WqjGCL/APTDQlIw/MWq8qUBdD29m21sGKga5EI4Zinv
yNQX+IrV0wUtY+wgU6jeiXFTx9nZHIFZLDLmxtq4aU2jyKbMa/3EbU88jYWWERdGJtnsW0hs
uuz+ILDBS+U/4LRCjEh5KMs3z2EKifjrHoq17FeLyJ2v5lC3V/1DcNa5CGxsQ6GgN/mGkUG1
BaUiFE8FXGuHBiQW8rkOz0m39UFO+pHhKv2NaK9JaD57A8GTEiK+ShF2vYgFlNHsXS/c7WPs
QM1ewESv4EXAsuILapiMHElot8MtrHYHhcR6BEP5sKMD5kYJHYfzly5Z9g3ApT2dx3/GbGH6
hgi2DDkMI9/x1CBilp9ioncah1ODQHiRVNgEawNFPpBTB5L2PMhuCO99GAI+L/mZqgOVL6B/
WSo3+oMa0cYiJavGDYFeJAWJpEwlKgHYVAJsu4CBjdwQKWryKrYxjpOV5CyI8liVCeSkrG4F
C7IFeQP94l+1Bagg42mQNF+4u55FsG4c/wCC0XK0odekQLvsH1v+RrcSi1os/cEw2F+1Li4G
H7lX7QLfmWyDefEuJ8gSzJ8ll05X0lLXh8l/bGZptjYUA+xcG/qAasT7DQ6COhpAtU7ULG8j
e6kCdNIvUaDyDAG0C6MYntxWlCtwYBf2AbCL9gBehYl0l7DsP+AWj6Q01uh9hE+NX2GMLJ0/
yiRwtYQW0f8AyI4MKXwjkq7LRAgH7ChY1jEAnjvsQg6J/cVHqEMXTaiqJD7DAFD8j78eTCpl
WaaHyUcdS8AJWxjGhOktv2GKKX2pRrsdGC0DIICNI4kCsaJtwsDjfZeBp/EGNN7kb9IjevrE
iELaGwfiB+BEGHYLQgUH/Eu+9Qyl1yjsBH8qO4bPxBsgJVC1FQbDNlYyuj9Rw9h/qOxVh1gK
hwu4+lzkaEo0lQF/IqBft1POXxYWQZDocvi8lp1fi4f4jyNXF6+tzZaq1F8SiA0XX4JWLsNP
sINEi4spIMg1/ETv58jQD0TFJYn2UAmlT8yGv4LAIWKjPZar4QlLwFn5hka/854dIS1jbzeF
7Fme/al7AoA4Spoq3Q7EWws2PNY8R2J2oSpXf2FtoIxiv/cSgGQELgsFEKplG6PaiLzIxsv6
gI2aTX9OsrYKr2UVWYTqCVQRShV8IrBYHsWaePIIEofZYUVslpZd9lQoCPsSA9LQgB0YMTjp
/aF8cmZcIVwIxnQLgVhQIaT/AJoKGsbrQw8YbQlJOwx3Cl9jssolWpKZ0edjFAp6RVeZyJaE
I0odl+nkoR6lQFem1LSG3K9i4Co8YTkL7k2mW1HArEuPRYIqi0uIIDv2ZiFT3sDCh/PsCsb3
8RNTLeXE5VI3ZEw2VmxUlt/JtRaXZUqwmDAEWzsCBZOn9oJaGhX0hXp5H8ABMrLHEG/9Av8A
BUD3/cKhgEWwSXSWS+CxhOWsuX4KuAp1h2ObUomHJVv2OXHPYUxwRQUtHpB6rrIpPh1hgcU4
zUjCGhSt2LqkqGQDXBI0UuvkpdD+DBkbH5K5s6ELQtv5CgJp9igxv0jtTSQIK3fv2Z9MTA5b
DcHB+EUD+kuOgQP6gtpyC8ZQ/wCm6i+npDuBbsSODoZyBSNI7DRVRWFyMFi0y4L0lzrBY8Mi
EApl6WW1Hscy4YgUvzIjtaHkQohfLqWgrieQsB0RsFkexKJWVbhZoR77HsI+x9FjkShSD7Gx
Agdd2UFvR85HdvEhWg0yDdCaX7hisPVyLMsXtP8AyB7Dv/VfRK+RlLOLiCdq6fsfRkRX1uDZ
Lj/yOFHJ7nfIFg/Y/wCRAEjQ9IOtGCqGwh3exKdfYoRkcJTAuojj/wC0FpvnKguB7K4tlVKL
9Cp3MryPBhi2ePyBUWTrSmIoqtDGLlk9f3DivCaQ2462yyOwVx/iAf8AUrH5LqUXWp0DW6vy
G8/5grf6LBKDnmRxif5iXbv0lHePIDVmwS6FgJYPIC2C/SGWAfIJNr2AEsgxUt5GwFuDUEYJ
cE4SqVDKg6ekKAX5Lsj34wvLwMO4H52VwAUPyU9ytnoLDixyF/SfbzWICfeQzehpDt8b/iUV
ylf9kAphgAXfYTVLP4RqXTpcGWrA+ItIQaPkdRgaWKDKKjQH1hGD4M3jnsBVDLtj3F+PLi5Q
ukGlrhPYiilfmaXv2CAtZcFRXrYEiGo1XH5C3G+xHbFSJOVOxICj2UqtDqRAjAukSg6/YG1A
+kAgWR6v8wQ+wwH1w4/iH+Niu/8AsAfuFdLVBGEcFn4mOMjjcObjVfblxWsuUoQahh2zQIlh
5GUelStZEUq4wuID3YKMwYXGrUvLqn7Dyj/7DDvkBApflIWGqT7Bw9fSJBz5AkafEuV6yMjF
n2MMI/FZeyrFpDoCQqfcjqgykhG1aex3dyorQ9FxFfj/ALGN/I4ODgwUejka+tI20NAAH6Q9
hIuq7+wuafENkW4v7EQ98gAOXK2rf/qChQFuhjxEvxbi4DTcA12nWF/Qe3E2fwypGNQcEWfi
BZAv5E/DvJboH7Qu6z8bGmvPsbDRrx5GQsK++xpbUXrEIgaiboqJa/cBQ+/4VtbyUtu3MdkO
f81ov/CsTWRY3FVHC2Wx20XHaxPp9gpApp4QxveX7DJOJFQrOCWLexpDkVo8yOzoz+IbYK+X
AelHpBAAn2CdHTyVUPfCDEcrxisK/Y4gRZTER4wWL/JQCWlxOpA+ErNFfeQLCwe+QrXhcXE1
+IPRFpfucl+MIq9XI1EhWr2ThJX/ACWiX/qNYWTYk43LIalwFSVywUH8xW3u6OkRIfbiwKAv
7ioDQpqGk2itwKLxlRyxw9mQd1jRGkOkPchLNTyYpjAcHQlBEUtj8oCqYti/IRCxh+OT4oP5
YXjE9ewgkG1vGOCu/Oz1yn9w7YHyOgNu6iAEKdv9RFjkev3BLDtNE5m30iatHpSqzC9hhATY
Dh/yw6olvyjm1LOGS3NjyEA2LwwAmeLZbVTw1WZsAFjkIBLw+yjHas8CGNp8Q/s3wha4/Jk/
CP8AR4KvI1Ya+FML0tesfQTF/EcWoaA2sfeDkVBRV0lSnWvORDULhiKh8hNQn7qX4KIURQ8r
yIC2j/2VHTZWEClV3wl9uHyYFciXr7A4cOsrvzYjfqxrXFsCoISpZ/gBLH0lZryDwbfhBTSU
/Io/P7iiUTE9qIXUiNeMMoRMA2WXGAcFziekG5/GZvjyCgjdHxmXfIpdinrSIAeQhs9/I9Lq
ONxOMrAi3EiUVG0a0wRWCFVhqpXp67DgQAOgFR+XItV8jRfD6wCD1FQ0B0h3YaNsMAwbTM3Z
nTxjqw7BxIdlA+uR2iNXTDWFp+0OpX80IcwfVpgbg/Dal3T9MFrKGlGkcqvMjOyi7AQg9njg
xgI+sdMtqFouER06lkcEYSFbXIpB8qAWvrLvxuBXT2PgAtuGKlhBvQQ0q58lbHecYKGjnILR
bsG2JbKpquHTYajeKR7cSIDvJke1LHlQsKU+zViCq1Cn8mBD6CH/AHSMQ4E5iBEoDZdXsK23
mQ8clggGF4+wsleV7lYwrh+CJWqkQlhkSM9hq4rpfZVpcfMzwBnWwvCWunBqfAI+LL1+zivG
O7+hLsLbCDeQl7WxP5eVGx0WUQsUHc7EOU3LIUI5UC6RTBR1V+oN3dVZAqBX5l0oa9ZkVl9j
wPIoN7Ersrx72Wuh/MIqeyzt2Zf8wPpN3Ko7ZUyLoTkMgoOpem+Sv4Q23mf7lIDVm1HXH8VG
E8ioDmROFyIMGMcbi01uJSLw/wBxgfwkuI1KYZZpz8yyCgGJharjMxwMuXAoXZt9irD3yAAN
umAArf4hXZT6xV0VcT5HlK35GImQDVLyNICD0YJVvtxYBTVOXHNKKuRDsSM0C7yDYV+ocDT7
BWFH4wRd4Pkr2HayIF9tj/CLiUJ/URaQ9m5DLLC9QFodd8gjKw1suz8QDKbLGRN1cLVeTm5Y
amnwswJnIQFquwheq2XNChYJC6nIJp9i49uN1pFgzkGl7RyNUFQbYd7KnmK6Dn2FafnyWYC5
XYiVFC6jANUvsQFUsgWmpp5kXh2ChHUaVBBBtrsK0clEYgrnspv8Iyj67+YbUAavYeXDFtwG
p9zXsCv6maEokOXGmTyJV4ykCt+yseQ+XkZXNhKKjEHBb8lAkj37HAquVDF9HGHbVv2Kstny
HZ/RCsIPeQkNmA8ipfscq62J2YL2PQVd7sGyudiq7kbYMdi3+4WQWFXEAiiqqIyCNAfGHbGH
Zbm9L6qPEj6eEqZZKIjZ8h3ZsNVduBu/C4ShE9Sqh4x6Diwp7TELfCLZwwfsrAYtF5HAsuAi
uwBsIsGsK69gmvsFq+RsmDCeVDDNCj5CxF1KjkTo8gJnYLZibLVfPsKPAHryL8la+YyIUC/r
B3bccgtOhK6oB7AMOlqjGwETIuka+zsNGDgaH7D6hSpVffIYHeFnuX5I7ESyrY+E22sNC1xH
lFPCNmHnktdwaX5YUR9Fy1L3sbVwaVmmUp7DEeLEoxM2PSI2MADYaCwuTAgzPYqYQKNgs8rB
qPBhlvvkqDGv9ZD3g7HGjLKiKmrv8yo7xtIbiErv2Bs38yYQSoUEshOiCa4QGqR0PJnGeeqc
YChoIuzRfkCRKB8hDV2NFQr1jN1ajezjux2E3gR1Q4ShAypQ24nWOTcMvIUft3f2VAeRmDRW
CDYXECtXAeqhNNTMjeQ0V/g/RVCAVegyq4/EaCoBFoBZe1FxsjhsXapz9TJC6ypRXKn8zKX3
YgW5BSh+VcGxSoqo3XYhUFfmC4L/ADA0FHLlHrvyIW/PICaaqLqLXy5XbaD5HQE3B0i36+Rq
BZcQSMD/AHClQVLa3tfsrKUsiUvJbby400A3BByxH/Mst87LQH8x+MAxHobmArArVzrrca6d
8ldG7+x8yFvI4nothN8z5DisMcf6jMdciOKa0/JtrI1X4jp+4hY7L3GoIlrjUV7IvGclms2W
hIdWOj/ZHdqRbaWfIzT7/E5hSeHI7yjD18ZkyjdRKhqDOFvy5n0/mBTdn8QioGW5eSuziLfx
Kgbr4eS5wjD5FZU1RYZ0b8h69SfxGhPiBABG0R/XITBuvIaZ25Wtl1Q0MjgYrJgj4Mfb7BpM
XIqoH7R4llsIR0vMg2Ac7cRbKSCFHonHaAv8QUWyvPYIMBKsl4CX9lYHOmNA5S7FUINhShbw
uEqI3aLjbXB2GtKHaiCPTsDUWVNyXbH65CmB+Ylpiglq1qGJau/Igdu6NjMhDxkN3ErbIiKW
HsG0VtwbR6CXYjh3+IdGQvUyJT/ctP3Hz8MWJnRsGsjRPMwk4uwwkKLnMFf7mdLbFFq8iRZn
yKG9+xUSA3HFtCrIlHVOS3Vk61KoKqOBw4wVR42XF7DFlkrqSut2VasqGTzAwNq7EFvMcUUE
CH1UUMX9Rga5dxH9BDuF2Fu1BiwFS5HHxVrewCA1RkbS1apWMZFzlstfSmob9uzESI0xvSMv
xCyLgeQqjXDBs/LBa2KejUK5tTDCGgPJZY9RCynn2L6D6WXbb7OsrXafYwDy/dgEyxCXSorw
5DDX8TU3fg5DpSnj7ATLNu2D8Rq26hV8JMvBX6igIL/UR/8AIlUbr2KXUdBxewyBV2/Ib0af
nZQUY4fYoAsCsIVLVN9geVdGOCZHEJsSD8x3DsaUvJaK4NlOwuLO+H9XEUBqOAukuH1UTPxE
U7AuoWuuFPYdOX2Crdgq5v8A5HF7sfsJ0wKhAj3v7hRPzNGJw7/hOwa/1DbWQMPmRdUwSKhq
8/MRrAa5cAlYJfIVla7cKrFR25qWuw4ND8we+Lu1BbpQl2UhqnxSozyH3Ho89HkrEQFohL5H
eR1GyW8hRLOzy47qMLjdP6j3HAggQ1YwwNpjwI7KRWEXyux/FtxrhT1/MVb/AEwHDyNyLvCv
IylyecPwjylF5OVxhOUzTfZ1+5QNwCYU6fJRat3DUDRg6IFigOXUO7KkCFm9kNgDdisIKihH
6gkgs4z8RYYcAaey8hsuEJoGVqeNoKD5D2ayDYZsYGxG2NK9NhfrrSuVEg6LY9ggDVvJci62
AAufZsjax1VS0QuDObEs2DnYvi4NxKuGLRUH3kOipuIUvCllS22BeRuydOEsogGwoBQvspgb
ZfZmSHQVdSrU9xgQfGM4lH2NiqvhUGRFGlQyjGVXYBt/p2JYdNanJeEuJdVD9IV122Atg7Hb
j6IoWGXUAZ7FogPYAltVVkJYVLoBqj4MjKPNgl3gykKtxvjFrp9hQFjR5G+t7sADdg9h2R0i
K27AdasMmGowx/jphw9GXJxfIdA4ln6iUBa5Nb+qpf8AyISMy6MKr4eT+KOAlKlQCnqYwWx5
EBostD5iViINww8PYG6kU2NQR7zSLhklByMVC7jFb5QC7lBwI0xUoILeM0KWtlpRX+UG4amf
5d1Fqx8mx9ghK0oSXgDVhBFMPDNhyxVY+QgibxS+mWr8Q0GJ1nFpfsMntg6ERxGm+LN7C4vW
jYJo4dh5cirB2MAFb4QVKUGSlaBrvtwn4v2PvYHCGgY8GEJRZcK4jovp7Ko7XJmBYvPkG4QX
8haGhFWyn66pMfzKS9XihLIpY8mhgvyPq4vDIQjUCLyCJcVt7Uau6OteQWTgRrkMYEPIqKiB
/iFCtcI2dINl+TYYwWoKVRimo3R+YQD/ADTIkYYvWsX4Qbj0KSwK1tX5AC+waiwNxiltqqlw
QPkSIP1OQfVQp8YZGo8IKY58jm+VCQTBi28+QLHLyAvTdxt1UdC5YqkZ/EK0XsMLYdWewUNA
LuFtqqB1jiUC4wYQIzRxhF1YQ9YdwEX+5WgCK6qN9gGkp9m76q04MdoYbF5L0qUBH8xfEAD/
ADHApHntwexUaPsDpV0Xc35dhBt79liP9wTB2OUpTbXYdsfylbKBqztQksto7Id2QuHLnYye
wteIw1AcPsrFYchq7V8dISLP2KdGxXkFhbqD+ItD/bOQ+Q7Zq9jCTtEcwnIg0/X+JghgrsCv
2Wf2Rwr/AE8jdP7lIsCvIUhAyPZbwIh0HIttjFhOfCG/I4aoax6Cor8xAN5WQCNV7GXRbIM1
FMfHfJ2fFKjCrluRgA2g7DQdWtDAI7RVJkFQNnSGYlZvxlaNwUh9hoxppR1gWC2xWAY1+oYP
E4+Q5IXSHYrDl7fsK0n+UYQoFmVBA3bx7BpqNVHyGgtstQCCr8gEPpC/FENUpfkCfqCQEgth
zsNlvjHVI0dy4du/qU6BI1O3T2KIA5soxbXfIdv18gCGPvIiwHIJMA+xcsFiykV8qfACoQIA
PI9glYkrDgEJZComA9nBui/qGlZVK94RXYZlpd1cAEsGy0UQNPsU0VvHkvBLHLIVLMkaasiT
67a1bH2bKfsJh1GBFqciF81whsf+yhfldlP0mUihPxB/KLhlLKAqG19iMXMNfCd4vYT+3IqL
lT4XJeqGFRG68iI1RKiFhJdgGcjRlBG8+TAcRKu8JRU0I1tuJPQ2G1X9SsKuqnZ9W4y30clb
ibA7squ2twxj00FgOR9WVW9hAUcGGCCmjCWjQpoYeiwa5DAUFpIcLQOvIXQvPxgD627FasMI
trSchair8iFB/NAiOps5sBw7KqGA5BsT+oIoc5FQJGtzpDQ5KgIsdQnyUSih8jDI/qVPNhXZ
7ArS5Lpx0+wq7Irsehp5cxGn42dwDxYJPK5Mr/qXNDjkKKIMZjK7Pf7jwBd1kV2NGuS5R1Yl
3Yeixa/JjAswl+JR2XCH0T2ODG0oeRZIdKlsUTYWX7FqjV8l3BmrsFCr8l3BhAgFB2POlXY3
dIt77LfOw86XkACueR5HzyG4MVhpTDyK/MqBqJkFVZKEK9mRIG1UUA0PIyPvX5iDs8TPi9+Q
Ug0Cn5gDV8USi/3IALsjiHIi/b5KCzsaAu4QkLVwBVwjWXdHIB3obLF9BgkSEabCBHSCfI6V
U3GmIWpbuLERGjsKK6/iC1oE/KMapTfsS5WF2txxP5uawBpFApLdiDBIC9KifUiMPPkQKa8I
PVqZA1hRd5COQ8CJaAXKzZcO2oYCj9xMYOVFLj+oVrx9GpaKS/WJHsWAwMK1iPZUtQCgIq2E
kKKnZuT7XdmlZPCNUbl3Ljhr2TkCpx4wEFU76Rz0eAjAsrpdQSvgR9gCQ/EIqnAGR9WAbYR+
K8QgdKgxAh82K6Sz+IYvhq2Be6GoXUJ1Ru3EmitQDcfbHlXLrtq+ReHVt3HQBfl3HIbk2PDE
ziOHdcYA0LTa/EW6AIpJR/EppTIMKcqX0Iia5eRDSlmO+wSoA7AUG1x9hsE5Coq5uJQx3VPh
cG/RAWEdMq0DWVNPatLF19VriP7erXsem8EIeK7osR+Idw41KtLgKe2ypw9eGFADv8x6on5Z
708b8gIkMfJXV2pymVlhTTAVvKwwaUu0KjOjWcg0zTbhcPBu99YJQKjY5Gy2hlSnIktRANJ+
UYKIF1QtqAAW6sJcqBpPYjyidPsKlKvkJQFEV+xAAQ8ehK/pVX5cfIlBbCW9o3kEEJfp7Flb
FKGOjrIHGJlngHsrxqunhLE2HwmwEP3DtxC6GVfCul2DlrQestwRscIyQJQVbULk7iLIXAKU
cqViD6wqCwaMM4UoPaY+jpYyKllNQZUvUYrDWbVxXxCAOwgJaFJlR0gCKGkLoIi+9nhtKuTC
EDXhCKpZSVHllqwQaPXUC3Hzs6DBfwaBtzcAekZDaRbjNwopADtJzzDANFTktekOeEQIluCK
A0/YqEkbBV3G3VzT09gB1IBjIAov2V9RZUvy2B2NT2y4qbiIvJW9VTy4yiYdcIZEdIKIa1NZ
yCFV0usuRTNnY7Cy1NB+ZWazjQIqwNll0SoppdsCOhtAcAhwsm+7g6Q8Owp+m3oY/CKs6Rsu
g3xHBKcHyA0s7w9gwseRbMApfZmEB0gisFU1CCQaIRkIGfiBRLbdy7BsvogUnIKCGynAhEQJ
Z3X9S6TAN2KDSgt5ZNoA3RgQacYm1hSNJvVGioB5ykDOpjs7AM2iNgK2G1fJWHqwYsWKX1fI
6Engm8kWWpYgL+IpAfltS9Poit1MooC7hdzHR2D1UPhZLozjrBsE4s3Gwx/NJZttq0qXhEUh
EFIMKf8AUWlBosCDJHKqp3KtqY9B17xgbEthK8wqr5GIm7BZefUS9Dltk7fv/wCRRChaFiBK
Z9gkBt+wp7B+UsYxKYEll1CPuC9w5LKeFnk01SjrCMUfQuFq6A0QxYmW+GIAlbx4QiLNk1TH
pc4qplKmU2bY2tFVtjjMVN5DATtHYVs6iXSJu6ChS5S4B+kVgr4Kg6qrMiTZBuIDRvI3SGr7
DkIv7EaEv2UD7V2FT67Wx6FS9tlGbauZG66ryLYEpZUPKbS79hFWgtdivtJSxXifDYmcMMDB
AWizFc0LyKAtAVB/YG/pP//Z</binary>
 <binary id="_16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="_18.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_19.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_20.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_21.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_22.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_23.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_24.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_25.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_26.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="_27.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="_1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAHPCAMAAABjkkEeAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="_3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjMAAAEHCAMAAABsjzfWAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="_4.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkEAAAKKCAMAAAAN9X/oAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="_10.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAioAAACwCAMAAAAWjLWNAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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==</binary>
 <binary id="_17.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj0AAAHNCAMAAADCNTq3AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEA3ADcAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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</binary>
</FictionBook>
